Os recentes desenvolvimentos relacionados à gestão do conhecimento, à web semântica e à troca de informações eletrônicas por meio de agentes têm suscitado a necessidade de ontologias para descrever de modo formal conceituações compartilhadas à respeito dos mais variados domínios. Para que computadores e pessoas possam trabalhar em cooperação é necessário que as informações por eles utilizadas tenham significados bem definidos e compartilhados. Ontologias são instrumentos viabilizadores dessa cooperação. Entretanto, a construção de ontologias envolve um processo complexo e longo de aquisição de conhecimento, o que tem dificultado a utilização desse tipo de solução em mais larga escala. Este trabalho apresenta um método de criação semi-automática de ontologias a partir do uso de textos de um domínio qualquer para a extração dos conceitos e relações presentes nesses textos. Baseando-se na comparação da freqüência relativa dos termos extraídos com os escritos típicos da língua e na extração de padrões lingüísticos específicos, este método identifica termos candidatos a conceitos e relações existentes entre eles, apresenta-os a um ontologista para validação e, ao final, disponibiliza a ontologia ratificada para publicação e uso especificando-a na linguagem OWL. / The recent developments related to knowledge management, the semantic web and the exchange of electronic information through the use of agents have increased the need for ontologies to describe, in a formal way, shared understanding of a given domain. For computers and people to work in cooperation it is necessary that information have well defined and shared definitions. Ontologies are enablers of that cooperation. However, ontology construction remains a very complex and costly process, which has hindered its use in a wider scale. This work presents a method for the semi-automatic construction of ontologies using texts of any domain for the extraction of concepts and relations. By comparing the relative frequency of terms in the text with their expected use and extracting specific linguistic patterns, the method identifies concepts and relations and specifies the corresponding ontology using OWL for further use by other applications.

A recuperação de informação é ainda um assunto essencial a melhorar nos diferentes tipos de sistemas web. Um tipo de sistema web que é muito utilizado na atualidade, é o sistema colaborativo. Estes sistemas permitem que os usuários estejam mais envolvidos, seja contribuindo com a inserção de textos, imagens ou dados, assim como utilizando etiquetas (tags) para identificar aos elementos existentes no sistema e que serão compartilhados com outros usuários. Nesta dissertação utilizamos um sistema colaborativo de compartilhamento de imagens arquitetônicas, onde os usuários podem inserir títulos e tags livremente para descrever uma imagem. Contudo as tags podem ter um significado ambíguo, resultando em imagens recuperadas que não são relevantes, quando são utilizadas técnicas tradicionais, como por exemplo busca booleana ou por palavra-chave. Além disso, os usuários podem utilizar consultas mais complexas utilizando uma linguagem livre, e utilizando as técnicas mencionadas podem recuperar informação não relevante. Assim, esta pesquisa aborda, a construção de uma ontologia no domínio arquitetônico denominada OntoArq, baseada no vocabulário controlado da USP e no tesauro experimental de arquitetura brasileira, a qual possibilitou fortalecer a relação entre as tags e os conceitos estruturados da ontologia, por meio de uso de hierarquias de classes e relações semânticas existentes entre as classes. A ontologia também ajudou a melhorar a recuperação de documentos para consultas complexas que utilizam uma linguagem livre, por meio da adição de termos arquitetônicos relacionados à consulta original dada pelo usuário. E quando a consulta expandida é utilizada em conjunto com o modelo de espaço vetorial existente no sistema de recuperação, auxilia na recuperação de imagens mais relevantes. A avaliação de nossa abordagem foi realizada através de experimentos que utilizaram os dados do sistema Arquigrafia, dois conjuntos de consultas e medidas de avaliação como precisão, cobertura e medida-F. Os conjuntos eram compostos por 11 consultas dada por especialistas da área de arquitetura e 9 consultas aleatórias extraídas do log de busca do Google Analytics do sistema Arquigrafia, tendo um total de 20 consultas. Para nossos experimentos utilizamos as 20 consultas que pertenciam aos dois conjuntos de consultas mencionados, dentre os quais obtivemos resultados positivos para 16 consultas, considerando um valor de