Ontologias de representação de conhecimento são modelos que agrupam e definem construtos de modelagem (tais como conceito, classe, frame). Uma ontologia temporal é uma especificação de uma conceitualização do domínio acrescida dos aspectos de tempo sobre os objetos do domínio. No caso de esta ontologia tratar somente de aspectos temporais ligados a eventos, ela é chamada ontologia de eventos. Este trabalho propõe uma extensão de uma ontologia de representação de conhecimento (RC) com construtos temporais, ou seja, estender um modelo de conceitualização de domínios com os construtos necessários para se representar eventos. A definição original de uma ontologia de RC foi estendida neste trabalho com os seguintes construtos: (i) o construto evento (que define um evento como um acontecimento que pode alterar objetos do domínio) e (ii) o construto relação-temporal (que define uma relação de tempo entre os eventos). O objetivo deste trabalho é, baseando-se nos novos construtos propostos na ontologia de RC, criar um modelo de conhecimento específico para um domínio, o qual suporta a representação das seguintes primitivas: características do domínio, eventos geradores das características do domínio, associações entre características do domínio, relações temporais entre eventos. Além disso, o modelo tem o objetivo de suportar métodos de raciocínio para inferir a seqüência em que as características do domínio foram geradas pelos eventos, ou seja, inferir a ordem dos eventos. O domínio de aplicação deste trabalho é a petrografia sedimentar. Esse domínio apresenta diversas tarefas de interpretação que exigem conhecimento especializado para sua solução. Dentre estas tarefas, o foco de estudo deste trabalho é a interpretação de seqüência diagenética, a qual procura identificar a ordem em que os processos diagenéticos atuaram sobre os constituintes das rochas sedimentares. Para compreender e coletar o conhecimento necessário para a modelagem dessa tarefa, as principais técnicas de aquisição de conhecimento para sistemas baseados em conhecimento foram aplicadas em sessões com um especialista em petrografia sedimentar, gerando os principais objetos do domínio que precisavam ser modelados para se atingir o objetivo da ordenação de eventos. Esses objetos foram representados como um modelo de conhecimento específico para o domínio da petrografia, aplicando os construtos de eventos e relação temporal. Esse modelo foi validado através da implementação de um módulo de inferência no sistema PetroGrapher. A validação foi efetuada comparando as respostas do algoritmo com as interpretações do especialista, e foi possível notar que apesar de a apresentação gráfica da seqüência de eventos ainda ser diferente da original do especialista, o algoritmo efetua a ordenação de eventos corretamente. / O domínio de aplicação deste trabalho é a petrografia sedimentar. Esse domínio apresenta diversas tarefas de interpretação que exigem conhecimento especializado para sua solução. Dentre estas tarefas, o foco de estudo deste trabalho é a interpretação de seqüência diagenética, a qual procura identificar a ordem em que os processos diagenéticos atuaram sobre os constituintes das rochas sedimentares. Para compreender e coletar o conhecimento necessário para a modelagem dessa tarefa, as principais técnicas de aquisição de conhecimento para sistemas baseados em conhecimento foram aplicadas em sessões com um especialista em petrografia sedimentar, gerando os principais objetos do domínio que precisavam ser modelados para se atingir o objetivo da ordenação de eventos. Esses objetos foram representados como um modelo de conhecimento específico para o domínio da petrografia, aplicando os construtos de eventos e relação temporal. Esse modelo foi validado através da implementação de um módulo de inferência no sistema PetroGrapher. A validação foi efetuada comparando as respostas do algoritmo com as interpretações do especialista, e foi possível notar que apesar de a apresentação gráfica da seqüência de eventos ainda ser diferente da original do especialista, o algoritmo efetua a ordenação de eventos corretamente. The application domain of this work is the sedimentary petrography. This domain presents several interpretation tasks that demand specialized knowledge for their solution. Among these tasks, the focus of this work is the diagenetic sequence interpretation, which aims to identify the order in that diagenetic processes occurred over the constituents of sedimentary rocks. In order to understand and collect the necessary knowledge for modeling this task, the main techniques of knowledge acquisition for knowledge-based systems were applied to an expert in sedimentary petrography. These sessions of knowledge acquisition revealed the domain objects that needed to be modeled to reach the objective of the ordering of events. Those objects were represented in a knowledge model for the petrography domain, which applied the proposed constructs (events and time relation). That model was validated by the implementation of an inference module in the PetroGrapher system. The validation proceeded by comparing the outputs of the algorithm with the expert's interpretations, and it was possible to notice that despite the graphic presentation of the sequence of events being different from what the expert produces as a sequence of events, the algorithm is able to order the events correctly.

