Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
286252		Rule-based in-network processing for event-driven applications in wireless sensor networks / Olay güdümlü uygulamalar için kablosuz duyarga ağlarında kural tabanlı ağ içi veri işleme Yazar:ÖZGÜR ŞANLI Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU ; PROF. DR. ADNAN YAZICI Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Bulanık sistemler = Fuzzy systems ; Kablosuz ağlar = Wireless networks ; Kurala dayalı sistemler = Rule-based systems ; Olay belirleme = Event detection	Onaylandı Doktora İngilizce 2011 145 s.
Kablosuz duyarga ağları, uygulamaların gereksinimlerine göre geliştirilmiş ağ ve bilgi işleme mimarilerine ihtiyaç duyan, uygulama bağımlı ağlardır. Kablosuz duyarga ağlarıyla ilgili olarak karşılaşılan en önemli sorun, pillerle çalışan duyarga cihazlarının sahip olduğu kısıtlı enerji ve bilgi işleme kaynaklarıdır. Her ne kadar verileri merkezi bir noktada işlemek en sağlıklı sonuçları üretmeyi sağlayacak olsa da, bu yöntemle ham duyarga verilerinin ağ üzerinde sürekli transfer edilmesi gerektiğinden, enerjinin verimli bir şekilde kullanıldığı bir çözüm değildir. Enerji kullanımı bakımından en pahalı işlemler ağ üzerinden veri transferi işlemleri olduğundan, gerçek yaşamda uygulanabilecek kablosuz duyarga ağı uygulamalarının geliştirilebilmesi için verilerin dağıtık bir yapıda işlenmesi bir zorunluluktur. Bu, ağda transfer edilen toplam paket sayısının ve duyarga cihazları tarafından harcanan toplam enerjinin azaltılması noktasında fayda sağlamakla kalmayıp, daha ölçeklenebilir ve hata toleransı daha fazla olan ağ mimarilerinin oluşturulması noktasında da yardımcı olacaktır. Kablosuz duyarga ağları ile ilgili bir diğer önemli sorun, duyarga verilerinin kusurlu olması ve kesin olmaması ihtimalinin yüksek olmasıdır. Kesinlik, yedeklilik ya da sofistike cihazların kullanımı gibi pahalı yöntemleri gerekli kılar. Bu nedenle, enerjinin korunması için kesin hesaplama yöntemlerinin yerine yaklaşık hesaplama yöntemlerinin kullanılması gerekebilir. Bu tezde, ham haldeki duyarga verilerinden çok daha üst seviye bilgiyle ilgilenen olay tabanlı reaktif uygulamalar için bilgi işlemeyi, ağdaki uygun duyarga cihazlarına dağıtan iki yöntem sunulmaktadır. Duyarga verilerinin kaçınılmaz olarak sahip olduğu kesin olmama durumunu ele almak amacıyla da, bu yöntemleri baz alan bulanık kural tabanlı bir sistem önerilmektedir.
Wireless sensor networks are application-specific networks that necessitate the development of specific network and information processing architectures that can meet the requirements of the applications involved. The most important challenge related to wireless sensor networks is the limited energy and computational resources of the battery powered sensor nodes. Although the central processing of information produces the most accurate results, it is not an energy-efficient method because it requires a continuous flow of raw sensor readings over the network. As communication operations are the most expensive in terms of energy usage, the distributed processing of information is indispensable for viable deployments of applications in wireless sensor networks. This method not only helps in reducing the total amount of packets transmitted and the total energy consumed by sensor nodes, but also produces scalable and fault-tolerant networks. Another important challenge associated with wireless sensor networks is that the possibility of sensory data being imperfect and imprecise is high. The requirement of precision necessitates employing expensive mechanisms such as redundancy or use of sophisticated equipments. Therefore, approximate computing may need to be used instead of precise computing to conserve energy. This thesis presents two schemes that distribute information processing for event-driven reactive applications, which are interested in higher-level information not in the raw sensory data of individual nodes, to appropriate nodes in sensor networks. Furthermore, based on these schemes, a fuzzy rule-based system is proposed that handles imprecision, inherently present in sensory data.