論文の概要、ライセンス

# (参考訳) 政策決定を支援する形状ファイルを用いた地理空間推論 [全文訳有]

Geospatial Reasoning with Shapefiles for Supporting Policy Decisions ( http://arxiv.org/abs/2106.04771v1 )

ライセンス: CC BY 4.0
Henrique Santos, James P. McCusker, Deborah L. McGuinness(参考訳) 政策は、意思決定をサポートするために複数のドメインに存在する権威ある資産である。 ドメインエンティティとその属性が特定の基準を満たすとき、どのようなアクションが許可されるか、推奨されるかを記述する。 地名間の距離や包摂関係を含む地理的規則を含む政策を見つけることは一般的である。 これらの位置のポリゴンはしばしば地理空間データセットにエンコードされる。 本稿では、OWL、PROV-O、GeoSPARQL標準を用いて、地理空間データセットからLinked Dataにデータを変換し、この表現を活用して、自動オントロジーベースのポリシー決定をサポートする方法を提案する。 我々は,この手法を位置情報に敏感な電波スペクトルポリシーに適用し,国勢調査データセットにおける無線送信者座標と政策規制地域との関係を同定した。 owl推論とgeosparqlを混合したポリシ評価パイプラインを用いて,無線スペクトラムドメインの専門家による一連の要件に従って,関連する地理空間関係を実装した。

Policies are authoritative assets that are present in multiple domains to support decision-making. They describe what actions are allowed or recommended when domain entities and their attributes satisfy certain criteria. It is common to find policies that contain geographical rules, including distance and containment relationships among named locations. These locations' polygons can often be found encoded in geospatial datasets. We present an approach to transform data from geospatial datasets into Linked Data using the OWL, PROV-O, and GeoSPARQL standards, and to leverage this representation to support automated ontology-based policy decisions. We applied our approach to location-sensitive radio spectrum policies to identify relationships between radio transmitters coordinates and policy-regulated regions in Census.gov datasets. Using a policy evaluation pipeline that mixes OWL reasoning and GeoSPARQL, our approach implements the relevant geospatial relationships, according to a set of requirements elicited by radio spectrum domain experts.
公開日: Wed, 9 Jun 2021 02:19:01 GMT

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翻訳結果

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英語(論文から抽出)日本語訳スコア
1 2 0 2 n u J 1 2 0 2 n u J 0.85
9 ] I A . s c [ 9 【私】 A! sc [ 0.65
1 v 1 7 7 4 0 1 v 1 7 7 4 0 0.85
. 6 0 1 2 : v i X r a . 6 0 1 2 : v i X r a 0.85
Geospatial Reasoning with Shapefiles for 形状ファイルを用いた地理空間推論 0.61
Supporting Policy Decisions Henrique Santos, James P. McCusker, and Deborah L. McGuinness 政策決定を支援する Henrique Santos, James P. McCusker, Deborah L. McGuinness 0.79
Rensselaer Polytechnic Institute, Troy NY, USA 12180 トロイ・ニューヨーク レンセリア工科大学 12180 0.53
Abstract. Policies are authoritative assets that are present in multiple domains to support decision-making. 抽象。 政策は、意思決定をサポートするために複数のドメインに存在する権威ある資産である。 0.65
They describe what actions are allowed or recommended when domain entities and their attributes satisfy certain criteria. ドメインエンティティとその属性が特定の基準を満たすとき、どのようなアクションが許可されるか、推奨されるかを記述する。
訳抜け防止モード: 彼らはどんなアクションを記述します ドメインエンティティとその属性が特定の基準を満たすときに許可または推奨される。
0.60
It is common to find policies that contain geographical rules, including distance and containment relationships among named locations. 地名間の距離や包摂関係を含む地理的規則を含む政策を見つけることは一般的である。 0.77
These locations’ polygons can often be found encoded in geospatial datasets. これらの位置のポリゴンはしばしば地理空間データセットにエンコードされる。 0.72
We present an approach to transform data from geospatial datasets into Linked Data using the OWL, PROV-O, and GeoSPARQL standards, and to leverage this representation to support automated ontology-based policy decisions. 本稿では、OWL、PROV-O、GeoSPARQL標準を用いて、地理空間データセットからLinked Dataにデータを変換し、この表現を活用して、自動オントロジーベースのポリシー決定をサポートする方法を提案する。
訳抜け防止モード: 本稿では,地理空間データセットから OWL を用いたLinked Data へのデータ変換手法を提案する。 PROV - O, GeoSPARQL標準とこの表現の活用 自動オントロジー – 基本方針決定をサポートする。
0.76
We applied our approach to locationsensitive radio spectrum policies to identify relationships between radio transmitters coordinates and policy-regulated regions in Census.gov datasets. 本手法を位置センシティブラジオスペクトラム政策に適用し,国勢調査データセットにおける無線送信者座標と政策規制地域との関係を同定した。 0.65
