Made available in DSpace on 2014-06-12T15:59:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4951_1.pdf: 2849255 bytes, checksum: 5c220041310b7fa00ff0e71931f6430d (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 1999 / Atualmente, é muito comum nas empresas a distribuição dos dados ao longo dos departamentos e linhas funcionais. Dessa forma, recursos e dados são fragmentados contribuindo para o surgimento das chamadas ilhas de informações . Os dados são organizados e gerenciados por diferentes Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados (SGBDs) de diferentes fornecedores e diferentes sistemas operacionais os quais utilizam diferentes protocolos de rede. Em essência, os dados de uma empresa constituem-se de servidores de bancos de dados de vários fornecedores, legacy systems e fontes de dados relacionais e não relacionais. Infelizmente, estas fontes de dados não têm habilidade para comparar e relacionar dados entre si. Nesta dissertação apresentamos uma metodologia para a resolução de heterogeneidade semântica de fontes de dados heterogêneas. A resolução de heterogeneidade semântica visa determinar precisamente os possíveis relacionamentos entre objetos que modelam informações similares em diferentes bancos de dados componentes. Além disto, uma outra meta é detectar os conflitos nas estruturas representacionais dos objetos que causam problemas durante a integração desses componentes. Por fim, deve ser providenciado o tratamento correto no relacionamento entre esses objetos. Ao contrário de outras propostas para integrar bancos de dados heterogêneos, onde existe a presença de esquemas globais totais ou esquemas globais parciais (sistemas federados), utilizamos o conceito de navegação entre os bancos de dados integrados. Este método trata conflitos de dados apenas quando uma consulta envolve bancos de dados distintos. Ou seja, não existe um tratamento prévio das diferenças para a montagem de esquemas globais. Assim, os conflitos são gerenciados somente quando necessário. Através do conceito de navegação e utilizando a tecnologia de middleware de banco de dados, apresentamos neste trabalho toda a problemática do nosso ambiente e as nossas soluções. Dentre estas podemos destacar: a utilização de tabelas intermediárias para resolver problemas de heterogeneidade de esquemas de um-para-muitos atributos , ou seja, um atributo em um banco de dados corresponde a vários em outro banco de dados. Em segundo lugar, empregamos um método avançado de busca por proximidades para recuperar de um banco de dados informações semelhantes às desejadas pelo usuário, quando o valor exato de um dado informado não pode ser encontrado. Por último, através de um mecanismo especial de checagem de consistência, cada usuário pode definir individualmente os seus desejos de testes de consistência a serem realizados durante a navegação entre bancos de dados. Através desta tecnologia, provemos ao usuário uma maior segurança quando o mapeamento entre valores de dados correspondentes não pode ser feito automaticamente pelo sistema

XML (eXtensibile Markup Language) é um padrão atual para representação e intercâmbio dos semi-estruturados na Web. Dados semi-estruturados são dados não convencionais cujas instâncias de uma mesma fonte de dados podem ter representações altamente heterogêneas. Em função isto, um esquema para estes dados tende a ser extenso para suportar todas as alternativas de representação que um dado pode assumir. Parte do grande volume de dados disponível hoje na Web é composto por fontes de dados heterogêneas XML sobre diversos domínios do conhecimento. Para realizar o acesso a estas fontes, aplicações na Web necessitam de um mecanismo de integração de dados. O objetivo principal deste mecanismo é disponibilizar um esquema de dados global representativo dos diversos esquemas XML das fontes de dados. Com base neste esquema global, consultas são formuladas, traduzidas para consultas sobre os esquemas XML, executadas nas fontes de dados e os resultados retornados à aplicação. Esta tese apresenta uma abordagem para a integração semântica de esquemas XML relativos a um domínio de aplicação chamada BInXS. BInXS adota um processo bottom-up de integração, no qual o esquema global é definido para um conjunto de esquemas XML representadas atrtavés de DTDs (Document Type Definitions). A vantagem do processo bottom-up é que todas as informações dos esquemas XML são consideradas no esquema global. Desta forma, toda a informação presente nas fontes de dados pode ser consultada. O processo de integração de BInXS é baseado em um conjunto de regras e algoritmos que realizam a cnversão de cada DTD para um esquema canônico conceitual e a posterior integração semântica propriamente dita destes esquemas canônicos. O processo é semi-automático pois considera uma eventual intervenção de um usuário especialista no domínio para validar ou confirmar alternativas de resultado produzidas automaticamente. Comparada com trabalhos relacionados, BInXS apresenta as seguintes contribuições: (i) uma representação canônica conceitual para esquemas XML que é o resultado de uma anállise detalhada do modelo XML; (ii) um étodo de unificação que lida com as particularidades da integração de dados semi-estruturados e; (iii) uma estratégia de mapeamento baseada em expressões de consulta XPath que possibilita uma tradução simples de consultas globais para consultas a serem executadas nas fontes de dados XML.

