COVID-19 verilerinin bağlantılı veri olarak yayınlanması ve sorgulanması
Publishing and querying COVID-19 data as linked data
- Tez No: 765696
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLTEN KARA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- 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
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
- 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
2023
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALÜK ÜNSAL
- 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
2024
GenetikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyoenformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YEŞİM AYDIN SON
- 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
2022
Eğitim ve ÖğretimKırşehir Ahi Evran ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilgiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEKİN ÇELİKKAYA