Üst Seviye Ontolojileri Üzerine Bir İncelemeYasemin YüksekÜst seviye ontoloji, çok genel kavramları tanımlar.Genellikle bu kavramlar, bütün alanlarda benzerolan varlıklar ve kurallar sınıflarından oluşmaktadır.Üst seviye ontolojiler, farklı kaynaklardanelde edilen heterejon bilginin birleştirilmesindeanahtar teknoloji olarak kullanılmaktadır.Ontolojiler, üst seviye, orta seviye ve alan ontolojileriolarak üç grupta toplanabilir. Bu üç grubukapsayacak örnek kavramların grafiksel gösterimiŞekil 1’de verilmiştir [14]. Grafiğin enüst seviyesinde bulunan üst seviye ontolojiler,orta seviye ve alan ontolojilerin herikisi içindekullanılabilecek kavramları kapsamaktadır.Orta seviye ontolojiler [14], alan ontolojileriiçinde belirlenen basit alt seviyede alana özelkavramlar ile üst seviye ontolojilerinde tanımlısoyut kavramlar arasında bir köprü görevigörmektedir. Herhangi bir seviyede ontolojieşlemesi gerçekleşebilir. Orta seviye ontolojilerile üst seviye ontolojiler arasındaki eşlemealanları arasında kavramlar eşlemesini sağlar.Orta seviye ontolojiler, üst seviye ontolojilerindekisoyut kavramların daha somut gösterimşeklidir. Böylece bu ontoloji kategorisi, ortakolarak kullanılan kavramları gösteren ontolojikümelerini kapsar. Ortak şekilde orta seviye veüst seviye ontolojilerin kullanımı, alan ontolojilerinineşlenmesi veya birleştirilmesi işlemlerindekolaylıklar sağlamaktadır.Alan ontolojisi, belirli alana özel kavramları vekavramların ilişkilerini gösterir. Aynı kavramlarbirçok alanda varken, kavramların gösterimialan içeriklerinin farklılıklarından dolayıdeğişmektedir. Alan ontolojileri, orta seviyeveya üst seviye ontolojilerinde tanımlanankavramların eklenmesiyle genişleyebilir. Üstseviye ontolojilerin kullanım amacı, ontolojilerarasında anlamsal birlikte çalışabilirliğin desteklenmesidir.Ve, daha belirli alan ontolojileriiçin bir temel role sahiptir.Bazı üst seviye ontolojiler ile üstveri standartlarınınbazı temel elemanlarının eşlenmesinegereksinim duyulmuştur. Bu eşleme işlemi,306üstveri elemanlarının tanımlayıcı özellikleriningeliştirilmesine yardımcı olmaktadır. DublinCore, web ortamında bilgi kaynaklarının tanımlanmasıiçin kullanılan bir üstveri standartıdır.Onbeş adet üstveri elemandan oluşan bir kümedir.Üstveri elemanları için temel modeller olaraküst seviye ontolojilerin kullanımı, bilgi gösterimininyeniden kullanımını için önemlidir.Şekil 1. Ontolojilerin anlamsal alan seviyeleriSağlık alanında çok kullanılan terminolojilerdenbirisi olan SNOMED CT, kodlama sistemleriiçin ortak referans çercevesi ve sağlık bilgi sistemleriarasındaki birlikte çalışabilirlik için ortakkavramları sağlamaktadır. Veri değişimindeanlam bütünlüğünü sağlamak ve veri içeriğinefarklı yorumları engellemek üzere uluslararasıstandartlar kullanılacaktır. Anlamsal birlikteçalışabilirlik kapsamında terminoloji ve modellerindoğru şekilde anlaşılması ve yorumlanmasınayönelik çalışmalar yer alır. SNOMED CTterminoloji yapısının analizi DOLCE üst seviyeontoloji temelinde gerçekleştirilecektir.Bu