Using a policy evaluation pipeline that mixes OWL reasoning and GeoSPARQL, our approach implements the relevant geospatial relationships, according to a set of requirements elicited by radio spectrum domain experts. owl推論とgeosparqlを混合したポリシ評価パイプラインを用いて,無線スペクトラムドメインの専門家による一連の要件に従って,関連する地理空間関係を実装した。 0.74
1 Introduction Policies are commonly defined as decision-making assets that express one or more actions allowed or recommended under certain conditions. 1 はじめに 政策は一般に、特定の条件下で1つ以上の行動が許されるか推奨される意思決定資産として定義される。 0.66
In the radio communications domain, policies are created to help manage the use of a limited electromagnetic spectrum. 無線通信領域では、限られた電磁スペクトルの使用を管理するためにポリシーが作成される。 0.79
Many policies are location-specific, meaning that they are only applicable when the usage of the radio spectrum is to occur in specific geographic locations, as dictated by the policy. 多くの政策は位置特異的であり、その政策によって規定されるように、電波スペクトルの使用が特定の地理的な場所で起こる場合にのみ適用されることを意味する。 0.72
In the United States, the National Telecommunications and Information Administration Manual of Regulations and Procedures for Federal Radio Frequency Management 1 (NTIA Redbook ) is a compilation of regulatory policies that define the conditions organizations, systems, and devices must satisfy to compatibly share radio spectrum while minimizing interference. 米国では、国家電気通信情報管理マニュアル(national telecommunications and information administration manual of regulations and procedures for federal radio frequency management 1、ntia redbook)は、組織、システム、デバイスが干渉を最小限に抑えながら無線スペクトルを統一的に共有するために満たさなければならない条件を定義する規制政策の集成である。 0.68
Because policies in the NTIA Redbook regulate both commercial and federal spectrum usage, it is common to find military facilities, as well as regulations covering domestic and international locations. ntiaレッドブックの政策は商業用と連邦用の両方のスペクトルの使用を規制しているため、軍事施設や国内外の場所に関する規制を見つけるのが一般的である。 0.66
The US Census Bureau publishes geospatial datasets about the United States, its territories, and points of interest, in its Census.gov data portal. アメリカ合衆国国勢調査局は、アメリカ合衆国、その領土、および関心点に関する地理空間データセットをstatus.govデータポータルに掲載している。
訳抜け防止モード: アメリカ国勢調査局はアメリカ合衆国に関する地理空間データセットを公表している。 Census.gov データポータルにおけるその領域と関心点
0.79
The datasets contain high-definition polygons, usually in the shapefile [4] format, of many データセットには高定義ポリゴン(通常はシェープファイル[4]フォーマット)が含まれている。 0.68
1 http://bit.ly/NTIA_R edbook 1 http://bit.ly/NTIA_R edbook 0.45
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
locations referred by radio spectrum policies. 電波スペクトルポリシーで参照される場所。 0.64
Although this format is a popular choice for encoding geographical entities, its main use-case is to support data interchange among geographic information systems (GIS). このフォーマットは地理的エンティティを符号化するための一般的な選択肢であるが、主な用途は地理情報システム(GIS)間のデータ交換をサポートすることである。 0.70
The shapefile format usually requires the use of a GIS to allow operations over the data, including calculations and queries. シェープファイルフォーマットは通常、計算やクエリを含むデータ上の操作を可能にするためにGISを使用する必要がある。 0.75
Therefore, it is not very suitable for integrating with ontology-based applications. したがって、オントロジーベースのアプリケーションとの統合には適していない。 0.65
We present an approach to allow ontology-based applications to leverage geospatial data in formats not easily accessible or referred from within ontology constructs, and to use this data to perform geospatial calculations. 本稿では,オントロジーに基づくアプリケーションが,オントロジー構造内から容易にアクセスできない,あるいは参照できない形式で地理空間データを活用するためのアプローチを提案する。 0.73
We implemented the approach to support automated radio spectrum policy decisions. 自動電波スペクトル政策決定を支援するためのアプローチを実装した。 0.66
This is accomplished by representing Census.gov relevant polygons in the GeoSPARQL [5] vocabulary, and by defining OWL [9] classes that encode the policies’ location rules. これは、GeoSPARQL[5]ボキャブラリでCensus.govに関連するポリゴンを表現し、ポリシーのロケーションルールをエンコードするOWL[9]クラスを定義することで達成される。 0.70
