Ontología para el Área de la Erergía las Industrias y los Recursos Naturales no Renovables, Carrera de Ingeniería en Sistemas

1. 1
ONTOLOGÍA PARA EL ÁREA DE LA ENERGÍA
LAS INDUSTRIAS Y LOS RECURSOS
NATURALES NO RENOVABLES, CARRERA DE
INGENIERÍA EN SISTEMAS
1. J. Banda, 2. R. Rojas, Tutor: Ing. Henry Paz
Resumen—En el presente Paper se abordara temas como
Web Semántica, Arquitectura de la Web Semántica, Ontologías,
Protégé, Ejercicio Practico de Ontologías.
Index Terms—Web Semántica, Onlogías, Protégé
I. INTRODUCCIÓN
Comencemos por señalar que, en la Web semántica, en
lugar búsquedas por comparación de cadenas de caracteres,
se espera que los sistemas de información sean capaces de
buscar por conceptos.
Para la creación de la Ontología de la Estructura del Área
Educativa de la Universidad Nacional de Loja en concreto del
Área de la Energía las Industrias y los Recursos Naturales
No Renovables, se necesita conocer que es una ontología la
cual es un sistema de representación del conocimiento que
resulta de seleccionar un dominio o ámbito del conocimiento,
y aplicar sobre él un método con el fin de obtener una
representación formal de los conceptos que contiene y de las
relaciones que existen entre dichos conceptos.
Las ontologías introducen un mayor nivel de profundización
semántica y proporcionan una descripción lógica y formal
que puede ser interpretada tanto por las personas, como
por las máquinas. En inteligencia artificial, las ontologías
aportan el lenguaje de comunicación necesario en entornos
distribuidos, éstas se tratan como descripciones para que un
sistema informático las utilice. Las ontologías involucran dos
partes: una sintaxis y una semántica.
Ademas se utilizara la herramienta Protégé la cual es una
herramienta gratuita, se utilizara sus propiedades y funciona-
lidades para la elaboración del la Ontología.
II. ESTADO DEL ARTE
II-A. Web W3C
El W3C (www.w3.org) es el organismo que regula aspectos
esenciales de la Web tales como el lenguaje (X)HTML con
1. J. Banda, Universidad Nacional de Loja, Loja, Ecuador, e-mail: jiban-
dab@unl.edu.ec
2. R. Rojas, Universidad Nacional de Loja, Loja, Ecuador, e-mail: rfro-
jasl@unl.edu.ec
Manuscrito recibido el 24 de Junio, 2014; revisado el 24 de Junio, 2014.
el cual se crean las páginas y los sitios web. Puede decirse
que es, con mucha diferencia, el organismo de normalización
más importante de Internet, siendo su director el propio
fundador de la Web, Tim Berners-Lee, por lo que sus
recomendaciones, que tienen carácter normalizador, poseen
un gran prestigio y una enorme influencia.
La Web semántica es el proyecto del W3C para transformar
la Web en la Web de las próximas décadas. Ante todo, veamos
la definición oficial de la Web semántica según el W3C:
La Web semántica proporciona un marco común que
permite que los datos sean compartidos y reutilizados a
través de aplicaciones, empresas y fronteras comunitarias.
Es un esfuerzo colaborativo liderado por el W3C con la
participación de un gran número de investigadores y socios
industriales. Está basado en Resource Description Framework
(RDF) e integra una variedad de aplicaciones utilizando
XML para la sintaxis y URI para las denominaciones
(www.w3.org/2001/sw/)
La Web semántica ya está entre nosotros de diversas
formas. En primer lugar, bajo la forma de una auténtica
idea-fuerza, en el sentido de que es una idea que ya ha sido
capaz de movilizar energías (e ilusiones) y que, sin duda no
dejará de arrojar resultados positivos durante los próximos
años. En segundo lugar, aportando nuevos estándares que ya
son de uso habitual (como el lenguaje XML) e influenciando
en el desarrollo de la nueva generación de navegadores y
editores de páginas web.
La Web semántica en lugar de hacer búsquedas por
comparación de cadenas de caracteres, se espera que los
sistemas de información sean capaces de buscar por conceptos.
