Yazar "Cicioğlu, Murtaza" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 20 / 30
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Ağ Trafiğinin Akış Tabanlı Sınıflandırılmasında Akış Sürelerinin Makine Öğrenimi Algoritmalarına Etkisi(Osman SAĞDIÇ, 2022) Bozkır, Ramazan; Cicioğlu, Murtaza; Toğay, Cengiz; Çalhan, AliGünümüzde ağ trafiği verilerinin kontrol altında olması önemli bir gerekliliktir. Ağ operasyonlarının başarısı, belirlenen hedeflere yönelik ağ trafiği sınıflandırılmasının doğru ve performanslı bir şe kilde gerçekleştirilmesine bağlıdır. Ağ trafiği sınıflandırılmasında sıklıkla istatiksel bir yaklaşım olan akış tabanlı yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmada, farklı akış sürelerinde oluşan ağ akışlarının makine öğrenimi algoritmaları üzerindeki etkileri incelemiştir. AdaBoost, DecisionTree ve RandomForest makine öğrenmesi algoritmalarının ağ trafiği sınıflandırılmasında akış tabanlı yöntem ile farklı akış sürelerinde sınıflandırma performansları analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre makine öğrenmesi algoritmalarının ağ akışı süresinden önemli ölçüde etkilendikleri tespit edilmiştir.Öğe BULUT DESTEKLİ MEDİKAL NESNELERİN İNTERNETİ TABANLI UZAKTAN SAĞLIK İZLEME SİSTEMİ(2021) Çalhan, Ali; Cicioğlu, MurtazaNesnelerin interneti kavramı günümüzde kendinden sıkça söz ettiren bir kavram olmakla birlikte yeni nesil heterojen haberleşme ağları olarak ifade edilmektedir. Özellikle sağlık alanı başta olmak üzere, yerleşim, tarım, taşıma, endüstri vb. alanlarında her geçen gün çözümler üretmekte ve bulut teknolojileriyle birlikte anılmaktadır. Sağlık alanında Medikal Nesnelerin İnterneti olarak isimlendirilen Nesnelerin İnterneti farklı tipte sağlık uygulamaları ve cihazların birbirleri ile haberleşmesini ön plana çıkarmaktadır. Çalışmamızda bir bireyin çeşitli fizyolojik ölçümlerinin kablosuz haberleşme ile merkezi bir düğümde toplanması ve bu düğümün bir ağ geçidine verileri göndermesi şeklinde bir senaryo Riverbed Modeler benzetim programında gerçekleştirilmiştir. Ağ geçidi aldığı verileri anlık olarak buluta aktarması ve ardından bir mobil uygulama sayesinde eşzamanlı olarak sağlık personelinin ekranında görüntülenmesini sağlayacak bir altyapı tasarlanmıştır. Bu sayede gerçek zamanlı bir Medikal Nesnelerin İnterneti uygulaması önerilmektedir. Kalp ritmi, kan basıncı, oksijen miktarı, vücut sıcaklığı ve solunum oranı verileri anlık olarak birey ve sağlık personeli arasında paylaşılmış olup özellikle pandemi süreçlerinde kullanılabilecek bir uzaktan sağlık izleme sistemi kurulmuştur.Öğe Derin öğrenme tabanlı modülasyon tanıma(2023) Leblebici, Merih; Çalhan, Ali; Cicioğlu, MurtazaHaberleşme teknolojilerinde her geçen gün artan sinyal çeşitliliği, bu sinyallerin tanımlanması ve sınıflandırılması gerekliliğini ortaya çıkarmıştır. Beşinci nesil (fifth generation, 5G) ve ötesi kablosuz haberleşme teknolojileri, birçok uygulama için vazgeçilmez iletişim araçları haline gelmiştir. Otomatik modülasyon tanıma (automatic modulation recognition, AMR) tekniği, özellikle yeni nesil nesnelerin interneti, akıllı şehirler, otonom araçlar ve bilişsel radyo gibi birçok uygulama için temel bileşen haline gelmiştir. Bu çalışmada sekiz farklı modülasyon türü kullanılarak bir veri seti oluşturulmuş ve derin öğrenme (deep learning, DL) algoritmalarından olan evrişimli sinir ağları (convolutional neural network, CNN) kullanılarak farklı sinyal-gürültü oranlarında (signal-to-noise ratio, SNR) modülasyon türü sınıflandırılması yapılmıştır. Sonuç olarak SNR değerleri 10 dB, 20 dB ve 30 dB iken CNN ile sınıflandırma işleminde sırasıyla %80,76, %99,89 ve %100 doğruluk sağlanmıştır.