Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı / Computer Engineering Master's Degree Program
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11413/4936
Browse
Browsing Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı / Computer Engineering Master's Degree Program by Publisher "İstanbul Kültür Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı"
Now showing 1 - 2 of 2
- Results Per Page
- Sort Options
Publication Kablosuz algılayıcı ağlar ile akıllı ev güvenliği(İstanbul Kültür Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı, 2019) Dinç, Gözde; Şahingöz, Özgür KorayAkıllı ev, ev yaşamıyla alakalı çeşitli alt sistemleri birleştirmek, daha konforlu ve güvenli etkili hale getirmek için gelişmiş bilgisayar teknolojisinin kullanımı anlamına gelmektedir. Akıllı ev güvenlik sistemi, günlük yaşamda insanların hayatlarında gereksiz kayıpları önlemek için, evlerine giren çıkanları, yangınları, gaz sızıntılarını kontrol etmelerini sağlamaktadır. Sistem gerekli durumlarda, kullanıcıyı bilgilendirerek tehlikeli durumlar için önlem almasını sağlamaktadır. Aynı zamanda kişisel ve mal güvenliği de sağlanacaktır. Günümüzde, yurtiçi ve yurtdışında alanında uzman birçok kişi, akıllı ev araştırmalarına oldukça önem vermektedir. Teknolojinin gelişimiyle kentleşmenin artması sonucunda bu tür sistemlere ihtiyaç daha da artmaktadır. Bunun sonunda bu alanda çeşitli uygulamalar geliştirilmektedir. Önerdiğimiz akıllı ev güvenliği sistemi, akıllı şehir konseptine uygun olarak, yeni teknolojiler için bir alternatif olacak ve aynı zamanda diğer teknolojilerle beraber kullanımında destekleyici rol üstlenebilecek bir özellikte olacaktır. Önerilen akıllı ev sisteminin geleneksel yöntemlere göre daha tamamlayıcı ve başarı oranı yüksek bir teknoloji olması amaçlanmıştır. Kontrol edilmesi amaçlanan bir alan içerisinde kablosuz algılayıcı ağların Genetik Algoritmanın (GA) yardımı ile uygun şekilde yerleştirilmesi amaçlanmıştır. GA sayesinde kapsama oranında önemli ölçüde başarı elde edilmiştir. Bu olumlu kapsama oranlarının sonucuyla beraber aynı zamanda geliştirilen sistem, hızlı düğüm yerleştirme, enerji ve maliyet tasarrufu sağlamaktadır. Önerilen sistemde, popülasyana bağlı bir iyileştirme yapılmaktadır. Popülasyon içerisindeki seçim algoritmasıyla en başarılı uygunluk değerleri sıralanmakta ve bir kısmı elitizm ile bir sonraki popülasyona aktarılmaktadır. Popülasyon içerisinde rastgele seçilen her 2 bireye GA operatörlerinden olan çaprazlama ve mutasyon işlemleri yapılarak yeni popülasyon oluşturulmaktadır. Bu işlemler belirlenen iterasyon sayısına göre devam eder. Buradaki çaprazlama ve mutasyon işlemleri yeni ve farklı bireylerin oluşturulmasına yardımcı olmaktadır. Farklı oluşan bireylerle yapılan işlemlerde başarı oranı daha da artmaktadır. Aynı zamanda, GA kullanılarak dağıtılan algılayıcı düğümlerin daha iyi bir kapsama oranı sağladığı sonucuna da varılmıştır. Başarı sağlanan kapsama oranları tezin sonuç kısmında yer almaktadır. Önerilen sistemde, yazılımsal işlemler Matlab üzerinde gerçekleştirilmiştir. Matlab kendi içerisinde çeşitli algoritma ve fonksiyonları barındırdığı için sistemin geliştirilmesinin daha kolay olması ile birlikte sistemin karmaşıklığı da en alt seviye indirilmiştir. Donanımsal olarak sistem ele alındığında, Kablosuz Algılayıcı Ağların (KAA'ların) oluşturulmasını sağlayan algılayıcı düğümlerin konumu sistem için oldukça önemlidir. Algılayıcı düğümlerin dağıtım mimarileri iki şekilde ele alınmıştır. Bunlar; rastgele ve sabit algılayıcı düğüm dağıtım stratejileridir. Bu stratejiler, kapsama oranı sonuçları etkileyen diğer önemli bir unsurdur. Geliştirilen sistem sayesinde daha güvenilir, daha fazla kapsama oranı sağlayan, maliyeti düşük, karmaşık olmayan bir uygulama üretilmiştir. KAA'lar ev güvenliği sistem ile geleneksel yöntemlere göre daha az maliyetle daha güvenli bir şekilde uygulanabilen çalışmalar mümkün olabilecektir.Publication Yapay sinir ağlarına dayalı yağış tahmin ve analizi(İstanbul Kültür Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı, 2019) Uzunali, Alperen; İlgen, BaharGünümüzde, küresel iklim değişimleri, canlıların yaşam ortamlarını önemli ölçüde etkilemektedir. Yağış miktarlarındaki değişimler, beraberinde sorunlar getirmektedir. Doğal afetlerin büyük bölümünün, meteorolojik kaynaklı olduğu bilinmektedir. Meteorolojik kaynaklı doğal afetler, su baskınları gibi büyük zararlara yol açan sonuçlar doğurabilmektedir. Bunun yanı sıra, yağış miktarlarındaki azalmalar da, kuraklık meydana getirerek canlı yaşamını tehdit etmektedir. Yağış miktarlarındaki değişim, insanlar için büyük önem taşımaktadır. Tarım ve hayvan yetiştiriciliği gibi alanları da benzer oranda etkilemektedir. Yağış miktarlarının, canlı yaşamları üzerindeki, bu etkilerinden ötürü, bilim insanlarının bu alanda yapacağı çalışmalar önem taşımaktadır. Bu alanda gerçekleştirilen çalışma ve analizlerin arttırılması, geleceğe yönelik, öngörü tahminlerinde bulunulabilmesi için gerekli hale gelmiştir. Meteoroloji istasyonları, sistematik ve düzenli bir şekilde, farklı yöntemlerle, yağış miktarı verilerini, uzun yıllardır arşivlemektedir. Bu düzenli arşivlemeler, geçmiş yıllarda etkin olarak kullanılmasa da, günümüzdeki analiz yöntemleri sayesinde değer kazanmıştır. Bu çalışmada, Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü Müdürlüğünün, Kandilli Bölgesine ait Ocak 1918 ile Aralık 2018 yılları arasındaki 100 yıllık veri arşivi kullanılarak, önceki yıllara dayalı olarak, son yılların ortalama yağış değerlerinin tahmini yapılmıştır. Aylık ortalama yağış meteoroloji verileri, çalışmamızda zaman serisi verisi analizi için uygun kaynak sağlamaktadır. Ortalama yağış tahmininde; Yapay Sinir Ağı (YSA; Artificial Neural Network, ANN) yöntemlerinden ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Interface System, Uyarlamalı Bulanık Ağ Çıkarım Sistemi) modeli kullanılmıştır. Veriler analize hazırlanmış ve MATLAB aracılığıyla ANFIS klasik küme teorisi ve bulanık mantık yöntemi uygulanmıştır. Analize hazırlanan veriler kümelenerek, hedef bir değerin, hangi kümeye ait olduğu belirlenmiş ve bunun için ANFIS üyelik fonksiyonlarının hata toleransları karşılaştırılmıştır. En iyi sonucu veren üyelik fonksiyonuyla, yağış tahmini gerçekleştirilmiştir