Araştırma

Büyük Veri Analizi

Sayısal (dijital) veriler internet ve Web teknolojilerindeki ilerlemelerle birlikte hızla büyümeye devam ediyor. Büyük Veri Analizi, büyük ve geleneksel olmayan (yapılandırılmış, yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve karışık) verileri incelemek and analiz etmek için kullanılan süreçlerdir. Bunun için verilerdeki gizli örüntüler, bilinmeyen korelasyonlar ve diğer faydalı bilgiler araştırılır. Amaç, keşfedilen bilgilerin kuruluşlar, kişiler ve hükümetler tarafından bilinçli kararlar vermek amacıyla kullanılabilmesidir. Büyük Veri araştırma alanı, bir dizi farklı araştırma yönünü kapsar. Araştırmalarımızda odak noktamız hem (1) büyük veri kümelerinin işlenmesi, araştırılması ve analizi için yeni yöntemlerin bulunması ve ayrıca (2) mevcut büyük veri problemlerine bilinen yöntemlerin uygulanması ile bilgi keşfedilmesi, veriden öğrenilmesi ve tahmin yapılabilmesidir. Bu amaçla, makine öğrenmesi, veri madenciliği, istatistiksel analiz ve son zamanlarda derin öğrenme tekniklerinden yöntemler kullanıyor ve uyguluyoruz. Ayrıca, metin incelemesi ve analitiği, web analizi, bilgi çıkarma, çizge verisi ve analizi, ve semantik alanlarında birçok yöntemi kullanıyoruz ve genişletiyoruz. Uygulama alanları, web, semantik web, Nesnelerin İnternet’i (IoT), finans verileri ve büyük metin verileridir.

Son Projeler

  • SPM2M: Standart M2M Yazılım Platformu. OneM2M standartlarına uyumlu kapsamlı bir semantik web ve büyük veri analitiği-tabanlı IoT çerçevesinin geliştirilmesi. Akıllı şebeke verilerindeki uygulamalarla, ontoloji tabanlı bilgi tabanı, kural tabanlı anormallik tespiti, zaman serisi veri analizi, akış verileri işleme, dağıtık veri analizi (mapreduce) ve veri görselleştirme içerir. Destek: TÜBİTAK TEYDEB programı. Danışman: Erdogan Dogdu. 2015-2017

Son Yayınlar

Lab

  • Büyük Veri Analizi Laboratuvarı

Öğretim Elemanları

Semantik Web ve Linked Data

Semantik Web, mevcut Web’deki yetersizlikleri gidermek üzere kurgulanmış Web 3.0 olarak da anlandırılan Web’in geleceğini şekillendirecek teknolojilerden oluşmaktadır. Geleceğin Web’i bir dökümanlar ağı (Web of Documents) olmaya devam etmekle birlikte, aynı zamanda bir veri ağı (Web of Data) olacaktır. Bu veri ağı (Semantik Web), yalnızca insanlar değil, makinalar yani bilgisayarlar ve yazılımlar tarafından da kolay bir şekilde taranacak ve istenen bilgileri çok daha hızlı bir şekilde bulabileceklerdir. Semantik Web alanında, (1) ontoloji-tabanlı karmaşık sistemlerin tasarımını ve geliştirmesini, (2) bağlı verilerin (linked data) keşfedilmesi ve analizi, (3) bağlı veriler kullanarak metinlerin semantik anlamlandırılması konularında çalışmalar yapmaktayız. Bu çalışmalar soru-cevaplama sistemleri, akıllı arama motorları, akıllı dijital asistanlar geliştirme konularında yol açıcı olacaktır.

Son Projeler

  • SEAS: Smart Energy Aware Systems (SEAS Akıllı Enerji-Farkında Sistemler): Bina ve mikro-grid ortamlarında akıllı enerji-farkında sistemler vasıtasıyla enerji verimliliği ve sürdürülebilirliğini arttırma. Durum analizi, SEAS bilgi modeli ve ontoloji tasarımı, SEAS bilgi değişimi ve web hizmetleri platformu geliştirme. Danışman: Erdoğan Doğdu, Destek: EU ITEA3. 2014-2016.
  • Atık Yönetimi Bilgi System: Onotology-tabanlı Uzman Sistem (Waste Management Information System: An Expert System Using Ontologies): Destek: Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı (SAN-TEZ) programı. Araştırmacı: Prof. Dr. Erdogan Dogdu. 2014-2015
  • Sanal Fabrika (Virtual Enterprise, VE): Alan bilgisini ve KOBİ bilgilerini ayrıntılı olarak saklayacak ve VE’leri hızlı bir şekilde yaratmaya ve piyasa taleplerine yanıt verebilmeye yardımcı olacak bir ontoloji ve ajan tabanlı uzman bilgi sistemi. Destek: Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı (SAN-TEZ) programı. Yrd. Araştırmacı: Erdogan Dogdu. 2012-2014

