Mobil Ortamlar çin Anlamsal Eleme Tabanlı ve Konuma Duyarlı Bir Servis Arama Sistemi

Transkript

1 Mobil Ortamlar çin Anlamsal Eleme Tabanlı ve Konuma Duyarlı Bir Servis Arama Sistemi Özgür GÜMÜ 1 Geylani KARDA 2 Rıza Cenk ERDUR 3 Ouz DKENELL 4 Ata ÖNAL 5 Özgün BAYRAK 6 Yusuf Engin TETK Ege Üniversitesi, Bilgisayar Mühendislii Bölümü, 35100, Bornova, zmir 2 Ege Üniversitesi, Uluslararası Bilgisayar Enstitüsü, 35100, Bornova, zmir 1 e-posta: gumus@bornova.ege.edu.tr 2 e-posta: geylani@bornova.ege.edu.tr 3 e-posta: erdur@staff.ege.edu.tr 4 e-posta: oguzd@staff.ege.edu.tr 5 e-posta: onal@staff.ege.edu.tr 6 e-posta: bayrak@bornova.ege.edu.tr 7 e-posta: tetik@bornova.ege.edu.tr Özet Bu bildirinin hedefi anlamsal eleme yeteneini mobil ortamlarla birletirmektir. Bu balamda, mobil kullanıcılara anlamsal eleme tabanlı bilgi arama yetenei sunan bir ortam gelitirilmitir. Bu ortamın en önemli özellii alandan baımsız olmasıdır. Bu, herhangi bir zamanda yeni alanların eklenebilecei ve kullanıcı arayüzlerinin bundan etkilenmeyecei anlamına gelir. Bunu salamak için, arayüzler çalıma zamanında dinamik olarak oluturulmaktadır. Anlamsal eleme motorunun genel tasarımı da alandan baımsızlıı desteklemektedir. Çünkü, genel eleme motoru herhangi bir ontolojide yer alan kavramlara dayalı girdiler alıp, çıktılar verebilmektedir. Mimarinin etkinliini göstermek amacıyla, kampüs ortamında mobil kullanıcıların yemek yemek ya da kalmak için en yakın yerleri bulabildikleri bir durum çalıması gerçekletirilmitir. Abstract The main motivation of this paper is to integrate the semantic matching capability into the pervasive computing environments. In this context, we have developed an environment that provides a semantic matching based service information gathering capability for mobile users. An important feature of the developed environment is its domain independence that new domains can be added at any time. The generic design of the semantic matching engine also contributes to domain independence, since a generic matching engine can accept inputs and return outputs using concepts from any ontology. To show the effectiveness of the architecture, a case study was implemented in a campus area. In this case study, mobile users can find closest places to reside or eat something. 1. Giri Mobil biliimi etkin kılan gelimeler [1], mobil kullanıcıların her zaman ve her yerden bilgiye erimelerini salayan altyapıyı oluturmutur. Bu altyapı üzerinde, mobil ortamlarda bilgiye eriim ve servis sunma için farklı uygulamalar gelitirilmitir. Dier taraftan, anlamsal web [2], bilginin ontolojiler kullanılarak anlamsal olarak gösterildii ve ilendii yeni bir web vizyonu tarif etmektedir. Bir ontoloji, bir alandaki kavramları tanımlar, her kavramın özelliklerini (niteliklerini) tarif eder, kavramlar arasındaki ilikileri tanımlar. Kavramlar hakkında muhakeme yapmak (reasoning) için kurallar tanımlanabilir. Anlamsal eleme, ontoloji tabanlı bir tür bilgi arama sürecidir. Bir anlamsal eleme motoru, belirli bir ontolojide tanımlanmı kavram(lar)ı girdi olarak

2 alır ve girdi kavramlarıyla anlamsal olarak eletirilen bilgiyi geri döndürür. Anlamsal elemenin avantajı, tam bir eleme bulunamadıında, anlamsal olarak ilikili sonuçların kullanıcıya döndürülebilmesidir. Bu bildiride, ana hedef mobil ortamlarda anlamsal eleme tabanlı bilgi aramanın yararlarını göstermektir. Mobil biliim ve anlamsal web literatüründe, anlamsal web teknolojilerini kullanan bazı önemli çalımalar mevcuttur. Örnein, balam (context) bilgisi modelleme ya da anlamsal servis bulunması için ontolojileri kullanan mobil uygulamalar vardır. Aaıda, önceki çalımalar, gelitirilen sistem ile karılatırmalı olarak özetlenecek ve bu çalımanın onlardan farkı gösterilmeye çalıılacaktır. Varolan servis bulma altyapılarını, anlamsal web teknolojileri kullanarak gelitiren çalımaların örnekleri unlardır: Chakraborty ve arkadaları [3], servisleri tanımlamak için DAML (Darpa Agent Markup Language) kullanan bir anlamsal servis bulma altyapısı gerçekletirmilerdir. Bu altyapı, Prolog tabanlı bir akıl yürütme (reasoning) motoru içermektedir. Masuka ve arkadaları [4], mobil ortamlardaki anlamsal servis bulmayı bir adım ileriye taıyarak, anlamsal olarak bulunmu servislerin daha karmaık görevleri yerine getirmek için birletirilmelerini salayan bir uygulama gelitirmilerdir. Anlamsal servis bulmaya ek olarak, balam (context) bilgisini modellemek için ontolojileri kullanan çalımalar da mevcuttur. Wang ve arkadaları [5], mobil ortamlar için OWL (Web Ontology Language) ile gösterilen balam ontolojisi önererek, temel balam bilgisi modellemeyi gelitirmilerdir. Chen ve arkadaları [6], SOUPA (Standard Ontology for Ubiqutious and Pervasive Applications) adında bir ontoloji tanımlamılardır. SOUPA, OWL kullanarak akıllı etmenlerin inanı (belief), istek (desire) ve amaçlarını (intention) göstermek; zaman, uzay, olaylar, kullanıcı profilleri ve eylemleri ile güvenlik amaçlı politikalar için sözlükler tanımlar. Bu çalımalar, hem anlamsal servis bulma hem de balam bilgisi modelleme için ontolojileri kullansa da, bu sistemlerde anlamsal eleme yetenei yoktur. Dier taraftan, mobil ortamlar için birçok konum-tabanlı klasik bilgi arama servisleri vardır [7]. Örnein, mobil telefonları olan kullanıcıların en yakın restoran, dükkan v.b. gibi yerlere yönlendirilebildii sistemler gelitirilmitir. Bu sistemler, mobil kullanıcılar için standart bilgi arama servisleri olarak düünülebilir. Bu çalımada önerilen sistemi bunlardan ayıran iki özellik vardır. lk özellik, alandan baımsız ya da açık olmasıdır. Bu, herhangi bir zamanda yeni alanların eklenebilecei anlamına gelmektedir. Bu alanları sorgulamak için isteklerin girilecei görsel kullanıcı arayüzleri, bu alan ontolojisine ait kavramları içeren XML dosyasının transfer edilmesi ve ayrıtırılması ile çalıma zamanında dinamik olarak oluturulmaktadır. Farklılıı oluturan ikinci özellik ise anlamsal elemenin desteklenmesidir. Anlamsal eleme ile, kullanıcının isteine cevap olarak, anlamsal eleme derecesine göre sıralı bir sonuç listesi sunulur ve kullanıcının anlamsal olarak en yakın bilgiye erimesi salanır. Sonuç olarak, bu çalımada, önceki çalımalar bir adım öteye götürülerek, mobil ortamlarda bilgiye eriim sürecine anlamsal eleme yetenei kazandırılmı ve sistem alandan baımsızlıı destekleyecek ekilde modellenmitir. 2. Örnek Bir Senaryo Bu bildiride önerilen sistemin kullanımını göstermek amacıyla aaıda örnek bir senaryo verilmitir: Ankara da yaamakta olan Ali, üniversite giri sınavı sonucunda zmir de Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendislii Bölümü nü kazanmıtır. Onun yeni yaama alanı olan Ege Üniversitesi kampüsü ve yakın çevrelerinde yemek yemek, kalmak ya da alıveri yapmak gibi farklı alanlarda

3 hizmet sunan yerlerin aranabilecei bir mobil sistem altyapısı mevcuttur. Ali kampüse ilk ulatıında, mobil cihazını kullanarak mobil kullanıcılara sunulan hizmetleri listelemesini ister ve önceden kalacak yer ayarlamadıı için kalacak bir yer bulmak amacıyla kalacak yer alanını seçer. Sonra kendisinin kalacak yer ile ilgili isteklerini girebilmesi amacıyla dinamik olarak bir görsel arayüz oluturulur. O, arayüzden özel yurt kavramını seçer. Ayrıca, ücret ve oda kapasitesi gibi (mesela tek kiilik odada kalmak istemektedir) filtreleme kriterleri de seçer. Fakat, kalacak yer bulmakta geç kalmıtır ve dönen sonuçlara baktıında hiç özel yurt göremez. Ancak, anlamsal eleme motoru, Ali nin belirttii özelliklere uyan ve kendisinden olan uzaklıklarına göre sıralı bir biçimde bazı pansiyonların isim ve adreslerini döndürmütür. Dolayısıyla, bu pansiyonları dolaarak kendisine kalmak için uygun bir yer bulur. Bu arada akam olmu ve karnı acıkmıtır. Hemen mobil cihazından yemek yeri alanını seçer ve karısına yemek yeme yerleri ile ilgili kavramları içeren isteini girmesi için bir görsel arayüz dinamik olarak oluturulur. O da arayüzden Pizzaci kavramını seçer ve anlamsal eleme motoru listenin baında iki adet pizzacı ve bir tane de kuru yemekli yer döndürür. Çünkü Pizzaci ve KuruYemekliYer kavramları yemek yeri ontolojisinde anlamsal olarak ilikilidir. Ali çok acıkmıtır ve dönen kuru yemekli yerin pizzacılara göre daha yakın olduunu fark ederek oraya gitmeye karar verir. Alıveri, kültürel etkinlikler gibi dier hizmet alanlarında da aynı ekilde yer bulunabilir. Son olarak, sadece kampüs alanında deil, bir kenti ziyaret eden turistler ya da kiralama/satın alma amacıyla emlak arayan v.b. kiiler için de belirli bir ehirde benzer senaryolar uygulanabilir. Bu bildiride, yukarıdaki örnek senaryonun gereksinimlerini salayacak bir sistem gelitirmek için tasarlanan bir yazılım mimarisi tanıtılmaktadır. Örnek senaryonun en önemli noktaları, mimarinin yeni hizmet alanlarının eklenmesine olanak verecek ekilde açık bir sistem olması ve isteklere karılık anlamsal olarak ilikili yerlerin bulunabilmesidir. 3. Sistem Mimarisi Gelitirilen uygulama üç temel bileenden olumaktadır. Bunlar, mobil istemci, sunucu ve anlamsal eleme motoru bileenleridir. Bu bileenlerin iç birimleri ekil 1 de gösterilmitir ve izleyen alt bölümlerde daha detaylı olarak anlatılacaktır. ekil 1. stemci ve sunucu bileenlerinin iç birimleri

4 3.1 Mobil stemci Bileeni Mobil istemci bileeninin görevleri unlardır: GPS verisini almak, kullanıcı isteklerini almak ve sonuçları görüntülemek için gereken arayüzü oluturmak, kullanıcı isteini XML formatında sunucuya göndermek ve XML formatında gelen sonuçları ayrıtırmak. GPS verisi, GPS alıcı cihazıyla elde edilir. Mobil cihaz ile GPS alıcı arasındaki balantı Bluetooth alıcı/verici ile salanır. GPS Verisi Ayrıtırıcı birimi, GPS alıcısından gelen konum verisini ayrıtırmaktan sorumludur. GPS alıcı ile mobil cihaz arasında Bluetooth aracılııyla bir balantı kurulmasının ardından Bluetooth un seri portu üzerinden bir GPS verisi akıı balar. stemcinin en güncel konumunu elde edebilmek için GPS Verisi Ayrıtırıcı birimi, saniyede bir güncellenen GPS mesajlarını periyodik olarak okur. Bu birim GPS verisini okuduktan sonra bu veriyi ayrıtırır ve enlem (Latitude) ve boylam (Longitude) koordinatlarını elde