II-B. Web Semántica
Al conceptualizar la Web 3.0, es un término acuñado por
el creador de la Web 1.0 Tim Berners-Lee que trata de definir
un nuevo modelo de web, con una capacidad muy superior a
las que conocemos por el momento, regido por los principios
de las búsquedas semánticas y de la inteligencia artificial.

2. 2
En este orden de ideas, para Berners-Lee (2007) la web
semántica o Web 3.0 es una " web de datos " a diferencia de
una " web de documentos ".
Esto implica que la web semántica es una expansión
de la red donde los sistemas informáticos comprenden el
significado de la información. Esto refiere que su potencial
reside en permitir al usuario ver, comprender y manipular los
datos.
El propósito de la web semántica es lograr agentes software
que interpreten el significado de los contenidos de la web,
para ayudar a los usuarios a desarrollar sus tareas (Koper,
2004,p.16). Lo que se pretende es mejorar los sistemas ya
existentes en la actualidad para optimizar el tiempo requerido
en una búsqueda avanzada (Shadbolt, Hall, y Berners-Lee,
2006, p.96), así como la obtención de información relevante
que nos permita generar nuevo conocimiento en base al
análisis de los datos obtenidos.
Bajo este principio, los usuarios pueden construir su propio
vocabulario basado en los procesos estandarizados de la
web semántica teniendo en cuenta el proceso previamente
establecido en la expansibilidad y diversidad de vocabulario
seleccionado. Por lo tanto reglas de clasificación, como las
subclases o " same as " se definen dentro del significado de
información similar a los localizadores universales URL en
la web. Si un usuario en la red equivocadamente no sigue los
parámetros direccionales en la búsqueda de información, los
resultados son nulos.
Dentro de la web semántica los sistemas informáticos
pueden procesar e inferir el significado de la información y
actuar como agentes autónomos en un mundo virtual.
La Web semántica, en lugar búsquedas por comparación
de cadenas de caracteres, se espera que los sistemas de
información sean capaces de buscar por conceptos.
Si buscamos por caracteres, las palabras de la pregunta
y las palabras del documento (o del índice de documentos)
deben coincidir letra a letra. En cambio, si buscamos por
conceptos, lo de menos es la palabra. Lo importante es el
concepto
Por tanto, entre los objetivos de la Web semántica se
encuentra la posibilidad de que sea posible sostener una
interacción entre un usuario y un agente de software mediante
el cual el primero pueda ir expresando y perfilando sin
ambigüedad puntos como los siguientes: objetivos de la
búsqueda, géneros documentales pertinentes, punto de vista,
granularidad esperada en la respuesta, etc.
A partir de aquí, se espera que el agente de software
sea capaz de elaborar una estrategia de búsqueda según su
propia iniciativa (la del agente de software) que involucre el
uso de lenguajes documentales, metadatos y ontologías para
responder con eficacia y rapidez al usuario.
II-C. Infraestructura de la Web Semántica
Los objetivos que persigue la Web semántica, a grandes
rasgos, son los siguientes: en primer lugar, mediante una
codificación de páginas en la cual las etiquetas tengan,
precisamente, carga semántica. Este apartado corresponde
al estándar denominado XML (eXtensible Markup Language).
En segundo lugar, aportando descripciones (metadatos)
de las páginas y sitios web con un formato que sea
compatible con la estructura general de la Web y con diversas
categorías de páginas e interoperable entre distintos sistemas
informáticos. De este se ocupa la norma RDF (Resource
Description Language).
En tercer lugar, mediante un sistema de ontologías que
permitan especificar conceptos de los diversos dominios del
conocimiento mediante el uso de un lenguaje fuertemente
basado en lógica simbólica y susceptible, por tanto, de ser
eventualmente interpretado por un ordenador.
