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cours à l'école d'Été Web Intelligence 2013 « Le Web des objets » 3 septembre 2013, Saint-Germain-Au-Mont-d'Or, Franc. 67 slides. ce cours en plus de décrire l'ontology ssn présente certains usages.
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Pour mieux affirmer ses missions, le Cemagref devient Irstea
Catherine ROUSSEY
4 septembre 2013
Semantic Sensor Network Ontology: description et usage
Merci à
slide share,
Jean Paul CALBIMONT,
Oscar CORCHO,
W3C SSN Working Group
2
Plan
• Définitions de base: de l’Ontologie aux ontologies• Motivations• W3C SSN group• SSN ontologies• Use Cases• Projets
3
Définitions:DONNÉES, INFORMATIONS, CONNAISSANCES
Donnée: un élément d’information,
percevable,
manipulable
Information: donnée +
sens + contexte
type
Connaissance: information +
stabilité + croyance
abstraction + traitement
généralisation d’un ensemble d’information = modèle
toujours propre à une personne
partagée par d’autres personnes
4
Schéma généralDONNÉES, INFORMATIONS, CONNAISSANCES
Données
Information
Connaissances
Perception
Sens dans un contexte
Résultat d’un processus d’apprentissage: une généralisation d’un ensemble d’information que l’on va mémoriser
Données
Données typées
Classes en POODescription sous forme d’attribut (description quantitative & qualitative ) + méthodes (traitements)
Connaissances en IADes traitement particuliers sur les données qualitatives
Différent niveau de granularité : information structurée non structurées
BD Relationnelle Données fortement structurées optimisées pour le stockage
5
DéfinitionONTOLOGIE
Ontologie avec un O majuscule (philosophie):
Une science: une branche de la métaphysique qui a pour objectif l’étude de l’être, c'est-à-dire l'étude des propriétés générales de tout ce qui est…
Ontologies au pluriel avec un o minuscule (informatique):
Outils informatiques
résultat d’une modélisation d’un domaine d’étude
défini pour un objectif donné
acceptée par une communauté d’utilisateurs
…
6
Ontologies …
Gruber 1993 : « une ontologie est une spécification explicite d’une conceptualisation »
• Conceptualisation: modèle abstrait du domaine: quelles entités?• Spécification explicite: les types et leurs contraintes d’usage sont définis
dans un langage…
Exemples:• Un thésaurus : vocabulaire normalisé• Un schéma de BD : un modèle structuré d'un domaine• Un système expert : un modèle du domaine formalisé pour les
inférences, des conditions exprimées à l'aide de formules logiques
Ontologie linguistique, ressource termino-ontologique, ontologie de domaine, ontologie de haut niveau, un vocabulaire de métadonnées…
Thomas R. Gruber. “A translation approach to portable ontology specifications”, Knowledge Acquisition, Volume 5, Issue 2, June 1993, Pages 199–220
7
Motivation: OntologieUNE ONTOLOGIE DE CAPTEURS POURQUOI FAIRE ?
Promouvoir un accès universel et uniformisé des données de capteurs par le web:• publier les données sur le web• interroger ces données avec des techno web• intégrer les données de capteurs avec d'autres données• traiter ces données (par exemple les nettoyer pour améliorer leur qualité)
Une ontologie contient un vocabulaire et un schéma de données:• consensuels, • publiés sur le web et documentés• formalisés avec des standards du web (RDF, OWL, SPARQL)• Avec des contraintes en DL (conditions nécessaires et/ou suffisantes)
= un schéma de données pour le web de données
8
Définition: Le web de données Linked Data
An extension of the current Web…
… where data are given well-defined and explicitly represented meaning, …
… so that it can be shared and used by humans and machines, ...
... better enabling them to work in cooperation
And clear principles on how to publish data
9
Publication sur le web de données
4 Principes:• Use URIs as names for things • Use HTTP URIs so that people can look up those names. • When someone looks up a URI, provide useful information, using the
standards (RDF*, SPARQL) • Dereferenceable URI
• Include links to other URIs, so that they can discover more things.