Son Yayınlar

Lab

  • Büyük Veri Analizi Laboratuvarı

Öğretim Elemanları

Sanal Gerçeklik, Ciddi Oyunlar ve Oyunlaştırma

Sanal gerçeklik, bireylerin mekânsal varoluş duygusuna sahip oldukları interaktif 3D dünyalar oluşturmak için 3D modelleme, animasyon ve programlama gibi bilgisayar tekniklerinin kullanılması ile oluşturulan ekosistemlerdir. Aslında böyle bir ortamda gerçekte var olmayan sanal bir varoluş kurgulamak söz konusudur. Bu düşüncelerden esinlenen bu sentetik ortamlar, sanal insanlar için sanal varoluş sağlayabilir ve sürükleyici ortamlarda insan bilgisayar formlarının etkileşimi teşvik eder. Ciddi oyunlar, birincil amacı eğlence olmayan özel bir oyun türüdür. Gerçek dünya olaylarını taklit etmek, insanları sosyal sorumluluklar hakkında bilgilendirmek veya bireylerin farkındalıklarını arttırmak ve nihai olarak problem çözme becerilerini tetiklemek için yoğun şekilde kullanılmaktadırlar. Bu oyunlar katılımcılara, sadece fiziksel değil aynı zamanda bilişsel ya da duygusal zorluklar da sunabilirler. Oyunlaştırma, oyun unsurları veya tasarım teknikleri oyun dışı bağlamlarda kullanılmasıdır. Bu tür teknikler kişilerin veya takımların motivasyonu artırmak ve istenen davranışları göstermelerini sağlamak için bir araç olarak kullanılmaktadır.

Son Projeler

  • ET-044 Modüler Oyun Mimarileri - NATO modelleme ve simülasyon araştırma grubu Destek: NATO, Araştırmacı: Murat YILMAZ 2017-2018
  • DEPS: Doktora Derecesine Sahip İnsan Kaynağına Yönelik Yönetim Destek Sistemi Geliştirilmesi Projesi, Destek TÜBİTAK (KAMAG), Araştırmacı: Murat YILMAZ 2016-2017.
  • Sanal Gerçeklik Teknolojilerine yönelik Lokomosyon ve Haptik Tepki Sistemleri Geliştirme , Destek Ideasis A.Ş, TÜBİTAK (1507), Danışman: Murat YILMAZ 2017-2018
  • Uygulama Yaşam Döngüsü Yönetim Araçlarının Verimini Arttırmak İçin Ciddi Oyun Uygulaması, Destek HAVELSAN A.Ş.,TÜBİTAK (1505), Danışman: Murat YILMAZ 2017-2018

Bitirilen Yüksek Lisans Tezleri

  • Ulaş Güleç, Educational Game-Based Learning Framework About Laws Of The Game For Football Referees, 2015.
  • Ali AL-TAEI, Automated Classification of MMOG Players among the Participants Profiles in MOOCs, 2015.
  • Şahin Kayalı, An exploratory study to assess analytical and logical thinking skills of the software practitioners using a gamification perspective, 2015.
  • Mert Yılmaz, A Gamification approach to improve the software development process by exploring the personality types of software practitioners, 2016.
  • Ufuk, Aydan, Serious Game to Teach ISO/IEC 12207 Software Lifecycle Process: An Interactive Learning Approach, 2016.