Certains facteurs (terrain, travail et capital) étaient considérés comme accessibles, suffisants et à la base même de la compétitivité économique. La connaissance cependant n'avait pas retenu beaucoup d'attention. Actuellement, c'est l’ère de l'économie basée sur la connaissance qui est impactée par l'usage croissant des technologies de l’information. Les facteurs de la production cités auparavant s’avèrent ainsi insuffisants pour maintenir l'avantage compétitif de l’entreprise et la connaissance est sensée jouer un rôle clé dans ce contexte. L'étude de Yoong et Molina montre que le seul moyen de survivre dans un environnement de plus en plus concurrentiel est que les PMEs forment des alliances stratégiques ou des fusions avec d’autres entreprises semblables ou complémentaires. Les résultats de leur étude prônent le concept du «cluster industriel», proposé initialement par Michael Porter en 1990. Ainsi, les gouvernements essayent de soutenir ces PMEs via des moyens financiers, des stratégies politiques ou encore des promotions à l’import/export.Cependant, un grand nombre de PMEs n’arrive pas à survivre dans le contexte de concurrence du marché mondial. Les nouveaux facteurs clés du succès, mis en évidence par ces recherches, sont principalement le partage des connaissances et la collaboration au sein du cluster. Ainsi, l’application d’une approche de gestion des connaissances pour le développement du cluster devrait permettre à ces entreprises d’acquérir plus d’efficacité dans la réalisation de leurs objectifs. Pour répondre à la problématique générale de ce travail de thèse, nous avons organisé notre travail en quatre niveaux. Tout d’abord le niveau contextuel qui se concentre sur le modèle du cluster, son modèle organisationnel et le modèle des tâches induites. Le second niveau, dit conceptuel, est axé sur le modèle de connaissance et de collaboration. Ensuite, le niveau de conception se concentre sur la conversion des exigences en architecture, scenarios et spécifications. Enfin, le niveau relatif à la mise en œuvre a pour but de développer le système KMS en tenant compte des spécificités données dans le niveau précédant.L’architecture KMS proposée est divisée en trois niveaux de service i.e. le service de connaissance, le service de collaboration et le service de présentation. Le service de connaissance est le cœur du système puisqu’il permet aux membres du cluster de représenter, partager, et réutiliser la connaissance à travers le KMS. L’infrastructure de ce service est basée sur la technologie FLEX, qui permet de créer un GUI (Graphique User Interface) avec les utilisateurs et donne l’accès à un service web sur un serveur. Le concept de carte de connaissance a été pris en compte en tant que moyen permettant d’échanger la connaissance dans ce niveau. Nous avons développé un service de collaboration dans l’intention de renforcer les activités collaboratives du cluster industriel. Ces cartes ont aussi pour mission de faire circuler la connaissance de l’expert aux utilisateurs, et ceci, au bon moment et au bon endroit. De ce fait, nous avons développé ce niveau avec les technologies PHP et Ajax.Finalement, le service de présentation s’attache à visualiser et personnaliser tous les services fournis par le KMS pour les utilisateurs de manière optimale. L’objectif principal de ce service est d’intégrer harmonieusement le KMS dans les activités du cluster. Nous avons donc développé un outil d’informatique de connaissance (Knowledge Widget) qui est en fait une application légère destinée au client pour personnaliser le KMS dans le rôle qu’il doit jouer pour chaque groupe.En conclusion, les résultats explicites de cette étude peuvent être divisés en deux parties. La première concerne la méthodologie d’évaluation du KMS pour le cluster. Cette méthodologie peut aussi être généralisée à d’autres clusters dans différents domaines.... / The knowledge-based economy forces SMEs to form strategic alliances or merge with other similar or business companies in order to compete in the world markets. In the meantime, the concept of the industry cluster was widely implemented in many developing and developed countries for improving the competitiveness of their industries. Although many clusters have successful to develop their competitiveness, large numbers of them have failed. The study of Ecotec [DTI 05] which focuses on the key success factors of the cluster development stated that the two factors of the cluster development are collaboration and knowledge sharing among the cluster members. Thus, the principle of this study is to enhance the cluster by adopting the notion of the knowledge management which focuses on creation, representation, sharing, and reusing the knowledge. Therefore, Knowledge Management System (KMS) architecture for the cluster is proposed in this study in order to support these processes. We propose a “Model Suite” for analyzing and designing the KMS which comprises four levels:Firstly, the context level focuses on the cluster organizational analysis, which will present a global view of the actors, knowledge assets, and knowledge-intensive tasks of the specific cluster. Secondly, the concept level focuses on the knowledge itself by modeling the experts’ knowledge into the explicit form. Moreover, it also examines the collaboration model of the cluster. Thirdly, the design level aims at extracting cluster’s requirements into the system specification in order to be transferred to the implementation level. In this level, the information system is generated from different technologies for supporting the needs of the cluster organization. The KMS which is an outcome of the Model Suite is applied to a handicraft cluster in Thailand as our case study. It allows cluster members to create, share, and reuse the knowledge via a collaborative knowledge card module which is proposed in our study. The scenarios are presented in order to demonstrate how the KMS improves the collaboration and knowledge sharing among the members. Moreover, we also present the integration of the knowledge and collaboration services of the system in order to facilitate the knowledge users to retrieve the knowledge from the system via mobile device anywhere and anytime.

