Telekomünikasyon sistemlerinde kullanılan transport sistemlerde arıza kök neden analizi için yapay zeka algoritmaları
Artificial intelligence applications for foult root cause analysis in transport systems used in telecommunication systems
Yazar: İBRAHİM FATİH MERCİMEK
Danışman: PROF. DR. KEMAL POLAT
Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında, telekomünikasyon sistemlerinde kullanılan transport sistemlerde arıza kök neden analizi için yapay zekâ uygulamaları anlatılmıştır. Elde edilen verilerde beş farklı sınıflandırma metodu ile analizler yapılmıştır. Çalışmalarda genetik algoritma (Genetic Algorithm) (GA) ve yapay azlık örnekleme tekniği (Synthetic Minority Oversampling Technique (Syntetic Minority Oversempling Technique) (SMOTE) modelleri de kullanılmıştır. Çalışma içerisinde; telekomünikasyon sistemlerinin transport katmanını oluşturan fiber optik kablo, transmisyon sistemlerinden yoğun dalga boyu bölmeli çoklayıcı (Dense Wavelength Division Multiplexing) (DWDM) sistemleri ve İnternet Protokolü Çok Protokollü Etiket Anahtarlama (Internet Protocol Multi-Protocol Label Switching) (IP-MPLS) katmanına ait cihazlardan alınan veriler birbirleri ile ilişkilendirilerek oluşturulan bir veri havuzuna ait analizler bulunmaktadır. Normal şartlarda birbirlerinden bağımsız veri toplama ve yönetim sistemleri olan bu katmanlarda envanter eşleştirmesi yapılması ve ardından domain uzmanlığı kullanılarak ilgili parametrelerin seçilmesi metodu ile veri havuzu içerisinden önemli görülen özellikler seçilmiş ve bu veriler üzerinden çalışmalar yapılmıştır. Veri havuzunun çıktısı olarak; telekomünikasyon sistemlerinde önemli bir problem olan ve müşteri servislerinin performans hatasına ya da çok yakın aralıklar ile kesilmesine neden olan "MPLS Flap", "Kısa Süreli Kesinti", "Uzun Süreli Kesinti" şeklinde 3 temel konu ele alınmıştır. Özellikle farklı ihtisas alanlarına ait ilişkinin sağlanması ve müşteriye yakın katmandaki hataların daha derin katmanlardaki veriler ile eşleştirilerek, hata kök nedeninin tespit edilmesi konusu, telekomünikasyon sistemlerinde müşteriye verilen servis hizmetinin kalitesini olumlu yönde etkilemesi nedeniyle oldukça önemli ve faydalı bir çıktı üretmiştir. Çalışmada yapay zekâ sınıflandırma metotları olarak; rastgele ormanlar (Random Forest) (RF), karar ağacı (Decision Tree) (DT), XGBoost (eXtreme Gradient Boosting), Naive Bayes (NB), K en yakın komşular (K-Nearest Neighbors) (KNN) metotları kullanılmıştır. Ortaya çıkan sonuçlar incelendiğinde, rastgele ormanlar (Random Forest) (RF), metodu sonuçlarının en doğru tahminleme yaptığı görülmüştür.

Abstract:
In this thesis study, artificial intelligence applications for root cause analysis in transport systems used in telecommunications are explained. Data obtained from these systems were analyzed using five different classification methods. Genetic Algorithms (GA) and Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) models were also employed in the study. The analysis includes data collected from Fiber Optic Cables, Dense Wavelength Division Multiplexing (DWDM) systems from the transmission layer, and devices from the Internet Protocol Multi-Protocol Label Switching (IP-MPLS) layer, which together form the transport layer of telecommunications systems. Normally, these layers have independent data collection and management systems, but in this study, inventory matching was performed between them, and relevant parameters were selected using domain expertise. The selected features from the data pool were used for further analysis. The output of the data pool focused on three key issues that are significant problems in telecommunications systems, leading to performance errors or frequent service disruptions: "MPLS Flap," "Short-term Outage," and "Long-term Outage". In particular, the issue of establishing the relationship between different domains of expertise and identifying the root cause of the error by matching the errors in the layer close to the customer with the data in the deeper layers has produced a very important and useful output as it positively affects the quality of the service provided to the customer in telecommunication systems. As artificial intelligence classification methods in the study; Random Forest (RF), Decision Tree (DT), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), Naive Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN) methods were used. When the results were examined, it was seen that the results of the Random Forest (RF) method made the most accurate estimation.