Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
752637		Nesnelerin internetinde servis kalitesinin iyileştirilmesi / Improving quality of service in internet of things Yazar:METEHAN GÜZEL Danışman: PROF. DR. SUAT ÖZDEMİR Yer Bilgisi: Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Bilgisayar ağları = Computer networks ; Kalite = Quality ; Nesnelerin interneti = Internet of things ; Servisler = Services	Onaylandı Doktora Türkçe 2022 170 s.
Nesnelerin İnterneti (Internet of Things / IoT) kavramı, her türlü elektronik cihazın internete bağlanarak yüksek çeşitlilikteki uygulamaları insan hayatına kazandırdığı bir geleceği öngörür. IoT'de sağlanan hizmetler ve uygulamalar IoT'nin en temel bileşenlerinden biri olan Servis Odaklı Mimari (Service Oriented Architecture / SOA) uyarınca servisler olarak özetlenir ve IoT servisi isimlendirmesi ile sunulur. IoT ağı kullanan kullanıcılara sunulan IoT servislerinin sağlaması gereken kalite standartlarına servis kalitesi (Quality of Service) ismi verilir. IoT'de servislerin QoS kısıtları altında sağlanması oldukça önemlidir. Bu tez kapsamında IoT'de sağlanan QoS seviyelerinin iyileştirilmesi problemine odaklanılmıştır. Öncelikle, IoT'de QoS sağlanması problemine dair bir kaynak taraması yapılmıştır. Belirtilen problemin çözümüne dair önerilen IoT mimarileri, yapıları ve protokolleri özetlenmiş, IoT ağın farklı katmanlarına yönelik QoS faktörleri tanımlanmış ve elde edilen tarama sonuçları özgün bir derleme makalesi olarak yayınlanmıştır. Ardından, IoT ağın nesne, ağ ve uygulama katmanlarında QoS iyileştirilmesine dair çalışmalar yapılmıştır. Yapılan ilk çalışma IoT ağın en alt katmanı olan nesne katmanında veri bütünlüğünün sağlanmasına yöneliktir. Nesne katmanında meydana gelebilecek veri kayıplarının önüne geçmek adına, uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi ve derin öğrenme temelli özgün eksik veri öngörü modelleri önerilmiştir. Önerilen modeller gerçek bir IoT veri seti üzerinde test edilmiştir. Gözlendiği üzere önerilen modeller eksik verileri etkin bir şekilde doldurabilmektedir. Ağ katmanına dair yapılan çalışmada, ağ gecikmesini düşürmek adına sis hesaplama ve yazılım tanımlı ağlar teknolojilerini temel alan bir yaklaşım önerilmiştir. Gerçek bir test senaryosunda simüle edilen yöntemin öncelikli veri akışlarında ağ gecikmesini düşürdüğü gözlemlenmiştir. Uygulama katmanına yönelik yapılan çalışma kapsamında basit IoT servislerinin birleştirilip karmaşık uygulamaların elde edildiği servis birleştirme süreçlerinde QoS, enerji etkinliği ve IoT servisleri arasında adil iş yükü dağıtımının sağlanmasına odaklanılmıştır. Belirtilen hedefler altında servislerin birleştirilmesi amacıyla NSGA-II algoritması temelli özgün bir optimizasyon modeli önerilmiştir.
Internet of Thing (IoT) concept envisions a future where all electronic devices are connected via the internet to bring a wide variety of applications to human life. In accordance with the Service Oriented Architecture, functionalities provided by IoT are encapsulated as services and named as IoT services. Quality of Service (QoS) is one of the crucial components of IoT. QoS indicates the quality requirements demanded by the users of IoT networks and IoT services must meet the QoS requirements. In this thesis, the problem of improving QoS in IoT is studied. Firstly, the existing studies about QoS and IoT are reviewed. QoS aware frameworks, architectures and protocols are summarized, layer specific QoS metrics are identified and the findings are published as a survey paper. Then, separate researches focusing in perceptron, network and application layers of the IoT. The first research, which aims to improve QoS of perceptron layer of IoT, regards to improve data completeness. To overcome missing data problem, novel missing data estimation models based on Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) and Deep Learning (DL) are developed and presented. The proposed models are evaluated using a real-world IoT dataset. The evaluation results indicate that the proposed models can estimate missing sensor readings in high accuracy. The second research focuses in the network layer of IoT and aims to minimize network latency. To decrease network latency, a novel approach based on Fog Computing (FC) and Software Defined Networking (SDN) is proposed. In the proposed approach FC is used to decrease overall network latency. SDN on the other hand, is used to prioritize time-critical network packages. The last study mentoned in this thesis focuses in the application layer of IoT. Service composition (SC) is the process of composing complex IoT application using basic IoT services. In the last study, the problem of providing QoS in SC process, is investigated. An energy-aware approach that can ensure fair load distribution between IoT services under QoS constraints is proposed. The SC problem is formulated as a multi-objective optimization problem and solved with a novel model that uses Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II).