Geri Dön

Yapay zeka destekli kamp rezervasyon ve rota planlama sisteminin tasarımı ve uygulaması

Design and implementation of an artificial intelligence-based camping reservation and route planning system

  1. Tez No: 1024021
  2. Yazar: ALİ OZAN ÖZMELEK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VAHAP TECİM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
  6. Anahtar Kelimeler: Akıllı turizm, Bilgisayar mimarisi, Bilişim sistemleri, Karar destek sistemleri, Makine öğrenmesi, Rota optimizasyonu, Yapay zeka, Yazılım mühendisliği, Smart tourism, Computer architecture, Information systems, Decision support systems, Machine learning, Route optimization, Artificial intelligence, Software engineering
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, Avrupa kamp ve karavan turizmi ekosisteminde yaşanan enformasyon asimetrisini azaltmayı, çok kriterli rezervasyon süreçlerini sadeleştirmeyi ve kullanıcı deneyimini yapay zekâ destekli biçimde iyileştirmeyi hedefleyen WALDORAN platformunun tasarımı, geliştirilmesi ve değerlendirilmesi gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın metodolojik omurgasını Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü (SGYD) oluşturmaktadır. SGYD'nin yedi aşaması olan problem tanımlama, bilgi gereksinimlerinin belirlenmesi, sistem ihtiyaçlarının analizi, önerilen sistemin tasarımı, yazılımın geliştirilmesi ve belge yönetimi, sistemin test edilmesi ve sürdürülmesi ile sistemin gerçekleştirilmesi ve değerlendirilmesi süreçleri, akademik yazın ile sektörel uygulama arasında bütüncül bir köprü kuracak biçimde sistematik olarak yürütülmüştür. Bu yaklaşım, WALDORAN'ı yalnızca bir yazılım ürünü olmanın ötesinde, Yönetim Bilişim Sistemleri (YBS) literatürüne metodolojik bir uygulama örneği olarak konumlandırmıştır. Sistemin arka uç mimarisi C# 13.0 ve .NET 8 üzerinde Domain Driven Design (DDD) prensipleriyle beş katmanlı (API, Application, Domain, Infrastructure, Shared) bir yapıda inşa edilmiştir. Üç farklı paydaş profilini (gezgin, kamp sahibi, yönetici) hedefleyen kullanıcı arayüzleri React 19 ve TypeScript ile birbirinden bağımsız üç web uygulaması olarak geliştirilmiş; rezervasyon ve bildirim akışlarında SignalR ile gerçek zamanlı iletişim, zamanlanmış işlerde ise Hangfire altyapısı kullanılmıştır. Yapay zekâ bileşeninde Microsoft Phi-3.5 Mini Instruct modeli, INT4 AWQ niceleme yöntemi ile sıkıştırılmış halde ONNX Runtime GenAI ve DirectML aracılığıyla yerel donanımda çalıştırılarak uçta yapay zekâ (Edge AI) yaklaşımı benimsenmiştir. Bu mimari tercih, kullanıcı verilerinin merkezi sunuculara aktarılmasını önleyerek KVKK ve GDPR ile uyumlu bir gizlilik tasarımı oluşturmaktadır. Rota hesaplamada birincil çözüm olarak OpenRouteService API entegrasyonu kullanılmış; servisin erişilebilir olmadığı durumlarda ise Haversine formülüne dayalı bir yedek mekanizma devreye alınarak hizmet sürekliliği sağlanmıştır. WALDORAN'ın veri modeli; kullanıcı, kamp alanı, rezervasyon, ödeme, seyahat planı ve davranış analizi başta olmak üzere 15 iş varlığı (entity), 21 numaralandırma tanımı (enumeration) ve 100'ü aşkın kamp alanı niteliği ile sektörün karmaşıklığını temsil edebilecek ayrıntıdadır. Sistemin değerlendirilmesi çok boyutlu bir yaklaşımla gerçekleştirilmiştir: hedef kullanıcı profilleriyle yürütülen kullanıcı kabul testleri, Sistem Kullanılabilirlik Ölçeği (SUS), API yanıt süresi ölçümleri ve yapay zekâ çıkarım performansı analizleri birlikte değerlendirilmiştir. On sekiz katılımcıyla yürütülen SUS ölçümü sonucunda 88,5 puanlık ortalama elde edilmiş ve sistem“Mükemmel”kullanılabilirlik kategorisinde konumlanmıştır. Çalışma; küçük dil modellerinin (SLM) uçta çalıştırılmasının pratik uygulanabilirliğini, SGYD metodolojisinin yapay zekâ destekli sektörel projelere uyarlanabilirliğini ve kamp turizmi alanında yapay zekâ tabanlı karar destek sistemlerinin potansiyelini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis presents the design, development, and evaluation of the WALDORAN platform, which aims to reduce information asymmetry in the European camping and caravan tourism