çalışmada, literatürde varolan yedi adet üstseviye ontolojisi incelenmesi ve tanıtılmasıamaçlanmıştır. Bildirinin diğer bölümlerindebazı üst seviye ontolojilerin üstveri standartıolarak Dublin Core ile bağlantısı ve üst seviyeontoloji çatısı içinde SNOMED CT terminolojisininanalizi yapılmıştır.2. Literatürde varolan Üst Seviye OntolojilerÜst seviye ontolojilerinin en önemli özelliği,alan-bağımsız olmasıdır. Farklı kaynaklardanelde edilen heterojen bilginin bütünleştirilmesindeanahtar teknolojidir. Literatürde birçoküst seviye ontolojileri tanımlıdır. BunlardanStandart Üst Birleştirilmiş Ontoloji (StandardUpper Merged Ontology – SUMO), Cyc Üst SeviyeOntolojisi (Cyc Upper Ontology – CUO),Dilsel ve Bilişsel Mühendislik için BetimleyiciOntoloji (Descriptive Ontology for Linguisticand Cognitive Engineering – DOLCE), GenelBiçimsel Ontoloji (General Formal Ontology –GFO), Temel Biçimsel Ontoloji (Basic FormalOntology – BFO), PROTo Ontolojisi (PROToONTology – PROTON) ve Üst Seviye Eşlemeve Bağlayıcı Değişim Katmanı (Upper Mappingand Binding Exchange Layer – UMBEL)üst seviye ontolojileri incelenerek aşağıdakigibi açıklamalar verilmiştir.SUMO: orta seviye ve alan ontolojileri için birtemel sağlar. Amacı, veri birlikte işlerliği, bilgielde etme, otomatik çıkarsama ve doğal dil işlemeyigeliştirmektir. SUMO’nun dezavantajlarındanbirisi, yeterli kapsama alanına sahipolmamasıdır. Kavramlar ve doğal dil işlemearasında bağlantılar eksiktir. Buradaki kısıtlamalar,WordNet sözlüğü ile SUMO arasındabağlantının sağlanılmasıyla çözümlenmektedir.Herkese açık kapsamlı ve bağlı yapıdakiOntolingua sunucusunda varolan ontolojileriniçeriğinin birleştirilmesiyle oluşmaktadır [5].SUMO yapısının ve içeriğini açıklamanın eniyi yolu, en yüksek seviyede kavramları ve bukavramlar arasındaki ilişkilerin sistematik şekildegösterilmesidir.<strong>Akademik</strong> Bilişim’<strong>10</strong> - XII. <strong>Akademik</strong> Bilişim Konferansı Bildirileri<strong>10</strong> - <strong>12</strong> Şubat 20<strong>10</strong> Muğla Üniversitesi307SUMO’nun kök düğümü, birçok ontolojidekigibi, ‘Entity’ dir, bu kavram ‘Physical’ ve‘Abstract’ olmak üzere iki altkümeyi kapsamaktadır.‘Physical’ kavramının altında, ‘Object’ve ‘Process’ olarak ayrık alt kavram bulunur.‘Abstract’ kavramının altında ‘SetClass’,‘Proposition’, ‘Quantity’, ‘Attribute’ ayrıkaltkavramları bulunmaktadır. Sınıfların altsınıflarıgenellikle birbirlerine göre özeldir, yaniburadaki sınıflar ortak örnekleri paylaşmaz. Buözellik SUMO içerisinde açık şekilde belirtilmiştir.Bununla birlikte, bazı sınıflar çoklu süpersınıflarada sahip olabilir [11]. SUMO’nunbilgi gösterim dili SUO-KIF’dir [<strong>10</strong>]. SUMO,birçok alan ontoloji ile genişletilebilir.CUO: başlangıçta CUO, doğal dil işleme desteğiiçin ortak akıl bilgi tabanı olarak yapılandırılmıştır.Cyc ontolojisi, Cyc bilgitabanının birparçasıdır. Cyc’daki her ifade, bir sınıfın diğersınıfın altsınıfı olan ifadeleri içerir. Bu ontolojiiçerisinde instance-of ve subclass-of