Fen Bilimleri Enstitüsü / Science Institute
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11727/1392
Browse
2 results
Search Results
Item İnsan sağlığı takibi için giyilebilir sensör verilerinin çok kipli ve füzyon tabanlı analizi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019) Memiş, Gökhan; Sert, MustafaBu çalışmada, sağlık bilişimi alanında, yaşlı ve bakıma muhtaç kişilerin, sağlık durumlarının ve günlük aktivitelerinin takibi amacıyla, farklı sensörlerden toplanan verilerden anlamlı bilgilerin elde edilebilmesi için, çok kipli ve füzyon tabanlı analizlere dayalı akıllı yöntemler geliştirilmiştir. Giyilebilir sensör olarak nabız, EKG, oksijen doygunluğu kullanılmıştır. Bu sensörlerden toplanan veriler ile aritmi, uyku apnesi hastalıklarının takibi ve erken tanılamasının yanı sıra, cep telefonu içerisinde bulunan sensörlerden ivmeölçer, manyetik alan ölçer, jiroskop ve eğimölçer sensörleri ile izlenen kişinin fiziksel aktivitesi incelenmiştir. Tez çalışması kapsamında, 12 farklı kişiden açık hava ile kapalı havada bulunma durumuna göre fiziksel aktivite verisi toplanmıştır. Toplanan veriler ile kişinin fiziksel aktivitesini nerede yaptığı bulunmuştur. Bu aşamada standart sapma ve üstel hareketli ortalama tabanlı yeni öznitelikler oluşturulmuştur. Kullanılan yeni öznitelikler ile yapılan çalışmalarda sınıflandırma performansının arttığı görülmüştür. Daha sonra bulunan öznitelik oluşturma yöntemlerinin başarımını test etmek için ele alınan veri kümesi dışındaki, uyku apnesi ve fiziksel aktivite veri kümelerinde de sınıflandırma performansı test edilmiştir. Farklı veri kümeleri ile kullanılan yeni öznitelikler ile yapılan çalışmalarda sınıflandırma performansının arttığı görülmüştür. Geleneksel sınıflandırma yöntemleri ile beraber bu tez çalışması kapsamında geliştirdiğimiz CNN+LSTM mimarisi karşılaştırılmış; sınıflandırma analizlerinde CNN+LSTM mimarisi ile performans artışı sağlandığı tespit edilmiştir. In this study, in the field of health informatics, intelligent methods based on multi-mode and fusion-based analyzes have been developed in order to obtain meaningful information from the data collected from different sensors in order to monitor the health status and daily activities of the elderly and people in need of care. Pulse, EKG, oxygen saturation is used as wearable sensors. In addition to arrhythmia, sleep apnea diseases and early diagnosis of the data collected from these sensors, the physical activity of the person who was monitored by accelerometers, magnetometer, gyroscope and inclinometer sensors was investigated. In the scope of the thesis, physical activity data were collected from 12 different people according to the presence of indoor and outdoor. With the data collected, it was found where the person's physical activity was done. Standard deviations and exponential moving average based new features are created at this stage. It is observed that the performance of classification has increased in the studies conducted with the new features. Subsequent to our own dataset, the performance of the classification was also tested in sleep apnea and physical activity datasets to test the performance of the attribute building methods found later. It has been observed that the performance of classification has increased in studies with new attributes used with different datasets. The CNN + LSTM architecture we developed within the scope of this thesis was compared with the traditional classification methods. In the classification analysis, it has been found that performance increase is achieved with CNN + LSTM architecture.Item Yarı otomatik ders program sistemi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2008) Memiş, Gökhan; Oğul, HasanÇizelgeleme problemleri, belirli zaman aralıklarında kaynak kısıtlarını göz önünde bulundurarak makul bir sekilde atama gerektirir. Üniversiteler için ders programı hazırlama da bir çizelgeleme problemidir. Bu yerlestirme karar agacında çok sayıda dallanma içeren bir konudur. Yarı Otomatik Ders Programı Sistemi, bir ön analiz ile eldeki atama sorununu “imkânsız”, “güç”, “tipik”, “kolay” altkümelerine ayırmakta, ilk gurupta atama yapma agacını olusturmayı reddetmekte, digerlerinde ise stratejik altkümeye uygun atamalar yapmaktadır. Bu problemin çözümünde akıllı ajanlar kullanılmıstır. Bu sayede çok büyük olan dallanma sayısı akıllı ajanların isteklerine göre otomatik olarak azalmıstır. Akıllı ajanlar olarak ögrenci, ögretim üyesi, dekan, bölüm baskanı, bina sorumlusu kullanılarak bu kisilerin istekleri anket ile alınmıstır. Bu istekler de atamanın olusmasına yön vermistir. Bu problemin verileri ORACLE veri tabanında saklanmıs olup, atamanın saglandıgı programlama dili JAVA’dır. Herhangi bir fakültenin ihtiyaç duydugu kısıtların kolayca girilebildigi, çözümlerin üretilebildigi, degistirebildigi ve bilgilerin saklanabildigi, yarı otomatik ders programı hazırlayan bir uygulama gelistirilmistir. Aynı zamanda kullanıcı dostu bir ara yüz olusturulmustur. Bu problemde atamanın ne kadar iyi oldugunu görmek için altı akademisyenin mümkün oldugu kadar objektif degerlendirmeleri kullanılmıstır. A tabulation problem periodically requires a tenable appointment taking into account the resource constraints. Making schedules is also a tabulation problem for universities. This placement is a matter consisting multitudinous ramifications in decision tree. Semiautomatic Course Schedule System arranges the problem of scheduling in hand in subsets as “impossible”, “power”, “typical”, “easy” by means of pre-analysis, rejects to compose a tree of appointment in first group and makes appointments strategic, convenient for subsets. In solving this problem, Intelligent Agents have been used. In this way, the number of ramification which is myriad has decreased according to wise agents’ request. Using student, lecturer, dean, department chair, superintendent as wise agents, these people’s requests have been learnt via public survey. And these requests have directed the formation of appointment. The data of this problem have been saved in ORACLE data base and the language of programming that ensured the appointment is JAVA. An implementation arranging automatic Schedule in which a constraint any university needs, can be entered easily, solutions can be found, altered and the data can be saved, has been developed. At the same time an user friendly interface has been composed. In this problem, an objective assessment of six academicians has been used as far as possible to understand how good the appointment is.