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Ontología para el Área de la Erergía las Industrias y los Recursos Naturales no Renovables, Carrera de Ingeniería en Sistemas

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  • 1. 1 ONTOLOGÍA PARA EL ÁREA DE LA ENERGÍA LAS INDUSTRIAS Y LOS RECURSOS NATURALES NO RENOVABLES, CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS 1. J. Banda, 2. R. Rojas, Tutor: Ing. Henry Paz Resumen—En el presente Paper se abordara temas como Web Semántica, Arquitectura de la Web Semántica, Ontologías, Protégé, Ejercicio Practico de Ontologías. Index Terms—Web Semántica, Onlogías, Protégé I. INTRODUCCIÓN Comencemos por señalar que, en la Web semántica, en lugar búsquedas por comparación de cadenas de caracteres, se espera que los sistemas de información sean capaces de buscar por conceptos. Para la creación de la Ontología de la Estructura del Área Educativa de la Universidad Nacional de Loja en concreto del Área de la Energía las Industrias y los Recursos Naturales No Renovables, se necesita conocer que es una ontología la cual es un sistema de representación del conocimiento que resulta de seleccionar un dominio o ámbito del conocimiento, y aplicar sobre él un método con el fin de obtener una representación formal de los conceptos que contiene y de las relaciones que existen entre dichos conceptos. Las ontologías introducen un mayor nivel de profundización semántica y proporcionan una descripción lógica y formal que puede ser interpretada tanto por las personas, como por las máquinas. En inteligencia artificial, las ontologías aportan el lenguaje de comunicación necesario en entornos distribuidos, éstas se tratan como descripciones para que un sistema informático las utilice. Las ontologías involucran dos partes: una sintaxis y una semántica. Ademas se utilizara la herramienta Protégé la cual es una herramienta gratuita, se utilizara sus propiedades y funciona- lidades para la elaboración del la Ontología. II. ESTADO DEL ARTE II-A. Web W3C El W3C (www.w3.org) es el organismo que regula aspectos esenciales de la Web tales como el lenguaje (X)HTML con 1. J. Banda, Universidad Nacional de Loja, Loja, Ecuador, e-mail: jiban- dab@unl.edu.ec 2. R. Rojas, Universidad Nacional de Loja, Loja, Ecuador, e-mail: rfro- jasl@unl.edu.ec Manuscrito recibido el 24 de Junio, 2014; revisado el 24 de Junio, 2014. el cual se crean las páginas y los sitios web. Puede decirse que es, con mucha diferencia, el organismo de normalización más importante de Internet, siendo su director el propio fundador de la Web, Tim Berners-Lee, por lo que sus recomendaciones, que tienen carácter normalizador, poseen un gran prestigio y una enorme influencia. La Web semántica es el proyecto del W3C para transformar la Web en la Web de las próximas décadas. Ante todo, veamos la definición oficial de la Web semántica según el W3C: La Web semántica proporciona un marco común que permite que los datos sean compartidos y reutilizados a través de aplicaciones, empresas y fronteras comunitarias. Es un esfuerzo colaborativo liderado por el W3C con la participación de un gran número de investigadores y socios industriales. Está basado en Resource Description Framework (RDF) e integra una variedad de aplicaciones utilizando XML para la sintaxis y URI para las denominaciones (www.w3.org/2001/sw/) La Web semántica ya está entre nosotros de diversas formas. En primer lugar, bajo la forma de una auténtica idea-fuerza, en el sentido de que es una idea que ya ha sido capaz de movilizar energías (e ilusiones) y que, sin duda no dejará de arrojar resultados positivos durante los próximos años. En segundo lugar, aportando nuevos estándares que ya son de uso habitual (como el lenguaje XML) e influenciando en el desarrollo de la nueva generación de navegadores y editores de páginas web. La Web semántica en lugar de hacer búsquedas por comparación de cadenas de caracteres, se espera que los sistemas de información sean capaces de buscar por conceptos. II-B. Web Semántica Al conceptualizar la Web 3.0, es un término acuñado por el creador de la Web 1.0 Tim Berners-Lee que trata de definir un nuevo modelo de web, con una capacidad muy superior a las que conocemos por el momento, regido por los principios de las búsquedas semánticas y de la inteligencia artificial.
