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3d217cf4c8
@ -157,9 +157,12 @@ Hannover, den \today \hfill Unterschrift
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\chapter{Motivation}\label{cpt:motivation}
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Mit der fortschreitenden Digitalisierung von Alltagsgegenständen und ihrer Verbindung mit dem Internet wächst das sogenannte Internet of Things. Dadurch sind auch immer mehr offene Systeme online verfügbar, die ihre Sensordaten und Zustandsinformationen als \emph{RDF}\footnote{Resource Description Framework --- Mehr dazu in Kapitel \ref{cpt:basics}}-Datenstrom anbieten. Diese Ereignisdatenströme liefern durchgehend und hochfrequent Ereignisdaten, sodass innerhalb kurzer Zeit sehr große Datenmengen anfallen, die zwecks Extraktion von Informationen und Auslösen von Reaktionen in kürzester Zeit verarbeitet werden sollen.
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Die Ereignisdaten aus diesen Strömen bilden kleine Teile der Realität zumindest nä\-herungs\-wei\-se über die in ihnen enthalten Messdaten und Zustandsinformationen ab, sofern sie nicht bedingt durch technischen Defekt oder Messfehler ungültige Daten enthalten und somit vor der weiteren Verarbeitung herausgefiltert werden sollten. Ein weiteres Problem ist die stark begrenzte Gültigkeit von Ereignisdaten: Oft werden sie schon durch ein neu aufgetretenes Ereignis hinfällig und sind nicht mehr aktuell.
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Die Ereignisdaten aus diesen Strömen bilden kleine Teile der Realität zumindest nä\-herungs\-wei\-se über die in ihnen enthaltenen Messdaten und Zustandsinformationen ab, sofern sie nicht bedingt durch technischen Defekt oder Messfehler ungültige Daten ent\-hal\-ten und somit vor der weiteren Verarbeitung herausgefiltert werden sollten. Ein weiteres Problem ist die stark begrenzte Gültigkeit von Ereignisdaten: Oft werden sie schon durch ein neu aufgetretenes Ereignis hinfällig und sind nicht mehr aktuell.
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Ereignisse haben für sich alleine betrachtet neben einer begrenzten Gültigkeit eine begrenzte Aussagekraft, daher ist es zum höheren Verständnis der dahinter verborgenen Situation notwendig, sie mit zuvor aufgetretenen Ereignissen in einen Kontext zu setzen. Dadurch können mehrere kleine, hochfrequent auftretende Ereignisse zu einzelnen, niederfrequent auftretenden komplexen Ereignissen aggregiert werden und mittels Mustererkennung höherwertige Informationen aus den Ereignissen extrahiert werden. In Abbildung~\ref{fig:aggregation_patternmatching} wird die Aggregation von Ereignissen sowie die Mustererkennung exemplarisch dargestellt.
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Ereignisse haben für sich alleine betrachtet neben einer begrenzten Gültigkeit eine begrenzte Aussagekraft, daher ist es zum höheren Verständnis der dahinter verborgenen Situation notwendig, sie mit zuvor aufgetretenen Ereignissen in einen Kontext zu setzen. Dadurch können mehrere kleine, hochfrequent auftretende Ereignisse zu einzelnen, niederfrequent auftretenden komplexen Ereignissen aggregiert werden und mittels Mustererkennung höherwertige Informationen aus den Ereignissen extrahiert werden.
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\begin{comment}
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In Abbildung~\ref{fig:aggregation_patternmatching} wird die Aggregation von Ereignissen sowie die Mustererkennung exemplarisch dargestellt.
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\end{comment}
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Die Integration von \emph{Domänenwissen}\footnote{Hintergrundwissen für den Kontext der Ereignisverarbeitung, verändert sich während der Verarbeitung nur selten} ist ein weiterer Schritt, der die Brücke zwischen den aus komplexen Ereignissen gewonnenen Kenntnissen und bereits bekannten Fakten schlagen soll, um die gewonnenen Kenntnisse in einen eindeutigen Zusammenhang stellen und eine eindeutige Interpretation zu ermöglichen.
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@ -170,7 +173,7 @@ Diesbezüglich soll ergründet werden, welche CEP-Engines Reasoning bereits impl
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\section{Szenario}\label{cpt:scenario}
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Das Beispielszenario, welches für diese Arbeit verwendet wird, ist eine Autoverleihgesellschaft, die ihren Fuhrpark überwachen möchte, um ihren Kunden vergünstigte Tarife für verschleißarmes Fahrverhalten anbieten zu können. Weiterhin soll auf plötzlich auftretende Probleme an den Leihwagen möglichst schnell reagiert werden können um Schäden zu begrenzen, gefährliche Situationen zu vermeiden und bei Bedarf dem Kunden unverzüglich einen Ersatzwagen oder weitere Serviceleistungen anbieten zu können.
