MEKANSAL ONTOLOJİ VE SEMANTİK BİRLİKTE ÇALIŞABİLİRLİK

Transkript

1 MEKANSAL ONTOLOJİ VE SEMANTİK BİRLİKTE ÇALIŞABİLİRLİK Zeynep ALTUNKAYA 1, Melih BAŞARANER 2 1 Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Harita Mühendisliği Anabilim Dalı, Uzaktan Algılama ve CBS Programı, Beşiktaş - İstanbul, zaltunkaya@gmail.com 2 Yıldız Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Kartografya Anabilim Dalı, Esenler - İstanbul, mbasaran@yildiz.edu.tr ÖZET Mekansal veri altyapıları farklı kaynaklardan verilerin entegrasyonunu gerektirir. Bu verilerin aynı gerçek dünya nesnesi için genellikle farklı semantiğe sahip olmaları birlikte çalışabilirlik problemini ortaya çıkarır. Mekansal verilerin bu heterojenlik problemiyle başedebilmeleri için bilgisayarların anlayacağı bir yapıda temsil edilmeleri gerekmektedir. Ontolojiler, bilgisayarların bilginin anlamını anlamaları için doğrudan ve semantik olarak zengin bir temsil sağlarlar. Bu bildiride, mekansal ontolojiler ile ilgili bazı kavramlar ele alınmaktadır. Anahtar Sözcükler: Mekansal ontoloji, birlikte çalışabilirlik, heterojenlik, semantik web. ABSTRACT GEOSPATIAL ONTOLOGY AND SEMANTIC INTEROPERABILITY Spatial data infrastructures entail the integration of spatial data from various sources. Interoperability problem emerges from the data with different semantics for same real world objects. Spatial data must be represented in a machine-understandable structure to tackle the heterogeneity problem. Ontologies provide explicit and semantically rich representation so that computers can understand the meaning of information. In this paper, some concepts of spatial ontologies are discussed. Keywords: Geospatial ontology, interoperability, heterogenity, semantic web. 1. GİRİŞ Semantik birlikte çalışabilirlik genel olarak bilgi alış verişi, bilgilerin tekrar kullanımı ve farklı kaynaklardaki bilgilerin semantiklerini koruyacak şekilde entegrasyonu ile ilgilenmektedir. Birlikte çalışabilirlik alanında, semantik kavramı en karmaşık ve gerçekleştirilmesi zor olan kısmı oluşturmaktadır. Çünkü semantik entegrasyonda kavramların heterojenlik düzeyi stabil değildir (Kavouras ve Kokla, 2008). Mekansal veriler, çoklu kaynaklardan oluşturulur ve ontoloji yoluyla büyük bir bilgi sisteminin bir parçası olarak işlenirler. Bu uygulamalar, her kurum ve kuruluşun kendi ihtiyacı doğrultusunda geliştirilmiş bir hiyerarşik yapıya sahiptir. Farklı iki ya da daha fazla uygulamanın entegrasyonu sırasında ontolojilerin heterojenliğinden kaynaklanan sorunlar ortaya çıkabilmektedir (Teller, 2007). Yeni nesil bilgi sistemlerinin internet üzerinden elde edilen ve dağıtık sistemlerden gelen semantik heterojenliği dikkate alması gerekmektedir. Semantik entegrasyonda çoklu ontolojilerin desteklenmesi ve kullanımı modern bilgi sitemlerinin temel özelliği olmalıdır. Çünkü ontolojiler, semantik bilgileri yakalayabilmekte, sunabimekte ve saklayabilmektedir. Ontolojiler, karmaşık hiyerarşik ilişkileri kurabildiği için mekansal bilgi sistemlerinin entegrasyonu için kavramların soyutlanması ve modellenmesinde önemli rol oynamaktadırlar (Fonseca, 2008). 2. MEKANSAL BİLGİLERDEKİ HETEROJENLİKLER Birlikte çalışabilirliğin temel amaçlarından biri farklı kaynaklardaki bilgilerin aynı platformda sunulabilmesidir. Bu platform, mekansal veri tabanından bilgiye erişmek ve ekranda göstermek veya kağıda yazdırmak için basit bir kabiliyetin ötesine geçmelidir. Çünkü, birlikte çalışabilirlikte, kullanıcı ve servis sağlayıcısının semantik sorgu ve verilen cevapları anlayabilecek yetkinliğe sahip olmak zorundadır. Ancak ontoloji entegrasyonu aşamasında ontolojilerin heterojenliğinden kaynaklanan çeşitli sorunlar ortaya çıkmaktadır. Heterojenlikler dört farklı biçimde olabilir: sistemsel, sözdizimsel (sentaktik), yapısal ve semantik heterojenlik (Brouder vd., 2012). Sistemsel heterojenlik: Farklı sistemlerde oluşturulmuş veritabanları, birlikte çalışabilirlik için birbiri arasında iletişim sağlayabilecek bir bağlantı kurmaya gereksinim duyar. İletişim protokol ve ağının gelişmesiyle (Ethernet, Transmission Control Protocol/ Internet Protocol (TCP/IP), Remote Procedure Call (RPC), File Transfer Protocol (FTP), Hypertext Transfer Protocol (HTTP) gibi) çeşitli işletim sistemleriyle (Linux, Windows etc.) çalışan sistemlerin birbiri ile iletişimi artık mümkündür. Örneğin farklı türdeki veri tabanları verileri paylaşmak için, Open Database Connectivity (ODBC), Java Database Connectivity (JDBC) ve diğer uygulamalar aracılığıyla bağlantı kurabilmektedir.

2 Sözdizimsel (sentaktik) heterojenlik: Verilerin sunum formatı ile ilgilidir (Örn. XML veri formatı). Kullanılan işaretler ve işaretlerin taşıdığı mesajların sırası önemlidir. Yapısal heterojenlik: Veri modellemeden kaynaklanan farklılıklar ile ilgilidir. Bazı veri tabanlarında, herhangi bir şey bir kavram olarak tanımlanırken bir başka veritabanında kavramın bir içeriği olarak tanımlanabilir. Örneğin cadde bir veritabanında kavram olarak tanımlanırken diğerinde yol un bir içeriği olarak tanımlanabilir. Semantik heterojenlik: Kavramlar arasındaki anlam farklılıkları ile ilgilidir. Ontoloji eşleştirme ya da entegrasyonu aşamasında en sık karşılaşılan heterojenliklerden biri semantik heterojenliktir. Çünkü aynı nesne için birden fazla tanımlanma yapılmış olabileceği gibi bir tanımlama farklı nesneleri ifade ediyor olabilir. Örneğin bir ontolojide bir bölüm mühendislik ve mimarlık fakültesi nin parçası olarak tanımlanmışken başka bir ontolojide aynı bölüm inşaat fakültesi nin parçası olarak tanımlanmış olabilir. Bu nedenle, semantik heterojenliğin giderilebilmesi ve birlikte çalışılabirliğin artması için mekansal veriler arasındaki ilişkilerin açık bir şekilde tanımlanmış olması gerekmektedir. 3. MEKANSAL ONTOLOJİLER 3.1 Genel Kavramlar Ontoloji kelimesinin kökü felsefenin bir alt dalı olan dil felsefesine dayanmakta olup, kelimelerin anlamlarından yola çıkılarak, cümle ve hatta paradigmaların anlaşılması ve tam olarak var olup olmadıkları, varsa nasıl oldukları ve hangi gruba ait oldukları ve hatta bu gruplar arası ilişkiler incelenmektedir. Ayrıca ontoloji belli bir alandaki bilgilerin paylaşımını ve yeniden kullanımını sağlayan kavramlaştırmaların biçimsel ve açık tanımlanması olarak tanımlanmış ve kullanılmıştır. Ontolojiler mevcut kavramsallaştırmanın mantıksal yapısını ortaya