POSSIBILIDADE DE MAPEAMENTO DAS CLASSES DOS SISTEMAS INDUSTRIAIS DE KIEFFER E DA PCF DA AQPC UTILIZANDO O PROGRAMA PROTÉGÉ.

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1 2, 3 e 4 de Julho de 2009 ISSN POSSIBILIDADE DE MAPEAMENTO DAS CLASSES DOS SISTEMAS INDUSTRIAIS DE KIEFFER E DA PCF DA AQPC UTILIZANDO O PROGRAMA PROTÉGÉ. Adriana Cristina Becegato PUCPR Alfredo Iarozinski Neto PUCPR Resumo Para o acesso de base de conhecimentos, a utilização de taxonomias e ontologias contribui na identificação de uma forma de empregar ferramentas e de desenvolver processos. Esse artigo tem como objetivo mostrar uma possibilidade de mapeamentto através (i) do modelo de Kieffer, referente à proposta de classificação de produtos elaborados nas principais classes dos sistemas industriais; e (ii) da estrutura do processo de classificação, baseada na APQC, utilizando o programa Protégé. Para isso serão abordados conceitos, formas de utilização e características de ontologias e taxonomias. Também serão mostradas as Classes de Sistemas Industriais; proposta por Kieffer e a Estrutura de Processo de Classificação do Centro Americano de Produtividade e Produto. Além de abordar informações referentes sobre o sistema Protégé. A pesquisa será realizada através de pesquisa bibliográfica. A contribuição proposta nesse artigo é de sugerir uma possibilidade de modelagem base/padrão para empresas. Sendo assim o artigo apresentou como resultado conceitos sobre ontologias, taxonomias; mostrou Classes de Sistemas Industriais e a PCF e apresentou informações referentes ao sistema Protégé; sugerindo a possibilidade de mapeamento através do mesmo. Palavras-chaves: Key-words: ontologies, taxonomy, mapping, Protégé.

2 1. INTRODUÇÃO A ontologia busca o significado do que se esta pesquisando e construí-la é um exercício de conhecimento. É necessário saber o tipo de ontologia que se deseja construir e construí-la através da engenharia ontológica. A taxonomia é uma forma de classificação que iniciou com a classificação de seres vivos e se ampliou. Em 1986, Kieffer propôs uma classificação de produtos elaborados nas principais classes dos sistemas industriais. Uma das melhores estruturas ontológicas para classificação de Processos é a Estrutura de Processo de Classificação (Process Classification Framework - PCF) do Centro Americano de Produtividade e Produto (American Productivity and Product Center - APQC) (APQC, 1996), empregado como base para organizar o conhecimento das práticas. Para estudar as taxonomias e ontologias é importante entender os significados de ambas. Esse artigo tem como objetivo mostrar uma possibilidade de mapeamento através do modelo de Kieffer e da PCF, utilizando o programa Protégé. Na seção 2 e 3 são apresentados definição, classificação, tipos, formas de utilização, reutilização, características, princípios e classificações de ontologias e de taxonomias. Na seção 4 são mostradas as principais classes de sistemas industriais proposta por Kieffer e a PCF baseada na APQC. Na seção 5 é descrito algumas informações sobre o programa Protégé e uma possibilidade de mapeamento das duas classificações utilizando o mesmo. E finalmente na seção 6 são feitas as considerações finais. 2. ONTOLOGIAS Nessa seção será abordada definição de ontologia na visão de alguns autores, além de classificação, tipos e formas de utilização e reutilização de ontologias DEFINIÇÃO DE ONTOLOGIAS Referências e contradições sobre ontologias e seus níveis de abstração podem ser encontradas desde a Grécia, onde ontologia significa onto ser e logos palavra categoria. 2