Öğe Drone-assisted smart data gathering for pandemic situations(Pergamon-Elsevier Science Ltd, 2022) Çalhan, Ali; Cicioğlu, MurtazaIn this study, a new approach is proposed based on drone-assisted smart data gathering for pandemic situations. Drones can play important roles in highly dynamic and dense disaster areas for the data gathering process. Under these conditions, if big data gathering is necessary, the network traffic can be lightened and balanced with smart techniques. For these reasons, the drones construct the aerial network and scan the frequency bands in their coverage area. Then the collected data on the related drone is processed in terms of importance and priority levels. The drones take on fog computing capabilities for the specific duties. So, the unnecessary data will not be transmitted to the related destinations and the most priority data will be transferred immediately to the related units. The proposed mechanism is developed and examined with various scenarios. The throughput, delay and energy consumption performance metrics are considered for performance evaluation.Öğe Düşük Güçlü, Kayıplı Ağlarda Rpl Yönlendirme ve Kenar İşleme Destekli, Merkezi Yönetime Sahip İzleme Sistemi(Duzce University, 2024) Çalhan, Ali; Ceylan, Arif; Cicioğlu, MurtazaSon yıllarda, nesnelerin internetindeki cihaz sayısının devasa artışı sebebiyle, cihazların IPv6 destekli olması önem kazanmaktadır. Düşük güçlü cihazlarda IPv6’ya uyumlu olması amacıyla kullanılan 6LowPAN teknolojisi ve bu teknolojiyi kullanan ağlara özgü izleme mekanizmalarının önemi her geçen gün artmaktadır. Çalışmamızda 6lowPAN ağlarında sensör verilerini yönetmek, izlemek, gerektiğinde kritik verileri buluta göndermek için bir mimari önerilmiş ve benzetimi ile uygulaması yapılmıştır. Uygulamada kullanılan teknolojiler kenar işleme, CoAP (kısıtlı uygulama protokolü), 6LowPAN, düşük güçlü ve kayıplı ağlar için yeni nesil işletim sistemi Contiki-NG, Cooja benzetim programı, RPL yönlendirme protokolü, MQTT mesajlaşma protokolü ve Python uygulamalarıdır. Cooja benzetim programında yerleştirdiğimiz düğümler çok atlamalı bir şekilde yönlendiriciye veri gönderebilmekte, yönlendirici üzerinden düğümlerden veri istenebilmektedir. Yönlendiriciye bağlı bir kenar işleme uygulaması verileri istenen zaman aralıklarıyla alabilmekte, kritik durumlarda bunu buluta gönderebilmektedir. Uygulamamızda çok atlamalı iletişim için RPL yönlendirme protokolü, düğümler ile uygulamamız arasındaki veri iletişimi için CoAP protokolü, veri toplama ve kenar işleme işlemleri için Python programlama dili, veri tabanı olarak SQLite kullanılmaktadır. Kenar ile bulutun iletişimi için abone ol/yayımla mekanizmasına sahip olan MQTT iletişim protokolü kullanılmaktadır. Literatürde kenar işleme amaçlı grafik ara yüzüne sahip bir uygulamaya rastlanılamamış olup, geliştirdiğimiz uygulamanın merkezi bir şekilde yönetim işlevi olmasının da literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Uygulamamızın benzetim üzerinde sorunsuz bir şekilde çalıştığı görülmüş olup, grafik ara yüzlü kolay kullanımı sayesinde askeri, sağlık, tarım, hayvancılık, endüstri gibi birçok alanda kullanılabileceğini düşünmekteyiz.Öğe Dynamic HUB Selection Process Based on Specific Absorption Rate for WBANs(Ieee-Inst Electrical Electronics Engineers Inc, 2019) Cicioğlu, Murtaza; Çalhan, AliWireless body area networks (WBANs) play an important role in remote health monitoring applications nowadays. WBANs consist of several sensor nodes and a fixed HUB on, in, or around the human body. HUB collects the data from the sensor nodes and sends the received data to a gateway. High data rates from HUB cause to increase in temperature of tissues. If an organ receives electromagnetic signals for longer time period, then it will be affected by heat and might be damaged. In this paper, specific absorption rate, battery level, and priority of the sensor nodes are taken into account for dynamical HUB selection process in WBANs. Therefore, the task of the HUB is shared among the sensor nodes to reduce the negative effects of electromagnetic signals due to fixed HUB placement.