Değiştirilebilir konum süresine sahip takip cihazlarında kümeleme parametrelerinin tahmini ve anormallik tespiti

• Published in: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi dergisi Vol. 36; no. 1; pp. 373 - 394
• Main Authors: Datlıca,Mustafa Tolga, Çakıt,Erman
• Format: Journal Article
• Language: Turkish
• Published: Gazi Üniversitesi Mühendislik Fakültesi 01.01.2021
• Subjects: Mimarlık ve Tasarım; Mühendislik; Ankara; Türkiye; clustering algorithms; anormallik tespiti; ST-DBSCAN; anomaly detection; İzleme cihazları; makine öğrenmesi; machine learning; kümeleme algoritmaları; Tracking devices
• ISSN: 1300-1884; 1304-4915
• DOI: 10.17341/gazimmfd.668215

Bu çalışmada, takip cihazı kullanılarak konum ve zaman verilerinin toplanması ve takip edilen nesnelerin konum davranışlarındaki anormalliklerin tespit edilmesi amaçlanmıştır. Elde edilen verilere ST-DBSCAN (Spatial-Temporal Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) yoğunluk bazlı kümeleme algoritması uygulanmış ve takip edilen nesneye ait hangi zaman aralıklarında nerede olduğuna dair haftalık örüntüler tespit edilmiştir. ST-DBSCAN algoritmasının girdi parametreleri, takip cihazından gelen verinin sıklığı ve toplam veri paketi sayısına göre değişiklik göstermiştir. Takip edilen nesnenin davranışlarına göre ST-DBSCAN algoritmasındaki parametreler kullanılarak veri gönderme sıklığı ve veri paketi sayısı etiketlenmiştir. Etiketlenen veriler kullanılarak doğrusal regresyon ve yapay sinir ağları yöntemleri karşılaştırılmış ve kümeleme parametrelerinin tahminini yapabilecek bir model önerilmiştir. Haftalık örüntüler, geliştirilen yöntemler ile takip edilen nesneye ait bilgiler kullanılarak belirlenmiş ve bu örüntüler takip edilen nesneye ait normal davranışlar olarak kabul edilmiştir. Anlık konumu elde edilen veri örüntüye aykırı ise anormal olarak tanımlanmıştır. Böylece normal davranışı bilinen nesnenin, normal davranış desenine uymayan davranışları karşılaştırılarak anormallik tespitini yapabilecek bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem farklı gruplar için (çocuk, yaşlı, hasta vb.) erken uyarı sistemi olarak kullanılabilir.