  • 2. 2 En este orden de ideas, para Berners-Lee (2007) la web semántica o Web 3.0 es una " web de datos " a diferencia de una " web de documentos ". Esto implica que la web semántica es una expansión de la red donde los sistemas informáticos comprenden el significado de la información. Esto refiere que su potencial reside en permitir al usuario ver, comprender y manipular los datos. El propósito de la web semántica es lograr agentes software que interpreten el significado de los contenidos de la web, para ayudar a los usuarios a desarrollar sus tareas (Koper, 2004,p.16). Lo que se pretende es mejorar los sistemas ya existentes en la actualidad para optimizar el tiempo requerido en una búsqueda avanzada (Shadbolt, Hall, y Berners-Lee, 2006, p.96), así como la obtención de información relevante que nos permita generar nuevo conocimiento en base al análisis de los datos obtenidos. Bajo este principio, los usuarios pueden construir su propio vocabulario basado en los procesos estandarizados de la web semántica teniendo en cuenta el proceso previamente establecido en la expansibilidad y diversidad de vocabulario seleccionado. Por lo tanto reglas de clasificación, como las subclases o " same as " se definen dentro del significado de información similar a los localizadores universales URL en la web. Si un usuario en la red equivocadamente no sigue los parámetros direccionales en la búsqueda de información, los resultados son nulos. Dentro de la web semántica los sistemas informáticos pueden procesar e inferir el significado de la información y actuar como agentes autónomos en un mundo virtual. La Web semántica, en lugar búsquedas por comparación de cadenas de caracteres, se espera que los sistemas de información sean capaces de buscar por conceptos. Si buscamos por caracteres, las palabras de la pregunta y las palabras del documento (o del índice de documentos) deben coincidir letra a letra. En cambio, si buscamos por conceptos, lo de menos es la palabra. Lo importante es el concepto Por tanto, entre los objetivos de la Web semántica se encuentra la posibilidad de que sea posible sostener una interacción entre un usuario y un agente de software mediante el cual el primero pueda ir expresando y perfilando sin ambigüedad puntos como los siguientes: objetivos de la búsqueda, géneros documentales pertinentes, punto de vista, granularidad esperada en la respuesta, etc. A partir de aquí, se espera que el agente de software sea capaz de elaborar una estrategia de búsqueda según su propia iniciativa (la del agente de software) que involucre el uso de lenguajes documentales, metadatos y ontologías para responder con eficacia y rapidez al usuario. II-C. Infraestructura de la Web Semántica Los objetivos que persigue la Web semántica, a grandes rasgos, son los siguientes: en primer lugar, mediante una codificación de páginas en la cual las etiquetas tengan, precisamente, carga semántica. Este apartado corresponde al estándar denominado XML (eXtensible Markup Language). En segundo lugar, aportando descripciones (metadatos) de las páginas y sitios web con un formato que sea compatible con la estructura general de la Web y con diversas categorías de páginas e interoperable entre distintos sistemas informáticos. De este se ocupa la norma RDF (Resource Description Language). En tercer lugar, mediante un sistema de ontologías que permitan especificar conceptos de los diversos dominios del conocimiento mediante el uso de un lenguaje fuertemente basado en lógica simbólica y susceptible, por tanto, de ser eventualmente interpretado por un ordenador. De este aspecto se ocupa el denominado OWL Web Ontology Language (OWL) El proyecto de la Web semántica está formado por una auténtica sopa de letras, dada la diversidad de normas, protocolos, lenguajes y especificaciones involucradas. De hecho, existe un famoso diagrama debido a Tim Berners-Lee, de gran capacidad expresiva, que pretende abarcar la totalidad del proyecto mediante una metáfora de capas que