14 research outputs found
Proceedings of the Academic Track at State of the Map 2019 - Heidelberg (Germany), September 21-23, 2019
State of the Map featured a full day of academic talks. Building upon the motto of SotM 2019 in "Bridging the Map" the Academic Track session was aimed to provide the bridge to join together the experience, understanding, ideas, concepts and skills from different groups of researchers, academics and scientists from around the world. In particular, the Academic Track session was meant to build this bridge that connects members of the OpenStreetMap community and the academic community by providing an open passage for exchange of ideas, communication and opportunities for increased collaboration. These proceedings include 14 abstracts accepted as oral presentations and 6 abstracts presented as posters. Contributions were received from different academic fields, for example geography, remote sensing, computer and information sciences, geomatics, GIScience, the humanities and social sciences, and even from industry actors. We are particularly delighted to have included abstracts from both experienced researchers and students. Overall, it is our hope that these proceedings accurately showcase the ongoing innovation and maturity of scientific investigations and research into OpenStreetMap, showing how it as a research object converges multiple research areas together. Our aim is to show how the sum total of investigations of issues like Volunteered Geographic Information, geo-information, and geo-digital processes and representation shed light on the relations between crowds, real-world applications, technological developments, and scientific research
Advanced Location-Based Technologies and Services
Since the publication of the first edition in 2004, advances in mobile devices, positioning sensors, WiFi fingerprinting, and wireless communications, among others, have paved the way for developing new and advanced location-based services (LBSs). This second edition provides up-to-date information on LBSs, including WiFi fingerprinting, mobile computing, geospatial clouds, geospatial data mining, location privacy, and location-based social networking. It also includes new chapters on application areas such as LBSs for public health, indoor navigation, and advertising. In addition, the chapter on remote sensing has been revised to address advancements
LIPIcs, Volume 277, GIScience 2023, Complete Volume
LIPIcs, Volume 277, GIScience 2023, Complete Volum
12th International Conference on Geographic Information Science: GIScience 2023, September 12–15, 2023, Leeds, UK
No abstract available
Technologies respectueuses de la vie privée pour le covoiturage
L'émergence des téléphones mobiles et objets connectés a profondément changé notre vie quotidienne. Ces dispositifs, grâce à la multitude de capteurs qu'ils embarquent, permettent l'accès à un large spectre de services. En particulier, les capteurs de position ont contribué au développement des services de localisation tels que la navigation, le covoiturage, le suivi de la congestion en temps réel...
En dépit du confort offert par ces services, la collecte et le traitement des données de localisation portent de sérieuses atteintes à la vie privée des utilisateurs. En effet, ces données peuvent renseigner les fournisseurs de services sur les points d'intérêt (domicile, lieu de travail, orientation sexuelle), les habitudes ainsi que le réseau social des utilisateurs. D'une façon générale, la protection de la vie privée des utilisateurs peut être assurée par des dispositions légales ou techniques. Même si les mesures d'ordre légal peuvent dissuader les fournisseurs de services et les individus malveillants à enfreindre le droit à la vie privée des utilisateurs, les effets de telles mesures ne sont observables que lorsque l'infraction est déjà commise et détectée. En revanche, l'utilisation des technologies renforçant la protection de la vie privée (PET) dès la phase de conception des systèmes permet de réduire le taux de réussite des attaques contre la vie privée des utilisateurs.
L'objectif principal de cette thèse est de montrer la viabilité de l'utilisation des PET comme moyens de protection des données de localisation dans les services de covoiturage. Ce type de service de localisation, en aidant les conducteurs à partager les sièges vides dans les véhicules, contribue à réduire les problèmes de congestion, d'émissions et de dépendance aux combustibles fossiles. Dans cette thèse, nous étudions les problèmes de synchronisation d'itinéraires et d'appariement relatifs au covoiturage avec une prise en compte explicite des contraintes de protection des données de localisation (origine, destination).
Les solutions proposées dans cette thèse combinent des algorithmes de calcul d'itinéraires multimodaux avec plusieurs techniques de protection de la vie privée telles que le chiffrement homomorphe, l'intersection sécurisée d'ensembles, le secret partagé, la comparaison sécurisée d'entier. Elles garantissent des propriétés de protection de vie privée comprenant l'anonymat, la non-chainabilité et la minimisation des données. De plus, elles sont comparées à des solutions classiques, ne protégeant pas la vie privée. Nos expérimentations indiquent que les contraintes de protection des données privées peuvent être prise en compte dans les services de covoiturage sans dégrader leurs performances.The emergence of mobile phones and connected objects has profoundly changed our daily lives. These devices, thanks to the multitude of sensors they embark, allow access to a broad spectrum of services. In particular, position sensors have contributed to the development of location-based services such as navigation, ridesharing, real-time congestion tracking...
Despite the comfort offered by these services, the collection and processing of location data seriously infringe the privacy of users. In fact, these data can inform service providers about points of interests (home, workplace, sexual orientation), habits and social network of the users. In general, the protection of users' privacy can be ensured by legal or technical provisions. While legal measures may discourage service providers and malicious individuals from infringing users' privacy rights, the effects of such measures are only observable when the offense is already committed and detected. On the other hand, the use of privacy-enhancing technologies (PET) from the design phase of systems can reduce the success rate of attacks on the privacy of users.
The main objective of this thesis is to demonstrate the viability of the usage of PET as a means of location data protection in ridesharing services. This type of location-based service, by allowing drivers to share empty seats in vehicles, helps in reducing congestion, CO2 emissions and dependence on fossil fuels. In this thesis, we study the problems of synchronization of itineraries and matching in the ridesharing context, with an explicit consideration of location data (origin, destination) protection constraints.
The solutions proposed in this thesis combine multimodal routing algorithms with several privacy-enhancing technologies such as homomorphic encryption, private set intersection, secret sharing, secure comparison of integers. They guarantee privacy properties including anonymity, unlinkability, and data minimization. In addition, they are compared to conventional solutions, which do not protect privacy. Our experiments indicate that location data protection constraints can be taken into account in ridesharing services without degrading their performance
Creation, Enrichment and Application of Knowledge Graphs
The world is in constant change, and so is the knowledge about it. Knowledge-based systems - for example, online encyclopedias, search engines and virtual assistants - are thus faced with the constant challenge of collecting this knowledge and beyond that, to understand it and make it accessible to their users. Only if a knowledge-based system is capable of this understanding - that is, it is capable of more than just reading a collection of words and numbers without grasping their semantics - it can recognise relevant information and make it understandable to its users. The dynamics of the world play a unique role in this context: Events of various kinds which are relevant to different communities are shaping the world, with examples ranging from the coronavirus pandemic to the matches of a local football team. Vital questions arise when dealing with such events: How to decide which events are relevant, and for whom? How to model these events, to make them understood by knowledge-based systems? How is the acquired knowledge returned to the users of these systems?
A well-established concept for making knowledge understandable by knowledge-based systems are knowledge graphs, which contain facts about entities (persons, objects, locations, ...) in the form of graphs, represent relationships between these entities and make the facts understandable by means of ontologies. This thesis considers knowledge graphs from three different perspectives: (i) Creation of knowledge graphs: Even though the Web offers a multitude of sources that provide knowledge about the events in the world, the creation of an event-centric knowledge graph requires recognition of such knowledge, its integration across sources and its representation. (ii) Knowledge graph enrichment: Knowledge of the world seems to be infinite, and it seems impossible to grasp it entirely at any time. Therefore, methods that autonomously infer new knowledge and enrich the knowledge graphs are of particular interest. (iii) Knowledge graph interaction: Even having all knowledge of the world available does not have any value in itself; in fact, there is a need to make it accessible to humans. Based on knowledge graphs, systems can provide their knowledge with their users, even without demanding any conceptual understanding of knowledge graphs from them. For this to succeed, means for interaction with the knowledge are required, hiding the knowledge graph below the surface.