eder. Kullanıcı Arayüzü Üretici birimi, görsel arayüzlerin çalıma sırasında dinamik olarak oluturulmasından sorumlu olduu için çok önemlidir. Öncelikle, belirli bir alan ontolojisine ait kavramları içeren XML dosyası sunucudan transfer edilir. Daha sonra bu dosya ayrıtırılarak bir görsel arayüz yaratılır. Sonuç olarak, kullanıcıların isteklerini girebilecekleri arayüz, çalıma sırasında alandan baımsız olarak yaratılır. Gerçekte, ontolojiler anlamsal eleme motoru bileeninde OWL dilinde tutulmaktadır. Ancak, mobil cihazlar sınırlı kaynaklara sahip oldukları için ve mobil cihazda ayrıtırma ilemini etkin kılmak için bu ontolojiler basitletirilerek XML formatına çevrilmilerdir. Dier türlü, mobil cihazın OWL dokümanlarını ayrıtırmak için gereken kodu iletebilmesi gerekecekti. ekil 2. Bir alanda hizmet sunan yerlerin hiyerarisini gösteren örnek bir yemek yeri ontolojisi Kullanıcı anlamsal elemeye tabi tutulacak yer tipini seçtikten sonra sigara içilmesi, park yeri ve çocuk oyun alanı gibi ek tercihlerini de belirtebilir. Kullanıcı seçenekleri alındıktan sonra, bunlar GPS verisi ile birlikte XML Mesajı Üretici birimi tarafından XML formatına dönütürülür ve GPRS-HTTP a balantısı aracılııyla sunucuya gönderilir. XML standart bir veri gösterim dili olduu için, isteklerin ve sonuçların XML formatında iletilmesi tercih edilmitir. Örnein, kullanıcı

5 Kebapci kavramını seçer ve çocuk oyun alanı olmasını tercih ederse, buna karılık üretilen XML formatındaki istek aaıdaki gibi olacaktır: <istek> <YerTipi>Kebapci</YerTipi> <OyunAlani>Var</OyunAlani> <GPSVerisi> <Enlem>22.333</Enlem> <Boylam>52.444</Boylam> </GPSVerisi> </istek> Sonuç Üretici birimi, HTTP sunucudan cevap olarak gelen XML formatındaki sonuçları ayrıtırır. Bu sonuçlar, XML dokümanı olarak düzenlenmi bir koleksiyon eklindedir. Ayrıtırıcı, bu koleksiyon üzerinde dolaarak her bir sonuç verisini ekrana basması için Kullanıcı Arayüzü Üretici birimine geçirir. Örnein, sonuç XML dokümanının bir kısmı aaıda verilmitir: <EslemeSonuclari> <sonuc> <isim>antep Sofrası</isim> <EslemeDerecesi>Tam</EslemeDerecesi> <Sigara>Yok</Sigara> <Parkyeri>Var</Parkyeri> <OyunAlani>Var</OyunAlani> <Adres>Üniversite Cad. No:5 Bornova</Adres> <Tel> </Tel> <CalismaSaatleri>09:00-24:00</CalismaSaatleri> <GPSVerisi> <Enlem>27.223</Enlem> <Boylam>38.544</Boylam> </GPSVerisi> <Uzaklik>450m</Uzaklik> </sonuc> : : </EslemeSonuclari> Bu sonuç, Antep Sofrası isimli yerin kullanıcının isteiyle tam olarak eletirildiini söylemektedir. Ayrıca, yer hakkındaki sigara içilmesi, park yeri, çocuk oyun alanı, adres, telefon, çalıma saatleri, corafi konum (GPS verisi) ve kullanıcıya olan uzaklıı gibi detay bilgileri de sonuçta yer almaktadır. 3.2 Sunucu Bileeni Bir Java Servlet bileeni olan sunucu programı, kullanıcı isteini alır ve Anlamsal Eleme Motoru Arayüzü birimine geçirir. Bu birimin XML Sorgu Ayrıtırıcı alt birimi, istei anlamsal eleme motorunun anlayacaı formata dönütürür ve ekil 1 de gösterildii gibi anlamsal eleme motoruna gönderir. Daha sonra, anlamsal eleme motorundan gelecek sonuçları bekler. Eleme sonuçları, eleme derecesine ve konum bilgisine göre sıralı olarak bir koleksiyon içerisinde gelir. Bu koleksiyon, XML Cevap Üretici alt birimi tarafından yine bir XML mesajına dönütürülür. Sonra, oluturulan XML mesajı, HTTP cevabı olarak istemciye gönderilebilmesi için Servlet bileenine iletilir.

