A weather ontology for predictive control in smart homes

Abstract

In the past few years, the idea of creating smart homes has gained popularity. A smart home possesses some kind of intelligence that allows it to support its inhabitants. The overall goal is to increase the inhabitants¿ comfort while energy use and costs are reduced as well. In the context of a project aimed at building smart home systems, this thesis aims at constructing an OWL ontology for weather information, containing data about both current conditions and weather forecasts. The data described by this ontology will enable smart home systems to make decisions based on current and future weather conditions. At first, the thesis will determine in which particular ways weather data can be used within smart homes. Furthermore, possible sources for weather data will be analysed. Primary sources will be weather services that are that are accessible via Internet. Optionally, local weather stations will be able to provide further data about current weather conditions. A set of Internet-based sources for weather data will be reviewed for their suitability for use within smart homes. Afterwards, existing ontologies will be reviewed for their structure, advantages, and disadvantages in order to acquire ideas being suitable to be re-used. Several well-known approaches for building new ontologies from scratch will be discussed in detail. The thesis will follow METHONTOLOGY, the best-fitting of these approaches, to build SmartHomeWeather, an OWL ontology that covers both the weather data being available and the concepts required to perform weather-related tasks within smart homes while always keeping the possibility of simple and efficient OWL reasoning in mind. Eventually, Weather Importer, a Java application, will be developed that gathers data from weather services and local weather stations and transforms it to comply with the SmartHomeWeather ontology.

In den vergangenen Jahren hat die Idee des intelligenten Wohnens zunehmend an Bedeutung gewonnen. Ein intelligenter Wohnraum (ein Smart Home) verfügt über eine Art Intelligenz, die es ihm ermöglicht, seinen BewohnerInnen Tätigkeiten abzunehmen. Das Ziel ist, den BewohnerInnen mehr Komfort zu bieten und gleichzeitig Energieverbrauch und Kosten zu senken. Im Kontext eines Projekts, welches die Entwicklung von Smart Homes zum Ziel hat, wird in dieser Masterarbeit eine OWL-Ontologie für Wetterinformation entworfen, die Daten sowohl über die aktuelleWetterlage als auch über Vorhersagen enthält. Die von dieser Ontologie beschriebenen Daten werden es Smart Home-Systemen ermöglichen, Entscheidungen auf Basis der aktuellen und der zukünftigen Wetterverhältnisse zu treffen. Zunächst wird die Masterarbeit untersuchen, auf welche Art und Weise Wetterdaten in Smart Homes verwendet werden können. Weiters werden mögliche Quellen für Wetterdaten analysiert. Die wichtigsten Quellen werden über das Internet abrufbare Wetterdienste sein; optional können lokale Wetterstationen weitere Daten über die aktuelle Wetterlage zur Verfügung stellen. Eine Auswahl an über das Internet verfügbaren Quellen fürWetterdaten wird hinsichtlich ihrer Eignung zur Verwendung in Smart Homes untersucht. Anschließend werden bereits existierende Ontologien bezüglich ihrer Struktur, ihren Vorteilen und ihren Nachteilen untersucht, um Ideen zu sammeln, die wiederverwendet werden können. Einige bekannte Verfahren, um neue Ontologien von Grund auf zu erstellen, werden im Detail erläutert. Die Arbeit wird METHONTOLOGY, das von diesen Verfahren am besten geeignete, verwenden, um SmartHomeWeather zu entwerfen, eine OWL-Ontologie, die sowohl die zur Verfügung stehenden Wetterdaten abdeckt als auch die Konzepte, die notwendig sind, um in Smart Homes wetterbezogene Aufgaben zu erledigen; gleichzeitig wird darauf geachtet, einfaches und effizientes OWL-Reasoning zu ermöglichen. Schließlich wird Weather Importer entwickelt, eine Java-Applikation, die Daten von Wetterdiensten und lokalen Wetterstationen abruft und sie so transformiert, dass sie mit der SmartHomeWeather-Ontologie verwendet werden können