A policy evaluation pipeline that mixes OWL reasoning and GeoSPARQL leverages this model to elicit spatial relationships, providing high-definition spatial calculations. OWL推論とGeoSPARQLを混合したポリシ評価パイプラインは、このモデルを利用して空間関係を抽出し、高定義空間計算を提供する。 0.60
This approach was evaluated to perform well in terms of coverage of geospatial requirements, as elicited by domain experts. このアプローチは、ドメインの専門家が提案した地理空間的要件のカバレッジの観点から、うまく機能するように評価された。
訳抜け防止モード: このアプローチが評価された ドメインの専門家が提案したように、地理空間的要件のカバレッジでうまく機能する。
0.56
It is implemented as part of the Dynamic Spectrum Access (DSA) Policy Framework [14], which was developed to serve as a machine-readable policy repository to support increased automation of policy evaluations. Dynamic Spectrum Access (DSA) Policy Framework[14]の一部として実装され、ポリシー評価の自動化を支援するために機械可読なポリシーリポジトリとして開発された。 0.80
2 Transforming Census.gov shapefiles transforming census.gov shapefiles (英語) 0.50
The majority of location-sensitive policies in the NTIA Redbook refer to these types of locations: military facilities, States, or Country. NTIAレッドブックにおける位置情報に敏感な政策の大半は、軍事施設、州、国といった種類の場所を指す。 0.59
Because the policies are originally authored in natural language, and targeted at spectrum managers, they refer to locations by their names (e g “Fairbanks”, “Camp Parks”), without a comprehensive definition of the boundaries of such regions. これらのポリシーは元々自然言語で書かれており、スペクトルマネージャをターゲットにしているため、それらの地域の境界を包括的に定義することなく、その名前で場所("fairbanks"、"camp parks"など)を参照する。 0.78
To support automation of policy decisions, it becomes crucial to encode and leverage the polygons for these relevant locations. 政策決定の自動化を支援するためには、ポリゴンをコード化し、利用することが重要である。 0.65
The Census Bureau is the United States agency that serves as the nation’s leading provider of quality data about its people and economy. 国勢調査局(英: census bureau)は、アメリカ合衆国国務省が国民と経済に関する品質データを提供する機関である。 0.72
Yearly, the agency publishes updated and authoritative geospatial datasets to provide meaning and context to statistical data the bureau produces. 毎年、局が生み出す統計データに意味と文脈を提供するため、更新および権威ある地理空間データセットを公開している。 0.59
Largely published in the shapefile format, the published data2 does include State boundaries and military installations, conveniently supporting our policy use-case. シェープファイル形式で大々的に公開されたデータ2には、ステートバウンダリと軍用インストレーションが含まれており、ポリシーユースケースを便利にサポートしています。
訳抜け防止モード: 主にシェープファイル形式で発行される。 公開されたdata2には、ステートバウンダリと軍のインスタレーションが含まれています。
0.57
The State dataset is composed of 56 polygons, representing the 50 U.S. States, District of Columbia, plus 5 U.S. territories. 州データセットは56個のポリゴンから構成されており、アメリカ50州、コロンビア特別区、および5つの合衆国領土を表している。 0.60
The military installation dataset has 859 polygons, describing information about airports, laboratories, training areas, etc. 軍事施設データセットには859の多角形があり、空港、研究所、訓練施設などに関する情報が記述されている。
訳抜け防止モード: 軍事施設データセットには859の多角形がある。 空港、研究所、訓練区域等の情報を記述する。
0.69
In addition to the polygons, the datasets contain some minimal metadata about the locations, including a unique ID, and a legal name. ポリゴンに加えて、データセットには、ユニークなIDや法的名前など、ロケーションに関する最小限のメタデータが含まれている。 0.74
We have applied the Semantic Extract, Transform, and Load-r (SETLr [12]) to these datasets. これらのデータセットにSemantic Extract, Transform, Load-r (SETLr [12])を適用した。 0.78
SETLr orchestrates ETL pipelines by the use of a script in Turtle format that defines data sources, extract and transform processes, and SETLrは、データソースを定義し、プロセスを抽出し変換するTurtleフォーマットでスクリプトを使用してETLパイプラインをオーケストレーションする。 0.72
2 https://www.census.g ov/programs-surveys/ geography/geographie s/ 2 https://www.census.g ov/programs-surveys/ geography/geographie s/ 0.29
mapping-files.html map-files.html 0.33
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
destination formats. 目的地のフォーマット 0.69
