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Metadatenbasierte Kontextualisierung architektonischer 3D-Modelle

Digitale 3D-Modelle der Architektur haben innerhalb der letzten fünf Jahrzehnte sowohl die analogen, auf Papier basierenden Zeichnungen als auch die physischen Modelle aus ihrer planungs-, ausführungs- und dokumentationsunterstützenden Rolle verdrängt. Als Herausforderungen bei der Integration von 3D-Modellen in digitale Bibliotheken und Archive sind zunächst die meist nur rudimentäre Annotation mit Metadaten seitens der Autoren und die nur implizit in den Modellen vorhandenen Informationen zu nennen. Aus diesen Defiziten resultiert ein aktuell starkes Interesse an inhaltsbasierter Erschließung durch vernetzte Nutzergruppen oder durch automatisierte Verfahren, die z.B. aufgrund von Form- oder Strukturmerkmalen eine automatische Kategorisierung von 3D-Modellen anhand gegebener Schemata ermöglichen. Die teilweise automatische Erkennung von objektinhärenter Semantik vergrößert die Menge an diskreten und semantisch unterscheidbaren Einheiten. 3D-Modelle als Content im World Wide Web können sowohl untereinander als auch mit anderen textuellen wie nichttextuellen Objekten verknüpft werden, also Teil von aggregierten Dokumenten sein. Die Aggregationen bzw. der Modellkontext sowie die inhärenten Entitäten erfordern Instrumente der Organisation, um dem Benutzer bei der Suche nach Informationen einen Mehrwert zu bieten, insbesondere dann, wenn textbasiert nach Informationen zum Modell und zu dessen Kontext gesucht wird. In der vorliegenden Arbeit wird ein Metadatenmodell zur gezielten Strukturierung von Information entwickelt, welche aus 3D-Architekturmodellen gewonnen wird. Mittels dieser Strukturierung kann das Modell mit weiterer Information vernetzt werden. Die Anwendung etablierter Ontologien sowie der Einsatz von URIs machen die Informationen nicht nur explizit, sondern beinhalten auch eine semantische Information über die Relation selbst, sodass eine Interoperabilität zu anderen verfügbaren Daten im Sinne der Grundprinzipien des Linked-Data-Ansatzes gewährleistet wird. / Digital 3D models from the domain of architecture have replaced analogue paper-based drawings as well as haptic scale models bit by bit during the last five decades. The main challenges for integrating 3D models in digital libraries and archives are posed by mostly only sparse annotation with metadata provided by the author and the fact that information is only implicitly available. This has recently led to an increased interest in context-based indexing using automatic approaches as well as social tagging. Computer based approaches usually rely on methods from artificial intelligence including machine learning for automated categorization based on geometric and structural properties according to a given classification scheme. The partially automated recognition of model-inherent semantics increases the number of discrete and semantically distinguishable entities. 3D models as parts of the World Wide Web can be interlinked which each other. Aggregations as well as the model context along with inherent entities require efficient tools for organization in order to provide real additional benefits for the user during its quest for information. Especially for text-based search on information about a 3D model and its context, a metadata model is an indispensable tool regarding the above described challenges. In this work we develop a metadata model for specific structuring of information, which is obtained from 3D architectural models. Using this structure, the model can be linked to further information. The application of established ontologies and the use of URIs make the information not only explicitly, but also provide semantic information about the relation itself. By that, interoperability according to the principles of the LOD approach is guaranteed.

Identiferoai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/17520
Date18 December 2013
CreatorsBlümel, Ina
ContributorsGradmann, Stefan, Fellner, Dieter W.
PublisherHumboldt-Universität zu Berlin, Philosophische Fakultät I
Source SetsHumboldt University of Berlin
LanguageGerman
Detected LanguageEnglish
TypedoctoralThesis, doc-type:doctoralThesis
Formatapplication/pdf
RightsNamensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen, http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/de/

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