Bulut tabanlı sistemlerin ıomt uygulamalarıiçin karşılaştırmalı performans analizi
Comparative performance analysis of cloud-based systemsfor iomt applications
- Tez No: 986076
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FARUK AKTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Electrical and Electronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Medikal sağlık teknolojilerindeki dijital dönüşüm, bireylerin sağlık verilerini uzaktan izlemeyi ve analiz etmeyi mümkün kılan Medikal Nesnelerin İnterneti (Internet of Medical Things- IoMT) kavramını ortaya çıkarmıştır. IoMT sistemleri, temel biyometrik verileri sensörlerle toplayıp kablosuz olarak bulut platformlarına aktararak bireysel sağlık takibi sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında, ilk aşamada MLX90614 sıcaklık sensörü ve PulseSensor nabız sensöründen oluşan iki sensörlü pilot bir sistem tasarlanmış ve 60 saniyelik pilot ölçüm yapılarak temel işlevsellik ve zaman damgası tutarlılığı doğrulanmıştır. Ardından sistem genişletilerek, üç adet MAX30102 sensörü ve beş adet MAX30102 sensörü içeren çoklu sensörlü IoMT konfigürasyonları oluşturulmuştur. Güncelleme sıklıkları, 0,5 saniye yüksek frekanslı stres koşulu ve 20 saniye düşük frekanslı kararlı koşul olarak belirlenmiştir. ThingSpeak, Arduino IoT Cloud, Blynk ve Adafruit IO olmak üzere dört farklı bulut platformu üzerindeki performansı karşılaştırmalı olarak kıyaslanmıştır. Platformların değerlendirilmesinde veri iletim süresi, gecikme (ms), kayıp oranı (%) ve iletim hızı (pkt/sn) gibi kriterler dikkate alınmıştır. Elde edilen veriler hem tablolaştırılmış hem de platformlar arası adil bir karşılaştırma yapılabilmesi için standartlaştırılmıştır. ThingSpeak platformunun gecikme süresi, diğer IoT (Internet of Things) bulut platformlarına kıyasla daha yüksek bulunmuştur. Sonuç olarak, gerçek zamanlı izleme uygulamaları için Blynk platformu daha uygun görülürken, seyrek ve uzun süreli veri kaydı gerektiren uygulamalar için ThingSpeak daha elverişli bir seçenek olarak değerlendirilmektedir.
Özet (Çeviri)
The digital transformation in medical health technologies has introduced the concept of the Internet of Medical Things (IoMT), which enables the remote monitoring and analysis of individuals' health data. IoMT systems collect fundamental biometric data through sensors and wirelessly transmit them to cloud platforms, thereby facilitating personalized health tracking. In this thesis study, an initial pilot system consisting of two sensors a MLX90614 infrared temperature sensor and a PulseSensor heart rate sensor was designed, and a 60-second pilot measurement was conducted to verify basic functionality and timestamp consistency. Subsequently, the system was expanded to create multi-sensor IoMT configurations containing three and five MAX30102 optical sensors. The update intervals were defined as 0.5 seconds for the high-frequency stress condition and 20 seconds for the low-frequency stable condition. The performance of four different cloud platforms ThingSpeak, Arduino IoT Cloud, Blynk, and Adafruit IO was comparatively evaluated. The assessment of these platforms was based on parameters such as data transmission time, latency (ms), packet loss rate (%), and transmission rate (pkt/s). The obtained results were tabulated and standardized to ensure a fair comparison between platforms. It was found that ThingSpeak exhibited higher latency compared to other IoT(Internet of Things) cloud platforms. Consequently, the Blynk platform was considered more suitable for real-time monitoring applications, whereas ThingSpeak was deemed more advantageous for applications requiring infrequent and long-term data logging
Benzer Tezler
- Nesnelerin interneti tabanlı evde sağlık monitörleme sisteminin gerçekleştirilmesi
Implementation of internet of things based home health monitoring system
SELÇUK ALTINAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. VEYSEL GÖKHAN BÖCEKÇİ
PROF. DR. HAYRİYE KORKMAZ
- Blokzincir tabanlı güvenilir ve açıklanabilir yapay zeka kullanan akıllı sağlık çatısının geliştirilmesi
Development of smart health framework using blockchain-based trustworthy and explainable artificial intelligence
KÜBRA ARSLANOĞLU
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Bulut tabanlı derin öğrenme kullanarak insansız hava araçları için gerçek zamanlı nesne algılama
Real-time object detection for unmanned aerial vehicles using cloud-based deep learning
MEHMET BİLGE HAN TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULSAMET HAŞILOĞLU
- Bulut tabanlı kablosuz EEG kayıt sisteminin tasarımı ve gerçeklemesi
Design and implementation of a cloud-based wireless EEG recording system
HASAN BİTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CENGİZ TEPE
- Blok zincir tabanlı dağıtık öğrenme modelleri için bulut bilişim altyapıının geliştirilmesi
Development of cloud computing infrastructure for block chain based distributed learning models
REMZİ GÜRFİDAN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEVLÜT ERSOY