Geri Dön

Anlamsal ağ teknolojilerinin gıda işletmelerinde ürün izlenebilirliği için kullanımının araştırılması

Research of semantic web technologies usage for food product traceability

  1. Tez No: 521957
  2. Yazar: ÖZER KAVAK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ERTUĞRUL ERGÜN, YRD. DOÇ. DR. BİLGE AKDENİZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Gıda Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Food Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnternet ve Bilişim Teknolojileri Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Bu çalışmanın amacı, anlamsal ağ teknolojilerini kullanarak gıda izlenebilirliğini sağlayabilecek ontolojinin geliştirilmesidir. İlişkisel veri tabanlarıyla ya da algoritmalarla izlenebilirliğin sağlanması mümkündür ancak Anlamsal Ağ teknolojileri, uygun ve esnek yapısı nedeniyle izlenebilirliği basit ve paylaşılabilir hale getirebilmektedir. Sonuç olarak tasarlanan ontoloji proses tabanlı“girdi – proses – çıktı”modeli kullanılarak geliştirilmiştir. Ontoloji kullanılarak, proses sırasında anlamsal ağ girdilerinin işlenmesi halinde, ham maddeden nihai ürüne kadar geri ve ileri izlenebilirliğin sağlanması öngörülmüştür. Bu çalışmada, izlenebilirliğin minimum gereksinimlerini karşılayabilecek ontolojinin sınıf ve özellikleri tasarlanmış, en alt düzey aksiyomları geliştirilmiştir. Geliştirilen ontoloji, test verileriyle sınanmış, izlenebilirlikle ilgili SPARQL sorguları başarıyla yanıt vermiştir.

Özet (Çeviri)

In this academical work, main purpose is to design and develop a food traceability ontology by using advantages of Semantic Web technologies. Even if it is possible to develop traceability via algorithms or relational databases, Semantic Web technologies provide native and flexible environment for simple and interoperable traceability. Thus, designed ontology is developed based on input - process - output process model. By entering ingredients of foods during process to the designed ontology model using triplestores, it will be possible to trace from final processed foods to raw ingredients back and from ingredients to final food products forward. In this work, classes, properties and basic axioms of the onlogy have been designed to meet minimum traceability requirements. Developed ontology has been tested with test data and successfully responded traceabilty realted SRARQL queries.

Benzer Tezler

  1. Anlamsal ağ ile öğrenci yönelimlerini analiz etme

    Analysis of student orientations' with semantic web

    MUSTAFA ONUR DÜŞÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT GÜRSEL EMİROĞLU

  2. Data interoperability through federated semantic metadata registries

    Veri birlikte işlerliğinin federe, anlamsal üstveri kütükleri ile sağlanması

    ALİ ANIL SINACI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEHİME NİHAN ÇİÇEKLİ

    PROF. DR. ASUMAN DOĞAÇ

  3. Tedarik zinciri yönetimi yazılımlarının semantikleştirilmesi

    Semantic based supply chain management?s software

    ALPASLAN KİBAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgi ve Belge YönetimiSakarya Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU

  4. Kesik ULV ayrışımı ile gizli anlamsal dizinleme

    Latent semantic indexing via truncated ULV decomposition

    FATİH VARÇIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ERBAY

  5. A new framework for decentralized social networks: Harnessing blockchain, deep learning, and natural language processing

    Merkezsiz sosyal ağlar için yeni bir çerçeve: Blok zinciri, derin öğrenme ve doğal dil işlemeyi kullanmak

    AMIR AL KADAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ BALTA