Öğe An effective routing algorithm for spectrum allocations in cognitive radio based internet of things(Wiley, 2022) Cicioğlu, Murtaza; Çalhan, Ali; Miah, Md SiponThe Internet of Things (IoT) concept increases the spectrum demands of mobile users in wireless communications because of the intensive and heterogeneous structure of IoT. Various devices are joining IoT networks every day, and spectrum scarcity may be a crucial issue for IoT environments in the near future. Cognitive radio (CR) is capable of sensing and detecting spectrum holes. With the aim of CR, more powerful IoT devices will be constructed in such crowded wireless environments. Also, dynamic and ad-hoc CR networks have not a fixed base station. Therefore, CR capable IoT (CR-based IoT) device approach with routing capabilities will be a solution for future IoT environments. In this study, spectrum aware Ad hoc on-demand distance vector routing protocol is proposed for CR-based IoT devices in IoT environments. For the performance analysis of the proposed method, various network scenarios with different idle probability have been performed and throughput and delay results for different offered loads have been analyzed.Öğe Fog-cloud architecture-driven Internet of Medical Things framework for healthcare monitoring(Springer Heidelberg, 2023) Yıldırım, Emre; Cicioğlu, Murtaza; Çalhan, AliThe new coronavirus disease (COVID-19) has increased the need for new technologies such as the Internet of Medical Things (IoMT), Wireless Body Area Networks (WBANs), and cloud computing in the health sector as well as in many areas. These technologies have also made it possible for billions of devices to connect to the internet and communicate with each other. In this study, an Internet of Medical Things (IoMT) framework consisting of Wireless Body Area Networks (WBANs) has been designed and the health big data from WBANs have been analyzed using fog and cloud computing technologies. Fog computing is used for fast and easy analysis, and cloud computing is used for time-consuming and complex analysis. The proposed IoMT framework is presented with a diabetes prediction scenario. The diabetes prediction process is carried out on fog with fuzzy logic decision-making and is achieved on cloud with support vector machine (SVM), random forest (RF), and artificial neural network (ANN) as machine learning algorithms. The dataset produced in WBANs is used for big data analysis in the scenario for both fuzzy logic and machine learning algorithm. The fuzzy logic gives 64% accuracy performance in fog and SVM, RF, and ANN have 89.5%, 88.4%, and 87.2% accuracy performance respectively in the cloud for diabetes prediction. In addition, the throughput and delay results of heterogeneous nodes with different priorities in the WBAN scenario created using the IEEE 802.15.6 standard and AODV routing protocol have been also analyzed.Öğe Handover management in software-defined 5G small cell networks via long short-term memory(Wiley, 2022) Cicioğlu, Murtaza; Çalhan, Ali5G and beyond communication technologies have started to spread around the world. Higher frequencies lead 5G base stations to have small coverage areas. Besides, the wireless network users have mobility and may move fast among the base stations. Software-defined networking (SDN) is a promising network solution for dynamic and dense networks such as 5G networks. The handover process defines the transfer of mobile users' connections among the base stations and the handover has to happen frequently in ultra-dense networks. In this study, we aim to construct a more robust handover based on long short-term memory (LSTM) with SDN in terms of the number of handover and handover failures. LSTM, linear regression, support vector machine, and tree algorithms performances have been investigated for handover. According to the R-2 values of LSTM, SVM, tree, linear regression results are obtained as 0.998, 0.980, 0.980, and 0.75, respectively. Root mean square error, coefficient of determination (R), mean squared error, and mean absolute deviation statistics prove the improvement of the handover mechanism. In the proposed approach, approximately 30% reduction in the HO failure ratio and 22.22% reduction number of handover have been observed.