Tez özetleri Astronomi ve Uzay Bilimleri Anabilim Dalı

Dynamic Pricing For Revenue Management Of Products Which

Have Seasonal Demand In Retailing

Dynamic pricing and revenue management concepts have gained significant importance based on growing appreciation in retailing in recent years. Dynamic pricing problem is described as a retailer’s activity to determine the dynamic prices of a seasonal good in a fixed selling period in order to maximize the revenues while the initial inventory decreases. The change in the customer demand structure is the basic reason for the price shift of a business selling seasonal goods. Such kind of a business should change the price of its seasonal goods in order to maximize its expected revenue. By the way, it is required that the business should analyze the change in the customer demand structure in order to decide how much to shift the prices of seasonal goods. Within this scope, in this thesis, a new methodology which can be efficiently used in the retailing sector have been suggested.

Within the framework of the suggested methodology, for different goods, support vector machine depending on statistical learning with small number of data and poisson regression have been compared in terms of prediction accuracy using mean squared error and tracking signal. According to the result of the comparisons, since the demand functions which have belonged to the better forecasting models have suggested higher revenues, these functions have been used to obtain the price based revenue functions. After this, in the case of no capacity constraints, taking the derivative of these previously obtained price based revenue functions or alternatively using non-constraint nonlinear programming, optimal sales prices have been computed which have maximized the relevant revenue functions. On the other hand, in the case of capacity constraints, the price based revenue functions have been rearranged according to the demand. This arrangement has been made using the relation between price and demand. Then, these rearranged revenue functions have been used as the objective function of the nonlinear programming model and capacity constraints have been added. So, optimal dynamic sales prices which have maximized revenue have been found out. By the way, for the case if the suggested optimal prices may not meet the expected sales, it has been shown how to shift the initial optimal price policy according to the actual sales.
With the above specifications, this thesis brings together and uses techniques of forecasting, statistics, machine learning and operations research for the first time in the literature in the context of dynamic pricing of seasonal goods. As a result, different study areas in industrial engineering have been merged and contributions have been made how to implement dynamic pricing for the retailers selling seasonal goods in Turkey.
In the common sections topic, dynamic pricing and its emergence have been discussed. Then, a wide literature survey has been made and a new methodology which was mentioned above has been suggested to close the gap in the literature. In the third section, the suggested methodology has been implemented in detail. In the fourth section, findings and the results of analysis have been reported and in the last section, experiences and contribitions have been explained.
December 2013, 117 pages

Keywords: Dynamic pricing, revenue management, optimization

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI

  

