Development of an Ontology for the Domain of Electric Vehicles
Creators: name: Κιβρακίδης, Ιωάννης Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ηλεκτρικά Αυτοκίνητα
Σημασιολογικός Ιστός
Οντολογία
Electric Vehicles
Semantic Web
Ontology

description: The global automotive industry, a thriving economic powerhouse and epicenter of research and development, is increasingly focused on advancing safety for both vehicle occupants and pedestrians. While the rising number of vehicles offers unprecedented mobility and convenience, it has also led to alarming urban air pollution levels. A report from the European Union underscores the transportation sector's role in contributing to nearly 28% of total carbon dioxide (CO2) emissions, with road transport alone responsible for over 70% of these emissions. To combat this, many countries are actively promoting the adoption of Electric Vehicles (EVs). EVs are hailed for their remarkable efficiency in reducing oil consumption and gas emissions, positioning them as a promising solution for future road transportation. However, the EV landscape is marred by substantial diversity among manufacturers, particularly concerning battery capacities and charger types. This lack of standardization has created a pressing need for advanced data and knowledge management methods. In response, this thesis focuses on developing an ontology tailored specifically to the domain of EVs. This ontology aims to enhance reusability and interoperability, fostering seamless information, integration and collaboration across various EV-related applications and systems. By doing so, it propels the EV industry towards greater improvement in the years ahead. The framework that was used for the development and maintenance of the EV ontology was Protégé, employing the Web Ontology Language (OWL) for standardized knowledge representation. Its competence is evaluated through SPARQL queries. The enrichment of the ontology is made by a Python script that scrapes data from web-based EV databases. Lastly a user interaction Python script has been developed that lets users interact with the ontology by enabling them to perform personalized SPARQL queries.
description: Η παγκόσμια αυτοκινητοβιομηχανία, μια ακμάζουσα οικονομική δύναμη και επίκεντρο έρευνας και ανάπτυξης, επικεντρώνεται όλο και περισσότερο στην προώθηση της ασφάλειας τόσο για τους επιβάτες των οχημάτων όσο και για τους πεζούς. Ενώ ο αυξανόμενος αριθμός οχημάτων προσφέρει άνευ προηγουμένου ευκολία στην μετακίνηση, έχει επίσης οδηγήσει σε ανησυχητικά επίπεδα την ατμοσφαιρική ρύπανση. Μια αναφορά από την Ευρωπαϊκή Ένωση τονίζει την επίπτωση του τομέα των μεταφορών, με συμβολή σχεδόν στο 28% των συνολικών εκπομπών διοξειδίου του άνθρακα (CO2), με τις οδικές μεταφορές μόνο να ευθύνονται για πάνω από το 70% αυτών των εκπομπών. Για να καταπολεμηθεί αυτό, πολλές χώρες προωθούν ενεργά την υιοθέτηση ηλεκτρικών αυτοκινήτων. Τα ηλεκτρικά αυτοκίνητα φημίζονται για την αποτελεσματικότητά τους στη μείωση της κατανάλωσης πετρελαίου και των εκπομπών αερίου, τοποθετώντας τα ως μια πολλά υποσχόμενη λύση για τις μελλοντικές οδικές μεταφορές. Ωστόσο, το τοπίο των ηλεκτρικών οχημάτων αμαυρώνεται από σημαντική ποικιλομορφία μεταξύ των κατασκευαστών, ιδίως όσον αφορά τη χωρητικότητα των μπαταριών και τους τύπους φορτιστών. Αυτή η έλλειψη τυποποίησης έχει δημιουργήσει μια πιεστική ανάγκη για προηγμένες μεθόδους διαχείρισης δεδομένων και γνώσης. Ως απάντηση, αυτή η διατριβή εστιάζει στην ανάπτυξη μιας οντολογίας προσαρμοσμένης ειδικά στον τομέα των ηλεκτρικών οχημάτων. Αυτή η οντολογία στοχεύει στη βελτίωση της επαναχρησιμοποίησης και αλληλεπίδρασης, προάγοντας την ομαλή διασύνδεση πληροφοριών και τη συνεργασία σε διάφορες εφαρμογές και συστήματα που σχετίζονται με τα ηλεκτρικά αυτοκίνητα. Με αυτόν τον τρόπο, ωθεί τη βιομηχανία των ηλεκτρικών αυτοκινήτων προς μεγαλύτερη βελτίωση τα επόμενα χρόνια. Το framework που χρησιμοποιήθηκε για την ανάπτυξη και τη διατήρηση της οντολογίας ήταν το Protégé, χρησιμοποιώντας τη Web Ontology Language (OWL) για τυποποιημένη αναπαράσταση γνώσης. Η χρησιμότητα της προτεινόμενης οντολογίας αξιολογήθηκε μέσω ερωτημάτων SPARQL. Ο εμπλουτισμός της οντολογίας γίνεται από ένα πρόγραμμα Python, που εξάγει δεδομένα από βάσεις δεδομένων ηλεκτρικών οχημάτων που βρίσκονται στο διαδίκτυο. Τέλος, αναπτύχτηκε ένα πρόγραμμα σε Python που επιτρέπει στους χρήστες να αλληλοεπιδρούνε με την οντολογία επιτρέποντάς τους να εκτελούν προσωποποιημένα ερωτήματα SPARQL.