3 Para a organização da informação significa conceituação explícita da intenção de representar (ALMEIDA; BAX, 2003). Da mesma forma Studer, Benjamins, Fensel (1998) abordam que o termo ontologia vem da filosofia onde é empregado para descrever a existência dos seres no mundo. Nas últimas décadas, a palavra ontologia recebeu várias definições, no entanto, a que caracteriza melhor sua essência é de que, a mesma é uma especificação formal e explícita de um conceito de uso geral extraída de fatos que ocorrem no mundo. Onde, explicito é algo definido especificamente, formal, o que a máquina pode ler, excluindo-se, porém, a linguagem natural que não é confidencial, mas que é aceita por um grupo. Quase todas as ontologias disponíveis têm o objetivo de modelar o conhecimento estático do domínio, ao contrário do conhecimento dinâmico do raciocínio. Em geral, uma ontologia busca capturar o conhecimento válido. As ontologias se diferem a respeito das taxonomias: como uma rica estrutura interna e como reflexo de algum consenso. Sendo assim, ontologias são especificações do discurso entre agentes múltiplos no formulário de um vocabulário compartilhado. Dentro da inteligência artificial, as ontologias são necessárias para os agentes comunicarem sem ambigüidade a pesquisa sobre a reusabilidade de bases de conhecimento. Ontologias podem incluir taxonomias dependendo da especificação particular (O'LEARY, 2004) CLASSIFICAÇÃO E TIPOS DE ONTOLOGIAS De acordo com USCHOLD (1996) uma ontologia pode ser classificada considerando: (1) o propósito para que é determinada; (2) o grau de significado e formalidade de definição de seu vocabulário; (3) e a natureza do assunto. No primeiro item, a ontologia pode ser classificada com relação à: comunicação entre as pessoas e a organização; interoperabilidade entre sistemas; e apoio à engenharia de software. No segundo, como: altamente informal e expressa em linguagem natural; semi-informal, expressa de maneira restrita e estruturada de linguagem natural, de forma a aumentar a clareza e diminuir a ambigüidade; semiformal: expressa formalmente em uma linguagem definida; e rigorosamente formal. E no terceiro e principal item com: relação ao propósito para o qual ela é definida, e aqui ela ainda é subdividida em: ontologias de domínio; de tarefas; e de representação. 3

4 As ontologias do domínio capturam o conhecimento válido para um tipo particular de domínio e fornecem vocabulário sobre conceitos, relacionamentos existentes e sobre as atividades e regras que os governam (STUDER, BENJAMINS E FENSEL, 1998). A ontologia de tarefa deve permitir o reuso e compartilhamento do conhecimento. ZLOT (2002) descreve a ontologia de tarefa como o vocabulário de descrição de uma estrutura de resolução de problemas das tarefas existentes do domínio da aplicação, o que pode ser obtido analisando as estruturas de tarefas de problemas do mundo real. Uma ontologia de tarefa é composta por taxonomias, sistema hierárquico de conceitos e; axiomas, que estabelecem regras e princípios sobre estes conceitos. E seus objetivos são: - providenciar primitivas amigáveis para os usuários descreverem suas tarefas com facilidade; - autorizar o sistema simular o Processo de solução do problema no nível conceitual e mostrar aos usuários o Processo no nível conceitual e; - permitir ao sistema a descrição da tarefa executável através da tradução para código. As ontologias de representação não contêm domínio particular e definem conceitos como frames, expressando o conhecimento de maneira orientada a objeto ou baseada em frame (STUDER, BENJAMINS E FENSEL, 1998) UTILIZAÇÃO DE ONTOLOGIAS O autor de uma ontologia tem a função de analisar o conhecimento sobre a solução do problema e construir uma ontologia de tarefa que possa ser facilmente utilizada pelos usuários. Uma das principais vantagens da ontologia de tarefa é que ela não especifica apenas o contexto em que os conceitos do domínio serão utilizados, mas também o esqueleto do Processo de solução do problema (IKEDA et al., 1998). Além disso, a popularidade das ontologias está no fato de que elas propõem: uma compreensão compartilhada e comum de algum domínio que possa ser comunicado através de pessoas e de computadores, além de compartilhar idéias de desenvolver uma biblioteca de ontologias reusáveis com um formalismo padrão. As razões para a utilização de ontologias é a possibilidade de compartilhar a mesma estrutura de informação entre pessoas e agentes de software; permitir o reuso do conhecimento do domínio; separar o conhecimento do domínio 4