SETLr was executed in both geospatial datasets to extract shapes’ information and transform them into geographical features using the PROV-O [3] (prov:Location) and GeoSPARQL (geo:Feature, sf:Geometry) ontologies. SETLrは、両方の地理空間データセットで実行され、形状の情報を抽出し、PROV-O[3](prov:Location)とGeoSPARQL(geo:Featur e, sf:Geometry)オントロジーを使用して地理的特徴に変換する。 0.80
Because each phase of the ETL pipeline in SETLr is defined as an RDF resource, the complete provenance of how these geographical features came to be is maintained, thereby supporting the explanation of policy decisions in more complex scenarios where multiple locations sources are involved. SETLrのETLパイプラインの各フェーズはRDFリソースとして定義されているため、これらの地理的特徴の完全な証明が維持され、複数のロケーションソースが関与するより複雑なシナリオにおけるポリシー決定の説明がサポートされる。 0.80
3 Geospatial Reasoning on Radio Spectrum Policies 3 電波スペクトル政策における地理空間的推論 0.65
Geospatial reasoning is a crucial capability when evaluating policies. 地理空間的推論は政策を評価する上で重要な能力である。 0.55
Many policies, including those that regulate radio spectrum usage, are only applicable when their specified location rules are satisfied. 電波スペクトルの使用を制限するものを含む多くのポリシーは、特定の位置規則が満たされた場合にのみ適用される。 0.73
These locations include named locations that can be mapped to features from geospatial datasets, and polygons defined directly in the policy’s rules. これらのロケーションには、地理空間データセットから特徴にマッピングできる名前付きロケーションと、ポリシーのルールで直接定義されたポリゴンが含まれている。 0.67
Either way, location rules need to be correctly evaluated, taking into consideration which polygons the policy regulates, as well as coordinates that are subject to evaluation (e g where a radio transmission is to occur). いずれにしても、そのポリシーが規制するポリゴンと、評価対象の座標(例えば、無線送信が行われる場所)を考慮して、ロケーションルールを正しく評価する必要がある。 0.68
We designed the DSA Policy Framework [14] to serve as a machine-readable, radio spectrum policy repository that can be used to automatically process radio transmission requests. 我々は,dsaポリシーフレームワーク[14]を,無線送信要求の自動処理に使用可能な,可読性のある無線スペクトラムポリシーリポジトリとして機能するように設計した。 0.69
The framework utilizes the World Wide Web Consortium’s (W3C) OWL 2 and PROV-O, and the Open Geospatial Consortium’s (OGC) GeoSPARQL 1.0 standards as a modeling foundation of radio spectrum policies and involved entities. このフレームワークはworld wide web consortium(w3c)のowl 2とprov-o、open geospatial consortium(ogc)のgeosparql 1.0標準を無線スペクトルポリシーと関連するエンティティのモデリング基盤として利用している。 0.80
Figure 1 shows the RDF model of a transmission request within the DSA Policy Framework. 図1は、DSAポリシーフレームワーク内の送信要求のRDFモデルを示しています。 0.79
Transmission requests are defined as prov:Activity, with the associated requester as a prov:Agent. 送信要求はprov:Activityとして定義され、関連する要求者はprov:Agentとして定義される。 0.48
Attributes that further characterize the transmission are represented using either PROV-O (including the location attribute) or a domain ontology. 送信をさらに特徴付ける属性は、PROV-O(位置属性を含む)またはドメインオントロジーで表される。 0.74
Coordinates in which requesters are located are represented as Well-Known Text (WKT) [2] string, and expressed using the geo:asWKT predicate. リクエストが配置されたコーディネートはWell-Known Text (WKT) [2] stringとして表現され、geo:asWKT述語を使って表現される。 0.69
Fig. 1. The DSA request model フィギュア。 1. DSA要求モデル 0.64
To allow the evaluation of the relationships between coordinates from transmissions and policy-regulated locations, we have pursued the representation of these locations as an OWL ontology where classes represent policy locations. 伝達系からの座標と政策規制位置の関係性を評価するために,クラスが政策位置を表すOWLオントロジーとして,これらの位置の表現を追求した。 0.76
To Agent (Requester)Activity (Action)GenericJTRS_ RadiowasAssociatedWi thxsd:dateTimeendedA tTimeLocationatLocat ionhasAttributeFrequ encyRangeTransmissio nPOINT(-114.23 33.20)asWKTstartedAt Time へ agent (requester)activity (action)genericjtrs_ radiowasassociatedwi thxsd:datetimeendeda ttimelocationatlocat ionhasattribute frequencyrangetransm issionpoint(-114.23 33.20)aswktstartedat time 0.47
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
