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Institut für Softwaretechnik und Interaktive Systeme http://qse.ifs.tuwien.ac.at Praktikum, DA Referenz: RDB2RDF Mapper (IFS:RDB2RDF) Thema: Evaluation von SPARQL-to-SQL Transformationsansätzen zur Speicherung und Abfrage von versionierten Individuen einer Ontologie LVA-Typ: Praktikum, Bakk., DA Start: Ab sofort Ende: Nach Vereinbarung Kontakt: Richard Mordinyi ([email protected]) Stefan Biffl ([email protected]) Hintergrund Planer von industriellen Anlagen benötigen heute eine Vielzahl spezialisierter Werkzeuge, welche die Engineering-Arbeit der Experten aus den Fachbereichen Mechanik, Elektrik und Software unterstützen. Damit der Gesamtprozess des parallelen Engineerings funktioniert, ist eine effektive und effiziente Zusammenarbeit der Tools erforderlich. In den Projekten werden in der Regel viele verschiedene Werkzeuge verwendet, welche sich in verschiedenen Anwendungsdomänen nur geringfügig unterscheiden. Trotzdem muss für jedes Projekt und Team die Integration dieser Werkzeuge neu durchgeführt werden. Der Engineering Service Bus (EngSB) ermöglicht eine einfachere Planung und Implementierung von typischen Arbeitsprozessen im Bereich der Softwareentwicklung. Das Entwicklerteam ist in der Lage diesen Arbeitsprozess selbst zu definieren. Die Planung und Implementierung findet auf einer abstrakteren Ebene statt und nicht auf der werkzeugspezifischen Ebene. Die erfolgreiche technische Integration verschiedener Entwicklungswerkzeuge ist allerdings nur die Basis für eine Integrationslösung auf semantischer Ebene. Tools verschiedener Hersteller bzw. aus unterschiedlichen Anwendungsdomänen benutzen üblicherweise unterschiedliche Terminologien bzw. Notationen für konzeptuell ähnliche oder gar idente Entitäten. Das Ziel der sogenannten Engineering Knowledge Base (EKB) ist es diese semantischen Heterogenitäten aufzulösen und für einzelne Rollen umfassende Abfragen über das gesammelte Engineering Wissen zu ermöglichen. Abbildung 1: Die EKB als Ansatz zur semantischen Integration Seite 1 Institut für Softwaretechnik und Interaktive Systeme http://qse.ifs.tuwien.ac.at Praktikum, DA Aufgabenstellung Die Engineering Knowledge Base ist ein Ansatz, der auf Ontologien aufbaut. Eine logische Konsequenz wäre also Individuen auch in einer Ontologie zu speichern. Allerdings verhalten sich diese Art der Speicher bei großer Menge an Daten träge und die Antwortzeit wird entsprechend höher. Eine weitere Möglichkeit wäre die Verwendung von robusten Datenbanken, die allerdings nur SQL Abfragen erlauben, ergänzt durch sogenannte RDB2RDF Mapper. Diese Mapper sind in der Lage SPARQL Abfragen nach SQL Abfragen zu transformieren. Die Aufgabenstellung beinhaltet eine Literaturrecherche zur Funktionsweise der Ansätze, die Beschreibung der Möglichkeiten und Limitierungen vorhandener Implementierungen und eine Evaluation dieser im Kontext eines Anwendungsfalles aus der Industrie. Die Analyse wird im Kontext einer Versionierung von Individuen bzw. Datenmodellen durchgeführt. Kenntnisse und Erfahrung Mit den unterschiedlichen Aufgaben variieren die notwendigen Kenntnisse. Für das gesamte Projekt sind folgende Voraussetzungen wünschenswert. - Sehr gute Java Kenntnisse - Sehr gute SQL Kenntnisse - Interesse an Modellierung - Erfahrung in der Softwareentwicklung - Optimal: bereits praktische Erfahrung mit Ontologien bzw. konzeptueller Modellierung Seite 2
