Geri Dön

Bilgi sistemlerinin çözümlenmesi (jeodezik bilgi sistemi)

Analyzing information systems (geodetic information system)

  1. Tez No: 126913
  2. Yazar: YALKIN ÇAĞLAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ORHAN ALTAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

ÖZET Günümüzün teknolojik harikası olan bilgisayarın yalnızca bir hesaplama aracı olmayıp bir bilgi işlem ve bir bilgi iletişim aracı olduğu bir gerçektir. Genelde bilgi işlem olarak adlandırılan etkinliklerin hammaddesinin VERİ, ürününün BİLGİ (işlenmiş veri) olduğu da göz önüne alınırsa veri ve bilgilerin organize edilmesi sorunu ön plana çıkmaktadır. Bilgi Sistemi (BS) ve Veri Tabam Sistemi (VTS) bu amaçla geliştirilmiştir. Veri Tabam teknolojisi bir veri organizasyonunun bütün olarak işlenmesini ve farklı uygulamalar için kullanıcıların verilere daha ekonomik bir biçimde ulaşmasını sağlar. Coğrafi varlıklara ait veri toplanması arazide yapılan ölçümlerle olur. Bu değerler doğrulanır, işlenir ve bir bütün olarak organize edilerek çok çeşitli amaçlar için kullanılır. Jeodezik Bilgi Sistemi (JBS)'nin temelini teşkil eden bu verilerin elde edilmesi uzun zaman aldığı gibi önemli bir harcamayı da gerektirmektedir. Bu çalışmada JBS' nin oluşturulmasında, veri tipleri ve sistem içindeki mantıksal akışından yaralanarak sistemin alt birimlere ayrılmasını esas alan ve sistemin mantıksal olarak organizasyonunu; veri akışının mantığı ile sistemi oluşturan alt birimler arasındaki işlevsel ilişkiye bağlı olarak gerçekleştiren veri akışı - güdümlü yöntembilimi izlenmiştir. Kuruluşlarda verinin hacmi ve ortak kullanım gereksinimi vb. arttıkça bilgilerin bir merkezden yönetilme ve dosya sisteminden veri tabam sistemine geçiş gereksinimi de artmıştır. Genellikle bilgi sistemi hayat çarkına makro hayat çarkı, veri tabam sistemi hayat çarkına ise mikro hayat çarkı, adı verilir. Tipik bir makro hayat çarkı, şu aşamaları içerir: 1. Olurluk çözümlemesi (analizi): Olası uygulama alanlarının çözümlenmesini, ön kar - maliyet çalışmalarım ve uygulamalar arası önceliklerin belirlenmesini içerir. 2. Gereksinimlerin belirlenmesi ve çözümlenmesi: Gereksinimlerin ayrıntıları, kullanıcılarla yapılan görüşmelerle derlenir. 3. Tasarım: Bu aşama iki dalda ilerler. Veri tabanının tasarımı ve bu veri tabanını kullanıp, işleyen uygulama sistemlerinin (yazılımlarının) tasarımı 4. Uygulama: Bilgi sistemi uygulanır, veri tabam yüklenir, veri tabam işlemleri uygulanır ve denenir. 5. Değerlendirme ve kabul testi: Sistem, kullanıcı gereksinimlerim karşılama ve başarım ölçütleri (kriterleri) anlamında değerlendirilir. Sistem, başarım ölçütlerine ve davranış şartlarına karşı denenir. 6. Kullanma: Bundan önce, eski sistemdeki kullanıcıların dönüşümü ve kullanıcı eğitimi gelebilir. Kullanma aşaması tüm sistem işlevleri kullanılabilir olduğunda başlar. Yeni gereksinim ve uygulamalar türedikçe sisteme katılıp kullanılmaya başlamadan önce, baştaki tüm aşamalardan vııgeçer. Sistem başarımının gözlenmesi ve sistem bakımı kullanma aşamasının önemli etkinlikleridir. Veri Tabam Uygulama Sistemi (mikro) hayat çarkı ile ilgili etkinlikler aşağıdaki aşamaları içerir: 1. Sistem tanımlaması: Veri tabam sisteminin kapsamı, kullanıcıları ve onun uygulamaları tanımlanır. 2. Tasarım: Bu aşamanın sonunda, seçilmiş veri tabam yönetim sistemi üzerinde tüm mantıksal ve fiziksel tasarım hazır hale gelmiş olur. a. Gereksinimlerin derlenmesi ve çözümlenmesi: Bu aşamada son kullanıcılar arasından seçilen personel ile yapılan görüşme ve anketlere dayanarak Veri Akış Çizgeleri (VIÇ) hazırlanır. b. Kavramsal veri tabam tasarımı: Bu aşamada Varlık - İlişki (Vİ) çizgeleri hazırlanır. Sorgulamalar planlanır. c. Veri tabam yönetim sisteminin seçimi: Tanımlı ölçütler değerlendirilerek en uygun veri tabanı yönetim sistemi seçilir. d. Veri modeli dönüşümü (mantıksal veri tabam tasarımı olarak da adlandırılır.): Vİ çizgeleri veri tabam tablolarına dönüştürülür. e. Fiziksel veri tabam tasarımı: Veri tabam dosyalarındaki depolama yapılan ve erişim yollarının tasarlandığı aşamadır. 3. Uygulama: Bu aşama kavramsal, dış ve iç veri tabam tanımlarının yazılması, boş veri tabam dosyalarının yaratılması ve yazılımların uygulanmasını içerir. 