exemplify this approach, we will use the second provision of the US91 policy from the NTIA Redbook, which reads (with adaptations): このアプローチを例示すると、NTIA RedbookのUS91ポリシーの第2条項を使用します。 0.51
“In the sub-band 1761-1780 MHz, Federal earth stations in the space operation service may transmit at the following 25 sites and non-Federal base stations must accept harmful interference caused by the operation of these earth stations: Fairbanks, Camp Parks, ... .” 1761-1780mhzサブバンドでは、宇宙運用局の連邦地球ステーションは以下の25箇所で送信することができ、非連邦基地局はこれらの地球ステーションの運用による有害な干渉を受けなければならない:フェアバンクス、キャンプパーク、...」 0.70
Besides the policy text itself, which explicitly lists 25 sites where the policy is applicable, US91 is listed in the NTIA Redbook under the United States table, because it is only applicable in the US and not internationally. 政策が適用される25の場所を明示的にリストアップするポリシーテキストの他に、US91はアメリカにおいてのみ適用され、国際的には適用されないため、NTIAレッドブックにリストされている。 0.76
Listing 1 shows the representation of the involved locations for supporting this policy. リスト1は、このポリシーをサポートするための関連する場所の表現を示している。 0.59
Lines 1-7 define the USLocation class for expressing the entire United States land. 1-7号線はアメリカ合衆国全土を表現するためにUSローカライズ・クラスを定義している。 0.50
This class is defined as a prov:Location and is a union of all States, District of Columbia, and territories from the appropriate Census.gov dataset, using the geo:sfWithin predicate from GeoSPARQL. このクラスは prov:location として定義され、geosparql の geo:sfwithin 述語を使用して、適切な census.gov データセットからすべての州、コロンビア特別区、および領域の結合である。 0.79
Similarly, lines 9-16 extend this class to express the specific locations the above policy regulates, this time using features from the military facilities Census.gov dataset. 同様に、9-16号線はこのクラスを拡張して上記のポリシーが規定する特定の場所を表現し、今回は軍事施設のstatus.govデータセットの特徴を用いている。 0.59
prov:Location and (geo:sfWithin STATE_01 or geo:sfWithin STATE_02 or ... prov:Location and (geo:sfWithin STATE_01 or geo:sfWithin STATE_02 or ... 0.87
EquivalentTo: EquivalentTo: 0.85
1 Class: USLocation 2 3 4 5 6 7 8 9 Class: US91-2-c_Location 1級:USLocation 2 3 4 6 7 8 9級:US91-2-c_Location 0.60
EquivalentTo: EquivalentTo: 0.85
SubClassOf: SubClassOf: 0.85
prov:Location 10 11 12 13 14 15 16 prov:場所 10 11 12 13 14 15 16 0.81
USLocation and ( (geo:sfWithin value Fairbanks) or (geo:sfWithin value CampParks) or ... USLocation and (geo:sfWithin value Fairbanks) または (geo:sfWithin value CampParks) 0.73
SubClassOf: USLocation SubClassOf:USLocatio n 0.78
Listing 1. OWL expression of part of the US91 policy in Manchester syntax リスト1。 マンチェスター構文におけるUS91ポリシーの一部のOWL表現 0.72
3.1 Evaluating geospatial rules in policies 3.1 政策における地理空間規則の評価 0.59
To evaluate coordinates in transmission requests with policy-regulated locations, we used the GeoSPARQL function predicates embedded in SPARQL queries, as seen in Listing 2. ポリシー規制されたロケーションでの送信要求の座標を評価するために、我々はGeoSPARQL関数をSPARQLクエリに埋め込んだ。 0.74
The implemented queries focus on the within and distance relationships. 実装されたクエリは、内部と距離の関係に注目します。 0.48
The queries infer triples in the format :req location geo:sfWithin :NAMED LOCATION, or as a distance attribute with the numerical distance as a value and in relation to some named location. クエリは、フォーマット:req location geo:sfWithin :NAMED LOCATION、あるいは数値距離を値として、名前付き位置に関して、距離属性として3つを推論する。 0.75
1 FILTER(geof:sfWithin ({{WKT_STR}}ˆˆgeo:wktLiteral, ?wkt)) 2 BIND(geof:distance({{WKT_STR}}ˆˆgeo:wktLiteral, ?wkt, 3 1 FILTER(geof:sfWithin ({{WKT_STR}}</geo:wktLiteral, ?wkt)) 2 BIND(geof:distance({{WKT_STR}}</geo:wktLiteral, ?wkt, 3) 0.81
units:kilometer) AS ?distance) 単位:キロメートル)AS?距離) 0.68
Listing 2. GeoSPARQL statements to elicit select geospatial relationships. 背番号2。 geosparqlステートメント 地理空間的関係を選択する。 0.61
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
The inferred triples are asserted back into the transmission request RDF model, which then gets reasoned over by an OWL reasoner. 推定された三重項は送信要求RDFモデルにアサートされ、OWL推論器によって引き継がれる。 0.59