precisão, cobertura e medida-F maior do que 50%, com nossa abordagem. Em comparação a outra abordagem, que usa a técnica de busca boolena, obteve-se 1 consulta com resultado positivo, também considerando precisão, cobertura e medida-F maior do que 50%. Assim, podemos concluir que nossa abordagem obteve melhores resultados. Além disso, pelos resultados obtidos, consideramos que nossa abordagem, ao utilizar uma ontologia, pode ser um inicio de como empregar as ontologias como ferramenta de apoio para dar um maior significado semântico às tags que existem num sistema colaborativo e como as ontologias permitem a adição de termos na consulta, sendo estes termos relacionados a uma área do conhecimento, que para nosso caso, a área da arquitetura. Desta maneira podemos recuperar os documentos associados às imagens, os quais serão mais relevantes para consulta feita pelo usuário. / Information retrieval is an essential issue in different web system that needs to be improved. In recent years, collaborative systems have gained popularity. In this thesis, we use a collaborative system of architectural image sharing, that users can add titles and tags freely to describe an image. However, the tags may have an ambiguous meaning, resulting in recovering images that are not relevant when traditional technics are used, such as Boolean and keyword search. In addition, users usually use natural language in their queries and with the mentioned techniques it is less posible to retrieve relevant information. Our research approach is to construct an ontology for architectural domain, based on the controlled vocabulary of USP and the experimental thesaurus architecture information. The ontology allowed to enhance the relationship between tags and structured concepts of ontology, improving the information retrieval through the expanded terms. And when the expanded query is used in conjunction with the vector space model in the recovery system, it helps retrieve more relevant images. The evaluation of our approach was carried out through experiments that used data of Arquigrafia system, two sets of queries were created and metrics like precision, coverage and measure-F were used. The sets consisted of 11 queries given by architecture experts and 9 random queries extracted from Google Analytics logs of the Arquigrafia system, taking a total of 20 queries. In our experiments we used the 20 queries from the two sets, among which we obtained positive results for 16 queries, considering precision, coverage and F-measure values greater than 50%, applying our approach. In comparison to another approach, which uses the Boolean search technique, we obtained 1 query with positive result, also considering the same metrics with values greater than 50%. Thus, we can conclude that our approach has achieved better results. In addition, from the results obtained, we consider that our approach using an ontology can be a beginning of how to use ontologies as a support tool to give a greater semantic meaning to tags that exist in a collaborative system, and how Ontologies allow the addition of semantic terms in queries, like terms related to a knowledge area, in our case the area of architecture. In this way we can retrieve documents associated with images, which will be more relevant to the user\'s query.

A diversidade biológica é essencial para a sustentabilidade da vida na Terra e motiva numerosos esforços para coleta de dados sobre espécies, dando origem a uma grande quantidade de informação. Esses dados são geralmente armazenados em bancos de dados relacionais. Pesquisadores usam esses bancos de dados para extrair conhecimento e compartilhar novas descobertas. No entanto, atualmente a busca tradicional (baseada em palavras-chave) já não é adequada para ser usada em grandes quantidades de dados heterogêneos, como os de biodiversidade. Ela tem baixa precisão e revocação para esse tipo de dado. Este trabalho apresenta uma nova arquitetura para abordar esse problema aplicando técnicas de buscas semânticas em dados sobre biodiversidade e usando formatos e ferramentas da Web Semântica para representar esses dados. A busca semântica tem como objetivo melhorar a acurácia dos resultados de buscas com o uso de ontologias para entender os objetivos dos usuários e o significado contextual dos termos utilizados. Este trabalho também apresenta os resultados de testes usando um conjunto de dados representativos sobre biodiversidade do Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA) e do Museu Paraense Emílio Goeldi (MPEG). Ontologias permitem que conhecimento seja organizado em espaços conceituais de acordo com seu significado. Para