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Das LIMBO Projekt – Linked Data Enterprise Use-Cases unter Verwendung der Daten des Bundes

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Das LIMBO Projekt – Linked Data Enterprise Use-Cases unter Verwendung der Daten des Bundes

  1. 1. Funded by Das LIMBO Projekt – Linked Data Enterprise Use-Cases unter Verwendung der Daten des Bundes 22.05.2019 Dr. Lisa Wenige, Norman Radtke, Kurt Junghanns (Institut für Angewandte Informatik, InfAI)
  2. 2. Mobilitätsrelevante Daten • sind folgenden Themenbereichen zuzuordnen: 2 Quelle: https://www.mcloud.de/
  3. 3. Mobilitätsrelevante Daten • sind folgenden Themenbereichen zuzuordnen: 2 Quelle: https://www.mcloud.de/
  4. 4. Mobilitätsrelevante Daten • sind folgenden Themenbereichen zuzuordnen: 2 Quelle: https://www.mcloud.de/
  5. 5. Mobilitätsrelevante Daten • sind folgenden Themenbereichen zuzuordnen: 2 Quelle: https://www.mcloud.de/
  6. 6. Mobilitätsrelevante Daten • sind folgenden Themenbereichen zuzuordnen: 2 Quelle: https://www.mcloud.de/
  7. 7. Mobility Data Space - Architektur Mobility Data Space 7
  8. 8. Mobility Data Space – Datensets 8
  9. 9. Mobility Data Space – Datenset Deployment 9
  10. 10. Mobility Data Space – DCAT Metadaten INSERT { ?s eg:datasetName ?datasetName } WHERE { ?s a dcat:Dataset . BIND(sys:getenv('LIMBO_DATASET_NAME') AS ?datasetName) FILTER(NOT EXISTS { ?s eg:datasetName [] }) } INSERT { ?s dct:issued ?date} WHERE { ?s a dcat:Dataset . BIND(NOW() AS ?date)} INSERT { ?s eg:groupId ?groupId } WHERE { ?s a dcat:Dataset BIND(sys:getenv('GROUP_ID') AS ?groupId) FILTER(NOT EXISTS { ?s eg:groupId [] }) } Generierung von Datenset-Namen sparql- integrate _:123 a dcat:Dataset . inital dcat.ttl _:123 a dcat:Dataset; eq:datasetName 'Bahnhöfe RNI' . _:123 a dcat:Dataset; eq:datasetName 'Bahnhöfe RNI‘; dct:issued '2019-05-22T09:00:00'^^xsd:dateTime; final dcat.ttl _:123 a dcat:Dataset; eq:datasetName 'Bahnhöfe RNI‘; dct:issued '2019-05-22T09:00:00'^^xsd:dateTime; eg:groupId org.limbo . Einfügen des Release-Datums Einfügen der Group-ID für das Release 10
  11. 11. Use Case 1: Planung von Windkraftanlagen Einsatzgebiete 1. Weißflächenkartierung: Wo darf eine Windkraftanlage errichtet werden? 2. Potentialflächenanalyse: Wo ist der erwartete Ertrag am höchsten? 11
  12. 12. Use Case 1: Planung von Windkraftanlagen – Weißflächenkartierung Unterschiedliche Abstandsregelungen für jedes Bundesland für u.a.: • Siedlungen, • Verkehr, • Land- und Forstwirtschaft, • Landschaftsschutz. Art/Quellen der Daten • Lokal: Abstandsregel., sonst. Beschränkungen • Geodienst: Infrastrukturen, Landschaftsschutz • SparQL: Zusatzinformationen aus DBpedia (z.B. Namen naheliegender Infrastrukturen) 12
  13. 13. Use Case 1: Planung von Windkraftanlagen – Potentialflächenanalyse Verwertung von Klimadaten zur Ermittlung von Ertragspotentialen und Risiken. • Mittlere Windgeschwindigkeiten in Nabenhöhe (derzeit ca. 140 m). Abdeckungszeitraum 15 – 20 Jahre. • Maximale Windgeschwindigkeit (Böen) Art der Quellen • Lokal/Geodienst: COSMO-REA, Merra2, ConWx Data • SparQL: Zusatzinformationen aus Dbpedia (z.B. Zeitpunkt des Sturms Kyrill zur Risikoanalyse) WMS mit Orthofotos und Vmax am 07.01.2007 aus COSMO-REA2 vom DWD (aus lokaler Datenhaltung) 13
  14. 14. Use Case 2: Intelligente Routenplanung – Smart Charging • Einsatzgebiet • Verbesserte Beschreibung des Netzes aus Ladestationen für Elektrofahrzeuge • Effiziente Planung von Fahrstrecken unter Berücksichtigung von: • Eigenschaften der Ladestationen auf der Strecke • Akkulaufzeiten • Wetterverhältnissen • Art/Quellen der Daten • Mobility Data Space / LOD • Straßendaten • Allgemeine Geodaten • Wetterdaten • YellowMap-Daten • Verfügbarkeit von Ladestationen • Eigenschaften von Ladestationen 14
  15. 15. Use Case 2: Intelligente Routenplanung – Smart Charging 15
  16. 16. Use Case 2: Intelligente Routenplanung – Service-Unterstützung 16
  17. 17. Use Case 3 – Innenraum-Navigation für Sehgeschädigte • Einsatzgebiet: Verbesserung der Orientierungs- und Navigationsmöglichkeiten in öffentlichen Gebäuden • Art/Quellen der Daten • Mobility Data Space / LOD • Points of Interest (POIs) • Wetterdaten • Leipziger Behindertenverband • ÖPNV-Pläne • appPlant-Daten • Gebäudedaten • Grundrisse und Raumbelegungen • Temporäre Hindernisse 17
  18. 18. Use Case 3 – Innenraum-Navigation für Sehgeschädigte 18
  19. 19. Mehrwerte der Nutzung • (Linked) Open Data • Weitgehende Lizenzkostenfreiheit und Rechtssicherheit • Anreicherung lokaler Daten • Semantic-Web-Technologien: • Integration der Daten in einer umfangreichen semantischen Wissensbasis: • Mobilitätsrelevante Schemata: z.B. DWD Weather Ontology • Mobilitätsrelevante Instanzdaten: z.B. Bahnhöfe, Straßen, Liegenschaftsdaten • Hintergrundwissen: z.B. Akkulaufzeiten von Elektrofahrzeugen • Flexible Abfragemöglichkeiten • Graphbasierte Queries • Question Answering • Reasoning 19
  20. 20. Funded by Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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