DURUKAN ODABAŞI Şafak

Tez Adı : Kablosuz Mesh Ağlar ve Kablosuz Mesh Ağ Uygulamaları

Danışman : Prof.Dr. A. Halim ZAİM

Anabilim Dalı : Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı

Programı : -

Mezuniyet Yılı : 2013

Tez Savunma Jürisi :Prof.Dr. A. Halim ZAİM

Prof.Dr. Sabri ARIK

Prof.Dr. Selim AKYOKUŞ

Prof.Dr. Ahmet SERTBAŞ

Prof.Dr. İlhami YAVUZ

Kablosuz Mesh Ağlar ve Kablosuz Mesh Ağ Uygulamaları
Günümüzde internet günlük hayatımızın bir parçası haline gelmiştir. Bankacılık işlemlerinden, çevrimiçi eğlenceye kadar birçok alanda giderek büyüyen bir kullanıcı kitlesine sahiptir. Gelecekte internet erişimi hücresel telefonlarda sıklıkla kullandığımız servisler gibi kablosuz olursa, bu durum kullanıcılar açısından oldukça verimli olacaktır. Fakat bunu sağlayabilmek için yeni bir ağ tasarlanması ya da mevcut bir ağın geliştirilmesi aynı zamanda altyapıda birçok değişiklik yapılmasını da beraberinde gerektirmektedir. Mesh ağ yapısı bu noktada devreye girmekte ve yeni bir altyapı için daha az ihtiyaçla daha gelişmiş bir internet erişimi vaat etmektedir.
Mesh ağların en büyük avantajı altyapı olmaksızın çalışabilmeleridir. Mesh ağlar, 4G dediğimiz gelecek nesil ağlar içerisinde bu özellikleriyle yenilenmiş bir teknoloji olmaktan çok, ek bir erişim teknolojisi olarak yerini alacaktır.
Kablosuz mesh ağlarının düşük maliyet, kolay ağ bakımı, sağlamlık, güvenilir servis alanı gibi birçok avantajı vardır. Bu da birçok şirketin bu teknolojinin potansiyelinin farkına varmasına ve kablosuz mesh ağ ürünlerini piyasaya sürmeye başlamasına neden olmuştur. Bu avantajlara ve özelliklere rağmen kablosuz mesh ağlarının araştırılmaya ve geliştirilmeye ihtiyacı vardır. Mevcut protokollerin yeniden yapılandırılması ya da genişletilmesi gerekmektedir. Optimal bir yönlendirme ve kanal tahsis algoritmasının tasarımı bu noktada bir zorunluluk halini almaktadır. Birçok algoritma kablolu ve kablosuz ağlardan kablosuz mesh ağlar için uyarlanmışsa da, bireysel karakteristiklerinden tam olarak faydalanılamamaktadır.
Bu kavramlara uygun olarak son yıllarda özellikle çoklu kanal, çoklu radyo kablosuz mesh ağlar ve bu ağlarda kanal tahsisi ile yönlendirme konuları üzerine birçok çalışma yapılmaya başlanmıştır. Çok kanallı yapının getirmiş olduğu daha fazla veri kapasitesi olanağı ile kablosuz mesh ağlar giderek daha popüler bir teknoloji olmaya başlamıştır.
Bu tez çalışmasında genel olarak kablosuz mesh ağlar, kullanılan yönlendirme algoritmaları incelenmiş, çok kanllı yapının ortaya koyduğu avantajlar ve kanal atama sırasında kullanılan algoritmalar açıklanmıştır. Yönlü antenlerin kullanımı esasına dayalı çok kanallı bir yapıyı destekleyen DMesh mimarisi üzerinde odaklanılarak, kanal atama prosedürü incelenmiş ve önerilen yeni yöntem bu protokole dayanarak tasarlanmıştır.
Bu tez çalışmasının ilk bölümünde kablosuz mesh ağların genel mimarisi, avantajları ve dezavantajları üzerinde durulmuştur.
Çalışmanın ikinci bölümünde literatürde kullanılan yönlendirme metrikleri ve algoritmalarından bahsedilmiştir.
Tez çalışmasının üçüncü bölümünde ise çoklu kanal çoklu radyo yapısına sahip kablosuz mesh ağlar, bu ağlarda kullanılan kanal atama şemalarından bahsedilmiştir. Özellikle DMesh mimarisi üzerinde durulmuştur.
Çalışmanın dördüncü bölümünde DMesh mimarisinde kullanılan C-DCA kanal atama protokolünün iyileştirilebilmesi için ortaya konulan iDMesh mimarisinden bahsedilmiş, yeni yöntemde izlenecek olan kanal atama prosedürü açıklanmıştır.
Tez çalışmasının beşinci bölümünde bu iki mimariyi ağ performansları açısından değerlendirebilmek için simülasyon ortamında değişen metriklere göre ölçümler yapılmıştır.

Tez çalışmasının son bölümünde ise yapılan ölçümler ışığında çalışmayla ilgili sonuç değerlendirmelerine yer verilmiştir.

  

 

 

 