koymada önem bir role sahiptir. Kavramsallaştırma genellikle örtülü bir yapıya sahiptir. Çoğunlukla herhangi bir sistem ile tematik bir yapıya dönüştürülemez. Fakat ilgili kavramları belirlemek ve açıklamak, mantıksal yapısını kurmak ve taksonomik yapısını oluşturmak için gerekli araçlar geliştirilebilir (Teller, 2007). Ontoloji geliştirme aşamasında nesneler arasında çok sayıda farklı ilişkiler geliştirilebilir ancak ontolojinin kompleksliği ve fonksiyonelliği bakımından nesnelerin ve ilişkilerin dengeli bir sayıda olması gerekmektedir. Çünkü karmaşık ontolojiler karmaşık veritabanı sorgularına sebep olmaktadır. Ancak bu konuda belirli bir standart yoktur. Ontolojinin kullanım amacı doğrultusunda hiyerarşi belirlenmelidir. Ontolojiler oluşturulurken nesneler arasındaki ilişkilerin tanımlanması gerekmektedir (Horridge, 2009). Nesneler arasındaki ilişkiler ise fonksiyonel, ters fonksiyonel, geçişli, simetrik, simetrik olmayan, dönüşlü ve dönüşsüz gibi çeşitlendirilebilir. Veri tipi özellikleri ise nesne ile veri değeri arasındaki ilişkiyi ifade etmektedir. Ayrıca ilişki özellikleri dışında not özellikleri de bulunmaktadır. Bunlar da sınıflar ve nesneler için tanımlayıcı bilgi eklemede kullanılabilmektedir. Ontolojiler, kavramsal modellemelerin yapılabildiği ontoloji dilleri ile oluşturulmaktadır. Ontolojiler, günümüz teknolojilerinden XML, RDF ve OWL altyapısı kullanılarak geliştirilmektedir (Komesli, 2007). XML sözdizimi ile belli bir formatta sunulan veri, pek çok şekilde ve kullanım amacına bağlı olarak farklı uygulamalar tarafından kullanabilme olanağı vardır. Ancak bir uygulamanın XML i kullanabilmesi için, ilgili XML i oluşturan kişinin, etiketleri hangi amaçla geliştirdiğinin bilinmesi gerekmektedir. Çünkü XML teknolojisi verinin yapısal olarak sunulmasını sağlamaktadır ancak anlamsal olarak ne ifade ettiği ile ilgili bilgi içermemektedir. XML teknolojisindeki anlamsal ifade eksikliği RDF (Resource Description Framework) ile giderilmiştir. RDF ile kavramlar arasında bir taksonomi oluşturulabilir ancak kavramların ve kavramlar arasındaki özelliklerin tanımlanmasında eksikler bulunmaktadır. Ontoloji geliştirmede RDF teknolojisindeki ilişki eksiklerini çözümlemek için OWL (Web Ontology Language) dili geliştirilmiştir Ontolojilere Duyulan Gereksinim Ontolojilere duyulan gereksinimin tanımlanması için çok sayıda farklı neden sıralanabilir. Kavramların oluşturulması, kullanımı, paylaşımı ve yönetimi için ortak bir yapı sunma en genel neden olarak gösterilebilir. Daha ayrıntılı olarak ise aşağıdaki gibi tanımlamak mümkündür (Takaki vd., 2013): Bilginin açıklanması ve sistematik bir yapıda sunulması Bilginin paylaşımı

3 Bilginin yeniden kullanımı ve ayrımı. Dikkate alınan bilgiler bakımından anlaşma TMMOB COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ KONGRESİ 2013 Spesifik olarak bir mekansal ontoloji şu amaçlara hizmet eder (Raskin vd., 2011): Gerçeklik modeline ilişkin formal altlık sağlar; konumları, işlemleri ve özellikleri modelleme kapasitesini artırır; mevcut basitleştirilmiş vektör ve raster modeller, zamansal modeller ve matematiksel ve istatistiksel mekansal işlemler için seçenekler sunar. İnsan yönelimli kullanışlı bilgileri (knowledge) kodlar ve bilgisayarca oluşturulan bir sistem yerine formal ve ontoloji tabanlı CBS oluşturur. Mekansal kullanışlı bilgi keşfini, mekansal verilerin etkin ve verimli kullanımını ve karar vermeye yönelik hesaplamalı yöntemleri destekler. Birlikte çalışabilirliği olanaklı kılar ve CBS nin çoklu kaynak ve çoklu kavramsallaştırmalardan edinilen verilerin ve fonksiyonların bütünleştiricisi olma yeteneğini geliştirir. 