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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.3.2018.tde-12032018-140056
Document
Auteur
Nom complet
Elcio Abrahão
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2017
Directeur
Jury
Hirakawa, Andre Riyuiti (Président)
Corrêa, Pedro Luiz Pizzigatti
Cugnasca, Carlos Eduardo
Júnior, Clóvis dos Santos
Sakurai, Cledson Akio
Titre en portugais
Modelagem conceitual de ontologia de tarefa para as operações agrícolas da cana-de-açucar.
Mots-clés en portugais
Cana-de-açucar
Interoperabilidade
Ontologia
Sistemas operacionais
Resumé en portugais
O Brasil é um dos maiores produtores mundiais de cana-de-açúcar. As operações agrícolas da cana-de-açúcar representam aproximadamente 67% dos custos de produção de açúcar e álcool e é um setor que faz uso intenso de tecnologia. Um dos problemas mais comuns na área de sistemas de informação agrícolas é a dificuldade de interoperabilidade entre os agentes da cadeia produtiva. A falta de um padrão para representar o conhecimento técnico das operações agrícolas da cana-de-açúcar dificulta o compartilhamento deste conhecimento, além de aumentar o custo de manutenção dos sistemas especialistas. O presente trabalho propõe um modelo conceitual para uma ontologia de tarefa que represente as operações agrícolas da cana-de-açúcar afim de possibilitar a interoperabilidade entre sistemas computacionais e o compartilhamento do conhecimento utilizando formalismo ontológico. Foram estudados os padrões para troca de dados na área agrícola, métodos para modelagem de tarefas e ontologias. O modelo conceitual proposto foi baseado em uma extensão de um perfil UML para representar tarefas existentes, sendo adicionada uma notação para representação de eventos externos a tarefa que podem alterar seu estado, não existente no perfil original. Os resultados foram avaliados em relação a conformidade da extensão proposta com o meta-modelo da linguagem de modelagem conceitual original e da capacidade do modelo em representar as estruturas específicas das operações agrícolas da cana-de-açúcar. O modelo proposto serve de base para implementações via RDF ou OWL garantindo através do formalismo ontológico a interoperabilidade entre os sistemas agrícolas canavieiros.
Titre en anglais
Task ontology conceptual modeling for the sugar cane agriculture field operations.
Mots-clés en anglais
Agriculture operations
Conceptual modeling
Knowledge engineering
Sugar cane
Task ontology
Resumé en anglais
Brazil is one of the world's largest producers of sugar cane. Sugar cane agricultural operations account for approximately 67% of sugar and alcohol production costs and is a sector that makes intense use of technology. One of the most common problems in the agricultural information systems area is the difficulty of interoperability among agents in the production chain. The lack of a standard to represent the technical knowledge of the sugar cane agricultural operations makes it difficult to share this knowledge, and it increases the cost of maintenance of expert systems. The present work proposes a conceptual model for a task ontology that represents the sugar cane agricultural operations in order to enable the interoperability between computational systems and the knowledge sharing by using an ontological formalism. The standards for agricultural data exchange, methods for task modeling and ontologies have been studied. The proposed conceptual model was based on an extension of an existing UML profile to represent tasks, but a notation to represent external tasks that can change its state was added. This notation did not exist in the original profile. The results were evaluated in relation to the conformity of the proposed extension with the meta-model of the original conceptual modeling language and the capacity of the model to represent the specific structures of the sugarcane agricultural operations. The proposed model could be implemented in RDF or OWL and allowing the interoperability between sugar cane software systems.
 
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ElcioAbrahaoCorr18.pdf (20.52 Mbytes)
Date de Publication
2018-03-13
 
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