Değiştirilebilir konum süresine sahip takip cihazlarında kümeleme parametrelerinin tahmini ve anormallik tespiti
Prediction of clustering parameters and detection of anomalies on tracking devices by using location data at interchangeable time intervals
Yazar: MUSTAFA TOLGA DATLICA
Danışman: DOÇ. DR. ERMAN ÇAKIT
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu çalışmada, öncelikle takip cihazı ile konum ve zaman verileri toplanmış olup, takip edilen nesnelerin konum davranışlarındaki anormallikleri tespit etmek amaçlanmıştır. Elde edilen veriler üzerinde ST-DBSCAN (Spatial-Temporal Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) yoğunluk bazlı kümeleme algoritması uygulanarak takip edilen nesneye ait, hangi zaman aralıklarında nerede olduğuna dair haftalık örüntüler tespit edilmiştir. ST-DBSCAN algoritmasının girdi parametreleri, takip cihazından gelen verinin sıklığı ve toplam veri paketi sayısına göre değişiklik göstermektedir. Bu kapsamda ST-DBSCAN algoritmasında kullanılan parametreler ile veri gönderme sıklığı ve veri paketi sayısı, takip edilen nesnenin davranışlarına göre etiketlenmiştir. Etiketlenen bu veriler üzerinde doğrusal regresyon ve yapay sinir ağları yöntemleri karşılaştırılmış, kümeleme parametrelerinin tahminini yapabilecek bir model önerilmiştir. Haftalık örüntüler, takip edilen nesneye ait bilgiler kullanılarak geliştirilen yöntemler ile tespit edilmiş ve bu örüntüler takip edilen nesneye ait normal davranışlar olarak kabul edilmiştir. Anlık konumu elde edilen veri örüntüye aykırı ise anormallik olarak tanımlanmıştır. Böylece normal davranışı bilinen nesnenin, normal davranış desenine uymayan davranışları karşılaştırılarak anormallik tespitini yapabilecek bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem farklı gruplar için (çocuk, yaşlı, hasta vb.) erken uyarı sistemi olarak kullanılabilir.

Abstract:
In this study, it was aimed to detect anomalies in the location behavior of objects followed by a tracking device. ST-DBSCAN (Spatial-Temporal Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) density-based clustering algorithm was applied on the data obtained, and weekly patterns were determined for the subject to be located at which time intervals. The input parameters of the ST-DBSCAN algorithm vary according to the frequency of the data from the tracker and the total number of data packets. In this context, the parameters used in the St-DBSCAN algorithm, as well as the frequency of sending data and the number of data packets, are labeled according to the behavior of the object being followed. On these tagged data, linear regression and artificial neural networks methods were compared and a model was proposed that could predict clustering parameters. Weekly patterns were determined by methods developed using information about the object being followed, and these patterns were considered to be normal behaviors of the object being tracked. The instantaneous position is defined as an anomaly if the data obtained is contrary to the pattern. Thus, a method has been proposed to detect anomalies by comparing the behavior of the object known to be normal behavior that does not fit the normal behavior pattern. The proposed method can be used as an early warning system for different groups (children, elder people, sick people, etc.).