Veri Füzyonu Veri Kaynakları, Mimariler, Zorluklar ve Çözüm Yaklaşımları
Öz
Nesnelerin İnterneti, yeni teknoloji ve cihazları kullanarak insan müdahelesi olmadan nesnelerin iletişimini ve karar verme yetilerini sağlayan insanların problemlemlerine çözüm sağlayan sistemlerdir. Nesnelerin İnterneti çözümleri insanların konfor, güvenilirlik, hareketlilik, sağlık ve refah seviyesinin yükseltilmesinde etkin rol almaktadır. Karmaşık ve zorlu uygula- malar içeren IoT çözümlerinden elde edilen büyük veriler, birbirinden farklı ve çok kaynaklı heterojen veri kümelerini içere- bilir. Sensör teknolojilerini kullanan teknolojik çözümlerinde veri ve sensör füzyonu işlemleri büyük önem taşımaktadır. Veri boyutunun azaltılması, veri trafik yoğunluğunu optimize edilmesi ve ham verilerden yararlı bilgileri çıkarılması gibi işlem- lerin gerçekleştirebilmesi kritik ve çok önemlidir. Bu bağlamda, veri birleştirme sürecinde, sorunlu verilerin düzeltilmesi, veri güvenilirliğinin arttırılması ve veri bütünlüğünün korunması hedeflenmektedir. Akıllı sistemler kullanılarak gerçekleştirilen IoT çözümlerinde en çok yaşanan veri füzyonu zorluklarının tespit edilmesi ve olası çözüm yaklaşımlarının sunulması çalış- mamızın özgün yönünü ön plana çıkartmaktadır. Bu makale çalışmasında, güncel literatür çalışmaları detaylıca incelenmiş, akıllı şehirlerde uygulanan IoT çözümlerindeki veri tipleri, füzyon seviyeleri, kullanılan yöntem ve elde edilen sonuçlar tablo halinde sunulmuştur.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [1] M. M. Gaber, A. Aneiba, S. Basurra, et al., “Internet of things and data mining: From applications to tech-465 niques and systems,” Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 9, no. 3,466 May 1, 2019, ISSN: 1942-4787. DOI: 10.1002/widm.1292.467
- [2] B. P. L. Lau, S. H. Marakkalage, Y. Zhou, et al., “A survey of data fusion in smart city applications,” In-468 formation Fusion, vol. 52, pp. 357–374, Dec. 1, 2019, ISSN: 1566-2535. DOI: 10 . 1016 / j . inffus .469 2019.05.004. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/470 S1566253519300326 (visited on 06/07/2022).471
- [3] F. Alam, R. Mehmood, I. Katib, N. N. Albogami, and A. Albeshri, “Data fusion and IoT for smart ubiquitous472 environments: A survey,” IEEE Access, vol. 5, pp. 9533–9554, 2017, ISSN: 2169-3536. DOI: 10.1109/473 ACCESS.2017.2697839. [Online]. Available: http://ieeexplore.ieee.org/document/7911293/474 (visited on 06/07/2022).475
- [4] J. Liu, T. Li, P. Xie, S. Du, F. Teng, and X. Yang, “Urban big data fusion based on deep learning: An476 overview,” Information Fusion, vol. 53, pp. 123–133, Jan. 1, 2020, ISSN: 1566-2535. DOI: 10.1016/j.477 inffus.2019.06.016. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/478 pii/S1566253519301393 (visited on 05/18/2022).479
- [5] R. Kumar, R. Mishra, H. P. Gupta, and T. Dutta, “Smart sensing for agriculture: Applications, advancements,480 and challenges,” IEEE Consumer Electronics Magazine, vol. 10, no. 4, pp. 51–56, Jul. 1, 2021, ISSN: 2162-481 2248, 2162-2256. DOI: 10 . 1109 / MCE . 2021 . 3049623. [Online]. Available: https : / / ieeexplore .482 ieee.org/document/9316711/ (visited on 06/13/2022).483