4. Yükleme veya veri dönüşümü: Veri tabam, ya verilerin doğrudan yüklenmesi yada hazır dosyaların veri tabam formatına dönüştürülmesi ile doldurulur. 5. Uygulama dönüşümü: Önceki sistemden kalma tüm yazılım uygulamaları yeni sisteme dönüştürülür. 6. Test ve değerlendirme: Yeni sistem denenir ve değerlendirilir. 7. Kullanım: Veri tabam sistemi ve uygulamaları kullanıma konur. 8. İzleme ve bakım: Kullanım aşaması boyunca sistem sürekli izlenir ve bakımı yapılır. Hem veri içeriğinde hem de yazılım uygulamalarında büyüme ve genişleme olabilir. Zaman zaman büyük değişiklikler ve yeniden yapılanmalar gerekebilir. 2, 3 ve 4 etkinlikleri daha büyük olan bilgi sistemin tasarım ve uygulama aşamalarının parçasıdır. Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) için kısaca“bilgi sistemlerinin coğrafi veriye uygulanmış özel bir formudur”denilebilir. Bir CBS' nin kurulabilmesi ve kendinden beklenen işlevleri yerine getirebilmesi için gerekli olan temel elemanlar şunlardır: 1. Coğrafi Veriler 2. Coğrafi Bilgi Sistemi Donanımı a. Veri Giriş Elemanları b. Veri Depolama ve İşleme Elemanları c. Veri Sunuş Elemanları 3. Coğrafi Bilgi Sistemi Yazılımı a. Coğrafi Veri Girişi ve Veri İşleme Yazılımları b. Coğrafi Veri Depolama, Erişim ve Coğrafi Veri Tabam Yönetimi Yazılımları c. Coğrafi Veri Sorgulama ve Çözümleme Yazılımları vıııd. Coğrafi Veri Sunuş (Görüntüleme ve Sonuç Ürünler Hazırlama) Yazılımları e. Kullanıcı Arabirimi 4. Coğrafi Bilgi Sistemi Personeli 5. Organizasyon (Yöntemler) Bu çalışmada bu aşamalar IBS için ele alınıp onun önemli bir parçasını oluşturan nirengi ile ilgili bölüm için uygulaması yapılmıştır. Bu uygulama sonucunda şunlar görülmüştür: 1. Çözümlemenin başında kapsamın çok geniş tutulması ve bunun için yeterli personel ve zamanın iyi planlanmaması, sistem çözümleme uygulamasının sonuçlandırılamama riskini arttırmaktadır. Bunu engellemek için sistem mutlaka alt sistemlere ayrılmalı ve öncelikle bu alt sistemlerdeki hedefler konularak bunlara ulaşılmaya çalışılmalıdır. Daha sonra tüm ara hedeflere ulaşılırsa ana hedefe yönelmelidir. 2. Ulaşılmış bir ara hedef olan nirengi verilerinin bir VTS içerisinde tutularak kullanıcılara sunulması sırasında şu zorluklarla karşılaşılmıştır: a. Sistem çözümlemesinin doğasında olan geri beslemeler (örneğin mantıksal veri tabanı tasarımı aşamasında yeni gereksinimlerin ortaya çıkması) fazlalaştığında geriye dönmekten ilerleme sağlanamamakta bu da çözümcüler arasında bıkkınlık ve yılgınlığa neden olmaktadır. Bunu önlemek için baştan sistemin sınırlarının ve ara hedeflere ulaşmadaki zamanların iyi belirlenmesi gerekmektedir. b. Son kullanıcılarla çözümcüler çok farklı alanlardan geldiğinde bir iletişim kopukluğu ortaya çıkmakta, bu da mevcut sorunların teşhisinde yanlışlıklara neden olmaktadır. Bunu önlemek için bu iki grubun mümkün olduğunca birbirlerini anlayabilecek insanlardan seçilmesi gerekmektedir. c. Çözümlemenin ömrünün uzaması başta kullanılmasına karar verilmiş donanım ve yazılımların demode olmasına ve son gereksinimleri karşılamakta yetersiz kalmasına sebep olmaktadır. Bunu için daha önce de değinildiği gibi uzun zaman alacak mükemmel bir sistem çözümlemesine ulaşmak yerine kısa zamanda ulaşılabilecek ara hedefler belirlenerek ulaşılan her hedefin kullanıma sunulmasının daha uygun olduğu değerlendirilmektedir. 3. Tüm bunların yam sıra uygulamanın sonuçlarında şu yararlar sağlanmıştır: a. Kullanıcılar en son bilgileri içeren büyük hacimli verilere daha hızlı ve kolay bir şekilde ulaşabilmişlerdir. b. Veriler arasındaki karmaşık ilişkilerin modellenmesi ve verilerin ortak bir alanda korunması ile veri güncellemesi kolaylaşmıştır. c. Çeşitli bilgi kaynaklan birleştirilerek karmaşık kararlar almak daha kolay ve hızlı olarak yapılabilmeye başlanmıştır. d. Uygulamalar arası veri bağımsızlığı sağlandığından verilerin bozulması ve kaybolması riski ortadan kaldırılmıştır. e. Veriler arası ilişkiler kurulup bunlardan görünümler oluşturulduğundan disk hacminden büyük tasarruf sağlanmıştır. f. Yeni uygulama geliştirimi çok hızlı ve ucuza yapılabilir hale gelmiştir. Sonuç olarak, her sistemin bir gün bilgi sisteme geçişi kaçınılmazdır. Bunun da bir yöntembilim içerisinde yapılması zorunludur. tCTtKsntöCfcrnıiKimDt* ıx MMdUuıriAsvaN «¦*¦*

Özet (Çeviri)

SUMMARY It is a fact that computers, today's technological wonder, are not only“computing”tools but also means of information and communication. Considering the raw material of so - called data processing activities usually as DATA and production as INFORMATION, the problem of organizing the data and information arises automatically. Information System (IS) and DataBase System (DBS) are developed in this sense. Database technology, helps a data organization to be processed integratedly and different users to attain the data much economically. The data collection of geographical materials is done by measurments in the field. These values are verified, processed and organized all together to be used by various objectives. Obtaining these data which constitutes the basics of Geodetic Information System (GdetIS) is a very time - and - money - consuming activity. In this study, in the construction of GdetIS, data flow - oriented methodology which examines data types and their flow in the system and which realizes the logical organization of the system together with data flow logic and the functional relations between the subunits of the system is considered. As the size of the data and the need to share it increased, the need to manage them from a center and to migrate into database system from file system also increased. The Information System life - cycle is usually called macro life - cycle and Database System life - cycle is called micro life - cycle. The macro life - cycle typically includes the following phases: 1. Feasibility analysis: This is concerned with analyzing potential application areas, performing preliminary cost - benefit studies, and setting up priorities among applications. 2. Requirements collection and analysis: Detailed requirements are collected by interacting with potential users to identify their particular problems and needs. 3. Design: This phase has two aspects: the design of database system, and the design of the application systems (programs) that use and process the database. 4. Implementation: The information system is implemented, the database is loaded, and the database transactions are implemented and tested. 5. Validation and acceptance testing: The acceptability of the system in meeting users' requirements and performance criteria is validated. The system is tested against performance criteria and behavior specifications. 6. Operation: This may be preceded by conversion of users from an older system, as well as by user framing. The operational phase starts when all system functions are operational and have been validated. As new requirements or applications crop up, they pass through all the previous phases until they are validated and incorporated into the system. Monitoringof system performance and system maintenance are important activities during the operational phase. Activities related to the Database Application System (Micro) Life - Cycle include the following phases: 1. System definition: The scope of the database system, its users, and its applications are defined. 2. Design: At the end of this phase, a complete logical and physical design of the database system on the chosen DBMS is ready. a. Requirements collection and analysis: In this phase, based on the interviews held by the chosen end users, Data Flow diagrams (DFDs) are prepared. b. Conceptual database design: In this phase Entity - Relation (ER) diagrams and queries are prepared. c. Choice of a DBMS: Evaluating the defined parameters, the best DBMS is chosen. d. Data model mapping (also called logical database design): ER diagrams are mapped into the chosen DBMS tables. e. Physical database design: This is the phase where storage structures and access path are designed. 3. Implementation: This comprises the process of writing the conceptual, external, and internal database definitions, creating empty database files, and, implementing the software applications. 4. Loading and data conversion: The database is populated either by loading the data directly or by converting existing files into the database system format. 5. Application conversion: Any software applications from a previous system are converted to the new system. 6. Testing and validation: The new system is tested and validated. 7. Operation: The database system and its applications are put into operation. 