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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)
Mobilitätsrelevante Daten
• sind folgenden Themenbereichen zuzuordnen:
2
Quelle: https://www.mcloud.de/
Mobilitätsrelevante Daten
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Mobilitätsrelevante Daten
• sind folgenden Themenbereichen zuzuordnen:
2
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Mobility Data Space - Architektur
Mobility Data Space
7
Mobility Data Space – Datensets
8
Mobility Data Space – Datenset Deployment
9
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;
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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
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
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
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
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
Use Case 2: Intelligente Routenplanung –
Smart Charging
15
Use Case 2: Intelligente Routenplanung –
Service-Unterstützung
16
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
Use Case 3 – Innenraum-Navigation für
Sehgeschädigte
18
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
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Das LIMBO Projekt – Linked Data Enterprise Use-Cases unter Verwendung der Daten des Bundes

  • 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. Mobilitätsrelevante Daten • sind folgenden Themenbereichen zuzuordnen: 2 Quelle: https://www.mcloud.de/
  • 3. Mobilitätsrelevante Daten • sind folgenden Themenbereichen zuzuordnen: 2 Quelle: https://www.mcloud.de/
  • 4. Mobilitätsrelevante Daten • sind folgenden Themenbereichen zuzuordnen: 2 Quelle: https://www.mcloud.de/
  • 5. Mobilitätsrelevante Daten • sind folgenden Themenbereichen zuzuordnen: 2 Quelle: https://www.mcloud.de/
  • 6. Mobilitätsrelevante Daten • sind folgenden Themenbereichen zuzuordnen: 2 Quelle: https://www.mcloud.de/
  • 7. Mobility Data Space - Architektur Mobility Data Space 7
  • 8. Mobility Data Space – Datensets 8
  • 9. Mobility Data Space – Datenset Deployment 9
  • 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. 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. 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. 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. 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. Use Case 2: Intelligente Routenplanung – Smart Charging 15
  • 16. Use Case 2: Intelligente Routenplanung – Service-Unterstützung 16
  • 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. Use Case 3 – Innenraum-Navigation für Sehgeschädigte 18
  • 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. Funded by Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!