Ontologias de representação de conhecimento são modelos que agrupam e definem construtos de modelagem (tais como conceito, classe, frame). Uma ontologia temporal é uma especificação de uma conceitualização do domínio acrescida dos aspectos de tempo sobre os objetos do domínio. No caso de esta ontologia tratar somente de aspectos temporais ligados a eventos, ela é chamada ontologia de eventos. Este trabalho propõe uma extensão de uma ontologia de representação de conhecimento (RC) com construtos temporais, ou seja, estender um modelo de conceitualização de domínios com os construtos necessários para se representar eventos. A definição original de uma ontologia de RC foi estendida neste trabalho com os seguintes construtos: (i) o construto evento (que define um evento como um acontecimento que pode alterar objetos do domínio) e (ii) o construto relação-temporal (que define uma relação de tempo entre os eventos). O objetivo deste trabalho é, baseando-se nos novos construtos propostos na ontologia de RC, criar um modelo de conhecimento específico para um domínio, o qual suporta a representação das seguintes primitivas: características do domínio, eventos geradores das características do domínio, associações entre características do domínio, relações temporais entre eventos. Além disso, o modelo tem o objetivo de suportar métodos de raciocínio para inferir a seqüência em que as características do domínio foram geradas pelos eventos, ou seja, inferir a ordem dos eventos. O domínio de aplicação deste trabalho é a petrografia sedimentar. Esse domínio apresenta diversas tarefas de interpretação que exigem conhecimento especializado para sua solução. Dentre estas tarefas, o foco de estudo deste trabalho é a interpretação de seqüência diagenética, a qual procura identificar a ordem em que os processos diagenéticos atuaram sobre os constituintes das rochas sedimentares. Para compreender e coletar o conhecimento necessário para a modelagem dessa tarefa, as principais técnicas de aquisição de conhecimento para sistemas baseados em conhecimento foram aplicadas em sessões com um especialista em petrografia sedimentar, gerando os principais objetos do domínio que precisavam ser modelados para se atingir o objetivo da ordenação de eventos. Esses objetos foram representados como um modelo de conhecimento específico para o domínio da petrografia, aplicando os construtos de eventos e relação temporal. Esse modelo foi validado através da implementação de um módulo de inferência no sistema PetroGrapher. A validação foi efetuada comparando as respostas do algoritmo com as interpretações do especialista, e foi possível notar que apesar de a apresentação gráfica da seqüência de eventos ainda ser diferente da original do especialista, o algoritmo efetua a ordenação de eventos corretamente. / O domínio de aplicação deste trabalho é a petrografia sedimentar. Esse domínio apresenta diversas tarefas de interpretação que exigem conhecimento especializado para sua solução. Dentre estas tarefas, o foco de estudo deste trabalho é a interpretação de seqüência diagenética, a qual procura identificar a ordem em que os processos diagenéticos atuaram sobre os constituintes das rochas sedimentares. Para compreender e coletar o conhecimento necessário para a modelagem dessa tarefa, as principais técnicas de aquisição de conhecimento para sistemas baseados em conhecimento foram aplicadas em sessões com um especialista em petrografia sedimentar, gerando os principais objetos do domínio que precisavam ser modelados para se atingir o objetivo da ordenação de eventos. Esses objetos foram representados como um modelo de conhecimento específico para o domínio da petrografia, aplicando os construtos de eventos e relação temporal. Esse modelo foi validado através da implementação de um módulo de inferência no sistema PetroGrapher. A validação foi efetuada comparando as respostas do algoritmo com as interpretações do especialista, e foi possível notar que apesar de a apresentação gráfica da seqüência de eventos ainda ser diferente da original do especialista, o algoritmo efetua a ordenação de eventos corretamente. The application domain of this work is the sedimentary petrography. This domain presents several interpretation tasks that demand specialized knowledge for their solution. Among these tasks, the focus of this work is the diagenetic sequence interpretation, which aims to identify the order in that diagenetic processes occurred over the constituents of sedimentary rocks. In order to understand and collect the necessary knowledge for modeling this task, the main techniques of knowledge acquisition for knowledge-based systems were applied to an expert in sedimentary petrography. These sessions of knowledge acquisition revealed the domain objects that needed to be modeled to reach the objective of the ordering of events. Those objects were represented in a knowledge model for the petrography domain, which applied the proposed constructs (events and time relation). That model was validated by the implementation of an inference module in the PetroGrapher system. The validation proceeded by comparing the outputs of the algorithm with the expert's interpretations, and it was possible to notice that despite the graphic presentation of the sequence of events being different from what the expert produces as a sequence of events, the algorithm is able to order the events correctly.

