Es indudable hoy en día que el desarrollo de software se ha convertido en una actividad de gran importancia, principalmente, debido a que puede repercutir en diversas actividades cotidianas de las personas. Dada dicha diversidad de actividades que abarcan los desarrollos, los equipos de trabajo suelen estar constituidos a su vez por personas que trabajan en áreas muy diversas. Resulta entonces vital para estos grupos de trabajo contar con un lenguaje común que les permita comunicarse de mejor manera. Justamente con esta intención es que nace UML (Unified Modeling Language) que se ha transformado en el lenguaje de modelado de sistemas de software más utilizado en la actualidad. UML es un lenguaje gráfico para visualizar, especificar, construir y documentar sistemas de software. Básicamente ofrece una familia de diagramas para describir distintos aspectos del sistema, incluyendo aspectos conceptuales tales como procesos de negocios y funciones del sistema, y aspectos concretos como expresiones de lenguajes de programación, esquemas de bases de datos y componentes de software reutilizables. UML fue adoptado por el OMG (Object Management Group) en el año 1997 como el estándar de-facto para el modelamiento orientado a objetos. Desde entonces atravesó varias revisiones y refinamientos hasta llegar a la versión actual (UML 2.0) aprobada en octubre de 2004 [11]. Si bien, como fue mencionado anteriormente, UML 2.0 es el estándar dentro en la industria, esto no significa que sea definitivo ya que cuenta con una serie de dificultades. De hecho, no define una clara relación entre la semántica de los distintos diagramas, ni ofrece políticas de versionamiento en el caso de la evolución de un modelo. Estas dificultades son justificadas aduciendo a que no toda inconsistencia es accidental. Por ejemplo, cuando se hace un diseño abarcando desde lo global a lo particular, se inicia el proceso de diseño con un modelo incompleto, por lo tanto inconsistente. Indudable es que el uso de herramientas CASE facilita bastante la labor del diseñador, sobre todo en desarrollos de gran tamaño y complejidad. Sin embargo, dada la posición de los creadores de UML respecto a la validez de las inconsistencias, el usuario de UML debe preocuparse de las inconsistencias en forma manual.

Les travaux de recherche développés dans cette thèse, définissent une approche d'évolution d'ontologie Onto-Evoal (Ontology Evolution-Evaluation) qui s'appuie sur une modélisation de patrons de gestion de changement CMP (Change Management Patterns). Ces patrons spécifient des classes de changements, des classes d'incohérences et des classes d'alternatives de résolution. Sur la base de ces patrons et des relations sémantiques entre eux, un processus automatisé permettant de conduire l'application des changements tout en maintenant la cohérence de l'ontologie évoluée a été développé. L'approche intègre également une activité d'évaluation basée sur un modèle de qualité d'ontologie qui a été défini. Ce modèle est employé pour guider la gestion des incohérences en évaluant l'impact des résolutions proposées sur le contenu et l'usage de l'ontologie à travers un ensemble de métriques quantitatives et ce, afin de choisir une résolution qui préserve la qualité de l'ontologie évoluée. La gestion des changements étant fortement liée au modèle dans lequel est représentée l'ontologie, nous nous sommes focalisés sur le langage OWL en tenant compte de l'impact des changements sur la cohérence logique de l'ontologie telle que spécifiée dans la couche OWL DL. Les principales contributions de l'approche résident dans la modélisation des patrons de gestion de changement guidant le processus d'évolution, l'intégration de l'évaluation de la qualité pour optimiser la résolution des changements et la modélisation formelle et explicite du journal d'évolution.

En la actualidad, en el ámbito sanitario y, en concreto, en el dominio farmacoterapéutico existen múltiples sistemas de información (SI). Cada uno de estos SI representan el conocimiento sobre los medicamentos de formas diversas. Pero, en la práctica, para poder utilizarlos, los profesionales de la salud (médicos, enfermeras y farmacéuticos) deben de conocer el contenido y la forma de acceder a cada uno de estos SI, para obtener la información que apoye su toma de decisión sobre la terapéutica farmacológica. Para ello, los profesionales deben de invertir un tiempo, del que muchas veces no disponen, y demorar la atención directa. El reto está en que los SI sean capaces de compartir la información entre ellos, es decir, en resolver los problemas de interoperabilidad semántica. Para conseguir la interoperabilidad entre SI se han propuesto, como una opción, las tecnologías semánticas y, entre ellas, las ontologías. Las ontologías son un tipo de representación del conocimiento, basado en conceptos, que facilita la compresión del significado y del contexto de la información. A partir de estas premisas y del vacío detectado en la representación de los medicamentos, el trabajo presentado, en esta Tesis doctoral, aborda la definición de una propuesta metodológica y tecnológica para la construcción de la Ontología Farmacoterapéutica e Información para el Seguimiento, OntoFIS. La propuesta metodológica aplicada emplea el modelo de datos UML y OWL DL para el modelado de OntoFIS. La propuesta tecnológica se fundamenta en el uso de un plug-in para las transformaciones directas entre el diagrama de clases UML y el modelo de datos OWL DL. Estas propuestas pueden ser aplicadas a cualquier otro escenario y facilitan la reutilización de los diseños de aplicaciones Web para la obtención de ontologías. La aportación más significativa es que, la ontología construida, contribuye a resolver el problema de la carencia de una fuente de conocimiento específica en lengua castellana. La ontología OntoFIS está poblada con casi 55.000 instancias. Entre éstas destacan, por su valor terminológico, las correspondientes a las denominaciones de los medicamentos comercializados en España (17.204), los componentes farmacológicos (19.627), los nombres genéricos de principios activos (4.456), las denominaciones de grupos químicos (3.200) y las denominaciones de uso terapéutico (1.380). Asimismo, el modelo de conocimiento representado en OntoFIS, a partir de los resultados de la evaluación obtenidos, permite hacer inferencias, respecto al conocimiento del dominio farmacoterapéutico, válidas, consistentes y ajustadas a las necesidades de los profesionales de la salud.

Action planning has been used in the field of robotics for solving long-running tasks. In the robot architectures field, it is also known as the deliberative layer. However, there is still a gap between the symbolic representation on the one hand and the low-level control and sensor representation on the other. In addition, the definition of a planning problem for a complex, real-world robot is not trivial. The planning process could become intractable as its search spaces become large. As the defined planning problem determines the complexity and the computationability for solving the problem, it should contain only relevant states. In this work, a novel approach which amalgamates Description Logic (DL) reasoning with Hierarchical Task Network (HTN) planning is introduced. The planning domain description as well as fundamental HTN planning concepts are represented in DL and can therefore be subject to DL reasoning; from these representations, concise planning problems are generated for HTN planning. The method is presented through an example in the robot navigation domain. In addition, a case study of the RoboCup@Home domain is given. As proof of concept, a well-known planning problem that often serves as a benchmark, namely that of the blocks-world, is modeled and solved using this approach. An analysis of the performance of the approach has been conducted and the results show that this approach yields significantly smaller planning problem descriptions than those generated by current representations in HTN planning.