Theses supervised by Doç. Dr. Gökhan Silahtaroğlu
10 theses · İstanbul Beykent University
K-means ile DBSCAN algoritması'nın paralelleştirmesi ve Hadoop üzerinde büyük veri analizinde kullanılması, performans ve yeterlilik karşılaştırması
Hayatımızdaki her türlü eylem bilgisayar üzerinden yürütülmeye başlamıştır. Neredeyse tüm sektörlerde yapılan işin merkezine yerleşen bu teknoloji, iş süreçlerinin yürütülmesinde kolaylaştırıcı ve süreci hızlandırıcı adımları da gün geçtikçe gerekli kılıyor. Nitekim bilgisayar temelli çalışmalarda karşılaşılan aksaklıklar uzun vadede şirketlerin ciddi oranda kayıplar yaşamasına neden olurken; yaşanan bu olumsuzlukların özünü giderek büyüyen verilerin kontrolsüz yönetimi oluşturuyor. Büyük verilerle yapılan her türlü işlem veri saklama, veri analizi, verilerin gösterimi gibi pek çok soruna neden olabilmektedir. Bu sorunlar başta veri kayıpları olmak üzere pek çok olumsuzlukla sonuçlanabilmekte, bu da alanda yapılacak çalışmanın gerekliliğini bir kez daha hissedilir kılmaktadır. Bu tezde büyük verilerle çalışma yöntemleri araştırılarak, bu verilerle daha hızlı çalışma yapılabilmesi ve daha kararlı sonuçlar alınabilmesine yönelik uygulamalara yer verilmiştir. Bu bağlamda öncelikle büyük verilerle veri madenciliği algoritmalarının birlikte nasıl kullanılabilecekleri performans değerlendirmeleri ile ele alınmış ve veri madenciliği algoritmalarından DBSCAN ve K-means algoritmalarının paralelleştirmesi incelenmiştir. Ardından Hadoop teknolojisi araştırılarak Pig, Hive, Impala performans karşılaştırılması yapılmış, Hadoop teknolojilerinin hangi projelerde kullanılabileceği irdelenmiştir. Hadoop üzerinde veri madenciliği algoritmalarının Mahout ile çalıştırılabileceği de ayrıca görülmüştür.
Metin madenciliği yöntemleri ile sosyal medyadan toplanan fotoğraflı paylaşımların, metin-fotoğraf eşleşmesinin incelenmesi
İnternet kullanımının günden güne artması, insanların internet üzerinden etkileşime girebilecekleri sosyal mecraları doğurmuştur. Bu mecralarda işitsel iletişim yerine, gö rsel ve yazılı iletişimi kullanarak yüzbinlerce kişi aynı anda görsel ve metin paylaşımları yapmaktadır. Yapılan bir paylaşım kişinin kayıtlı olduğu gruplar, takipçileri, arkadaşları gibi etkileşim alanlarına düşmekte ve bu sayede de dahil olduğu gruplar, takipçileri ya da arkadaşları ile tanımadığı bir grup, bir kişi ya da kişilerin önüne etkileşim olarak düşebilmektedir. Ve dahası bir paylaşım ile o paylaşımın milyonlara erişmesi mümkün olabilmektedir. Bu tezde etkileşimin görsel ve yazılı olarak yapıld ığı bu mecralarda paylaşılan metinler ile fotoğraflar arasında bir ilişki olup olmadığı araştırılmıştır. İlk olarak sosyal mecralardan bu tez için geliştirilmiş yazılım ile veriler çekilmiştir. Çekilen verilerin paylaşılmış fotoğrafları yine bu tez için ge liştirilmiş olan renk analiz yazılımında analiz edilmiştir. Renk analiz programı her fotoğrafın her bir pixelini ele alarak renk ağırlıklandırılması yapmıştır. Çekilen ve renk analizi tamamlanan veriler, veri analiz programına aktarılmıştır. Veri analiz pr ogramı olarak ise knime kullanılmıştır. Aktarılan bu veriler karar ağacı ile sınıflandırılmıştır. Sınıflandırılmış olan veriler ışığında ise son olarak tahminleme yapılmıştır.