XML (eXtensibile Markup Language) é um padrão atual para representação e intercâmbio dos semi-estruturados na Web. Dados semi-estruturados são dados não convencionais cujas instâncias de uma mesma fonte de dados podem ter representações altamente heterogêneas. Em função isto, um esquema para estes dados tende a ser extenso para suportar todas as alternativas de representação que um dado pode assumir. Parte do grande volume de dados disponível hoje na Web é composto por fontes de dados heterogêneas XML sobre diversos domínios do conhecimento. Para realizar o acesso a estas fontes, aplicações na Web necessitam de um mecanismo de integração de dados. O objetivo principal deste mecanismo é disponibilizar um esquema de dados global representativo dos diversos esquemas XML das fontes de dados. Com base neste esquema global, consultas são formuladas, traduzidas para consultas sobre os esquemas XML, executadas nas fontes de dados e os resultados retornados à aplicação. Esta tese apresenta uma abordagem para a integração semântica de esquemas XML relativos a um domínio de aplicação chamada BInXS. BInXS adota um processo bottom-up de integração, no qual o esquema global é definido para um conjunto de esquemas XML representadas atrtavés de DTDs (Document Type Definitions). A vantagem do processo bottom-up é que todas as informações dos esquemas XML são consideradas no esquema global. Desta forma, toda a informação presente nas fontes de dados pode ser consultada. O processo de integração de BInXS é baseado em um conjunto de regras e algoritmos que realizam a cnversão de cada DTD para um esquema canônico conceitual e a posterior integração semântica propriamente dita destes esquemas canônicos. O processo é semi-automático pois considera uma eventual intervenção de um usuário especialista no domínio para validar ou confirmar alternativas de resultado produzidas automaticamente. Comparada com trabalhos relacionados, BInXS apresenta as seguintes contribuições: (i) uma representação canônica conceitual para esquemas XML que é o resultado de uma anállise detalhada do modelo XML; (ii) um étodo de unificação que lida com as particularidades da integração de dados semi-estruturados e; (iii) uma estratégia de mapeamento baseada em expressões de consulta XPath que possibilita uma tradução simples de consultas globais para consultas a serem executadas nas fontes de dados XML.

XML (eXtensibile Markup Language) é um padrão atual para representação e intercâmbio dos semi-estruturados na Web. Dados semi-estruturados são dados não convencionais cujas instâncias de uma mesma fonte de dados podem ter representações altamente heterogêneas. Em função isto, um esquema para estes dados tende a ser extenso para suportar todas as alternativas de representação que um dado pode assumir. Parte do grande volume de dados disponível hoje na Web é composto por fontes de dados heterogêneas XML sobre diversos domínios do conhecimento. Para realizar o acesso a estas fontes, aplicações na Web necessitam de um mecanismo de integração de dados. O objetivo principal deste mecanismo é disponibilizar um esquema de dados global representativo dos diversos esquemas XML das fontes de dados. Com base neste esquema global, consultas são formuladas, traduzidas para consultas sobre os esquemas XML, executadas nas fontes de dados e os resultados retornados à aplicação. Esta tese apresenta uma abordagem para a integração semântica de esquemas XML relativos a um domínio de aplicação chamada BInXS. BInXS adota um processo bottom-up de integração, no qual o esquema global é definido para um conjunto de esquemas XML representadas atrtavés de DTDs (Document Type Definitions). A vantagem do processo bottom-up é que todas as informações dos esquemas XML são consideradas no esquema global. Desta forma, toda a informação presente nas fontes de dados pode ser consultada. O processo de integração de BInXS é baseado em um conjunto de regras e algoritmos que realizam a cnversão de cada DTD para um esquema canônico conceitual e a posterior integração semântica propriamente dita destes esquemas canônicos. O processo é semi-automático pois considera uma eventual intervenção de um usuário especialista no domínio para validar ou confirmar alternativas de resultado produzidas automaticamente. Comparada com trabalhos relacionados, BInXS apresenta as seguintes contribuições: (i) uma representação canônica conceitual para esquemas XML que é o resultado de uma anállise detalhada do modelo XML; (ii) um étodo de unificação que lida com as particularidades da integração de dados semi-estruturados e; (iii) uma estratégia de mapeamento baseada em expressões de consulta XPath que possibilita uma tradução simples de consultas globais para consultas a serem executadas nas fontes de dados XML.