5 do conhecimento operacional; e analisar o conhecimento do domínio (STUDER; BENJAMINS; FENSEL, 1998). As ontologias são desenvolvidas para serem usadas como base para múltiplos sistemas, pois aceitam compartilhar uma terminologia comum, promovendo a divisão e o reuso do conhecimento. O fato de que diferentes sistemas usam conceitos distintos e termos para descrever seus domínios, impede o compartilhamento de conhecimento, sendo assim, o mesmo ocorre quando múltiplos agentes que se utilizam uma parte ou de todo o conhecimento de uma base de conhecimentos construída por outro agente de software (ZLOT, 2002). As ontologias são exemplificadas da seguinte forma (ALMEIDA; BAX, 2003): - tipos de ontologia conforme abordagem e classificação; - projetos que utilizam as ontologias de acordo com a gestão do conhecimento, comércio eletrônico e outros; - conforme sua utilização e modelos de construção de repositórios; - métodos de construção; - ferramentas de apoio de construção; - linguagens específicas; - métodos de avaliação de ontologias. Para Studer, Benjamins e Fensel (1998), construir uma ontologia de domínio particular requer uma análise, conceitos, atributos, relações e axiomas relevantes do domínio. Essa análise do conhecimento resulta em uma taxonomia dos conceitos com seus atributos, valores e relações. As informações adicionais sobre classes, relações e valores dos atributos para cada classe são capturadas nos axiomas. Depois de satisfeito o modelo de domínio construído, duas coisas devem ser verificadas antes de se considerar uma ontologia: os níveis de generalidades diferentes devem ser distinguidos, correspondendo aos diferentes níveis de usabilidade e; o modelo do domínio deve refletir o entendimento comum ou consenso do domínio. Muitas ontologias atuais são modelos valiosos de domínio, no entanto, não se caracterizam como ontologias, pois não cumprem os dois critérios citados acima. Uma maneira simples de combinar ontologias é através da inclusão de uma na outra gerando a união das duas; outra é pela limitação e a última é montando ontologias com refinamento polimórfico, orientado a objeto. É importante enfatizar que ontologias são mais do que taxonomias (STUDER; BENJAMINS; FENSEL, 1998). 5

6 Abu-Hanna e Jansweijer (1994) descrevem quatro utilizações de ontologias no desenvolvimento de sistemas baseados em conhecimento: (1) compartilhamento, onde é necessária a concordância na definição de termos; (2) aquisição de conhecimento, inclui terminologias específicas para a aplicação utilizadas em ferramentas de aquisição que trabalham com especialistas do domínio, evitando erros no conhecimento adquirido e permitindo que o conteúdo do conhecimento possa ser aplicado; (3) organização do conhecimento, permite que as bases de conhecimento sejam melhor acessadas, modificadas e reutilizadas e; (4) Processo de raciocínio, utilizada junto à base de conhecimento como um modelo durante sua execução. Studer, Benjamins e Fensel (1998) colocam que para permitir o reuso das ontologias os módulos devem ser pequenos, com alta coerência interna e limitados por várias interações. Uma ontologia é ótima se satisfazer todos os princípios do projeto como: modularidade, coerência interna, polarização, codificação mínima, entre outras assegurando a reusabilidade máxima. 3. TAXONOMIAS A taxonomia descreve uma classificação, podendo ser representada com uma ontologia além de possuir significados na gestão do conhecimento e na inteligência artificial. Nesse capítulo serão definidos o conceito de taxonomia, características, princípios, classificações e exemplos DEFINIÇÃO DE TAXONOMIA A taxonomia é um termo de origem grega com o objetivo de indicar uma classificação sistemática de objetivos ou entidades de forma ordenada. De acordo com Rodrigues Junior (1997) a taxonomia proposta no século XVIII classifica um ser vivo em níveis especiais, desde o filo até a espécie. Nesse estudo, a taxonomia será caracterizada pelo sistema de classes industriais proposto por Kieffer em 1986, e tem o objetivo de propor uma forma de representação dessa taxonomia utilizando o Protégé. De acordo com Gregório et al (2005) a taxonomia é um Processo científico claro; consistente, flexível, extensível e prático com o objetivo de organizar entidades em grupos. 6