Öğe HUBsFLOW: A novel interface protocol for SDN-enabled WBANs(Elsevier, 2019) Cicioğlu, Murtaza; Çalhan, AliWireless Body Area Network (WBAN) concept is one of the most promising technologies for healthcare applications. In WBANs, sensor nodes are capable of sensing, gathering the human body signs and sending them to the HUB; the communication between nodes and HUB is called as intra-WBAN communications. Inter-WBAN communication manages all HUBs for communications of various WBANs. WBANs have inherently heterogeneous structures and limited energy sources, and also, installation/configuration network management processes are increasingly quite complex. New approaches are required to implement WBANs in order to overcome these challenges. We propose the Software Defined Networking (SDN) approach aims at constructing a flexible and manageable structure for inter-WBAN communications. Therefore, a new SDN-enabled WBAN architecture with HUBsFIow interface protocol is proposed in this paper. The proposed architecture provides a flexible, manageable, and an energy sensitive structure. Hence, a controller that is a key component for SDN undertakes all management and control processes about network. HUBsFlow interface protocol is utilized on the controller that provides the communications among the controller and HUBs in inter-WBAN communications. All components, protocols, and algorithms of the proposed architecture are developed and simulated using Riverbed Modeler software. Throughput, delay, packet loss ratio, bit error rate, and energy consumption parameters are taken into account for performance evaluation of the proposed architecture. The results show that the proposed architecture outperforms when comparing with traditional WBAN architecture and satisfies IEEE/ISO 11073 service quality requirements. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.Öğe IoT-based wireless body area networks for disaster cases(John Wiley and Sons Ltd, 2018) Cicioğlu, Murtaza; Çalhan, AliWireless networks have many advantages for emergency situations especially disaster cases. A disaster might happen because of various reasons such as earthquakes, hurricanes, floods, and tornadoes. In these emergency situations, wireless communication technologies are very important for the rescue of human life. Wireless technologies, especially body area networks, might monitor, collect, and send data about human in trouble to rescue unit. In this paper, Internet of things-based wireless body area network is proposed for disaster cases. The proposed architecture guarantees lifesavings by using wireless technologies for location determination, vital signs transmission, and SOS calls. Also, a gateway selection algorithm based on fuzzy logic is developed for selecting more appropriate wireless technology. © 2018 John Wiley & Sons, Ltd.Öğe KABLOSUZ VÜCUT ALAN AĞLARI ARASI AODV TABANLI YÖNLENDİRME ALGORİTMASININ BAŞARIM ANALİZİ(2020) Şen, Seda Savaşçı; Cicioğlu, Murtaza; Çalhan, AliVücut ısısı, kalp ritmi ve solunum oranı gibi hayati veriler insan sağlığınındeğerlendirilmesi ve olası problemlerde anında müdahale edilebilmesi bakımındanoldukça önemlidir. Bu yaşamsal ve fiziksel verilerin izlenmesinde vedeğerlendirmesinde çeşitli sistemler kullanılabilmektedir. Uzaktan sağlık izlemesistemlerinde yaygın olarak kullanılan Kablosuz Vücut Alan Ağları (KVAA) baştasağlık olmak üzere sportif, askeri ve etkileşimli oyunlar gibi birçok alandauygulamalara konu olmuştur. Özellikle daha yoğun ortamlarda KVAA donanımlarınıtaşıyan bireylerin koordinatör düğümlerinin birbiri ile haberleşebilmesi (KVAAarası) yönlendirme işlemlerinin önemini ortaya koymuştur. Bu çalışmada RiverbedModeler benzetim yazılımında KVAA haberleşme ağı modellenmiştir. KVAA’lar arasıhaberleşmede verilerin hedeflerine başarılı bir şekilde ulaşmaları amacıyla AODVyönlendirme protokolü kullanılmıştır. KVAA-içi haberleşmede ise IEEE 802.15.6protokolü kullanılmış ve tasarlanan sistemin başarım analizi için uçtan-uçagecikme, enerji tüketimi ve iş çıkarma oranı gibi ağ başarım parametreleriincelenmiştir.