ilişkileribulunmaktadır. subclass-of ilişkisi, Cyc formatındaözel olarak #$genls olarak etiketlenir.instance-of ilişkisi ise, Cyc formatında #$isaolarak etiketlenir. #$isa, klasik bir sınıfın diğeraltsınıfı olarak gösterir. #$genls, bir toplulukve o topluluğun üst seviyesi arasındaki ilişkiyitemsil eder.Cyc ontoloji, modüler bir yapıya sahiptir veküçük-terorilere bölünebilir. Her küçük-teori,belirli mikro-teori içinde bütün ifadeleri, paylaşımlıaçıklamaları ve varsayımlar kümesini içermektedir.En üstteki varlığı “Thing”dir. Thing,Individual, PartiallyIntagible ve MathematicalOrComputationalThingolarak üçe ayrılmaktadır.Individual, örnekler kümesini tanımlar.MathematicalOfComputationalThing sınıfınınbütün örnekleri soyut kavramlardan oluşmaktadır.Soyut kavramlar geçici(temporal) veyauzamsal(spatial) özelliklere içermezler [3].DOLCE: doğal dil ve ortak akıl temelinde ontolojitabanlı sınıflandırma desteği sağlamayı amaçlamıştır.Aynı bir yerde veya aynı zamanda olanfarklı varlıkları amaçlayan artan(multiplicative)model kullanılır [4, 7]. DOLCE’e uygun, farklıvarlıklar aynı uzay zamanında yeniden yerleştirilebilir.DOLCE’deki nesneler şeyler(uzamsalnesneler) ve olaylar(zamansal nesneler) olarakayrılır. Zaman içerisinde açıklanmış varlıklar,kesikli olarak ve aynı anda gösterilen varlıklar,sürekli olarak tanımlıdır. DOLCE, bir hiyerarşiiçerisinde düzenlenen çok sayıda kavramlardanoluşur. Sistemdeki birçok kavram, parça/bütün ilişkisi temelindedir [9]. DOLCE temelkategorilerinin sınıflandırılması aşağıda gibiverilmiştir;
Üst Seviye Ontolojileri Üzerine Bir İncelemeYasemin Yüksek• Varlık (Entity): hiyerarşinin üst seviyesidir.Sistemdeki herşey, bir varlık olarakifade edilmektedir.• Soyut (Abstract): matematiksel varlıklarıtemsil etmektedir.• Sürekli olan (Endurant): zaman ile ilgilivarlıkları ifade etmektedir.• Nitelik (Quality): genellikle özelliğin (property)eşanlamlısı olarak kullanılmaktadır.Nitelikler özeldir. Özellikler evrenseldir.• Belirli zamanda meydana gelen (Perdurants/Occurrence):olaylar, işlemler, etkinliklerve durumlardan oluşmaktadır.GFO: nesneler, işlemler, zaman ve yer, ilişkiler,roller, fonksiyonlar, olayları ve durumlarabenzer kategorilerini içermektedir. GFO, fonksiyonlariçin bir modül yapısında tanımlanmıştır.GFO, üç katmanlı mimariden[2] oluşur;• Temel seviye: GFO kategorilerini içerir.• Soyut çekirdek seviye: GFO üst kategorileriniiçerir.• Soyut üst seviye: GFO varlık kümleriniiçerir.GFO’nun doğal biçimsel dili, Birinci DereceMantık (First Order Logic-FOL)’dır. GFO’nunOWL versiyonu, OWL DL temelindedir. Geneldeuygulama alanı, biyotıbbi araştırma alanınıkapsar. GFO, örnek olarak Gen Ontolojisi,Celltype ontolojilerindeki biyolojik fonksiyonlarile ilgili bilgi gösteriminde kullanılır.BFO: Bio-tıbbi bilgilerin düzenlenmesi vebirleştirilmesi işlemlerinde üst seviye ontolojiolarak kullanılır. BFO üç kategoriden oluşur:• Fonksiyon: Böbrek fonksiyonu, çokfonksiyonluprotein• Rol: Hastalık tedavisinde ilacın rolü,bakterilerin rolü• Konum:sonuçlarıNesnenin