comprende 7 niveles y que reproducimos a continuación: Fig.1 Capas de la Web Semántica Unicode + URI: Unicode es un sistema internacional estándar que proporciona un número único para cada carácter, sin importar la plataforma ni el programa. Esto permite representar caracteres de cualquier idioma con una codificación unificada. Uniform Resource Identi er (URI) es un sistema de direccionamiento e identificación de recursos. El sistema que usamos actualmente para acceder a los recursos de la Web (URL) es una parte de URI. XML+NS+XML SCHEMA: eXtended Markup Language (XML) es un sistema que permite definir lenguajes de marcas para usos específicos. Name
  • 3. 3 Spaces (NS) permite combinar diversos lenguajes de marcado creados con XML en un mismo documento. XML Schema sirve para definir tipos de documentos complejos en los que se pueden especificar tipos de datos, listas de componentes y restricciones similares a las del diccionario de datos típico de una base de datos. RDF + rdfschema: Resource Description Framework (RDF) es un modelo de representación de metadatos que, entre otras cosas, permite representar recursos digitales tales como sitios o páginas web. RDF está concebido para representar cualquier clase de recursos (no solamente páginas publicadas en la web). RDF Schema, por su parte, es una extensión de RDF que aporta un lenguaje con mayor capacidad para representar relaciones semánticas complejas. Ontology vocabulary: Una ontología es una especificación formal de un dominio del conocimiento que, en su expresión más simple, se identifica con una taxonomía. Una taxonomía consiste en una jerarquía de conceptos y sus relaciones del tipo clase-subclase. Una ontología formaliza la relación de clase, añade otras relaciones y especifica propiedades para individuos y clases. Ontology-vocabulary se refiere a una ontología concreta sobre un dominio concreto del conocimiento. Logic: En este contexto, logic se refiere al estudio de las reglas formales que permiten determinar si un razonamiento se sigue de sus premisas. La lógica estudia, por tanto, la estructura de los razonamientos válidos. Se espera que los ordenadores del futuro puedan efectuar razonamientos sobre los recursos y servicios de la Web combinando los conocimientos expresados en las ontologías, los hechos declarados en los metadatos y la aplicación de reglas lógica. Proof: En este contexto, Proof (prueba) significa demostración [matemática]. Se considera que un ordenador alcanza la máxima fiabilidad en sus razonamientos cuando es capaz de realizar demostraciones o, lo que es lo mismo a efectos prácticos, cuando es capaz de justificar el motivo por el cual tomó (o aconsejó tomar) una decisión. Trust (+ Digital Signature): La última capa, Trust (confianza) debe servir para otorgar confianza a las transacciones en la Web a través que se llevarían a cabo no solamente entre usuarios y sitios web sino también entre programas de software; y todo ello tanto en el plano C2B (consumer to business) como en el B2B (business to business). La Digital Signature (firma digital) proporcionaría soporte específico a esta capa, tal como muestra el diagrama. III. ONTOLOGÍA Filosofía clásica. En ese contexto, la ontología era una parte de la metafísica que se ocupaba de estudiar la naturaleza de la existencia. Era una especialidad que gozó del favor de los filósofos casi desde el nacimiento mismo de la Filosofía en la Grecia clásica (aunque el término “ontología” aparece en el siglo XVII). La llegada de nuevas corrientes filosóficas a finales del siglo XIX de corte anti metafísico hicieron que el término perdiera gran parte de su vigencia fuera de algunas escuelas de pensamiento minoritarias o muy especializadas. Sin embargo, mucho después, tanto el colectivo de los informáticos como el colectivo de los lingüistas rescataron el término para darle significados distintos e incorporarlo al lenguaje de la ciencia. En particular, los estudios de Inteligencia Artificial recuperaron el término para