Spatio-temporal data management for vehicular traffic databases in high-performance computing environments
Yüksek başarımlı hesaplama ortamlarında araç trafiği veri tabanları için konum-zamansal veri yönetimi
- Tez No: 387307
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Trafik sıkışıklığı her gün bir çok insanın hayatını etkileyerek, bu problemin önemini arttırmaktadır. Bu problemin çözümü trafik verilerinin dikkatli ve detaylı analizinde yatmaktadır. Detaylı trafik analizlerinin yapılabilmesi için bu tez bir araç trafiği veri tabanı (ATVT) önermekte ve gerçekleştirmektedir. Hali hazırda mevcut olan hareketli nesne veri tabanları ve iz-düşüm veri tabanlarından farklı olarak ATVT araç bazlı ve geniş ölçekli konum verilerini verimli bir biçimde işleyebilmektedir. Bundan başka ATVT trafik akışı hakkında detaylı bilgi edinilmesini temel soruları tanımlayarak bunları MapReduce programlama yaklaşımı ile gerçekleştirmektedir. Yapılan deneylerin sonuçları ATVT'nin şehir büyüklüğündeki bir ölçekte her aracın seyahat süresi içindeki verilerini her saniye için başarılı bir şekilde işleyebildiğini göstermiştir. Sonuçlar sistemin ölçeklenebilirliğini desteklerken sorguların gerçekleştirilmesinden elde edilen bulgular ATVT'nin trafik veri analizini tatmin edici bir sürede başarabildiğini sergilemiştir. Bu çalışma ATVT trafik verisinin performanslı bir şekilde elde edilebilmesi için ölçeği ile taneselliğinden ödün verilmesinin gerekmediğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Traffic congestion affects several people lives every single day, making the congestion a crucial problem. Solution to this problem resides in a careful and detailed analysis of the traffic data. In order to make a detailed and accurate traffic analysis, this dissertation proposes and implements a vehicular traffic database (VTDB). Compared to the data aggregation of existing approaches as moving objects or trajectory databases, VTDB originally handles large-scale fine-grained position data efficiently. Moreover VTDB defines fundamental queries of traffic flow and implements them with MapReduce programming approach in cluster-computers environment. The experiments show that VTDB can successfully handle the data of individual vehicles for each second of their travel time in a citywide-scale. While the results exhibits the scalability of the system, the implementation outcomes of queries show that traffic data analysis with the VTDB can be accomplished in a satisfactory period of time. This study proves that there is not necessarily a tradeoff connection between either performance issues and granularity nor scale of traffic data.
Benzer Tezler
- Spatio-temporal data plane design for software defined cellular networks (SDcN)
Yazılım tabanlı hücresel ağlar (YThA) için uzaysal-zamansal veri katmanı tasarımı
YUSUF ÖZÇEVİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BERK CANBERK
- Designing feeder bus routes by using smart card data
Otobüs besleme güzergahlarının akıllı kart verileri kullanılarak tasarlanması
HASSAN SHUAIBU ABDULRAHMAN
Doktora
İngilizce
2021
İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ÖZUYSAL
- Hareketli nesneler üzerinde durmaların ve hareketlerin yörüngeleri için algoritmalar geliştirmek
Developing stops and moves of trajectory algorithms on moving objects
METE YAĞANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A.SAMET HAŞILOĞLU
- Birliktelik kuralları ile Van Gölü için mekânsal-zamansal veri madenciliği
Spatio-temporal data mining with association rules for Lake Van
MUHAMMED FATİH ALAEDDİNOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGA AYDIN
- Sağlık sektöründe aykırı verilerin algılanması ve yorumlanması için mekânsal-zamansal veri madenciliği kullanımı
Using of spatio-temporal data mining for trajectory outlier detection and interpretation in health care services
ŞEYMA YÜCEL ALTAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULSAMET HAŞILOĞLU