Öğe Kablosuz Vücut Alan Ağları için Coğrafi Tabanlı Yönlendirme Algoritmasının Başarım Analizi(2020) Şen, Seda Savaşçı; Cicioğlu, Murtaza; Çalhan, AliKablosuz iletişim teknolojilerindeki gelişmeler ve salgın hastalıklar ile pandemi süreçlerinin hayatımızın birparçası haline gelmesi uzaktan sağlık izleme sistemlerinin önemini her geçen gün arttırmaktadır. Kablosuz VücutAlan Ağları (KVAA) uzaktan sağlık izleme servislerinin başında gelmektedir. KVAA’lar çeşitli hayatibulguların algılayıcılar ile ölçülmesinden ve IEEE 802.15.6 protokolü sayesinde uzak birimlere kablosuziletilmesinden sorumludur. Çalışmamızda geliştirilen coğrafi tabanlı yönlendirme algoritması sayesinde açıkalanlarda KVAA’lar arası bir kablosuz ağ iletişimi sağlanmış olup topluluk halinde bulunan insanların hayativerilerinin birbirleri üzerinden uzak birimlere iletilmesi ve bireylerin gereken durumlarda uyarılmasıamaçlanmıştır. Bu sayede birlikte hareket eden bireylerin hem sağlık durumları kontrol altında tutulup uzakbirimlere de bu verilerin gönderilmesi sağlanmıştır hem de bireyleri ve çevresindekileri hastalık belirtisi bulunankişilere karşı uyarma mekanizmasının alt yapısı oluşturulmuştur.Öğe Kablosuz vücut alan ağları için yazılım tanımlı ağ destekli yeni bir protokol mimarisi(Düzce Üniversitesi, 2020) Cicioğlu, Murtaza; Çalhan, AliKablosuz vücut alan ağları (KVAA), insan sağlığı verilerinin izlenmesini sağlayan en umut verici iletişim teknolojilerinden biridir. KVAA mimarisinin heterojen ve karmaşık ağ yapısı, üretici firma bağımlılığı, hareketlilik durumları, sınırlı enerji kaynakları, trafik önceliklendirme yönetimi, kurulum/yeniden yapılandırma gibi kontrol ve yönetim süreçleri halen çözüm bekleyen bazı sorunlar arasında yerini almaktadır. Bu sorunlarla başa çıkabilmek için ağ iletişiminde yeni bir tasarım ve yönetim anlayışını tanımlayan Yazılım Tanımlı Ağ (YTA) yaklaşımı son zamanlarda hem akademi hem de endüstri dünyası tarafından oldukça ilgiyle karşılanmıştır. Bu tez çalışmasında, uygulama gereksinimleri CSMA-CA temelli IEEE 802.15.6 standardına göre tanımlanmış KVAA mimarisinin esnek, programlanabilir, enerji duyarlı ve yönetilebilir dinamik bir ağ yapısına kavuşabilmesi için Yazılım Tanımlı Kablosuz Vücut Alan Ağ (YT-KVAA) yaklaşımı önerilmiştir. YT-KVAA mimarisi için HUBsFlow ağ ara yüz protokolü, SDNRouting ile ESR-W enerji duyarlı yönlendirme algoritmaları, bulanık mantık tabanlı ağ geçidi seçim algoritması ve özgül emilim oranına (SAR) dayalı dinamik koordinatör düğüm seçim algoritması geliştirilmiştir. Ağın genel görünümüne sahip, kapsama alanındaki tüm HUB düğümlerini yönetebilen, ağla ilgili kontrol ve yönetim işlemlerini devralmış bir denetleyici tasarlanmıştır. HUBsFlow ağ ara yüz protokolü, kontrol katmanı elemanı olan denetleyicinin veri katmanı elemanları olan HUB düğümleri ile iletişim kurma biçimini standartlaştırmak için önerilmiştir. YT-KVAA mimarisinin tüm bileşenleri, protokolleri ve algoritmaları Riverbed Modeler benzetim yazılımı kullanılarak geliştirilmiştir. Çeşitli senaryolar ile yapılan performans değerlendirmesinde iş çıkarımı, uçtan uca gecikme, paket kayıp oranı, bit hata oranı, başarılı iletim oranı ve enerji tüketim değerleri gibi ağ başarım parametreleri incelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, IEEE/ISO 11073 kişisel sağlık veri standardının tanımladığı servis kalite gereksinimleri temel alındığında, YT-KVAA yaklaşımı geleneksel KVAA mimarisine göre daha uygun sonuçlar verdiği saptanmıştır.