Ontological Suitability Analysis of Railway Tracks for High-Speed Traffic
Loading...
Date
2022
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Хмельницький національний університет, Україна
Abstract
ENG: High-speed railways are developing rapidly in the world and, in particular, in Europe, and are promising in the territory of Ukraine. The purpose of the work is to check the consistency of the existing railway characteristics with the high-speed rail transport regulations by ontological means. The ontology was developed in the Protégé and MRcube software environments in the OWL DL profile using the Extreme methodology. Ontology population is automated in OpenRefine and INCEpTION based on texts and tables semantic annotation. Data extraction is done in Tabula for tabular data resources and FineReader for drawings. The ontological support was developed according to the model of multi-level concretization employing a distinction between data and rules modules. The ontology of resources is based on a tabular knowledge representation model. The usability of the proposed approach is experimentally evaluated on the example of the sections of the «Mariupol Port-Volnovakha» railway in Ukraine, «Plovdiv-Burgas» in Bulgaria and «Coswig-ESig G» in Germany and the corresponding regulations. The ontology can be used for conventional railways (e.g., 160 km/h), as well as further integration with the railway train model can be done. The ontology was evaluated by the domain expert and using the OntOlogy Pitfall Scanner. The scientific novelty of the work lies in the integration of heterogeneous resources of railway infrastructure characteristics by ontological means. The semantic annotation and formalization of railway regulations have been employed. Railway transport data extraction and validation processes were improved. The practical significance of the work lies in the possibility of improving the safety of train traffic by checking the suitability of railway tracks to ensure the declared speeds of high-speed and conventional railways.
UKR: Високошвидкісні залізниці розвиваються високими темпами у світі та, зокрема, Європі та є перспективними на території України. Мета роботи – перевірка узгодженості характеристик існуючих залізничних колій із нормативним забезпеченням високошвидкісного залізничного транспорту онтологічними засобами. Онтологія розроблена у програмних середовищах Protégé та MRcube у профілі OWL DL з використанням методології Extreme. Підготовка екземплярів онтології виконана автоматизованим чином на основі семантичного анотування текстів та таблиць у OpenRefine та INCEpTION. Витягування даних виконується в Tabula для табличних джерел даних, і FineReader – для креслень. Розробка онтологічного забезпечення виконана згідно з моделлю багаторівневої конкретизації з розмежуванням модулів даних та правил. Онтологія джерел заснована на моделі табличного представлення знань. Експериментально підтверджено придатність запропонованого підходу на прикладі ділянок залізниці «Маріуполь Порт-Волноваха» України, «Plovdiv-Burgas» Болгарії та «Coswig-ESig G» Німеччини та відповідного нормативного забезпечення. Онтологія може бути використана і для звичайних залізниць (наприклад, 160 км/год), і також в подальшому інтегрована з поїзною моделлю. Здійснено оцінку онтології експертом у предметній галузі та засобами OntOlogy Pitfall Scanner. Наукова новизна роботи полягає в інтеграції різнорідних джерел опису залізничної інфраструктури онтологічними засобами. Виконано семантичне анотування та формалізація залізничного нормативного забезпечення. Удосконалено процеси витягування та перевірки даних на залізничному транспорті. Практична значимість роботи полягає у можливості підвищення безпеки руху поїздів шляхом перевірки придатності залізничних колій для забезпечення заявлених швидкостей високошвидкісних та звичайних залізниць.
UKR: Високошвидкісні залізниці розвиваються високими темпами у світі та, зокрема, Європі та є перспективними на території України. Мета роботи – перевірка узгодженості характеристик існуючих залізничних колій із нормативним забезпеченням високошвидкісного залізничного транспорту онтологічними засобами. Онтологія розроблена у програмних середовищах Protégé та MRcube у профілі OWL DL з використанням методології Extreme. Підготовка екземплярів онтології виконана автоматизованим чином на основі семантичного анотування текстів та таблиць у OpenRefine та INCEpTION. Витягування даних виконується в Tabula для табличних джерел даних, і FineReader – для креслень. Розробка онтологічного забезпечення виконана згідно з моделлю багаторівневої конкретизації з розмежуванням модулів даних та правил. Онтологія джерел заснована на моделі табличного представлення знань. Експериментально підтверджено придатність запропонованого підходу на прикладі ділянок залізниці «Маріуполь Порт-Волноваха» України, «Plovdiv-Burgas» Болгарії та «Coswig-ESig G» Німеччини та відповідного нормативного забезпечення. Онтологія може бути використана і для звичайних залізниць (наприклад, 160 км/год), і також в подальшому інтегрована з поїзною моделлю. Здійснено оцінку онтології експертом у предметній галузі та засобами OntOlogy Pitfall Scanner. Наукова новизна роботи полягає в інтеграції різнорідних джерел опису залізничної інфраструктури онтологічними засобами. Виконано семантичне анотування та формалізація залізничного нормативного забезпечення. Удосконалено процеси витягування та перевірки даних на залізничному транспорті. Практична значимість роботи полягає у можливості підвищення безпеки руху поїздів шляхом перевірки придатності залізничних колій для забезпечення заявлених швидкостей високошвидкісних та звичайних залізниць.
Description
V. Shynkarenko: ORCID 0000-0001-8738-7225; L. Zhuchyi: ORCID 0000-0002-9209-7262
Keywords
conceptual modelling, knowledge bases, ontology, OWL, high-speed railway transport, railway, концептуальне моделювання, бази знань, онтологія, високошвидкісний залізничний транспорт, залізниця, КІТ
Citation
Shynkarenko V., Zhuchyi L. Ontological suitability analysis of railway tracks for high-speed traffic. Computer Systems and Information Technologies. 2022. No. 3. P. 11– 21. DOI: 10.31891/csit-2022-3-2.