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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 600758 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 600758

Título del libro: 2020 17th International Conference On Electrical Engineering, Computing Science And Automatic Control, Cce 2020
Título del capítulo: Characterization of Objects in Indoor Spaces of Human Occupation Using Knowledge Graphs

Autores UNAM:
GUILLERMO GILBERTO MOLERO CASTILLO;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2020

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Palabras clave:

Automation; Process control; Semantics; Indoor space; Knowledge graphs; Nosql database; Representation model; Semantic relationships; Spatial relationships; Knowledge representation

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Resumen:

This paper proposes a knowledge graph to describe the semantic relationships of objects present in an indoor space, such as a bedroom in a house. We base our work in the representation model Object1-Predicate-Object2. In the predicate, we consider spatial relationships such as above, below, under, on top, next to, in, has, in front, and behind. To fulfill our purpose, we used the Grakn NoSQL database, which allows defining a knowledge graph schema of type entity-relation. The knowledge graph obtained needs a previously identified object in order to start looking for the correct relationships. That object is considered as input to the algorithm. The information on the semantic relationship has proved effectiveness in characterizing objects using Grakn, through which it was possible to charac-Terize objects and their relationships based on the principles of knowledge representation. © 2020 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781728189871
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/CCE50788.2020.9299136