10
Motivation: flux et métadonnéesQU'EST CE QUE SONT LES DONNÉES DE CAPTEURS ?
•Flux de données (Data Stream)• Données issues de mesure• Données continues, potentiellement infinie• Données avec des estampilles temporelles (time stamped tuple)• Données bruitées (noisy)
• un réseau produit plusieurs flux hétérogènes • Station météo: précipitation, direction du vent
•Métadonnées: données sur les données• Description du réseau de capteurs : localisation, nb de nœuds• Description des nœuds: niveau d'énergie, sondes, paramétrage des sondes
(t9, a1, a2, ... , an)(t8, a1, a2, ... , an)(t7, a1, a2, ... , an)......(t1, a1, a2, ... , an)......
11
Données de capteurs: exemple
12
Données de capteurs: exemple
13
Motivation: Interrogation
Flux de données: requête continue • fenêtre temporelle•Les dernières données
Réseau de capteurs:• ressources limitées: énergie, traitement, stockage• exécution distribuée des requêtes• routage, optimisation
• Interrogation • native en utilisant API propre• stockage des flux dans une BD • publication sur le web de données
Query
(t9, a1, a2, ... , an)(t8, a1, a2, ... , an)(t7, a1, a2, ... , an)......(t1, a1, a2, ... , an)......
Window [t7 - t9]
14
W3C Semantic Sensor Incubator Group: SSN XG
SSN – XG : mars 2009
41 Participants de 16 organisations : Des grands noms du domaine des ontologies et des réseaux de capteurs : CSIRO, Wright State University, OGC, DERI, OEG, Knoesis etc…
Objectifs:• Proposer un modèle unifié de données de capteurs et de métadonnées• Etat de l’art sur les ontologies de capteurs existantes • Proposer des méthodes de développements applications intelligentes
travaillant sur les données de capteurs
Résultat :
une ontologie qui intègre plusieurs ontologies existantes, validées dans des projets.
Final Report 28 June 2011http://www.w3.org/2005/Incubator/ssn/XGR-ssn-20110628/
15
Semantic Sensor Network Ontology
Format OWL 2, disponible sur le web et documentée
(!!) Orientée capteur uniquement, compatible avec les standards de OGC
Aligner sur l’ontologie de haut niveau Dolce Ultra Light (DUL) Faciliter l’intégration avec d’autres ontologies SSN ne s’utilise jamais seule (!!), chaque application ne réutilise qu’une sous partie
de l’ontologie
Ontologie modulaire basé sur des patrons de conception (Design Pattern) Importe que les parties nécessaires Faciliter l’évolution de l’ontologie Répond à plusieurs cas d’usage (4) Permettre d’avoir plusieurs niveaux de description « Redondance » voulue et nécessaire
Semantic Sensor Network Ontology: http://www.w3.org/2005/Incubator/ssn/ssnx/ssn
M. Compton et al. The SSN ontology of the W3C semantic sensor network incubator group. Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web
Volume 17, December 2012, pp 25–32
16
SSN 4 Use Cases
17
Modules de SSN
Skeleton
Device
Deployment
PlatformSite
System
Process
ConstraintBlockMeasuringCapability
OperatingRestriction
Data
18
Modules de SSN
19
Les autres ontologies nécessaires
• Ontologies d’unités• Ontologies géographiques de position et de lieux• Classification de tous les types de sondes• Ontologies des phénomènes observés et de leurs propriétés
SSN est une base pour construire une ontologie d’application
20
Ontology Design Pattern: ODP SSOSTIMULUS SENSOR OBSERVATION
Sensor is anything that observes
How it senses ?
What is sensed?
What senses ?
21
Ontology Design Pattern: SSO in SSNSTIMULUS SENSOR OBSERVATION
Sensor is anything that observes
How it senses ?
What is sensed?
What senses ?
