Creating intelligent management system for Turkey on ontological sensor data

Son yıllarda, sensorların her sistemde kullanılabilecek kadar küçülmeleri, akademik ortamdaki olumlu gelişmeler ve fiyatların düşmesi sonucu sensorlara duyulan ilgiyi arttırmıştır. Sensor tabanlı sistemler Endüstriyel alanlar başta olmak üzere günlük yaşamın her alanına hızla yayılmıştır. Kullanım alanı önemli ölçüde artan sensor tabanlı sistemlerden elde edilen çok fazla miktarda ham sensor verisi, ortak bir çerçevede yapılandırılması, paylaşılması ve yönetilmesi de dahil olmak üzere temelde yeni bir dizi araştırma zorlukları ortaya çıkarmaktadır. Sensor verilerinin farklı algılayıcı tabanlı sistemler arasında entegrasyonu konusunda bugüne kadar pek çok akademik çalışma bulunsa da bu çalışmalar genel olarak verilerin anlamsal entegrasyonu yerine sözdizimi olarak entegrasyonuna odaklanmıştır. Günümüzde, sensor verilerine daha gelişmiş erişim sağlamak ve ek açıklamalar eklemek için sensor verilerinin anlamını zenginleştirmemizi sağlayan anlamsal sensor web yaklaşımı, bazı araştırmacılar tarafından bu sorunların çözümünde kritik bir teknoloji olarak görülmüştür. Bu tezin en büyük amacı anlamsal sensor ontolojisini genişleterek farklı platformlardan gelen heterojen sensor verileri için standart bir veri modeli sağlamaktır. Önerilen sistem Abant İzzet Baysal Üniversitesi bünyesinde bulunan Uygulama Merkezi ve Yoğun Bakım Ünitesinde toplanan sensor verileri ile test edilmiştir. Seçilen kullanım durumlarında toplanan sensor verileri önerilen çatıya eklenmiş ve RDF veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan RDF veri seti üzerinde klasik makine öğrenmesi algoritmaları entegre edilmiş ve farklı açılardan karşılaştırılmıştır.