意味的に可能な都市分析データインフラストラクチャーの設計と実践【JST・京大機械翻訳】

Chen Yiqun; Sabri Soheil; Rajabifard Abbas; Agunbiade Muyiwa Elijah; Kalantari Mohsen; Amirebrahimi Sam

文献

J-GLOBAL ID：202002283081102035 整理番号：20A0980072

意味的に可能な都市分析データインフラストラクチャーの設計と実践【JST・京大機械翻訳】

The design and practice of a semantic-enabled urban analytics data infrastructure

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資料名：
巻： 81 ページ： Null 発行年： 2020年
JST資料番号： H0226B ISSN： 0198-9715 CODEN： CEUSD5 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

都市のデータセットの複雑さ,多様性,および容積は過去10年間にわたっていた。これらのデータセットを利用することによって,都市計画者と研究者は,計画と意思決定目的のための広範囲の証拠ベースの方法と分析ツールを構築した。しかしながら,データ不均一性はこのプロセスにおける重要な問題の1つである。多様なデータフォーマットに適応できる一般的な都市分析ツールの構築は,実際には未解決のままである。本研究では,オントロジー技術の利点を活用することにより,これらの挑戦に取り組むために,都市データ解析基盤(UADI)と呼ばれる革新的なシステムを提案した。提案した手法は,不均一データセットを統一構造に統合するために,2レベルマッピングアプローチを実装した。これはオントロジースキーマで提示され,したがって,都市分析のための一般的ツールを開発するための新しい手段を提供する。データとオントロジーの間の二レベルマッピングを適用することによって,データセットを意味的に豊かにした。この戦略はデータ調和を可能にし,不均一性問題を軽減できる。分析ツールを構築するとき,研究者はオントロジーの特定の概念として入力データ型を簡単に宣言することができ,次にコードを実行するためにオントロジースキーマに従う。開発されたツールはUADIシステムに登録され,次に,概念にマップされた任意のデータによって作業することができる。システムのコア構成要素は,データ登録,データ濃縮,オントロジー管理,翻訳エンジン,ツール開発とツール管理を含んだ。これらは,設計目標を満たすように設計され,開発されている。UADI内の一連のISO37120指標(都市サービスと生活の質)を構築することにより,システムのユーザビリティと性能を検証した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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著者キーワード (4件)： , , ,

下水道工学,廃水処理一般 , 水利用,その他

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