7 Kieffer (1986) sugeriu uma taxonomia para as principais classes sistêmicas industriais a fim demonstrar o grau crescente e decrescente de complexidade e incertezas em um sistema industrial CARACTERÍSTICAS DAS TAXONOMIAS Segundo Gregório et al (2005) as características das taxonomias são fundamentais para desenvolver uma taxonomia adequada devendo satisfazer as seguintes propriedades: - objetividade: a característica avaliada é observada com nitidez, tomando por base o conhecimento objetivo e não o conhecimento subjetivo; - determinismo: o Processo deve ser evidente para extrair o atributo; - repetibilidade: inúmeras pessoas identificam a mesma característica do objeto e devem concordar com o valor observado; - mutuamente exclusiva: a categorização em um grupo exclui a categorização em qualquer outro grupo; - exaustiva: são consideradas todas as possibilidades; - aceitável: são lógicas e intuitivas, de forma que as categorias possam ser aceitas pelo grupo e; - utilizável: usada para a adquirir conhecimento no domínio da pesquisa. É importante lembrar que se uma destas propriedades não for apoiada, a classificação não poderá ser repetida, podendo haver contradições ou equívocos PRINCÍPIOS DAS TAXONOMIAS De acordo com Yoshitake; Carvalho; Pedrosa Júnior (2003) os princípios ordenadores da taxonomia estabelecem que as categorias taxonômicas representam: - Processos aprendidos pelo sujeito, resultados de aprendizagem, ou seja, o indivíduo aprende do seu contexto familiar ou cultural; - arrumados cumulativamente, ou seja, cumulativos uma ordem cognitiva depende da anterior e dá suporte à seguinte; 7

8 - princípio ordenador a complexidade dos Processos intelectuais, parâmetro que organiza as referidas categorias num gradiente CLASSIFICAÇÃO DAS TAXONOMIAS Ao classificar um conjunto de coisas, ocorre o agrupamento das mesmas de acordo com algum critério pré-estabelecido. Os grupos conseguidos através dessa classificação, classes, compartilham características que os membros de outra classe não compartilham, implicando em uma classificação. Os tipos de relacionamentos que uma classificação deve expressar são: o hierárquico, fundamentado no princípio de subordinação; e o sintático, relacionando elementos de diferentes hierarquias (LOPES, 2002). Conforme Lopes (2002) as classificações podem ser organizadas de duas formas: através de enumeração ou de facetas. As enumerativas prescrevem uma natureza de conhecimento subdividido em classes menores abrangendo possíveis classes compostas, organizadas para apresentar relações hierárquicas. As facetadas sintetizam a declaração de conteúdo dos elementos a serem classificados que são analisadas segundo suas classes elementares EXEMPLOS DE TAXONOMIAS A criação de uma taxonomia para algo depende do estudo de suas características e normalmente surgem semelhanças que podem ajudar a facilitar a organização dos membros em grupos. Um exemplo é o modelo multiparadigma, proposto por Barbosa e Geyer (2000), que através da união de paradigmas básicos propõem a criação de um modelo mais amplo e eficiente. O modelo criado busca manter as características dos paradigmas e eliminar suas deficiências. Outro exemplo é o de Oliveira e Silva (2002) que afirmam que a taxonomia nos ambientes de aprendizagem informatizados possuem pontos em comum que se relacionam à base teórica modelada e à realização tecnológica predominante, como: (1) a classificação é feita em função do grau de rigidez do meio enfocando os sistemas tutoriais inteligentes; (2) a associação entre a teoria psicológica e o paradigma evolutivo em informática, onde a 8