Domínios imagísticos são os domínios nos quais a resolução de problemas inicia com um processo de reconhecimento dos objetos de domínio a partir da informação visual capturada, suportando interpretações mais abstratas em eventuais etapas subsequentes. A resolução de problemas, em domínio imagísticos, demanda dos especialistas a aplicação intensiva de conhecimento visual, que corresponde ao conjunto de modelos mentais que suportam o processo de raciocínio sobre a informação associada ao arranjo espacial e outros aspectos visuais das entidades do domínio. O conhecimento visual geralmente corresponde à porção tácita do conhecimento dos praticantes do domínio, de modo que ele geralmente é utilizado de modo inconsciente, resistindo à verbalização explícita. Estas características do conhecimento visual são desafiadoras do ponto de vista de Engenharia do Conhecimento. O objetivo geral deste trabalho é delinear uma abordagem integrada para aquisição, modelagem, representação e raciocínio sobre conhecimento visual, do ponto de vista da Engenharia do Conhecimento. A interpretação visual é uma tarefa comum em domínios imagísticos, cuja resolução demanda dos especialistas um raciocínio que envolve a realização de um processo cognitivo que inicia com a percepção visual direta de características dos objetos já conhecidos no domínio, e que resulta em compreensões mais abstratas da cena observada, tais como: comportamentos dinâmicos dos objetos da cena, significado do contexto da cena, causas ou efeitos do estado de coisas capturado pela cena, etc. Desta forma, para realizar o objetivo geral, este trabalho assume como objetivo específico estudar e modelar o processo de raciocínio utilizado pelos especialistas para resolver tarefas de interpretação visual, bem como as próprias estruturas para representação de conhecimento inferencial utilizadas pelos especialistas em domínios imagísticos durante a realização deste tipo de tarefa. Os principais resultados deste trabalho são um modelo de raciocínio para resolução de tarefas de interpretação visual; um modelo de estrutura para representação de conhecimento inferencial, cognitiva e filosoficamente fundamentada, chamada pacote visual; e uma abordagem para aquisição de conhecimento visual e refinamento de ontologias. O estudo foi conduzido no domínio da Estratigrafia Sedimentar, com foco na tarefa de interpretação visual de processos deposicionais geradores de fácies sedimentares. Os modelos desenvolvidos no trabalho foram testados no domínio, alcançando resultados satisfatórios. Para isto, realizou-se também o refinamento de uma ontologia de domínio. Este processo foi realizado através da aplicação de diversas técnicas de aquisição de conhecimento em sessões com o especialista. / Imagistic domains are those in which problem-solving process begins with the recognition of domain objects trough the visual information captured, supporting more abstract interpretations in subsequent steps. The problem-solving process, in imagistic domains, is performed trough intensive application of visual knowledge, which corresponds to the set of mental models that support the process of reasoning about the information of the spatial arrangement and other visual aspects of the domain entities. The visual knowledge corresponds to a tacit kind of knowledge of practitioners in the field, so it is often used unconsciously, resisting to explicit verbalization. These characteristics of visual knowledge are challenging from the standpoint of Knowledge Engineering. The general aim of this work is to outline an integrated approach to acquisition, modeling, representation and reasoning, to handle visual knowledge, from the standpoint of Knowledge Engineering. The visual interpretation is a common task in imagistic domains, whose resolution demands a reasoning that involves a cognitive process that starts with the direct perception of visual features of objects, and results in abstract understandings of observed scene, such as dynamic behavior of objects in the scene, the meaning of the context of the scene, causes or effects of the state of affairs captured in the scene, etc. Thus, to achieve the overall goal, this work takes as a specific aim to study and model the reasoning process used by experts to solve tasks of visual interpretation, as well as the inferential knowledge structures applied by experts in imagistic domains to accomplish this type of task. The main results of this work are a model of reasoning for solving tasks of visual interpretation; a cognitive grounded model of structure for inferential knowledge representation, called visual chunk; and an approach to visual knowledge acquisition and refinement of ontologies, which explores the reasoning used by the expert as a tool to reveal the lack of important terms in the domain ontology. The study was conducted in the field of sedimentary stratigraphy, focusing on the task of visual interpretation of depositional processes responsible by the generation of sedimentary facies. The models developed in this work was tested in the domain, achieving satisfactory results. In order to apply our approach, a refinement of domain ontology was performed. This process was carried out by applying several techniques of knowledge acquisition in sessions with the expert.

