Gezinge (trajectory) verilerinin benzerlik analizleri ve kullanım alanları açısından değerlendirilmesi
Evaluation of trajectory data in terms of similarity analysis and usage areas
Yazar: ADEM ULU
Danışman: DOÇ. DR. AHMET SAYAR
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Son yıllarda GPS ve sensörler çok yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bu teknolojilerin günlük hayatımızda yaygın olarak kullanılması ile (özellikle akıllı telefonlar) hareket halindeki nesnelerin takibi ile ilgili çok büyüt boyutlarda veriler toplanmaya başlanmıştır. Bu verilerin analizi zaman ve konumsal olarak bilgiler de taşıdığı için analizlerinde yeni yaklaşımların geliştirilmesine ihtiyaç duyulmuştur.  Bu veriler gezinge (Eng. trajectory) olarak adlandırılmaktadır.
Bu tez çalışması kapsamında, gezinge (trajectory) verilerinin benzerliklerinin nasıl bulunacağı problemine çözüm yaklaşımları incelenmiştir. Bu analizler gezinge verilerinde aykırılık (Eng. anomaly) tespitleri, benzer hareketli nesnelerin kümelenmesi, bu hareketlere bağlı olarak akıllı trafik sistemleri ve benzeri birçok çalışmalarda kullanılmaktadır. Bu çalışmada genel olarak gezinge (trajectory) verilerinin benzerlikleri için en yaygın kullanılan 4 adet algoritma incelenmiştir. Bu algoritmalar: (1) Longest Common Subsequence – (LCSS), (2) Dynamic Time Warping (DTW), (3) Edit Distance with Real Penalty (EDR) ve (4) Symmetrized Segment-Path Distance (SSPD). Çalışma genelinde sentetik gezinge (trajectory) verileri kullanılarak uygulama düzenlenmeye çalışılmıştır.
Benzerlik terimi gezinge verileri için, genelde farkı uygulamalarda farklı anlamlara gelebilmektedir. Bahsi geçen algoritmaların gezinge verilerinin benzerliklerini bulmadaki başarılarını analiz edilmesinden sonra, bu algoritmalardan hangilerinin hangi tür uygulamalarda kullanılabileceğine ya da daha faydalı sonuçlar verebileceğine dair çıkarımlar yapılmaya çalışılmıştır.

Abstract:
In recent years, GPS and sensors have been widely used. With the widespread use of these technologies in our daily lives (especially smart phones), a large scale of data has been collected for tracking objects in motion. Since the analysis of this data also carries time and spatial information, new approaches were needed to be developed in their analyzes. This data is called as Trajectory (Tr. Gezinge).
Within the scope of this thesis, the approaches to the solution of the problem of how to find the similarities of the trajectory data are examined. These analyzes are used in detecting anomaly in navigation data, clustering of similar moving objects, intelligent traffic systems and similar studies related to these movements. In this study, the most commonly used algorithms for the similarity of trajectory data were analyzed. These algorithms are: (1) Longest Common Subsequence - (LCSS), (2) Dynamic Time Warping (DTW), (3) Edit Distance with Real Penalty (EDR) and (4) Symmetrized Segment-Path Distance (SSPD). Throughout the study, it was tried to organize the application by using synthetic trajectory data.
The term similarity for navigation data can often mean different applications in different applications. After analyzing the success of these algorithms in finding similarities of navigation data, it was tried to infer which of these algorithms can be used in which applications or give more useful results.