9 Grau crescente de complexidade Sistemas de montagem Produtos complexos Incerteza Complexidade V CONGRESSO NACIONAL DE EXCELÊNCIA EM GESTÃO aprendizagem e o controle dão a base à classificação; (3) uma classificação considerando a evolução tecnológica e o desenvolvimento das teorias da aprendizagem formando grupos de meios aplicativos, micromundos e tutoriais. Outro exemplo é que uma taxonomia de subsistemas auxiliaria no estabelecimento de subsistemas mais coerentes recombinados mais racionalmente tolerando aplicações de computação (BRAZ, 2004). 4. PRINCIPAIS CLASSES DE SISTEMAS INDUSTRIAIS E ESTRUTURA DO PROCESSO DE CLASSIFICAÇÃO Nessa seção mostrado as principais classes de sistemas industriais proposta por Kieffer e a estrutura do Processo de classificação baseada na APQC. Kieffer (1986) coloca que as principais classificações dos sistemas industriais e análise de procedimentos retêm o estabelecimento de aspectos operatórios e um caráter incontestável e existem duas dimensões problemáticas dos sistemas de produção, a primeira é a noção de complexidade, que envolve os sistemas de montagem e fabricação e; a segunda a noção de incertude, detalhadas na figura 1. Figura 1: Adaptado Exemplo de produtos elaborados com as principais classes de sistemas industriais Grau decrescente de incerteza Sistemas de ordem de clientes Produtos Produtos padrão específicos 1 Equipamentos gros - sistemas de produção - instalações industriais protótipos 2 Matérias gros equipamentos industriais - maquinas agrícolas - material de manutenção Sistemas de antecipação de ordem dos clientes 3 Materiais e pequenos equipamentos industriais - automóveis Material elétrico - aparelhos de gestão 9

10 Sistemas de fabricação Produtos simples V CONGRESSO NACIONAL DE EXCELÊNCIA EM GESTÃO 4 Aparelhos pequenos definidos para clientes - pequenas instalações Pequenos materiais sob medida 5 Pequenos materiais e bens de consumação - vigamento metálico - outllages 6 Pequenos materiais e grandes bens de consumação - vestuário calçado - artigos condicionados 7 Peças ou componentes elementares sob tratamento - componentes mecânicos ou elétricos - pedaços de materiais plásticos 8 Peças ou componentes elementares - formas de pequenas necessidades para os sistemas tipo 1, 2 e 3 - elaboração para sistemas do tipo 9 9 peças ou componentes elementares - forma para necessidades dos sistemas do tipo 3 - produtos semi forjados concluídos nos sistemas do tipo 8 Fonte: KIEFFER (1986). Essas classificações são relativas à semântica, seus critérios são importantes e numerosos para mecanismos, fatores humanos e na diversidade de produtos montados ou fabricados. Percebe-se que as empresas são uma coletânea de atividades para projetar, produzir, introduzir no mercado, entregar e suportar o produto. Uma das melhores estruturas ontológicas para classificação de Processos é PCF iniciada em 1992, e versão publicada em 1996, do APQC, empregado como base para organizar o conhecimento das práticas. Uma representação alto nível da estrutura é mostrado na figura 2 (O'LEARY, 2004): 10

11 Figura 2: Process Classification Framework - PCF Fonte: APQC (1997, p.3). No estudo a estrutura da APQC que é baseada nas correntes de valores usando como base o desenvolvimento da estrutura Processo da classificação; apresentada inicialmente em 1996 e sua atualização foi em tempo excedente, onde a versão atual dessa estrutura é usada como a base da análise comparativa (O'LEARY, 2004). Houve uma mudança substancial na estrutura de APQC, quando foi desenvolvida a versão inicial da PCF, mudou o nível superior da corrente de valor e sua própria versão. Assim as categorias foram adicionadas enquanto outras foram rebatizadas. Como a estrutura de APQC mudava rapidamente, houve mudanças na estrutura de forma qualitativa examinada formulários básicos múltiplos; de forma estatística, maiores em algumas categorias e menores em outras; nos Processos agrupando gerência e sustentação, em comparação aos outros Processos operando-se agrupamentos grandes. Esta análise é uma primeira etapa na apreciação do conhecimento, tal como a estrutura de Processos de classificação. A análise 11