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Das Beispielszenario, welches für diese Arbeit verwendet wird, ist eine Autoverleihgesellschaft, die ihren Fuhrpark überwachen möchte, um ihren Kunden vergünstigte Ta\-ri\-fe für verschleißarmes Fahrverhalten anbieten zu können. Weiterhin soll auf plötzlich auftretende Probleme an den Leihwagen möglichst schnell reagiert werden können um Schäden zu begrenzen, gefährliche Situationen zu vermeiden und bei Bedarf dem Kunden unverzüglich einen Ersatzwagen oder weitere Serviceleistungen anbieten zu können.
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\paragraph{Anforderungen}
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Um die Ziele der Autoverleihgesellschaft erreichen zu können, sollen folgende Situationen erkannt werden:
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@ -195,7 +198,7 @@ Um diese Situationen zu erkennen, sollen zwei RDF-Ereignisdatenströme zur spät
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\item Status der Handbremse (angezogen/gelöst)
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\item Momentangeschwindigkeit in km/h
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\item Drehzahl des Motors
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\item Reifendrücke der Reifen in bar
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\item Reifendruck jedes Reifens in bar
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\end{itemize}
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Besonders wichtige Ereignisse, wie das Aufleuchten der Motorkontrollleuchte oder das Auslösen des Airbags, sollen über diesen Datenstrom separat von den Statusdaten gemeldet werden.
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@ -212,7 +215,7 @@ Das Domänenwissen soll in diesem Szenario folgende Informationen enthalten:
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\item Eindeutige Zuordnung von Fahrzeugnummer zu Automodell
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\item Wissen über Automodelle:
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\begin{itemize}
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\item Empfohlene Motordrehzahlbereiche für verschleißarmes Fahren
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\item Empfohlene Motordrehzahlbereiche für verschleißarmen Betrieb während der Fahrt
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\item Vorgeschriebener Reifendruck
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\end{itemize}
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\end{itemize}
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@ -229,7 +232,7 @@ Das sogenannte \enquote{semantische Web} ist ein großes Anwendungsgebiet für R
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\subsection{RDF im semantischen Web}\label{cpt:rdf-semantic-web}
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Das Resource Description Framework (RDF) wird im semantischen Web zur Modellierung und Repräsentation von Wissen verwendet. RDF-Daten bestehen aus einer Menge von Tripeln, welche sich aus den drei Komponenten Subjekt, Prädikat und Objekt in genau dieser Abfolge zusammensetzen um eine Aussage zu formen. Jeder dieser drei Bestandteile eines Tripels kann durch einen eindeutigen Uniform Resource Identifier (URI\footnote{Der URI wird in RFC 3986 beschrieben. Anstelle eines URI kann auch ein IRI (Internationalized Resource Identifier) verwendet werden --- die internationalisierte Form des URI nach RFC 3987.}) identifiziert werden. Lediglich in der Position \enquote{Objekt} eines Tripels kommen auch sehr häufig sogenannte \emph{Literale} vor um konkrete Datenwerte beispielsweise in Form von Zeichenketten oder Ganzzahlen zu repräsentieren.
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Das Resource Description Framework (RDF) wird im semantischen Web zur Mo\-del\-lie\-rung und Repräsentation von Wissen verwendet. RDF-Daten bestehen aus einer Menge von Tripeln, welche sich aus den drei Komponenten Subjekt, Prädikat und Objekt in genau dieser Abfolge zusammensetzen um eine Aussage zu formen. Jeder dieser drei Bestandteile eines Tripels kann durch einen eindeutigen Uniform Resource Identifier (URI\footnote{Der URI wird in RFC 3986 beschrieben. Anstelle eines URI kann auch ein IRI (Internationalized Resource Identifier) verwendet werden --- die internationalisierte Form des URI nach RFC 3987.}) identifiziert werden. Lediglich in der Position \enquote{Objekt} eines Tripels kommen auch sehr häufig sogenannte \emph{Literale} vor um konkrete Datenwerte beispielsweise in Form von Zeichenketten oder Ganzzahlen zu repräsentieren.
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\begin{lstlisting}[caption={Ein RDF-Tripel},label={lst:sample_rdf_triple}]
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<http://example.org/carSim/objects/Car#23> <http://example.org/carSim/carSimulationOntology#isCarModel> <http://example.org/carSim/objects/CarModel#42> .
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\end{lstlisting}
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@ -271,7 +274,7 @@ carModel:0 carOnt:minimumMotorRPM 2000 .
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carModel:0 carOnt:maximumMotorRPM 4300 .
