Humanitarian Assistance Ontology is an ontology that covers crisis concepts and its relations based on humanitarian standard needs and response. HAO consist of two sub-ontologies, Crisis Identification & Crisis Response sub-ontology, Crisis Identification Ontology to determine the humanitarian needs from the input data and Crisis Response Ontology to determine the response recommendations for the actual humanitarian needs. The HAO system consists of preprocessing stage, and inferring stage. Preprocessing stage includes Named Entity recognition to identify location entity, context recognition process using C/NC value & context recognition algorithm to elicit concept entities and its contexts and context mapping to map extracted entities into crisis identification sub-ontology. A set of logic rules is used to unify these two ontologies and to generate the humanitarian response recommendations. The method is implemented on real data from the Hurricane Wilma crisis. The result in the hurricane Wilma crisis shows the potential abilities to identify the humanitarian needs in specific places and to infer humanitarian responses in real time.
Humanitarian Assistance Ontology는 위기개념과 인도주의적 표준 요구와 대응을 기초로 한 그것의 관계를 다루는 온톨로지이다. HAO는 두 개의 부분ontology인 Crisis Identification & Crisis Response 로 구성되어 있다. Crisis Identification Ontology는 input data로부터 인도주의적 요구를 결정하기 위함이고 Crisis Response Ontology는 실제의 인도주의적 요구를 위한 대응 추천을 결정하기 위함이다. HAO system은 preprocessing stage와 inferring stage로 구성되어있다. Preprocessing stage는 장소 entity를 확인하기 위한 Named Entity 인식과 추출된 entity들을 Crisis Identification sub-ontology에 매핑 시키는 개념 entity와 문맥 mapping을 끌어내기 위한 C/NC 알고리즘을 포함한다. 논리 규칙의 집합은 두 온톨로지를 통합하고 인도주의적 대응 추천을 생성하기 위해 사용된다. 메소드는 Hurricane Wilma 위기의 실제 데이터로 구현되었다. Hurricane Wilma 위기의 결과는 구체적인 장소에서의 인도주의적 요구를 확인하고 실시간의 인도주의적 대응을 추론하기 위한 잠재적인 능력을 보여준다.