Using those inferred assertions, the location specified in the request can now be correctly reasoned to belong to one or more location classes, such as those in Listing 1. これらの推論されたアサーションを使用して、リクエストで指定されたロケーションは、リスト1のような1つ以上のロケーションクラスに属するように正しく推論できる。 0.73
To exemplify this process, the coordinates for the request in Figure 1 are located in Arizona. このプロセスの例を示すために、図1にあるリクエストの座標がアリゾナにあります。 0.68
Because US91’s second provision does not include any Arizona locations, no triple linking the request location to one of the policy’s locations would be inferred. us91の第2条はアリゾナの場所を含まないため、リクエストの場所とポリシーの場所の1つをつなぐトリプルは推定されない。 0.61
But, a triple linking the request location to the State of Arizona would exist (:req location geo:sfWithin :STATE 04). しかし、要求された場所をアリゾナ州にリンクさせる3つの方法が存在する(req location geo:sfWithin :STATE 04)。 0.80
In this setting, the request location would be reasoned to belong to the USLocation class, but not to the US91-2-c Location class, indicating that the transmission is to occur in the United States, but the second provision of US91 is not applicable. この設定では、リクエストロケーションはuslocationクラスに属するが、us91-2-cロケーションクラスには属さないと判断され、米国内で送信が行われることを示唆するが、us91の第2条は適用されない。 0.82
Conversely, if the request in Figure 1 is modified to a coordinate within the “Fairbanks” named location, a triple :req location geo:sfWithin :Fairbanks will exist. 逆に、図1の要求が “Fairbanks” という名前のロケーション内の座標に修正されると、三重位置ジオ:sfWithin :Fairbanks が存在します。 0.80
Therefore, the request location will be reasoned to belong to the US91-2-c Location class, making the second provision of US91 applicable. したがって、要求された場所はUS91-2-cロケーションクラスに属し、US91の第2条項が適用される。 0.77
4 Evaluation We worked with radio spectrum domain experts to elicit a set of geographical requirements that a machine-readable policy model needs to support. 4 評価 無線スペクトルドメインの専門家と共同で、機械可読ポリシーモデルがサポートするべき地理的要件のセットを解明しました。 0.72
They appear in bold in the first column of Table 1. 表1の第1列に大胆に現れる。 0.62
The table contains columns for Policy Representation and Request Evaluation. 表には、ポリシー表現と要求評価のコラムが含まれている。 0.59
“Yes” indicates that the policy construct is either Relevant or it has been fully addressed and Implemented. yes”は、ポリシー構成が関連しているか、あるいは完全に対処され、実装されているかを示しています。
訳抜け防止モード: 「はい」とは ポリシー構成は関連性があるか、完全に対処され実装されました。
0.68
“Partial” indicates that the current implementation meets a simplified requirement. パート”は、現在の実装が単純化された要件を満たすことを示す。 0.51
Locations Named locations Relative locations Polygons/Circles 所在地 名称はPolygons/Circles。 0.53
Geographical rules Specific location List of locations 地理規則 特定所在地一覧 0.63
Policy Representation Request Evaluation Relevant Implemented Relevant Implemented 政策表示要求評価関連実装実装 0.63
yes yes yes はい はい はい はい 0.66
yes yes yes partial はい はい はい partial~ 0.73
yes yes yes yes yes yes はい はい はい はい はい はい はい 0.71
yes yes yes partial yes はい はい はい 部分的 はい 0.69
yes yes Table 1. Geospatial semantics coverage はい はい 表1。 地理空間意味論 0.67
Most policies refer to locations by names or by coordinates (points, polygons, and circles), but sometimes a location is expressed in relation to another location. ほとんどの政策は位置を名前または座標(点、多角形、円)で表すが、ある場所が別の場所に関連して表現されることもある。 0.74
Currently, relative locations have been constrained to the ones expressed using the distance relationship. 現在、距離関係を用いて表されるものと相対的な位置は制約されている。 0.63
Geographical rules are defined in terms of the requester being in a location or a list of locations. 地理的規則は、要求者が場所または場所のリストにあるという観点で定義される。 0.76
Our approach implements these constructs using the geo:sfWithin predicate and OWL unions. 提案手法は Geo:sfWithin predicate と OWL union を用いてこれらの構造を実装している。 0.64
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
5 Related Work The works in [11,13] proposed approaches for converting geospatial content to RDF, using mapping languages and ETL pipelines. 5 関連作業 11,13]では、マッピング言語とETLパイプラインを使用して地理空間コンテンツをRDFに変換するアプローチが提案されている。