22
DUL et SSN
23
SSN: Sensor property
CommunicationMeasuringCapability
MeasurementCapability
MeasurementProperty
hasMeasurementProperty only
Accuracy
DetectionLimit
Drift
Frequency
MeasurementRange
Precision
Resolution
ResponseTime
Selectivity
Sensitivity
Latency
Skeleton
EnergyRestrictionOperatingRestriction
OperatingRange
OperatingProperty
hasOperatingProperty only
EnvironmentalOperatingProperty
MaintenanceSchedule
SurvivalRange
SurvivalProperty
hasSurvivalProperty only
EnvironmentalSurvivalProperty
SystemLifetime
BatteryLifetime
OperatingPowerRange
Property
24
SSN: Sensor property
25
SSN: Sensor property
26
SSN: Deployment
27
SSN: Deployment
28
Données de capteurs : Observation
ssn:FeatureOfInterest
ssn:Observation
ssn:isProducedByssn:SensorOutput
ssn:Sensor
ssn:featureOfInterest
ssn:ObservationValue
ssn:Property
ssn:observedByssn:observationResult ssn:hasValue
ssn:hasProperty
ssn:observedProperty
ssn:observes
xsd:datatype
quantityValue
29
SSN Observation instance
29
ssn:ObservationValue
qudt:numericValue
xsd:decimal
http://swissex.ch/data#Wan7/WindSpeed/ObsValue{timed}
sp_wind
ssn:SensorOutput
ssn:Observation
ssn:hasValue
ssn:observationResulthttp://swissex.ch/data#
Wan7/WindSpeed/Observation{timed}
http://swissex.ch/data#Wan7/ WindSpeed/ ObsOutput{timed}
ssn:Property
ssn:observedProperty
sweetSpeed:WindSpeed
30
Data + Sensor discovery and linkingSWISS EXPERIMENT : ENVIRONMENTAL RESEARCH
Sensor Data
swissex:WindSpeedObservation1
rdf:type ssn:Observation;
ssn:featureOfInterest [rdf:type sweetAtmoWind:Wind];
ssn:observedProperty [rdf:type sweetSpeed:WindSpeed];
ssn:observationResult [rdf:type ssn:SensorOutput;
ssn:hasValue [qudt:numericValue "6.245"^^xsd:double]];
ssn:observationResultTime [time:inXSDDatatime "2011-10-26T21:32:52"];
ssn:observedBy swissex:Sensor1 ;
WindSpeed : 6.245
At: 2011-10-26T21:32:52
31
Métadonnées du capteurssn:OperatingRange
ssn:SensingDevice
ssn:hasOperatingRange
ssn:Device
ssn:Sensor
ssn:MeasurementCapability
ssn:Sensing
ssn:System
ssn:Deployment
ssn:Platform
ssn:hasDeployment
ssn:deployedOnPlatformssn:implements
ssn:hasMeasurementCapability
ssn:onPlatform
32
Data + Sensor discovery and linkingSWISS EXPERIMENT : ENVIRONMENTAL RESEARCH
Sensor metadata
swissex:Sensor1
rdf:type ssn:Sensor;
ssn:onPlatform swissex:Station1;
ssn:observes [rdf:type sweetSpeed:WindSpeed].
swissex:Sensor2
rdf:type ssn:Sensor;
ssn:onPlatform swissex:Station1;
ssn:observes [rdf:type sweetTemp:Temperature].
swissex:Station1
:hasGeometry [rdf:type wgs84:Point;
wgs84:lat "46.8037166";
wgs84:long "9.7780305"].
