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 ve 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.
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
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.
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
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.
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.
Yılmaz, M., Saran, M. & O’Connor, R. (2014). Towards a Quest-Based Contextualization Process for Game-Based Learning, 8th European Conference on Games Based Learning ECGBL 2014, Berlin, Almanya.
Lab
Sanal Gerçeklik Laboratuvarı
Öğretim Elemanları
Dr. Öğr. Üyesi Abdül Kadir GÖRÜR
Dr. Öğr. Üyesi Murat SARAN
Öğr. Gör. Dr. Faris Serdar TAŞEL
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.
(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
Dr. Öğr. Üyesi Ayşe Nurdan SARAN
Dr. Öğr. Üyesi Gül TOKDEMİR
Dr. Öğr. Üyesi Roya CHOUPANI
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.
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. Öğr. Üyesi Roya CHOUPANI
Sayısal Görüntü İşleme, Bilgisayarlı Görü ve Örüntü Tanıma
Sayısal görüntü işleme, görüntü kalitesini artırmak, belirli görsel özellikleri genişletmek ya da baskılamak ve sayısal görüntülerden bilgi çıkarımı sağlamak amacıyla kullanılan tekniklerdir. Bilgisayarlı görü ise bu teknikler ile çıkarılan görsel bilginin işlenerek nesne tanıma, görsel veriyi yorumlama ve analiz etme gibi sonraki aşamaları kapsar. Bu aşamalar bilgisayar ortamında insan görme sistemini taklit ederek önsel örüntüleri kullanma veya örnek görüntülerden öğrenme yoluyla görüntüyü tanıma, takip etme, yorumlama gibi üst seviye işlemleri gerçekleştirir. Görüntü işleme ve bilgisayarlı görü, endüstriyel, uzay, oyun, tıp, güvenlik ve askeri teknolojilerden robotik, insan-bilgisayar etkileşimi ve navigasyona kadar pek çok farklı uygulama alanı bulmasının yanı sıra günlük yaşamı kolaylaştırma amacıyla da kullanılabilir.
Elektron mikroskobu görüntülerinden 2 ve 3 boyutlu mitokondri bölütleme araçları (2013-2016)
Bilgisayarlı Tomografi görüntülerinden organ bölütlemesi (2012-2014)
Radon dönüşümü kullanarak video sabitleme (2011-2012)
Son Yayınlar
Tasel, S.F., Mumcuoglu, E.U., Hassanpour, R.Z., Perkins, G., “A validated active contour method driven by parabolic arc model for detection and segmentation of mitochondria”, J. Struct. Biol. 194, 253–271, 2016. doi:10.1016/j.jsb.2016.03.002
Tasel, S.F., Hassanpour R., Mumcuoglu E.U. et al, “Automatic detection of mitochondria from electron microscope tomography images: a curve fitting approach”, Proc. SPIE 9034, Medical Imaging 2014: Image Processing, 903449, 21 March 2014. doi:10.1117/12.2043517
Mumcuoglu, E.U., Hassanpour, R., Tasel, S.F., Perkins, G., Martone, M.E., Gurcan, M.N., “Computerized detection and segmentation of mitochondria on electron microscope images”, J. Microsc. 246, 248–265, 2012. doi:10.1111/j.1365-2818.2012.03614.x
Jafari A., Hassanpour R., Shahbahrami A., Wong S., “A Combined Spatial and Frequency Based Texture Model for Organ Segmentation in Computed Tomography Examinations”, Journal of Medical Imaging and Health Informatics, vol 4(2), pp. 230-236, 2014.
Babagholami-Mohamadabadi B., Bagheri-Khaligh A., Hassanpour R., “Digital Video Stabilization Using Radon Transform”, International Conference on Digital Image Computing Techniques and Applications (DICTA), pp. 1-8, 2012.
