Ontology-based Feature Models for Context-Aware Configurations in IoT Applications
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2023
Typ der Arbeit
Master
Studiengang
Sammlung
Typ
11 - Studentische Arbeit
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Herausgeber:in (Körperschaft)
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Übergeordnetes Werk
Themenheft
DOI der Originalpublikation
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Verlag / Herausgebende Institution
Hochschule für Wirtschaft FHNW
Verlagsort / Veranstaltungsort
Olten
Auflage
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Zusammenfassung
To solve the abovementioned problem, this thesis explores merging IoT development with scenario-specific requirements by converging proven knowledge and software engineering approaches. Specifically, the research focuses on integrating graphical Feature Models with contextual knowledge stored in a Domain Ontology to support the development of Platform-Specific Models (PSM) in Model-Driven Engineering (MDE). This research utilizes and extends the Agile and Ontology-based Metamodelling Environment (AOAME) in conjunction with the model-driven FloWare framework to bridge the gap between Platform-Independent Models (PIM) and PSM in the IoT domain of smart buildings. The crucial aspect of this research is the exploration of the requirements for creating a scenario-specific IoT solution. These requirements, which need to be addressed in the Feature Models and the Domain Ontology at the model level, must align the nuances of a specific IoT scenario with the existing features of a PIM. The Brick Schema is adapted for this purpose. It constitutes the foundation for the Domain Ontology around the requirements of the IoT scenario, which is part of the smart building domain and is focused on implementing an operating room in a hospital environment.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Begutachtung
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
PERAIC, Martin Hrvoje, 2023. Ontology-based Feature Models for Context-Aware Configurations in IoT Applications. Olten: Hochschule für Wirtschaft FHNW. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/48871