Integración de datos meteorológicos hetereogéneos basada en tecnologías semánticas para la mejora de la eficiencia energética en edificios

González Gerpe, Salvador (2020). Integración de datos meteorológicos hetereogéneos basada en tecnologías semánticas para la mejora de la eficiencia energética en edificios. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Description

Title: Integración de datos meteorológicos hetereogéneos basada en tecnologías semánticas para la mejora de la eficiencia energética en edificios
Author/s:
  • González Gerpe, Salvador
Contributor/s:
  • Corcho García, Óscar
  • Poveda Villalón, María
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Inteligencia Artificial
Date: July 2020
Subjects:
Freetext Keywords: Web Semántica; EPW; JSON; Datos meteorológicos; RDF; Ontología; Datos enlazados; Semantic Web; Weather data; Ontology; Linked data
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La utilización de tecnologías pertenecientes a la Web Semántica, actualmente está presentando una elevada progresión, debido a que son de gran utilidad tanto para máquinas, como para humanos. El uso de la Inteligencia Artificial, junto con la Web Semántica, han empezado a ser utilizadas por un mayor número de empresas e instituciones, permitiendo el intercambio de documentación entre ellos, a través de la publicación de datos en formato de datos abiertos. Para poder exponer, compartir y conectar conjuntos de datos, existe la tecnología de los “datos enlazados”, que proponen normas para llevar a cabo esos procesos. Debido a la necesidad existente, en esta tesis se presenta una creación de datos enlazados para determinadas fuentes de datos meteorológicos. Para ello, se ha desarrollado una ontología capaz de contener toda la terminología necesaria existente en las fuentes de datos utilizadas, que a su vez se encuentra publicada con su respectiva documentación. Los recursos obtenidos tras realizar el proceso de transformación, se encuentran en formato RDF, validados por medio de herramientas desarrolladas para realizar tal propósito. Se ha implementado todo el proceso de transformación de datos a datos enlazados en un servicio web rest, con acceso en tiempo real a las fuentes de datos que se quieren transformar. Posteriormente, los resultados del proceso realizado son publicados y probados mediante queries de SPARQL. Cabe destacar que los resultados obtenidos son adecuados para la tarea propuesta.---ABSTRACT---The use of technologies belonging to the Semantic Web is currently showing a high progression, because they are very useful for both machines and humans. The use of Artificial Intelligence, together with the Semantic Web, has begun to be used by a greater number of companies and institutions, allowing the exchange of documentation between them, through the publication of data in open data format. In order to be able to expose, share and connect data sets, there is the technology of ’linked data’, which proposes standards to carry out these processes. Due to the existing need, this thesis presents a creation of linked data for certain sources of meteorological data. For this purpose, an ontology has been developed capable of containing all the necessary terminology existing in the data sources used, which in turn is published with its respective documentation. The resources obtained after carrying out the transformation process are in RDF format, validated by means of tools developed for this purpose. The entire process of transforming data into linked data has been implemented in a web rest service, with real time access to the data sources to be transformed. Afterwards, the results of the process are published and tested by means of SPARQL queries. It should be noted that the results obtained are suitable for the proposed task.

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Item ID: 63708
DC Identifier: http://oa.upm.es/63708/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:63708
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 10 Sep 2020 06:38
Last Modified: 10 Sep 2020 06:38
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