Geri Dön

COVID-19 verilerinin bağlantılı veri olarak yayınlanması ve sorgulanması

Publishing and querying COVID-19 data as linked data

  1. Tez No: 765696
  2. Yazar: HATİCE DİLAN KARABULUT
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLTEN KARA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 1476

Özet

Günümüzde COVID-19 pandemisi ile başa çıkmaya yardımcı olmak ve gelecekteki olası krizlere hazırlanmak için mevcut durumun değerlendirilmesi ve analiz gerçekleştirilmesine yönelik araçlar önem kazanmaktadır. Bu bağlamda birçok kuruluş, COVID-19 salgının izlenmesine olanak tanıyan virüsün etkisine ilişkin küresel verileri toplamak ve yayınlamak için sistemler ve projeler geliştirmiştir. Uluslararası düzeyde COVID-19 verileri web üzerinde belirli bir kapsamda açık veri olarak yayınlanmıştır. Ulusal düzeyde ise Sağlık Bakanlığı, günlük olarak tablolar halinde COVID-19 verilerini paylaşmıştır. Ayrıca TURCOVID19 web sayfasında, Sağlık Bakanlığı tarafından yayınlanan COVID-19 verileri tablolar halinde düzenlenmiştir ve açık veri olarak paylaşılmıştır. Sayfada bu tablolar istatiksel grafikler ve bilgiler herkesin kullanıma açıktır. Böyle büyük bir veri topluluğunda yer alan verilerin Semantik Web Teknolojileri kullanılarak semantik tanımlarının oluşturulması çok önemli ve gereklidir. Açık veri olarak sunulan COVID-19 verileri kullanılarak mevcut verilerden yeni bilgi ve verilerin çıkarsanması için semantik tanımların oluşturulması gerekir. COVID-19 verilerinin salgının tam olarak anlaşılması, tüm verilerin değerlendirilerek sonuçlarına hâkim olmayı gerektirir. Özellikle şema ve veri düzeyinde semantik tanımların ve eşleştirmelerin yapılması yeni verilerin çıkarsanması için en önemli gereksinimidir. Semantik tanımların oluşturulması için“belirli bir alandaki kavramların kavramsallaştırılması”olarak tanımlanan ontolojiler geliştirilir. COVID-19 verilerinin semantik tanımlarının oluşturulması için mevcut ontolojiler değerlendirilerek TURCOVID19 ontolojisi geliştirilmiştir. Geliştirilen TURCOVID19 Ontolojisi ile TURCOVID19 verileri Karma 2.2 yazılımı ile ilişkilendirilmiştir. TURCOVID19 açık verilerinin semantik tanımları RDF olarak yayınlanmıştır. Silk Link Discovery Framework ile mevcut farklı Web veri kaynakları içindeki varlıklar arasında bağlantılar oluşturulmuştur. Bu RDF bağlantıları, LOD bulutundaki orijinal RDF COVID-19 veri kümesiyle birlikte yayınlanabilir. Fuseki üçlü deposu, veri depolama ve SPARQL endpoint için kullanılmıştır. SPARQL query arabirimi kullanılarak RDF COVID-19 veri kümesinin sorgulanması ve semantik tanımlar ile mevcut sınıflar ve ilişkiler kullanılarak yeni bilgilerin çıkarsanması sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Today, tools for evaluating the current situation and performing analysis are gaining importance in order to help cope with the COVID-19 pandemic and prepare for possible future crises. In this context, many organizations have developed systems and projects to collect and publish global data on the impact of the virus, allowing monitoring of the COVID-19 pandemic. At the international level, COVID-19 data has been published on the web as open data to a certain extent. At the national level, the Ministry of Health has shared COVID-19 data in tables on a daily basis. In addition, COVID-19 data published by the Ministry of Health are organized into tables and shared as open data on the TURCOVID19 web page. These tables are available to everyone as statistical graphics and information on the page. It is significant and necessary to create semantic definitions of the data in such a large data collection using Semantic Web Technologies. Using COVID-19 data presented as open data, semantic definitions need to be created in order to extract new information and data from existing data. A full understanding of the COVID-19 data of the epidemic requires evaluating all data and mastering the results. Especially, making semantic definitions and mappings is the most important requirement for inferring new data at the schema and data level. Ontologies which are defined as“the conceptualization of concepts in a particular field”are developed for the creation of semantic definitions. The TURCOVID19 ontology was developed by evaluating existing ontologies to create semantic definitions of COVID-19 data. Developed TURCOVID19 Ontology and TURCOVID19 data were associated with Karma 2.2 software. Semantic descriptions of TURCOVID19 open data are published as RDF. Links are created between Silk Link Discovery Framework and entities in different existing Web data sources. These RDF links can be published with the original RDF COVID-19 dataset in the LOD cloud. Fuseki triple store is used for data storage and SPARQL endpoint. Using the SPARQL query interface, the RDF COVID-19 dataset was queryed and new information was extracted using semantic definitions and existing classes and relationships.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  2. The spatio-temporal dynamics of aerosols in the Marmara region and impact of land cover/use on atmospheric environment

    Marmara bölgesindeki aerosollerin mekansal-zamansal dinamiksel ve arazi örtüsü/kullaniminın atmosferik ortam üzerindeki̇ etkisi

    PARIA ETTEHADI OSGOUEI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞİNASİ KAYA

  3. COVID-19 pandemisi sürecinde ortaokul öğrencilerinin uzaktan eğitime ilişkin görüşleri

    Opinions of secondary school students on distance education during the COVID-19 pandemic

    GÜLŞAH RÜMEYSA MALKAMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALÜK ÜNSAL

  4. Exploring the genetic landscape of covid-19 susceptibility among patients in Türkiye: A variant discovery study

    Türkiye'deki hastalarda covid-19 duyarlılığının genetik durumunun araştırılması: Bir varyant keşfi çalışması

    YAVUZHAN ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    GenetikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyoenformatik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YEŞİM AYDIN SON

  5. Sosyal bilgiler öğretmenlerinin dijital okuryazarlık beceri yeterlilik düzeyleri (Kırşehir örneği)

    Digital literacy skill proficiency levels of social studies teachers (Example of Kirşehir)

    CAHİT KÖŞKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimKırşehir Ahi Evran Üniversitesi

    Türkçe ve Sosyal Bilgiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEKİN ÇELİKKAYA