Doktora Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12469/7776

Browse

Browsing Doktora Tezleri by Institution Author "Aydın, Şahin"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Open data platform for agriculture: Multi layers perspective
    (Kadir Has Üniversitesi, 2020) Aydın, Şahin
    Son yıllarda, daha hassas tarımsal faaliyetler gerçekleştirebilmek amacıyla bilgi ve iletişim teknolojileri (BİT) tarafından desteklenen çeşitli projeler geliştirilmekte ve tarım alanında oldukça yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Bu projeler, nesnelerin interneti (IoT), kablosuz sensörler ağları (WSN), bulut bilişim (CC) ve anlamsal ağ gibi farklı temel BİT terimlerini içine alan yenilikçi ve akıllı araçlarla desteklenmektedirler. Bu projelerin başarıyla uygulanması, çeşitli paydaşların farklı türde veri kaynaklarından toplanan ilgili verileri kullanarak ne ölçüde destek sağladıklarına bağlıdır. Tarım alanındaki çok sayıda farklı paydaşın hassas tarımsal faaliyetlerde bulunabilmeleri ve tarımsal üretim sürecinde ürün ile ilgili farklı parametrelerin izlenebilirliğini elde edebilmeleri için karmaşık verilere ve bu verilerle oluşturulacak akıllı sistem uygulamalarına ihtiyaçları vardır. Bu tezde, ilk olarak, açık veri terimi tarım bağlamında incelenmiş, açık bir veri işleme modeli oluşturulmuş ve tarım alanlarından çevresel verileri toplamak için IoT tabanlı bir çözüm geliştirilmiştir. Ayrıca BİT tabanlı bir çözüm geliştirilerek önerilen modelin uygulanabilirliği de gösterilmiştir. İkinci olarak, fındık için ürüne özgü özellik ontolojisi geliştirilmiştir. Geliştirilen ontolojiyi değerlendirmek için çeşitli ontoloji değerlendirme araçları ve yöntemleri incelenmiştir. Özellikle, önerilen ontolojinin kalitesini değerlendirmek için bir dizi metrik kullanılmış ve geliştirilen fındık ontolojisinin sonuçları ve kalitesi hem araştırmacılar hem de uygulayıcılar için tartışılmıştır. Üçüncü bir araştırma konusu olarak, tarımsal açık veri platformları üzerinde yayınlamak ve kullanmak amacıyla model-view-controller (MVC) tasarım desenine dayalı veri toplama formları oluşturmak için genel ontoloji tabanlı bir veri toplama modeli önerilmiştir. Veri toplama formlarının oluşturulması için önerilen modelin etkinliğini gösteren Fındık Ontolojisini entegre eden OWL2MVC adlı bir araç geliştirilmiş ve bu araçla ilgili detaylar da ilgili bölümde açıklanmıştır. OWL2MVC yazılım aracı, vaka çalışması senaryosunu uygulayan elli üç katılımcı tarafından verimlilik, etkililik, yardımcılık, kontrol edilebilirlik ve öğrenilebilirlik gibi beş farklı ölçek dikkate alınarak kullanılabilirlik açısından değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, aracın genel olarak tatmin edici kullanılabilirlik puanına sahip olduğunu ve paydaşlara tarımsal açık veri platformları için gerekli desteği vermeyi vaat ettiğini göstermiştir. Son olarak, sahaya özgü parametreleri sensör ölçüm değerlerine bağlamak için bir tarımsal özellik sözlüğünün nasıl kullanılacağını göstermek amacıyla ontoloji tabanlı bir veri entegrasyonu yaklaşımı önerilmiştir. Ayrıca, önerilen yaklaşımın uygulanabilirliğini kanıtlamak için bir açık veri platformu da geliştirilmiştir. Açık veri platformu, yirmi yedi katılımcı tarafından verimlilik, etkililik, yardımcılık, kontrol edilebilirlik ve öğrenilebilirlik gibi beş farklı ölçek dikkate alınarak kullanılabilirlik açısından değerlendirilmiştir. Kullanılabilirlik sonuçlarına göre, geliştirilen platformun her bir ölçek için tatmin edici puanlara sahip olduğu tespit edilmiştir. Küresel kullanılabilirlik ölçeğinin puanı açık veri platformu için oldukça makul bir değer olarak hesaplanmıştır. Ayrıca, bu araştırmada, tarım alanındaki sensör verilerinin sözdizimsel birlikte çalışabilirliğinin gerçekleştirilebilmesi için web hizmetlerinin ve Web API'lerin nasıl kullanılacağı da geliştirilen açık veri platformu yardımıyla gösterilmiştir.