Sınır güvenliği için büyük veri teknik ve teknolojileri ile boru hattı tasarımı
Designing a pipeline with big data techniques and technologies for border security
- Tez No: 431095
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDIN ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Science and Technology, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Gelişen teknoloji, iletişim ve ulaşımdaki kolaylıklar sınırların yavaş yavaş ortadan kalkmasına yol açmıştır. Bu sebeple farklı coğrafyalarda gerçekleşen olaylar, sınırların ötesine geçerek etkisini büyük kitlelere hissettirmektedir. Sınırları denetlemek, korunmak, kaçak geçişlere karşı hızlı ve kapsamlı çözümler bulmak birçok ülkenin ana problemi haline gelmiştir. Sınır güvenliğinin kapsamı düşünüldüğünde farklı zamanlarda, farklı kaynaklardan ve farklı tiplerde gelen verinin, gerçek zamanlı olarak alınması ve çözümlenmesi gerekmektedir. Bu tezde, sınır güvenliği için gerçek zamanlı akan veri ve yığın veri üzerinde analiz yapmayı sağlayan tutarlı, dayanıklı, dağıtık ve ölçeklendirilebilir bir sistem ilk örneği geliştirilmiştir. Sistem akan veri ve yığın veri üzerinde işlem yapmayı sağlayan Lambda Mimarisi temel alınarak hem gerçek zamanlı hem de geçmişe dönük veriler üzerinde analiz yapılmasına olanak sağlayan bir yapıda oluşturulmuştur. Geliştirilen sistemin test edilebilmesi için örnek senaryolar oluşturulmuş elde edilen sonuçlar gözlemlenmiştir. Mevcut sistemlerin sahip oldukları veri işleme yetenekleri ile kıyaslandığında önerilen sistemin yeni yaklaşımlar ve çözümler geliştirilmesine olanak sağlayan erken uyarı sistemi olarak kullanılabilecek bir tasarıma sahip olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Developing technology, communication and transportation facilities have led the gradual disappearance of borders. The incidents taking place in different countries go beyond the limits and being felt by large audiences. Countermeausures against rapidly increasing terrorist attacks and internal turmoil caused more complicated security problems in recent years. Protecting and controlling the borders, finding rapid and comprehensive solutions to illegal border passing problems have become a major problem in many countries. When considering the scope of the border security, it would be required to receive and analyze the data coming from different sources at different times and types in real time. In this thesis, a cost-effective, robust, scalable and flexible system prototype was developed. The developed system is based on Lambda Architecture which provides real time data processing and batch processing capabilities for the border security applications. The behavior of the system was observed with test scenarios. Results show that when compared with the data processing capabilities of existing systems, proposed system has a structure that provides a base for new approaches and solutions that could be used as an early warning system.
Benzer Tezler
- İş ve Sosyal Güvenlik Hukuku bakımından dijital platform çalışanlarının hukuki statüsü
Legal status of digital platform workers in terms of Labour and Social Security Law
HAZAL TOLU YILMAZ
- A novel artificial intelligence based energy management system for microgrids
Mikro şebekeler için yapay zeka temelli yeni bir enerji yönetim sistemi
NECATİ AKSOY
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Panoramik görüntüler üzerinden su altı hedef tespiti: DBSCAN ve derin öğrenme ağları ile bütünleşik bir yaklaşım
Underwater target detection via panoramic images: An integrated approach with DBSCAN and deep learning networks
FATMA KÜBRA AKIN KÜÇÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ÖZKOL
- State of charge estimation of lithium-ion batteries using machine learning approach
Makine öğrenmesi yaklaşımı kullanılarak lityum iyon pillerin şarj durumu tahmini
OSMAN ALPER ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE AYAZ
- Derin öğrenme ile modülasyon sınıflandırması
Modulation classification with deep learning
SELÇUK BALSÜZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL