Trajectory ontology inference over domain and temporal rules. Inference complexity analyzing Rouaa Wannous 1 Jamal Malki 1 Alain Bouju 1 Cecile Vincent 2 1 L3i laboratory , LIENSs laboratory, University of La Rochelle, France 2 LIENSs laboratory, University of La Rochelle, France {rwannous, jmalki, abouju, cvincent}@univ-lr.fr Abstract Capture devices rise a large scale trajectory data about mo- ving object’s movements. These devices use different tech- nologies like global navigation satellite system (GNSS), wireless communication, radio-frequency identification (RFID), and other sensors. Huge trajectory data are avai- lable. In this article, we are interested in these data, so we use an ontological data modeling approach to build a trajec- tory ontology. This ontology contains temporal concepts, so we map it to a temporal ontology. We present an imple- mentation framework for declarative and imperative parts of ontology rules in a semantic data store. An inference mechanism is computed over these semantic data. The run- ning time and memory of the inference increases very ra- pidly as a function of the data size. For this reason, we pro- pose a two-tier inference filters on data. The primary filter analyzes the trajectory data considering all the possible do- main constraints. The data analyzed are considered as the first knowledge base. These data is passed to the secondary filter. Then the latter computes the inference over the fil- tered trajectory data. The secondary filter results yield the final knowledge base where the user can query. Keywords Trajectory ontology modeling, Ontology inference, Tem- poral rules, Data filter algorithm. Résumé Les dispositifs de capture de trajectoires d’objets en mou- vement produisent généralement des volumes de données très important. Ils se développent grâce á différentes tech- nologies, telles que les systèmes de navigation globale par satellite (GNSS), les communications sans fil, l’identifica- tion par radio-fréquence (RFID) et d’autres types de cap- teurs. Nous nous intéressons dans cet article á ces larges volumes de données que nous organisons au sein de mo- dèles ontologiques dans le but de construire une ontolo- gie des trajectoires. Cette ontologie est interfacée avec une ontologie temporelle afin de gérer les concepts relatifs au temps. Nous présentons l’implémentation d’un framework pour les phases de déclaration et de mise en œuvre des règles au sein d’une base de données sémantiques. Un mé- canisme d’inférence est lancé sur ces données sémantiques. Son temps d’exécution ainsi que sa charge en mémoire augmentent rapidement en fonction du volume de données. Afin de limiter ce problème, nous proposons un double filtre d’inférence sur les données. Le premier filtre ana- lyse les données de trajectoire en prenant en compte toutes les contraintes de domaine possibles. Les données de sor- tie forment alors la première base de connaissances et sont transférées au deuxième filtre. Celui-ci effectue l’inférence sur ces données filtrées. Les données en sortie de ce second filtre forment la base de connaissances finales que l’utilisa- teur va pouvoir interroger. Mots Clef Modélisation de trajectoire, Règles temporelles, Inférence, filtrage de données. 1 Introduction Advances in information and communication technologies have encouraged collecting spatial, temporal and spatio- temporal data of moving objects [5]. The raw data captu- red, commonly called trajectories, traces moving objects from a departure point to a destination point as sequences of data (sample points captured, time of the capture). Raw trajectories don’t contain goals of traveling nor activities accomplished by the moving object. Large datasets need to be analyzed and modeled to tackle the user’s requirements. To answer these queries we need also to take into account the domain knowledge. This paper deals with marine mammals tracking applica- tions, namely seal trajectories. Trajectory data are captured by sensors included in a tag glued to the fur of the animal behind the head. The captured trajectories consist of spa- tial, temporal and spatio-temporal data. Trajectories data can also contain some meta-data. These datasets are orga- nized into sequences. Every sequence, mapped to a tempo- ral interval, characterizes a defined state of the animal. In our application, we consider three main states of the seal : haulout, dive and cruise. Every state is related to seal’s ac- tivity. For example, a foraging activity occurs during dives.