Son Yayınlar

  • Aydan, U., Yilmaz, M., Clarke, P. and O’Connor, R., Teaching ISO/IEC 12207 Software Lifecycle Processes: A Serious Game Approach, accepted for publication, Computer Standards and Interfaces, 2017.
  • Gulec, U., & Yilmaz, M. (2016). A serious game for improving the decision making skills and knowledge levels of Turkish football referees according to the laws of the game. SpringerPlus, 5, 622.
  • Murat Yilmaz, Berke Atasoy, Rory V. O'Connor, Jean-Bernard Martens, Paul Clarke: Software Developer's Journey - A Story-Driven Approach to Support Software Practitioners. EuroSPI 2016: 203-211
  • Mehmet Kosa, Murat Yilmaz: Gamifying the Onboarding Process for Novice Software Practitioners. EuroSPI 2016: 242-248
  • Yilmaz, M. and O’Connor, R. V., A Scrumban Integrated Gamification Approach To Guide Software Process Improvement: A Turkish Case Study, Tehnicki Vjesnik (Technical Gazette), Vol. 23, No. 1, 2016
  • Gulec U., Yilmaz, M. (2015) Futbol Hakemleri İçin Futbol Oyun Kurallarının Eğitimi Amaçlı Oyun Tabanlı Öğrenme Çerçevesi, 9. Ulusal Yazılım Mühendisliği Konferansı (UYMS 2015), İzmir.
  • Ulaş Güleç, Murat Yilmaz and Mert Ali Gozcu. (2015) Futbol Hakemlerinin Eğitimi Amacıyla Tasarlanan Futbol Simülasyonunda Maçın Dinamizmini Sağlayan Etmenler. (UYMS 2016), Çanakkale.
  • Merve Kaymak, Mehmet Namıduru, Eray Tüzün and Murat Yılmaz.(2016) Sanal Ofis Ortamında Kod Gözden Geçirme ile Kod Değerlendirmesi. (UYMS 2016), Çanakkale.

Lab

  • Sanal Gerçeklik Laboratuvarı

Öğretim Elemanları

  • Yrd. Doç. Dr. Murat YILMAZ
  • Öğr. Gör. Dr. Faris Serdar TAŞEL
  • Uzman Ulaş GÜLEÇ

Paydaşlar

  • Arş. Gör. Merve DENİZCİ NAZLIGÜL
  • Dr. Eray TÜZÜN

Çizge Kuramı Uygulamaları

Sosyal Ağ Analizi

Sosyal ağ analizi, ağları ve çizge kuramını kullanarak toplumsal yapıları inceleme sürecidir. Sosyal bir ağ, bir grup sosyal aktör (birey veya kuruluş gibi) ve bu aktörler arasındaki ikili bağların karmaşık bir grubundan oluşan bir toplumsal yapıdır. Sosyal ağ tüm sosyal varlıkların yapısını analiz etmenin net bir yolunu sağlar. Bu yapıların incelenmesi sırasında yerel ve global kalıpları tanımlamak, etkili varlıkları bulmak ve ağ dinamiklerini incelemek için sosyal ağ analizi kullanılır. Sosyal ağ analizi sosyal psikoloji, sosyoloji, istatistik ve çizge kuramından ortaya çıkan, disiplinler arası bir akademik alandır.

Mekansal Ağlarda Sorgu İşleme

Kompleks sistemler genellikle düğümlerin ve kenarların uzaya gömülü olduğu ağlar şeklinde düzenlenir. Ulaşım ve hareketlilik ağları, İnternet, mobil telefon şebekeleri, elektrik ağları, sosyal ağlar ve iletişim ağları, sinir ağları, alanın alakalı olduğu topolojinin tek başına tüm bilgileri içermediği örneklerdir. Mekansal ağların yapısını ve gelişimini karakterize etmek ve anlamak, birçok farklı alan için çok önemlidir. Ağlarda mekanın önemli bir sonucu, bu ağların topolojik yapısı üzerinde dramatik etkileri olan kenarların uzunluğu ile ilişkili bir maliyet olmasıdır. Bu ağlar üzerinde etkili sorgu işleme kritik bir rol oynamaktadır, örneğin, yol ağlarında navigasyon.

