Makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak akıllı telefon verileri ile güvenlik personelinin aktivite tespiti
Activity recognition for security personel using machine learning models with smartphone data
Yazar: SERDAR ASARKAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ÜNSAL
Sivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; İletişim Bilimleri = Communication Sciences
Dizin: Aktivite analizi = Activity analysis ; Akıllı telefonlar = Smartphones ; Güvenlik = Security ; Güvenlik görevlisi = Security personnel ; Güvenlik güçleri = Safety forces ; Güvenlik teşkilatı = Security establishment ; Güvenlik önlemleri = Safety measures ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods

Özet:
Ülkemizde güvenlik personelleri arazi, açık veya kapalı ortamlar gibi zorlu şartlarda görev yapmaktadırlar.  Görev sırasında personelin güvenliğinin sağlanması en önemli esaslardan biridir. Bu kapsamda personelin görev sırasında farkı teknolojilerle izlenmesi söz konusudur. Bu çalışmada güvenlik personelinin görev sırasında aktivitelerinin izlenmesine olanak sağlayacak yardımcı teknolojiler incelenmiştir. Bunun için akıllı telefonlarda bulunan sensör verileri ile makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak aktivite tespiti olanakları araştırılmıştır. Araştırmada 19-48 yaş arası, akıllı telefon taşıyan 30 katılımcıdan elde edilen sensör verileri kullanılmıştır. Her katılımcıdan yürüme, tırmanma, inme, oturma, bekleme, uzanma olmak üzere 6 farklı aktivite elde edilmiştir. Veriler makine öğrenmesinde kullanılan, Destek Vektör Makinesi (SVM), Rastgele Orman (RF), En Yakın Komşuluk (KNN), Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) algoritmaları ile oluşturulan modellerde kullanılmıştır. Elde edilen sınıflandırma sonuçları hassaslık, özgüllük, doğruluk gibi metriklerle birlikte tablolar halinde verilmiştir. Veri tutarlılığını izleme açısından Alıcı Çalışma Karakteristiği Eğrisi (ROC Curve) her model için çizilmiştir. Sınıflandırma sonuçlarındaki farklılıkları incelemek amacıyla veri seti sırasıyla %90, %80, %70 eğitim ve %10, %20, %30 test verisi olmak üzere bölünerek modellerde değerlendirilmiştir. Eğitim ve test verileri için sonuçlar hata matrisleriyle ve tablolar halinde gösterilmiştir.

Abstract:
In our country, security personnel work in difficult conditions such as terrain, open or closed environments. Ensuring the safety of personnel while on duty is one of the most important principles. In this context, it is possible to monitor the personnel with different technologies while on duty. In this study, assistive technologies that will enable the monitoring of the activities of security personnel during the task are examined. For this, the possibilities of activity recognition were investigated by using sensor data on smart phones and machine learning methods. In the research, sensor data obtained from 30 participants aged between 19-48 and carrying a smart phone were used. 6 different activities were obtained from each participant: walking, climbing, descending, sitting, waiting, reaching. The data were used in models created with Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Nearest Neighborhood (KNN), Multilayer Perceptron (MLP) algorithms used in machine learning. Obtained classification results are given in tables together with metrics such as sensitivity, specificity and accuracy. The Receiver Operating Characteristic Curve (ROC Curve) was plotted for each model to monitor data consistency. In order to examine the differences in the classification results, the data set was divided into 90%, 80%, 70% training and 10%, 20%, 30% test data, respectively, and evaluated in the models. The results for the training and test data are shown with confusion matrices and in tabular form.