Üç boyutlu tanımlanan konteyner yükleme probleminin boşluk tanımlama yaklaşımı ile çözümü ve benzetimi
Lojistik sektöründeki işleyiş hiç bir zaman durmamaktadır. Her geçen saniye çok sayıda yük bir yerden başka bir yere taşınmaktadır. Lojistik sektöründe taşıma maliyeti taşınan yüklerin temel maliyetleri kadar önemli hale gelmiştir. Bu durumda konteynerlerin iç hacminin olabildiğince dolu, olabildiğince verimli kullanılması zorunlu hale gelmiştir. Konteyner içinde boş kalan en ufak bir alan o konteyner içinde taşınan ürünlerin maliyetini artıracaktır. Bu çalışmada yazılım teknolojileri kullanılarak üç boyutlu olarak tanımlanan konteyner yükleme probleminin çözümü boşluk tanımlama yaklaşımı ile çözülecektir. Ayrıca bu çözüm web uygulaması olarak kodlanıp internet ortamında yayına açılacaktır.
Telekominikasyon sektöründe mobil platformlar için bir ortak veri modeli önerisi ve uygulaması
Günümüzde, veri iletişimleri ile telekomünikasyonlar arasındaki fark hızla yok olmakta ve bu da, karmaşıklığın ve destekleyici ağların boyutunun artmasına yol açmaktadır. Bu durum karşısında yazılımcıların yeni bir yazılım geliştirme yöntemi benimsemesine ihtiyaç duyulmaktadır. TM Forum'un Yeni Nesil Operasyon Sistemleri ve Yazılımları (NGOSS) girişimini harekete geçiren de bu durum olmuştur. Bu girişimin amacı, telekomünikasyon alanında ve daha geniş anlamda iletişim endüstrisi kapsamında Operasyon ve İşletme Desteği Sistemlerinin (OSS/BSS) hızlı ve esnek entegrasyonu için bir çerçeve sunmaktır. Geliştirilmiş Telekom Operasyonları Haritası (eTOM) NGOSS'nin en temel parçalarından biridir. TM Forum'un Telekom Operasyonları Haritası (TOM) üzerine kurulu bir rehberlik kitabı olarak önemli bir göreve sahiptir. eTOM modeli, bir hizmet sağlayıcının ihtiyaç duyduğu iş süreçlerini tam kapsamlı olarak açıklamakla birlikte en temel unsurları ve bunların birbiriyle olan etkileşimlerini tanımlar. Bu tez aşağıda hedefleri amaçlamaktadır: -Bir servis sağlayıcının veya ağ operatörünün müşterilerine hizmet sunarken karşı karşıya gelmek durumunda olduğu zorlukları bilmek, -eTOM'un NGOSS çerçevesi bağlamındaki rolünü ve servis sağlayıcıların kullanması durumunda elde edilecek faydaları anlamak, -Servis sağlayıcıların ve ağ operatörlerinin ihtiyaçlarının eTOM ile oluşturulanlarda nasıl ifade edileceğini bilmek.
Dinamik veri ambarı tasarımı ve bir uygulama örneği
Bilgi kurumların sahip olduğu önemli varlıklardan birisidir ve kurumların entelektüel sermayesini oluşturur. Dijital ortamda üretilen ve saklanan veri, bilginin üretilmesini katkıda bulunur. Teknolojinin geldiği nokta ve gelişim hızı değerlendirildiğinde dijital ortamda bulunan verinin çok büyük boyutlara ulaştığı ve hızlanarak artmaya devam edeceği düşünülmektedir. Veri hacminin artması ile birlikte bu veriden anlamlı bilgilerin üretilmesi de zorlaşmaktadır. Dijital ortamda bulunan veriler kurumlar için birçok alanda bilgi üretilmesini sağlamaktadır. Bu durum hem kar amacı ile kurulan şirketler hem de kar amacı olmayan kamu ya da özel kurumlar için geçerlidir. Şirketler sahip oldukları veriyi kullanarak piyasalarında rekabet avantajı getirebilecek analizler yapar. Birçok şirket verinin bu şekilde kullanılabilmesi amacıyla CRM ve veri madenciliği birimleri oluşturmaktadır. Ayrıca, yasal otoritelerin şirketlerden istediği bilgilerin sunulmasında da yine bu veriler kullanılır. Kar amacı olmayan kurumlar için de veri oldukça önemlidir. İklim modellemesi yapan bir araştırma şirketi için biriktirdiği veriler kritik öneme sahiptir. Operasyonel sistemlerde bulunan veriler ile üretilen bilginin anlamlı ve tutarlı olması gerekmektedir. Bu nedenle veriden bilgiye giden dönüşümün doğru yapılabilmesi için veri ambarı geliştirimi kendi prensiplerini oluşturmuş ve geleneksel veri ambarı geliştirim yöntemleri ortaya çıkmıştır. Fakat veri ambarı projelerinin hedeflenen başarı düzeyine ulaşamadığı sıklıkla görülmektedir. Bu çalışma ile geleneksel veri ambarı geliştirim yöntemi incelenecek ve iyileştirilebilecek noktalarla ilgili öneriler getirilecektir. Veri ambarı geliştiriminin daha dinamik olarak nasıl yapılabileceği sorgulanmaktadır. Yöntem olarak veri ambarı geliştirim aşamaları, karşılaşılan sorunlar ve çözüm önerileri ile ilgili kaynak taraması yapılmıştır. Çalışmanın son bölümünde örnek bir uygulama incelenerek bulgular bu uygulama ile desteklenmiştir.
