COVID-19 verilerinin bağlantılı veri olarak yayınlanması ve sorgulanması
Publishing and querying COVID-19 data as linked data
Yazar: HATİCE DİLAN KARABULUT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLTEN KARA
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: COVID 19 = COVID 19 ; Ontoloji = Ontology ; Semantik web = Semantic web

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.

Abstract:
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.