Okos egyetemi szolgáltatásokat megalapozó kapcsolt adathalmazok

Az egyetemi kampuszokon megforduló emberek információs igénye jelentős átfedést mutat. Ezért nagyon fontos létrehozni egy közös adatmodellt, ami lehetővé teszi a különböző heterogén forrásokból származó adatok összekapcsolását és ezáltal a felmerülő információs igények emelt szintű kiszolgálását az összekapcsolt adatokon alapuló új alkalmazások révén. A disszertáció azt a kérdést vizsgálja, hogy a megfelelő gépi feldolgozásra alkalmas információ megosztásával hogyan tudnak a 21. században az egyetemek lépést tartani az új igényekkel, egyfajta “okos egyetemként” működve. Elsőként részletezi az OLOUD ontológiát, amely egy egyetem oktatási tevékenységével kapcsolatos szervezetek, kurzusok, képzések, személyek, diplomák stb. leírására használható. Az OLOUD ontológia integrál több használatban lévő ontológiát kiegészítve a magyar egyetemekre vonatkozó specializációkkal. Második témaként a dolgozat az egyetemi kampuszon belüli navigáció szemantikus web alapú megközelítését vizsgálja. Ehhez először az épületek helyiségeinek elhelyezkedését, viszonyát leíró iLOC ontológiát definiálja. Az épületen belül különböző helyszínek (POI-k), illetve a köztük található közvetlen útvonalak adhatók meg. Ezután a disszertáció a beltéri navigáció kérdéseivel foglalkozik: ha az adatokat ilyen módon szemantikus formában tároljuk, akkor a komplex útvonalak előállíthatóak gráf lekérdező nyelvek, például SPARQL, segítségével. A dolgozat példa lekérdezéseken keresztül mutatja be, hogy az így előálló OLOUD és iLOC ontológiák új felhasználási esetekre adnak lehetőséget, akár a felsőoktatási kereteken túlmutatva, támogatva a navigációt kórházakban, múzeumokban, repülőtereken és más nyilvános helyeken. A komplex felhasználási esetek kezeléséhez szükséges volt bevezetni a kibontható URI-k fogalmát is.On a university campus it has great importance to establish a common data model which enables the interconnection of fragmented data from heterogeneous data sources. This thesis contributes to the “Smart Campus” topic, researching the opportunities and benefits of publishing university related open linked data in a machine consumable way. First, it details the OLOUD Ontology, which can be used to describe concepts related to university education, e.g. organisation, course, subject, people, degree, etc. The OLOUD Ontology integrates multiple existing ontologies, extending them with the Hungarian specialities. Second, the thesis discusses the navigation within a university campus based on Semantic Web technologies. For this, it defines the iLOC ontology, which provides concepts to describe buildings and their inner parts. Within a building one can define locations (POIs) and direct routes between them. Then the thesis focuses on indoor navigation: if the data is stored in such a way in a semantic format, then the complex routes can be calculated using graph query languages, like SPARQL. With example queries it has been demonstrated that the OLOUD and iLOC ontologies are enabling new use cases, even beyond the scope of the higher education, supporting navigation in hospitals, museums, airports and other public places. To support the complex use cases it was necessary to introduce the new method of Self-Unfolding URIs too