fiziksel yapısınınBFO içerisindeki bütün varlıklar, sürekli ve belirlizaman aralığında olarak ikiye ayrılmıştır.308Bağımsız sürekli nesneler şeyler(things) olarakifade edilir. Bağımlı sürekli nesneler, fonksiyonlar,roller, nitelikler olarak örneklenebilir.SNAP ve SPAN olmak üzere iki alt-ontolojidenoluşmaktadır. SNAP ontolojisi, üç boyutlu sürekli(enduring) nesneler gibi sürekli varlıklarıkapsamaktadır. SPAN ontolojisi, zaman içerisindegenişletilmiş şekilde tasarlanmış işlemlerikapsamaktadır. BFO, beş sınıftan oluşmaktadır.Bunlar; Sürekli (Continuant), Bağımsız-sürekli(Indepent-continuant), Nesne (Oject), Nesnetoplam(Object-aggregate) ve Yetki Nesne Parçası(FiatObjectPart)’tır. BFO uygulama diliOWL‘dir. Genellikle uygulama alanı, sağlıkalanında yapılan çalışmalar kapsamındadır [1].PROTON: genel amaçlar için alan bağımsız ontolojiolarak tasarlanmıştır. Geniş alanlardaki,anlamsal etiketleme, indeksleme ve belge eldeedilmesi için gerekli kavramları kapsar. Ontolojigeliştirmede önemli temel yaklaşım, temelüst seviye ontolojisi şeklinde önceden varolanbilginin veya altyapının kullanımıdır. Böyle birontoloji üstveri geliştirilmesinde kullanılır vebilgi modelleme için temel gibi kullanılır. Tasarımprensipleri; alan bağımsız, basit fonksiyonlar,standartlar kulllanılarak düzenleme ve somutalanı kapsamasıdır. Ontoloji gösterim diliolarak OWL Lite kullanılır. Proton, örnekleriolmayan genel kavramlar için belirli bir desteksağlamaz. PROTON, dört modüle ayrılır [8]:• Sistem modül, üst seviyeden temel varlıklarıiçerirTakma adlara sahip varlıklarıtanıtır. Bu modül uygulama ontoloji olarakdüşünülebilir. PROTON’un sistem modülü,“protons:” öneki tarafından gönderilir.• Baş(Top) modül, en yüksek, çok genel,kavramsal seviyedir. Üst katmanı, genelliklediğer ontolojiler ve şema arasındaki eşlemeningerçekleştirimi için en iyi seviyedir.PROTON’un baş modülü, “protont:” önekitarafından gönderilir.• Üst modül, sıklıkla çoklu alanlarda(çeşitlikuruluşlar, konumların kapsamlı aralığı)meydana gelir. PROTON’un üst modülü,“protonu” öneki tarafından gönderilir.• Bilgi yönetimi(Knowledge Management),bilgi yönetimi görevleri ve uygulamalarıiçin özeldir. PROTON’un üst modülü,“protonkm:” öneki tarafından gönderilir.UMBEL: UMBEL özne kavramlarına sınıflarınave dışsal ontolojileri ilişkilendirilmesiiçin gerekli bir ontolojidir. UMBEL özne kavramları,SKOS ve OWL-Full ontolojilerininbirlikte kullanımı ile ilişkilidir. Bunlar, öznekavramları ve anlamsal ilişkilerininden oluşanyapısal omurgayı oluştururlar. UMBEL, isimlivarlıklar ve soyut kavramlar ile özne kavramlarıbirbirlerine zıttır.UMBEL özne kavram yapısı, skos: broaderTransitiveve skos: narrowerTransitive ilişkileritarafından birbirine ilişkili özne düğümlerininiçerik çizgesidir. UMBEL özne kavramları,ilişkisel olarak denk veya hizalama önermekümeleri aracılığıyla kişisel varlıklar ve dışsalsınıflarla ilişkili olabilir. UMBEL özne kavramlarınınve ilişkilerinin hepsi, OpenCyc ontolojisindentüretilmiştir. UMBEL için, OpenCyc’nın altkümesi