Wireless Mesh Networks and Implementations Of Wireless Mesh Networks
Today, internet becomes a part of our daily life. It has a growing user and usage population from banking applications to online media fun fields. In the future, if internet access become wireless likes our phone services, it will be a practical and efficient situation for users. But this situation needs some new necesaarities like designing a new network or developing a current network with the changes in the substructure. While trying to find a solution to these problems, mesh networks step in here and they commit a more developed internet with less necessarities for a new substructure.
The most important advantage of mesh networks is their capabiliy for working without a substructure. Mesh network will become an additional access technology instead of being a renewed technology in the next generation networks which are called 4G.
Wireless mesh networks have many advantages like small cost, easy maintenance, robustness, secure service. So, this causes various firms realize this technology potential and started to produce and release new wireless network productions. In spite of these advantages and properties, wireless mesh networks need to be researched and developed. It is necessary to configure curent protocols again or to expand them. The design of an optimal routing and channel assignment algorithm becomes an obligatory at this point. Although many algorithms were adopted for wired and wireless networks like wireless mesh networks, they do not give efficiency because of their individual characters.
Appropriate to these concepts, in recent years, there are many studies done about mesh networks especially multichannel multiradio wireless mesh networks and routing and channel assignment in these networks. Wireless mesh networks become a more popular technology day by day because of the higher data capacity possibility that multi channel structure presents. In this thesis study, wireless mesh networks and routing algorithms are investigated; the advantages of multichannel structure and algorithms that are used during the channel assignment are explained. By focusing the DMesh architecture that supports directional antenna-based multi-channel structure, channel assignment procedure is analysed and the proposed new method is designed based on this protocol.
In the first section of this thesis study, it is emphasised on general architecture advantages and disadvantages of wireless mesh networks.
In the second section, it is mentioned about routing metrics and algorithms in the literature.
In the third section of thesis, wireless mesh networks with multichannel multiradio and the channel assignment in these networks are explained. Especially, DMesh architecture is analysed in the details.
In the fourth section, it is mentioned about iDMesh architecture wich s produced for improving and enchancing the C-DCA channel assignment protocol used in DMesh architecture.
In the fifth section of thesis study, some measurements according to the changable metrics are done in simulation environment for evaluating both if these architectures according to network performances.
In the last section of the thesis study, the results and conclusions about the study that are done in the consideration of the measurements are presented.


GÜMÜŞ Ergün
Tez Adı : Makina Öğrenme Yöntemleriyle Genom Dizilim Verilerinin Analizi

Danışman : Prof. Dr. Ahmet SERTBAŞ

Anabilim Dalı : Bilgisayar Mühendisliği

Programı : -

Mezuniyet Yılı : 2013

Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Ahmet SERTBAŞ

Prof. Dr. A. Halim ZAİM

Prof. Dr. Nizamettin AYDIN

Prof. Dr. Ahmet GÜL

Doç. Dr. Olcay KURŞUN

Makina Öğrenme Yöntemleriyle Genom Dizilim Verilerinin Analizi
Geçtiğimiz yüzyılda biyoloji ve genetik alanında yaşanan ilerlemeler “Biyoinformatik” isimli yeni bir disiplinin oluşumuna ve insanoğlunun dünyadaki canlı çeşitliliğini, hastalıklara neden olan etmenleri ve çözümlerini daha iyi anlamasına yol açmıştır. Canlının yapı taşı olan genomu her yönüyle anlamayı hedefleyen genom araştırmalarının şüphesizki bu ilerlemede payı büyüktür. Bununla beraber her yeni dizileme sisteminde, genom dizileme maliyetlerinin düşmesiyle beraber genom araştırmalarının önemli bir çalışma alanı olan “kişiye özgü ilaç tasarımı” daha fazla uygulanabilir hale gelmiştir. Bu bağlamda makine öğrenme ve istatistiki analiz yöntemlerine bağlı genom analizi de önemli bir rol kazanmıştır.
Bu çalışma kapsamında, gen tedavisi araştırmalarında gen transferi amacıyla kullanılan ve HIV (İnsan Bağışıklık Yetmezliği Virüsü)’den türetilmiş lentivirüs vektörlerinin insan genomunda yerleşmeyi tercih ettiği bölgelerde gözlemlenen simetrik/palindromik davranışı yakalayan bir örüntü tarama aracı geliştirilmiştir. Örüntü tarama aracının, oluşturulan farklı test kümeleri üzerinde, çeşitli dizilim özellikleri ve değişken parametrelerle (pencere genişliği ve pencereler arası boşluk gibi) kullanılması sonucu probleme en uygun parametreler belirlenmiştir. Sonuçların anlamlılığı z-test ve Man-Whitney-Wilcoxon sıralama toplamı testi gibi istatistiki testlerle sınanmıştır.
Çalışmanın ikinci kısmında, söz konusu örüntü tarama aracında kullanılan Kanonik Bağıntı Analizi yöntemi, vaka ve kontrol gruplarındaki farklı “Bağlantı Eşitsizliği”ne sahip bölgelerin tespiti için kullanılmış ve böylece Behçet hastalığına neden olan aday mutasyonların genomdaki dağılımı incelenmiştir. Sonuçlar, söz konusu yöntemin hastalığa neden olan ve birbiriyle ilişkili mutasyonların tespiti için de kullanılabileceğini ortaya koymuştur.
Çalışmanın son aşamasında, milletlerin genetik çeşitlilikleri ve coğrafi dağılımları arasındaki ilişki incelenmiştir. Buna göre “İnsan Genomu Çeşitliliği Projesi” (Human Genome Diversity Project) kapsamında oluşturulmuş bir veri kümesinden faydalanılmış ve Temel Bileşen Analizi yöntemi yardımıyla insanların genetik çeşitliliğinin coğrafi çeşitlilikleri ile bağıntılı olduğu gösterilmiştir. Bunun yanı sıra, bu bağıntıyı ifade etme konusunda daha az sayıda tekli nükleotit çeşitliliğinin de yeterli olabildiği görülmüştür.
  

