Elektronik dokümanlardan otomatik veri ayrıştırma (METEX) aracının geliştirilmesi

Loading...
Thumbnail Image

Date

2007

Authors

Çağıltay, Nergiz

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Open Access Color

OpenAIRE Downloads

OpenAIRE Views

Research Projects

Organizational Units

Organizational Unit
Software Engineering
(2005)
Department of Software Engineering was founded in 2005 as the first department in Ankara in Software Engineering. The recent developments in current technologies such as Artificial Intelligence, Machine Learning, Big Data, and Blockchains, have placed Software Engineering among the top professions of today, and the future. The academic and research activities in the department are pursued with qualified faculty at Undergraduate, Graduate and Doctorate Degree levels. Our University is one of the two universities offering a Doctorate-level program in this field. In addition to focusing on the basic phases of software (analysis, design, development, testing) and relevant methodologies in detail, our department offers education in various areas of expertise, such as Object-oriented Analysis and Design, Human-Computer Interaction, Software Quality Assurance, Software Requirement Engineering, Software Design and Architecture, Software Project Management, Software Testing and Model-Driven Software Development. The curriculum of our Department is catered to graduate individuals who are prepared to take part in any phase of software development of large-scale software in line with the requirements of the software sector. Department of Software Engineering is accredited by MÜDEK (Association for Evaluation and Accreditation of Engineering Programs) until September 30th, 2021, and has been granted the EUR-ACE label that is valid in Europe. This label provides our graduates with a vital head-start to be admitted to graduate-level programs, and into working environments in European Union countries. The Big Data and Cloud Computing Laboratory, as well as MobiLab where mobile applications are developed, SimLAB, the simulation laboratory for Medical Computing, and software education laboratories of the department are equipped with various software tools and hardware to enable our students to use state-of-the-art software technologies. Our graduates are employed in software and R&D companies (Technoparks), national/international institutions developing or utilizing software technologies (such as banks, healthcare institutions, the Information Technologies departments of private and public institutions, telecommunication companies, TÜİK, SPK, BDDK, EPDK, RK, or universities), and research institutions such TÜBİTAK.

Journal Issue

Abstract

Günümüzde, şirketler kurumsal faaliyetlerini daha etkin, kolay ve verimli bir şekilde gerçekleştirebilmek amacıyla Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) otomasyonu ile çözümlere büyük kaynaklar ayırmakta ve büyük yatırımlar yapmaktadırlar. Bu şekilde kullandıkları teknolojiyi her zaman yükseltmeye çalışmaktadırlar. Ancak şirketler bu sistemlere bu kadar yatırım yaparken çeşitli teknik dokümanlar üzerindeki bilgileri insan gücü kullanarak zahmetli bir biçimde bilgi sistemlerine aktarmaya çalışırlar. Bu durum çeşitli kayıplara yol açmaktadır. Üretime yönelik şirketlerde en çok karşılaşılan ortak problemlerden biri de yüksek volümlü teknik dokümanlardan verilerin hedef sisteme yüklemek amacıyla çıkartılmasında harcanan kayıplardır. İnsan gücü kullanarak ERP sistemine veri girişi, süreçlerin yavaşlamasına ve hata oranının yüsek olmasından dolayı yanlış bilgilerin sisteme aktarılmasına neden olabilmektedir. Bir organizasyon için, bu da verimlilik ve zaman kaybı anlamına gelmektedir. Yüksek hacimli teknik dokümanlardan verilerin bulunup hedef sisteme yüklenmesi amacıyla elde edilmesi, veri giriş operatörleri için oldukça zahmetli bir iş olabilmektedir. Ayrıca, her teknik dokümanın ve alt gruplarının kendine özgü bir yapısının olması, her dokümandan temin edilen verilerin farklılığı ve hedef bilgi sisteminde verilerin farklı nesne gruplarına ait olması da bazı güçlükler oluşturmaktadır. vi Tüm bu konular değerlendirildiğinde, otomatik veri ayrıştırma süreçleri önem kazanmaktadır. Yazılımı tamamlanmış ve kullanıcılarına hizmet vermeye hazır bir bilgi sisteminin veri toplama süreçlerinin mümkün olan en kısa sürede tamamlanması gerekmektedir. (bir baraj göletinin su ile dolmaması halinde elektrik üretilememesi gibi). Bu çalışma bilgi sistemlerini desteklemek amacıyla veri ayrıştırma işlemlerini analiz eden tanımlayıcı bir çalışmadır. Bu çalışma bilgi sistemlerini beslemek amacıyla standart teknik doküman yapısına sahip olan gerçek bir lojistik faaliyet alanında yürütülmüştür. Çalışmanın amacı, güvenilir bir alanda bilgi sistemlerini desteklemede, altyapılarını daha iyi bir şekilde organize etmek isteyenlere rehberlik etmektir. Bu tezde, yüksek volümlü teknik dokümanlardan verileri ayrıştıran ve bunları XML formatına dönüştüren bir yapı sunulmaktadır. Bu kapsamda, geliştirilen sistemin temel yapısı, tasarım/geliştirme aşamaları, sağlanan temel fonksiyonlar ve benzer sistemler özetlenmiştir. Geliştirilen sistemin kazançlarını daha iyi ifade edebilmek için sonuç bölümünde, elle veri giriş ve geliştirilen sistem ile veri giriş süreleri değerlendirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Anahtar kelimeler: Veri ayrıştırma, metadata, elektronik doküman, XML dönüşümü, ERP veri girişi.
Today, the companies make big investments on Enterprise Resource Planning (ERP) solutions to manage their enterprise activities more effectively, easily and productively. Accordingly, they try to update their information systems. While companies make big investments, they try to retrieve significant data from hard copy documents to their information systems using man-power. These tedious chain of processes cause several losses. One of the most common problems met in the production oriented companies is the time loss due to effort on data extraction from publications/printed documents. Manual data input into ERP software slows down the work processes of the company and may cause entering incorrect data into the system because of high mistyping rate. This causes time and productivity loss in a company. Data retrieval from massive amounts of technical content can be a challenge for data input operators. Moreover, every technical publications and their subgroups having its own structure, the difference of the data extracted on every technical publication and belonging to different object group in the target information system create several challenges. When all these issues are considered, automatic metadata extraction processes gain more importance. Data collection activity should be completed in a short period of time for an information system whose software development phase is completed to begin serving for users as soon as possible (e.g. A dam must be filled with water to produce electricity). iv This study is a descriptive case study which analyze metadata extraction processes to support information systems. This case study is conducted in a real-world logistic domain that has predefined (standard) structural technical documentation to feed its information system. This study aims to guide other studies to better organise their infrastructure on the way of supporting their information system in a reliable domain. In this thesis, a framework that extracts metadata from massive electronic technical documents and transforms into XML, is presented. In this regard, aspects such as the basic structures of developed system, development processes, basic services provided and the similar systems are also elaborated. To better show the gains of the developed system, the durations of the processes in classical(manual) system and the developed system are also evaluated and compared. Keywords: Data Extraction, Metadata, Electronic document, XML transformation, ERP data input.

Description

Keywords

Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control

Turkish CoHE Thesis Center URL

Fields of Science

Citation

WoS Q

Scopus Q

Source

Volume

Issue

Start Page

0

End Page

112