Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, Yönetim Bilişim Sistemleri, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Ahmet SUSAR
Danışman: Nursel Akçam
Özet:
Sürücülerin yorgunluk, stres, uyku durumları ve benzeri fizyolojik durumlarının izlenmesi,
yol güvenliğinin sağlanmasında önemli bir role sahiptir. Bu tez çalışmada fizyolojik
sinyaller ile sürücü durumu tespitini sağlamak için hem çevrim dışı, hem de çevrim içi sistem
önerilmektedir. Fizyolojik sinyaller, elektrodermal aktivite (EDA) ve kalp hızı
sinyallerinden oluşur. Önerilen çevrim dışı sistemde, hazırlanan deney ortamlarında 12
katılımcıdan, 20 oturumda alınan fizyolojik sinyaller ile veri kümesi oluşturulmuştur. Daha
sonra veri kümesi makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılarak çevrim dışı sürücü
durumu tespiti sağlanmıştır. Veri kümesinin tamamının kullanıldığı çok katılımcıya ait
veriler ile elde edilen sınıflandırma doğruluğu %80,1 olmuştur. Bunun yanında 5 farklı
oturumda tek bir katılımcıdan alınan veriler ile elde edilen sınıflandırma doğruluğu %90
olarak bulunmuştur. Önerilen çevrim içi sistem ise nesnelerin interneti (Internet of Things -
IoT) teknolojilerine dayanmaktadır. Çevrim içi sürücü durum tespiti ile sürücülerin
fizyolojik sinyalleri gerçek zamanlı olarak uzaktan izlenebilir ve gerektiğinde çeşitli uyarılar
oluşturulabilir. Bu tez çalışmasında önerilen yöntem çevrim dışı ve çevrim içi sistem ile
sürücülerin olumsuz fizyolojik durumları tespit edilebilmektedir. Bu sayede yol güvenliğine
katkıda bulunulur. Ayrıca bu tezde son yıllarda popüler hale gelen IoT kavramı ve uygulama
alanları incelenmiştir.