station
sensor1
sensor2
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Pour mieux affirmer ses missions, le Cemagref devient Irstea
Application et projet
SSN Use Cases: Data discovery and linkingSensor Device selection and discovery
34
SSN Uses Case: data discovery and linkingFLOOD RISK ALERT: SEMSORGRID4ENV
34
Emergency planner
Real-time data
Meteorological forecasts
Detect conditions likely to cause a flood
Example:• “provide me with the wind speed observations average over the
last minute, if it is higher than the average of the last 2 to 3 hours”
Wave,Wind,Tide
35
SSN Uses Case: data discovery and linkingSEMSORGRID4ENV PROJECT WWW.SEMSORGRID4ENV.EU
Emergency planner
Jeung H., Sarni, S., Paparrizos, I., Sathe, S., Aberer, K., Dawes, N., Papaioannus, T., Lehning, M.Effective Metadata Management in federated Sensor Networks. in SUTC, 2010
36
SSN Use Cases: Sensor DiscoverySWISSEXPERIMENT
Distributed environment: GSN Davos, GSN Zurich, etc.• In each site, a number of sensors available• Each one with different schema
Metadata stored in wiki• Federated metadata management:
Jeung H., Sarni, S., Paparrizos, I., Sathe, S., Aberer, K., Dawes, N., Papaioannus, T., Lehning, M.Effective Metadata Management in federated Sensor Networks. in SUTC, 2010
37
SSN Use Case: Sensor Discovery
38
Data + Sensor discovery and linkingSWISS EXPERIMENT : ENVIRONMENTAL RESEARCH
Snow,Wind,Radiation.Lots of stuff
Real-time data
GeoResearcher
Provide data to create models and compare them to real data
Example:• “I want to calculate how much snow is lost by evaporation • So provide me with the snow quantity observations and the air
temperature observations in the station near Geneva over the last year ”
39
Sensor Metadata
39
station
location
sensors
40
Data + Sensor discovery and linkingSWISS EXPERIMENT : ENVIRONMENTAL RESEARCH
Sensor metadata
swissex:Sensor1
rdf:type ssn:Sensor;
ssn:onPlatform swissex:Station1;
ssn:observes [rdf:type sweetSpeed:WindSpeed].
swissex:Sensor2
rdf:type ssn:Sensor;
ssn:onPlatform swissex:Station1;
ssn:observes [rdf:type sweetTemp:Temperature].
swissex:Station1
:hasGeometry [rdf:type wgs84:Point;
wgs84:lat "46.8037166";
wgs84:long "9.7780305"].
station
sensor1
sensor2
41
Data + Sensor discovery and linkingSWISS EXPERIMENT : ENVIRONMENTAL RESEARCH
Sensor Data
swissex:WindSpeedObservation1
rdf:type ssn:Observation;
ssn:featureOfInterest [rdf:type sweetAtmoWind:Wind];
ssn:observedProperty [rdf:type sweetSpeed:WindSpeed];
ssn:observationResult [rdf:type ssn:SensorOutput;
ssn:hasValue [qudt:numericValue "6.245"^^xsd:double]];
ssn:observationResultTime [time:inXSDDatatime "2011-10-26T21:32:52"];
ssn:observedBy swissex:Sensor1 ;
WindSpeed : 6.245
At: 2011-10-26T21:32:52
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J P Calbimonte PhD Thesis
Stream and SPARQL:interrogation sur le sensor web
Jean-Paul Calbimonte, Hoyoung Jeung, Óscar Corcho, Karl Aberer: Enabling Query Technologies for the Semantic Sensor Web. Int. J. Semantic Web Inf. Syst. 8(1): 43-
63 (2012)
43
Management of heterogeneous data STATE OF THE ART:
43
S-RDF
Ontology-based Data Access
DSMS
DQP QP
Heterogeneous data Integration
Streaming Data Access
Distributed Query Processing
RDF Streams Querying
R2O + ODEMapster
SNEE/SNEEql C-SPARQL extensions
Semantic Integrator
q
44
Extention SPARQL pour les fluxSTATE OF THE ART