designar esquemas conceptuales formalizados sobre algún aspecto de la realidad, con la finalidad de facilitar su reutilización en diferentes contextos o la comunicación entre diferentes sistemas, casi siempre con el telón de fondo de la construcción de sistemas expertos. En el campo de la terminología apareció también el uso del término ontología. En este caso para referirse a una clase de compilaciones léxicas dónde además de indicar la clase de cada término (verbo, nombre, etc.) se indican también las relaciones de sinonimia y se establecen árboles conceptuales que presentan las relaciones jerárquicas y de inclusión entre términos (hipónimos, hiperónimos, homónimos, merónimos, etc.). En este caso, el objetivo de las ontologías para los lingüistas solía ser la creación diccionarios y enciclopedias. Por último, aparecieron usos ocasionales del término en ámbitos dispares. Por ejemplo, los responsables de Yahoo denominaron ontología a su sistema de clasificación. No es extraño por tanto que también se diera un uso incipiente (y bastante dubitativo) en Ciencias de la Documentación para referirse a algunos lenguajes documentales. Por ejemplo, en algunas ocasiones, MESH, el tesauro de medicina de la Biblioteca Nacional de Medicina de EE.UU.) ha sido presentado como una ontología. En los últimos años, el proyecto de la Web semántica ha servido para asentar lo que podríamos denominar el uso “moderno” del término ontología. Este uso actual, como no podía ser de otra forma, está muy cercano al que tenía el concepto en el campo de la Inteligencia Artificial, aunque ahora lo observamos bajo una perspectiva nueva, a saber, la de la Web semántica. En este nuevo contexto, una de las definiciones más citada es la debida a Gruber (1993) según la cual una ontología es “la especificación de una conceptualización”. Ahora bien, para entender esta definición tan afortunada, pero a la vez tan compacta que dificulta su entendimiento, vale la pena acudir a la fuente original (muy citada pero probablemente
  • 4. 4 muy poco consultada): Un cuerpo de conocimiento formalmente representado se basa en una conceptualización: los objetos, conceptos y otras entidades cuya existencia se presume en área de interés, así como las relaciones que mantienen entre ellas. (Gruber, 1993: 2). Es decir, para representar un cuerpo de conocimiento primero debemos conceptualizarlo mediante la especificación de las entidades que forman parte de ese cuerpo, así como debemos especificar las relaciones que tales entidades mantienen entre ellas. A continuación, Gruber indica: Una conceptualización es una abstracción, una visión simplificada del mundo que queremos representar para algún propósito. Cada base de conocimiento, cada sistema basado en conocimiento, o cada agente de conocimiento está comprometido con alguna conceptualización, implícita o explícita (Gruber, 1993: 2). Es a partir de aquí cuando Gruber presenta su conocida definición (y cuando adquiere sentido) según la cual una ontología “es la especificación de una conceptualización”. El gráfico siguiente presenta un ejemplo de clases y subclases de una ontología sobre periféricos de ordenador. La palabra Ontología se deriva del griego ontos (estudio del ser) y logos (palabra). Filosóficamente Ontología es la ciencia de qué es, es una explicación sistemática de la Existencia, de los tipos de estructuras, categorías de objetos, propiedades, eventos, procesos y relaciones en cada área de la realidad. Una ontología define un vocabulario común entre personas o componentes de software que necesitan compartir información en un dominio. Una ontología es un sistema de representación del conocimiento que resulta de seleccionar un dominio o ámbito del conocimiento, y aplicar sobre él un método con el fin de obtener una representación formal de los conceptos que contiene y de las relaciones que existen entre dichos conceptos. Las ontologías introducen un mayor nivel de profundización semántica y proporcionan una descripción lógica