Транспортные онтологии

Цель описываемой в статье работы состоит в анализе особенностей применения онтологий в транспортнойсфере. Изучены методы построения онтологий, информационная неопределенность, препятствующая образованиюонтологий. Введены термины «транспортная онтология»,«онтологическое управление», «онтологическая информационная неопределенность».

Основными методами исследования являлись системный, онтологический, качественный и сравнительный анализ.

С учетом того, что применение онтологий для управления транспортом практикуется последние двадцать лет,накопленный в этой сфере опыт, развитие онтологийи современное технологическое состояние транспортнойинфраструктуры дают основание ввести понятия «транспортная онтология» и «онтологическое управление». Основанные на них подходы имеют критически важное значениедля дальнейшего развития транспортной системы, цифрового транспорта, эффективного управления объектамитранспортной инфраструктуры. Предложен краткий анализприменения онтологий в транспортной сфере, в том числепостроения прикладных онтологий, к числу которых относится и транспортная онтология.

Подчеркнуто значение семантических отношений для формирования прикладных онтологий. Описаны проблемы интеграции информации и обосновано применение онтологических информационных единиц для формирования онтологий. Констатируется, что в силу отсутствия общего метода построения онтологий в настоящее время в транспортной сфере преобладают частные онтологии, основные из которых перечислены в статье. Отмечен метод применения маркировки для построения онтологий и описано применение графовых баз данных для моделирования семантики, при этом показано, что препятствиями для формирования онтологий являются многообразие информационных систем и большое количество фактических данных, применяемых в современном управлении транспортом, которое объективно содержит информационную неопределенность. В этом контексте описаны типы неопределенности и методы их устранения.

1. Dolgy, A. I., Rozenberg, I. N., Tsvetkov, V. Ya. Spatial logic in process of unmanned vehicle operation. In: Proceedings of the III International Conference on Advanced Technologies in Materials Science, Mechanical and Automation Engineering: MIP: Engineering- III – 2021, 29–30 April 2021, Krasnoyarsk, Russian Federation. AIP Conference Procurements, 2021, Vol. 2402, Iss. 1, 050059. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0074851.

2. Лёвин Б. А., Цветков В. Я. Киберфизические системы в управлении транспортом // Мир транспорта. – 2018. – Т. 16. – № 2 (75). – С. 138–145. DOI: https://doi.org/10.30932/1992-3252-2018-16-2-13.

3. Urbieta, I., Nieto, M., García, M., Otaegui, O. Design and Implementation of an Ontology for Semantic Labeling and Testing: Automotive Global Ontology (AGO). Applied Sciences, 2021, Vol. 11, Iss. 17, 7782. DOI: https://doi.org/10.3390/app11177782.

4. Лёвин Б. А., Цветков В. Я. Информационные процессы в пространстве «больших данных» // Мир транспорта. 2017. – Т. 15. – № 6 (73). – С. 20–30. EDN: YTBSCH. DOI: https://doi.org/10.30932/1992-3252-2017-15-6-2.

5. Розенберг И. Н., Цветков В. Я. Создание динамической пространственно-временной модели управления железной дорогой // Геодезия и картография. – 2010. –№ 71 (8). – С. 48–51. EDN: SNGVHJ.

6. Dorofeev, A., Altukhova, N., Filippova, N.,Pashkova, T., Ponomarev, M. Development of transportation management system with the use of ontological and architectural approaches to ensure trucking reliability. Sustainability, 2020, Vol. 12, Iss. 20, 8504. DOI: 10.3390/su12208504.

7. Розенберг И. Н., Вознесенская М. Е. Геознания и геореференция // Вестник Московского государственного областного университета. Серия «Естественные науки». – 2010. – № 2. – С. 116–118. [Электронный ресурс]: https://www.geoecosreda.ru/jour/article/view/872/842.Доступ 13.02.2024.

8. Lorenz, B., Ohlbach, H., Yang, L. Ontology of Transportation Networks. REWERSE Proj. Publ., 2005. [Электронный ресурс]: https://www.macs.hw.ac.uk/bisel/rewerse/deliverables/m18/a1-d4.pdf. Доступ 13.02.2024.