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2018-02-08T12:32:48Z No. of bitstreams: 1 Rodrigo Freiberger Rönnau_.pdf: 4107183 bytes, checksum: a19ee8d2e8f8964708c6b3baf34e7ad2 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-08T12:32:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rodrigo Freiberger Rönnau_.pdf: 4107183 bytes, checksum: a19ee8d2e8f8964708c6b3baf34e7ad2 (MD5) Previous issue date: 2017-12-06 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O uso de sistemas computacionais no auxílio à prática clínica vem sendo amplamente estudado atualmente, buscando a avaliação de suas possibilidades na melhoria da qualidade do atendimento prestado aos pacientes. Dentre as aplicações com essa finalidade, podem-se destacar aquelas que atuam sobre laudos médicos ou sobre os exames por imagem, em atividades que realizam a extração, disponibilização e uso de características adquiridas através do processamento desses documentos. Entretanto, ao observar a literatura da área, percebe-se que há uma lacuna na utilização combinada das informações obtidas em cada tipo de processamento, ao mesmo tempo em que são indicadas possibilidades relevantes de criação de aplicações compartilhando e integrando estas informações. Outra lacuna identificada está relacionada à interoperabilidade dos dados e dos resultados obtidos entre os diferentes sistemas já existentes. Com o intuito de contribuir para a solução das questões apresentadas, neste trabalho é proposto um modelo, com estrutura modular e expansível, que viabiliza o emprego de diferentes formatos de entrada com o objetivo de prover, de forma integrada, informações de apoio ao médico ou especialista. Os dados extraídos são disponibilizados de maneira estruturada através de padrões reconhecidos, viabilizando a interoperabilidade entre os sistemas e o seu uso a partir de diferentes aplicações computacionais. Foram construídos dois protótipos, utilizando como base o modelo proposto. Para apresentar o funcionamento e os benefícios de uso do modelo, bem como possibilitar a sua avaliação, foram descritos cenários que demonstram seu emprego. Tanto o modelo como os protótipos foram apresentados a 12 profissionais da saúde e a 35 profissionais da computação. Os participantes preencheram um questionário de avaliação. Como resultado, 97,8% dos entrevistados indicaram que o modelo proposto é útil e 76,6% pretendem utilizá-lo e/ou divulgá-lo. / The use of computer systems to aid in the clinical practice has been widely studied, seeking an evaluation of its possibilities in improving the quality of the care provided to patients. Among the applications for this purpose, it is possible to highlight those that act on medical reports or medical images, in activities that perform the extraction, storage and use of characteristics acquired through the processing of these documents. However, observing the literature of the area, it is noticed that there is a gap in the combined use of information obtained in each type of processing, while indicating, at the same time, relevant possibilities of applications sharing and integrating this information. Another identified gap is related to the interoperability of the data and results obtained between different existing systems. In order to contribute to the solution of the presented questions, this work proposes a model, with a modular and expandable structure, which makes possible the use of different input formats with the objective of providing, in an integrated way, support information to the physician or specialist. The extracted data are made available in a structured manner through recognized standards, allowing the interoperability between the systems and their use from different computational applications. Two prototypes were constructed, using as basis the proposed model. Scenarios that demonstrate the use and benefits of the model have been described and used in its evaluation. Both the model and the prototypes were presented to 12 health professionals and 35 computer professionals. Participants completed an evaluation questionnaire. As result, 97.8% of respondents indicated that the proposed model is useful and 76.6% intend to use it and/or disseminate it.