De este aspecto se ocupa el denominado OWL Web
Ontology Language (OWL)
El proyecto de la Web semántica está formado por una
auténtica sopa de letras, dada la diversidad de normas,
protocolos, lenguajes y especificaciones involucradas. De
hecho, existe un famoso diagrama debido a Tim Berners-Lee,
de gran capacidad expresiva, que pretende abarcar la totalidad
del proyecto mediante una metáfora de capas que comprende
7 niveles y que reproducimos a continuación:
Fig.1 Capas de la Web Semántica
Unicode + URI: Unicode es un sistema internacional
estándar que proporciona un número único para cada
carácter, sin importar la plataforma ni el programa. Esto
permite representar caracteres de cualquier idioma con
una codificación unificada. Uniform Resource Identi
er (URI) es un sistema de direccionamiento e
identificación de recursos. El sistema que usamos
actualmente para acceder a los recursos de la Web
(URL) es una parte de URI.
XML+NS+XML SCHEMA: eXtended Markup
Language (XML) es un sistema que permite definir
lenguajes de marcas para usos específicos. Name

3. 3
Spaces (NS) permite combinar diversos lenguajes de
marcado creados con XML en un mismo documento.
XML Schema sirve para definir tipos de documentos
complejos en los que se pueden especificar tipos de
datos, listas de componentes y restricciones similares
a las del diccionario de datos típico de una base de datos.
RDF + rdfschema: Resource Description Framework
(RDF) es un modelo de representación de metadatos
que, entre otras cosas, permite representar recursos
digitales tales como sitios o páginas web. RDF está
concebido para representar cualquier clase de recursos
(no solamente páginas publicadas en la web). RDF
Schema, por su parte, es una extensión de RDF que
aporta un lenguaje con mayor capacidad para representar
relaciones semánticas complejas.
Ontology vocabulary: Una ontología es una
especificación formal de un dominio del conocimiento
que, en su expresión más simple, se identifica con una
taxonomía. Una taxonomía consiste en una jerarquía de
conceptos y sus relaciones del tipo clase-subclase. Una
ontología formaliza la relación de clase, añade otras
relaciones y especifica propiedades para individuos y
clases. Ontology-vocabulary se refiere a una ontología
concreta sobre un dominio concreto del conocimiento.
Logic: En este contexto, logic se refiere al estudio
de las reglas formales que permiten determinar si
un razonamiento se sigue de sus premisas. La lógica
estudia, por tanto, la estructura de los razonamientos
válidos. Se espera que los ordenadores del futuro puedan
efectuar razonamientos sobre los recursos y servicios de
la Web combinando los conocimientos expresados en
las ontologías, los hechos declarados en los metadatos y
la aplicación de reglas lógica.
Proof: En este contexto, Proof (prueba) significa
demostración [matemática]. Se considera que
un ordenador alcanza la máxima fiabilidad en
sus razonamientos cuando es capaz de realizar
demostraciones o, lo que es lo mismo a efectos
prácticos, cuando es capaz de justificar el motivo por el
cual tomó (o aconsejó tomar) una decisión.
Trust (+ Digital Signature): La última capa, Trust
(confianza) debe servir para otorgar confianza a las
transacciones en la Web a través que se llevarían a
cabo no solamente entre usuarios y sitios web sino
también entre programas de software; y todo ello tanto
en el plano C2B (consumer to business) como en el
B2B (business to business). La Digital Signature (firma
digital) proporcionaría soporte específico a esta capa, tal
como muestra el diagrama.
III. ONTOLOGÍA
Filosofía clásica. En ese contexto, la ontología era una
parte de la metafísica que se ocupaba de estudiar la naturaleza
de la existencia. Era una especialidad que gozó del favor de
los filósofos casi desde el nacimiento mismo de la Filosofía
en la Grecia clásica (aunque el término “ontología” aparece
en el siglo XVII). La llegada de nuevas corrientes filosóficas
a finales del siglo XIX de corte anti metafísico hicieron que
el término perdiera gran parte de su vigencia fuera de algunas
escuelas de pensamiento minoritarias o muy especializadas.
Sin embargo, mucho después, tanto el colectivo de los
informáticos como el colectivo de los lingüistas rescataron
el término para darle significados distintos e incorporarlo al
lenguaje de la ciencia.
En particular, los estudios de Inteligencia Artificial
recuperaron el término para designar esquemas conceptuales
formalizados sobre algún aspecto de la realidad, con la
finalidad de facilitar su reutilización en diferentes contextos o
la comunicación entre diferentes sistemas, casi siempre con
el telón de fondo de la construcción de sistemas expertos.