9. Corsar, D., Markovic, M., Edwards, P., Nelson, J. D. The Transport Disruption Ontology. In: Arenas, M. [et al]. The Semantic Web – ISWC 2015. Lecture Notes in Computer Science, 2015, Vol 9367, Springer, Cham, pp. 329–336. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-25010-6_22pp.

10. Dietz, J. L. G. Enterprise Ontology. Springer, Berlin, Germany, 2006, 244 p., pp. 16–83. ISBN 9783540331490.

11. Negri, E., Perotti, S., Fumagalli, L., Marchet, G.,Garetti, M. Modelling internal logistics systems through ontologies. Computers in Industry, 2017, Vol. 88, pp. 19–34. DOI: 10.1016/j.compind.2017.03.004.

12. Leukel, J., Kirn, S. A Supply Chain Management Approach to Logistics Ontologies in Information Systems. In: Abramowicz, W., Fensel, D. (eds). Business Information Systems. BIS 2008, Springer, Berlin, Heidelberg, 2008. Lecture Notes in Business Information Processing, 2008, Vol. 7, pp. 95–106. DOI: 10.1007/978-3-540-79396-0_9.

13. Zheng, Y., Törmä, S., Seppänen, O. Ashared ontology suite for digital construction workflow. Automation in Construction, 2021, Vol. 132, 103930. DOI: 10.1016/j.autcon.2021.103930.

14. Belyakov, S., Belyakova, M., Rozenberg, I.Approach to Real-Time Mapping, Using a Fuzzy Information Function. Communications in Computer and Information Science, 2013. Vol. 398, Part I, pp. 510–521. DOI: 10.1007/978-3-642-45025-9_50.

15. Цветков В. Я. Информационная неопределенность и определенность в науках об информации // Информационные технологии. – 2015. – T. 21. – № 1. – C. 3–7. EDN: TGFRFH.

16. Gvishiani, A. D., Rozenberg, I. N., Soloviev, A. A., Kostianoy, A. G., Gvozdik, S. A., Serykh, I. V., Krasnoperov, R. I., Sazonov, N. V., Dubchak, I. A., Popov, A. B., Kostianaia, E. A., Gvozdik, G. A. Electronic Atlas of Climatic Changes in the Western Russian Arctic in 1950–2021 as Geoinformatic Support of Railway Development. Applied Sciences, 2023, Vol. 13, Iss. 9, 5278. DOI:10.3390/app13095278.

17. Bronevich, A. G., Rozenberg, I. N. The contradiction between belief functions: Its description, measurement, and correction based on generalized credal sets. International Journal of Approximate Reasoning, 2019, Vol. 112, pp. 119–139. DOI: 10.1016/j.ijar.2019.06.001.

18. Bronevich, A. G., Rozenberg, I. N. Modelling uncertainty with generalized credal sets: application to conjunction and decision. International Journal of General Systems, 2017, Vol. 47, Iss. 1, pp. 67–96. DOI: 10.1080/03081079.2017.1391805.

19. Bronevich, A. G., Rozenberg, I. N. Ranking probability measures by inclusion indices in the case of unknown utility function. Fuzzy Optimization and Decision Making, 2014, Vol. 13, Iss. 1, pp. 49–71. DOI: https://doi.org/10.1007/s10700-013-9169-6.

20. Chenhang Cui, Yazhou Ren, Jingyu Pu, Jiawei Li, Xiaorong Pu, Tianyi Wu, Yutao Shi, Lifang He. A Novel Approach for Effective Multi- View Clustering with Information-Theoretic Perspective. Advances in Neural Information Processing Systems, 2023, Vol. 36. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.13989.

21. Tsvetkov, V. Ya., Shaytura, S. V., Ordov, K. V. Digital management railway. Advances in Economics, Business and Management Research, 2019, Vol. 105. 1st International Scientific and Practical Conference on Digital Economy (ISCDE 2019), pp. 181–185. DOI: 10.2991/iscde-19.2019.34.

22. Цветков В. Я. Управление с применением киберфизических систем // Перспективы науки и образования. – 2017. – № 3 (27). – C. 55–60. EDN: ZCSISD.