a busca semântica funcionar, um ponto chave é a criação de mapeamentos entre os dados (neste caso, dados sobre biodiversidade do INPA e MPEG) e termos das ontologias que os descrevem, neste caso: a classificação taxonômica de espécies e a OntoBio, a ontologia de biodiversidade do INPA. Esses mapeamentos foram criados depois que extraímos a classificação taxonômica do site Catalog of Life (CoL) e criamos uma nova versão da OntoBio. Um protótipo da arquitetura foi construído e testado usando casos de uso e dados do INPA e MPEG. Os resultados dos testes mostraram que a abordagem da busca semântica tinha uma melhor precisão (28% melhor) e revocação (25% melhor) quando comparada com a busca por palavras-chave. Eles também mostraram que é possível conectar facilmente os dados mapeados a outras fontes de dados abertas, como a fonte Amazon Forest Linked Data do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. (INPE) / Biological diversity is of essential value to life sustainability on Earth and motivates many efforts to collect data about species. That gives rise to a large amount of information. Biodiversity data, in most cases, is stored in relational databases. Researchers use this data to extract knowledge and share their new discoveries about living things. However, nowadays the traditional search approach (based basically on keywords matching) is not appropriate to be used in large amounts of heterogeneous biodiversity data. Search by keyword has low precision and recall in this kind of data. This work presents a new architecture to tackle this problem using a semantic search system for biodiversity data and semantic web formats and tools to represent this data. Semantic search aims to improve search accuracy by using ontologies to understand user objectives and the contextual meaning of terms used in the search to generate more relevant results. This work also presents test results using a set of representative biodiversity data from the National Research Institute for the Amazon (INPA) and the Emilio Gueldi Museum in Pará (MPEG). Ontologies allow knowledge to be organized into conceptual spaces in accordance to its meaning. For semantic search to work, a key point is to create mappings between the data (in this case, INPAs and MPEGs biodiversity data) and the ontologies describing it, in this case: the species taxonomy (a taxonomy is an ontology where each class can have just one parent) and OntoBio, INPAs biodiversity ontology. These mappings were created after we extracted the taxonomic classification from the Catalogue of Life (CoL) website and created a new version of OntoBio. A prototype of the architecture was built and tested using INPAs and MPEGs use cases and data. The results showed that the semantic search approach had a better precision (28% improvement) and recall (25% improvement) when compared to keyword based search. They also showed that it was possible to easily connect the mapped data to other Linked Open Data sources, such as the Amazon Forest Linked Data from the National Institute for Space Research (INPE)

A falta de materiais instrucionais digitais disponíveis em larga escala e com baixo custo levou à criação da tecnologia de Objetos de Aprendizagem (OAs) [Wiley 2000]. Nessa tecnologia, materiais para ensino e aprendizagem são construídos na forma de pequenos componentes (objetos) para que possam ser combinados de várias maneiras diferentes, ou seja, possam ser reutilizados na composição de seqüências didáticas que cubram um determinado domínio de aprendizagem, por exemplo, Geometria Euclidiana ou Eletrostática. Nessa visão, cabe ao professor (ou ao próprio aluno) decidir qual é a seqüência de OAs mais adequada para um determinado contexto instrucional (ou de acordo com as preferências do aluno). OAs podem estar disponíveis em grandes repositórios na Internet, de maneira que qualquer usuário - professor ou estudante - possa buscá-los e recuperá-los de acordo com suas necessidades. Para tornar a busca e recuperação mais ecientes, cada objeto precisa ser descrito num formato padrão o que permite a sua utilização em diversas plataformas. Atualmente, cada uma das tarefas associadas à descoberta e utilização de OAs é realizada de forma não automatizada, ou seja, um professor ao elaborar um curso, deve fazer uma busca nos repositórios de OAs disponíveis, ou na própria Web, e selecionar os objetos de interesse. Nessa etapa, é preciso que o professor analise cada OA recuperado a m de decidir: (a) se ele satisfaz ou não os objetivos didáticos em questão; (b) em que ponto do curso o OA pode ser inserido, dadas as suposições sobre o conhecimento prévio