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carModel:0 carOnt:minimumTirePressure 2.9 .
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carModel:0 carOnt:maximumTirePressure 3.2 .
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carModel:0 carOnt:requiresDriverLicense "B"^^xsd:string
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carModel:0 carOnt:requiresDriverLicense "B"^^xsd:string .
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driver:0 rdf:type carOnt:Driver .
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driver:0 carOnt:hasName "Max Mustermann"^^xsd:string .
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@ -279,7 +282,7 @@ driver:0 carOnt:hasPhoneNumber "+49 111 123456789"^^xsd:string .
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driver:0 carOnt:hasDriverLicense "B"^^xsd:string .
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car:0 carOnt:isDrivenBy driver:0 .
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driver:0 carOnt:drives car:0
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driver:0 carOnt:drives car:0 .
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\end{lstlisting}
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\paragraph{Objektklassen und -instanzen}
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@ -290,15 +293,15 @@ In RDF kann ein Subjekt grundsätzlich eine Instanz von mehreren Objektklassen s
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car:0 a carOnt:Car .
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\end{lstlisting}
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Abhängig von den Objektklassen eines Subjektes können Ontologien nun einschränken, wie eine Objektinstanz mit anderen Objektinstanzen oder Werten verbunden werden darf. So kann beispielsweise definiert werden, dass das Prädikat \texttt{carOnt:drives} als Subjekt nur Instanzen der Klasse \texttt{carOnt:Driver} und als Objekt nur Instanzen der Klasse \texttt{carOnt:Car} zulässt, da die umgekehrte Richtung nicht sinnvoll wäre.
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Abhängig von den Objektklassen eines Subjektes können Ontologien nun einschränken, wie eine Objektinstanz mit anderen Objektinstanzen oder Werten verbunden werden darf. So kann beispielsweise definiert werden, dass das Prädikat \texttt{carOnt:drives} als Subjekt nur Instanzen der Klasse \texttt{carOnt:Driver} und als Objekt nur Instanzen der Klasse \texttt{carOnt:Car} zulässt, da die umgekehrte Richtung nicht sinnvoll wäre. (Für die umgekehrte Richtung wäre etwa \texttt{carOnt:isDrivenBy} sinnvoll.)
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\paragraph{Graphen}
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Da innerhalb des semantischen Web angestrebt wird, in RDF vorliegende Informationen gemeinsam zu nutzen und miteinander zu vernetzen zu können, werden RDF-Tripel meist als Quadrupel (oder kurz \enquote{Quad}) gehandhabt, in denen als zusätzliche Information der sogenannte Graph genannt wird, in dem die Tripel enthalten sind. Ein Graph wird durch eine URI identifiziert und dient als Namensraum für die Tripel, die er enthält. Dies vereinfacht die gleichzeitige Nutzung von mehreren Datenquellen, da jedes Tripel eindeutig einem Graphen zugeordnet werden kann und innerhalb von Abfragen spezifisch Tripel aus verschiedenen Graphen selektiert werden können.
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Da innerhalb des semantischen Web angestrebt wird, in RDF vorliegende Informationen gemeinsam zu nutzen und miteinander vernetzen zu können, werden RDF-Tripel meist als Quadrupel (oder kurz \enquote{Quad}) gehandhabt, in denen als zusätzliche Information der sogenannte Graph genannt wird, in dem die Tripel enthalten sind. Ein Graph wird durch eine URI identifiziert und dient als Namensraum für die Tripel, die er enthält. Dies vereinfacht die gleichzeitige Nutzung von mehreren Datenquellen, da jedes Tripel eindeutig einem Graphen zugeordnet werden kann und innerhalb von Abfragen spezifisch Tripel aus verschiedenen Graphen selektiert werden können.
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\todo{GRAFIK: Verbildlichung durch mehrere mit URI gekennzeichneten Container, die ein paar Tripel enthalten, die aufeinander verweisen.}
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\paragraph{RDF-Schema für einfache Ontologien}
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Das \enquote{RDF-Schema} (kurz RDFS\footnote{Für eine detailreiche Einführung in RDFS siehe auch \cite{hitzler:semanticweb}[Kapitel 3.4]}) dient zur Spezifikation von Schemawissen durch die Definition von Objektklassen und Prädikaten, welche in hierarchischen Verhältnissen zueinander stehen können\footnote{Mittels \texttt{rdfs:subclassOf} und \texttt{rdfs:subpropertyOf} können hierarchische Verhältnisse zwischen verschiedene Properties beziehungsweise Objektklassen definiert werden.}. Betrachtet man beispielsweise die Daten aus Listing~\ref{lst:sample_rdf_data}, so ist in diesem Kontext für die Verwendung des Prädikats \texttt{carOnt:drives} offensichtlich, dass es nur zusammen mit einem Subjekt der Klasse \texttt{Driver} und einem Objekt der Klasse \texttt{Car} verwendet werden sollte um eine sinnvolle Aussage zu ergeben. Eine solche Regel kann mit Hilfe von RDFS definiert werden, wie Listing~\ref{lst:sample_rdfs_data} zeigt.
