Extended Abstract der Master-Thesis von Marcus Schink
Grundlagen und Forschungsfrage
In den vergangenen Jahrzehnten erfolgte die Entwicklung verschiedener Datenmodelle zur Behandlung raum-zeitlicher Big-Data-Bestände und bewegter Objekte. Die Ermittlung des aktuellen Forschungsstandes erfolgte auf Grundlage einer Literaturrecherche. Hierbei war festzustellen, dass neben verschiedenen Modellen auch Standards seitens des Open Geospatial Consortiums (OGC) sowie der International Organization for Standardization (ISO) existieren, die den Umgang mit raum-zeitlichen Daten vereinheitlichen sollen. Diese Erkenntnis eröffnete die Frage, ob die gegebenen Standards und Datenmodelle als Grundlage für die Weiterentwicklung und Optimierung der Car2X-Technologie genügen und ob die Geoinformatik auf diese Weise Einfluss auf das Forschungsfeld der Car2X-Technologie nehmen kann.
Untersuchungen und Ergebnisse
Zur Untersuchung der Anwendbarkeit vorgestellter Datenmodelle erfolgte im Anschluss die Entwicklung entsprechender Beispielabfragen unter Anwendung der vorgestellten raum-zeitlichen Operatoren.
Es war zu erkennen, dass existierende Datenmodelle die Möglichkeit der Prognose bevorstehender Bewegungen ermöglichen, die zur Erkennung von Gefahrensituationen im Straßenverkehr und dementsprechend zur Warnung beteiligter VerkehrsteilnehmerInnen anwendbar sind, während einige raum-zeitliche Datenmodelle lediglich auf die Auswertung vergangener und gegenwärtiger Ereignisse ausgelegt sind.
Die Untersuchungen der Master-Thesis wurden auf Grundlage fiktiver Fallbeispiele durchgeführt. Im Wesentlichen wurde die Annahme getroffen, dass die Ortung jedes Fußgängers bzw. jeder Fußgängerin über sein mitgeführtes Smartphone erfolgt. Hierbei muss jedoch berücksichtigt werden, dass einige Störeinflüsse, wie bspw. die Ortungsgenauigkeit der in Smartphones verbauten GPS-Module oder die variierende Übertragungsgeschwindigkeit des Mobilfunknetzes, zu einer inhomogenen Zuverlässigkeit des raum-zeitlichen Datenbestandes führen können. Die durchgeführten Untersuchungen zeigen, dass die Geoinformatik einen Beitrag zur Weiterentwicklung der Car2X-Technologie leisten kann.
Durch die Fortführung der Entwicklung raum-zeitlicher Datenmodelle und die Weiterentwicklung entsprechender Standards wird sich dieser Einfluss in den kommenden Jahren weiter verstärken.