 

 

 

Analysis of Genome Sequence Data Using Machine Learning Methods
Over the past century, the progress in biology and genetics fields has helped the birth of a new discipline called “Bioinformatics” and a better understanding of species variety, causes of diseases and along with their cures. Without a doubt, genome-wide studies which aim to understand genome with all of its aspects, have a major role in this progress. Nevermore, due to reduced sequencing costs by each sequencing system, “personalized medicine”, which is a core study field of genomic research, has become much more applicable. In this context, machine learning and genome analysis based on statistical methods have gained an important role.
Lentivectors derived from various types of viruses are used for gene transfer in gene therapy studies. In this study, a pattern search tool of which aim is to find symmetric/palindromic behavior observed in the integration regions of HIV (Human Immunodeficiency Virus) derived lentivirus vectors, has been developed. By using the pattern search tool on different test sets with different sequence features and parameters (like window width and gap between windows), optimal parameters specific to the problem have been determined. Significance of the results have been tested using statistical tests like z-test and Mann-Whitney-Wilcoxon ranksum test.
In second part of the study, Canonical Correlation Analysis method on which the developed pattern search tool depended, has been used to detect genomic regions with different “Linkage Equilibrium” values in case/control groups. By this way, distribution of candidate mutations causing to Behcet’s disease has been analyzed. Results proved that this methodology can be used to detect disease related and cross-correlated mutations.
In last part of the study, the relation between the genetic diversities and geographical locations of races has been studied. For this reason, the dataset which had been composed in context of Human Genome Diversity Project has been utilized and with the help of Principal Component Analysis method, a correlation (called as geo-genomic correlation) between the pairwise genetic distance and geographical distance of races has been found. Nevertheless, it is shown that much less number of Single Nucleotide Polymorphisms (SNP) are required to establish such correlation than using all SNPs.

  

