Uma Avaliação de abordagens alternativas para armazenar RDF em banco de dados relacional

O Resource Description Framework (RDF) é uma infra-estrutura, que possibilita a codificação, troca e reuso de metadata estruturado. Metadata é dados sobre dados. O termo refere a qualquer dado usado para ajudar a identificação, descrição e localização de recursos eletrônicos na rede. O RDF permite adicionar declarações, sinônimos e palavras que não estão presentes nos recursos, mas que são pertinentes a eles. Uma declaração RDF pode ser desenhada usando diagramas de arcos e nodos, onde os nodos representam os recursos e os arcos representam as propriedades nomeadas. O modelo básico consiste em recursos, propriedades e objetos. Todas as coisas sendo descritas pelas declarações RDF são chamadas de recursos. Um recurso pode ser uma página da Web inteira ou um elemento específico HTML ou XML dentro de um documento fonte. Uma propriedade é um aspecto específico, característica, atributo, ou relação usada para descrever um recurso. O objeto pode ser um outro recurso ou um literal. Estas três partes, juntas, formam uma declaração RDF. O resultado do parser para recursos com metadata RDF, é um conjunto de declarações referentes aquele recurso. A declaração destas propriedades e a semântica correspondente delas estão definidas no contexto do RDF como um RDF schema. Um esquema não só define as propriedades do recurso (por exemplo, título, autor, assunto, tamanho, cor, etc.), mas também pode definir os tipos de recursos sendo descritos (livros, páginas Web, pessoas, companhias, etc.). O RDF schema, provê um sistema básico de tipos necessários para descrever tais elementos e definir as classes de recursos. Assim, os recursos constituindo este sistema de tipos se tornam parte do modelo RDF de qualquer descrição que os usa. A geração de modelos RDF pode ser conseguida através de algoritmos implementados com linguagens de programação tradicionais e podem ser embutidos em páginas HTML, documentos XML e até mesmo em imagens. Com relação a modelos em imagens, servidores Web específicos são usados para simular dois recursos sobre o mesmo URI, servindo ora a imagem ora a descrição RDF. Uma alternativa para armazenar e manipular grande quantidade de declarações RDF é usar a tecnologia de banco de dados relacional. Abordagens para armazenar declarações RDF em banco de dados relacional foram propostas, mas todas elas mantêm modelos diversos de diferentes fontes. Critérios de avaliação como tempo de carga, proliferação de tabelas, espaço, dados mantidos e custo de instruções SQL foram definidos. Duas abordagens apresentaram resultados satisfatórios. Com uma nova abordagem proposta por este trabalho se obteve melhores resultados principalmente no aspecto de consultas. A nova proposta provê mecanismos para que o usuário faça seu próprio modelo relacional e crie suas consultas. O conhecimento necessário pelo usuário se limita em parte aos modelos mantidos e ao esquema RDF.

Um Modelo de metadados para a indexação e recuperação de imagens médicas na web

Este trabalho apresenta um modelo de metadados para descrever e recuperar imagens médicas na Web. As classes pertencentes ao modelo viabilizam a descrição de imagens de várias especialidades médicas, incluindo suas propriedades, seus componentes e as relações existentes entre elas. Uma das propriedades que o modelo incorpora é a classificação internacional de doenças, versão 10 (CID-10). O modelo de metadados proposto, inspirado em classes, favorece a especialização e sua implementação na arquitetura de metadados RDF. O modelo serviu de base para a implementação de um protótipo denominado de Sistema MedISeek (Medical Image Seek) que permite a usuários autorizados: descrever, armazenar e recuperar imagens na Web. Além disto, é sugerida uma estrutura persistente apropriada de banco de dados para armazenamento e recuperação dos metadados propostos.

Ontology-based metadata for e-learning content

Nowadays, the popularity of the Web encourages the development of Hypermedia Systems dedicated to e-learning. Nevertheless, most of the available Web teaching systems apply the traditional paper-based learning resources presented as HTML pages making no use of the new capabilities provided by the Web. There is a challenge to develop educative systems that adapt the educative content to the style of learning, context and background of each student. Another research issue is the capacity to interoperate on the Web reusing learning objects. This work presents an approach to address these two issues by using the technologies of the Semantic Web. The approach presented here models the knowledge of the educative content and the learner’s profile with ontologies whose vocabularies are a refinement of those defined on standards situated on the Web as reference points to provide semantics. Ontologies enable the representation of metadata concerning simple learning objects and the rules that define the way that they can feasibly be assembled to configure more complex ones. These complex learning objects could be created dynamically according to the learners’ profile by intelligent agents that use the ontologies as the source of their beliefs. Interoperability issues were addressed by using an application profile of the IEEE LOM- Learning Object Metadata standard.