Forschungsaktivit�ten

Analyse von Einsatzm�glichkeiten von verbundenen Informationen (Linked Data) und Ontologien und damit befassten Technologien (Semantic Web) im Bereich des Stra�enwesens

Kurzfassung:
Im Rahmen dieses Projekts wurde eine �berf�hrung des mittels XMI definierten Datenaustauschstandards OKSTRA zur Beschreibung von Daten des Stra�enwesens in eine Repr�sentation auf Basis der Ontology Web Language (OWL) realisiert. Dadurch stehen nun Methoden und Techniken des Semantic Web auch f�r OKSTRA-Datens�tze zur Verf�gung. Insbesondere ist im Sinne des Linked Data Ansatzes die Verkn�pfung mit Datens�tzen anderer Schemata bzw. Dom�nen m�glich. 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, k�nnen auf diese Weise beispielsweise Daten der niederl�ndischen Stra�en-Ontologie CB-NL/RWS mit OKSTRA-Daten zusammen abgefragt und analysiert werden. Dadurch lassen sich eine Reihe von grenz�berschreitenden Anwendungsszenarien realisieren, wie z.B. die Planung von Schwerlasttransporten. Andere Anwendungen von Linked Data im Stra�enwesen liegen in der integrierten Analyse von 3D-Stadtmodellen im Format CityGML mit OKSTRA-Daten oder der Verkn�pfung von Bestands- mit Entwurfsdaten des OKSTRA-Formats. Besonderes Potential ergibt sich durch die Nutzung r�umlicher Operatoren, die durch die Anfragesprache GeoSPARQL zur Verf�gung gestellt werden. Damit k�nnen Verbindungen zwischen Objekten verschiedener Datenmodelle anhand ihres geographischen Kontextes hergstellt werden.

F�r die �berf�hrung von OKSTRA in okstraOWL standen eine Vielzahl unterschiedlicher Abbildungsoptionen zur Verf�gung, deren jeweiligen Vor- und Nachteile im Bericht ausf�hrlich dargelegt wurden. Bestimmte Eigenheiten des OKSTRA-Standards wie beispielsweise die sog. Fachbedeutungslisten erschweren zwar das Mapping, grunds�tzlich ist aber eine Semantik-wahrende �berf�hrung m�glich.

Der durchg�ngige Einsatz von Beschreibungsformaten (RDF) und Abfragesprachen (SPARQL) sowohl f�r Schema- als auch f�r Instanzdaten �ber alle Fachmodelle hinweg stellt einen bedeutenden Vorteil gegen�ber anderen Ans�tzen wie bspw. Programmierschnittstellen (APIs, Webservices etc.) dar. In anderen heterogenen Informationsverb�nden m�ssen meist format-, syntax- und strukturspezifische Adapter, Konverter und Schnittstellen f�r 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 m�ssen.

Obgleich Linked Data Funktionalit�ten mit der Definition von okstraOWL nun prinzipiell zur Verf�gung stehen, hat sich im Zuge des Projekts (insbesondere bei der Arbeit mit realen Datens�tzen) jedoch herausgestellt, dass die eigentliche Herausforderung bei der Verkn�pfung verschiedener Ontologien in der unterschiedlichen semantischen Struktur und Granularit�t der verschiedenen Datenmodelle liegt. Auch Methoden des semiautomatischen Matchings anhand textueller �bereinstimmungen k�nnen hier nur bedingt unterst�tzend wirken. Stattdessen ist es erforderlich, dass der Nutzer der Abfragemechanismen Detailkenntnisse zur Semantik und Struktur der beteiligten Ontologien besitzt und anhand dessen und unter Ber�cksichtigung des zu erzielenden Abfrageergebnisses implizite bzw. manuelle Verkn�pfungen herstellt.

Die durchgehende, ggf. europaweite Nutzung von Stra�eninformationsbanken erfordert daher trotz der Verf�gbarkeit der Semantic Web und Linked Data Technologien eine prinzipielle Harmonisierung der Datenstrukturen insbesondere in Hinblick auf die die semantische Struktur und Granularit�t.

Kurzfassung:
Linked_Data-Kurzfassung.pdf.

Kurzbericht:
Linked_Data-Kurzbericht.pdf.

Bericht:
Linked_Data-Bericht.pdf.