Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
612102		SDN integration for internet of things using WSN and RFID / Yazar:MOHAMMED HUSSEIN AL-HUBAISHI Danışman: PROF. DR. CELAL ÇEKEN ; DOÇ. DR. SEÇKİN ARI Yer Bilgisi: Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2019 99 s.
Nesnelerin İnterneti (Nİ) ev otomasyonundan akıllı fabrikalara, enerji yönetim sistemlerine, hassas tarımdan akıllı şehir sistemlerine vb. kadar hayatımızın her alanına dokunmaya başladı. Kablosuz Algılayıcı Ağlar (KAA) çeşitli Nİ uygulamalarında önemli bir rol oynamaktadır. KAA tasarımları için en önemli sorunlardan biri, ağ yönetiminin oldukça zor olmasıdır. Yazılım Tanımlı Ağlar (YTA), daha esnek ve dinamik olarak yeniden yapılandırılabilir bir ağ yapıları vaat eden yeni bir yaklaşımdır. KAA'ı tasarlarken, ağdaki her cihazın sınırlı pil kapasitesi olduğundan, enerji sorunu da göz önünde bulundurulması gereken önemli sorunlardan biridir. Bu çalışma, YTA özellikli KAA'ın alınan sinyal gücü ve cihazların kalan enerjisi dikkate alınarak daha akıllı yönlendirme kararları vermesini sağlayan yeni bir yönlendirme keşif algoritması önermektedir. Yeni mimari, kaynak ve hedef arasındaki en iyi yolu belirlerken bulanık tabanlı bir Dijkstra algoritmasını kullanır. Çalışma ayrıca, dikey alanında KAA ve radyo frekanslı tanımlama (RFID) teknolojileri içeren Nİ uygulamaları için yeni bir gerçek zamanlı veri analitiği mimarisi de içermektedir. Önerilen platform yatay alanda Apache Kafka, Apache Spark ve MongoDB gibi yüksek düzeyde ölçeklenebilir ve yüksek performanslı veri analizi araçlarına sahiptir. Benzetim sonuçları, önerilen yönlendirme keşif mekanizmasının YTA tabanlı KAA için etkili kümelenme yönlendirmesi sağlayabildiğini ve ağdaki düğümlerin enerji tüketimini azaltarak ağ ömrünü uzatabileceğini göstermektedir. Sonuçlar ayrıca önerilen Nİ veri analitiği sisteminin verileri gerçek zamanlı olarak başarılı bir şekilde işleyebildiğini ve konuşlandırılan ölçeklendirilebilir teknolojiler sayesinde büyük miktardaki verileri kolayca ele alabildiğini göstermektedir.
Internet of Things (IoT) has started to touch every aspect of our lives, from home automation, smart factories, energy management systems, precision agriculture to smart city systems, etc. Wireless Sensor Networks (WSN) play an important role in various IoT applications. One of the challenging problems for any WSN design is the lack of flexibility in network management. Software-Defined Networking (SDN) is a new approach that promises a more flexible and dynamically reconfigurable network structures. When designing WSN, the energy problem must also be considered since each device in the network has limited battery capacity. This study proposes a new routing discovery algorithm which allows the SDN-enabled WSN to make smarter routing decisions considering the received signal strength and remaining energy of the devices. The new architecture employs a fuzzy-based Dijkstra's algorithm when deciding the best path between the source and the destination. The study also introduces a new real-time data analytics architecture for IoT applications, consisting of a WSN and radio frequency identification (RFID) technology in the vertical domain. The platform proposed also has highly scalable and high-performance data analytics tools such as Apache Kafka, Apache Spark and MongoDB, in the horizontal domain. Simulation results show that the proposed routing discovery mechanism can provide effective clustering routing for SDN-based WSN and can prolong the network lifetime by reducing the energy consumption of the nodes in the network. The results also show that the proposed IoT data analytics system can process data in real-time, successfully, and is capable of handling large amounts of data easily, owing to the scalable technologies deployed.