Geri Dön

Nesnelerı̇n ı̇nternetı̇ ve uçtan uca bağlı ev (akıllı) sı̇stemı̇ tasarımı

Internet of things and end-to-end connected home (smart) system design

  1. Tez No: 587419
  2. Yazar: LEVENT YILDIZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. PINAR YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Okan Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 123

Özet

Bu tez çalışması ile bağlı akıllı evlerin kullanımı ve hayatımıza etkisi araştırılmıştır. Çalışmada bağlı akıllı evlerin kurulumu ve kullanımı konusunda geniş yer tutan bulut platformu ve bulut teknolojilerine de ayrıca yer verilmiştir. Çalışma yapılırken öncelikle daha önceden yapılan akademik araştırmalar incelenmiştir. Daha sonra sektörde ve ülkemizdeki ticari bağlı-akıllı ev ürünleri araştırılmıştır. Edinilen bilgiler neticesinde bir bağlı akıllı evde olması gereken sensörler ve aktüatorler belirlenmiştir. Bahsi geçen sensörler temin edilerek üzerinde deneme ve test çalışmaları yapılmıştır. Bağlı akıllı evde kullanılacak sensörler araştırılıp tek tek implementasyonu yapılmıştır. Son olarak ise uçtan uca bir bağlı akıllı ev tasarımı yapılarak çeşitli sensörler tek bir uygulamada toplanarak bulut platformuyla iletişimi sağlanmıştır. Bu sensörlerin kurulumunu ve kullanımı sağlayacak iOS ve Android işletim sisteminde çalışan yerel(NATIVEAPP) bir mobil uygulama geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the use of connected smart homes and its effect on our lives were investigated. In the study, cloud platform and cloud technologies, which are widely used in the installation and use of connected smart homes, are also included. When the study was carried out, firstly the researches in the academic community were examined. Then, commercial and smart home products in our country were investigated. As a result of the information obtained, the connected smart home sensors and acutators were identified. The mentioned sensors were supplied and tested. The sensors used in the connected smart home are researched and implemented individually. Finally, an end-to-end connected smart home was designed and various sensors were collected in a single application and communicated with the cloud platform. A native mobile application has been developed for iOS and Android operating systems to install and use these sensors.

Benzer Tezler

  1. Mariot: an authoring framework for creating iot applications with mobile augmented reality

    Marıot: mobil artırılmış gerçeklik ile nesnelerin interneti uygulamaları üretmek için bir yapılandırma çerçevesi

    MERAL KUYUCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  2. Parent-aware routing algorithm for RPL in IoT networks

    IoT ağlarında kullanılan RPL için ebeveyn temelli yönlendirme algoritması

    NECİP GÖZÜAÇIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ

  3. Real-time vehicle monitoring and on-board diagnostic system

    Gerçek zamanlı araç takibi ve arıza tespit sistemi

    EMİN VİLGENOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mühendislik BilimleriDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ REYAT YILMAZ

  4. A digital twin framework for predictive maintenance

    Öngörücü bakım için dijital ikiz çerçevesi

    MUSTAFA FURKAN SÜVE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE

  5. Sensor-based activity recognition and authentication using deep learning

    Derin öğrenme yöntemleri ile sensör tabanlı sistemlerde aktivite ve kimlik tanıma

    NİLAY TÜFEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE