LSWT2019 Talk by Dr. Lisa Wenige, AKSW/InfAI e.V.

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
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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?
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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
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