- [6] A. Shamsuzzoha, J. Nieminen, S. Piya, and K. Rutledge, “Smart city for sustainable environment: A com-484 parison of participatory strategies from helsinki, singapore and london,” Cities, vol. 114, p. 103 194, Jul. 1,485 2021, ISSN: 0264-2751. DOI: 10.1016/j.cities.2021.103194. [Online]. Available: https://www.486 sciencedirect.com/science/article/pii/S0264275121000925 (visited on 06/16/2022).487
- [7] S. B. Atitallah, M. Driss, W. Boulila, and H. B. Ghézala, “Leveraging deep learning and IoT big data an-488 alytics to support the smart cities development: Review and future directions,” Computer Science Review,489 vol. 38, p. 100 303, Nov. 1, 2020, ISSN: 1574-0137. DOI: 10.1016/j.cosrev.2020.100303. [Online].490 Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1574013720304032 (visited491 on 05/26/2022).492
- [8] A. S. Syed, D. Sierra-Sosa, A. Kumar, and A. Elmaghraby, “IoT in smart cities: A survey of technologies,493 practices and challenges,” Smart Cities, vol. 4, no. 2, pp. 429–475, Jun. 2021, Number: 2 Publisher: Multidis-494 ciplinary Digital Publishing Institute, ISSN: 2624-6511. DOI: 10.3390/smartcities4020024. [Online].495 Available: https://www.mdpi.com/2624-6511/4/2/24 (visited on 06/28/2022).496
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
30 Eylül 2022
Gönderilme Tarihi
9 Temmuz 2022
Kabul Tarihi
8 Ağustos 2022
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2022 Cilt: 34 Sayı: 2
APA
Çengiz, B., & Daş, R. (2022). Veri Füzyonu Veri Kaynakları, Mimariler, Zorluklar ve Çözüm Yaklaşımları. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 34(2), 899-922. https://izlik.org/JA95XG76DG
AMA
1.Çengiz B, Daş R. Veri Füzyonu Veri Kaynakları, Mimariler, Zorluklar ve Çözüm Yaklaşımları. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2022;34(2):899-922. https://izlik.org/JA95XG76DG
Chicago
Çengiz, Berna, ve Resul Daş. 2022. “Veri Füzyonu Veri Kaynakları, Mimariler, Zorluklar ve Çözüm Yaklaşımları”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 34 (2): 899-922. https://izlik.org/JA95XG76DG.
EndNote
Çengiz B, Daş R (01 Eylül 2022) Veri Füzyonu Veri Kaynakları, Mimariler, Zorluklar ve Çözüm Yaklaşımları. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 34 2 899–922.
IEEE
[1]B. Çengiz ve R. Daş, “Veri Füzyonu Veri Kaynakları, Mimariler, Zorluklar ve Çözüm Yaklaşımları”, Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 34, sy 2, ss. 899–922, Eyl. 2022, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA95XG76DG
ISNAD
Çengiz, Berna - Daş, Resul. “Veri Füzyonu Veri Kaynakları, Mimariler, Zorluklar ve Çözüm Yaklaşımları”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 34/2 (01 Eylül 2022): 899-922. https://izlik.org/JA95XG76DG.
JAMA
1.Çengiz B, Daş R. Veri Füzyonu Veri Kaynakları, Mimariler, Zorluklar ve Çözüm Yaklaşımları. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2022;34:899–922.
MLA
Çengiz, Berna, ve Resul Daş. “Veri Füzyonu Veri Kaynakları, Mimariler, Zorluklar ve Çözüm Yaklaşımları”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 34, sy 2, Eylül 2022, ss. 899-22, https://izlik.org/JA95XG76DG.
Vancouver
1.Berna Çengiz, Resul Daş. Veri Füzyonu Veri Kaynakları, Mimariler, Zorluklar ve Çözüm Yaklaşımları. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi [Internet]. 01 Eylül 2022;34(2):899-922. Erişim adresi: https://izlik.org/JA95XG76DG