Öğe MLaR: machine-learning-assisted centralized link-state routing in software-defined-based wireless networks(Springer London Ltd, 2023) Cicioğlu, Murtaza; Çalhan, AliSoftware-defined networking (SDN) is a flexible networking paradigm that provides isolation of control and data planes from each other, proposes control mechanisms, network programmability and autonomy, and new tools for developing solutions to traditional network infrastructure problems such as latency, throughput, and packet loss losses. One of the most important critical issues that evaluated by SDN offers is the hardware and vendor-independent software for routing protocols in wireless communication. Therefore, using the SDN approach to run, manage and optimize routing algorithms efficiently has become one of the important topics. The SDN also makes it possible to use machine learning techniques for routing. In this study, a new machine learning-assisted routing (MLaR) algorithm is proposed for software-defined wireless networks. Through the trained model, this algorithm can make the most appropriate routing decision in real-time by using the historical network parameters of mobile nodes (latency, bandwidth, SNR, distance). This way, a learning the proposed routing algorithm that can adjust itself according to dynamic network conditions has been developed. The proposed MLaR algorithm is compared with the traditional Dijkstra algorithm in terms of delay and throughput ratio, and the MLaR gives more successful results. According to the simulation results, the proposed approach achieved 3.1 and 1.3 times improvement in delay and throughput, respectively, compared to the traditional Dijkstra.Öğe A Multiprotocol Controller Deployment in SDN-Based IoMT Architecture(Ieee-Inst Electrical Electronics Engineers Inc, 2022) Cicioğlu, Murtaza; Çalhan, AliInternet of Medical Things (IoMT) as a next-generation network requires heterogeneous services, technologies, and equipment infrastructure management resulting in more complex systems. The software-defined networking (SDN) approach has emerged as a promising solution to reduce this complexity by proposing a vendor-independent structure that disaggregates the control and data planes. In this study, an architecture based on the SDN is proposed for such heterogeneous and complex IoMT networks. A new controller that supports different wireless communication protocols has been developed for the control plane. We propose machine learning (ML)-based load balancing and time-sensitive prioritization (MLA) algorithms for dense and dynamic networks. An SDN-based IoMT network that consists of IEEE 802.15.6, TDMA, and IEEE 802.11 protocols is analyzed in a simulation program simultaneously using various scenarios in terms of throughput, delay, packet loss ratio, bit error rate, and user density parameters. In addition, in this study, a new data set is created for load balancing. The performances of support vector machine (SVM), ensemble of decision trees, k-NN, and Naive Bayes ML algorithms are compared, and SVM gives the best result with 95.1% accuracy.Öğe Performance Analysis of a New MAC Protocol for Wireless Cognitive Radio Networks(Springer, 2019) Cicioğlu, Murtaza; Bayrakdar, Muhammed Enes; Çalhan, AliIn this study, network performance analysis of a newly proposed cognitive radio wireless network (CRWN) medium access control (MAC) protocol is investigated in order to improve the performance of wireless cognitive radio networks (CRNs). Several MAC protocols have been used in the literature in order to increase the performance of wireless CRNs. In this context, a cognitive radio based MAC protocol is proposed, which is also a solution to the needs of wireless CRNs with high performance results. We propose an autonomous control strategy that recognizes both the primary network and the CRN environment considering the service quality requirements of the wireless CRN environment. Simulation of the network environment is performed with Riverbed Modeler software for more realistic performance evaluation. By selecting various workloads for secondary users, the analysis of different network performance parameters such as throughput ratios, end-to-end delays, packet loss ratios, bit error rates, and energy consumptions reveal the originality of our study. In addition, Slotted Aloha, TDMA, and CSMA/CA based MAC protocols for CRNs used in different studies in the literature are compared with CRWN. As a result, proposed protocol is given about 40% higher performance than Slotted Aloha in terms of throughput and about 36% higher performance than TDMA in terms of delay. Moreover, the proposed CRWN consumes less energy than CSMA/CA.