SNEEqlRSTREAM SELECT id, speed, direction FROM wind[NOW];
Streaming SPARQLPREFIX fire: <http://www.semsorgrid4env.eu/ontologies/fireDetection#>SELECT ?sensor ?speed ?directionFROM STREAM <http://…/SensorReadings.rdf> WINDOW RANGE 1 MS SLIDE 1 MSWHERE { ?sensor a fire:WindSensor; fire:hasMeasurements ?WindSpeed, ?WindDirection. ?WindSpeed a fire:WindSpeedMeasurement; fire:hasSpeedValue ?speed; fire:hasTimestampValue ?wsTime. ?WindDirection a fire:WindDirectionMeasurement; fire:hasDirectionValue ?direction; fire:hasTimestampValue ?dirTime. FILTER (?wsTime == ?dirTime)}
C-SPARQLREGISTER QUERY WindSpeedAndDirection ASPREFIX fire: <http://www.semsorgrid4env.eu/ontologies/fireDetection#>SELECT ?sensor ?speed ?directionFROM STREAM <http://…/SensorReadings.rdf> [RANGE 1 MSEC SLIDE 1 MSEC]WHERE { …
45
How to deal with Linked Stream/Sensor Data
Ingredients• An ontology model• Good practices in URI definition• Supporting semantic technology
• SPARQL extensions • To handle time and tuple windows• To handle spatio-temporal constraints
• REST APIs to access it
Another example: semantically enriching GSN
A couple of lessons learned
46
Lessons Learned
• Sensor data is yet another good source of data with some special properties
• Everything that we do with our relational datasets or other data sources can be done with sensor data
• Manage separately data and metadata of the sensors• Data should always be separated between realtime-data and
historical-data• Use the time format xsd:dateTime and the time zone• Graphical representation of data for weeks or months is not trivial
anyway
47
Ontology-based Streaming Data Access
Query translation
Query Evaluator
Clie
nt
Stream-to-Ontology MappingsR2RML
SPARQLStream (Og)
[tuples]
Stream Engine (S3)
Ontology-based Streaming Data Access Service
Relational DB (S2)
Sensor Network (S1)
RDF Store (Sm)
SPARQLStream algebra(S1 S2 Sm)
Data translation
q
[triples]
Target query/ requestSNEEql
48
Enabling Ontology-based Access to Stream
Example: “provide me with the wind speed observations over the last minute in the Solent Region ”
cd:Observation
xsd:double
cd:observationResult
PREFIX cd: <http://www.semsorgrid4env.eu/ontologies/CoastalDefences.owl#>PREFIX sb: <http://www.w3.org/2009/SSN-XG/Ontologies/SensorBasis.owl#> PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> SELECT ?windspeed ?windts FROM STREAM <http://www.semsorgrid4env.eu/ccometeo.srdf> [ NOW – 1 MINUTE TO NOW – 0 MINUTES ] WHERE { ?WindObs a cd:Observation; cd:observationResult ?windspeed; cd:observationResultTime ?windts; cd:observedProperty ?windProperty; cd:featureOfInterest ?windFeature. ?windFeature a cd:Feature; cd:locatedInRegion cd:SolentCCO. ?windProperty a cd:WindSpeed. }
cd:Feature
cd:featureOfInterest
cd:Property
cd:observedProperty
cd:locatedInRegion
cd:Region
49
Enabling Ontology-based Access to Stream
RDF-Stream ......( <si-1,pi-1, oi-1>, ti-1 ),( <si, pi, oi>, ti ),( <si+1,pi+1, oi+1>, ti+1 ),......Example: “provide me with the wind speed observations over the last minute in the
Solent Region ”
cd:Observation
xsd:double
cd:observationResult......( <ssg4e:Obs1,rdf:type, cd:Observation>, ti ),( <ssg4e:Obs1,cd:observationResult,”34.5”>, ti ),( <ssg4e:Obs2,rdf:type, cd:Observation>, ti+1 ),( <ssg4e:Obs2,cd:observationResult,”20.3”>, ti+1 ),......