Son Projeler

  • (Engin Demir, Researcher) Similarity-Based Indexing and Integration of Protein Sequence and Structure Databases, Ohio State University, USA. NSF - 0750891 (2009-2011)

Son Yayınlar

  • M.O. Ozek, E. Demir "Pixel-Based Level of Detail on Hardware Tessellated Terrain Rendering" Proc. of ACM SIGGRAPH, Los Angeles, CA, USA, 2017.
  • E. Demir, C. Aykanat. “Efficient Successor Retrieval Operations for Aggregate Query Processing on Clustered Road Networks” Information Sciences, 180(14): 2743-2762, 2010.
  • E. Demir, C. Aykanat, B. B. Cambazoglu. "A Link-Based Storage Scheme for Efficient Aggregate Query Processing On Clustered Road Networks" Information Systems 35(1): 75-93 , 2010.
  • E. Demir, C. Aykanat, B.B. Cambazoglu "Clustering Spatial Networks for Aggregate Query Processing: A Hypergraph Approach" Information Systems 33(1): 1-17, 2008.

Öğretim Elemanları

  • Yrd. Doç. Dr. Engin DEMİR

Yapay Zeka ve Bilgi Keşfi

Veri Madenciliği

Veri madenciliği, yeni bilgi üretmek için mevcut büyük veritabanlarının incelenmesi uygulamasıdır. Veri madenciliği amacı, bir veri kümesinden bilgi çıkarmak ve onu ileride kullanmak üzere anlaşılabilir bir yapıya dönüştürmektir. Ham analiz aşamasının yanı sıra, veritabanı ve veri yönetimi kavramlarını, veri ön işleme, model ve çıkarım konuları, ilginçlik ölçütleri, karmaşıklık konuları, keşfedilen yapıların sonradan işlenmesi, görselleştirme ve çevrim içi güncelleme süreçlerini içerir. Günümüzdeki sosyal ağlar ve altyapılar tarafından üretilen bol miktarda veriyi göz önünde bulundurarak, otomatikleştirilmiş araçlar olmadan bu tür verilerle elle analiz ve yenilikçi buluşlar yapmak imkansızdır.

Makine Öğrenmesi

Makine öğrenimi, bilgisayarların açık bir şekilde programlanmadan eylemi gerçekleştirmesi bilimidir. Yapay zekada örüntü tanıma ve hesaplamalı öğrenme teorisinden hareketle makine öğrenimi, verileri öğrenebilen ve tahmin edebilen algoritmaların çalışmasını ve üretilmesini araştırır; bu tür algoritmalar örnek girdilerden bir model oluşturarak veri temelli tahmin veya kararlar vererek katı statik program talimatlarını izlenmesinin üstesinden gelirler. İyi performansa sahip açık algoritmaların tasarlanması ve geliştirilmesi zor veya gerçekleştirilemeyen bir dizi hesaplama görevinde makine öğrenimi kullanılır. E-posta filtreleme, ağ izinsizlerinin veya veri ihlaline karşı çalışan kötü amaçlı kişilerin tespiti, optik karakter tanıma (OCR), sıralama öğrenme ve bilgisayar görme örnek uygulamalarıdır.

Bilgi Getirimi

Bilgi getirimi, geniş koleksiyonlardaki bilgi ihtiyacını karşılayan yapılandırılmamış nitelikteki bir materyali bulmaktır. Aslında bilgi getirimi bir belgede bilgi arama, belgelerin kendilerini arama, aynı zamanda verileri açıklayan meta verileri, ve metin, görüntü veya ses veritabanlarını arama bilimidir. En bilinen uygulama örneği web arama motorlarıdır.

Son Projeler

  • (Engin Demir, Academic Advisor) TUBITAK TEYDEB 1507 Project No: 7141177 Targeted Audience Based Digital Signage System (2015 - 2016) Bilimtek Teknoloji A.Ş., Ankara, Turkey
  • (Engin Demir, Academic Advisor) TUBITAK TEYDEB 1507 Project No: 7130694 Location Based Real Estate Database Generation using Information Retrieval and Extraction (2013-2015) NODA Bilişim Teknolojileri, Ankara, Turkey
  • (Engin Demir, Researcher) Query-driven Data Acquisition from Web-based Data Sources, Oxford University, UK. EPSRC EP/H017690/1 (2011-2012)
  • (Engin Demir, Researcher) Similarity-Based Indexing and Integration of Protein Sequence and Structure Databases, Ohio State University, USA. NSF - 0750891 (2009-2011)