denilebilir. UMBEL ontolojisi,OWL-Full ontoloji olarak tanımlanır. UM-BEL özne kavramları, sınıflar(owl:Classes) veumbel:SubjectConcept sınıf örnekleridir. Buradakiilişkilerin anlamı, kullanıcı tarafından kavramlarınsınıflarına ait örneklerini tanımlamakiçin UMBEL özne kavramlarını yeniden kullanabilirolmasıdır. Aynı zamanda, UMBEL’ninyapısı, SKOS veri modeli ile tutarlı şekildeSKOS kavramları kullanılarak tanımlanır. UM-BEL özne kavramlarını tanımlamak için OWL-Full ontoloji kullanılmaktadır [<strong>12</strong>].Alan bağımsız üst seviye ontolojisi ve uygulamayayönelik alan ontolojileri arasındakiboşluk için köprüye ihtiyaç vardır. Köprü göreviolan, yeni üst seviye alan ontolojisi tanımalamalarıyapılmaktadır. Ayrıca literatürde,yukarıda tanımlanan üst seviye ontolojilerinindışında, üst seviye alan ontoloji örnekleri debulunmaktadır. Bu ontolojilere örnek olarak,Sağlık Alanında kullanılan Temel Biçimsel Ontology(Basic Formal Ontology -BioTop), Basit<strong>Akademik</strong> Bilişim’<strong>10</strong> - XII. <strong>Akademik</strong> Bilişim Konferansı Bildirileri<strong>10</strong> - <strong>12</strong> Şubat 20<strong>10</strong> Muğla Üniversitesi309Biyo Üst Seviye Ontolojisi (Simple Bio UpperOntology - SBUO), Genel Biçimsel Ontoloji-Biyo (GFO-Bio) verilebilir. Bu ontolojilerinamacı, tamamıyla biyotıbbi alan(protein doku,DNA veya biyolojik fonksiyonlar vs.) ile ilgilidaha genel sınıflandırmaları tanımlamaktır.Daha özelleştirilmiş alan ontolojileri için ortakbaşvuru noktası oluşturmaktadır.Üst seviye ontolojisine göre, alan üst seviye ontolojileralan ontolojileri rolü oynamaktadır. Fakatfarklı bakış açılarından üst seviye ontolojisi gibide davranırlar. Örneğin, BFO veya DOLCE’ninaltına BioTop’u yerleştirildiğinde, üst seviye ontolojininaltında olan alan ontolojisi gibi tanımlanır.Tersini düşünürsek BioTop, hücre ontolojisiveya gen ontolojisi bağlantı kurulduğunda Bio-Top üst-seviye ontolojisi rolü oynar.BioTop: sağlık alanı için özel ontolojilerin bütünleştirilmesiamacıyla üst alan ontolojisi olarakgeliştirilmiştir. BioTop ontolojisinin hedefi,biyolojinin temel çeşitini kategorize etmekiçim sınıflar ve sınıflandırma kriteri sağlar.Sağlık alanında kullanılan terminolojiler temelindeçıkarsama işlemi ve bu çıkarsamanınındoğruluğunun kontrolü için Pellet çıkarsamamotoru ile birlikte Protégé ontoloji geliştirmeeditörü kullanılanak OWL DL içinde modellenmiştir.En üst seviyedeki sınıflar, Entire-MolecularEntity, HomogenousCollection, HeterogenousCollection,Organism’dir [1].3. Üst seviye Ontolojilerin ÜstveriStandartlarına Bağlantısı veTerminolojilerin AnaliziÜstveri standartlarının bütünleştirilmesi için,mevcut temel ontoloji üzerinde ve onunuzantısı gibi her alana özel üstveri şemasınıngeliştirilmesinde kullanılır. Böylece ontolojimühendisliği çalışmaları üzerinde yenidenkullanımı ve temel ontoloji ile her yeni üstverişema ilişkilerinin kurulması sağlanılmaktadır.Uygulamalar temel ontoloji tarafından sağlanılanbilgi üzerine çıkarsama ve tutarlı kontrolsistemi sağlar.