6 3.3 Anlamsal Eleme Motoru Bileeni Anlamsal eleme motoru, belirli bir alanda hizmet sunan kayıtlı yerler hakkında bilgileri tutan bir kayıt kütüüdür. Bu kütük, bir eyler yemek, kalmak veya alıveri yapmak için en yakın yeri bulmak amacıyla alana özel bilgi kullanılarak aranabilir. Sonuç olarak, belirli bir alanda hizmet sunan bir yerin, önceden belirlenmi alan ontolojisindeki kavramları kullanarak kendini eleme motoruna kaydettirmesi gerekir. Örnein, bir kebapçı, ekil 2 de verilen yemek yeri ontolojisinde tanımlı olan Kebapci kavramını kullanarak kendini kaydettirmelidir. Eleme sürecindeki temel düünce, kayıtlı kavramlar arasından istenilen kavramla aynı olanı bulmaktır. Ancak, kayıtlı olan ve istenilen kavramlar dorudan doruya aynı olmayıp anlamsal olarak ilikili olabilir. Bu durumda, anlamsal eleme sürecine ihtiyaç duyulur. Anlamsal eleme süreci, kayıtlı olan ve istenilen kavramlar arasındaki anlamsal ilikiyi tanımlayabilen bir eleme sürecidir. Anlamsal eleme motoru da bu süreci ileten yazılım bileenidir ve iç birimleri ekil 1 de görülmektedir. Örnein, bir yer kendisini Tatlıcı kavramını kullanarak eleme motoruna kaydettirmise, Tatlıcı arayan bir istek, bu kayıtlı yer ile eletirilir. Anlamsal eleme süreci ile, eer Tatlıcı ile Dondurmacı kavramları arasında bir iliki varsa, Dondurmacı arayan bir istek te aynı kayıtlı yer ile eletirilir. Literatürde, özellikle anlamsal web servislerinin bulunmasına yönelik algoritmalar sunan bazı çalımalar [8, 9] mevcuttur. Bu çalımada, önceki çalımalarda web servisleri için önerilen eleme algoritmaları, yeniden tasarlanarak belirli bir alanda hizmet sunan yerleri bulmak için uyarlanmıtır. ekil 1 de sunulan sistemle, mobil kullanıcılar kendi istekleri ve global konumlarına balı olarak en uygun yerlerin bir listesini alabilmektedirler. Belirli bir alanda istenilen yer tipi ve global konum, anlamsal elemeyi gerçekletirmek için motora verilen girdilerdir. Her yer, sunduu hizmet tipini belirtmek için önceden tanımlanmı alan ontolojisini ve konumunu belirtmek için ise GPS verisini kullanarak kendisinin motora kaydettirir. Bu kayıtlar, Yer Kayıtları Veritabanı biriminde tutulur. Yer tipleri, tanımlı isim uzayı (namesapce) URI lerine sahip ontoloji sınıflarıdır. Bu çalımada, farklı alanlarda hizmet sunan yerleri eleme motoruna kaydetmek için Yer isimli bir kavram tanımlanmıtır. Bu kavramın sahip olduu niteliklerden en önemlisi, farklı alan ontolojilerinden deer alan ve kayıtlı yerin alana özel verisini belirten Yer Tipi niteliidir. Dier önemli iki nitelik, kayıtlı yerin corafi konumunu belirten GPS Enlem ve GPS Boylam nitelikleridir. Dier nitelikler ise unlardır: isim, adres, telefon, çalıma saatleri, sigara içilmesi, park yeri ve çocuk oyun alanı. stenilen ve kayıtlı olan yerlerin tipleri sırasıyla K 1 ve K 2 kavramları ile gösterilsin. Eleme algoritmasına göre, Eleme Motoru birimi bu kavramlar arasında dört farklı eleme derecesi bulabilir: K 2 ve K 1 aynı ya da K 1, K 2 nin alt sınıfı ise, Tam (Exact) eleme K 2, K 1 den daha genelse (K 2, K 1 i kapsıyorsa), Uyumlu (Plug-in) eleme K 2, K 1 den daha özelse (K 1, K 2 yi kapsıyorsa), Kapsanan (Subsumed) eleme Yukarıdaki koulların hiçbirine uymuyorsa, Baarısız (Fail) Eleme Motoru biriminin puanlama ilevi u sıradadır: Tam > Uyumlu > Kapsanan > Baarısız. Motor, kayıtlı yerleri istenilen yer tipi ile olan anlamsal eleme derecelerine göre sıralar. Yerlerin GPS verisi, aynı eleme dercesine sahip yerleri kendi aralarında sıralamak için kullanılır.