feitas no projeto de construção do OA; (c) qual é o nível de diculdade, o contexto instrucional e o tipo de recurso de aprendizagem do OA desejados (por exemplo, exercício, simulação, notas de aula, testes etc.). Além disso, quando o professor faz a busca por OAs, ele utiliza somente palavras-chave, sem nenhuma referência sobre a estrutura do domínio de conhecimento. Essa é a principal limitação dessa tecnologia: não existem padrões para a representação do conteúdo de um OA, que possibilite automatizar a recuperação e análise de OAs em termos do seu conteúdo relacionado ao domínio no qual ele se insere. Esse trabalho propõe uma ferramenta, chamada SEQUOA (Seqüenciamento de OAs), que dê suporte ao professor para a tarefa de seleção e composição de OAs, com base na tecnologia da Web Semântica. Com esse objetivo, foi feito um estudo de caso para o domínio da Eletrostática. Foram construídas ontologias para: formalizar as descrições de OAs, baseando-se em padrões largamente adotados, e descrever o domínio de aprendizagem de uma maneira didática (segundo educadores experientes no domínio em questão). O uso dessas ontologias permite que a ferramenta SEQUOA seja capaz de realizar inferências sobre as diferentes características dos OAs e gerar um conjunto de seqüências alternativas de OAs, para um determinado domínio de aprendizagem, promovendo assim o reuso de OAs. / The lack of large amounts of digital instructional material available at a low cost lead to the creation of Learning Objects (LOs) [Wiley 2000]. With this technology, instructional material is built in the form of small components (objects) that can be combined in dierent arrangements allowing for their re-utilization in the composition of didactic sequences that cover a domain, for example, Euclidian Geometry or Electrostatic. Hence it is the teacher (or even the student) who decides which is the more appropriate LO sequence for a determined instructional context (or in accordance with the students\' preference). LOs maybe available in Internet repositories, so that any user a teacher or a student can search and retrieve them as needed. To make this search and retrieval more eective, every object must be described in a standard format what is also useful to allow its use in any platform. Currently, the tasks associated with LOs discovery and utilization are accomplished manually. The teacher who needs to elaborate an instructional module must do a search in the available repositories and select useful and relevant objects inspecting one by one, eventually spending large amounts of time searching for keywords. In this stage its necessary that the teacher analyzes each retrieved LO in order to decide: a) if it satises or not the course didactic objectives; b) in each part of the course the LO may be inserted, considering its assumptions about the previous knowledge made in its design; c) which are the diculty level, instructional context and type of earning resource (example, exercise, simulation, notes, tests, etc). Moreover, when a teacher searches for LOs, she only has keywords, there are no references to the knowledge domain structure. This is this technology main shortcoming: there are no standards to represent a LO content which makes it possible to automate LOs retrieval and analysis considering its content related to the knowledge domain it pertains to. Automating this search has been the aim of many research projects, with the goal of time saving and optimality, in terms of selecting the LOs that will best satisfy the teacher\'s needs. Based on Articial Intelligence techniques, this work proposes a new way of structuring a learning domain and a framework that allows a teacher to select LOs automatically in accordance with her preferences or needs. This work also proposes a set of ontologies to formalize LOs descriptions, based on domain knowledge structure and on standard descriptions that are widely adopted, allowing the utilization of theorem provers based on description logics to make inferences

