Astronomik gözlem kalitesi tahminine yönelik karar destek sistemi geliştirilmesi ve uygulanması
Development and implementation of decision support system for astronomical observation quality estimation
Yazar: ÖMER ÇAĞRI YAVUZ
Danışman: PROF. DR. ERSİN KARAMAN ; PROF. DR. CAHİT YEŞİLYAPRAK
Atatürk Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Astronomi ve Uzay Bilimleri = Astronomy and Space Sciences ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Astronomik gözlem = Astronomical observation ; Karar ağacı = Decision tree ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Naive Bayes sınıflandırıcısı = Naive Bayes classifier

Özet:
2012 itibarıyla Kalkınma Bakanlığı tarafından kabul edilen Doğu Anadolu Gözlemevi Projesi bünyesinde çalışmaları devam eden Türkiye'nin en büyük çaplı teleskobunun kurulumunun yakın zamanda tamamlanarak uluslararası araştırmacıların kullanımına sunulması ile hem görsel ve hem de kırmızı ötesi bölgede gözlemler yapılabilecektir. Bahsedilen astronomik gözlem türleri çeşitli parametrelere bağlı olarak değişiklik göstermektedir. Bu gözlemler, bütün gökcisimlerini (yıldızlar, gezegenler, uydular, galaksiler, vd.) incelemek için hem farklı amaçlarda hem de farklı aygıtlarla yapılabilmektedir. Geçmişe dayalı gözlem verilerinden ileriye dönük gözlem türünün tahmin edilmesi, etkin ve verimli bir gözlem süreci gerçekleştirilebilmesi açısından önem arz etmektedir. Ayrıca gözlem türüne ek olarak teleskop kullanımı için başvuru yapan araştırmacıların projelerinin gözlem zamanı, gözlem süresi, kullanılan alet çeşitliliği gibi parametrelere bağlı olarak değerlendirilmesi, önceliklendirilmesi de teleskobun etkin ve verimli kullanımı açısından önemli görülmektedir.  Bu bağlamda keşfedici ardışık desen çerçevesinde tasarlanan bu çalışmada öncelikle oluşturulan sistem için ihtiyaç duyulan nitel veriler uzman görüşü doğrultusunda belirlenmiştir. Sonrasında uzman görüşü doğrultusunda oluşturulan veri seti ile astronomik gözlem türünün tahmin edilmesi amaçlanarak Naive Bayes, K En Yakın Komşu, Karar Ağacı ve Rastgele Orman algoritmaları kullanılarak tahmin aracı geliştirilmiştir. İki sınıflı ve dört sınıflı veriler üzerinden gerçekleştirilen uygulamalarda benzer çalışmalara göre yüksek performans elde edilmiştir. Sonraki adımda tahmin edilen gözlem türlerinin entegrasyonuyla proje değerlendirme ve önceliklendirme sürecine yönelik karar destek sistemi geliştirilmiştir. Web ortamında hizmet veren sistem, tüm gözlemevlerinin kullanılabileceği bir sistem olmakla beraber Türkiye'nin en büyük temel bilim projelerinden biri olan Doğu Anadolu Gözlemevi (DAG) projesinin tamamlanması ile birlikte kurulumu tamamlanacak olan teleskobun bilim dünyasına daha etkili ve verimli bir şekilde hizmet vermesi açısından önemlidir.

Abstract:
Observations can be made both visually and in the infrared region, with the installation of Turkey's largest telescope, which continues to work within the scope of the Eastern Anatolia Observatory Project, which was accepted by the Ministry of Development in 2012, and is made available to international researchers. The types of astronomical observations mentioned vary depending on various parameters. These observations may be made both for different purposes and with different devices to examine all celestial bodies (stars, planets, satellites, galaxies, etc.). Estimating the type of prospective observation from historical observation data is significant in terms of realizing an effective and efficient observation process. In addition to the type of observation, the evaluation and prioritization of the projects of researchers who use telescopes based on parameters such as observation time and the variety of instruments used are thought to be important in terms of effective and efficient telescope use. In this context, the qualitative data required for the system developed in this study, which was constructed using the exploratory sequential design framework, were determined based on expert opinion. Afterward, an estimation tool was developed using Naive Bayes, K Nearest Neighbor, Decision Tree, and Random Forest algorithms to estimate the astronomical observation type with the data set created in line with the expert opinion. Higher performance was attained in applications done on two-class and four-class data when compared to similar investigations. In the next step, a decision support system was developed for the project evaluation and prioritization process by integrating the predicted observation types. The system, which serves in the web environment, can be used by all observatories. This system is significant in terms of providing a more effective and efficient service to the scientific world of the telescope, of which installation will be completed with the completion of the Eastern Anatolia Observatory (DAG), one of Turkey's largest basic science projects.