Search

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Azalan su kaynaklarının korunumu ve denetimli tüketimi gerekliliği, gittikçe artan su ihtiyacının daha planlı karşılanması gerekliliğini ortaya koymuştur. Bunlara bağlı olarak kaynakların azalması insanlık tarihinde büyük sorunlar oluşturmaktadır. Değişen iklimler neticesinde yağışların düzensiz form izlemesi ve hava sıcaklıklarındaki ani artış ve azalış tarımsal faaliyetlerde bitki gelişimi için problem oluşturmaktadır. Bu çalışmada bitki gelişimini, çevreyi ve sağlığı olumsuz etkileyen unsurlar göz önünde tutularak nesnelerin interneti teknolojilerinin tarım faaliyetlerinde kullanılarak hassas ölçüde sürdürülebilmesi amaçlanmıştır. Bu tez kapsamında her geçen gün kullanım alanı artan nesnelerin interneti teknolojilerinin, hassas tarım faaliyetlerinde kullanılmasının gerekliliği ön plana çıkartılmıştır ve bu alanda yapılacak çalışmalara temel olabilecek örnek bir uygulama hazırlanmıştır. The conservation of reduced water resources and the necessity of supervised consumption have revealed the need for water need to be met more planned. Therefore, the decrease in resources creates serious problems in human history. As a result of changing climates, irregular form monitoring of precipitation and sudden increase and decrease in air temperatures cause problems for plant growth in agricultural activities. In this project, it is aimed to be able to use the internet technologies of the objects in a sensitive manner by taking into account the factors affecting plant development, environment and health negatively. Within the scope of this thesis, the necessity of using the Internet technologies of objects with increasing usage area in sensitive agricultural activities has been put forward and a sample application which can be the basis for the studies to be done in this field has been prepared.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. İnternetteki veri hacimlerinin genişlemesiyle ortaya çıkan büyük veri kavramı, hayatın birçok alanında olduğu gibi tıp dünyasında da adından bahsettirmeye başlamıştır. İçerisinde makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımını da gerektiren büyük veri analitiği, geniş ve karmaşık veri setleri üzerinden faydalı bilginin çıkartılarak karar süreçlerinde kullanımını sağlar. Büyük veri kapsamındaki veri setleri üzerinde makine öğrenme stratejileri uygulamak, işlemci ve hafıza alanı gibi kaynakların yoğun olarak kullanımını gerektirdiği için, pahalı bir süreçtir. Bu nedenle, büyük veri analitiği için özel olarak geliştirilmiş platformlar tasarlanmıştır. Bu tür sistemlerinden biri olan Apache Spark regresyon, sınıflandırma ve kümeleme yapabilen çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarını bünyesinde bulundurur ve özellikle gerçek zamanlı veri analitiği konusunda çok güçlüdür. Bu çalışmada, Lojistik Regresyon algoritması kullanılarak EKG verilerinden gerçek zamanlı hastalık tanısı koymayı sağlayan bir sistemin ilk sonuçları sunulmuştur. Elde edilen ilk bulgular Apache Kafka ve Apache Spark ile oluşturulan bu mimarinin, EKG verilerinin gerçek zamanlı olarak işlenmesinde önemli bir tasarım seçeneği olabileceğini göstermiştir. The concept of big data emerging from the expansion of data volumes on the Internet has begun to talk about its name in medicine as well as in many fields of life. Big data analytics, which also require the use of machine learning methods, enable the use of decision-making processes by extracting useful information from large and complex data sets. Implementing machine learning strategies on data sets within big data is an expensive process because it requires extensive use of resources such as CPU and memory. For this reason, platforms specially developed for big data analytics are designed. One of these systems, Apache Spark, has built-in machine learning algorithms ranging from regression to classification and clustering, and is a very powerful engine for real time stream processing. In this study, the first results of a system that provides real-time disease diagnosis from ECG data using Logistic Regression are presented. The first findings obtained show that this architecture, built with Apache Kafka and Apache Spark, can be an important design option in real time processing of ECG data.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Son on yılda, ağları tasarlamak ve geliştirmek için kullanılan teknolojiler konusunda köklü değişiklikler yaşanmamıştır. Bu süre zarfında, ağa bağlı cihazlarının sayısı üstel olarak artarak bilgisayar ağlarının toplamı ve boyutunun artmasına yol açtı. Bu ise, veri merkezlerinde ve şirketlerde mevcut ağ yapılarının yönetimini daha da zorlaştırdı. Yazılım Tanımlı Ağ fikri, daha önce aynı cihazda sıkıştırılmış olan veri düzlemi ile denetim düzlemini birbirinden ayırmayı getirir ve böylece tüm ağ yapısının SDN denetleyici adı verilen merkezi bir yerden programlanmasına imkan verir. Bu yapı içerisindeki very düzlemi, kendisine gelen verileri SDN denetleyici tarafından belirlendiği şekilde bir sonraki düğüme ileten aptal cihazlardan oluşur. OpenFlow, SDN denetleyici ile very düzelmi cihazları arasındaki bağlantıyı sağlamak üzere yaygın olarak kullanılan haberleşme protokolüdür. Oluşturulan test düzeneği web uygulaması, anormal durum tespiti alt sistemi, floodlight denetleyiciye sahip SDN yapısı ve sFlow protokolü gibi çok sayıda bileşene sahiptir. Geliştirilen system, akan trafık üzerindeki tehditleri bulabilmek için paketlerin yük kısımlarını incelemektedir. Geliştirilen test düzeneğinin başarımını sorgulamak için DoS saldırısı göz önüne alınımıştır. Elde edilen sonuçlar SDN sistemlerin güvenliğiyle ilgili deneylerin oluşturulan bu test düzeneği ile kolayca gerçekleştirilebileceğini göstermektedir. For the last decade's technologies which is used to design and build networks have remained unchanged. In the meantime, the number of connected networking devices has raised exponentially which lead to that also the total and the size of computer networks has increased. Accordingly, the existing networks in data centers and companies have become much more difficult and harder to administrate. Software Defined Networking (SDN) idea brings the fact to separate the control plane from data plane which was previously tighten together in the same device, and thus allows the network to be programmed from a logically centralized place called SDN controller. The data plane in this structure consists of dump devices which are only capable of forwarding the data as instructed by the SDN controller. OpenFlow is the well-known protocol used to take the communication between the SDN controller and the forwarding devices. In this study, a new testbed has been implemented for anomaly detection in SDN. The testbed formed has several components such as a web based application, an anomaly detection sub-system, an SDN structure with floodlight controller and sFlow protocol. The system developed examines the payload of the packets in order to find any threats in ongoing traffic. In order to investigate the performance of the testbed developed, DoS attack has been considered. The results show that experiments related to security aspects of the SDN systems can be realized by the testbed, easily.