WAHEED Sajjad

Tez Adı : Yetenek Yönetimi Ve Kariyer Planlama Sistemi Tasarımı

Danışman : Prof. Dr. Ahmet SERTBAŞ

Anabilim Dalı : Bilgisayar Mühendisliği

Programı : -

Mezuniyet Yılı : 2013

Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Ahmet ŞERTBAŞ

Prof. Dr. Selim AKYOKUŞ

Doç. Dr. Halil ZAİM

Prof. Dr. Sıbkat KAÇTIOĞLU

Yrd. Doç. Dr. M Ali AYDIN

Yetenek Yönetimi Ve Kariyer Planlama Sistemi Tasarımı
   Yetenek Yönetimi ve Kariyer Planlama yeni ortaya çıkan ve insan kaynakları yönetimi (İKY) alanında iddialı bir disiplindir. Bu yeni yaklaşım bir kuruluş ya da şirketin çalışanlarının performans ve yeterliliklerini ölçmektedir. Performans ve yeterliliğe dayalı daha gelişmiş bir istatistiki sınıflandırma, “Yıldız sınıfı” içeren çalışanlardan iyi bir yetenek havuzu oluşturulmasına yol açar. Yıldız sınıfı dışındaki çalışanlar arasında Gelecek Liderleri, Omurgalar ve Buzdağları şeklinde üç kategori daha vardır. Hangi kategoride bulunduklarını belirlemek için çalışanlar bu sistemde bir yetenek testine tabi tutulurlar.
Bu çalışmaya göre, tüm çalışanların kendilerini geliştirme ve yetenek testi almalarından sonra kariyer planlama sürecinden geçirilerek oluşturulan yetenek havuzuna girme imkanları vardır. Çalışanların sınıflandırılması üç ayrı istatistiki sınıflandırma yöntemiyle yapılır. Bu sınıflandırmaların sonuçları çeşitli sinir ağı metodlarıyla ve karar ağacı algoritmaları ile test edilir. Böylece, sınıflandırma için en iyi sonuc elde edilebilmektedir.Bu çalışmadan önce, performans ve yeterlilik ölçümleri kullanılarak yetenekleri belirlemek adına tam olarak hiçbir çalışma yapılmamıştır. Önceki çalışmaların çoğunda ya performans ve yeterlilik birbirlerinin yerine kullanılmış ya da tek bir ölçüt halinde her ikisi de birlikte kullanılmıştır. Bu çalışmada, temel kriter aracılığıyla performans ve yeterlilik ölçümlerinin birbirinden ayırt edilmesi hedeflenmiştir. Bu yaklaşım ekte gösterilmiştir. İkinci bölümde, yetenek yönetimine ilişkin daha önceki yapılan çalışmalar tarihi gelişim süreci içinde verilmiştir. Önceki çalışmalarda kullanılan metodlar yetenek havuzu aracılığıyla çalışanları kategorize etmekten ziyade, temel olarak yetenekleri sınıflandırmaya odaklanmışlardır. Üçüncü bölümde yetenek yönetim sisteminde kullanılan yapay sinir ağı yaklaşımı ve sınıflandırma yöntemleri üzerinde durulmuştur. Bu kapsamda perceptron, çok katmanlı algılayıcı, ileri besleme ve geri yayılım, radyal tabanlı fonksiyon, yapay sinir ağları sınıflandırma ve regresyon agacı, davranış ölçmekte kullanılan Likert ölçeği gibi yöntemler ayrıntılı olarak incelenmiştir.
Dördüncü bölümde, geliştirilen yetenek yönetim ve kariyer planlama sistemi iki ayrı veri kümesi üzerinde uygulanarak sonuçlar elde edilmiştir. Bu sistem kullanılarak çalışanların yetenek havuzu oluşturulmuştur ve çalışanlar kategorize edilmişlerdir. Buna ilaveten sistemin hataları ve çalışanların yetenek eksiklikleri de analiz edilmiştir.
Yetenek yönetimi ve kariyer planlama birbiriyle yakından ilişkilidir. Sinir ağlarının gelişmiş teknikleri uygulanarak yüksek doğruluklu sonuçlar elde edilmiştir. Bu nedenle güçlü bir yetenek yönetimi ve kariyer planlama modeli yüksek bir doğrulukta daha güçlü iş takımı kurmak için önerilmektedir.

 

 

 

 
Talent Management And Career Planning System Design

Talent Management and Career Planning are emerging and a challenging field of discipline in the human resources management (HRM). This new approach measures the performance and competence of an organization or a company’s employees. Improved performance and competency-based statistical classification leads to the creation of a talent pool that contains the best employees as “Star”. Rest of the employees are grouped three other categoreis: Rising Star, Backbones and Icebergs. This system is able to categorize the employees in different groups on the basis of their talents.
According to this study, the ability of all employees to improve themselves and the talent pool is created through a process of career planning after the receipt of test facilities are entering. Employees are being using classified in three different statistical classification method. These results are tested using various neural network classification methods and decision tree algorithms. Thus the best classification results can be found.

