SOSA/SSN sensör ontoloji çerçevelerini kullanarak laboratuvar ortamlarında semantik tabanlı anomali tespiti

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0001-8323-6366en_US
dc.authorid0000-0002-0759-4433en_US
dc.authorid0000-0002-1661-7166en_US
dc.authorid0000-0001-6415-0698en_US
dc.contributor.authorMilli, Musa
dc.contributor.authorMilli, Mehmet
dc.contributor.authorLakestani, Sanaz
dc.contributor.authorAktaş, Özlem
dc.date.accessioned2024-07-25T11:23:53Z
dc.date.available2024-07-25T11:23:53Z
dc.date.issued2023en_US
dc.departmentBAİBÜ, Rektörlük, Bilimsel Endüstriyel ve Teknolojik Uygulama ve Araştırma Merkezien_US
dc.description.abstractGünümüz modern dünyasında, laboratuvarlar okullarda, hastanelerde ve birçok kurumda, eğitim hayatının, iş hayatının ve gündelik yaşamın vazgeçilmez parçaları haline gelmiştir. Laboratuvarlar gerek eğitim alanında, gerek sağlık alanında veya gerekse endüstriyel alanda kullanılsın en temel prensip çalışanların ve çevrenin güvenliğinin sağlanması olmalıdır. Güvenlik önlemlerin ise en başında insan sağlığını doğrudan etkileyen ve laboratuvarların doğası gereği ortamda bulunmak zorunda olan fiziksel (sıcaklık, nem), kimyasal (gazlar), biyolojik (bakteriler, virüsler) ortam parametrelerinin sürekli izlenmesi, takibinin yapılması ve kontrol altında tutulması gelmektedir. Laboratuvar ortamlarında bu parametrelerin kontrol altında tutulması birçok yerde ya hiç yapılmamaktadır ya da hala klasik ve konvansiyonel yöntemler ile yapılmaktadır. Bu çalışmada laboratuvar ortam parametrelerinin devamlı izlenmesi amacı ile klasik yöntemlerin dezavantajlarını ortadan kaldırmak için sensör tabanlı bir sistem kurulmuştur. Önerilen sensör tabanlı sistem semantik web teknolojileri ile anlamsal olarak zenginleştirilmiştir. Böylelikle önerilen sistemin etkinliği ve sürdürülebilirliği de arttırılmıştır. Özellikle son yıllarda tüm dünyayı etkisi altına alan ve hava yolu ile bulaşan Covid-19 gibi hastalıkların yayılımın azaltmak için iç mekân ortamlarının hava kalitelerinin gözetimi ve iyileştirilmesi şarttır. Önerilen çalışmanın özellikle Covid-19 gibi salgın zamanlarında hastaneler, okullar, toplu taşıma araçları ve yoğun bakım üniteleri gibi kritik öneme sahip alanlarda kullanılma potansiyeli yüksektir. Sonraki çalışmalarda önerilen sisteme yapay zekâ yaklaşımları da eklenerek sisteme ileriye yönelik hava kalitesi tahmin kabiliyeti kazandırılacaktır. Geliştirilen sistem sayesinde kurumlar ve firmalar eylem planlarını daha erken devreye sokarak ortam şartlarının yönetilebilirliği noktasında avantaj sağlayacaklardır.en_US
dc.description.abstractIn today's modern world, laboratories have become indispensable parts of education life, business life and daily life in schools, hospitals and many institutions. Whether laboratories are used in the field of education, health or industry, the most basic principle should be to ensure the safety of employees and the environment. The foremost security measures are monitoring, following and keeping the physical (temperature, humidity), chemical (gases), biological (bacteria, viruses) environmental parameters that directly affect human health and that have to be in the environment due to the nature of the laboratories under control. Keeping these parameters under control in laboratory environments is either not done at all or is still done with classical and conventional methods. In this study, a sensor-based system was established in order to eliminate the disadvantages of classical methods with the aim of continuous monitoring of laboratory environment parameters. The proposed sensor-based system is semantically enriched with semantic web technologies. Thus, the efficiency and sustainability of the proposed system has been increased. To effectively control and prevent the spread of diseases such as Covid19, which has affected the whole world in recent years and is transmitted by air, it is essential to monitor and improve the air quality of indoor environments. The proposed study has a high potential to be used in critically important areas such as hospitals, schools, public transport and intensive care units, especially during epidemic times such as Covid-19. By adding artificial intelligence approaches to the proposed system in future studies, the system will gain the ability to predict air quality for the future. Thanks to the developed system, institutions and companies will be able to put their action plans into action earlier and gain an advantage in terms of the manageability of environmental conditions.en_US
dc.identifier.citationMilli, M., Milli, M., Lakestani, S., & Aktaş, Ö. (2023). Semantic-based anomaly detection in laboratory environments using SOSA/SSN sensor ontology frameworks. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 29(4), 357-369.en_US
dc.identifier.doi10.5505/pajes.2022.95595
dc.identifier.endpage369en_US
dc.identifier.issn1300-7009
dc.identifier.issn2147-5881
dc.identifier.issue4en_US
dc.identifier.startpage357en_US
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.5505/pajes.2022.95595
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12491/12276
dc.identifier.volume29en_US
dc.identifier.wosWOS:001050703000006en_US
dc.identifier.wosqualityQ4en_US
dc.indekslendigikaynakWeb of Scienceen_US
dc.institutionauthorLakestani, Sanaz
dc.language.isotren_US
dc.publisherPamukkale Universityen_US
dc.relation.ispartofPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectLaboratuvar Ortam Ölçümüen_US
dc.subjectAnomali Tespitien_US
dc.subjectSensör Ontolojisien_US
dc.subjectLaboratory Environment Measurementen_US
dc.subjectAnomaly Detectionen_US
dc.subjectSensor Ontologyen_US
dc.titleSOSA/SSN sensör ontoloji çerçevelerini kullanarak laboratuvar ortamlarında semantik tabanlı anomali tespitien_US
dc.title.alternativeSemantic-based anomaly detection in laboratory environments using sensor frameworksen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
musa-milli.pdf
Boyut:
1001.66 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin/Full Text
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Bilimsel Endüstriyel ve Teknolojik Uygulama ve Araştırma Merkezi