SOSA/SSN sensör ontoloji çerçevelerini kullanarak laboratuvar ortamlarında semantik tabanlı anomali tespiti

Öz

Günümüz modern dünyasında, laboratuvarlar okullarda, hastanelerde ve birçok kurumda, eğitim hayatının, iş hayatının ve gündelik yaşamın vazgeçilmez parçaları haline gelmiştir. Laboratuvarlar gerek eğitim alanında, gerek sağlık alanında veya gerekse endüstriyel alanda kullanılsın en temel prensip çalışanların ve çevrenin güvenliğinin sağlanması olmalıdır. Güvenlik önlemlerin ise en başında insan sağlığını doğrudan etkileyen ve laboratuvarların doğası gereği ortamda bulunmak zorunda olan fiziksel (sıcaklık, nem), kimyasal (gazlar), biyolojik (bakteriler, virüsler) ortam parametrelerinin sürekli izlenmesi, takibinin yapılması ve kontrol altında tutulması gelmektedir. Laboratuvar ortamlarında bu parametrelerin kontrol altında tutulması birçok yerde ya hiç yapılmamaktadır ya da hala klasik ve konvansiyonel yöntemler ile yapılmaktadır. Bu çalışmada laboratuvar ortam parametrelerinin devamlı izlenmesi amacı ile klasik yöntemlerin dezavantajlarını ortadan kaldırmak için sensör tabanlı bir sistem kurulmuştur. Önerilen sensör tabanlı sistem semantik web teknolojileri ile anlamsal olarak zenginleştirilmiştir. Böylelikle önerilen sistemin etkinliği ve sürdürülebilirliği de arttırılmıştır. Özellikle son yıllarda tüm dünyayı etkisi altına alan ve hava yolu ile bulaşan Covid-19 gibi hastalıkların yayılımın azaltmak için iç mekân ortamlarının hava kalitelerinin gözetimi ve iyileştirilmesi şarttır. Önerilen çalışmanın özellikle Covid-19 gibi salgın zamanlarında hastaneler, okullar, toplu taşıma araçları ve yoğun bakım üniteleri gibi kritik öneme sahip alanlarda kullanılma potansiyeli yüksektir. Sonraki çalışmalarda önerilen sisteme yapay zekâ yaklaşımları da eklenerek sisteme ileriye yönelik hava kalitesi tahmin kabiliyeti kazandırılacaktır. Geliştirilen sistem sayesinde kurumlar ve firmalar eylem planlarını daha erken devreye sokarak ortam şartlarının yönetilebilirliği noktasında avantaj sağlayacaklardır.

Anahtar Kelimeler

• Laboratuvar ortam ölçümü
• Anomali tespiti
• Sensör ontolojisi
• Kablosuz algılayıcı ağlar
• Gerçek zamanlı izleme
• İç ortam hava kalitesi
• Laboratuvar güvenliği

Semantic-based anomaly detection in laboratory environments using SOSA/SSN sensor ontology frameworks

Abstract

In today's modern world, laboratories have become indispensable parts of education life, business life and daily life in schools, hospitals and many institutions. Whether laboratories are used in the field of education, health or industry, the most basic principle should be to ensure the safety of employees and the environment. The foremost security measures are monitoring, following and keeping the physical (temperature, humidity), chemical (gases), biological (bacteria, viruses) environmental parameters that directly affect human health and that have to be in the environment due to the nature of the laboratories under control. Keeping these parameters under control in laboratory environments is either not done at all or is still done with classical and conventional methods. In this study, a sensor-based system was established in order to eliminate the disadvantages of classical methods with the aim of continuous monitoring of laboratory environment parameters. The proposed sensor-based system is semantically enriched with semantic web technologies. Thus, the efficiency and sustainability of the proposed system has been increased. To effectively control and prevent the spread of diseases such as Covid19, which has affected the whole world in recent years and is transmitted by air, it is essential to monitor and improve the air quality of indoor environments. The proposed study has a high potential to be used in critically important areas such as hospitals, schools, public transport and intensive care units, especially during epidemic times such as Covid-19. By adding artificial intelligence approaches to the proposed system in future studies, the system will gain the ability to predict air quality for the future. Thanks to the developed system, institutions and companies will be able to put their action plans into action earlier and gain an advantage in terms of the manageability of environmental conditions.