En el campo de la terminología apareció también el uso
del término ontología. En este caso para referirse a una clase
de compilaciones léxicas dónde además de indicar la clase
de cada término (verbo, nombre, etc.) se indican también las
relaciones de sinonimia y se establecen árboles conceptuales
que presentan las relaciones jerárquicas y de inclusión entre
términos (hipónimos, hiperónimos, homónimos, merónimos,
etc.). En este caso, el objetivo de las ontologías para los
lingüistas solía ser la creación diccionarios y enciclopedias.
Por último, aparecieron usos ocasionales del término en
ámbitos dispares. Por ejemplo, los responsables de Yahoo
denominaron ontología a su sistema de clasificación. No es
extraño por tanto que también se diera un uso incipiente (y
bastante dubitativo) en Ciencias de la Documentación para
referirse a algunos lenguajes documentales. Por ejemplo,
en algunas ocasiones, MESH, el tesauro de medicina de
la Biblioteca Nacional de Medicina de EE.UU.) ha sido
presentado como una ontología.
En los últimos años, el proyecto de la Web semántica
ha servido para asentar lo que podríamos denominar el uso
“moderno” del término ontología. Este uso actual, como no
podía ser de otra forma, está muy cercano al que tenía el
concepto en el campo de la Inteligencia Artificial, aunque
ahora lo observamos bajo una perspectiva nueva, a saber, la
de la Web semántica.
En este nuevo contexto, una de las definiciones más citada
es la debida a Gruber (1993) según la cual una ontología
es “la especificación de una conceptualización”. Ahora bien,
para entender esta definición tan afortunada, pero a la vez
tan compacta que dificulta su entendimiento, vale la pena
acudir a la fuente original (muy citada pero probablemente

4. 4
muy poco consultada):
Un cuerpo de conocimiento formalmente representado se
basa en una conceptualización: los objetos, conceptos y otras
entidades cuya existencia se presume en área de interés, así
como las relaciones que mantienen entre ellas. (Gruber, 1993:
2).
Es decir, para representar un cuerpo de conocimiento
primero debemos conceptualizarlo mediante la especificación
de las entidades que forman parte de ese cuerpo, así como
debemos especificar las relaciones que tales entidades
mantienen entre ellas. A continuación, Gruber indica:
Una conceptualización es una abstracción, una visión
simplificada del mundo que queremos representar para
algún propósito. Cada base de conocimiento, cada sistema
basado en conocimiento, o cada agente de conocimiento
está comprometido con alguna conceptualización, implícita o
explícita (Gruber, 1993: 2).
Es a partir de aquí cuando Gruber presenta su conocida
definición (y cuando adquiere sentido) según la cual una
ontología “es la especificación de una conceptualización”. El
gráfico siguiente presenta un ejemplo de clases y subclases
de una ontología sobre periféricos de ordenador.
La palabra Ontología se deriva del griego ontos (estudio
del ser) y logos (palabra). Filosóficamente Ontología es
la ciencia de qué es, es una explicación sistemática de la
Existencia, de los tipos de estructuras, categorías de objetos,
propiedades, eventos, procesos y relaciones en cada área de
la realidad. Una ontología define un vocabulario común entre
personas o componentes de software que necesitan compartir
información en un dominio.
Una ontología es un sistema de representación del
conocimiento que resulta de seleccionar un dominio o
ámbito del conocimiento, y aplicar sobre él un método
con el fin de obtener una representación formal de los
conceptos que contiene y de las relaciones que existen
entre dichos conceptos. Las ontologías introducen un mayor
nivel de profundización semántica y proporcionan una
descripción lógica y formal que puede ser interpretada tanto
por las personas, como por las máquinas. En inteligencia
artificial, las ontologías aportan el lenguaje de comunicación
necesario en entornos distribuidos, éstas se tratan como
descripciones para que un sistema informático las utilice. Las
ontologías involucran dos partes: una sintaxis y una semántica.
La primera considera los símbolos y el conjunto de reglas
para combinarlos, y la segunda se refiere al significado de las
expresiones construidas.
Una ontología está formada por:
Clases: Son los conceptos del dominio.