- Page 4 and 5:
Tıp Bilişiminde Mobilite Uygulama
- Page 6 and 7:
İnternet ve Sanat, Yeni Medya ve n
- Page 9 and 10:
İnternet ve Sanat, Yeni Medya ve n
- Page 11 and 12:
İnternet ve Sanat, Yeni Medya ve n
- Page 14 and 15:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 17 and 18:
Öğrenci ve Öğretim Elemanının
- Page 19 and 20:
Lise Öğrencilerinin Mesleki Yönl
- Page 21 and 22:
Lise Öğrencilerinin Mesleki Yönl
- Page 23 and 24:
Telsiz Duyarga Ağları ile Bir Nes
- Page 25 and 26:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 27 and 28:
Kablosuz Algılayıcı Ağlar ve G
- Page 29 and 30:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 31 and 32:
Çizge Teorisi, Dağıtık Algoritm
- Page 33 and 34:
Uzaktan Eğitimde Sistem Odası Tas
- Page 35 and 36:
Hizmet İçi Eğitime Farklı Bir Y
- Page 37 and 38:
Hizmet İçi Eğitime Farklı Bir Y
- Page 39 and 40:
Orta Öğretimden Üniversiteye Gel
- Page 41 and 42:
Orta Öğretimden Üniversiteye Gel
- Page 43 and 44:
Uzaktan Eğitimde Yeni Bir Yaklaş
- Page 45 and 46:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 47 and 48:
Erişim Ağlarında WIMAX’ın Opt
- Page 49 and 50:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 51 and 52:
Türk ve Dünya Hukukunda Bilişim
- Page 53 and 54:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 55 and 56:
Mekânsal Bilişime Ontolojik Bir Y
- Page 57 and 58:
Mekânsal Bilişime Ontolojik Bir Y
- Page 59 and 60:
Mekânsal Bilişime Ontolojik Bir Y
- Page 61 and 62:
Temel Bilişim Eğitiminde Enformat
- Page 63 and 64:
Mobi̇ l Peer-To-Pee (P2P) Ağlarda
- Page 65 and 66:
Mobi̇ l Peer-To-Pee (P2P) Ağlarda
- Page 67 and 68:
Bulut Hesaplama Teknolojisi: Mimari
- Page 69 and 70:
Bulut Hesaplama Teknolojisi: Mimari
- Page 71 and 72:
Görevdeş (P2P) Ağlarda Sık Bulu
- Page 73 and 74:
Görevdeş (P2P) Ağlarda Sık Bulu
- Page 75 and 76:
Çevrimiçi Web Analiz Yazılımlar
- Page 77 and 78:
Web Sitelerinde Kullanılabilirlik
- Page 79 and 80:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 81 and 82:
Akademik Profil Web SayfasıMehmet
- Page 83 and 84:
Mekansal Veritabanlarında Hızlı
- Page 85 and 86:
Mekansal Veritabanlarında Hızlı
- Page 87 and 88:
Öncül Parola Denetimi Yöntemiyle
- Page 89 and 90:
Öncül Parola Denetimi Yöntemiyle
- Page 91 and 92:
Yazılım Geliştirme Süreçleri v
- Page 93 and 94:
Yazılım Geliştirme Süreçleri v
- Page 95 and 96:
Web Tabanlı CMMI Süreç Yönetimi
- Page 97 and 98:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 99 and 100:
Geleneksel Yazılım Mühendisliği
- Page 101 and 102:
Geleneksel Yazılım Mühendisliği
- Page 103 and 104: Veriambarı Yazılım Geliştirme S
- Page 105 and 106: Veri Madenciliğinde Temel Bileşen
- Page 107 and 108: Veri Madenciliğinde Temel Bileşen
- Page 109 and 110: İş Zekası Çözümleri için Ço
- Page 111 and 112: İş Zekası Çözümleri için Ço
- Page 113 and 114: Görüntü İşlemede Yeni Bir Solu
- Page 115 and 116: Görüntü İşlemede Yeni Bir Solu
- Page 117 and 118: Bağlantısız Web Uygulamalarını