Keywords

• Laboratory environment measurement
• Anomaly detection
• Sensor ontology
• Wireless sensor networks
• Real-time monitoring
• Indoor air quality
• Laboratory safety

References

1. [1] Sağlık Bakanlığı Halk Sağlığı Genel Müdürlüğü Tüketici Güvenliği ve Halk Sağlığı Laboratuvarları Dairesi Başkanlığı. “Laboratuvar Güvenliği El Kitabı”. Ankara, Türkiye, 1114, 2019.
2. [2] Aktar T. Kimyasal Gaz Dolum İşlemlerinde Risklerin Belirlenmesi ve Kimyasal Maruziyet Ölçümünün Yapılması. Uzmanlık Tezi, Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı İş Sağlığı ve Güvenliği Genel Müdürlüğü, Ankara, Türkiye, 2016.
3. [3] Aktaş MS. “Olay tabanlı sistemlerde karmaşık olayların tespiti amaçlı gerçek zamanlı izleme alt yapısı”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 25(2), 199-207, 2019.
4. [4] Kuck G. “Tim Berners-lee’s semantic web”. South African Journal Information Management, 6(1), 1-10, 2004.
5. [5] Berners-lee T, Hendler J, Lassila O. “The semantic web”. Scientific American, 284(5), 35-43, 2001.
6. [6] Avancha S, Patel C, Joshi A. “Ontology-driven adaptive sensor networks”. The First Annual International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems: Networking and Services, Boston, USA, 26 August 2004.
7. [7] Haller A, Janowicz K, Cox SJD, Le Phuoc D, Taylor K, Lefrançois M. “Semantic Sensor Network Ontology”. https://www.w3.org/TR/2017/REC-vocab-ssn20171019/ (20.03.2022).
8. [8] Wang C, Chen Z, Chen N, Wang W. “A hydrological sensor web ontology based on the SSN ontology: A case study for a flood”. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(1), 1-15, 2018.