Before this study, no study was done to measure talent using the performance and qualification. In most of the previous studies, performance and qualification were used interchangeably as a single criteria or both are used for similar meaning. In this study, the primary criterion to distinguish between measures aimed through the performance and qualification. This approach is shown in the appendix. In the second chapter, previous studies related to talent management were discussed. Those methods used in previous studies did not categorize employees through the talent pool, rather than primarily focused on classification capabilities. In the third chapter, artificial neural network approach to talent management and classification methods used in this system are discussed. In this context, neural networks such as perceptron, the multilayer perceptron, feed forward and back propagation, radial basis function; classification and regression tree, the Likert scale, and error measurement processes were discussed in details. In the fourth chapter, the system of talent management and career planning was applied on three separate data sets and the results were obtained. This system created the talent pool of employees and categorized the employees. In addition, the system also analyzed error of the system and the defficiencies of the employees.

Talent management and career planning are closely related to each other. Advanced techniques of neural networks could be applied and very good results were found. It is therefore strongly proposed that the proposed talent management and career planning model should be used for workforce planning with higher accuracy.

  

AKBULUT Akhan

Tez Adı : Kablosuz Algılayıcı Ağların Bulut Hesaplaması Kullanılarak

İnternete Genişletilmesi

Danışman : Prof.Dr. A.Halim ZAİM

Anabilim Dalı : Bilgisayar Mühendisliği

Programı : -

Mezuniyet Yılı : 2013

Tez Savunma Jürisi : Prof.Dr. A.Halim ZAİM

Prof. Dr. Ahmet SERTBAŞ

Prof. Dr. Gökhan UZGÖREN

Prof. Dr. Murat TAYLI

Yrd. Doç. Dr. Oğuzhan ÖZTAŞ

Kablosuz Algılayıcı Ağların Bulut Hesaplaması Kullanılarak

İnternete Genişletilmesi
Kablosuz Algılayıcı Ağlar (KAA) uzun yıllar boyunca araştırmalara konu olmuş bir mimaridir. KAA sistemleri, yeni çıkan ve çekici çözümleriyle; ulaşım, iş, sağlık, askeri, endüstriyel otomasyon, çevresel görüntüleme gibi geniş bir yelpazede kullanılmaktadır. Gözlemlenmek istenen bölge üzerine konuşlandırılmış, ortam karakteristiklerini ölçümleme kabiliyetine sahip, kablosuz iletişim yapabilen çok sayıda duyarga düğümünden oluşmakta olan bu ağların; duyarga düğümlerinin birim maliyetleri azdır ve düşük kurulum maliyetleri bulunmaktadır. Öte yandan; güç kaynağının sınırlı olması, hesaplama gücünün çok az oluşu ve üst seviye (IP) ağ protokolünden yoksun olmaları en temel yapısal kısıtlamalarıdır.
Günümüzde geleneksel KAA verilerin daha geniş alanlara taşınabilmesi, üzerinde çalışılmakta olan önemli bir araştırma konusudur. Duyarga düğümlerin kullanmakta olduğu IEEE 802.15.4 iletişim protokolünün IP ile farklı olmasından, akademik ve sektörsel çalışmalar iki yöne odaklanmaktadır. Birinci yaklaşım KAA iletişimi için, düşük tüketimli bir IP hizmeti geliştirilmesidir; 6LoWPAN isminde tanımlanmış olan uluslararası proje bu konu dâhilindeki araştırmalarını sürdürmektedir. Diğer yaklaşım ise; türdeş olmayan ağlar arasında iletişime imkân veren bir geçit yapısının sunulmasıdır. Araştırmamın ilk kısmında, KAA ölçümlerinin internet üzerinden erişilmesine olanak sağlayacak bir Yayınla/Katıl altyapısı geliştirilmiştir. Yayınla/Katıl