Propiedades: Pueden ser de dos tipos:
Relaciones: enlaza dos clases de la ontología.
Atributos: son las características propias de una clase.
Individuos: Son las instancias concretas de una clase.
Axiomas: Son restricciones impuestas a los elementos de
la ontología.
III-A. OWL
OWL Web Ontology Language (OWL) es el lenguaje
estándar de la Web semántica para expresar y codificar
ontologías. De acuerdo con el W3C: OWL está concebido
para ser utilizado cuando la información contenida en
los documentos necesita ser procesada por aplicaciones
informáticas, en oposición a las situaciones donde el contenido
solamente debe ser presentado a seres humanos. OWL puede
ser utilizado para representar explícitamente el significado
de términos en vocabularios y las relaciones [semánticas]
entre esos términos (http://www.w3.org/TR/2004/REC-owl-
features- 20040210/) OWL permite formalizar las relaciones
entre las clases aún más que RDF Schema indicando aspectos
básicos para el razonamiento como la existencia de clases
disjuntas.
Por ejemplo: “los periféricos de salida no son periféricos de
almacenamiento”, esto es, la clase de los periféricos de salida
es disjunta a la clase de los periféricos de almacenamiento.
También permite expresar la cardinalidad, es decir, el número
de elementos que pueden componer una clase, por ejemplo,
“un libro puede tener uno o varios autores” (la cardinalidad de
los autores de un libro es uno o más de uno), o bien “un libro
solamente puede tener un ISBN” (la cardinalidad del ISBN
de los libros es exactamente uno). Puede expresar igualdad o
equivalencia entre clases, características y restricciones de las
mismas, etc.
OWL utiliza RDF/XML para representar y codificar las
ontologías. OWL sigue la tendencia tan característica del
W3C de proceder mediante “extensiones”. Por tanto, OWL
es una extensión de RDF que añade elementos como los
mencionados anteriormente para describir características
y clases. A modo de ilustración, en la figura siguiente
podemos ver parte de la ontología anterior sobre periféricos
de ordenador, pero ahora representada en OWL:

5. 5
Fig.2 Condicionalidad por definición.
Podemos ver por el ejemplo anterior que un documento
OWL es, ante todo un documento XML tal como se declara
en la primera línea de la ontología (<?xml version=”1.0”>).
A continuación, el ejemplo anterior nos muestra también que
el elemento raíz de la ontología es el elemento RDF (rdf:RDF).
IV. EJEMPLO PRÁCTICO DE LA CREACIÓN DE UNA
ONTOLOGÍA PARA EL ÁREA DE LA ENERGÍA LAS
INDUSTRIAS Y LOS RECURSOS NATURALES NO
RENOVABLES, CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS
Para nuestra práctica se va a utilizar la aplicación
Protege la cual la descargamos de su página oficial
http://protege.software.informer.com/, luego ejecutamos el .jar
y procedemos a la creación de la ontología.
Se ha tomado en cuenta la estructura del Área de la Energía
y los Recursos Naturales No Renovables de la Universidad
Nacional de Loja, específicamente de la Carrera de Ingeniería
en Sistemas.
El Área de la Energía y los Recursos Naturales No Reno-
vables esta conformada por las siguiente carreras:
Carrera de Ingeniería en Sistemas
Carrera de Electrónica
Carrera de Electromecánica
Carrera de Geología
La Carrera de Ingeniería en Sistemas esta conformada por:
Docentes
Módulos
Los Docentes de la carrera son individuos para la clase
Docentes y estos son:
Dra Merci Feijo
Ing Alex Padilla
Ing Francisco Álvarez
Ing Francisco Salcedo
Ing Freddy Ájila
Ing Henry Cueva
Ing Henry Paz
Ing Hernán Torres
Ing Ivan Siguencia
Ing Jorge Tocto
Ing Luis Chamba
Ing Luis Paz
Ing Marco Ocampo
Ing Mario Cueva
Ing Pablo Ordoñez
Ing Rene Guaman
Ing Roberto Jacome
La clase módulos están divididos por:
Malla Nueva
Malla Vieja
La clase Malla Nueva tiene:
Módulo1
Modulo2
La clase Malla Vieja tiene:
Módulo3
Módulo4
Módulo5
Módulo6
Módulo7
Módulo8
Módulo9
Módulo10
Cada Modulo tiene:
Estudiantes
Materias
Describiendo los individuos que contienes Estudiantes uti-
lizaremos el Módulo10.