In concrete terms, I present EventKG - a knowledge graph that represents the happenings in the world in 15 languages - as well as Tab2KG - a method for understanding tabular data and transforming it into a knowledge graph. For the enrichment of knowledge graphs without any background knowledge, I propose HapPenIng, which infers missing events from the descriptions of related events. I demonstrate means for interaction with knowledge graphs at the example of two web-based systems (EventKG+TL and EventKG+BT) that enable users to explore the happenings in the world as well as the most relevant events in the lives of well-known personalities.Die Welt befindet sich im steten Wandel, und mit ihr das Wissen über die Welt. Wissensbasierte Systeme - seien es Online-Enzyklopädien, Suchmaschinen oder Sprachassistenten - stehen somit vor der konstanten Herausforderung, dieses Wissen zu sammeln und darüber hinaus zu verstehen, um es so Menschen verfügbar zu machen. Nur wenn ein wissensbasiertes System in der Lage ist, dieses Verständnis aufzubringen - also zu mehr in der Lage ist, als auf eine unsortierte Ansammlung von Wörtern und Zahlen zurückzugreifen, ohne deren Bedeutung zu erkennen -, kann es relevante Informationen erkennen und diese seinen Nutzern verständlich machen. Eine besondere Rolle spielt hierbei die Dynamik der Welt, die von Ereignissen unterschiedlichster Art geformt wird, die für unterschiedlichste Bevölkerungsgruppe relevant sind; Beispiele hierfür erstrecken sich von der Corona-Pandemie bis hin zu den Spielen lokaler Fußballvereine. Doch stellen sich hierbei bedeutende Fragen: Wie wird die Entscheidung getroffen, ob und für wen derlei Ereignisse relevant sind? Wie sind diese Ereignisse zu modellieren, um von wissensbasierten Systemen verstanden zu werden? Wie wird das angeeignete Wissen an die Nutzer dieser Systeme zurückgegeben?
Ein bewährtes Konzept, um wissensbasierten Systemen das Wissen verständlich zu machen, sind Wissensgraphen, die Fakten über Entitäten (Personen, Objekte, Orte, ...) in der Form von Graphen sammeln, Zusammenhänge zwischen diesen Entitäten darstellen, und darüber hinaus anhand von Ontologien verständlich machen. Diese Arbeit widmet sich der Betrachtung von Wissensgraphen aus drei aufeinander aufbauenden Blickwinkeln: (i) Erstellung von Wissensgraphen: Auch wenn das Internet eine Vielzahl an Quellen anbietet, die Wissen über Ereignisse in der Welt bereithalten, so erfordert die Erstellung eines ereigniszentrierten Wissensgraphen, dieses Wissen zu erkennen, miteinander zu verbinden und zu repräsentieren. (ii) Anreicherung von Wissensgraphen: Das Wissen über die Welt scheint schier unendlich und so scheint es unmöglich, dieses je vollständig (be)greifen zu können. Von Interesse sind also Methoden, die selbstständig das vorhandene Wissen erweitern. (iii) Interaktion mit Wissensgraphen: Selbst alles Wissen der Welt bereitzuhalten, hat noch keinen Wert in sich selbst, vielmehr muss dieses Wissen Menschen verfügbar gemacht werden. Basierend auf Wissensgraphen, können wissensbasierte Systeme Nutzern ihr Wissen darlegen, auch ohne von diesen ein konzeptuelles Verständis von Wissensgraphen abzuverlangen. Damit dies gelingt, sind Möglichkeiten der Interaktion mit dem gebotenen Wissen vonnöten, die den genutzten Wissensgraphen unter der Oberfläche verstecken.
Konkret präsentiere ich EventKG - einen Wissensgraphen, der Ereignisse in der Welt repräsentiert und in 15 Sprachen verfügbar macht, sowie Tab2KG - eine Methode, um in Tabellen enthaltene Daten anhand von Hintergrundwissen zu verstehen und in Wissensgraphen zu wandeln. Zur Anreicherung von Wissensgraphen ohne weiteres Hintergrundwissen stelle ich HapPenIng vor, das fehlende Ereignisse aus den vorliegenden Beschreibungen ähnlicher Ereignisse inferiert. Interaktionsmöglichkeiten mit Wissensgraphen demonstriere ich anhand zweier web-basierter Systeme (EventKG+TL und EventKG+BT), die Nutzern auf einfache Weise die Exploration von Geschehnissen in der Welt sowie der wichtigsten Ereignisse in den Leben bekannter Persönlichkeiten ermöglichen
LIPIcs, Volume 274, ESA 2023, Complete Volume
LIPIcs, Volume 274, ESA 2023, Complete Volum