STREAM <http://www.semsorgrid4env.eu/ccometeo.srdf>
50
Query translation
vv
vvenvdata_rhylflats
Timestamp: longHs : floatLon: floatLat: float
envdata_hornsea
Observation
WaveHeightProperty
observedProperty
hasObservationResult
xsd:float
locatedInRegion
Mappingenvdata_milford
envdata_chesil
envdata_westbay
Region
Feature
PREFIX cd: <http://www.semsorgrid4env.eu/ontologies/CoastalDefences.owl#>PREFIX sb: <http://www.w3.org/2009/SSN-XG/Ontologies/SensorBasis.owl#> PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> SELECT ?waveheight ?wavets ?lat ?lon FROM STREAM <http://www.semsorgrid4env/ccometeo.srdf> WHERE { ?WaveObs a cd:Observation; cd:observationResult ?waveheight; cd:observationResultTime ?wavets; cd:observationResultLatitude ?lat; cd:observationResultLongitude ?lon; cd:observedProperty ?waveProperty; cd:featureOfInterest ?waveFeature. ?waveFeature a cd:Feature; cd:locatedInRegion cd:SouthEastEnglandCCO. ?waveProperty a cd:WaveHeight. }
(SELECT Lon,timestamp,Hs,Lat FROM envdata_rhylflats) UNION (SELECT Lon,timestamp,Hs,Lat FROM envdata_hornsea) UNION (SELECT Lon,timestamp,Hs,Lat FROM envdata_milford) UNION (SELECT Lon,timestamp,Hs,Lat FROM envdata_chesil) UNION (SELECT Lon,timestamp,Hs,Lat FROM envdata_perranporth) UNION (SELECT Lon,timestamp,Hs,Lat FROM envdata_westbay) UNION (SELECT Lon,timestamp,Hs,Lat FROM envdata_pevenseybay)
SNEEql
SPARQL stream
51
Mapping declarationR2RML
:Wan4WindSpeed a rr:TriplesMapClass; rr:tableName "wan7"; rr:subjectMap [ rr:template "http://swissex.ch/ns#WindSpeed/Wan7/{timed}"; rr:class ssn:ObservationValue; rr:graph ssg:swissexsnow.srdf ]; rr:predicateObjectMap [ rr:predicateMap [ rr:predicate ssn:hasQuantityValue ]; rr:objectMap[ rr:column "sp_wind" ] ]; .
<http://swissex.ch/ns#/WindSpeed/Wan7/2011-05-20:20:00 > a ssn:ObservationValue<http://swissex.ch/ns#/WindSpeed/Wan7/2011-05-20:20:00 > ssn:hasQuantityValue " 4.5"
52
Data Translation
wan7timed: datetime PKsp_wind: float
ssn:ObservationValue
qudt:numericValue
xsd:decimal
http://swissex.ch/data#Wan7/WindSpeed/ObsValue{timed}
sp_wind
ssn:SensorOutput
ssn:Observation
ssn:hasValue
ssn:observationResulthttp://swissex.ch/data#
Wan7/WindSpeed/Observation{timed}
http://swissex.ch/data#Wan7/ WindSpeed/ ObsOutput{timed}
ssn:Property
ssn:observedProperty
sweetSpeed:WindSpeed
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Rimel BENDADOUCHE PhD Thesis
Extention de SSNWireless Semantic Sensor Ontology
Bendadouche et al; SSN 2012
54
Wireless Sensor Network (WSN)
SSN'12
12/11/2012
NEEDS AND OBJECTIVES
Adapt the WSN node behavior to the context: • Node state• Phenomena state
Enhance the lifetime and the good functioning of the network
State: ”The state is a qualitative data, which changes over time summarizing a set of information”
Context: ”The context is a set of entities states or information describing an environment where an event occurs”
WSN State of the art Extension of the SSN ontology Use of the WSSN ontology
55
What is a context ?FLOOD PHENOMENA
FLOOD PHENOMENA STATE:
1. “Normal”
2. “Waiting for rise in water levels”
3. “Rise in water levels”
4. “Flood warning”
NODE (ENERGY) STATE:
5. Strong Energy state
6. Average Energy state
7. Low Energy state
56
Wireless Sensor Network (WSN)
WSN State of the art Extension of the SSN ontology Use of the WSSN ontology