8. Monitoring and maintenance: During the operational phase, the system is constantly monitored and maintained. Growth and expansion can occur in both data content and software applications. Major modifications and reorganization may be needed from time to time. Activities 2, 3, and 4, together are part of the design and implemetition phases of larger information life - cycle. Geographical Database Systems (GIS) can simply be defined as“a special form of information system which is implemented to geographical data”. The basic components for a GIS to be able to be constructed and to perform the expected functions are as foolows: 1. Geographical Data 2. GIS Hardware a. Data Entry Components b. Data Storage and Processing Components c. Components 3. GIS software a. Geographical Data Input and Data Processing Software b. Geographical Data Storage, Access and Geographical Database Management Software XIc. Data Querying and Analyzing Software d. Geographical Data Presentation (Viewing and Preparing Result Productions) Software e. User Interface 4. GIS Personnel 5. Organization (Methods) In this study these phases are carried out for GdetIS and is applied to triangulaton part which plays significant role in it. In this implementation the following results are drawed: 1. Overrating the scope of analysis and insufficient planning of personnel and time, increases the risk of analysis the process to fade. To prevent this, the system must be divided into subsystems and the objectives for these subsystems must be defined and tried to be achieved. After all intermediate objectives are achieved the main objective should be considered. 2. While achieving the intermediate objective of keeping the triangulation data by a database system and presenting the information over it, the following problems are met: a. If the feedbacks, which comes natural in system analysis (ex: new requirements arise during logical database design), increases too much, it may not be possible to look ahead because of looking back so frequently. This makes the analyzers wearied and daunted. To prevent this, the borders of the system and the arrival times of the intermediate objectives must be defined strictly. b. If the end users and analyzers come from very different areas there happens to be a communication lack between them and this causes misdiagnosis of the present problems. To prevent this, these two groups must be as related as possible. c. Prolonging the analyzing process causes the hardware and software bought to be used at the beginning to be out -of- date. To prevent this, instead of aiming at a perfect system analysis that may take a relatively long time, one must define intermediate objectives to be achieved and put them into use respectively, as stated above. 3. Despite all of the facts mentioned above, the following usages are encountered: a. The users accessed the large volumes of data that produced the latest information in a much easier and economic way. b. The modeling of the complex relations among the data and the updating of the data by keeping them in a shared storage became easier. c. Combining various information resources made complex decisions easier and faster. d. Data independence protects application programs from destructing and losing data. e. By establishing relations among data and forming external views from them vast amount of disk space is saved. f. Developing new applications became very fast and cheap. As a result, the transition to information system for every system is inevitable. And this must be done in a methodology. XH

Benzer Tezler

  1. Tez No

    684599

    Doğal gaz dağıtım süreçlerinde yaşanan olası problemler ve çözüme yönelik bütünleşik mekansal veri altyapısı tasarımı

    Possible problems in natural gas distribution processes and the design of an integrated spatial data infrastructure for solutions

    TUĞÇE CEVAHİROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU

  2. Tez No

    539558

    Yapay açıklıklı radar ve GPS/GNSS verileri ile düşey yönlü yüzey deformasyonlarının modellenmesi

    Modeling of vertical surface deformations using Synthetic Aperture Radar and GPS/GNSS data

    OĞUZ ÇINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve FotogrametriÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAMAZAN CÜNEYT ERENOĞLU

  3. Tez No

    492625

    Türkiye ölçeğinde insansız hava araçları için mekansal bilgi sisteminin tasarlanması

    Design of spatial information system for unmaned air vehicles in Turkey

    MUHAMMET İKBAL YAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU

  4. Tez No

    682066

    Nesneye yönelik kural tabanlı sınıflandırma ve derin öğrenme yöntemleri ile otomatik yol çıkarımı olanaklarının araştırılması

    Investigation of automatic road extraction possibilities with object oriented rule-based classification and deep learning methods

    ZEYNEP BAYRAMOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ANİME MELİS UZAR DİNLEMEK

  5. Tez No

    56737

    A Use-cose based analysis of an enterprise information system

    Bir kurum bilgi sisteminin senaryo tabanlı çözümlenmesi

    AHMET DÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN GÜRAN

Geri Dön