Bilgisayar ağları ve Beykent Üniversitesi örneği
Bu çalışmada, bir ağın nelerden oluştuğundan, komple ağın parametreleri olan LAN (Local Area Network- Yerel Alan Ağı), WAN (Wide Area Network-Uzak Alan Ağı) ve Şehirlerarası Bağlantıdan, bilgisayar ağlarının amaçlarından, bir ağ ortamı ile sağlanan tipik yararlarından, bir ağın bileşenlerinden, ağ yapılarından (topolojisinden), mimariden, ağların birbirine nasıl bağlandığından (repeater, bridge, router, gateway, hub, switch), ağ cihazlarının yönetimi ve güvenliğinden, Internetten, TCP/ IP Protokolünden, Kablosuz ağdan, Beykent Üniversitesi Network yapısından ve üniversitenin Network planlarından söz edilmiştir. Komple bir ağ kurulmasında en önemli unsurlar teknoloji seçimi, iletim altyapısı (kablolu/kablosuz), cihazların seçimi ve bilinçli konfigürasyon yapılmasıdır. Beykent Üniversitesinin ağ yapısı incelendiğinde alt yapı bakımından karmaşık gibi görünse de standart bir ağ yapısına rastlamaktayız ve daha verimli sonuçlar alınması için bilinçli bir alt yapı ve konfigürasyonun yapılmasının kaçınılmaz olduğu gözlenmiştir.
Türkiye GSM sektöründe veri madenciliği yöntemi ile sahtekarlık tespiti ve bir uygulama
Bu tez çalışmasında, öncelikle Türkiyedeki GSM sektörü genel hatlarıyla ele alınmıştır. Sektörün hacmi, yatırımlar ve istihtam, operatörler ve özellikleri açıklanmıştır. Sektörün bu yönü açıklandıktan sonra, bu sektördenyasadışı yollarla kazanç elde etmek isteyen şahısların, uyguladıkları yöntemler belirtilmiştir. Bunun yanında GSM sektörünü de dolandırıcılık konularını içine alan mevcut kanunlar, ve düzenlemeler belirtilmiştir. Operatörlerin satış kanallarından biri olan alternatif satış kanallarında meydana gelen sahtekarlık girişimlerinin nasıl engelleneceği üzerinde durulmuştur.
Belirli kısıtlara göre bilgi güvenliği ihlallerinin tespiti
Teknolojinin hızlı ilerlemesi ile beraber bilgi güvenliğinin önemi daha da artmıştır. Bilgi güvenliği, bilgileri izinsiz erişimlerden, kullanımından, ifşa edilmesinden, yok edilmesinden, değiştirilmesinden veya hasar verilmesinden koruma işlemidir. Kurum bilgilerinin istenmeyen kişiler tarafından ele geçirilmesini önlemek ve güvenliğinin sağlanması için kurumlarda bilgi güvenliği sorumlusu atanır. Bilgi güvenliği sorumlusunun görevi meydana gelen ya da meydana gelebilecek ihlallerin tespiti, ihlallerin kayıt altına alınması ve ihlallerin yönetime bildirilmesini kapsamaktadır. Cobit kontrol hedefi ve ISO 27001 Bilgi güvenliği yönetim sistemi standardı, bilgi güvenliği konusunda yapılması gerekenlerin çerçevesini çizmektedir. Bu tezin amacı yaşanabilecek güvenlik ihlallerinin önceden tespit edilmesi ayrıca ISO 27001 Bilgi Güvenliği Yönetimi Sistemi ve COBIT (Control Objectives for Information and Related Technology) bahsedilen kontrol noktalarında güvenliğin sağlanmasında yardımcı olmaktır. Bu sayede güvenlikte yaşanabilecek güvenlik zaafiyetleri azaltılmasında ya da en aza indirilmesine yardımcı olmayı hedeflenmektedir.
