ABSTRACT använder olika representationer. Till exempel, överväga flera sensornätverk som mäter samma typ av fysiska fenomen. Varje sensorutplacering kan ha sitt eget sätt att representera semantiskt identisk information, t.ex. "vindhastighet" jämfört med "genomsnittlig vindhastighet", eller "temperatur" jämfört med "termometer". Om en användare vill få de senaste värdena för vindhastighet eller temperaturdata över den region där alla sensornätverk är utplacerade, måste användaren använda en mekanism för att låta systemet förstå semantiskt likvärdiga men olika representationer av data, för att helt svara på frågan. En av lösningarna för att hantera heterogenitet är genom den semantiska annoteringen av sensordata (Sheth, Henson, & Sahoo, 2008), och tillhandahållandet av ontologi-baserad tillgång till det (Calbimonte, Corcho, & Gray, 2010; Taylor & Leidinger, 2011). Det saknas dock bevis för hur detta tillvägagångssätt skalas, särskilt med höga datahastigheter, och i push-baserad leverans av strömmande data. I den här artikeln fokuserar vi på två problem i detta sammanhang: (i) hur man hittar relevanta heterogena sensordatakällor baserade på deras metadata, och (ii) hur man frågar strömmande sensordata från dessa källor. Vi sammanfattar våra bidrag enligt följande: • Vårt huvudsakliga bidrag till det första problemet är användningen av SSN ontology (Compton et al., i press), tillsammans med domänspecifika ordförråd, för modellering av sensormetadata och observationer, förstärkt med kartläggningar till de ursprungliga sensorscheman. I detta syfte använder vi R2RML (Das, Sundara, & Cyganiak, 2012) (RDB-till-RDF-karteringsspråk) för att kartlägga relationsströmmar -istället för tabeller-till ontologier. Således använder vi ontologier som en gemensam modell för att representera sensordata och metadata, för att göra det möjligt att söka efter datakällor och få tillgång till dem genom ontologiska scheman. • För det andra problemet, föreslår vi en frågeskrivning och dataöversättning metod som gör det möjligt att fråga virtuella RDF-strömmar med SPARQL språk med streaming tillägg. Detta tillvägagångssätt utnyttjar R2RML-kartläggningarna för att ge tillgång till sensorns streamingdata, inte bara metadata. Dessutom visar vi att våra frågeskrivande och exekveringsmekanismer är tillämpliga för både pull och push leveranslägen, och även för olika state-of-theart stream processing motorer, såsom SNEE (Galpin, Brenninkmeijer, Jabeen,. Vi tillhandahåller empiriska belägg för prestanda med avseende på provtagningsfrekvens och leveranslatens i både pull- och push-baserade lägen. Som ett belysande exempel visar vi hur GSN-genomförandet av detta tillvägagångssätt användes i ett federerat sensornätverk i SwissExperiment (http://www.swiss-experiment.ch), en samarbetsplattform för att dela realtidssensordata mellan olika institutioner för att förbättra prognoser och varningar om miljörisker. Tidningen är organiserad enligt följande: först introducerar vi de grundläggande begreppen ontologi-baserad tillgång till strömmar. Därefter diskuterar vi modellering av sensordata, metadata och kartläggningar. Vi tillhandahåller också den teoretiska grunden för frågeöversättning och hur den kan implementeras. En experimentell utvärdering presenteras också, före våra slutsatser. Vår strategi bygger på de grundläggande begrepp som beskrivs nedan: streaming data questing, och semantic data access med hjälp av ontology-baserade frågor och kartläggningar. En dataström består av en obunden sekvens av värden som kontinuerligt bifogas, där var och en bär en tidsstämpel som normalt indikerar när den har producerats.
I REF använder författarna R2RML (RDB-till-RDF-karteringsspråk) för att kartlägga strömmar som lagras i relationsdatabaser till ontologiska scheman.
Enabling Query Technologies for the Semantic Sensor Web
{'venue': 'Int. J. Semantic Web Inf. Syst.', 'journal': 'Int. J. Semantic Web Inf. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}