DERS ADI

: Mekansal Zamansal Veri Modellemesi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
GIS 6010 Mekansal Zamansal Veri Modellemesi SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Coğrafi Bilgi Sistemleri Tezsiz Yüksek Lisans (İngilizce)
Coğrafi Bilgi Sistemleri Doktora (İngilizce)
Coğrafi Bilgi Sistemleri Yüksek Lisans (İngilizce)
Coğrafi Bilgi Sistemleri Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö) (İngilizce)

Dersin Amacı

Bu derste, mekan-zamansal Veritabanı Yönetim Sistemleri (Spatiotemporal Database Management Systems -TDBMS) için çok boyutlu indeksleme, veri yapıları, sorgu değerlendirme stratejileri ve mimariler gibi mekan-zamansal nesnelerin işlenmesine yönelik mekan-zamansal uygulamaları, mekan-zamansal nesne modelleme, nesne depolama yapı ve teknikleri için temel kullanıcı gereksinimlerinin yönlerini kapsayan kapsamlı bir araştırma açıklanacaktır

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Öğrenciler, CBS analizi için uygun mekan-zamansal veritabanı yapıları tasarım yeteneğine sahip olmalıdır
2   Mekan-zamansal uygulamalar için modellerin kullanımı
3   İç ve dış veritabanlarının içinde ve arasında veri işleme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Giriş
2 Mekan-zamansal Veritabanları için Ontoloji
3 Bilgi Sistemlerinin Modeli
4 Mekan-zamansal Uygulamaları İçin Kavramsal Modeller
5 Mekan-zamansal Birleşik Modelleme Dili
6 Mekan-Zamansal Modeller ve Diller
7 Nesne Veritabanlarının Hareketi İçin Veri Yapıları
8 Sabitler Kullanarak Mekan-zamansal Bilgilerin Gösterimi
9 Ara Sınav
10 Erişim Yöntemleri ve Sorgu İşleme Teknikleri
11 Ayrık Modeller İçin Veri Yapıları ve Algoritmalar
12 İnteraktif Mekan-zamansal Belgeler Oluşturma
13 İnteraktif Sunumlar ve Mekan-zamansal Veritabanları
14 Mekan-zamansal Davranışının Modellenmesi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1. O'Sullivan and David J. Unwin Geographic Information Analysis Hoboken, NJ: Wiley 2003 (referred to as O&U)
2. Zeiler, Modeling our World: The ESRI Guide to Database Design ESRI: Redlands, CA (as used in GISC 6383 GIS Management and Implementation)

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders konu anlatımı ve uygulama saatlerini içermektedir. Tüm öğrencilerin derslere katılımı beklenmektedir. Ders başarı değerlendirmesinde öğrenci sunumları önemli bir rol almaktadır.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS ARASINAV
2 ODV ÖDEV
3 YSS YIL SONU SINAVI
4 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + ODV * 0.40 + YSS * 0.30
5 BUT BÜTÜNLEME
6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + ODV * 0.40 + BUT * 0.30


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 3 42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 3 42
Vize Sınavına Hazırlık 1 5 5
Final Sınavına Hazırlık 1 10 10
Ödev Hazırlama 5 10 50
Tasarım Projesi 1 30 30
Vize Sınavı 1 5 5
Final Sınavı 1 10 10
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 194

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13
ÖK.15454545353524
ÖK.23432434542342
ÖK.34543554555523