y formal que puede ser interpretada tanto por las personas, como por las máquinas. En inteligencia artificial, las ontologías aportan el lenguaje de comunicación necesario en entornos distribuidos, éstas se tratan como descripciones para que un sistema informático las utilice. Las ontologías involucran dos partes: una sintaxis y una semántica. La primera considera los símbolos y el conjunto de reglas para combinarlos, y la segunda se refiere al significado de las expresiones construidas. Una ontología está formada por: Clases: Son los conceptos del dominio. Propiedades: Pueden ser de dos tipos: Relaciones: enlaza dos clases de la ontología. Atributos: son las características propias de una clase. Individuos: Son las instancias concretas de una clase. Axiomas: Son restricciones impuestas a los elementos de la ontología. III-A. OWL OWL Web Ontology Language (OWL) es el lenguaje estándar de la Web semántica para expresar y codificar ontologías. De acuerdo con el W3C: OWL está concebido para ser utilizado cuando la información contenida en los documentos necesita ser procesada por aplicaciones informáticas, en oposición a las situaciones donde el contenido solamente debe ser presentado a seres humanos. OWL puede ser utilizado para representar explícitamente el significado de términos en vocabularios y las relaciones [semánticas] entre esos términos (http://www.w3.org/TR/2004/REC-owl- features- 20040210/) OWL permite formalizar las relaciones entre las clases aún más que RDF Schema indicando aspectos básicos para el razonamiento como la existencia de clases disjuntas. Por ejemplo: “los periféricos de salida no son periféricos de almacenamiento”, esto es, la clase de los periféricos de salida es disjunta a la clase de los periféricos de almacenamiento. También permite expresar la cardinalidad, es decir, el número de elementos que pueden componer una clase, por ejemplo, “un libro puede tener uno o varios autores” (la cardinalidad de los autores de un libro es uno o más de uno), o bien “un libro solamente puede tener un ISBN” (la cardinalidad del ISBN de los libros es exactamente uno). Puede expresar igualdad o equivalencia entre clases, características y restricciones de las mismas, etc. OWL utiliza RDF/XML para representar y codificar las ontologías. OWL sigue la tendencia tan característica del W3C de proceder mediante “extensiones”. Por tanto, OWL es una extensión de RDF que añade elementos como los mencionados anteriormente para describir características y clases. A modo de ilustración, en la figura siguiente podemos ver parte de la ontología anterior sobre periféricos de ordenador, pero ahora representada en OWL:
  • 5. 5 Fig.2 Condicionalidad por definición. Podemos ver por el ejemplo anterior que un documento OWL es, ante todo un documento XML tal como se declara en la primera línea de la ontología (<?xml version=”1.0”>). A continuación, el ejemplo anterior nos muestra también que el elemento raíz de la ontología es el elemento RDF (rdf:RDF). IV. EJEMPLO PRÁCTICO DE LA CREACIÓN DE UNA ONTOLOGÍA PARA EL ÁREA DE LA ENERGÍA LAS INDUSTRIAS Y LOS RECURSOS NATURALES NO RENOVABLES, CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS Para nuestra práctica se va a utilizar la aplicación Protege la cual la descargamos de su página oficial http://protege.software.informer.com/, luego ejecutamos el .jar y procedemos a la creación de la ontología. Se ha tomado en cuenta la estructura del Área de la Energía y los Recursos Naturales No Renovables de la Universidad Nacional de Loja, específicamente de la Carrera de Ingeniería en Sistemas. El Área de la Energía y los Recursos Naturales No Reno- vables esta conformada por las siguiente carreras: Carrera de Ingeniería en Sistemas Carrera de Electrónica Carrera de Electromecánica Carrera de Geología La Carrera de Ingeniería en Sistemas esta conformada por: Docentes Módulos Los Docentes de la carrera son individuos para la clase Docentes y estos son: Dra Merci Feijo Ing Alex Padilla Ing Francisco