3.3 Ontoloji Bileşenleri Ontolojiler genel olarak 4 bileşenden oluşmaktadır: kavramlar, ilişkiler, aksiyomlar ve nesne örnekleri. Bu dört bileşen kullanılarak bir bilgi tabanı oluşturma amaçlanmaktadır. Küçük bir mekansal ontolojide nesneler kavram olarak ifade edilir, kelimelerin anlamları gösterilir ve kavramlar arasındaki ilişkiler ya da kavramların özellikleri tanımlanır. Bu tanım ontolojinin en yalın hali olarak kabul edilmektedir (Kavouras ve Kokla, 2008). Ontolojide kavramlar, soyut gruplar ve kümelerden oluşur ve sadece terimler ile (anlamları eksik bırakılarak) de tanımlanabilme olasılığı vardır. Kavramlar, başka sınıfları içerebildiği gibi birkaç sınıfın birleşiminden de oluşturulabilme özelliğine sahiptir. Bu durumda amaçlanan anlam özellikleri ise sağduyu, etkileşim alanı/uzman bilgiler ya da mevcut yapısal bilginin ilgili kavramları kullanılarak dolaylı olarak çıkarımsama ile belirlemektir. Ontolojilerilerin güçlü yanı, nesneler arasında ilişki tanımlayabilmeleridir. Ontoloji geliştirme sırasında oluşturulan özelliklerin verimli kullanılabilmesi, nesneler arasında ilişkilerin tanımlanması ile sağlanabilmektedir. Ontolojilerde farklı ilişki yapıları bulunmaktadır. Fakat en önemli ilişki kapsama ilişkisidir (is_a, has_a). Bu ilişki, bize hangi nesnelerin hangi sınıflara ait olduğunu, nesnelerin birbiriyle ilişkilerini tasvir eden ağaç şeklinde bir taksonomi oluşturmamızı sağlamaktadır. Böyle bir ontolojide her nesne bir sınıfın çocuk veya aile sınıfına tabi olur. Diğer önemli bir özellik ise parçası olma ilişkisidir (is_part_of). Is_part_of ilişkisinin bir ontolojiye eklenmesi, ontolojinin karmaşıklık düzeyini arttırır. Çünkü bir nesnenin birden fazla nesnenin parçası olması durumu söz konusu olabilir. İlişkiler, kavramlar gibi kendilerinin özelliği olarak da kullanılabilmektedir. Mekansal ontolojiler nadiren aksiyomlaştırılır. Aksiyomlar; kısıtlamalar ya da özellikler, ilişkiler, ilişki özellikleri ve nesne örnekleri ile ilgili kuralları belirlemektedir. Ontolojiler en genel kavram olarak things kabul edildiğinden dolayı karakteristik olarak mekansal ontolojilerde ontolji bileşenlerinden aksiyom yaygın değildir. Nesne örnekleri (bireyler) ontolojinin temel seviyedeki bileşenleridir. Ontolojide bireyler; somut nesneler olabileceği gibi soyut gibi nesneler de olabilirler. Ontolojilerin örneklendirilmesi zorunlu değildir, herhangi bir üyesi bulunmayan ontolojiler de olabilir. Ancak nesne örnekleri ise alt kavramlar ile karıştırılmamalıdır. Bununla beraber mekansal tanımlamalar bazen nesne örnekleri içerebilir (Kavouras ve Kokla, 2008). 