Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Serpil Üstebay
Danışman: Ahmet Sertbaş
Özet:
Konuma dayalı uygulamaların gelişmesi beraberinde nesne/kişilerin konum bilgilerinin elde edilmesi için yapılan araştırmalara hız kazandırmıştır. Dış mekânlarda kullanılan konum belirleme sistemleri, daha hassas sonuç içeren iç mekânlar için uygun değildir. Bu nedenle farklı teknolojiler ile gerçekleştirilen çözüm arayışları devam etmektedir. Bu doktora tezi kapsamında parmak izi haritalama tekniği ile geliştirilmiş iç mekân konumlandırma yöntemleri üzerinde çalışılmıştır. Parmak izi haritalama yönteminde bina içerisinde bulunan Kablosuz Erişim Noktalarından(KEN) ölçülebilen sinyal gücü seviyesi, KEN tekil kimlik bilgisi ve ölçüm yapılan konum bilgisi ile ilişkilendirilerek mekanın sinyal haritası elde edilmiştir. Elde edilen sinyal haritası iç mekan konumlandırma modeli oluşturmak için kullanılır. Konumu tespit edilecek kişi/nesne üzerinde taşıdığı mobil bir cihaz ile bulunduğu noktadaki ölçülebilen sinyal gücü seviyelerini merkezi bir sunucuya iletir. Sunucu kendisine gönderilen bilgileri, sinyal haritası ve konumlandırma modeline uygun şekilde işleyerek kişinin konumunu tespit eder. Ancak sinyal haritasının oluşturulma işlemi oldukça maliyetli bir süreçtir. Bu nedenle mekânın büyüklüğüne göre boyutu ve oluşturulma zamanı değişir. Bu tez kapsamında sinyal haritasının büyüklüğü ve kişinin konum tespiti arasındaki ilişki incelenmiştir. Bunun için Temel Bileşen Analizi, Bilgi Kazancı Yöntemi, Fisher Değeri ve Ki-Kare testi ile sinyal haritasının boyutu küçültülmüş ve elde edilen konumlandırma doğruluğu değerleri karşılaştırılmıştır. Ayrıca sinyal haritası oluşturulurken kullanılabilecek farklı veri yapılarının konumlandırmaya dahil edilmesinin konumlandırma başarısına olan etkisi incelenmiştir. Bunun için bir test ortamında IEEE 802.10x standardına uygun KEN sinyalleri, Bluetooth sinyalleri ve dünyanın manyetik alan verisini içeren bir sinyal haritası elde edilmiştir. Her bir veri çeşidi ayrı ayrı kullanılarak En Yakın K-Komşu algoritması, Destek Vektör Makineleri, Doğrusal Ayrımcılık Analizi, Yapay Sinir Ağları, Karar Ağaçları, N- Yakın Komşu Algoritması, Gruplandırılmış Komşu Algoritması ve Kosinüs benzerlik yöntemleri ile konumlandırma modelleri oluşturulmuştur. Elde edilen konumlandırma doğruluğu değerleri karşılaştırılmıştır. Veri füzyonu ile farklı veri yapıları hibrid bir model olarak kullanılmış ve hibrid veri yapısının konumlandırmadaki doğruluk değerleri ve konumlandırma başarısı incelenmiştir. Veri füzyonunun gösterdiği yüksek başarıyı artırmak için Kalman Filtresi, Bilgi kazancı Yöntemi ve Kosinüs Benzerlik Yöntemi birleştirilerek yeni bir konumlandırma modeli sunulmuştur. Geliştirilen modelin en yüksek doğruluk değerine sahip olduğu testler ile kanıtlanmıştır.