Das Dokument beschreibt die Anwendung von mobilitätsrelevanten Daten im Mobility Data Space, einschließlich deren Architektur und der Generierung von Datensets. Es präsentiert verschiedene Anwendungsfälle wie die Planung von Windkraftanlagen und intelligente Routenplanung für Elektrofahrzeuge, die auf Daten aus unterschiedlichen Quellen basieren. Darüber hinaus hebt es die Vorteile von Linked Open Data hervor, darunter Lizenzkostenfreiheit und die Integration in semantische Wissensbasen.

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
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4. Mobilitätsrelevante Daten
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5. Mobilitätsrelevante Daten
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6. Mobilitätsrelevante Daten
• sind folgenden Themenbereichen zuzuordnen:
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7. Mobility Data Space - Architektur
Mobility Data Space
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8. Mobility Data Space – Datensets
8

9. Mobility Data Space – Datenset Deployment
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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?
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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)
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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)
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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
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15. Use Case 2: Intelligente Routenplanung –
Smart Charging
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16. Use Case 2: Intelligente Routenplanung –
Service-Unterstützung
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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
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18. Use Case 3 – Innenraum-Navigation für
Sehgeschädigte
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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
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20. Funded by
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!