Jairo Banda
Ronald Rojas
A continuación se detallara los individuos de Materias de
cada uno de los Módulos:
MateriasMod1
Cálculo Diferencias
Expresión Oral y Escrita
Fundamentos Informáticos
Física
Química
MateriasMod2
Cálculo II
Ecología y Medio Ambiente
Estructura de Dato
Física II
Laboratorio de Física II
Laboratorio de Física II
Probabilidad e Inferencia Estadística.
Probabilidad e Inferencia
Programación I

6. 6
MateriasMod3
Base de Datos I
Electrónica Digital
Estructura de Datos II
Ingeniería de Software I
Matemáticas Discretas
Programación II
MateriasMod4
Calculo Integral
Contabilidad General
Estadística
Física II
Metodología de la Programación
Programación Básíca
MateriasMod5
Contabilidad de Costos
Diseño y Gestión de Base de Datos
Electrónica Básica
Estadística Inferencial
Estructura de Datos Orientada a Objetos
Programación Avanzada
MateriasMod6
Administración de Empresas
Análisis y Diseño de Sistemas
Arquitectura de Computadores
Diseño Digital
Economía
Lenguaje Ensamblador
MateriasMod7
Derecho Informático
Diseño de Sistemas
Ecuaciones Diferenciales
Proyectos Informáticos I
Sistemas Operativos
Teoría de Telecomunicaciones
MateriasMod8
Administración de Centros de Computo
Análisis Numérico
Auditoria Informática
Gestión de Redes
Investigación de Operaciones
Proyectos Informáticos II
MateriasMod9
Compiladores
Ingeniería de Software
Lenguajes Formales y Teoría de Autómatas
Modelamiento Matemático
Sistemas de Información I
Sistemas de Información II
MateriasMod10
Anteproyectos de Tesis
Control Automático
Inteligencia Artificial
Simulación
Sistemas Expertos
Ética
A continuación se detallara las relaciones que existe en la
ontología.
Relaciones existentes:
Fig.3 Relación pertenece y recibe módulo1
En la Fig.3 se puede observar que los EstudiantesMod1
pertenecen al Módulo1, y a su vez reciben todas las materias
del Módulo1 las cuales son las siguientes:
MateriasMod1
Cálculo Diferencias
Expresión Oral y Escrita
Fundamentos Informáticos
Física
Química
Fig.4 Relación son impartidas
Fig.5 Relación imparte
En la Fig.4 se puede observar que la materia de Cálculo
Diferencial son impartidas por el Ing. Franco Salcedo y en
la Fig.5 se puede ver que el Ing. Franco Salcedo imparte la
materia de Cálculo Diferencial.

7. 7
Fig.6 Relación pertenece, recibe
En la Fig.6 se puede observar que los EstudiantesMod2
pertenecen al Módulo2, y a su vez reciben todas las materias
del Módulo2, y puden recibir algunas de las materias del
Módulo1 las cuales son las siguientes:
MateriasMod1
Cálculo Diferencias
Expresión Oral y Escrita
Fundamentos Informáticos
Física
Química
MateriasMod2
Cálculo II
Ecología y Medio Ambiente
Estructura de Dato
Física II
Laboratorio de Física II
Laboratorio de Física II
Probabilidad e Inferencia Estadística.
Probabilidad e Inferencia
Programación I
Fig.7 Relación son impartidas
Fig.8 Relación imparte
En la Fig.7 se puede observar que la materia de Estructura
de dato son impartidas por el Ing. Francisco Álvarez y en la
Fig.8 se puede ver que el Ing. Francisco Álvarez imparte la
materia de Estructura de Dato.
Para la simplificación del ejemplo continuaremos con la
relación en el Módulo10.
