Hava trafiği yönetimi için ADS-B sistemi uçuşverilerinin veri madenciliği yöntemleriyledeğerlendirilmesi
ADS-B system for air traffic managementevaluation with efficiency methods
Yazar: MUHAMMET ÇELİK
Danışman: PROF. DR. ENGİN AVCI
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Sürekli değişen ve gelişen dünyamızda çok fazla miktarda bulunan verinin değerlendirilip bilgiye
dönüştürülmesi uzun işlem ve süreç gerektirmektedir. Değişen, gelişen pazar koşulları ve yenilenen
teknolojiler sayesinde verinin bir araya getirilmesi ve depolanması biçimi çok farklı boyutlar kazanmıştır.
Şirketler sayısal ortamda yığın şeklinde duran verileri işlemek, geleceğe yönelik analizler ve tahminler
yapmak için kullanmayı istemektedirler. Bilgiye dönüştürülmeyen veri, şirketler için pek değerli değildir. Bu
yüzden verinin anlamlı bilgiye dönüştürülmesi sürecinde veri madenciliği ve makine öğrenmesi metotları
devreye girmektedir. Veri madenciliği verilere anlam ve değer kazandırmak amacıyla çeşitli
işlemler/yöntemler/metotlar uygular ve bilgiye dönüşümünü sağlar. Dönüştürülen veriler satış, pazarlama,
sigorta, bankacılık ve bilgisayar bilimleri alanlarında geleceği tahmin etmeye yönelik işlemlerde kullanılır.
Bu tez kapsamında veri madenciliğinde kullanılan ücretsiz yazılım aracı olan WEKA ve ORANGE
programı ile, bir ADS-B uçuş veri setleri üzerinden sınıflandırma ve kümeleme işlemleri yapılacaktır.
Artan hava yolu taşımacılığının, sürekli olarak artan uçuşlar göz önüne alındığında bu sistemlerinin
güvenliği ve uçtan uca izlenmesi daha karmaşık bir hale gelmiştir. Bu sorunlara yeni bir çözüm üreten ve
klasik karaya konuşlu radarların zaafiyetlerini ortadan kaldıran yeni nesil hava trafiği yönetimi (nextgen)
olan ADS-B sistemi ayrıntılı bir biçimde incelenecektir. Yapılacak inceleme ile birlikte uçuş verilerinin veri
madenciliği yöntemleri kullanılarak barındırmış olduğu değerli bilgiler ortaya çıkarılacaktır. Bu sayede veri
setimiz için sunulmuş olan sınıflandırma ve kümeleme algoritmlarının performans karşılaştırması
yapılacaktır. Ayrıca mevcut kullanımda olan veri madenciliği platformları ücretli / ücretsiz olma durumlarına
göre, algoritma sayılarına, sınıflandırma, kümeleme vs... gibi özellikleri başta olmak üzere bir çok açıdan
karşılaştırılıp incelenecektir.

Abstract:
In our ever-changing and developing world, evaluating a large amount of data and converting it into
information requires a long process and process. Thanks to changing and developing market conditions and
renewed technologies, the way data is gathered and stored has gained very different dimensions. Companies
want to process data in aggregate form in digital environment and use it to make future analysis and forecasts.
Data that is not transformed into information is not very valuable for companies. Therefore, data mining and
machine learning methods come into play in the process of converting data into meaningful information.
Data mining implements various processes / methods / methods in order to give meaning and value to data
and enables its transformation into information. The transformed data are used to predict the future in the
fields of sales, marketing, insurance, banking and computer science.
Within the scope of this thesis, classification and clustering operations will be performed on an ADS-B flight
data sets with the WEKA and ORANGE program, which is a free software tool used in data mining.
The security and end-to-end monitoring of these systems has become more complex, given the increasing
number of airline transport and the ever-increasing flights. The ADS-B system, which is a new generation
air traffic management (nextgen) system that produces a new solution to these problems and eliminates the
weaknesses of conventional land-based radars, will be examined in detail. With the investigation, valuable
information that the flight data contains using data mining methods will be revealed. In this way, the
performance comparison of the classification and clustering algorithms presented for our data set will be
made. In addition, data mining platforms in use will be compared and examined in many aspects, especially
their features such as the number of algorithms, classification, clustering, etc., according to their paid / unpaid
status.