Yapay zeka destekli DSL arıza tespiti
Artificial intelligence supported DSL fault detection
Yazar: ERDEM BULUT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ BİNGÖL
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüz koşullarında kaliteli ve kesintisiz internet hizmeti rekabetçi piyasa koşullarında büyük önem arz etmektedir. Müşteri deneyimini iyileştirmek, sunulan hizmeti en veremli şekilde kullanıcılara aktarabilmek internet alt yapı hizmet sağlayıcıların büyük çaba sarf ettiği bir konudur. Her ne kadar yeni bir alt yapı da olsa, müşteri sorumluluğunda olan bina iç tesisatı, binaya giden alt yapıdaki aktarma noktalarında öngörülemeyen, müşteri sorumluluğunda olduğu için müdahale edilemeyen, dış etkenler sonucu zaman içerisinde deformasyona uğrayan devre tamamlayıcı noktalardaki sorunlar internet hizmet sağlayıcının sunduğu hizmet kalitesini direk olarak etkilemektedir. Bu sorunlar fiziki kontrollerde dahi görülüp tespit edilemeyebilir. Bu tezde hat kalitesini direk etkileyen fiziki sorunların tespiti amaçlanmaktadır.
Hizmet sağlanan DSL portu üzerinden müşteriye ait toplanan data seti tespitin yapılmasında kullanılmaktadır. Tabi bu dataların hangi formasyonlarının hangi arızaya işaret ettiği Türk Telekom Mükemmeliyet Merkezindeki 1 aylık testler sonucu belirlenmiştir. Arıza senaryoları fiziki olarak gerçekleştirilmiş ve datalar toplanarak etiketlemeler sağlanmıştır.
Elde edilen data seti ile eğitilen yapay zeka modeli 8 hata kodu için sonuçlar üretmiştir. Bu üretilen sonuçlar üzerinden saha da ilgili lokasyonlar ziyaret edilerek, sonuçların doğruluğu teyit edilmiştir. Başarılı tespitler sonucu geliştirilen yapı bir uygulama olarak Türk Telekom bünyesinde hata tespitleri için kullanılmaya başlamıştır.

Abstract:
In today's conditions, providing high-quality and uninterrupted internet service holds significant importance in competitive market conditions. Improving customer experience and efficiently delivering the offered service to users are subjects that internet infrastructure service providers exert significant effort into. Even though it's a new infrastructure, issues with building internal installations, which fall under the customer's responsibility, and unforeseeable problems at the transition points in the infrastructure leading to the building, which cannot be intervened upon due to being the customer's responsibility and can be subject to deformation over time due to external factors, directly impact the service quality provided by the internet service provider. These problems might not even be visible or detectable through physical checks.
This thesis aims to directly identify physical problems that affect line quality. The dataset collected from the DSL port through which the service is provided to the customer is used in the detection process. Naturally, the correlations between these data and the specific faults they indicate have been determined through one month of testing at the Türk Telekom Excellence Center. Fault scenarios were physically simulated, and data was collected and labeled. 
The artificial intelligence model trained with the acquired dataset has produced results for 8 error codes. Field visits to relevant locations have been conducted based on these generated results to confirm their accuracy. As a result of successful detections, the developed system has started to be used as an application for error detection within Türk Telekom.