Fig.9 Relación pertenece, recibe
En la Fig.9 se puede observar que los EstudiantesMod10
pertenecen al Módulo10, y a su vez reciben todas las materias
del Módulo10, las cuales son las siguientes:
MateriasMod10
Anteproyectos de Tesis
Control Automático
Inteligencia Artificial
Simulación
Sistemas Expertos
Ética
Y dentro de Estudiantes tiene como individuos a: Jairo
Banda, Ronald Rojas.
Fig.10 Relación son impartidas

8. 8
Fig.11 Relación imparte
En la Fig.7 se puede observar que la materia de Inteligencia
Artificial son impartidas por el Ing. Henry Paz y en la Fig.8
se puede ver que el Ing. Henry Paz imparte la materia de
Inteligencia Artificial.
V. CONEXIÓN DE PROTEGE CON JAVA
Para realizar la conexión se utilizó varias librerías llamadas
jena.jar como se puede observar en la Fig.11, entre otras que
contienen clases y métodos que facilitan la conexión. Dichas
librerías fueron agregadas al proyecto
Fig.12 Librería jena.jar
V-1. OBTENER INFORMACIÓN DE LA
ONTOLOGÍA: El método recuperarInformación()
Fig.13 esta implementado para obtener o recuperar la
información de una ontología. Primeramente creamos el
objeto areaOntology de la clase OntoModel, Luego leemos
el archivo Area2.owl que contiene nuestra ontología de la
cual se va a recuperar los datos, y le agregamos a nuestro
objeto ontología areaOntology.read(file, ); Luego creamos
un objeto individuo le igualamos a la ontología para obtener
los individuos. Posteriormente recorremos la ontología y
vamos obteniendo los objetos de tipo Individuo, se obtiene
el nombre con individuos.next().getLocalName() y lo
almacenamos en una array.
De la misma manera hacemos para obtener las clases y
subclases y las relaciones existentes en la ontología.
Fig.13 Clase Recuperar Información
La presente Interfaz Fig.14 muestra tres campos donde se
muestra la información obtenida de la ontología. El primer
campo contiene las clases y subclase, el segundo las relaciones
que existentes, ya sea entre individuos o entre clases. Y el
campo tres contiene los individuos.
Fig.14 Interfaz Web Semántica
VI. CONCLUSIONES
La red ontologica que se construyo esta basada en
la estructura del Área de la Energía las Industrias y
los Recursos Naturales No Renovables, y se obtuvo

9. 9
como resultado una red en la que se puede apreciar las
relaciones que puede haber entre individuos, clases. etc
La librería jena.jar ha simplificado el esfuerzo brindando
todo lo necesario para conectar la red ontologica en
JAVA, sirviéndonos de métodos que nos ayudan para
que java pueda realizar el procesamiento de información
Las relaciones entre las clases y los individuos se la
puede hacer con restricciones, propiedades inversas, lo
que permite comprender de mejor manera la relación
entre las clases y los individuos.
Se ha logrado hacer la conexión con Java através de una
interfaz obteniendo como resultado las clases, individuos
y relaciones.
Hay que establecer de manera clara las relaciones y
restricciones para que la lógica de la ontologia no
presente errores
REFERENCIAS
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http://eprints.rclis.org/8899/1/web_semantica__.pdf
[2] Gómez-Pérez A., Fernández López M. and Corcho O, 2004, Ontological
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[3] Jiménez Mavillard Antonio, Razonamiento con Ontologías, 2008,[En
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[4] Protégé Protégé, [En linea]. Available http://protege.software.informer.
com
[5] Banda J, Rojas R, Ejemplo práctico de Ontologías para el Áreas de la
Energía las Industrias y los Recursos Naturales No Renovables, [En
linea]. Availablehttps://github.com/ronaldino/WebSemantica
Jairo Banda
Estudiante de la Carrera de Ingeniería en Sistemas de la
Universidad Nacional de Loja, Experto en Mantenimiento Preventivo
y Correctivo, Analista de Sistemas, Provincia de Loja, Ciudad Loja,
Ecuador, 2014.
Ronald Rojas
Estudiante de la Carrera de Ingeniería en Sistemas de la
Universidad Nacional de Loja, Programador Junior en Matlab, Pro-
gramador Senior en Java, Provincia de Zamora Chinchipe, Ciudad
Yanzatza, Ecuador, 2014.