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D. Wolosiuk:
"Heterogeneous building related data streams for performance assessment applications";
Supervisor, Reviewer: A. Mahdavi, W. Kastner, C. Kühn; Institute for Architectural Science, Department of Building Physics and Building Ecology, 2021; oral examination: 2021-11-17.

Ontologies are developed and deployed to enhance knowledge and data exchange in a specific field or domain. For instance, building industry benefits from well-structured ontologies such as Industry Foundation Classes (IFC) or green building XML that drive
Building Information Modeling software (BIM). In this context, efforts in building performance specification and assessment can also benefit from well-structured ontologies and data schemas. Toward this end, a recently introduced building performance data ontology (complemented with building performance data schema) attempts to identify,
categorize, and capture the complexities of building related performance data and its attributes.
There are many different types of building-related data, each requiring a specific approach toward creation and implementation of fitting ontologies. In case of building performance
data streams originating, for instance, from sensors or simulations, these are often structurally syntactically or semantically heterogeneous and could benefit from an integration process. Such process of ontological data integration involves i) preprocessing,
ii) categorical identification, iii) supplementation of the relevant attributes (either via templates, or data scraping), and iv) encoding in a proper file format. Only then is such ontologized data ready be used in various downstream applications. This effort discusses
the concept of ontologies and its current role in built environment domain. It describes an ontologization process as applied to a large real-world building monitoring dataset. Specifically, monitored environmental data are first processed in terms of fidelity and
quality to be subsequently ontologized and delivered to a number of building performance assessment applications.

Ontologien werden entwickelt und eingesetzt, um den Wissens- und Datenaustausch in einem bestimmten Bereich oder einer bestimmten Domäne zu verbessern. Die Bauindustrie profitiert beispielsweise von gut strukturierten Ontologien wie Industry Foundation Classes (IFC) oder Green Building XML, welche die Building Information
Modeling Software (BIM) vorantreiben. In diesem Zusammenhang können auch Bemühungen zur Erstellung von Leistungsspezifikationen und -bewertungen von gut strukturierten Ontologien und Datenschemata profitieren. Zu diesem Zweck versucht eine kürzlich eingeführte Ontologie von Gebäudeleistungsdaten (ergänzt mit einem Schema für
Gebäudeleistungsdaten), die Komplexität von gebäudebezogenen Leistungsdaten und ihren Attributen zu identifizieren, zu kategorisieren und zu erfassen.
Es gibt viele verschiedene Arten von gebäudebezogenen Daten, die jeweils einen spezifischen Ansatz für die Erstellung und Implementierung passender Ontologien erfordern. Bei Gebäudeleistungsdatenströmen, die beispielsweise aus Sensoren oder
Simulationen stammen, sind diese oft strukturell syntaktisch oder semantisch heterogen und könnten von einem Integrationsprozess profitieren. Ein solcher Prozess der ontologischen Datenintegration umfasst i) Vorverarbeitung, ii) kategoriale Identifizierung,
iii) Ergänzung der relevanten Attribute (entweder über Vorlagen oder Daten-Scraping) und iv) Codieren in ein geeignetes Dateiformat. Erst dann können solche ontologisierten Daten in verschiedenen nachgelagerten Anwendungen verwendet werden. Dieser Versuch
diskutiert das Konzept von Ontologien und seine aktuelle Rolle im Bereich der gebauten Umgebung. Es beschreibt einen Ontologisierungsprozess, welcher für auf einen großen
realen Gebäudeüberwachungsdatensatz angewendet wird. Konkret werden überwachte Umweltdaten zuerst in Bezug auf Genauigkeit und Qualität verarbeitet, um anschließend ontologisiert und an eine Reihe von Anwendungen zur Gebäudeleistungsbewertung geliefert zu werden.