Abstract— The Semantic Sensor Web p

Abstract— The Semantic Sensor Web paradigm offers to solve
the problem of sensors discovery in the Internet of Things by
annotating sensors with semantic descriptions using ontologies,
enabling the search for sensors by meaning and related concepts.
However, the search for user’s location-aware sensors, i.e. those
can be used to find user’s location context, requires substantial
knowledge in sensor specifications, localization methods, human
location context and their interrelations, besides many other
challenges. In this paper, the ontology for Human Localization
Sensor is proposed to facilitate the location-aware sensor search.
Knowledge in human location sensing modalities are analyzed for
common characteristics and described as defined classes for
automatic sensor classification in OWL 2 DL. The ontology
provides constructs to describe sensors and localization methods
in relation to user’s location context. It is aligned with major
ontologies like Semantic Sensor Network, DOLCE Ultra Lite,
QUDT, and GeoNames to increase expressivity as Linked Data. It
also incorporates IoT aspects and extensible knowledge structure
into the design. The evaluation based on a human-sensing
taxonomy survey shows that the ontology can be used to correctly
perform semantic search for major human localization sensors.

Kết quả (Việt) 1:

Trừu tượng-The Semantic Web cảm biến mô hình cung cấp để giải quyếtvấn đề của cảm biến phát hiện trong Internet điều bởiannotating cảm biến với ngữ nghĩa mô tả bằng cách sử dụng ontologies,tạo điều kiện cho việc tìm kiếm các thiết bị cảm ứng bởi ý nghĩa và khái niệm liên quan.Tuy nhiên, việc tìm kiếm cho người sử dụng của nhận thức được vị trí cảm biến, tức là những ngườicó thể được sử dụng để tìm bối cảnh vị trí của người dùng, yêu cầu đáng kểkiến thức trong các bộ cảm biến thông số kỹ thuật, phương pháp nội địa hóa, con ngườibối cảnh địa điểm và interrelations của họ, bên cạnh nhiều người khácnhững thách thức. Trong bài báo này, ontology cho địa phương hoá của con ngườiBộ cảm biến được đề xuất để tạo điều kiện tìm kiếm vị trí-aware cảm biến.Kiến thức trong con người các vị trí cảm biến phương thức được phân tích chođặc điểm chung và được mô tả như là các lớp học được xác định chocảm biến tự động các phân loại trong cú 2 DL. Các ontologycung cấp các cấu trúc để mô tả các cảm biến và các phương pháp địa phương hoáliên quan đến bối cảnh vị trí của người dùng. Nó là liên kết với chínhontologies như ngữ nghĩa cảm biến mạng, DOLCE Ultra Lite,QUDT, và GeoNames để tăng expressivity như là dữ liệu được liên kết. Nócũng kết hợp các khía cạnh IoT và mở rộng kiến thức cấu trúcvào thiết kế. Đánh giá dựa trên một nhân cảm biếnphân loại khảo sát cho thấy rằng các ontology có thể được sử dụng để một cách chính xácthực hiện các tìm kiếm ngữ nghĩa cho các bộ cảm biến lớn nội địa hóa của con người.

Kết quả (Việt) 2:

Abstract- Các Semantic Sensor Web mô hình cung cấp để giải quyết
các vấn đề của cảm biến phát hiện trong Internet of Things bởi
chú giải cảm biến thiệu ngữ nghĩa sử dụng bản thể,
tạo điều kiện cho việc tìm kiếm các cảm biến của khái niệm ý nghĩa và liên quan.
Tuy nhiên, việc tìm kiếm các cảm biến nhận biết vị trí của người dùng , tức là những người
có thể được sử dụng để tìm bối cảnh vị trí của người dùng, đòi hỏi đáng kể
kiến thức về kỹ thuật cảm biến, các phương pháp địa hóa, con người
bối cảnh vị trí và mối tương quan của họ, bên cạnh đó nhiều người khác
thách thức. Trong bài báo này, các ontology Nhân Localization
cảm biến được đề xuất để thuận lợi cho việc nhận biết vị trí cảm biến tìm kiếm.
Tri thức trong phương thức vị trí cảm biến con người được phân tích cho
đặc điểm chung và được mô tả như là các lớp định nghĩa cho
phân loại cảm biến tự động trong OWL DL 2. Các ontology
cung cấp cấu trúc để mô tả các cảm biến và các phương pháp địa hóa
liên quan đến bối cảnh vị trí của người dùng. Nó được liên kết với chính
bản thể như Semantic Sensor Network, DOLCE siêu Lite,
QUDT, và GeoNames tăng expressivity như Linked Data. Nó
cũng kết hợp các khía cạnh IOT và cơ cấu kiến thức mở rộng
vào thiết kế. Việc đánh giá dựa trên con người cảm nhận
cuộc điều tra phân loại cho thấy ontology có thể được sử dụng để xác
thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa cho các cảm biến địa hóa lớn của con người.