Álvarez Ing Francisco Salcedo Ing Freddy Ájila Ing Henry Cueva Ing Henry Paz Ing Hernán Torres Ing Ivan Siguencia Ing Jorge Tocto Ing Luis Chamba Ing Luis Paz Ing Marco Ocampo Ing Mario Cueva Ing Pablo Ordoñez Ing Rene Guaman Ing Roberto Jacome La clase módulos están divididos por: Malla Nueva Malla Vieja La clase Malla Nueva tiene: Módulo1 Modulo2 La clase Malla Vieja tiene: Módulo3 Módulo4 Módulo5 Módulo6 Módulo7 Módulo8 Módulo9 Módulo10 Cada Modulo tiene: Estudiantes Materias Describiendo los individuos que contienes Estudiantes uti- lizaremos el Módulo10. Jairo Banda Ronald Rojas A continuación se detallara los individuos de Materias de cada uno de los Módulos: MateriasMod1 Cálculo Diferencias Expresión Oral y Escrita Fundamentos Informáticos Física Química MateriasMod2 Cálculo II Ecología y Medio Ambiente Estructura de Dato Física II Laboratorio de Física II Laboratorio de Física II Probabilidad e Inferencia Estadística. Probabilidad e Inferencia Programación I
  • 6. 6 MateriasMod3 Base de Datos I Electrónica Digital Estructura de Datos II Ingeniería de Software I Matemáticas Discretas Programación II MateriasMod4 Calculo Integral Contabilidad General Estadística Física II Metodología de la Programación Programación Básíca MateriasMod5 Contabilidad de Costos Diseño y Gestión de Base de Datos Electrónica Básica Estadística Inferencial Estructura de Datos Orientada a Objetos Programación Avanzada MateriasMod6 Administración de Empresas Análisis y Diseño de Sistemas Arquitectura de Computadores Diseño Digital Economía Lenguaje Ensamblador MateriasMod7 Derecho Informático Diseño de Sistemas Ecuaciones Diferenciales Proyectos Informáticos I Sistemas Operativos Teoría de Telecomunicaciones MateriasMod8 Administración de Centros de Computo Análisis Numérico Auditoria Informática Gestión de Redes Investigación de Operaciones Proyectos Informáticos II MateriasMod9 Compiladores Ingeniería de Software Lenguajes Formales y Teoría de Autómatas Modelamiento Matemático Sistemas de Información I Sistemas de Información II MateriasMod10 Anteproyectos de Tesis Control Automático Inteligencia Artificial Simulación Sistemas Expertos Ética A continuación se detallara las relaciones que existe en la ontología. Relaciones existentes: Fig.3 Relación pertenece y recibe módulo1 En la Fig.3 se puede observar que los EstudiantesMod1 pertenecen al Módulo1, y a su vez reciben todas las materias del Módulo1 las cuales son las siguientes: MateriasMod1 Cálculo Diferencias Expresión Oral y Escrita Fundamentos Informáticos Física Química Fig.4 Relación son impartidas Fig.5 Relación imparte En la Fig.4 se puede observar que la materia de Cálculo Diferencial son impartidas por el Ing. Franco Salcedo y en la Fig.5 se puede ver que el Ing. Franco Salcedo imparte la materia de Cálculo Diferencial.
  • 7. 7 Fig.6 Relación pertenece, recibe En la Fig.6 se puede observar que los EstudiantesMod2 pertenecen al Módulo2, y a su vez reciben todas las materias del Módulo2, y puden recibir algunas de las materias del Módulo1 las cuales son las siguientes: MateriasMod1 Cálculo Diferencias Expresión Oral y Escrita Fundamentos Informáticos Física Química MateriasMod2 Cálculo II Ecología y Medio Ambiente Estructura de Dato Física II Laboratorio de Física II Laboratorio de Física II Probabilidad e Inferencia Estadística. Probabilidad e Inferencia Programación I Fig.7 Relación son impartidas Fig.8 Relación imparte En la Fig.7 se puede observar que la materia de Estructura de dato son impartidas por el Ing. Francisco Álvarez y en la Fig.8 se puede ver que el Ing. Francisco Álvarez imparte la materia de Estructura de Dato. Para la simplificación del ejemplo continuaremos con la relación en el Módulo10. Fig.9 Relación pertenece, recibe En la Fig.9 se puede observar que los EstudiantesMod10 pertenecen al Módulo10, y a su vez reciben todas las materias del Módulo10, las cuales son las siguientes: MateriasMod10 Anteproyectos de Tesis Control Automático Inteligencia Artificial Simulación Sistemas Expertos Ética Y dentro de Estudiantes tiene como individuos a: Jairo Banda, Ronald Rojas. Fig.10 Relación son impartidas
