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Topllet: An Optimized Engine for Answering Metric Temporal Conjunctive Queries

Westhofen, Lukas und Neurohr, Christian und Jung, Jean Christoph und Neider, Daniel (2024) Topllet: An Optimized Engine for Answering Metric Temporal Conjunctive Queries. In: 16th International Symposium on NASA Formal Methods, NFM 2024, 14627, Seiten 314-321. Springer. NASA Formal Methods, 2024-06-04 - 2024-06-06, Mountain View, California, US. doi: 10.1007/978-3-031-60698-4_18. ISBN 978-303160697-7. ISSN 0302-9743.

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

Offizielle URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-60698-4_18

Kurzfassung

We present Topllet, a software tool for answering Metric Temporal Conjunctive Queries over temporal knowledge bases with ontologies formulated in expressive Description Logics. Its main use case is the formal specification of requirements and their evaluation against test data when confronted with a highly complex operational domain of the system under test, e.g., urban automated driving. It is implemented as a module in the well-established reasoner Openllet, which offers good performance in the core reasoning tasks (such as consistency checks) but lacks support for temporal properties. Although the underlying problem of answering queries in the examined logics is ExpTime-hard, this work shows how we practically tackle this theoretical complexity. Despite being the first implementation of the task, Topllet already exhibits satisfactory performance due to our optimizations.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/205081/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag, Anderer)
Titel:Topllet: An Optimized Engine for Answering Metric Temporal Conjunctive Queries
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Westhofen, Lukaslukas.westhofen (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1065-4182NICHT SPEZIFIZIERT
Neurohr, Christianchristian.neurohr (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8847-5147NICHT SPEZIFIZIERT
Jung, Jean Christophjean.jung (at) tu-dortmund.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Neider, Danieldaniel.neider (at) tu-dortmund.dehttps://orcid.org/0000-0001-9276-6342NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:26 Mai 2024
Erschienen in:16th International Symposium on NASA Formal Methods, NFM 2024
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Band:14627
DOI:10.1007/978-3-031-60698-4_18
Seitenbereich:Seiten 314-321
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Benz, N.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gopinath, D.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Shi, N.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Springer
Name der Reihe:Lecture Notes in Computer Science
ISSN:0302-9743
ISBN:978-303160697-7
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Temporal Conjunctive Queries, Description Logics, Temporal Logics
Veranstaltungstitel:NASA Formal Methods
Veranstaltungsort:Mountain View, California, US
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:4 Juni 2024
Veranstaltungsende:6 Juni 2024
Veranstalter :NASA
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Straßenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V ST Straßenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - V&V4NGC - Methoden, Prozesse und Werkzeugketten für die Validierung & Verifikation von NGC
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Systems Engineering für zukünftige Mobilität
Hinterlegt von: Westhofen, M.Sc. Lukas
Hinterlegt am:01 Jul 2024 07:33
Letzte Änderung:02 Jul 2024 11:09

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