Öğretim Elemanları
Dr. Öğr. Üyesi Ayşe Nurdan SARAN
Öğr. Gör. Dr. Faris Serdar TAŞEL
Öğr. Gör. Efe ÇİFTCİ
Ağ İletişimi ve İletim
Veri iletişimi sayısal verinin iki ya da daha fazla bilgisayar arasında kablolu ya da kablosuz ortamda iletimidir. Ağ kurmada, kablolu ve kablosuz iletişim iki temel bileşendir.
Bilgisayar Ağları
Bilgisayar Ağları, kaynakların paylaşımı amacıyla birden fazla bilgisayarın birbirine bağlanmasıdır. Bugün bilinen en genel kaynak paylaşımı internet bağlantısıdır.
Kablosuz Algılayıcı Ağlar
Algılayıcı ağlar çeşitli uygulama alanlarında kullanılabilir (akıllı şehirler, arabalar, evler, askeri ve sağlık uygulamaları gibi). Farklı uygulama alanlarında, araştırmacıların şuanda çözmeye çalıştığı farklı teknik sorunlar vardır. Bu alandaki bazı problemler mobil uygulamalar, güvenlik saldırıları, gerçek zamanlı veri analizi, enerji verimliliği, iletişim kuralları, algoritmlar, mac ve ağ katmanları ve optimizasyon olarak listenebilir.
Kablosuz algılayıcı ağlarda, enerji verimliliği en önemli tasarım araçlarından biridir. Maksimum enerji verimliliği ile en uzun yaşam süresini sağlayan ağ mimarisinin elde edilmesi, tasarım parametrelerinin ayrıntılı ve sağlam şekilde araştırılmasını gerektirir.
Bulut Bilişim
Bulut bilişim; konfigüre edilebilir bilgisayar sistemi kaynaklarının ve yüksek düzeyli servislerin, genellikle internet üzerinden minimum yönetim çabasıyla hızlı şekilde sağlanarak, bir merkezde toplanmasıdır.
Son Projeler
“Tam Erişebilir Network Tabanlı Bilişim Altyapısı Platformu ve Network İstemcisi ThinCloud Projesi”, Rakun Bilişim, TÜBİTAK 1507 Kobi-Arge Programı, Akademik Danışman Sibel T. Özyer, 2017-2019.
Tam Otomasyonlu Uzaktan Kontrol Edilebilir Can Kurtaran Robotu, sponsor Rakun Bilişim, KOSGEB Arge İnovasyon Programı, Akademik Danışman Sibel T. Özyer, 2018-2019.
Son Yayınlar
Al-Zaghir S, Ozyer, Sibel T., Al-Dagdoog M. "Recruitment of security features for securing VTP3 domain in Campus Environment", UBMK’17, 2nd International Conference on Computer Science and Engineering, IEEE 2017.
Khalaf, Abdulrahman Z., Ozyer, Sibel T. “An Energy-Efficient Clustering Based Communication Protocol with Dividing the Overall Network Area for Wireless Sensor Networks”, New York Science Journal (2014): (11):110-114.
Sarhan, Khalid J., Ozyer, Sibel T. “Design, Implementation and Evaluation of a Low Energy Consumption Method for Wireless Sensor Networks”, New York Science Journal, (2014): 7(11):105-109.
Ozyer, Sibel T., Tavli, B., Dursun, K., Koyuncu, M. "Systematic investigation of the effects of unidirectional links on the lifetime of wireless sensor networks" Computer Standards & Interfaces 36(1): (2013): 132-142.
Ozyer, Sibel T., Bulent Tavli, and Murat Koyuncu. “Optimal energy efficient routing in wireless sensor networks with link asymmetry”, Communications (COMM), 2012 9th International Conference on. IEEE, 2012 (Received Tubitak Event Participation Grant)
Ozyer, Sibel T., B. Tavli, and Murat Koyuncu. "Energy dissipation characteristics of Wireless Sensor Networks with unidirectional links." Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2012 20th. IEEE, 2012.
Lab
Cisco Laboratuvarları, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
