2022 Fiscal Year Research-status Report
Developing A Product Risk Information Ontology for Society 5.0
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20K12077
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
張 坤 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (70784263)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | オントロジー / 製品事故 / LD（Linked Data） / RDF / ソサエティー5.0 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究実施計画における令和４年度の目標は、前年度得られたメタデータオントロジー（PIED-Onto: Product Injury Event Description Ontology）をLD化するためRDFデータモデルを設計することである。具体的な実施手順は次の５段階からなる。①異なる三つの製品事故DB（事故情報データバンクシステム；NITE事故情報検索；キッズデザインの輪）からランダムに製品事故デー100件づつを抽出した。②これら三つのDBの情報の特徴，相互関係を考察してDynamic PIED-Ontoを設計した。③RDFデータモデル（RDFでは主語（subject）、述語（predicate）；目的語（object）という３つのリソースの組み合わせが最小単位となっていて、それをトリプルと呼ぶ）を設計した。④オントロジーエディターProtegeを用いて③のモデルを可視化した。⑤RDF化データ用クエリ言語SPARQLを用いて検索結果を検証した。
研究成果は、「Construction of injury process from Japanese consumer product narrative injury data using an ontology-based method」及び「PARI-KB: Product accident risk information knowledge base and its applications」と題する2編の英文論文にまとめ、国際学術ジャーナルに投稿し、現時点では審査中である。
そのほか、多様な製品リスク情報の一つとして、従来の製品事故情報に加えて、国土交通省に保有している三種類の自動車リスク情報(不具合情報、リコール情報、事故・火災情報、合計19万件）のデータの整理と再編集を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度においては、昨年度開発したメタデータオントロジであるPIED-OntoとLD（Linked Data）技術を利用して、三種類の製品事故DBを統合し，事故情報の動態的な変化を記述するためのDynamic PIED-Ontoを設計した。また、R４年度の解決目標課題中の「課題３：LDのRDFデータモデルの設計」に関しては、RDFデータモデル上の主語（subject）と目的語（object）にあたる１９個データ項目（例：品目、型式番号、事故発生日など）をProtegeを用いてclassesとして作成し、データ間の関係性を示すために用いられる述語（ predicate ）にあたる１９項目の述語表現（例：has a 品目；has a 型式番号など ）を記述するためobject propertyを作成した。更に、その有効性をApache Jena FusekiというRDFストアによって検証した。これにより、昨年度計画したDynamic PIED-Ontoを開発するという挑戦課題も，またR4年度に解決すべき課題とした課題３もほぼ解決した。
また、これまで研究対象としてきた製品リスク情報とは異なる三つの自動車リスク情報の整理と再編集を行うことにより、より多様な製品リスク情報を包含してオントロジーモデルを充実するという研究課題も推進した。
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| Strategy for Future Research Activity |
製品リスク情報オントロジーの応用システムの試作というR5年度の目標に向けて、多様な製品リスク情報DBの知識統合を実現するためには、実証実験用の適当なかつ高品質なサンプルデータの作成が必要となると考えている。これに対して、NITE事故DBを中心にして、製品の品目別や事故発生パターン別による高品質なサンプルデータを選別する作業を行う。
また、R4年度に新たに追加した自動車リスク情報との統合利用を実現するため、PIED-Ontoに自動車リスク情報に関する項目の追加や標準語彙の作成作業を行う予定である。
最後に、データマイニングの専用ツールであるSPSS Modeler Authorizedを用いて、本研究を通じて開発したPIED-Ontoの有用性や有効性の検証する課題を進めていく。
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| Causes of Carryover |
R4年度では、新型コロナウイルスで、国際会議に投稿したが、海外出張の実施はできなかったため、次年度使用額を生じた。次年度の使用額を主に検証用データ作成の人件費として使用する予定である。
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Research Products
(1 results)