訳抜け防止モード: 5 関連作業 1113 ] における地空間コンテンツを RDF に変換するための手法の提案 マッピング言語とETLパイプラインを使用する。
0.73
The work in [6] allows the access of geospatial datasets, including shapefiles, using an ontology-based data access approach. 6]での作業は、オントロジーベースのデータアクセスアプローチを使用して、シェープファイルを含む地理空間データセットへのアクセスを可能にする。 0.65
Our conversion relied on SETLr, which enables the data conversion of geospatial data to RDF similar to the first two approaches, but also allows the maintenance of data transformation provenance. 我々の変換はSETLrに依存しており、最初の2つのアプローチと同様に地理空間データのRDFへのデータ変換が可能であるが、データ変換の出所の維持も可能である。 0.71
This maintenance is important in this use-case for supporting the explanation of policy decisions. このメンテナンスは、政策決定の説明を支持するユースケースにおいて重要です。 0.69
XACML 3.0, the eXtensible Access Control Markup Language [1], is a wellknown policy language and de facto standard for representing attribute-based access control (ABAC) [10] policies and requests. XACML 3.0(eXtensible Access Control Markup Language [1])は、属性ベースのアクセス制御(ABAC) [10]ポリシーとリクエストを表現するための、よく知られたポリシー言語であり、事実上の標準である。
訳抜け防止モード: XACML 3.0、eXtensible Access Control Markup Language [1 ] 有名な政策言語であり 事実上の標準です 属性 - ベースのアクセス制御 (ABAC ) [ 10 ] ポリシーとリクエストを表す。
0.84
Importantly, XACML provides a reference architecture for centralizing access control and a process model for evaluating requests against existing policies that inform the design of access control systems across domains and technologies. 重要なことは、XACMLはアクセス制御を集中化するためのリファレンスアーキテクチャと、ドメインや技術間でアクセス制御システムの設計を通知する既存のポリシーに対する要求を評価するプロセスモデルを提供する。 0.79
Thi [15] proposes an OWLbased extension to XACML to support a generalized, context-aware, role-based access control (RBAC) model, providing Spatio-temporal restrictions and conforming with the NIST RBAC standard [8]. Thi [15]は、汎用的、コンテキスト対応、ロールベースのアクセス制御(RBAC)モデルをサポートし、時空間制限を提供し、NIST RBAC標準[8]に準拠したOWLベースのXACML拡張を提案する。
訳抜け防止モード: Thi [ 15 ] は一般化をサポートする OWL ベースの XACML 拡張を提案する。 context - aware, role - based access control (RBAC ) model Spatio - 時間的制限を提供し、NIST RBAC標準 [8 ]に準拠します。
0.79
Their work augments the XACML architecture with new functions and data types. 彼らの仕事は、XACMLアーキテクチャを新しい関数とデータ型で強化する。 0.72
Our approach combines OWL, PROV-O, and GeoSPARQL to encode geospatial features, and an OWL reasoner to realize location class memberships. 位置空間特徴を符号化するためにOWL, PROV-O, GeoSPARQLと位置クラスメンバシップを実現するOWL推論器を組み合わせる。 0.64
Our representation builds on previous work by matching the cross-domain policy expression semantics of XACML, extending it with the capacity to express rich Spatio-temporal restrictions, enabling the implementation of a wide variety of attribute-based policies across domains. 我々の表現は、XACMLのドメイン間ポリシー表現セマンティクスをマッチングし、リッチな時空間制限を表現する能力に拡張することで、ドメイン間のさまざまな属性ベースのポリシーの実装を可能にした。 0.74
6 Conclusion This paper presents an approach for leveraging geographical features, originally in shapefiles, to support policy decisions. 6 結論 本稿では,もともと形状ファイルの地理的特徴を活かして政策決定を支援する手法を提案する。 0.74
In the radio spectrum domain, it is commonplace for policies to regulate the usage of the spectrum in specific locations, therefore requiring spatial reasoning to identify relationships between radio transmitters’ coordinates and policy-regulated regions. 電波スペクトル領域では、特定の場所でのスペクトルの使用を規制する政策が一般的であり、そのため、無線送信機の座標と政策規制領域の関係を識別するために空間的推論が必要である。 0.76
This approach is an integral part of the DSA Policy Framework, which is functioning as a prototype policy management system in support of spectrum sharing operations. このアプローチは、スペクトル共有操作をサポートするためのプロトタイプポリシー管理システムとして機能するDSAポリシーフレームワークの不可欠な部分である。 0.78
Future work involves the research and development of the application of more spatial relationships, including relative locations. 将来の研究には、相対的な位置を含むより空間的な関係の応用の研究と開発が含まれる。 0.69
Besides, in other policy publications, we have encountered locations that are expressed in unusual shapes. また、他の政策出版物では、特異な形で表現される場所に遭遇している。 0.66