3.4 Ontoloji Türleri İnsanlar gerçeklik kavramını, farklı perspektif ve gereken tanımlamaya bağlı olarak farklı detay seviyelerinde değerlendirmektedir. Bu sebeple, ontolojideki kavramlar daha genel ve küresel amaçlardan bir çok özel bağlam veya spesifik uygulamaya yönelik geliştirilebilir. Tipik olarak üç ontoloji seviyesi tanımlanmaktadır (Şekil 1): global ontoloji, alan ontolojisi ve uygulama ontolojisi. Her seviye kendi içerisinde, olguların soyutlandığı ve tasvir edildiği özel bir ayrıntıyla karakterize edilmektedir. Global ontoloji, genel terimlerin tanımını ve anlamını sağlamaya yönelik bir sözlük olarak ifade edilebilir. Belirli bir alan ya da olaydan bağımsız olarak en genel kavramları tanımlamaktadır (Kara, Cömert, 2011). Alan ontolojisi, özet sözlük olan veri sözlüğü (lexicon) ile gösterilebilir. Örnek olarak belirli bir alan ile ilgili (yapılar, ekoloji, hidrografya, vb.) kavramları tanımlar. Uygulama ontolojisi ise, belirli bir alana yönelik terimlerin anlamlarını açıklamayı sağlayan bir açıklayıcı sözlük (glossary) ifadesi kullanılabilir (Brouder, 2012). Şekil 1 de ontoloji türleri gösterilmektedir.

4 Global ontoloji Alan ontolojisi Uygulama ontolojisi 3.5 Örnek Mekansal Ontolojiler Şekil 1: Ontoloji türleri (Brouder, 2012) Mekansal detay ontolojileri mekansal detayların semantik tanımlamalarını yakalar ve mekan, yer, topolojik detaylar, özellikler ve konum gibi kavramlar içerebilir.usgs The National Map projesinde, detayların taksonomisini (yükseklik, ekoloji, sınırlar vb.), detay öznitelikleri, detay ilişkileri, parçalar ve bütünler ve işlemleri içeren topografik detay ontolojisi geliştirilmiştir. Şekil 2 de örnek bir uygulama yer almaktadır. Ordnance Survey tarafından geliştirilen hidroloji ontolojisi örneğinde kanal şöyle tanımlanmaktadır (Raskin vd., 2011): Kanal, bir tür topografik nesnedir (A channel is a kind of topographic object). Kanal, çizgisel şekle sahiptir (A channel has a linear form). Kanal, suyun akışını sağlar (A channel enables flow of water). Kanal, kendi parçası olarak tamı tamına bir yatağa sahiptir (A channel has exactly one bed as the part of the channel). Kanal, kendi parçası olarak iki kıyıya sahiptir (A channel has at least two banks as the part of the channel). Şekil 2: Topografik nesnenin ve sel yarıntısı (gully), hendek (moat), sulama kanalı (ditch), değirmen deresi (mill race), sulama kanalı (irrigation canal), and su oyuğu (leat) (Raskin vd., 2011) 4. SEMANTİK WEB Semantik Web fikri 2001 yılında bugünkü webin de fikir sahibi sayılan Tim Berners-Lee tarafından ortaya atılmıştır. Berners-Lee ye göre Semantik Web, bugünkü web üzerindeki verilere iyi tanımlanmış anlamlar yüklenerek, insanbilgisayar işbirliğinin daha ileri seviyelere taşınmasına imkân vereceği için, bugün kullandığımız Web'in bir uzantısı olarak düşünülebilir (Berners-Lee vd., 2001). Günümüzde kullanılan web içeriği insanlar tarafından anlaşılabilecek şekilde geliştirildiğinden dolayı bilgisayar yazılımları webde bulunan veriyi anlamsal olarak işleyememektedir. Web sayfaları yapısal olarak bilgisayarlar tarafından ayrıştırılabilir, sayfa içeriği, başlık, bağlantılar gibi alanları işlenebilmekteyken farklı web sayfalarında bulunan bilginin, karşılaştırılması, entegrasyonu günümüz teknolojisi mümkün değildir.