12 adicional podia ser feita aos dados gerados nesta etapa para fornecer uma introspecção mais profunda nos dados (O'LEARY, 2004). 5. PROTÉGÉ Nesta seção será descrita uma proposta de estrutura de modelagem do Protégé baseado em modelo da engenharia do conhecimento onde é explorada a noção de ontologias. O Protégé tem como objetivo reusar ontologias, além de enfatizar a geração de ferramentas customizadas de aquisição de conhecimento. Sua estrutura é de tarefa-método-tarefa-métododecomposição. Além de oferecer uma biblioteca para resolver uma variedade de tarefas (STUDER; BENJAMINS; FENSEL, 1998). Um tipo de ontologia usada dentro do Protégé é a de domínio. No entanto, devido ao problema de interação a interdependência deve ser feita quando são construídos componentes reusáveis. Pois, ele propõe a noção de uma ontologia e relacionamentos específicos a fim de associar a aplicação de uma ontologia com uma ontologia do método. O Protégé oferece tipos diferentes de planejar as relações, que são (STUDER; BENJAMINS; FENSEL, 1998): - rebatizamento de mappings: que traduz termos de domínio específicos em termos de método específicos; - Filtro dos mappings: que fornece meios de selecionar um subconjunto de exemplos de domínios como exemplos correspondentes ao conceito do método e; - Classe dos mappings: que fornece funções para exemplos de cálculo de conceitos e a aplicação. O Protégé visa fornecer uma pequena coleção de mappings para limitar o esforço, sendo assim, ele recomenda o reuso do conhecimento do domínio em situações onde eles são requeridos e podem ser mantidos, além de possuir a característica de gerar ferramentas de aquisição de conhecimento de ontologias do domínio ou da aplicação. O editor Protégé-OWL é uma extensão do Protégé que suporta a linguagem web de ontologia (web ontology language - OWL) e um dos mais recentes padrões de desenvolvimento aprovados pelo world wide web consortium - W3C para promover uma visão de web semântica (PROTÉGÉ SOFTWARE, 2007). 12

13 A ontologia OWL pode incluir descrições de classes, propriedades e exemplos. Dado uma ontologia, a semântica formal da OWL especifica como derivar conseqüências lógicas, ou seja, fatos não literalmente presentes na ontologia, mas envolvidos pela semântica. O editor Protégé-OWL habilita o usuário para (PROTÉGÉ SOFTWARE, 2007): - carregar e salvar ontologias OWL e RDF; - editar e visualizar classes, propriedades e regras SWRL; - definir características de classes lógicas como expressões OWL; - executar razões como classificações de decisões lógicas e; - editar OWL individual para web semântica. O Protégé-OWL possui uma arquitetura flexível e de fácil configuração, além de se integrar com Jena e ter open-source com Java API para o desenvolvimento de componentes costurados aos componentes de interface do cliente serviços semânticos arbitrários. Dessa forma ele pode cumprir as necessidades para apresentar de forma gráfica e de fácil visualização, o mapeamento da modelagem das principais classes de sistemas industriais proposta por Kieffer e a PCF baseada na APQC. Além disso, o fato de que o Protégé tem como objetivo reusar ontologias, facilitará a identificação das mesmas para que possam ser reutilizadas quando necessário. 6. CONSIDERAÇÕES FINAIS As ontologias podem ser benéficas na especificação, confiabilidade do produto e reutilização. No que diz respeito à especificação, as mesmas podem ser utilizadas para promover o entendimento compartilhado de um problema, o que auxilia no Processo de identificação dos requisitos do software. Existe ainda a necessidade de um esforço continuado para obtenção de todas as informações necessárias para que haja um bom mapeamento das classificações dos sistemas industriais e análise de procedimentos. Esse artigo apresentou definição de ontologias, suas origens, classificações, tipos e formas de utilização. Da mesma maneira conceituou taxonomia, mostrou suas características, princípios e classificações. Também mostrou as principais classes de sistemas industriais proposta por Kieffer e a PCF baseada na APQC e proporcionou algumas informações o 13