- Page 119 and 120: Bağlantısız Web Uygulamalarını
- Page 121 and 122: Web 2.0 Yeniliklerinin Eğitimde Ku
- Page 123 and 124: Kurumsal Kimlik Yönetiminde Günce
- Page 125 and 126: Kurumsal Kimlik Yönetiminde Günce
- Page 127 and 128: Nesneye Dayalı Programlarla Nesne
- Page 129 and 130: Normatif Çoklu Etmen Sistemlerinde
- Page 131 and 132: Normatif Çoklu Etmen Sistemlerinde
- Page 133 and 134: Birbirleriyle Etkileşim Halinde Bu
- Page 135 and 136: Birbirleriyle Etkileşim Halinde Bu
- Page 137 and 138: Gezgin Satıcı Probleminin İkili
- Page 139 and 140: Gezgin Satıcı Probleminin İkili
- Page 141 and 142: Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 143 and 144: Web Tabanlı Sayısal Yarıgrup Hes
- Page 145 and 146: Web 2.0 Uygulamalarının E-Öğren
- Page 147 and 148: Web 2.0 Uygulamalarının E-Öğren
- Page 149 and 150: İstatistiksel Yazılım Geliştirm
- Page 151 and 152: Arama Motoru OptimizasyonuCoşkun A
- Page 153: Arama Motoru OptimizasyonuCoşkun A
- Page 157 and 158: Üst Seviye Ontolojileri Üzerine B
- Page 159 and 160: Anlamsal Web Politika Dillerinin Ka
- Page 161 and 162: Anlamsal Web Politika Dillerinin Ka
- Page 163 and 164: Kural ve Sorgu Örüntülerinin Dü
- Page 165 and 166: Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 167 and 168: Eğitimde bir Günlük Uygulaması:
- Page 169 and 170: Eğitimde bir Günlük Uygulaması:
- Page 171 and 172: Web 2.0 Teknolojilerinin Eğitim Ü
- Page 173 and 174: Türkçe Hayat Bilgisi Veri Tabanı
- Page 175 and 176: Türkçe Hayat Bilgisi Veri Tabanı
- Page 177 and 178: Türkiye’de İşe Alım Sürecini
- Page 179 and 180: Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 181 and 182: Türkiye’de Bilim ve Teknoloji Po
- Page 183 and 184: Türkiye’de Bilim ve Teknoloji Po
- Page 185 and 186: Türkiye’de Planlı Kalkınma ve
- Page 187 and 188: Türkiye’de Planlı Kalkınma ve
- Page 189 and 190: Bilişim Şuraları, Teknoloji Poli
- Page 191 and 192: Bilişim Şuraları, Teknoloji Poli
- Page 193 and 194: Düşük Maliyetli Web Tabanlı Uza
- Page 195 and 196: Düşük Maliyetli Web Tabanlı Uza
- Page 197 and 198: Mobil Öğrenme Teknolojileri ve Ar
- Page 199 and 200: Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 201 and 202: Öğretim Teknolojileri: Tanımı v
- Page 203 and 204: Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 205 and 206:
Braille Alfabesi ile Yazılmış Ka
- Page 207 and 208:
Bilgi Güvenliğinde El YazısıBor
- Page 209 and 210:
Güvenli İnternet Bankacılığı
- Page 211 and 212:
Güvenli İnternet Bankacılığı
- Page 213 and 214:
SMTP Protokolü ve Spam Mail Proble
- Page 215 and 216:
SMTP Protokolü ve Spam Mail Proble
- Page 217 and 218:
Sembolik Hesaplamalar için Mathema
- Page 219 and 220:
Genişband Gezgin Haberleşmede Yen
- Page 221 and 222:
Üç Boyutlu Çerçeve Yapıların
- Page 223 and 224:
Üç Boyutlu Çerçeve Yapıların
- Page 225 and 226:
Değişken Kalınlıklı İzotrop P
- Page 227 and 228:
Değişken Kalınlıklı İzotrop P
- Page 229 and 230:
Katsayıları Özellikli Bant Matri
