[pt] Propõe-se neste trabalho uma abordagem para a integração semântica de informações baseada na linguagem de ontologia OWL, utilizada como linguagem padrão para tornar compatíveis as diversas fontes de informação. Incialmente, apresenta-se o problema de integração de informações e discute-se a aplicação de ontologia para resolvê-lo. Em seguida, indentificam-se as formas de obtenção e extração de ontologias , com ênfase em sistemas de bancos de dados. Da mesma forma, propõem-se alternativas para mapeamento entre classes , propriedades e instâncias das ontologias obtidas. Finalmente, desenvolve-se um estudo de caso para aplicação e validação das idéias apresentadas. Como resultado, propõe-se uma arquitetura de um sistema integrador e discute-se a implementação de alguns dos seus componentes. / [en] This work presents a semantic approach to information integration based on the OWL ontology language, proposed as a standard language to facilitate the integration of different information sources. The information integration problem is first presented and then the use of ontologies to solve it is addressed. Then, strategies to obtain and extract ontologies are identified, emphasizing database system. Alternative mappings between classes , properties and instances of the resulting ontologies are also proposed.Finally, a case study is developed to apply and validate the strategies presented. As a result, an integrator system architecture is proposed and the implementation of some of its components is discussed.

[pt] Com a evolução da Web atual para a Web Semântica, acredita- se que as informações disponíveis estarão estruturadas de forma a permitir o processamento automático de seu conteúdo por máquinas. Além do processamento individual, deseja-se uma melhor troca de informações entre aplicações Web. Para estes propósitos, são necessários mecanismos que garantam a interoperabilidade semântica, i.e., identificação e compatibilidade de informações. Neste sentido, ontologias são utilizadas como um recurso para disponibilizar um vocabulário estruturado e livre de ambigüidades. Ontologias fornecem um padrão bem definido para a estruturação da informação e promovem um formalismo passível de processamento automático. Neste trabalho, propomos uma estratégia para interoperabilidade de ontologias. O Componente para Alinhamento Taxonômico de Ontologias - CATO, resultado da implementação desta estratégia proposta, alinha automaticamente as taxonomias de ontologias comparadas. O alinhamento realizado é obtido em três etapas executadas seqüencialmente. A primeira etapa compara lexicalmente os conceitos das ontologias entradas e usa um mecanismo de poda estrutural dos conceitos associados como condição de parada. A segunda etapa compara estruturalmente as hierarquias das ontologias identificando as similaridades entre suas sub-árvores comuns. A terceira etapa refina os resultados da etapa anterior classificando os conceitos identificados como similares em bem similares ou pouco similares, de acordo com um percentual de similaridade prédefinido. / [en] With the Web evolving towards a Semantic Web, it is believed that the available information will be presented in a meaningful way to allow machines to automatically process its content. Besides the individual processing, a better information exchange among Web applications is desired. For this purpose, mechanisms are called for guarantee the semantic interoperability, that is, the identification and compatibility of information. In this direction, ontologies are used as one resource to make available a structured vocabulary, free of ambiguities. Ontologies provide a well-defined standard to structure the information and to promote formalism for automatic processing. In this work, we propose one strategy for ontology interoperability. The Ontology Taxonomic Alignment Component - CATO, which is the result of the implementation of this proposed strategy, provides an automatic taxonomic ontologies alignment. In this way, the alignment is obtained by a three-step process. The first step is the lexical comparison between the concepts from the entries ontologies. It uses a trimming mechanism of the related associated concepts as a stop condition. The second step is the structural comparison of the ontologies structures used to identify the similarities between common sub-trees. The third step refines the results of the previous step, classifying the similar identified concepts as very similar or little similar, according to a pre-defined similarity measurement.