Kategorik ve kategorik olmayan verilerden oluşan veri setleri için K-ortalama tabanlı bir yaklaşım
Günümüzde ilerleyen teknoloji ve bilgiye erişebilirliğin artması ile birlikte kurum ve kuruluşlar bu bilgilerden faydalanarak üretim, satış ve kaynakların yönetilmesi gibi konularda daha doğru, düzgün ve yeni kararlar verebilmek için önemli bir yol olarak veri medenciliğinden yararlanmanın faydalı olabileceğini düşünmüşlerdir. Bununla birlikte veri madenciliğinde yeni yöntemler, algoritmalar, düşünceler gelişmiş ve veri madenciliği sektörlerin olmazsa olmazı haline gelmiştir. Veri madenciliğinin yapı taşlarını veri tabanları, istatistik, görselleştirme, karar verme mekanizması ve makine öğrenmesi alanları oluşturur. Hepimizin çok duyduğu fakat çok yakından bilmediği makine öğrenmesi veri madenciliğinde vazgeçilemeyecek bir unsurdur çünkü makine öğrenmesi verilen bir problemi elde olan verilere göre şekillenen, bilgisayar algoritmalarının hepsini kapsayan bir yöntemdir. Bu tez çalışmasında veri madenciliği bölümlerinde olan makine öğrenmesi içerisindeki K-Means algoritması ve Jaccard benzerlik ölçütünden yaralanarak daha farklı bir çözüm üretmektir. Veri tabanlarında elde ettiğimiz veriler her zaman tam ihtiyaca göre olan veriler olmayabilir. Bu verilerin içerinde gereksiz veriler, eksik veriler, uyumsuz veri ölçekleri, kategorik ve kategorik olmayan veriler mevcuttur. Burada gereksiz veriler veri tabanı içerisinden çıkartılabilir, eksik veriler yok sayılabilir ya da gereksiz veriler gibi veri tanımından çıkartılabilir, verilerin arasındaki ölçeklemeler normalize edilebilir ve sonuç olarak bu sorunlar kolayca düzeltilebilir fakat her zaman kategorik ve kategorik olmayan verilerin bulunduğu veri tabanlarında makine öğrenmesinin algoritmaları kullanıldığı zaman özellikle kümelemelerde sorunlar yaşanmaktadır. Bir algoritma kategorik verilerde başarılı sonuçlar verirken kategorik olmayan verilerde başarısız, bir diğeri de kategorik olamayan verilerde başarısız sonuç verirken kategorik verilerde başarılı sonuçlar vermektedir. Bunun anlamı normal şartlar altında kategorik veriler kategorik veriler ile kategorik olmayan veriler ise kategorik olmayan veriler ile kümelenebilmektedir. Fakat bu iki tip veriler birlikte kümelenebilmelidirler. Bu hipotezde kategorik ve kategorik olmayan karışık veri kümeleri alınarak, ne oranda anlamlı, mantıklı ve doğru bir sonuç kümesi oluşturulabileceğine yönelik bir çalışma ele alınmıştır. Tezin içeriğinde de kategorik olmayan veri kümeleri için K-Means algoritması, kategorik veri kümeleri içinse Jaccard benzerlik ölçütünden yararlanılmış ve iki kümeleme yöntemi birleştirilip örnek veri setleri kullanılarak yepyeni anlamlı bir sonuç kümesi, kümeleme yöntemi oluşturulması anlatılmaya çalışılmıştır. Anahtar Kelimeler : K-Means, Jaccard Benzerlik Ölçütü, Kategorik Veri, Kategorik Olmayan Veri
Kişinin profil görüntüsünden kulak yerini tespit etme ve kimliğini tanımlama sistemi
Modern yaşamın ve artan teknoloji kullanımının beraberinde getirdiği gereksinimlerden biri de güvenliktir. Bununla birlikte güvenlik uygulamaları sahtecilik ile gündeme gelmekte ve birçok sistem ciddi ataklara maruz kalmaktadır. Günümüzde bu durum güvenlik konseptini değiştirmiş ve şifre, kimlik kartı gibi uygulamalar yerini bireye has özellikler ile kimlik tespiti yapan biyometrik sistemlere bırakmaya başlamıştır. Güvenlik konusu teknoloji ile birlikte bütünleşip biyometrik özelliklerin araştırılması ve otomatik olarak tanınması şeklinde gelişim göstermiştir. Bu çalışmada biyometrik özelliği olan insan kulağının, profil yüz resminden kulak yerinin tespiti ve seçili kulak bölgesine göre örüntünün tanınması üzerinde durulmuştur. Kişinin profil görüntüsünden kulak yeri tespit ve tanımlama için antropometrik kanonlardan faydalanılmış, benzerlik araştırılması için ise istatistik bir yöntem olan Temel Bileşenler Analizi (TBA) kullanılmıştır.