Son Yayınlar

  • E. Demir, V. B. Demir "Predicting Flight Delays with Artificial Neural Networks: Case Study of an Airport" Proc. of 25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), Antalya, Turkey, 2017.
  • E. Demir, A. Güneş "Decision Support System for the Unification of Legal Precedents" Proc. of International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK), Tekirdağ, Turkey, 2016.
  • B. Sriram, D.Fuhry, E. Demir, H. Ferhatosmanoglu, M. Demirbas "Short text classification in Twitter to improve information filtering" Proc. of ACM SIGIR 2010: 841-842.
  • I.S. Altingovde, E. Demir, F. Can, O. Ulusoy "Site-based dynamic pruning for query processing in search engines" Proc. of ACM SIGIR 2008: 861-862.
  • I.S. Altingovde, E. Demir, F. Can, O. Ulusoy "Incremental cluster-based retrieval using compressed cluster-skipping inverted files" ACM Transactions on Information Systems. 26(3): 1-36, 2008.
  • F. Can, I. S. Altingovde, E. Demir "Efficiency and effectiveness of query processing in cluster-based retrieval" Information Systems 29(8): 697-717, 2004.
  • E. Demir, E. Arkun "Constraint Based Update of Large Itemsets" Proc. of 16th International Symposium on Computer and Information Sciences (ISCIS XVI), Antalya, Turkey, Nov. 2001, 105-112.

Öğretim Elemanları

  • Yrd. Doç. Dr. Engin DEMİR

Çokluortam, Video Kodlama ve İşleme

İletişim teknolojilerindeki en yeni gelişmeler, görsel bilgiye daha fazla bağımlılığı beraberinde getirmiştir. Fakat mevcut teknolojiler yüksek kaliteli videoların kullanımındaki hızlı artışı desteklemeye yetecek kapasitede değildir. Ayrıca yüksek çözünürlüğe olan talebin azalması beklenmemekte ve Dünya üzerindeki insanların artan hızda birbirlerine bağlı hale gelmeleri nedeniyle ağ teknolojilerindeki sürekli gelişmelere rağmen bant genişliği daha da daralmaktadır. Bu yüzden mevcut ağ teknolojileri üzerinde yüksek kaliteli içeriği taşıyabilecek çözümlere yönelmek gerekmiştir. Çokluortam işleme teknikleri, kodlama ve çokluortam iletişimi sağlamak için en uygun çözümleri bulmaya çalışmaktadır. Bu çözümlerden bir tanesi Ölçeklenebilir Video Kodlama yöntemidir. Ancak bu yöntemler kablosuz ağlarda yaygınlıkla yaşanan veri kaybı ve bozulmalara karşı oldukça hassastır. Dayanıklı ve adaptif video kodlama yöntemleri geliştirilmekte ve mevcut ölçeklenebilir video kodlama yöntemlerini iyileştirmek için kullanılmaktadırlar.

Son Yayınlar

  • R. Choupani, Scalable Video Coding, PhD Thesis, TU Delft, 2017
  • R. Choupani, S. Wong, M.R. Tolun, Drift-free video coding for privacy protected video scrambling (December 2015), 10th International Conference on Information, Communications and Signal Processing (ICICS 2015), 2-4 December 2015, Singapore
  • R. Choupani, S. Wong, M.R. Tolun, Using wavelet transform self-similarity for effective multiple description video (December 2015), 10th International Conference on Information, Communications and Signal Processing (ICICS 2015), 2-4 December 2015, Singapore
  • R. Choupani, S. Wong, M.R. Tolun, Hierarchical SNR Scalable Video Coding with Adaptive Quantization for Reduced Drift (March 2015), 10th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISAPP 2015), 11-14 March 2015, Berlin, Germany
  • R. Choupani, S. Wong, M.R. Tolun, Spatial multiple description coding for scalable video streams (August 2014), International Journal of Digital Multimedia Broadcasting, volume 2014
  • R. Choupani, S. Wong, M.R. Tolun, Multiple Description Coding for SNR Scalable Video Transmission over Unreliable Networks (April 2014), Multimedia Tools and Applications, volume 69, issue 3
  • R. Choupani, S. Wong, M.R. Tolun, Optimized Multiple Description Coding for Temporal Video Scalability (August 2013), Chapter "Advances in Intelligent Systems and Computing", Published by Springer, Heidelberg

Lab

  • Çokluortam Laboratuvarı

Öğretim Elemanları

  • Dr. Roya CHOUPANI