Hareketli nesnelere ait gezinge verilerinin yeni bir yöntem ve ileri beslemeli yapay sinir ağları ile indirgenmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SAMET DİRİ
Danışman: Mehmet Yıldırım
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Küresel Navigasyon Uydu Sistemlerinden elde edilen konum verilerinin kullanımı günlük yaşamın vazgeçilmez bir parçası halini almıştır. Tarımdan sosyal medyaya, araç filolarından güvenlik uygulamalarına, yabani hayvanlardan fırtınaların hareketlerine kadar her alanda toplanan verilerin depolanması ve işlenmesi her geçen gün artan veri boyutu da dikkate alındığında önemli bir sorun olarak ortaya çıkmaktadır. Depolama ve işleme maliyetlerinin azaltılması amacıyla, bu veriler üzerinde önem seviyesi düşük olan verilerin veri kümesinden atılmasıyla, orijinal gezingeden en az kayıp ile konum verisi elde edildiği anda indirgeme yapılabilmektedir. Birçok araştırmacı hareketli nesnelerin konum verilerinin indirgenmesi alanında matematiksel formüller kullanarak indirgeme yapabilen farklı teknikler önermişlerdir. Bu tez çalışmasında, yoğun gürültülü koşullar altında, algoritmanın doğruluğu aşırı değişken gezinge şekillerine dayanıklı, seçilen noktaların önem seviyesini hesaplayan, bir düğümün yeri doldurulamazlığını ve komşu düğümler arasındaki uzamsal ilişkileri doğru tespit eden, çevrim içi ve çevrim dışı çalışabilen, daha düşük hesaplama karmaşıklığında çalışan yeni bir konum verisi indirgeme yöntemi geliştirilmiştir. Ayrıca, geliştirilen bu yöntem kullanılarak, yapay sinir ağı eğitiminde kullanılmak üzere bir veri kümesi oluşturulmuş, çevrim içi ve çevrim dışı indirgeme yapabilen bir yapay sinir ağı modeli eğitimi gerçekleştirilmiştir. Önerilmiş olan yöntem ve eğitilmiş olan yapay sinir ağı modeli çalışma kapsamında geliştirilmiş olan mobil uygulama üzerinde koşularak konum verisi indirgemesi yapılmış ve indirgenen konumlar bulut tabanlı veri üzerinde saklanmıştır. Yapılan testler sonucunda, geliştirilen konum verisi indirgeme yönteminin literatürdeki tekniklere kıyasla daha hızlı, daha yüksek hassasiyetle, yüksek indirgeme oranıyla ve konum verisinin elde edildiği anda indirgeme yapabildiği görülmüştür. Buna ilave olarak, eğitimi gerçekleştirilmiş olan yapay sinir ağı modelinin de hem geliştirilen konum indirgemesi yönteminden hem de literatürdeki tekniklere kıyasla daha hızlı, daha yüksek hassasiyetle ve konum verisinin elde edildiği anda indirgeme yapabildiği görülmüştür.