As Redes Bayesianas constituem um modelo computacional adequado para a realização de inferências probabilísticas em domínios que envolvem a incerteza. O raciocínio diagnóstico médico pode ser caracterizado como um ato de inferência probabilística em um domínio incerto, onde a elaboração de hipóteses diagnósticas é representada pela estratificação de doenças em função das probabilidades a elas associadas. A presente dissertação faz uma pesquisa sobre a metodologia para construção/validação de redes bayesianas voltadas à área médica, e utiliza estes conhecimentos para o desenvolvimento de uma rede probabilística para o auxílio diagnóstico da Insuficiência Cardíaca (IC). Esta rede bayesiana, implementada como parte do sistema SEAMED/AMPLIA, teria o papel de alerta para o diagnóstico e tratamento precoce da IC, o que proporcionaria uma maior agilidade e eficiência no atendimento de pacientes portadores desta patologia. / Bayesian networks (BN) constitute an adequate computational model to make probabilistic inference in domains that involve uncertainty. Medical diagnostic reasoning may be characterized as an act of probabilistic inference in an uncertain domain, where diagnostic hypotheses elaboration is represented by the stratification of diseases according to the related probabilities. The present dissertation researches the methodology used in the construction/validation of Bayesian Networks related to the medical field, and makes use of this knowledge for the development of a probabilistic network to aid in the diagnosis of Heart Failure (HF). This BN, implemented as part of the SEAMED/AMPLIA System, would engage in the role of alerting for early diagnosis and treatment of HF, which could provide faster and more efficient healthcare of patients carrying this pathology.

Em domínios com forte conteúdo visual, a interpretação de imagens por raciocínio visual pode ser mais eficaz na solução de problemas do que a interpretação de dados puramente textuais ou numéricos. No entanto, a representação do conhecimento visual é difícil de ser realizada por tratar-se de um conhecimento implícito para o observador. As ontologias de representação possibilitam a criação de estruturas para auxiliar na captura desse tipo de conhecimento, de forma a atribuir uma representação simbólica e significado semântico ao que está sendo visualizado. A formalização do conhecimento visual permite a sua utilização em processos de inferência, resultando na interpretação automática da imagem. O objetivo deste trabalho é a definição de construtos ontológicos que permitam descrever aspectos visuais presentes em uma imagem, com ênfase na atenção visual mais do que nos aspectos físicos dos objetos. Esses aspectos visuais são associados aos objetos físicos da imagem bem como aos objetos descritos no nível do conhecimento de domínio. Para cada um dos níveis foi definida uma ontologia de representação, sendo assim possível atribuir semântica específica a esses objetos através da descrição de seus atributos e manter a independência do conhecimento relativo a cada nível. O nível da imagem descreve os objetos passíveis de serem extraídos por algoritmos de processamento de imagem (embora esses algoritmos não tenham sido foco de estudo neste trabalho). O nível visual descreve objetos que são foco da atenção visual, tais como seções, interstícios e contornos. O nível semântico descreve os objetos da aplicação capturados através de aquisição de conhecimento. A identidade dos objetos modelados é garantida através de relações de mapeamento entre cada dois níveis adjacentes. O domínio de aplicação deste trabalho foi a Petrografia Sedimentar, com o objetivo de extrair por inferência a qualidade em termos de porosidade e permeabilidade de rochas reservatório de petróleo. Com ajuda do especialista, foi modelado um método de solução de problemas para identificação do grau de compactação da rocha, que raciocina sobre os conhecimentos modelados utilizando a ontologia proposta. Foi implementado um sistema que permite a descrição dos objetos individualizados através da segmentação manual da imagem, mapeando os dados descritos para a ontologia e aplicando sobre ela o método de solução de problemas. Esse sistema gera como resultado o grau de compactação da rocha, cuja imagem foi assim descrita. Uma validação preliminar da abordagem foi realizada através da descrição de imagens de rochas fazendo uso do sistema desenvolvido, confrontando os resultados com os obtidos por um geólogo para as mesmas rochas observadas. Na metade das amostras descritas, o sistema atingiu o mesmo resultado do especialista e, na outra metade, obteve grande aproximação dos resultados. / In domains that have strong visual content, the image interpretation applying visual reasoning can be more effective in solving problems than the interpretation of pure textual or numeric data. However, the representation of visual knowledge is hard to be achieved since, most of time, we are dealing with implicit knowledge for the observer. The representation ontologies allow the creation of structures for assisting the capture of this kind of knowledge, in order to associate a symbolic representation and semantic meaning to what it being visualize. The formalization of the visual knowledge allows its application for inference process, resulting in the automatic interpretation of image. The goal of this work is the definition of ontological constructs that allow describing the visual aspects presented in an image, giving more emphasis in the evidences captured by visual attention than in the physical aspects of the objects. These aspects are associated to the physical objects as well as to the objects described in the domain knowledge level. Separate representation ontologies were defined for each level, making possible to associate specific semantic content to the objects through the description of the attributes and to keep the independence of the knowledge related to each level. The image level describes the objects that are possible of being extracted by image processing algorithms (although these algorithms were not studied in this work). The visual knowledge describes the objects that capture the visual attention, such as sections, interstices and borders. The semantic level describes the application objects elicited by knowledge acquisition methods. The identity of the modeled objects is guaranteed through the mapping relation defined between each two adjacent levels. The application domain of this work is the Sedimentary Petrography, with the goal of extracting by inference methods the porosity and permeability quality of petroleum reservoir-rocks. With the aid of the expert, a problem-solving method that reasons over the knowledge formalized through the proposed ontology was modeled for the identification of the compaction level of the rock. Furthermore, it was implemented a system that supports the description of the objects individualized through a manual segmentation of the image. The described data was mapped to the ontology and the problem-solving method was applied to define the level of compaction. A preliminary validation was developed comparing the results achieved by the system with the manual interpretation done by the expert with the same rock samples. With the half of the described samples the system achieved the same results of the expert and has got strong approximation in the other half.