O aumento de dados disponíveis para uso tem despertado o interesse na geração de conhecimento pela integração de tais dados. No entanto, a tarefa de integração requer conhecimento dos dados e também dos modelos de dados utilizados para representá-los. Ou seja, a realização da tarefa de integração de dados requer a participação de especialistas em computação, o que limita a escalabilidade desse tipo de tarefa. No contexto de Big Data, essa limitação é reforçada pela presença de uma grande variedade de fontes e modelos heterogêneos de representação de dados, como dados relacionais com dados estruturados e modelos não relacionais com dados não estruturados, essa variedade de representações apresenta uma complexidade adicional para o processo de integração de dados. Para lidar com esse cenário é necessário o uso de ferramentas de integração que reduzam ou até mesmo eliminem a necessidade de intervenção humana. Como contribuição, este trabalho oferece a possibilidade de integração de diversos modelos de representação de dados e fontes de dados heterogêneos, por meio de uma abordagem que permite o do uso de técnicas variadas, como por exemplo, algoritmos de comparação por similaridade estrutural dos dados, algoritmos de inteligência artificial, que através da geração do metadados integrador, possibilita a integração de dados heterogêneos. Essa flexibilidade permite lidar com a variedade crescente de dados, é proporcionada pela modularização da arquitetura proposta, que possibilita que integração de dados em um contexto Big Data de maneira automática, sem a necessidade de intervenção humana / The increase of data available to use has piqued interest in the generation of knowledge for the integration of such data bases. However, the task of integration requires knowledge of the data and the data models used to represent them. Namely, the accomplishment of the task of data integration requires the participation of experts in computing, which limits the scalability of this type of task. In the context of Big Data, this limitation is reinforced by the presence of a wide variety of sources and heterogeneous data representation models, such as relational data with structured and non-relational models with unstructured data, this variety of features an additional complexity representations for the data integration process. Handling this scenario is required the use of integration tools that reduce or even eliminate the need for human intervention. As a contribution, this work offers the possibility of integrating diverse data representation models and heterogeneous data sources through the use of varied techniques such as comparison algorithms for structural similarity of the artificial intelligence algorithms, data, among others. This flexibility, allows dealing with the growing variety of data, is provided by the proposed modularized architecture, which enables data integration in a context Big Data automatically, without the need for human intervention

O aumento de dados disponíveis para uso tem despertado o interesse na geração de conhecimento pela integração de tais dados. No entanto, a tarefa de integração requer conhecimento dos dados e também dos modelos de dados utilizados para representá-los. Ou seja, a realização da tarefa de integração de dados requer a participação de especialistas em computação, o que limita a escalabilidade desse tipo de tarefa. No contexto de Big Data, essa limitação é reforçada pela presença de uma grande variedade de fontes e modelos heterogêneos de representação de dados, como dados relacionais com dados estruturados e modelos não relacionais com dados não estruturados, essa variedade de representações apresenta uma complexidade adicional para o processo de integração de dados. Para lidar com esse cenário é necessário o uso de ferramentas de integração que reduzam ou até mesmo eliminem a necessidade de intervenção humana. Como contribuição, este trabalho oferece a possibilidade de integração de diversos modelos de representação de dados e fontes de dados heterogêneos, por meio de uma abordagem que permite o do uso de técnicas variadas, como por exemplo, algoritmos de comparação por similaridade estrutural dos dados, algoritmos de inteligência artificial, que através da geração do metadados integrador, possibilita a integração de dados heterogêneos. Essa flexibilidade permite lidar com a variedade crescente de dados, é proporcionada pela modularização da arquitetura proposta, que possibilita que integração de dados em um contexto Big Data de maneira automática, sem a necessidade de intervenção humana / The increase of data available to use has piqued interest in the generation of knowledge for the integration of such data bases. However, the task of integration requires knowledge of the data and the data models used to represent them. Namely, the accomplishment of the task of data integration requires the participation of experts in computing, which limits the scalability of this type of task. In the context of Big Data, this limitation is reinforced by the presence of a wide variety of sources and heterogeneous data representation models, such as relational data with structured and non-relational models with unstructured data, this variety of features an additional complexity representations for the data integration process. Handling this scenario is required the use of integration tools that reduce or even eliminate the need for human intervention. As a contribution, this work offers the possibility of integrating diverse data representation models and heterogeneous data sources through the use of varied techniques such as comparison algorithms for structural similarity of the artificial intelligence algorithms, data, among others. This flexibility, allows dealing with the growing variety of data, is provided by the proposed modularized architecture, which enables data integration in a context Big Data automatically, without the need for human intervention