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Das \enquote{RDF-Schema} (kurz RDFS\footnote{Für eine detailreiche Einführung in RDFS siehe auch \cite{hitzler:semanticweb}[Kapitel 3.4]}) dient zur Spezifikation von Schemawissen durch die Definition von Objektklassen und Prädikaten, welche in hierarchischen Verhältnissen zueinander stehen können\footnote{Mittels \texttt{rdfs:subclassOf} und \texttt{rdfs:subpropertyOf} können hierarchische Verhältnisse zwischen verschiedene Properties beziehungsweise Objektklassen definiert werden.}. Betrachtet man bei\-spiels\-wei\-se die Daten aus Listing~\ref{lst:sample_rdf_data}, so ist in diesem Kontext für die Verwendung des Prädikats \texttt{carOnt:drives} offensichtlich, dass es nur zusammen mit einem Subjekt der Klasse \texttt{Driver} und einem Objekt der Klasse \texttt{Car} verwendet werden sollte um eine sinn\-volle Aussage zu ergeben. Eine solche Regel kann mit Hilfe von RDFS definiert werden, wie Listing~\ref{lst:sample_rdfs_data} zeigt.
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\begin{lstlisting}[caption={Definition der Klassen \texttt{Car} und \texttt{Driver} sowie des Prädikats \texttt{drives} in RDFS},label={lst:sample_rdfs_data}]
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@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
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@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
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@ -325,7 +328,7 @@ Ein Beispiel für eine TBox ist Listing~\ref{lst:sample_rdfs_data}, in welcher O
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\todo{GRAFIK: Ein wenig visualisiertes Wissen, welches TBox und ABox-Inhalte getrennt voneinander darstellt. (Eine Ebene mit Klassen und Attributen, eine andere Ebene mit konkreten Klasseninstanzen und deren Merkmalen)}
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\paragraph{Kombination verschiedener Ontologien}
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Natürlich ist es möglich, mehrere verschiedene Ontologien gleichzeitig zu verwenden. Diese Flexibilität ermöglicht beispielsweise, dass eine bereits in RDF abgebildete Person durch beliebige Informationen über Vokabular aus weiteren Ontologien ergänzt werden kann. Natürlich können die Informationen einer in RDF abgebildeten Person auch in verschiedenen, für andere Parteien geläufigen Strukturen verfügbar gemacht werden können. Innerhalb einer Ontologie auf die Objektklassen und Attribute zurückgegriffen werden, die in anderen Ontologien definiert werden. Dies ermöglicht neben Erweiterungen für spezifische Zwecke auch das Übersetzen von Wissen zwischen verschiedenen Ontologien durch die Definition von äquivalenten Objektklassen und Attributen.
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Natürlich ist es möglich, mehrere verschiedene Ontologien gleichzeitig zu verwenden. Diese Flexibilität ermöglicht beispielsweise, dass eine bereits in RDF abgebildete Person durch beliebige Informationen über Vokabular aus weiteren Ontologien ergänzt werden kann. Natürlich können die Informationen einer in RDF abgebildeten Person auch in verschiedenen, für andere Parteien geläufigen Strukturen verfügbar gemacht werden können. Innerhalb einer Ontologie kann auf die Objektklassen und Attribute zurückgegriffen werden, die in anderen Ontologien definiert werden. Dies ermöglicht neben Erweiterungen für spezifische Zwecke auch das Übersetzen von Wissen zwischen verschiedenen Ontologien durch die Definition von äquivalenten Objektklassen und Attributen.
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\paragraph{Open World Assumption}
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Sollte es nötig sein, für eigene Terminologie eine Ontologie zu erzeugen, so ist es wichtig hervorzuheben, dass für in RDF abgebildete Fakten nahezu immer die Annahme gilt, dass diese Daten nicht vollständig sind und somit nicht alle realen Fakten auch in RDF erfasst sind. Die meisten existierenden Ontologien respektieren diese Annahme und verzichten auf die Definition von expliziten Regeln, die über die konkrete Bedeutung der Abwesenheit von bestimmten Fakten entscheiden würden. (In der Welt der relationalen Datenbanksysteme gibt es eine ähnliche Problematik in Zusammenhang mit der Verwendung des Schlüsselworts \texttt{NULL}.)
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