Orientador: Rogério Eduardo Garcia / Banca: Reginaldo Ré / Banca: Danilo Medeiros Eler / Resumo: A condução de experimentos controlados e suas replicações gera dados que são armazenados em um pacote de laboratório, o que contribui para a criação de um corpo de conhecimento sobre Engenharia de Software. A replicação de um estudo depende do pacote de laboratório, em especial, replicações inter grupos. A transferência do conhecimento armazenado nos pacotes de laboratório é dificultada pela falta de padrão na organização das informações e dificuldades na compreensão. O uso de ontologia na instanciação de pacotes de laboratórios pode facilitar a transferência de conhecimento entre grupos de pesquisa de Engenharia de Software. Este trabalho apresenta uma ferramenta computacional que executa um workflow definido para as atividades da experimentação (Definição, Planejamento, Execução, Análises e Interpretações, e Empacotamento). Ela permite acesso diferenciado para experimentador e participante. O experimentador tem acesso a todas atividades do processo experimental, em especial, controle sobre a atividade Operação. O participante do experimento tem acesso restrito à tarefa a ele associada, bem como os artefatos necessários. O pacote de laboratório é instanciado de acordo com a E xperOntology (ontologia de domínio para experimentos controlados) gerando um arquivo OWL ou XML. Para avaliar o uso da ferramenta foi registrado e empacotado um experimento controlado / Abstract: Conducting controlled experiments and their replication generates data to be stored in a lab package, which contributes to create a body ofknowledge on Software Engineering. Replication of a study depends on the lab package, in particular inter groups replication. The transfer of knowledge stored into lab packages is hampered by the lack of standard to organize information and its understanding. The use of ontology on lab packages instantiation might facilitate transfering of knowledge among Software Engineering research groups. This work presents a computational tool to execute the workflow defined for experimentation (Definition, Planning, Operation, Analysis and Packaging activities). The lab package is instantiated according to E xperOntology (domain ontology for controlled experiments) generating OWL or XML file. The tool allows different access to experimenter and participant roles. The experimenter has access to all activities of the experimental process, particularly to control the operation activity. The experiment participant has restricted access to the tasks associated to himher, as well as the required artifacts. To evaluate the use of the tool was recorded and packaged a controlled experiment / Mestre

Orientador: Rogério Eduardo Garcia / Banca: Ellen Francine Barbosa / Banca: Solange Oliveira Rezende / Resumo: Engenharia de Software Experimental visa a avaliar e medir o desempenho de métodos, técnicas e ferramentas aplicadas em atividades de desenvolvimento de software. A meta é criar um corpo de conhecimento validado experimentalmente para apoiar as tomadas de decisões no domínio de Engenharia de Software. Construir esse corpo de conhecimento requer a condução de experimentos controlados e suas replicações a fim de generalizar os resultados obtidos. As informações e o conhecimento gerados por um experimento são registrados em seu pacote de laboratório, que deve ser revisado por um eventual grupo de pesquisa com a intenção de replicá-lo. Entretanto, pesquisadores enfrentam dificuldades ao revisar os pacotes de laboratório disponíveis. Um dos fatores desse problema é a falta de padronização dos pacotes de laboratório. Os experimentos são reportados com diferentes conjuntos de informações, o que também se constitui em uma barreira para a integração dos estudos em um corpo comum. Nesse contexto, considerando que compartilhamento e integração de conhecimento são aplicações recorrentes de ontologias, neste trabalho é proposto um workflow para aplicar uma ontologia ao empacotamento de experimentos controlados em Engenharia de Software. Para avaliar essa abordagem, foi implementada a ferramenta PontoLab++, que corresponde a uma instância do workflow que adota como padrão a EXPEROntology, uma ontologia para experimentos controlados / Abstract: Experimental Software Engineering attempts to assess the performance of methods, techniques and tools applied on software development activities. The goal is to build a body of experimentally validated knowledge in order to support decision making on Software Engineering domain. Building this body of knowledge requires to run controlled experiments and their replications in order to generalize the obtained results. The information and the knowledge generated by an experiment are registered in the so-called lab package, which must be reviewed by an eventual research group with the intention to replicate it. However, researchers face difficulties while reviewing the available lab packages. One of the factors that leads to this problem is the lab packages lack of standardization. The experiments are reported with different information sets, what is also a barrier to integrate studies in a common body. In this context, considering that knowledge sharing and integration are recurring applications of ontologies, in this work is proposed a workflow that applies an ontology to package controlled experiments in Software Engineering. In order to evaluate this approach, the tool Ponto- Lab++ was implemented, which corresponds to a workflow instance that adopts EXPEROntology, an ontology for controlled experiments / Mestre