- Page 231 and 232:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 233 and 234:
Beykent Üniversitesi Yazılım Mü
- Page 235 and 236:
Beykent Üniversitesi Yazılım Mü
- Page 237 and 238:
Kampüs Ağlarında Etkin Bant Geni
- Page 239 and 240:
Kampüs Ağlarında Etkin Bant Geni
- Page 241 and 242:
Yabancı Dilde Lisans Öğrenimi i
- Page 243 and 244:
Pardus’un 64 bit Mimarisine Port
- Page 245 and 246:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 247 and 248:
İnternetteki Etkileşim Merkezi So
- Page 249 and 250:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 251 and 252:
Desert Dune Dynamics And ProcessesL
- Page 253 and 254:
Uydu Kentlerin Tasarımı için Bir
- Page 255 and 256:
Uydu Kentlerin Tasarımı için Bir
- Page 257 and 258:
Kent Kaynaklarının Etkin ve Verim
- Page 259 and 260:
Kent Kaynaklarının Etkin ve Verim
- Page 261 and 262:
Anadolu Liselerine Öğretmen Atama
- Page 263 and 264:
Akıllı Trafik Denetimi ve Yöneti
- Page 265 and 266:
Akıllı Trafik Denetimi ve Yöneti
- Page 267 and 268:
3-Boyutlu Sanal Üniversite Oryanta
- Page 269 and 270:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 271 and 272:
Metin İçerikli Türkçe Dokümanl
- Page 273 and 274:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 275 and 276:
Uygurcada Biçimbilimsel Belirsizli
- Page 277 and 278:
Sosyal Ağlar ve Profil Yönetimine
- Page 279 and 280:
Sosyal Ağlar ve Profil Yönetimine
- Page 281 and 282:
Mimarlıkta Yapı Bilgi Modelleme v
- Page 283 and 284:
Mimarlıkta Yapı Bilgi Modelleme v
- Page 285 and 286:
Kan Damarı Genişliği Değişimin
- Page 287 and 288:
Diş Hekimliği Fakültesi Hastanel
- Page 289 and 290:
Diş Hekimliği Fakültesi Hastanel
- Page 291 and 292:
Ulusal Aşı Bilgi Sistemi: Bir Dur
- Page 293 and 294:
Ulusal Aşı Bilgi Sistemi: Bir Dur
- Page 295 and 296:
Dermatolojide Tanı Belirlemeye Yar
- Page 297 and 298:
Türkiye’de B2B e-Ticaret’i Uyg
- Page 299 and 300:
Türkiye’de B2B e-Ticaret’i Uyg
- Page 301 and 302:
Bazı Kamu Kurumlarında Elektronik
- Page 303 and 304:
Bazı Kamu Kurumlarında Elektronik
- Page 305 and 306:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 307 and 308:
Açık Kaynak Kodlu Bilgisayar Enva
- Page 309 and 310:
Dicle Üniversitesi Bilgi İşlem O
- Page 311 and 312:
Aluminyum Kütle İçerisinde İler
- Page 313 and 314:
Aluminyum Kütle İçerisinde İler
- Page 315 and 316:
İş Akış Çizelgeleme Problemi
- Page 317 and 318:
Meslek Liselerinde Mesleki Eğitimi
- Page 319 and 320:
Meslek Liselerinde Mesleki Eğitimi
- Page 321 and 322:
ActiveX ile Eğitsel Bir Web Sayfas
- Page 323 and 324:
Eğitim Amaçlı Debian Web, FTP ve
- Page 325 and 326:
Akademik Bilişim’10 - XII. Akade
- Page 327 and 328:
Yeni Nesil Mobil Öğrenme Aracı:
- Page 329 and 330:
Geoteknik Rapor Hazırlanmasında S
- Page 331 and 332:
Geoteknik Rapor Hazırlanmasında S
- Page 333 and 334:
Excel VBA ile Ankrajlı ve Ankrajs
- Page 335 and 336:
Excel VBA ile Ankrajlı ve Ankrajs
- Page 337 and 338:
Nüfus Tahmin Metotlarının ve Gel
- Page 339 and 340:
Nüfus Tahmin Metotlarının ve Gel