ecosystem, simplify multi criteria reservation processes, and enhance user experience through artificial intelligence. The methodological backbone of the study is the Systems Development Life Cycle (SDLC). The seven phases of the SDLC problem identification, information requirements determination, system needs analysis, system design, software development and documentation management, system testing and maintenance, and system implementation and evaluation were systematically applied to construct a holistic bridge between academic literature and sectoral application. This approach positions WALDORAN not merely as a software product, but as a methodological case study contributing to the Management Information Systems (MIS) literature. The backend architecture was built on C# 13.0 and .NET 8, following Domain Driven Design (DDD) principles in a five layered structure (API, Application, Domain, Infrastructure, Shared). User interfaces targeting three distinct stakeholder profiles (traveler, campground owner, administrator) were developed as three independent web applications using React 19 and TypeScript. Real time communication in reservation and notification flows was enabled through SignalR, while scheduled background jobs were handled via Hangfire. For the AI component, the Microsoft Phi-3.5 Mini Instruct model compressed using INT4 AWQ quantization was deployed locally through ONNX Runtime GenAI and DirectML, adopting an Edge AI approach. This architectural choice prevents user data from being transferred to central servers, establishing a privacy by design layer compliant with KVKK and GDPR. Route calculation was implemented through OpenRouteService API integration as the primary solution; in cases where the service is unavailable, a fallback mechanism based on the Haversine formula ensures service continuity. The WALDORAN data model represents the complexity of the sector through 15 business entities, 21 enumeration definitions, and over 100 campground attributes covering user, campground, reservation, payment, travel plan, and behavioral analysis domains. The system was evaluated using a multi dimensional approach: user acceptance testing with target user profiles, the System Usability Scale (SUS), API response time measurements, and AI inference performance analyses were assessed in combination. The SUS measurement conducted with 18 participants resulted in an average score of 88.5, placing the system in the“Excellent”usability category. The study demonstrates the practical applicability of running small language models (SLM) on edge devices, the adaptability of the SDLC methodology to AI driven sectoral projects, and the potential of AI based decision support systems in the camping tourism domain.

Benzer Tezler

  1. Yapay zeka destekli sanal laboratuvar tasarımı: Çekme deneyi uygulaması

    Artificial intelligence aided virtual laboratory design: Tensile test application

    ALPER KİRAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMALETTİN KUBAT

  2. Yapay zeka destekli odyometri ölçüm sisteminin tasarımı ve gerçekleştirilmesi

    Design and implementation of supported artificial intelligence audiometer meas-urement system

    BÜŞRA ER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mühendislik BilimleriAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR FİDAN

  3. Yapay zeka destekli interaktif sağlık robotu

    Artificial intelligence assisted interactive health robot

    MUSTAFA GÖKSU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ALKAN

  4. Yapay zeka destekli takipçi profilleme sistemi

    Artificial intelligence based follower profiling system

    KADİR YUNUS KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL GÜVENOĞLU

  5. Yapay zekâ destekli otonom ödeme teknolojisi üzerine bir araştırma: Aktif ve pasif yenilik direncinin incelenmesi

    A research on ai-assisted autonomous checkout technology: Investigation of active and passive innovation resistance

    ÖZGE AKIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeAnadolu Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURCAN TURAN