modelinde mesajlaşma yapan sistemler, veri-merkezli iletişimin en bilindik örneklerindendir. Ölçeklenebilir oluşu ve dinamik uygulama topolojisine imkân verebilmesi sebebiyle KAA'lara uygulanabilirler. Temel Yayınla/Katıl modelinde bulunan üç ana öğe olan yayınlayıcı, katılımcı ve bildirim servisinin gerçeklenmesi için beş farklı yazılım geliştirilmiştir. Bu beş yazılım; üç farklı çalışma ortamında, iki farklı programlama dili kullanılarak farklı davranış biçimlerini gerçeklemesi için geliştirilmiştir. Önerilen sistemin temel amacı, duyarga düğümlerin ürettiği ölçüm değerlerini, merkez düğüm üzerinden katılımcıların çeşitli platformlardan erişebileceği bulut ortamına aktarılarak daha etkin kullanılmasını sağlamaktır.
Bulut bilişim, kuruluşlara herhangi bir altyapı yatırımı yapmadan servis kapasitelerini etkili ve hızlı bir şekilde arttırmalarını sağlamaktadır. Bulut bilişim, kullanıcıların ihtiyaç duyduğu yazılım, donanım, depolama ve hesaplama hizmetleri gibi temel ihtiyaçlarını veri merkezleri üzerinden sunan mimaridir. Üretilen ölçüm verilerinin saklanmasında ve katılımcılara sunulmasında, son on yılda yükselmekte olan bu teknoloji tercih edilmiştir.
Geleneksel KAA sistemleri, gerçek dünyadan veri toplamak için tasarlanmıştır, fakat verileri toplayan organizasyonun artık o veriye ihtiyaç duymaması durumunda, o veriye ne yapılacağı veya ne şekilde saklanacağının yanıtı bulunmamaktadır. Çok sıklıkla yapılan ortam karakteristiklerine ait ölçümlerin, ilişkisel veritabanları üzerinde depolanması kullanım zorlukları doğurmaktadır. Toplanan verinin büyük ölçekte oluşu sebebiyle, belirli periyotlarda veritabanlarından geçmiş veriler temizlenir. Bu durum geçmişe dönük raporların alınmasını veya ileriye dönük kestirim hesaplarının tutarsız olmasına sebep olmaktadır. Geliştirilen sistem ile tüm ölçüm verisi Microsoft SQL Azure bulut veritabanı üzerinde kapasite sorunu olmadan depolanabilmektedir.
Bulut bilişimin sunduğu sınırsız hesaplama ve depolama yetisi sayesinde, geleneksel KAA'daki bazı sorunların çözümü mümkün olabilmektedir. Araştırmanın ikinci kısmı, ölçüm verilerinin bulut ortamı üzerinde nasıl etkin kullanılacağı üzerinedir. Bu kapsamda üç temel problemin çözümü üzerinde çalışmalar gerçeklenmiştir. Bunlar; KAA'lardaki düğüm dağıtımının iyileştirilmesi, hatalı ölçüm yapan sensör düğümlerin tespit edilmesi ve ölçüm yapılamayan bölgeler için tahmini ölçüm değerinin hesaplanmasıdır.
Plansız yapılan düğüm dağıtımlarından oluşan kapsama alanı boşluklarının tespit edilmesi ve giderilmesi için bulut ortamında, bir servis geliştirilmiştir. Bu servis genetik algoritma kullanarak, optimum değişiklik ile dağıtımın iyileştirilmesini sağlamaktadır.
KAA'ların ürettiği ölçüm değerlerinin doğruluğu, servis kalitesinin belirlenmesindeki en önemli ölçütlerden biridir. Fiziksel hasar veya yazılımsal sebeplerden hatalı ölçüm yapmaya başlayan düğümlerin tespit edilerek, üretmekte oldukları hatalı verilerin katılımcılara aktarılması engellenmelidir. Bulut ortamı üzerinde geliştirilmiş olan ikinci servis; aykırı gözlem teşhisidir. Dinamik Bayes sınıflandırma yöntemi kullanılarak hatalı ölçüm yapan düğümler tespiti gerçekleştirilmiş ve üretilen hatalı verinin sisteme dahil olması engellenmiştir.
Geliştirilen model, KAA sistemleri ve bulut mimarisi arasında bir bütünleşme çatısı önermektedir. Önerilen entegrasyon çatısının görevi, KAA sisteminden üretilen olayların daha yaygın kitlelere sunulmak üzere bulut ortamına aktarılmasıdır. Bu sayede bulut bilişimin sunduğu imkanlar ile bahsi geçen servisler gerçeklenebilmektedir.