9. [9] Jin W, Kim DH. “Design and implementation of e-health system based on semantic sensor network using IETF YANG”. Sensors, 18(2), 629-654, 2018.
10. [10] Adeleke JA, Moodley D, Rens G, Adewumi AO. “Integrating statistical machine learning in a semantic sensor web for proactive monitoring and control”. Sensors, 17(4), 1-23, 2017.
11. [11] Bermudez-Edo M, Elsaleh T, Barnaghi P, Taylor K. “IoTlite: a lightweight semantic model for the internet of things and its use with dynamic semantics”. Personal and Ubiquitous Computing, 21(3), 475-487, 2017.
12. [12] Semiconductor Nordic. “nRF24L01+ Single Chip 2.4GHz Transceiver Product Specification v1.0”. https://www.mouser.com/datasheet/2/297/nRF24L01_ Product_Specification_v2_0-9199.pdf (11.04.2022).
13. [13] Baxter R, Hastings N, Law A, Glass EJ. “Arduino uno R3”. Animal Genetics, 39(5), 561-563, 2008.
14. [14] Guangzhou Aosong Electronic Company Limited. “DigitalOutput Relative Humidity and Temperature Sensör/Module DHT22 Datasheet”. https://cdnshop.adafruit.com/datasheets/DHT22.pdf (11.04.2022).
15. [15] Advanced Manufacturing Services Electronics Limited. “CCS811 Ultra-Low Power Digital Gas Sensör for Monitoring Indoor Air Quality”. https://cdn.sparkfun.com/assets/learn_tutorials/1/4/3/ CCS811_Datasheet-DS000459.pdf (11.04.2022).
16. [16] Nova Fitness Company Limited. “Laser Particulate Matter 2.5 and Particulate Matter 10 Air Quality Sensör Specification”. https://cdnreichelt.de/documents/datenblatt/X200/SDS011- DATASHEET.pdf (11.04.2022).
17. [17] Henan Hanwei Electronics Company Limited. “MQ-7 Semiconductor Sensör For Carbon Monoxide”. https://www.pololu.com/file/0J313/MQ7.pdf (11.04.2022).
18. [18] Sunrom Electronics Technology. “Light Dependent Resistor Specification (LDR)/ Sensör Datasheet”. https://www.sunrom.com/download/3190-LDR.pdf (11.04.2022).
19. [19] Aktaş Ö, Milli M, Lakestani S, Milli M. “Knowledge management system for semantic sensor data”. IEEE 2020 28th Signal Processing and Communications Applications Conference, Gaziantep, Turkey, 5-7 October 2020.
20. [20] Aktaş Ö, Milli M, Lakestani S, Milli M. “Modelling sensor ontology with the SOSA/SSN frameworks: a case study for laboratory parameters”. Turkish Journal of Electrical Engineering And Computer Sciences, 28(5), 2566-2585, 2020.
21. [21] BAIBU. “Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi”. http://www.ibu.edu.tr/tr (11.04.2022).
22. [22] SITARC. “Bolu Abant İzzet Üniversitesi Bilimsel Teknolojik Uygulama ve Araştırma Merkezi”. http://www.ibu.edu.tr/tr (11.04.2022).
23. [23] Apache. “Apache Jena Fuseki”. https://jena.apache.org/ (27.02.2022).
24. [24] Bizer C, Schultz A. “The Berlin SPARQL benchmark”. International Journal on Semantic Web and Information Systems, 5(2), 1-24, 2009.
25. [25] Pérez J, Arenas M, Gutierrez C. “Semantics and complexity of SPARQL”. ACM Transactions on Database Systems, 34(3), 1-45, 2009.
26. [26] Haller A, Janowicz K, Cox SJD, Lefrançois M, Taylor K, Le Phuoc D, Lieberman J, Garcia-Castro R, Atkinson R, Stadler C. “The modular SSN ontology: A joint W3C and OGC standard specifying the semantics of sensors, observations, sampling, and actuation”. Semantic Web, 10(1), 9-32, 2018.
27. [27] Musen MA, Protégé Team. “The protégé project”. AI Matters, 1(4), 4-12, 2015.
28. [28] Salamah U, Sakti SP, Soetedjo H, Naba A. “Non-contact technique for CO2 gas monitoring using thermal imaging camera”. International Conference Science Physics and Education, Mataram City, Indonesia, 10-11 September 2021.
29. [29] Hussan KPS, Moidu HH, Thayyil MS, Jinitha TV, Antony A, Govindaraj G. “Physisorption mechanism in a novel ionogel membrane based CO2 gas sensor”. Journal of Materials Science: Materials in Electronics, 32(20), 25164-25174, 2021.
30. [30] Rahman H, Abdillah AA, Apriana A, Handaya D, Assagaf I. “Indoor CO2 level-based occupancy estimation at lowscale occupant using statistical learning method”. 4th International Conference of Computer and Informatics Engineering, Yogyakarta, Indonesia, 14-15 September 2021.
31. [31] Zahangeer AM, Armin E, Haque MM, Halsey J, Qayum MA. “Air pollutants and their possible health effects at different locations in Dhaka City”. Journal of Current Chemical and Pharmaceutical Sciences, 8(1), 1-19, 2018.
32. [32] Başakın EE, Ekmekcioğlu Ö, Özger M. “Makine öğrenmesi yöntemleri ile kuraklık analizi”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 25(8), 985-991, 2019.
33. [33] Erdoğan ŞZ, Geren, MÖ. “Regional temperature and humidity monitoring via mobile sensor nodes”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24(2), 344-349, 2018.