УДК 528.854.4
П.А. Калантаев, В.П. Пяткин ИВМиМГ СО РАН, Новосибирск
КОНЦЕПЦИЯ SEMANTIC WEB В МОДЕЛИРОВАНИИ СЕНСОРНОЙ СЕТИ ПРИРОДНЫХ ЯВЛЕНИЙ
Semantic Web - это концепция эффективного объектно-ориентированного управления данными WWW с применением семантического анализа. В мировой практике сенсорные сети (Sensor Network - "сенсорнет") природных явлений конструируются в стандартах открытых систем на элементной базе WWW средствами Semantic Web. В статье представлен подход моделирования элементов сенсорных сетей средствами Semantic Web. В рамках этого подхода метамодель сенсорной сети включает в себя такие понятия, как устройство, сенсор устройства, конфигурируемые параметры сенсора и устройств, реконфигурация сети.
P.A. Kalantaev, V.P. Pyatkin
Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics of Siberian Branch of Russian Academy of Science, prospect Akademika Lavrentjeva, 6, Novosibirsk, 630090, Russian Federation
CONCEPT SEMANTIC WEB IN MODELLING OF THE SENSOR NETWORK OF THE NATURAL PHENOMENA
Semantic Web is concept of effective object-oriented data control WWW with application of the semantic analysis. In world practice Sensor Network ("SensorNet") the natural phenomena are designed in standards of open systems on element base WWW by means Semantic Web. In article the approach of modelling of elements of sensor networks is presented by means Semantic Web. Within the limits of this approach the metamodel of sensor network includes such concepts, as the device, the device sensor control, configured parametres of sensor control and devices, network reconfiguration.
1. Введение
Semantic Web - это концепция эффективного объектно-ориентированного управления данными WWW с применением семантического анализа. В мировой практике сенсорные сети (Sensor Network - "сенсорнет" ) природных явлений конструируются в стандартах открытых систем на элементной базе WWW средствами Semantic Web. В приложениях "сенсорнет" мониторинга окружающей среды основными сберегаемыми ресурсами являются пропускная способность и процессорное время узлов сети, затрачиваемое в основном на
коммуникации, а не на обработку или сохранение данных, что требует полного распределения вычислений по отдельным узлам - сенсорам сети.
Области применения сенсорных сетей. Автоматизация строений (“умный дом”). Системы безопасности; управление энергоснабжением; контроль HVAC (кондиционирование, вентиляция, отопление); мониторинг состояния окружающей среды внутри и снаружи; ретрансляторы для счетчиков газа, воды, электроэнергии; домашние системы безопасности.
Промышленный мониторинг. Мониторинг производственных процессов; удаленный мониторинг имущества и ценностей.
Экология и чрезвычайные ситуации. Мониторинг загрязнений окружающей среды; миграция животных, насекомых; лесные пожары и т.д.; спасение людей при чрезвычайных ситуациях.
Системы безопасности и оборона. Коммерческие системы безопасности (контроль периметров, определение вторжения, удаленное наблюдение); охрана военных объектов; отслеживание маршрутов движения войск, соединений; средства связи и боевой разведки;
Логистика. Отслеживание грузов, контейнеров; мониторинг упаковки, определение целостности товаров и грузов; обеспечение складского учета при перемещении товаров.
Здравоохранение и телемедицина. Физиологический мониторинг -сердечный ритм, кровяное давление, температура, уровень стресса и другие параметры жизнедеятельности; неотложная помощь; мониторинг персонала; контроль приема лекарств; забота о престарелых.
2. Архитектура сенсорной сети и функционирование системы
Для исследования выбрана типичная архитектура сенсорной сети "клиент -сервер -шлюз -сенсор", использующая XML - протокол интерфейса между модулями сети. Модуль-сенсор (включает один или несколько датчиков) производит измерения параметров среды, частичную обработку и связь с внешним миром. Блок связи с модулем-сенсором (шлюз) обеспечивает цифровую радиосвязь и управление сенсорами, сохранение и предоставление данных сенсоров по запросу "клиентов" и "сервера". Сервер эксперимента собирает данные с одного или нескольких шлюзов, обеспечивает формирование семантики данных и выдает данные по запросу с рабочих мест исследователей. Рабочее место исследователя ("клиент") обеспечивает управление системой, отображение, частичную обработку (семантики в том числе) и сохранение экспериментальных данных для детальной обработки. XML - протокол интерфейса между модулями сети обеспечивает универсальность и гибкость ПО управления сенсорной сетью, а также сжатие трафика с использованием априорной информации. Описание функционирования системы:
- Система опрашивает доступные шлюзы сети и определяет для них количество и тип устройств, с которыми есть связь;
- Для каждого найденного сенсора в семантической базе данных отыскивается его описание - параметры и ссылка на исполняемый код обработки данных с этого сенсора;
- Если данный частный тип сенсора не требует собственного кода обработки или код недоступен, будет использован код от более общего типа сенсоров (суперкласса), включающего данный подтип;
- По параметрам сенсоров, описанным в семантической базе данных, генерируется интерфейс пользователя, позволяющий настраивать эти параметры. При этом параметры также могут быть типизированы, что позволяет настраивать их в соответствии с их смыслом (например, контролировать граничные значения в соответствии с текущими значениями параметров внешней среды -температуры, влажности, освещенности и т.д.).
3. Семантическая база данных моделирования сенсорной сети
При разработке управляющей системы сенсорных сетей мониторинга окружающей среды предполагается множество различных типов модулей, отличающихся используемыми сенсорами и режимами работы. Сенсорные сети, с точки зрения области применения, являются частным случаем стандартизированных сетей мониторинга и контроля со сформировавшимися стандартами. В этих стандартах сенсоры разделяются на классы с возможностью для управляющей программы управлять сенсором, зная только его класс, независимо от его детальных технических характеристик. В проекте применена концепция моделирования элементов сенсорных сетей при помощи технологий Web-семантических (Semantic Web) баз данных [1]. Согласно концепции Semantic Web метамодель сенсорной сети включает в себя такие понятия, как устройство, сенсор устройства, конфигурируемые параметры сенсора и устройств, реконфигурация сети. Объекты Semantic Web в описании RDF представляются графом, элементы которого - как узлы, так и дуги являются URI (унифицированные идентификаторы ресурсов WWW). Поскольку URI глобально уникальны, они позволяют адекватно называть одни и те же предметы в разных местах Semantic Web, как объекты реального мира, так и абстрактные понятия, что позволяет совершенствовать и описывать на языке RDF [1] как модели, так и метамодели предметной области, при сохранении совместимости снизу вверх. Язык RDF (Resource Description Framework -модель описания метаданных) позволяет описывать не только предметную область сенсорной сети, но и прикладные предметные области (например, природных ресурсов). При этом программное обеспечение опирается на обобщенную (абстрактную) модель предметной области, расширяемую в модели описаниями допустимого набора сущностей конкретной области и их взаимодействий.
4. Карты Google Map для управления "сенсорнет"
Компания Google предоставляет Web-приложения Maps.Google для разработки программного "движка" сенсорной сети природных явлений, способного синхронизировать, объединять и выводить (на рабочее место исследователя) интегрированные данные сенсоров, совмещенные с цифровой картой местности. Google Maps API позволяет встраивать карты Google на вебстраницы при помощи JavaScript. API предоставляет ряд служебных программ для управления картами (как на веб-странице maps.google.com) и добавления
содержания на карту при помощи множества служб, что позволяет создавать на веб-страницах надежные картографические приложения. Хороший пример Maps.Google "движка" сенсорной сети общественного транспорта Новосибирска -maps.nskgortrans.ru, показывающей на карте, в текущий момент, местоположение транспортных средств городских маршрутов. Google Maps API v3(2009r) дает возможности разрабатывать приложения на JavaScript Maps API для мобильных устройств с браузерами с поддержкой JS для iPhone, устройств на базе Android и сервисом геокодирования. Maps.Google "движок" сенсорной сети способен реализовать функции мобильной ГИС для изучения определенного мобильного объекта на местности, легко переключаясь с "глаз" одной мобильной ГИС на сенсорные системы другой мобильной ГИС, совмещая возможности различных аппаратов и цифровой интерактивной карты местности. Подобная система, с применением оболочки Google Earth, названная объединенным универсальным программным "движком" (FUSE), использует программные и аппаратные средства, позволяющие вывести данные с множества различных источников на один экран. Система поддерживает разнотипные сенсоры, включая датчики наземных движущихся целей, электронно-оптические и инфракрасные системы, радиолокационные станции с синтезированной апертурой (SAR) [3, 4].
5. Заключение
В связи с ограниченностью вычислительных ресурсов в реализации запросов данных "сенсорнет" становится выгодным полное распределение вычислений по отдельным узлам -сенсорам: сеть становится своего рода машиной баз данных, запрос к которой составлен из компонент запроса локальных данных сенсоров. Каждый сенсор сохраняет и обрабатывает непрерывно свой компонент запроса. СУБД "сенсорнет" автоматически изменяет план запроса при отключении или выходе из строя сенсоров и интегрирует информацию. При этом для СУБД "сенсорнет" требуется встроенная поддержка неточных данных с применением для обработки запросов вероятностной, недетерминированной модели с накоплением фактов и самоусовершенствованием ответов на запросы с выдачей пользователю оценки уровня релевантности неточного ответа. На текущем этапе проекта разрабатывается Maps.Google "движок" для СУБД лабораторной сенсорной сети природных явлений, поставляющей управленческую информацию о текущем и прогнозируемом состоянии природной среды и экологии с целью принятия решений по предотвращению катастроф и катаклизмов. На следующем этапе проекта разработанное ПО планируется адаптировать к сенсорной сети мониторинга загрязнений окружающей среды Новосибирского Академгородка. Работа выполнена частично при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект № 10-07-00131-a.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. П.А. Калантаев. Семантическая организация пространственных данных. // В сборнике трудов Международной Конференции "ИНТЕРКАРТО -ИНТЕРГИС 11 Устойчивое развитие территорий: теория ГИС и практический
опыт" 25 сент.-3 окт. 2005 г., Ставрополь-Домбай-Будапешт, изд-во СГУ, 2005 г., с.92-96.
2. П.А. Калантаев, В.П. Пяткин. Web-семантическая сенсорная сеть
мониторинга окружающей среды // Сборник материалов VI Международного научного конгресса "ГЕ0-Сибирь-2010", 19-29 апреля 2010, Новосибирск, Россия, т.4, ч.1. "Дистанционные методы зондирования земли и
фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология", с. 97-101.
3. Jessica D. Lundquist, Daniel R. Cayan and Michael D. Dettinger. Meteorology and Hydrology in Yosemite National Park. A Sensor Network Application. F. Zhao and L. Guibas (Eds.): IPSN 2003, LNCS 2634, pp. 518-528, 2003.c Springer-Verlag Berlin Heidelberg 200.
4. CNews.ru: Новое ПО объединит данные с беспилотников в оболочке Google Earth, 29.03.2011
© П.А. Калантаев, В.П. Пяткин, 2011