論文の概要: A Framework and Prototype for a Navigable Map of Datasets in Engineering Design and Systems Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.15722v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 17:08:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:06.910493
• Title: A Framework and Prototype for a Navigable Map of Datasets in Engineering Design and Systems Engineering
• Title（参考訳）: エンジニアリング設計とシステム工学におけるデータセットのナビゲート可能なマップのフレームワークとプロトタイプ
• Authors: H. Sinan Bank, Daniel R. Herber,
• Abstract要約: 本稿では,EDSEにおけるデータセットマップの体系的枠組みを提案する。 このフレームワークは、ドメイン、ライフサイクルステージ、データタイプ、フォーマットによってエンジニアリングデータセットを分類するために設計された多次元分類に基づいており、顔の発見を可能にしている。 現在のデータランドスケープの分析では、初期段階の設計とシステムアーキテクチャにおける未表現領域(データ砂漠')と、予測保守と自律システムにおける比較的よく表現された領域(データオーセ'')が明らかにされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The proliferation of data across the system lifecycle presents both a significant opportunity and a challenge for Engineering Design and Systems Engineering (EDSE). While this ``digital thread'' has the potential to drive innovation, the fragmented and inaccessible nature of existing datasets hinders method validation, limits reproducibility, and slows research progress. Unlike fields such as computer vision and natural language processing, which benefit from established benchmark ecosystems, engineering design research often relies on small, proprietary, or ad-hoc datasets. This paper addresses this challenge by proposing a systematic framework for a ``Map of Datasets in EDSE.'' The framework is built upon a multi-dimensional taxonomy designed to classify engineering datasets by domain, lifecycle stage, data type, and format, enabling faceted discovery. An architecture for an interactive discovery tool is detailed and demonstrated through a working prototype, employing a knowledge graph data model to capture rich semantic relationships between datasets, tools, and publications. An analysis of the current data landscape reveals underrepresented areas (``data deserts'') in early-stage design and system architecture, as well as relatively well-represented areas (``data oases'') in predictive maintenance and autonomous systems. The paper identifies key challenges in curation and sustainability and proposes mitigation strategies, laying the groundwork for a dynamic, community-driven resource to accelerate data-centric engineering research.
• Abstract（参考訳）: システムライフサイクルにまたがるデータの拡散は、エンジニアリングデザインとシステムエンジニアリング(EDSE)にとって大きな機会と課題の両方をもたらします。 この‘デジタルスレッド’はイノベーションを促進する可能性があるが、既存のデータセットの断片的でアクセス不能な性質は、メソッドの検証を妨げ、再現性を制限し、研究の進展を遅らせている。 確立されたベンチマークエコシステムの恩恵を受けるコンピュータビジョンや自然言語処理のような分野とは異なり、エンジニアリング設計の研究は小さな、プロプライエタリ、アドホックなデータセットに依存していることが多い。 本稿では,EDSE における ``Map of Datasets' の体系的フレームワークを提案することで,この問題に対処する。 フレームワークは、ドメイン、ライフサイクルステージ、データタイプ、フォーマットによってエンジニアリングデータセットを分類するために設計された多次元分類に基づいており、顔の発見を可能にします。 インタラクティブな発見ツールのアーキテクチャは、作業プロトタイプを通じて詳細に説明され、データセット、ツール、出版物間のリッチなセマンティックな関係をキャプチャするために知識グラフデータモデルを使用する。 現在のデータランドスケープの分析では、初期段階の設計とシステムアーキテクチャにおける未表現領域(`data deserts'')と、予測保守と自律システムにおける比較的よく表現された領域(`data oases'')が明らかになっている。 本稿では、キュレーションとサステナビリティにおける重要な課題を特定し、データ中心エンジニアリング研究を加速する動的なコミュニティ主導のリソースの基盤となる緩和戦略を提案する。

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