Customised Semantic Sensor Web Based on Ontology for Pig Farms

Abstract

Sensor networks are used in various applications in several domains for measuring and determining the physical phenomena and natural events. Sensor enablement machine is used to capture and observe the characteristics of physical objects and features of natural incidents. In a computing environment, it is important that all applications must be executed on a system. This research proposes a semantic information model for heterogeneous sensor data representations in pig farms. In real world applications, sensor data is an integration of various data such as temperature, humidity, gas and wind speed in pig farms. We think that pig health management conditions and the environmental cause influences on pig care. For example, the extreme climatic conditions such as high air temperature together with high air humidity lead to reduction of pig growth. In order to support the pig care service for an increasingly intelligence society, an ontology based pig care research is certainly needed. To provide intelligent pig care services to users anywhere and anytime by converting the sensing data to context and implication information. In this thesis, I propose a hierarchical data model by converting the sensing data to context and implication information, which is collected by using a sensor networks based on temperature, humidity, wind speed and gas sensors in pig farms environment. In proposed model, a physical layer is represented a real sensing data of pig farms environment, and an event layer is extracted the feature of physical sensing data. The semantic layer is discovered the implication information from semantic data in order to recognize the situation, and context awareness layer provide a customized monitoring services in pig farm environment. In additional, we represent these information and the relations in a hierarchical data model by using Protégé tool and relational SPARQL based on ontology. Protégé tool includes querying and interface the objects information based on ontology, and relational SPARQL queries are used to derive the relations and returning the information about the objects on their relative positions. Finally, we implement and test the semantic sensor web based on ontology using proposed hierarchical data model and information for each layers in the pig farm. Therefore, the implementation of semantic sensor web based on ontology may provide pig situation monitoring services.

센서 네트워크(Sensor networks)는 몇몇 분야들에서 물리적 현상들과 자연 현상들을 측정하고 알아내기 위해서 다양한 응용프로그램에 사용된다. 센서들은 물리적 대상의 특성과 자연적 사건의 특성을 정확히 포착하고 관측하는 것을 가능케 한다. 컴퓨팅 환경(computing environment)에서 모든 응용프로그램들이 시스템에서 실행되는 것은 중요하다. 이 연구는 여러 다른 종류들로 이루어진 센서데이터 표현을 위한 계층적인 데이터 모델을 제안한다. 현실 세계의 센서 데이터응용프로그램들은 양돈 환경에서의 온도, 습도, 가스, 풍속과 같은 다양한 데이터 통합일 것이다. 동물 건강관리 조건과 환경적인 원인이 동물관리에 영향을 미친다. 예를 들어, 높은 대기 습도를 포함하여 높은 대기온도와 같은 극심한 기후 환경은 동물 성장을 저해하는 문제를 야기한다. 점점 더 지능적인 사회를 위한 동물 관리 서비스를 지지하기 위해 온톨로지(ontology) 기반의 동물 관리 연구는 필요하다. 언제 어디서든지 사용자들에게 지능적인 동물 관리 서비스를 제공하기 위해 센싱 데이터를 상황 정보나 의미있는 정보로 변환하여 사용자에게 전달해야 한다.

본 논문에는 양돈 환경에서 온도, 풍속, 가스, 습도 센서들과 같은 센서 시스템을 사용하여 수집된 센싱 데이터를 상황 정보나 의미있는 정보로 변환하는 계층적 데이터 모델을 제안한다. 시멘틱과 상황 인식 계층은 위한 시스템은 또한 상황을 인식하고, 맞춤형 모니터링 서비스를 제공한다. 더불어 양돈 환경 데이터는 다양한 센서에서 수집되고 임시 저장 서비스에 저장된다. 이러한 데이터는 protégé를 사용하여 내부개체들을 포함하는 관계를 컴퓨팅을 하기 위해 사용되었다. 센서로부터 온톨로지 개체 정보와 처리를 위한 protege 사용은 개체정보 이상의 인터페이스와 질의를 포함하고 있습니다. 상관관계에 있는 SPARQL queries 는 그들의 상대적인 위치에 있는 개체에 대한 정보를 반환하는 관계를 파생하기 위하여 사용된다. 마지막으로 양돈 환경에서 제안한 계층적 모델과 관련 각 계층별 정보를 이용하여 온톨로지 기반의 시멘틱 센서 웹을 구현하고 실험한다. 그리고 온톨로지 기반의 시멘틱 센서 웹은 돼지 상황 모니터링 서비스를 제공할 것으로 사료된다.