La psychiatrie est une spécialité médicale qui vise à fournir un diagnostic et à traiter des troubles mentaux. Malgré des classifications internationalement reconnues, la catégorisation des patients selon des critères diagnostiques reste problématique. Les catégories actuelles peinent à prendre en compte l'hétérogénéité interindividuelle, les difficultés de délimitations des syndromes et l'influence sur les symptômes de nombreux facteurs dans l'histoire individuelle ou dans l'environnement. La recherche en psychiatrie nécessite une amélioration de la description des comportements, des syndromes ou des dysfonctionnements associés aux troubles psychiatriques. À cette fin, nous proposons OntoPsychia, une ontologie pour la psychiatrie, divisée en deux modules : les facteurs sociaux et environnementaux des troubles mentaux, et les troubles mentaux. L'utilisation d'OntoPsychia associée à des outils dédiés permettra la prise en compte des facteurs sociaux et environnementaux, la représentation de la comorbidité et une proposition de consensus autour des catégories descriptives des troubles psychiatriques. Dans un premier temps, nous avons développé les deux modules ontologiques selon deux méthodes différentes. La première propose une analyse de comptes rendus d'hospitalisation, tandis que la deuxième propose un alignement de différentes classifications psychiatriques, pour répondre au besoin de consensus. Dans un deuxième temps, nous avons développé un cadre méthodologique pour valider la structure et la sémantique des ontologies. / Psychiatry is a medical speciality that aims at providing diagnosis and treating mental disorders. Despite internationally acknowledged criteria leading to diagnostic categories, most psychiatric disorders are syndromes with common symptoms or dimensions between these diagnostic categories. In addition, the analysis of the prevalence and incidence of social and environmental risk factors of diseases is crucial to understand and treat them and might have significant impacts on policy decisions (therapeutic as well as the length or the cost of hospitalisation). This overlap between diagnoses and the heterogeneity within the defined diagnoses stresses the need to improve our capability to detect, to quantify the behaviour and to model the symptoms and the social and environmental risk factors associated to psychiatric disorders. To that end, we propose OntoPsychia, an ontology for psychiatry, divided in two modules: social and environmental factors of mental disorders and mental disorders. OntoPsychia associated with dedicated tools will help to perform semantic research in Patient Discharges Summaries (PDS), to represent comorbidity, to reach a consensus on descriptive categories of mental disorders. In a first step, we developed two ontological modules using two different methods. The first proposes an analysis of PDS, while the second proposes an alignment of psychiatric classifications to meet the need for consensus. In a second step, we have developed a methodological framework to validate the structure and semantics of ontologies.

Övergången från CATIA V4 till CATIA V5 innebär nya möjligheter för konstruktörerna på Scania att arbeta med Knowledge Based Engineering, KBE, för att effektivisera och kvalitets-säkra sitt arbete. Då CATIA V5 är en ny plattform som innehåller verktyg med samlingsnamnet knowledgware, för att bygga in kunskap i modeller ville Scania undersöka potentialen i att arbeta med KBE, och hur detta skulle kunna ske på Scania. Vid traditionell produktutveckling tas en helt ny artikel fram vid behov och ofta innebär detta att arbete som tidigare utförts, görs om igen. Syftet med arbetet är därför att undersöka huruvida KBE i CATIA V5 kan erbjuda möjligheter att återanvända kunskap från tidigare arbete och samtidigt kvalitetssäkra denna, samt utreda vilka knowledgewarelicenser som i så fall kan vara lämpliga för Scania. För att göra detta har en litteraturstudie genomförts för att undersöka vad som har gjorts inom området, och även en intervjustudie har utförts inom R&D på Scania. Vidare har sakkunniga på Linköpings Universitet och Tekniska Högskolan i Jönköping intervjuats. Detta material har sedan sammanställts och analyserats för att sedan resultera i slutsats och rekommendationer. Arbetet har resulterat i en demonstrationsmodell för Scania internt, som baserar sig på den information som framkommit under litteraturstudier och intervjuer. Att arbeta med KBE har både fördelar och nackdelar där den största svårigheten ligger i att bedöma om en artikel lämpar sig för KBE-modellering. Vinsterna med KBE är att stora tidsvinster kan göras och kvalitet kan säkerställas. De mest användbara licenserna för Scanias vidkommande är KWA och PKT, med vilka exempelvis kontroller av standarder och återanvändning av geometrier kan göras. Den slutliga rekommendationen baserat på teori och resultat är att Scania bör överväga att införa KBE som arbetssätt, och därför tillsätta en grupp som fungerar som expertis inom KBE. Denna bör då fungera som support och en resurs vid skapande av KBE-modeller och ansvara för att dessa är korrekta och underhålls. Vidare bör arbete med att definiera fysiska gränssnitt mellan artiklar startas och lämpligtvis då av GEO- eller Layoutgrupperna. / The transition from CATIA V4 to CATIA V5 opens up new possibilities for designers at