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Linked Data - Analyse von Einsatzmöglichkeiten von verbundenen Informationen (Linked Data) und Ontologien und damit befassten Technologien (Semantic Web) im Bereich des Straßenwesens

  • Im Rahmen dieses Projekts wurde eine Überführung des mittels XMI definierten Datenaustauschstandards OKSTRA zur Beschreibung von Daten des Straßenwesens in eine Repräsentation auf Basis der Ontology Web Language (OWL) realisiert. Dadurch stehen nun Methoden und Techniken des Semantic Web auch für OKSTRA-Datensätze zur Verfügung. Insbesondere ist im Sinne des Linked Data Ansatzes die Verknüpfung mit Datensätzen anderer Schemata bzw. Domänen möglich. Dies kann u.a. durch Nutzung der Anfragesprache SPARQL zur integrativen Analyse der Daten der verschiedenen Ontologien erfolgen. Wie im Zuge von Fallstudien gezeigt werden konnte, können auf diese Weise beispielsweise Daten der niederländischen Straßen-Ontologie CB-NL/RWS mit OKSTRA-Daten zusammen abgefragt und analysiert werden. Dadurch lassen sich eine Reihe von grenzüberschreitenden Anwendungsszenarien realisieren, wie z.B. die Planung von Schwerlasttransporten. Andere Anwendungen von Linked Data im Straßenwesen liegen in der intergierten Analyse von 3D-Stadtmodellen im Format CityGML mit OKSTRA-Daten oder der Verknüpfung von Bestands- mit Entwurfsdaten des OKSTRA-Formats. Besonderes Potential ergibt sich durch die Nutzung räumlicher Operatoren, die durch die Anfragesprache GeoSPARQL zur Verfügung gestellt werden. Damit können Verbindungen zwischen Objekten verschiedener Datenmodelle anhand ihres geographischen Kontextes hergstellt werden. Für die Überführung von OKSTRA in okstraOWL standen eine Vielzahl unterschiedlicher Abbildungsoptionen zur Verfügung, deren jeweiligen Vor- und Nachteile im Bericht ausführlich dargelegt wurden. Bestimmte Eigenheiten des OKSTRA-Standards wie beispielsweise die sog. Fachbedeutungslisten erschweren zwar das Mapping, grundsätzlich ist aber eine Semantik-wahrende Überführung möglich. Der durchgängige Einsatz von Beschreibungsformaten (RDF) und Abfragesprachen (SPARQL) sowohl für Schema- als auch für Instanzdaten über alle Fachmodelle hinweg stellt einen bedeutenden Vorteil gegenüber anderen Ansätzen wie bspw. Programmierschnittstellen (APIs, Webservices etc.) dar. In anderen heterogenen Informationsverbünden müssen meist format-, syntax- und strukturspezifische Adapter, Konverter und Schnittstellen für die Ursprungssysteme erstellt werden, die sich nicht einheitlich verarbeiten lassen. Dagegen kann die Bereitstellung vorhandener Information in Form von RDF einheitlich erfolgen und mithilfe von Triplestores bzw. Graphdatenbanken mit universell standardisierten Abfrageschnittstellen (SPARQL) effizient verarbeitet werden, ohne sich mit den jeweiligen Systemdetails kleinteilig auseinander setzen zu müssen. Obgleich Linked Data Funktionalitäten mit der Definition von okstraOWL nun prinzipiell zur Verfügung stehen, hat sich im Zuge des Projekts (insbesondere bei der Arbeit mit realen Datensätzen) jedoch herausgestellt, dass die eigentliche Herausforderung bei der Verknüpfung verschiedener Ontologien in der unterschiedlichen semantischen Struktur und Granularität der verschiedenen Datenmodelle liegt. Auch Methoden des semiautomatischen Matchings anhand textueller Übereinstimmungen können hier nur bedingt unterstützend wirken. Stattdessen ist es erforderlich, dass der Nutzer der Abfragemechanismen Detailkenntnisse zur Semantik und Struktur der beteiligten Ontologien besitzt und anhand dessen und unter Berücksichtigung des zu erzielenden Abfrageergebnisses implizite bzw. manuelle Verknüpfungen herstellt. Die durchgehende, ggf. europaweite Nutzung von Straßeninformationsbanken erfordert daher trotz der Verfügbarkeit der Semantic Web und Linked Data Technologien eine prinzipielle Harmonisierung der Datenstrukturen insbesondere in Hinblick auf die die semantische Struktur und Granularität.
  • Within the framework of this project, the data exchange standard OKSTRA for the description of road data, defined in XMI, was converted into a representation based on the Ontology Web Language (OWL). This means that Semantic Web methods and techniques are now also available for OKSTRA data sets. In particular, the Linked Data approach makes it possible to link data sets with other schemata or domains. This can be done by using the SPARQL query language for the integrative analysis of the data of various ontologies. As shown in case studies, data from the Dutch road ontology CB-NL/OTL-RWS can be retrieved and analysed together with OKSTRA data. This makes a range of cross-border application scenarios possible, such as the planning of heavy load transports. Other applications of Linked Data in the road sector include the integrated analysis of 3D city models in CityGML format with OKSTRA data or the linking of existing data with design data in OKSTRA format. Of special potential is the use of spatial operators provided by the query language GeoSPARQL, which can be used to establish connections between objects of different data models based on their geographical context. For the conversion of OKSTRA into okstraOWL, a multitude of different mapping options were available, the respective advantages and disadvantages of which are explained in detail in the report. Certain characteristics of the OKSTRA standard, such as the Fachbedeutungslisten (technical definition tables), make mapping more complex, but in principle a conversion that preserves the semantic structures is possible. The consistent use of description frameworks (RDF) and query languages (SPARQL) for both schema and instance data across all subject models represents a significant advantage over other approaches such as programming interfaces (APIs, web services, etc.). In other heterogeneous information networks, format-, syntax- and structure-specific adapters, converters and interfaces must usually be created for the source systems, which cannot be processed uniformly. On the other hand, existing information can be provided consistently in the form of RDF and be processed efficiently with the help of Triplestores and/or graph databases using universally standardised query interfaces (SPARQL) without having to deal with the respective ins and outs of each system in detail. Although Linked Data functionalities using the okstraOWL are now available in principle, it became apparent in the course of the project (especially when working with real data sets) that the real challenge in linking different ontologies lies in the different semantic structure and granularity of the different data models. Methods of semi-automatic matching based on textual matches are also of limited help here. Instead, the user of the query mechanisms needs to have detailed knowledge of the semantics and structure of the ontologies involved and must create implicit or manual links based on this, the design of the query and the result they wish to achieve. Despite the availability of Semantic Web and Linked Data technologies, the consistent, possibly pan-European use of street information databases therefore requires a fundamental harmonisation of data structures, especially with regard to their semantic structure and granularity.