5 Semantik webin uygulanabilmesi için, bilgisayarların yapısal olarak çok iyi organize edilmiş verilere ve veriler üzerinden otomatik yargılama (reasoning) yapabilecek anlam çıkarma kurallara erişebilmelidir. Veri organizasyonu ve anlam çıkarma kuralları ontolojiler aracılığıyla yapılmaktadır. Mekansal veriler karmaşık hiyerarşik ilişkilere (parçası olma) ihtiyaç duymaktadır. OWL, mekansal ontolojilerin oluşturulmasında kullanılabilmektedir. 5. SONUÇLAR Bilgisayar teknolojisinde yaşanan gelişmelere paralel olarak farklı kaynaklarda üretilen ve saklanan verilerin aynı platformda sunulması fikri önem kazanmıştır. Bilgi sistemlerinin birlikte çalışabilirliği konusunda internet üzerinden elde edilen ve dağıtık sistemlerden gelen semantik heterojenliğin dikkate alınması gerekmektedir. Semantik web, otomatik yorumlama, muhakeme ve çıkarsama ile mekansal bilgilerin birlikte çalışabilirliği için yeni fırsatlar sağlayan bir teknolojidir. Mekansal semantik web'i desteklemek için semantik web dillerinde ontolojilerin oluşturulması gerekmektedir. KAYNAKLAR Berners-Lee T., Hendler J.; Lassila O., The Semantic Web, Scientific American, Sayı:5, pp Gruber T, Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing, International Journal of Human Computer Studies, Sayı:43, Brouder J., Geosemantic Interoperability and the Geospatial Semantic Web, Kresse W. ve Danko, D., (Eds.), Springer Handbook Of Geographic Information, Takaki O., Izumi N., Murata K., ve Hasida K., Semantic Analytics and Ontologies, Bhansali, N (Eds.) Data Governance, CRC Press, Kavouras M., Kokla M., Semantic Integration of Heterogeneous Geospatial Information, Li, Ζ., Chen, J., ve Baltsavias, E. (Eds.), Advances in Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences: ISPRS Congress Book, London: CRC Press, Métral C., Falquet G., Vonlanthen M., An Ontology-based Model for Urban Planning Communication. Teller, J., Lee, J., R., ve Roussey, C., (eds.). Ontologies For Urban Development, Raskin R., Zhou N., Li W., 2011, Geoinformation Knowledge Representation and Applications. In: Yang, C., Wong, D., Miao, Q. ve Yang, R. (eds.) Advanced Geoinformation Science. Bota Raton: CRC Press, Kara G., Cömert Ç., Ulusal Konumsal Veri Altyapısı İçin Semantik Veri Tanımlama, Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, 31Ekim 4 Kasım 2011, Antalya, Türkiye. Türkyılmaz İ., Semantik Web Teknolojileri, Akademik Bilişim 08, 30 Ocak 01 Şubat 2008, Çanakkale, Türkiye. Komesli M., Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Ontolojilerin Kullanımı, Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, 30 Ekim - 02 Kasım 2007, Trabzon, Türkiye. Kaya G., E-Öğrenme Ortamları İçin Özlü Sözler Ontolojisinin Tasarımı Ve Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara. URL 1, Bilgisayar Kavramları İnternet Sitesi, Varlık Bilim (Ontoloji (ontology)), 28 Haziran 2013, URL 2, Wikipedia, Web Ontoloji Dili, 01 Ekim 2013,