7 Akıl Yürütücü (Reasoner) birimi, URI leri verilen iki ontoloji sınıfı arasındaki üst sınıf ilikilerine bakarak hiyerarik sınıf uzaklıını bulur. Örnein, ekil 2 de verilen basit ontoloji sınıf aacına göre, (Kebapci, Cayevi), (Kebapci, Kebapci), (Kebapci, KuruYemekliYer) ve (Kebapci, ServisliYer) ontoloji sınıf çiftleri için hiyerarik sınıf uzaklıklarını sırasıyla -1, 0, 1, ve 2 olarak bulur. Çoklu kalıtım olması durumunda, bir alt sınıftan üst sınıfa farklı yollar olacaı için en kısa olanı hiyerarik sınıf uzaklıı olarak kabul edilir. Eleme Motoru birimi, ontoloji sınıfları arasında bulunan bu hiyerarik sınıf uzaklıklarını kullanarak, istenilen ve kayıtlı olan yerler arasındaki eleme derecesini tespit eder. Bu, aaıda verilen kod parçası ile gerçekletirilir: If uzaklik = 0 or uzaklik = 1 then TAM eleme If uzaklik > 1 then UYUMLU eleme If uzaklik < 0 then ters_uzaklik hesapla (ters_uzaklik, parametrelerin yer deitirmesi anlamındadır) If ters_uzaklik > 0 then KAPSANAN eleme Else eleme BASARISIZ Eleme dereceleri bulunduktan sonra, anlamsal olarak eit olan sonuçlar, bunların kullanıcıya olan uzaklıklarına göre sıralanır. Gerçekletirimin basit olması amacıyla, GPS verisinin sadece enlem ve boylam deerleri hesaba katılmakta ve iki nokta arasındaki uzaklık, bu noktaların enlem ve boylam deerlerini kullanan bir formül [10] ile hesaplanmaktadır. 4. Durum Çalıması Bölüm 2 de anlatılan örnek senaryoya benzer bir senaryo, örnek bir durum çalıması olarak gerçekletirilmitir. Test senaryosunu gerçekletirebilmek için, kampüste ve kampüse yakın yerlerde GPS alıcı ile dolaarak yemek yemek ve kalmak için mevcut yerlerin GPS verileri toplanmıtır. Sonra, bu yerler Yer kavramı kullanılarak anlamsal eleme motoruna kaydedilmitir. Bu kavramın Yer Tipi nitelii için, yemek hizmeti sunan yerlerin (ekil 2) ve kalacak yerlerin tiplerine karılık olarak iki örnek ontoloji OWL ile tanımlanmıtır. Ayrıca, bu ontolojilerin basitletirilmi XML formatındaki dosyaları da hazırlanarak sunucuda depolanmıtır. Bu XML dosyaları çalıma sırasında görsel arayüzün dinamik olarak oluturulması için mobil cihaza gönderilir. Son olarak, mobil cihaz aracılııyla kampüsün farklı yerlerinde farklı istekler oluturularak eleme motorunun döndürdüü sonuçlar incelenmitir. Mobil cihazlarda ekranlar genellikle kısıtlı olduu için yaratılan kullanıcı arayüzleri çok karmaık deildir. Balıca kullanıcı arayüz penceresi, sunucudan alınan verilerin, kullanıcının uygulamayı kontrol etmesi için seçebilecei menü seçenekleri eklinde listelenmesini salar. Kullanıcı uygulamayı balattıktan sonra öncelikle bir hizmet alanı ve bu alanda yer alan yerlerin hiyerarisini kullanarak bir yer tipi seçer. Sonra sistem sonuçları eleme derecesine göre sıralı olarak döndürür. Ayrıca, kullanıcı dönen sonuçlardan birisini seçerse, sistem o yer ile ilgili detaylı bilgi de verir. Senaryoya paralel olarak kullanıcının yemek yeri alanını seçtiini düünelim. Bu alandaki yerlerin hiyerarisini takip ederek kullanıcı Tatlici kavramını seçsin. Daha sonra, yemek yemek istedii yerin sigara içilmeyen ve park yeri olan bir tatlıcı olduunu belirten ek tercihlerini de girsin. Kullanıcının isteini belirtmek için yaptıı seçimlerin ekran görüntüleri ekil 3 te görülmektedir. Sonuç olarak, Tatlıcı kavramı, sigara içilmemesi ve park yeri istekleri ile kullanıcının konumu sunucuya ve anlamsal eleme motoruna gönderilir.