14 programa Protégé. Enfim cumpriu seu objetivo de sugerir o mapeamento do modelo de Kieffer e da PCF, utilizando o programa Protégé. REFERÊNCIAS ABU-HANNA, A. Multiple Domain Models in Diagnostic Reasoning. PhD Thesis University of Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands, ALMEIDA, Mauricio B.; BAX, Marcelo. Uma visão geral sobre ontologias: Pesquisa sobre definições, tipos, aplicações, métodos de avaliação e de construção. Ci Inf, Brasília; v. 32, n. 3, p. 7-20, set/dez APQC - American Productivity & Quality Center. Process Classification Framework. Texas, Disponível em: <http://www.apqc.org/portal/apqc/ksn?paf_gear_id=contentgearhome& paf_dm=full&pageselect=detail&docid= >. Acesso em 25 maio BARBOSA, Jorge L. V.; GEYER, Cláudio F. R. Uma Taxonomia para Modelos Multiparadigma. In: I Argentine Symposium on Computing Technology (AST) / XXIX Jornadas Argentinas de Informática e Investigácion (JAIIO). SADIO, Tandil, Argentina, p. Disponível em: <http://www.inf.unisinos.br/~holo/publicacoes.php>. Acesso em 25 nov BRAZ, Luiz G. S. Framework e Middleware para Computação Obliqua. Dissertação - Programa de Mestrado em Informática - Introdução a Computação Móvel. PUCRJ, Rio de Janeiro, GREGÓRIO, André R. A.; BARBATO, Luiz G. C.; DUARTE, Luiz O.; MONTES, Antonio; HOEPERS, Cristine; STEDING-JESSEN, Klaus. Taxonomias de Vulnerabilidades: Situação Atual. In: V Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais. Laboratório Associado de Computação Aplicada Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Centro de Pesquisas Renato Archer. Ministério da Ciência e Tecnologia. Centro de Estudos, Resposta e Tratamento de Incidentes de Segurança no Brasil. Comitê Gestor da Internet no Brasil. Florianópolis, 26 a 30 set p KIEFFER, Jean-Paul. Les Systemes de Production, Leur Conception et Leur Exploration Situation Actuelle et Propositions pour une Recherche appliqué en Génie Industriel. These de Docteur-ES-Sciences. Universite de Droit, D Economie et des Sciences D Marseiule. Faculté des Sciences et Techniques de Saint-Jérome. Marseiule, France, LOPES, Paulo S. N. D. Uma Taxonomia da Pesquisa na Área de Engenharia de Requisitos. Dissertação - Mestrado em Ciência da Computação. Instituto de Matemática e 14

15 Estatística da Universidade de São Paulo, São Paulo, Disponível em: <http://www.google.com.br/search?hl=pt-br&rlz=1t4gzhz_pt-r229br229&q=%22uma+taxono mia+da+pesquisa+na+%c3%81rea%22&btng=pesquisar&meta=>. Acesso em 20 nov O LEARY, Daniel E. Change in a Best Practices Ontology. Marshall School of Business. University of Southern California. Los Angeles, CA, p , Disponível em: <http://www.google.com.br/search?sourceid=navclient&hl=pt-br&ie=utf-&rlz=1t4gzhz _pt-brbr229br229&q=change+in+a+best+practices+ontology>. Acesso em 27 nov OLIVEIRA E SILVA, Cassandra Ribeiro de. Maep: Um Método Ergopedagógico Interativo de Avaliação para Produtos Educacionais Informatizados. Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Universidade Federal de Santa Catarina, PPGEP, Florianópolis, PROTÉGÉ SOFTWARE. What is protégé-owl? Stanford Center for Biomedical Informatics. Research at the Stanford University School of Medicine. Disponível em: <http://protege.stanford.edu/overview/protege-owl.html>. Acesso em 04 de novembro de STUDER, Rudi; BENJAMINS, V. Richard; FENSEL, Dieter. Knowledge Engineering: Principles and methods. Elsevier Data & Knowledge Engineering, p USCHOLD, M. G. Ontologias: principles, methods, and applications. Knowledge Engineering Review 11, p YOSHITAKE, Mariano; CARVALHO, Joana D Arc Silva Galvao de; PEDROSA JÚNIOR, Carlos. Controle de gestão na taxonomia de domínio cognitivo. In: VII CONGRESO DEL INSTITUTO INTERNATIONAL DE COSTOS E I CONGRESO DE LA ASOCIACIÓN URUGUAYA DE COSTOS. Punta Del Este, Uruguay, ZLOT, Fabio; OLIVEIRA, Katia M. de; ROCHA, Regina. Artificial intelligence approaches to software engineering. In: ACM INTERNATIONAL CONFERENCE PROCEEDING SERIES. v. 27; New York, NY, USA, p Disponível em: <http://portal.acm.org/citation.cfm?id=568768>. Acesso em 11 de novembro de

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