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Metadaten
Verfasserangaben:Jakob Beetz, Julian Amann, André Borrmann
URN:urn:nbn:de:hbz:opus-bast-21816
Untertitel (Deutsch):FE 01.0195/2015/AGB : Abschlussbericht
übersetzter Titel (Englisch):Linked Data - Analysis of application possibilities of linked information (Linked Data) and ontologies and related technologies (Semantic Web) in the road sector
Dokumentart:Bericht
Sprache:Deutsch
Datum der Veröffentlichung (online):11.09.2019
Datum der Erstveröffentlichung:11.09.2019
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)
Beteiligte Körperschaft:Technische Universität München. Lehrstuhl für Computergestützte Modellierung und Simulation
Datum der Freischaltung:11.09.2019
Freies Schlagwort / Tag:Bewertung; Datenbank; Datenverarbeitung; Deutschland; Niederlande; Rechenmodell; Richtlinien; Statistik; Verwaltung
Administration; Data bank; Data processing; Evaluation (assessment); Germany; Mathematical modell; Netherlands; Specifications; Statistics
Seitenzahl:82 Seiten
Institute:Sonstige
DDC-Klassifikation:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 62 Ingenieurwissenschaften / 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Lizenz (Deutsch):License LogoBASt / Link zum Urhebergesetz

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