Öğe Performance Analysis of Cross-Layer Design for Internet of Underwater Things(Ieee-Inst Electrical Electronics Engineers Inc, 2022) Cicioğlu, Murtaza; Çalhan, AliUnderwater communication is a diverse and complex environment and has many problems. There are many problems in modeling and operating underwater networks. Physical and data link layer specifications for underwater networking should be taken into account in terms of quality of service metrics. In this study, we construct an underwater simulation environment as a cross-layer design consisting of physical and data link layers for the Internet of Underwater Things (IoUT) Network. The IoUT network has sensors with various priorities, a central node as a hub and a gateway as a buoy. The underwater sensors communicate with CSMA/ CA-based IEEE 802.15.6 protocol on low frequencies. For a more realistic communication channel, all the features of the acoustic channel are designed and performance analyzes are discussed. In addition, the proposed IoUT is compared with terrestrial network results in terms of bit error rate, signal-to-noise ratio, packet loss ratio, end-to-end delay, radio receiver utilization, and throughput. We claim that we have made a realistic IoUT network, especially for divers, autonomous underwater vehicles with specific sensors, or for similar purposes.Öğe Performance analysis of disease diagnostic system using IoMT and real-time data analytics(Wiley, 2022) Yıldırım, Emre; Çalhan, Ali; Cicioğlu, MurtazaIn this article, the Internet of Medical Things (IoMT) framework based on Apache Spark big data processing technology is proposed for real-time analysis of health data obtained from wireless body area networks (WBANs), which is one of the most important components of IoMT. The proposed framework consists of four layers: data source, data collection, data analytics and visualization. In addition, the proposed IoMT framework is presented with two different disease prediction scenarios, diabetes and heart disease. Diabetes and heart disease prediction processes are carried out using the random forest (RF), logistic regression (LR) and support vector machine (SVM) algorithms belonging to the Apache Spark machine learning library (MLlib). The analysis of health data generated in WBANs takes place in real-time in the Apache Spark-based data analytics layer. In this study, the performances of MLlib algorithms in the real-time model developed for heart and diabetes disease are examined. The SVM algorithm with an accuracy rate of 93.33% for heart disease and the LR algorithm with an accuracy rate of 78.89% for diabetes are found to provide the best performances.Öğe Performance analysis of IEEE 802.15.6 for underground disaster cases(Elsevier, 2019) Cicioğlu, Murtaza; Çalhan, AliNowadays, there are many underground working areas, such as mines and tunnels, which are considered with the scope of the hazardous working area. The use of wireless sensor network (WSN) technologies to ensure the safety of the workers as well as the efficient use of the resources in these areas provides great benefits. Our study aims to design a safe system with the help of WSN technologies developed for disaster cases. The proposed architecture using the IEEE 802.15.6 standard on each worker consists of several wireless sensor nodes for sensing temperature, air-flow, humidity, dust, gas concentration, and etc., and a coordinator that manages all these nodes. The performance of the proposed architecture is evaluated using the Riverbed Modeler simulation program in terms of throughput, end-to-end delay, and energy consumption metrics. The analysis shows that the IEEE 802.15.6 standard creates a reliable monitoring and communication network with reasonable service quality in underground areas and tunnels.