Submitted by Sara Ribeiro (sara.ribeiro@ucb.br) on 2017-12-15T19:33:26Z No. of bitstreams: 1 DiogenesPachecodeMeloDissertacao2017.pdf: 3239976 bytes, checksum: b18caeb38f115d1c0955e54021adefba (MD5) / Approved for entry into archive by Sara Ribeiro (sara.ribeiro@ucb.br) on 2017-12-15T19:33:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DiogenesPachecodeMeloDissertacao2017.pdf: 3239976 bytes, checksum: b18caeb38f115d1c0955e54021adefba (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-15T19:33:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DiogenesPachecodeMeloDissertacao2017.pdf: 3239976 bytes, checksum: b18caeb38f115d1c0955e54021adefba (MD5) Previous issue date: 2017-08-31 / Improving the efficiency and the quality in agricultural production are fundamental needs of the producers. In an individual perspective, they need it for their own maintenance and pros-perity in a highly competitive market. Looking thru the society???s perspective, it is a condition for producing, with cleaner and more sustainable practices, adequate food and supplies in suf-ficient quantity to match the needs of a growing population. The technological evolution is a constant component that concerns the farmers. Several entities produce and disseminate key knowledge for this economy sector: which regions are suitable to the different cultures; what are the market variation prospects (of costs and revenues); what are the news about adminis-trative practices, crop driving techniques and technologies that enhance production. The influ-ence of these elements in the decisions made by the producers may represent improvements in productivity and in the quality of the products. This information is currently shared in formats and terms set individually by each institution, imposing difficulties for translation, causing inaccuracies and losses on the interpretation by those who use it. The present work aims to propose an ontology-based model, which uses the current information of these different or-ganizations. The built pattern shall use as input relevant formats which already exists and, through the knowledge of specialists, form a solution for better acquiring/transmitting the information about a given agricultural exploration cycle. The created model may be used as an easing up element for the transmission of information disposed by the agricultural produc-tion related entities, enhancing the interoperability and contributing to the knowledge trans-ference in this sector. / Ganhar efici??ncia e qualidade na produ????o agr??cola ?? necessidade fundamental dos produto-res. Na perspectiva individual, para sua pr??pria manuten????o e prosperidade em um mercado altamente competitivo. Na perspectiva da sociedade, ?? condi????o para produ????o, de forma mais limpa e sustent??vel, de alimentos e insumos em quantidade suficiente e adequada para atender ??s necessidades da popula????o crescente. A evolu????o tecnol??gica ?? componente constante das preocupa????es dos produtores agr??colas. Diversas entidades produzem e disseminam conheci-mentos-chave para o setor: regi??es aptas ??s diferentes culturas, perspectivas de varia????o de mercado (custos e receitas), pr??ticas administrativas, t??cnicas de condu????o da lavoura e tecno-logias que aprimoram a produ????o. A influ??ncia destes elementos nas tomadas de decis??o dos produtores pode representar ganhos de produtividade e qualidade dos produtos. As informa-????es neste setor s??o, atualmente, compartilhadas em formatos e termos definidos individual-mente por cada institui????o ??? impondo dificuldades para a tradu????o, imprecis??es e perdas na interpreta????o por quem as consome. Este trabalho tem como finalidade propor modelo basea-do em ontologia que utilize as informa????es presentes nestes diferentes formatos. O padr??o constru??do dever?? levar em conta relevantes formatos j?? existentes e, contando com o conhe-cimento de especialistas, moldar solu????o para melhor capturar/transmitir as informa????es sobre um dado ciclo de explora????o agr??cola. O modelo criado poder?? ser utilizado como elemento de facilita????o para o tr??nsito de informa????es disponibilizadas pelas entidades participantes do mercado de produ????o agr??cola, promovendo a interoperabilidade e a facilitando a transfer??n-cia de conhecimentos no setor.