Scania to work with Knowledge Based Engineering, KBE, in order to increase efficiency and assure quality. As CATIA V5 is a new platform complete with tools, referred to as knowledgeware, for infusing knowledge into models, Scania wanted to investigate the potential of working with KBE, and how this could be used at Scania. In traditional product development a completely new model is produced when needed, and this often entails performing tasks already undertaken and completed. Therefore, the purpose of this thesis is to ascertain whether or not KBE in CATIA V5 can offer the possibility to reuse knowledge from previous work and assuring the quality of this, and if so, determine which knowledgeware licenses would be appropriate for Scania. In order to do this, a literature study was conducted in order to look into what had been done in this field. Also, an interview study was carried out within Scanias R&D department. In addition to this, interviews were held with expertise at Linköping University and Jönköping University. The material was then compiled and analyzed, resulting in conclusions and recommendations. The thesis resulted in a demonstration model for Scania internally, based on the information gathered from literature and interviews. Working with KBE has its pros and cons, the biggest difficulty being to determine whether or not an article is suitable for KBE-modelling. The profits of KBE include quality assurance and sizeable reductions in design time. The most useful knowledgeware licenses for Scania are KWA and PKT, which for example enables users to implement checks for standards and to easily reuse geometry. The final recommendations of this thesis, based on theory and results, is that Scania should consider introducing KBE, and should therefore appoint a group to function as an authority on KBE. This group would provide support and act as a resource in the creation of KBE-models, and also be responsible for the validity and maintenance on these. Furthermore work should begin with defining physical interfaces between articles, preferably by GEO- and Layout groups.

Les méthodes d’apprentissage évoluent et aux modèles classiques d’enseignement viennent s’ajouter de nouveaux paradigmes, dont les systèmes d’information et de communication, notamment le Web, sont une partie essentielle. Afin améliorer la capacité de traitement de l’information de ces systèmes, le Web sémantique définit un modèle de description de ressources (Resource Description Framework – RDF), ainsi qu’un langage pour la définition d’ontologies (Web Ontology Language – OWL). Partant des concepts, des méthodes, des théories d’apprentissage, en suivant une approche systémique, nous avons utilisé les technologies du Web sémantique pour réaliser une plateforme d’apprentissage capable d’enrichir et de personnaliser l’expérience de l’apprenant. Les résultats de nos travaux sont concrétisés dans la proposition d’un prototype pour un Système Actif et Sémantique d’Apprentissage (SASA). Suite à l’identification et la modélisation des entités participant à l’apprentissage, nous avons construit six ontologies, englobant les caractéristiques de ces entités. Elles sont les suivantes : (1) ontologie de l’apprenant, (2) ontologie de l’objet pédagogique, (3) ontologie de l’objectif d’apprentissage, (4) ontologie de l’objet d’évaluation, (5) ontologie de l’objet d’annotation et (6) ontologie du cadre d’enseignement. L’intégration des règles au niveau des ontologies déclarées, cumulée avec les capacités de raisonnement des moteurs d’inférences incorporés au niveau du noyau sémantique du SASA, permettent l’adaptation du contenu d’apprentissage aux particularités des apprenants. L’utilisation des technologies sémantiques facilite l’identification des ressources d’apprentissage existant sur le Web ainsi que l’interprétation et l’agrégation de ces ressources dans le cadre du SASA / Learning methods keep evolving and new paradigms are added to traditional teaching models where the information and communication systems, particularly the Web, are an essential part. In order to improve the processing capacity of information systems, the Semantic Web defines a model for describing resources (Resource Description Framework - RDF), and a language for defining ontologies (Web Ontology Language – OWL). Based on concepts, methods, learning theories, and following a systemic approach, we have used Semantic Web technologies in order to provide a learning system that is able to enrich and personalize the experience of the learner. As a result of our work we are proposing a prototype for an Active Semantic Learning System (SASA). Following the identification and modeling of entities involved in the learning process, we created the following six ontologies that summarize the characteristics of these entities: (1) learner ontology, (2) learning object ontology, (3) learning objective ontology, (4) evaluation object ontology, (5) annotation object ontology and (6) learning framework ontology. Integrating certain rules in the declared ontologies combined with reasoning capacities of the inference engines embedded in the kernel of the SASA, allow the adaptation of learning content to the characteristics of learners. The use of semantic technologies facilitates the identification of existing learning resources on the web as well as the interpretation and aggregation of these resources within the context of SASA

