Konferenzbeitrag
KnowledgeNavigator: Ontologiebasierte Datenintegration in der Umweltforschung
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Datum
2008
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Verlag
Umweltbundesamt http://www.umweltbundesamt.de
Zusammenfassung
Zusammenfassung
Heterogenität in Daten, die aus dem Bereich der Umweltforschung kommen ist ein wichtiges und komplexes Problem. Daten werden in aller Regel aus einer Vielzahl an Sensoren und externen Systemen extrahiert. Obwohl sich diese Systeme auf die gleiche Domäne beziehen, ist das Datenschema jedoch häufig unterschiedlich. Die Integration dieser Daten sowohl in syntaktischer als auch semantischer Hinsicht ist eine wichtige Herausforderung. Dieser Beitrag stellt ein schlankes und flexibles Wissensmanagement System zur Lösung dieses Problems vor. Für jedes Forschungsgebiet im Bereich der Geoökologie können eigene Datenmodule entworfen werden, die anschließend in einer gemeinsamen OWL-basierten Datenbasis integriert werden. Der Beitrag beschreibt sowohl die Architektur als auch den Ansatz zur Integration der Daten mit Hilfe von Importschnittstellen. Über eine gemeinsame Nutzerschnittstelle können Anfragen einfach an das System gestellt werden und die ursprünglich heterogenen Daten abgefragt werden.
Abstract
Heterogeneity in ecological data is an important and complex problem. Data usually comes from different sources and is expressed using different schemas (which can change over time) even if they are related to the same concept and describe the same object of interest. Integrating this data is then an interesting challenge as one must take into account the schema heterogeneity as well as the semantic heterogeneity. This paper introduces the knowledge management system “KnowledgeNavigator” which tries to solve this problem by providing a mechanism to integrate heterogeneous ecological data. The system is able to cope with syntactic and semantic mismatch between data sets. For each research area within ecology single modules are built and then integrated using an OWL based data store. In this paper, we will first introduce the architecture of the system and its components. We will then explain the external OWL-based ontologies we used and extended and demonstrate how we can model our data to fit this model. We will also present the different mechanisms we used to incorporate the different dataset in our knowledge base. Finally, we present the user interface which offers an integrated view of the originally heterogeneous data.