8 ekil 3. Kullanıcının isteini belirtmek için yaptıı seçimlerin ekran görüntüleri Anlamsal eleme sürecinden sonra, motor, eleme derecesine ve kullanıcıya olan uzaklıklarına göre sıralı olarak üç adet tatlıcının olduu bir liste döndürür. Sonra, kullanıcı dönen sonuçları seçerek onların daha detaylı bilgilerini görür. Eleme sonuçları listesini ve dönen her yerin detaylı bilgisini gösteren ekran görüntüleri ekil 4 te görülmektedir. ekil 4. Eleme sonuçları listesini ve dönen her yerin detaylı bilgisini gösteren ekran görüntüleri ekil 4 te de görüldüü gibi, dönen tatlıcılardan ilki kullanıcı isteiyle Tam, dier ikisi ise Kapsanan eleme derecesine sahiptir. kinci ve üçüncü tatlıcılar kullanıcıya olan uzaklıklarına göre sıralıdırlar. Kullanıcı, Tam eleme dercesine sahip ilk tatlıcıyı ya da Kapsanan eleme derecesine sahip ama kendisine en yakın olan ikinci tatlıcıyı seçebilir. 5. Sonuç Anlamsal web teknolojilerinin mobil ortamlara entegrasyonu, mobil kullanıcılar için daha iyi servisler gerçekletirilmesine yardımcı olacaktır. Bununla ilgili olarak, mobil kullanıcılar için anlamsal eleme tabanlı bir bilgi arama servisi gerçekletirilmitir. Gelitirilen bu uygulama kullanılarak anlamsal olarak ilikili bilginin bulunabilmesi salanmı ve anlamsal eleme sürecinin kullanıcıya sunulan bilginin kalitesini ve ilgisini artırdıı gözlenmitir. Gelecekte, eleme sonuçlarının bir harita üzerinde ve eleme derecelerine göre farklı renklerde sunulmasına çalıılacaktır. Ayrıca, kullanıcının dönen sonuçlardan istedii birisini tek tua basarak arayıp rezervasyon yaptırabilmesine ve haritayı ve yönlendirme talimatlarını takip ederek istedii yere ulamasının salanmasına çalıılacaktır. Bu amaçla kampüsün bir haritasının oluturulması çalımalarına balanmıtır.

9 Kaynakça [1]. Satyanarayanan, M., Pervasive Computing: Vision and Challenges, IEEE Personal Communications, vol.8, no.4, Austoa 2001, s [2]. Berners-Lee, T., Hendler, J. ve Lassila, O., The Semantic Web, Scientific American, 284(5), s [3]. Chakraborty, D., Perich, F., Avancha, S. ve Joshi, A., Dreggie: Semantic Service Discovery for M- commerce Applications, 20th Symposiom on Reliable Distributed Systems, [4]. Masuoka, R., Labrou, Y., Parsia, B. ve Sirin, E., Ontology-Enabled Pervasive Computing Applications, IEEE Intelligent Systems, Vol.18, No.5, Eylül-Ekim 2003, s [5]. Wang, X. H., Zhang, D. Q., Gu, T. ve Pung, H. K., Ontology based Context Modeling and Reasoning using OWL, Proceedings of the Second IEEE Annual Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops, Mart [6]. Chen, H., Perich, F., Finin, T. ve Joshi, A., SOUPA:Standard Ontology for Ubiquitous and Pervasive Applications, Proceedings of the First Annual Conference on Mobile and Ubiqutious Systems: Networking and Services, Boston, MA, [7]. Deitel, Wireless Internet and Mobile Business: How to Program, Prentice Hall, [8]. Paolucci, M., Kawamura, T., Payne, T. R. ve Sycara, K., Semantic Matching of Web Services Capabilities, Proceedings of the First International Semantic Web Conference (ISWC), Sardunya, talya, Haziran [9]. Li, L. ve Horrocks, I., A Software Framework for Matchmaking based on Semantic Web Technology, Proceedings of WWW 2003, Budapete, Macaristan, s [10]. Green, R. M., Textbook on Spherical Astronomy, 6. Basım, Cambridge University Press, ngiltere, 1985.