É cada vez mais notável o desenvolvimento da indústria micro-eletrônica. A criação de dispositivos eletrônicos menores, que apresentam maior autonomia de energia, aliados ao aumento do poder de processamento, armazenamento e comunicação sem fio de alta velocidade favoreceram o surgimento e disseminação de novas tecnologias e paradigmas, dentre elas a Internet das Coisas (IoT). Do ponto de vista tecnológico, IoT é uma rede de objetos físicos que possuem tecnologia embarcada de sensoriamento e atuação. Agências de consultoria empresarial, tais como a McKinsey & Company, afirmam que IoT apresenta valor de mercado bilionário e poderá ultrapassar a casa dos trilhões antes de 2020. Dessa forma, o mercado de IoT vem se apresentando como um dos mercados mais promissores para os próximos anos. Alguns dos problemas que podem postergar este crescimento são os problemas decorrentes da dificuldade de integração e escalabilidade das aplicações de IoT. Em IoT, problemas de interoperabilidade são corriqueiros, seja pela alta diversidade de dispositivos empregados, seja pela incompatibilidade entre fabricantes. Em relação a escalabilidade, sistemas de IoT possuem uma demanda natural por alta escala, visto que buscam atender demandas comuns a vários setores, seja na indústria, transporte, domótica, segurança pública, comércio, entre outros. Este trabalho apresenta uma solução para esses problemas através do SWoTPAD, um framework formal que auxilia o projetista no desenvolvimento de soluções para IoT. SWoTPAD oferece uma linguagem para especificar dispositivos e serviços, descrever o ambiente e realizar requisições. Adicionalmente, ele gera o módulo de descoberta, composição automática de serviços e execução. Aplicações SWoTPAD são facilmente integráveis, pois usam e estendem um mesmo conjunto de ontologias, o que garante a compatibilidade nos dados gerados e consumidos por essas aplicações. A escalabilidade advém da associação de anotações semânticas a cada um dos elementos que compõem a aplicação de IoT. Essas anotações permitem ao SWoTPAD descobrir, classificar, selecionar e compor automaticamente serviços do ambiente. Dessa forma, SWoTPAD pode procurar por soluções alternativas, quando o serviço original apto a atender uma determinada demanda se encontra sobrecarregado ou indisponível. Para validação do framework, foram adotados dois estudos de caso. O primeiro deles, o problema de implantação de serviços em um ambiente de nuvem, e o segundo, uma aplicação de segurança residencial. O estudo de caso demonstrou que é possível desenvolver aplicações completas de IoT no framework proposto. Adicionalmente, o mecanismo de composição automática gerado pelo framework para essas aplicações apresenta uma piora média de 45% de desempenho quando comparado à composição manual. / The development of the micro-electronics industry is becoming more and more remarkable. The creation of smaller electronic devices, with higher degree of autonomy, processing, storage, and wireless communication favor the emergence and dissemination of new technologies and paradigms, such as the Internet of Things (IoT ). From the technological point of view, IoT is a network of physical objects that have embedded technology of sensing and actuation. McKinsey & Company says the IoT market is already reaching billionaire numbers and may exceed the trillions by 2020. Thus, the IoT market is proving to be one of the most promising markets in the next years. Problems that can delay this growth come from the difficulty of integration and scalability of IoT applications. In IoT, interoperability problems are common, either because of the high diversity of devices used, or because of the incompatibility between manufacturers. Regarding scalability, IoT systems have a natural demand for high scale, since they seek to meet common demands in various sectors, be it in industry, transportation, home automation, public safety, commerce, among others. This work solves these problems through SWoTPAD, a formal framework that assists the designer in developing solutions for IoT. SWoTPAD provides a language for specifying devices and services, describing the environment, and performing requests. Additionally, it generates the discovery, automatic service composition, and execution module. SWoTPAD applications are easily integrable, since they use and extend the same set of ontologies, which guarantees compatibility in the data generated and consumed by these applications. Scalability comes from the association of semantic annotations to each of the elements that compose the IoT application. These annotations allow SWoTPAD to discover, rank, select, and automatically compose services. In this way, SWoTPAD can search for alternative solutions, when the original service able to meet a particular demand is overloaded or unavailable. Two case studies were developed for validation of the framework. The first one, the problem of deploying services in a cloud environment, and the second, a home security system. The case study demonstrated that it is possible to develop complete IoT applications in the proposed framework. Also, the automatic service composition module generated by SWoTPAD for these applications has a mean worsening of 45 % of performance when compared to the manual composition.