<weather> node sends its measures
<weather> node sends
nothing
Phenomena state Normal
57
SSN'12
12/11/2012
WSN and its devices
Cliquez sur l'icône pour ajouter un graphique
WSN State of the art Extension of the SSN ontology Use of the WSSN ontology
58
SSN'12
12/11/2012
Communication: Stimulus-WSNnode-Communication pattern
Cliquez sur l'icône pour ajouter un graphique
WSN State of the art Extension of the SSN ontology Use of the WSSN ontology
59
SSN'12
12/11/2012
Communication process
Cliquez sur l'icône pour ajouter un graphique
WSN State of the art Extension of the SSN ontology Use of the WSSN ontology
60
SSN'12
12/11/2012
State
WSN State of the art Extension of the SSN ontology Use of the WSSN ontology
OUR EXAMPLE
61
The use of the WSSN ontology USING TOOLS
• Develop the WSSN ontology• Protégé
• JESS rule engine• Derive the state from the sensor data
• Simulate the WSN and its nodes behaviour • JADE Simulator
WSN State of the art Extension of the SSN ontology Use of the WSSN ontology
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Others projects
63
Project: SenseiINTEGRATING THE PHYSICAL WITH THE DIGITAL WORLD OF THE NETWORK OF THE FUTURE
• Smart Cities: Transport, energy consumption etc…• the EU's 7 Framework Programme • January 2008 December 2010• 19 partners from 11 European countries
Bahrepour, Majid and Meratnia, Nirvana and Havinga, Paul J.M. (2010) Fast and Accurate Residential Fire Detection Using Wireless Sensor Networks. Environmental Engineering and Management Journal, 9 (2). pp. 215-221. ISSN 1582-9596
Zhang, Y., Meratnia, N.and Havinga, P.J.M.(2010) ‘Ensuring high sensor data quality through use of online outlier detection techniques’,Int. J. Sensor Networks, Vol. 7, No. 3, pp.141–151
http://www.sensei-project.eu/
64
Project: KNOESIS Semantic Sensor Web
http://knoesis.wright.edu/J. Pschorr, C. Henson, H. Patni and A. Sheth Sensor Discovery on Linked Data. Kno.e.sis Center, Wright University, Dayton, USA, 2010.
65
Project: SPITFIRESEMANTIC WEB INTERACTION WITH REAL OBJECTS
http://spitfire-project.eu/
SmartServiceProxy
aggregate semantic sensor data into representations of real-world things called Semantic Entities
provide RESTful direct access to them.
Not yet publicly accessible
66
Project: 52°NorthSEMANTIC WEB INTERACTION WITH REAL OBJECTS
http://52north.org/
Sensor Observation Service:
publication of sensor data in RDF
SWEET ontology
Sensor Plug&Play frameworkArne Bröring, Patrick Maué, Krzysztof Janowicz, Daniel Nüst, and Christian Malewski . Semantically-Enabled Sensor Plug & Play for the Sensor WebSensors 2011, 11(8), pp. 7568-7605.
Janowicz, K. , Bröring, A., Stasch, C., Schade, S ., Everding, T., & A. Llaves (2011): A RESTful Proxy and Data Model for Linked Sensor Data.International Journal of Digital Earth, pp. 1 - 22.
67
Conclusion & Perspectives
SSN Ontology used in several projects for publishing data sensor on the web of data…
Some works has to be done: • good practices in URL definition• Vizualisation of spatio temporal data• Distributed reasoning
Follows the Semantic Sensor Network Workshop at ISWC• SSN13 October 2013 Sydney• SSN12 http://knoesis.org/ssn2012/• SSN11 http://ceur-ws.org/Vol-839/• SSN10 http://ceur-ws.org/Vol-668/• SSN 2009 http://ceur-ws.org/Vol-522/ • SSN 2006 http://www.ict.csiro.au/ssn06/