These include paths, cones, and altitudes. これには道、円錐、高度が含まれる。 0.56
More research is necessary to assess the impact in both modeling and reasoning, should we pursue this line of work. モデリングと推論の両方への影響を評価するためには、さらなる研究が必要である。 0.65
Finally, we are generalizing the approach to beyond radio spectrum policies by initially supporting practitioners from multiple domains in the creation of policies utilizing terminology and entities in domain knowledge graphs [7]. 最後に、ドメイン知識グラフで用語と実体を利用するポリシーの作成において、まず複数のドメインから実践者をサポートすることにより、無線スペクトルポリシーを超えてアプローチを一般化します [7]。 0.70
Acknowledgements. This work is partially funded through the National Spectrum Consortium (NSC) project number NSC-17-7030. 承認。 この研究はナショナル・スペクトラム・コンソーシアム (NSC) プロジェクト番号 NSC-17-7030 によって部分的に資金提供されている。 0.53
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
References 1. eXtensible Access Control Markup Language (XACML) Version 3.0. http:// docs.oasis-open.org/ xacml/3.0/xacml-3.0- core-spec-os-en.html 2. 参考文献 1. eXtensible Access Control Markup Language (XACML) Version 3.0. http:// docs.oasis-open.org/ xacml/3.0/xacml-3.0- core-spec-os-en.html 2.0 0.53
ISO/IEC 13249-3:2016 Information technology — Database languages — SQL mul- ISO/IEC 13249-3:2016 情報技術 - データベース言語 - SQL mul 0.72
timedia and application packages — Part 3: Spatial timediaとアプリケーションパッケージ - Part 3: 空間 0.76
3. PROV-O: The PROV Ontology, https://www.w3.org/T R/prov-o/ 4. 3. PROV-O: PROV Ontology, https://www.w3.org/T R/prov-o/ 4。 0.68
ESRI Shapefile Technical Description (1998), https://www.esri.com / ESRI Shapefile Technical Description (1998), https://www.esri.com / 0.78
Library/Whitepapers/ Pdfs/Shapefile.pdf Library/Whitepapers/ Pdfs/Shapefile.pdf 0.24
5. Battle, R., Kolas, D.: Enabling the geospatial Semantic Web with Parliament and 5. Battle, R., Kolas, D.: Enabling the geospatial Semantic Web with Parliament 0.83
GeoSPARQL. geosparql。 0.56
Semantic Web 3(4), 355–370 (2012) Semantic Web 3(4), 355–370 (2012) 0.92
6. Bereta, K., Xiao, G., Koubarakis, M.: Ontop-spatial: Ontop of geospatial 6. Bereta, K., Xiao, G., Koubarakis, M.: Ontop-spatial: Ontop of geospatial 0.92
databases. Journal of Web Semantics 58, 100514 (2019) データベース。 Journal of Web Semantics 58, 100514 (2019) 0.82
7. Falkow, M., Santos, H., McGuinness, D.L. 7. Falkow, M., Santos, H., McGuinness, D.L。 0.91
: Towards a Domain-Agnostic Com- ドメイン・アグノスティック・コムを目指して 0.29
putable Policy Tool. 配置可能なポリシーツール。 0.64
In: ESWC 2021 Posters and Demos Track (2021) In: ESWC 2021 Posters and Demos Track (2021年) 0.89
8. Ferraiolo, D.F., Kuhn, D.R. 8. Ferraiolo, D.F., Kuhn, D.R. 0.83
: Role-Based Access Controls. 役割ベースのアクセス制御。 0.75
In: 15th National Com- in: 15th national com- 0.81
puter Security Conference (2009) puter security conference (2009) 0.83
9. Grau, B.C., Horrocks, I., Motik, B., Parsia, B., Patel-Schneider, P., Sattler, U.: OWL 2: The next step for OWL. 9. Grau, B.C., Horrocks, I., Motik, B., Parsia, B., Patel-Schneider, P., Sattler, U.: OWL 2: 次のステップはOWLである。 0.88
Journal of Web Semantics 6(4), 309–322 (2008) 10. Journal of Web Semantics 6(4), 309–322 (2008) 10。 0.87
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Computer 48(2), 85–88 (2015) computer 48(2), 85-88 (2015) 0.87
11. Kyzirakos, K., Savva, D., Vlachopoulos, I., Vasileiou, A., Karalis, N., Koubarakis, M., Manegold, S.: GeoTriples: Transforming geospatial data into RDF graphs using R2RML and RML mappings. 11. Kyzirakos, K., Savva, D., Vlachopoulos, I., Vasileiou, A., Karalis, N., Koubarakis, M., Manegold, S.: GeoTriples: R2RMLとRMLマッピングを使用して地理空間データをRDFグラフに変換する。 0.88
Journal of Web Semantics 52-53, 16–32 (2018) Journal of Web Semantics 52-53, 16-32 (2018) 0.81
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