Development of Semantics-Based Distributed Middleware for Heterogeneous Data Integration and its Application for Drought

要約

干ばつは、世界中の何百万人もの人々やコミュニティに影響を与える複雑な環境現象であり、正確に予測するにはとらえどころがありません。
これは主に、さまざまなカテゴリーの干ばつの発症を直接的または間接的に引き起こす環境パラメータの網の目の拡張性と変動性によるものです。
人類の誕生以来、起こり得る環境事象の兆候を示す自然の指標を独自に理解する努力がなされてきました。
先住民の知識体系の形をしたこれらの指標/標識は、何世代にもわたって使用されてきました。
しかし、干ばつの複雑な複雑さは、正確な干ばつ予測と予測システムにとって常に大きな障害となってきました。
最近、農業および環境モニタリングの分野の科学者は、信頼性の高い干ばつ予測に多様な環境情報を組み込むために、より正確な環境予測システムのための先住民の知識と科学的知識の統合について議論しています。
したがって、この研究では、中心的な目的は、調査地域の正確な干ばつ予測システムに向けて、地元先住民の知識とセンサーデータの異種データモデルを包含および統合するセマンティクスベースのデータ統合ミドルウェアの開発です。
分野の専門家から収集された干ばつに関する地元の先住民の知識は、ミドルウェアの自動推論生成モジュールを通じて干ばつの始まりを判断するためのセンサーデータと組み合わせて演繹的推論を実行するために使用されるルールに変換されます。
セマンティック ミドルウェアには、特に、リアルタイム ストリーム処理のための Apache Kafka に基づくストリーミング データ処理エンジンで構成される分散アーキテクチャが組み込まれています。
ルールベースの推論モジュール。
知識ベースの意味論的表現のためのオントロジー モジュール。

要約(オリジナル)

Drought is a complex environmental phenomenon that affects millions of people and communities all over the globe and is too elusive to be accurately predicted. This is mostly due to the scalability and variability of the web of environmental parameters that directly/indirectly causes the onset of different categories of drought. Since the dawn of man, efforts have been made to uniquely understand the natural indicators that provide signs of likely environmental events. These indicators/signs in the form of indigenous knowledge system have been used for generations. The intricate complexity of drought has, however, always been a major stumbling block for accurate drought prediction and forecasting systems. Recently, scientists in the field of agriculture and environmental monitoring have been discussing the integration of indigenous knowledge and scientific knowledge for a more accurate environmental forecasting system in order to incorporate diverse environmental information for a reliable drought forecast. Hence, in this research, the core objective is the development of a semantics-based data integration middleware that encompasses and integrates heterogeneous data models of local indigenous knowledge and sensor data towards an accurate drought forecasting system for the study areas. The local indigenous knowledge on drought gathered from the domain experts is transformed into rules to be used for performing deductive inference in conjunction with sensors data for determining the onset of drought through an automated inference generation module of the middleware. The semantic middleware incorporates, inter alia, a distributed architecture that consists of a streaming data processing engine based on Apache Kafka for real-time stream processing; a rule-based reasoning module; an ontology module for semantic representation of the knowledge bases.

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