A população idosa mundial está crescendo e, com ela, o número de diagnósticos de doenças relacionadas à velhice como, por exemplo, declínios cognitivos também. Essas doenças costumam afetar a autonomia do idoso no seu lar, especialmente no que se refere à realização de atividades diárias. Com isso em vista, é preciso empregar cuidadores e serviços de saúde que acabam por implicar em altos custos. Nesse sentido, surge a necessidade de conceber sistemas robustos, automatizados, utilizáveis e de baixo custo para a assistência pessoal. A concepção desses sistemas faz menção à área de Ambientes de Vivência Assistida. Portanto, esta dissertação propõe uma abordagem que beneficia os sistemas para Ambientes de Vivência Assistida com a capacidade de prever ações humanas para a facilitação de atividades diárias, particularmente quando declínios cognitivos relacionados à elas ocorrerem. Nesse sentido, foi concebido um meta-modelo semântico para a geração de modelos conceituais de contexto e de comportamento, compostos pelas ações humanas. A partir disso, a previsão de ações (informação de suporte) é realizada por um mecanismo de predição e inferência composto por um modelo semântico probabilístico. A abordagem é demonstrada através de um estudo de caso cujo cenário representa uma situação de declínio cognitivo, enfrentada por um usuário, que impede a condução de uma atividade diária. Então, o mecanismo de predição e inferência, utilizando o modelo semântico probabilístico, prevê qual a ação mais adequada que facilite a conclusão da atividade. Essa previsão é avaliada para aferir o quão bem um usuário seria auxiliado, isto é, se a operação prevista foi por ele realizada. Para isso, foi utilizado um dataset relacionado ao cenário do estudo de caso e medidas de desempenho como a precisão, a revocação e a medida-F. Os resultados dessa avaliação se mostraram promissores sendo, em média, 69,5% para a precisão, 100% para a revocação e 81% para a medida-F. As principais contribuições deste trabalho dizem respeito ao meta-modelo semântico a partir do qual pesquisas na área deste trabalho podem utilizar para gerar modelos de comportamento, e ao modelo semântico probabilístico que realiza predição através de raciocínio incerto sobre os modelos de comportamento, propiciando decisões mais precisas para auxiliar usuários com declínio cognitivo. / The world’s elderly population is growing and, with it, the number of diagnoses of diseases related to old age, such as cognitive declines as well. These diseases usually affect the autonomy of the elderly in their home, especially when it comes to performing daily activities. With this in mind, it is necessary to employ caregivers and health services that end up implying high costs. In this sense, the need arises to design robust, automated, usable and low-cost systems for personal assistance. The design of these systems makes reference to the area of Ambient Assisted Living. Therefore, this dissertation proposes an approach that benefits the Ambient Assisted Living systems with the ability to predict human actions for the facilitation of daily activities, particularly when cognitive declines related to them occur. In this sense, a semantic meta-model was conceived for the generation of conceptual models of context and behavior, composed by human actions. From this, the prediction of actions (information of support) is realized by a mechanism of prediction and inference composed by a probabilistic semantic model. The approach is demonstrated through a case study whose scenario represents a situation of cognitive decline, faced by a user, that prevents the conduct of a daily activity. Then, the prediction and inference mechanism, using the probabilistic semantic model, predicts the most appropriate action that facilitates the conclusion of the activity. This forecast is evaluated to gauge how well a user would be assisted, that is, if the intended operation was performed by him. For this, a dataset related to the case study scenario and performance measures such as precision, recall, and F-measure were used. The results of this evaluation are promising, averaging 69.5% for precision, 100% for recall and 81% for F-measure. The main contributions of this work are related to the semantic meta-model from which research in the area of this work can be used to generate behavioral models, and to the probabilistic semantic model that performs prediction through uncertain reasoning over behavior models, providing better decisions to help users with cognitive decline.

Orientador: Edberto Ferneda / Banca: / Resumo: As ontologias surgiram a partir de discussões na Filosofia com o objetivo de discutir a essência das coisas, nos estudos da metafísica por Aristóteles, que dentre os diferentes ramos de investigação filosófica, tratava do conhecimento da essência de toda a realidade. A ontologia trata do estudo do "Ser" enquanto ser. O termo foi posteriormente utilizado em diferentes áreas como a Ciência da Computação (CC), Psicologia, Ciência da Informação (CI), entre outros. Nesse texto é apresentado um levantamento da utilização das ontologias na representação do conhecimento, identificando e destacando a forma de utilização da ontologia como ferramenta na CC e CI. Para tal, o trabalho inicial com uma contextualização do termo ontologia, desde a sua origem na Filosofia até a sua utilização em algumas das áreas do conhecimento. Em seguida é apresentado um levantamento sobre a representação do conhecimento, a destacar a CC e CI, bem como sobre a utilização da ontologia nesse contexto informacional. Afim de evidenciar a importância das ontologias para representação do conhecimento, também são listadas as principais metodologias de criação de ontologia, aprendizado de ontologia, bem como as ferramentas utilizadas para essas tarefas, além do gerenciamento e engenharia de ontologias. E por fim são apresentadas as considerações finais acerca da utilização das ontologias como ferramentas semânticas na CI e como as futuruas pesquisas podem se beneficiar desse trabalho como uma base para o entendime... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Ontologies come from discussions in Philosophy to debate the essence of things in Aristotle's studies of metaphysics, which among the different branches of philosophical inquiry dealt with the knowledge of the essence of all reality. Ontology deals with the study of "Being" as being. The term was later used in different areas such as Computer Science (CC), Psychology, Information Science (IS), andothers. This thesis presents a survey of the use of ontologies in knowledge representation, identifying and highlighting how ontology is used as a semantic tool in CC and IS. For this, is presented a contextualization of the term ontology, from its origin in Philosophy to its use in some of the areas of knowledge. Next, a survey is presented on the representation of knowledge, highlighting the CC and IS, as well as on the use of the ontology in this informational context. In order to demonstrate the importance of ontologies for knowledge representation, the main methodologies for ontology creation, ontology learning, as well as the tools used for these tasks, as well as the management and engineering of ontologies are also listed. Finally, it's present the final considerations about the use of ontologies as semantic tools in IS and how future researches can benefit from this work as a basis for the understanding of ontologies as a semantic tool in IS. / Mestre

A computação ubíqua define que a computação deve estar presente em ambientes para auxiliar o usuário na realização de suas tarefas diárias de forma eficiente. Para que isto aconteça, sistemas considerados ubíquos devem ser conhecedores do contexto e devem adaptar seu funcionamento em relação aos contextos capturados do ambiente. Informações de contexto podem ser representadas de diversas formas em sistemas computacionais e pesquisas recentes demonstram que a representação destas informações baseada em ontologias apresenta vantagens importantes se comparada à outras soluções, destacando-se principalmente o alto nível de expressividade e a padronização de linguagens para a representação de ontologias. Informações consideradas específicas de domínio são frequentemente representadas em bancos de dados relacionais. Esta diferença em relação a modelos de representação, com o uso de ontologias para representação de contexto e representação relacional para informações de domínio, implica em uma série de problemas no que se refere à adaptação e distribuição de conteúdo em arquiteturas ubíquas. Dentre os principais problemas pode-se destacar a dificuldade de alinhamento entre as informações de domínio e de contexto, a dificuldade na distribuição destas informações entre arquiteturas ubíquas e as diferenças entre modelagens de contexto e de domínio (o conhecimento sobre os objetos do domínio). Este trabalho apresenta um framework de consulta entre informações de contexto e informações de domínio. Com a aplicação deste framework, a recuperação contextualizada de informações se tornou possível, utilizando a expressividade necessária para a modelagem de contexto através de ontologias e utilizando esquemas relacionais previamente definidos e utilizados por sistemas de informação. Para realizar a avaliação do framework, o mesmo foi aplicado em um ambiente baseado no cenário motivador de pesquisa, que descreve possíveis situações de utilização de tecnologias ubíquas. Através da aplicação do framework no cenário motivador, foi possível verificar que a proposta foi capaz de realizar a integração entre contexto e domínio e permitiu estender a filtragem de consultas relacionais. / Ubiquitous computing defines the computer must be present in environments to assist the user to perform their daily tasks efficiently. Thus, ubiquitous systems must be aware of the context and should adapt its operation in relation to the captured environment contexts. Context information can be represented in different ways in computer systems, and recent research shows that the representation of context in ontologies offers important advantages when compared to other solutions, in particular, the high level of expressiveness and the standardization of languages for representation of ontologies. Domain specific information is frequently maintained in relational databases. This difference of representation models, using ontologies for context representation and relational representation to domain information, involves a number of problems as the adjustment and distribution of content in ubiquitous architectures. Related problems include the difficulty of alignment between field and context information, the difficulty in the distribution of information between ubiquitous architectures, and differences between the context and domain modeling (knowledge about the domain objects). This PhD thesis presents a framework of query for context information and domain information. On applying this framework, contextualized information retrieval becomes possible using the expressiveness required for context modeling using ontologies, and using relational schemas previously defined and used by information systems. In order to evaluate the framework, it was applied in an environment based on the motivating scenario. It was possible to verify that the framework was able to accomplish the integration of context and domain, and allowed the extension of the filtering relational queries.