El artículo científico denominado “A Methodology for Structured Ontology Construction applied to Intelligent Transportation Systems» ha sido aceptado para su publicación en la prestigiosa revista internacional “Computer Standars & Interfaces”. Este trabajo ha sido sometido, previa aprobación para su publicación, al arbitrio de un comité revisor internacional conformado por investigadores de amplia trayectoria, quienes han dictaminado favorablemente la publicación del trabajo debido a la relevancia científica de los resultados de la investigación desarrollada y la metodología propuesta. El trabajo constituye un aporte relevante de la Facultad de Ingeniería a la comunidad científica internacional, para la creación sistematizada de ontologías y su aplicación en los Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS, por sus siglas en inglés), como en otros dominios.

El artículo científico fue desarrollado en el Laboratorio de Sistemas Distribuidos (LSD), el Laboratorio de Sistemas de Potencia y Control (LSPyC) de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA) y en los Departamentos de Electrónica y Telemática de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ETSI) de la Universidad de Sevilla (US), España, por los siguientes autores: Derlis Gregor, Sergio Toral, Teresa Ariza, Federico Barrero, Raúl Gregor, Jorge Rodas y Mario Arzamendia.

El artículo científico presenta una metodología sistemática y práctica para desarrollar estrategias de búsqueda con el fin de poner en práctica, en un proceso de rigor científico, la Recuperación de la Información (IR), con el fin de diseñar una ontología en el campo de ITS (Sistemas Inteligentes de Transporte). Se detalla una metodología para la construcción de una ontología en el dominio de los ITS considerando la IR y la SLR (Revisión Sistemática de la Literatura) como pasos clave. Se han propuesto dos nuevos métodos innovadores: DPK (Discriminación de Párrafos con Palabras Clave) y IRWDP (Recuperación de la Información con Datos Ponderados en Párrafos), lo que permite reducir el tamaño de la muestra de estudio y construir una matriz de términos/colección con las frecuencias relativas de las palabras. Utilizando estas matrices, se aplicaron técnicas de reducción de dimensionalidad, clustering jerárquico y árboles ultramétricos para extraer pares/triples de palabras y desarrollar la
ontología con los servicios ITS más relevantes. Una de las contribuciones más importantes del artículo científico, son las técnicas propuestas para discriminar y clasificar párrafos de acuerdo a su similitud.

Utilizando estas técnicas, gran parte de la información sin sentido (entre 95% y 98%) se ha reducido y desechado. La discriminación de datos irrelevantes es extremadamente importante para la construcción de ontologías de manera a obtener sujetos, predicados y objetos con significados semánticos. Se realizaron varias pruebas de rendimiento en la ontología obtenida, utilizando un Servicio Semántico (SS) desarrollado en el middleware CORBA (Common Object Request Broker Architecture), el cual permite la búsqueda de servicios en un entorno distribuido. Se midió el rendimiento del flujo de datos en un sistema cliente/servidor distribuido, implementado en una plataforma embebida ARM9. Los resultados experimentales demuestran la viabilidad y la eficacia de este enfoque. La metodología propuesta puede ser utilizada para construir ontologías en cualquier dominio.

“A Methodology for Structured Ontology Construction applied to Intelligent Transportation Systems»