  • 8. 8 Fig.11 Relación imparte En la Fig.7 se puede observar que la materia de Inteligencia Artificial son impartidas por el Ing. Henry Paz y en la Fig.8 se puede ver que el Ing. Henry Paz imparte la materia de Inteligencia Artificial. V. CONEXIÓN DE PROTEGE CON JAVA Para realizar la conexión se utilizó varias librerías llamadas jena.jar como se puede observar en la Fig.11, entre otras que contienen clases y métodos que facilitan la conexión. Dichas librerías fueron agregadas al proyecto Fig.12 Librería jena.jar V-1. OBTENER INFORMACIÓN DE LA ONTOLOGÍA: El método recuperarInformación() Fig.13 esta implementado para obtener o recuperar la información de una ontología. Primeramente creamos el objeto areaOntology de la clase OntoModel, Luego leemos el archivo Area2.owl que contiene nuestra ontología de la cual se va a recuperar los datos, y le agregamos a nuestro objeto ontología areaOntology.read(file, ); Luego creamos un objeto individuo le igualamos a la ontología para obtener los individuos. Posteriormente recorremos la ontología y vamos obteniendo los objetos de tipo Individuo, se obtiene el nombre con individuos.next().getLocalName() y lo almacenamos en una array. De la misma manera hacemos para obtener las clases y subclases y las relaciones existentes en la ontología. Fig.13 Clase Recuperar Información La presente Interfaz Fig.14 muestra tres campos donde se muestra la información obtenida de la ontología. El primer campo contiene las clases y subclase, el segundo las relaciones que existentes, ya sea entre individuos o entre clases. Y el campo tres contiene los individuos. Fig.14 Interfaz Web Semántica VI. CONCLUSIONES La red ontologica que se construyo esta basada en la estructura del Área de la Energía las Industrias y los Recursos Naturales No Renovables, y se obtuvo
  • 9. 9 como resultado una red en la que se puede apreciar las relaciones que puede haber entre individuos, clases. etc La librería jena.jar ha simplificado el esfuerzo brindando todo lo necesario para conectar la red ontologica en JAVA, sirviéndonos de métodos que nos ayudan para que java pueda realizar el procesamiento de información Las relaciones entre las clases y los individuos se la puede hacer con restricciones, propiedades inversas, lo que permite comprender de mejor manera la relación entre las clases y los individuos. Se ha logrado hacer la conexión con Java através de una interfaz obteniendo como resultado las clases, individuos y relaciones. Hay que establecer de manera clara las relaciones y restricciones para que la lógica de la ontologia no presente errores REFERENCIAS [1] Lluís Codina, Cristòfol RoviraLa Web Semántica,[En línea]. Available: http://eprints.rclis.org/8899/1/web_semantica__.pdf [2] Gómez-Pérez A., Fernández López M. and Corcho O, 2004, Ontological Engineering with examples from the areas of knowledge management, e- commerce and the semantic web. London: Springer. [3] Jiménez Mavillard Antonio, Razonamiento con Ontologías, 2008,[En linea]. Available: http://www.cs.us.es/cursos/ia2-2008/trabajos/ razonamiento-con-ontologias.pdf [4] Protégé Protégé, [En linea]. Available http://protege.software.informer. com [5] Banda J, Rojas R, Ejemplo práctico de Ontologías para el Áreas de la Energía las Industrias y los Recursos Naturales No Renovables, [En linea]. Availablehttps://github.com/ronaldino/WebSemantica Jairo Banda Estudiante de la Carrera de Ingeniería en Sistemas de la Universidad Nacional de Loja, Experto en Mantenimiento Preventivo y Correctivo, Analista de Sistemas, Provincia de Loja, Ciudad Loja, Ecuador, 2014. Ronald Rojas Estudiante de la Carrera de Ingeniería en Sistemas de la Universidad Nacional de Loja, Programador Junior en Matlab, Pro- gramador Senior en Java, Provincia de Zamora Chinchipe, Ciudad Yanzatza, Ecuador, 2014.

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