Araştırma Projeleri

Yeniden Yapılandırılabilen Yonga-Üstü-Ağlar



TÜBİTAK-1001

Proje No:117E130
Proje Başlığı:Yeniden Yapılandırılabilen Yonga-Üstü-Ağlar
Proje Yöneticisi:Yrd. Doç. Dr. Süleyman TOSUN
[Proje Detayları]

Yonga-üstü-Ağ (YüA) haberleşme sistemleri, klasik veri yolu tabanlı haberleşme sistemlerinin günümüz çok bileşenli yongalar için yetersiz kalması nedeniyle geliştirilmiş, bilgisayar ağlarından esinlenen haberleşme türüdür. Yonga üstündeki kaynaklar kısıtlı olduğu için, bir YüA mimarisi tasarlanırken performans, maliyet, hatalara karşı dayanıklılık ve yonga enerji tüketimi gibi kriterlerin göz önünde bulundurulması gerekir. Bahsi geçen bu kriterlerin karşılanmasında ağın tasarımında kullanılan topolojinin etkisi oldukça fazladır. Örneğin, ölçeklenebilir olması ve farklı uygulamalar için yeniden kullanılabilmesi nedeniyle örgü (mesh) gibi düzenli topolojiler tercih edilirken, uygulamanın performansı, enerji tüketimi ve maliyet değerlerinin optimizasyonu açısından düzensiz topolojiler tercih edilirler. Düzensiz topolojilerin optimizasyon için sunduğu faydalar ile düzenli topolojilerin ölçeklenebilirlik, hatalara karşı dayanıklılık ve yeniden kullanılabilme özelliklerinin bir araya gelmesi halinde uygulamalar için istenen kriterler çok daha kolay sağlanabilecektir.

Bu gereksinimden yola çıkarak, biz bu projede, hem örgü topoloji tabanlı hem de uygulamaya özgü topoloji tabanlı YüA mimarilerinin tasarımını yaparken, topolojilere yeniden yapılandırılabilirlik özelliğini eklemeyi düşünüyoruz. Bu projenin konuları ve her konunun hedeflerini aşağıdaki gibi sıralayabiliriz:

  1. Yeniden yapılandırılabilir örgü topoloji tasarımı: Örgü topolojilere yeniden yapılandırılabilirlik özelliği kazandırmak için, yönlendirici düğümler arasındaki bağlara yeniden yapılandırılabilir üniteler eklemeyi planlıyoruz. Bu üniteler sayesinde topolojinin yapısı düzensiz topolojiye benzetilebileceği gibi uygulamanın trafik yoğunluğuna göre topoloji yeniden yapılandırılabilecektir. Bu sayede kullanılmayan düğümler kapatılarak statik enerji ve ağ üzerinde daha az veri gönderilmesi sağlanarak dinamik enerji tüketimi azaltılabilecektir.
  2. Örgü topolojiye hatalara dayanıklılık (fault-tolerance) özelliğinin eklenmesi: Yeniden yapılandırılabilir topolojiler sayesinde, abrikasyon aşamasında meydana gelen kalıcı hatalar ve geçici hatalar da tolere edilebilir. Bunun için de yedek parity bitler kullanan hata bulma mekanizması geliştirilecek ve bu bileşen hataları, hataların türlerini ve konumlarını bulabilecektir. Böylece geliştirilecek kontrol ünitesi ile programlanabilen üniteler kontrol edilerek paketler hatalı yollar yerine alternatif yollardan gönderilebilecektir.
  3. Uyarlanabilen (adaptive) yönlendirme algoritmalarının geliştirilmesi: Örgü topolojiler üzerinde planladığımız diğer yeni yöntem ise, örgü topolojinin topoloji bağlantısını değiştirmek yerine; uygulamanın trafik yoğunluğu, ağda kalıcı hataların bulunması, deadlock ve livelock oluşması durumlarına göre paketlerin yönlendirme yolunu dinamik olarak değiştirebilen yönlendirme algoritmaları geliştirmektir.
  4. Uygulamaya özgü yapılandırılabilir topoloji tasarımı: Biz daha önceki Tübitak 1001 projemizde, kalıcı hatalara maruz YüA tabanlı tasarımlar için hata tolere edebilme özelliğini en az sayıda ağ bileşeni ekleyerek yapmaya çalıştık. Fakat önceki çalışmamızda meydana gelen hataların tespitinin test aşamasında yapılması beklenmektedir. Bu projemizde ise, birden fazla kalıcı hatayı uygulamaların çalışması esnasında dinamik olarak (run-time) bulabilen hata tespit üniteleri yönlendirici düğümler üzerine eklenecektir. Hataları tespit eden bu ünite, aynı zamanda uygulamanın paketlerinin yeni yönlendirme yollarını da güncelleyecek özellikte olacaktır.
  5. Sunulan yöntemleri 3D adaptasyonunun incelenmesi: İki boyutlu YüA mimarileri (2D-YüA) için düşünülen örgü topolojiler ve uygulamaya özgü topolojiler için geliştireceğimiz yeniden yapılandırılabilme ve uyarlanabilen yönlendirme algoritmalarının 3D-YüA mimarilerine uygunlu yine projemiz kapsamında incelenecektir.


Dizgi Eşleme Algoritmalarının GPGPU Hızlandırıcıları, Makine öğrenimi ve Büyük Veri Sistemleri Kullanılarak Etkili ve Verimli Hızlandırılması



TÜBİTAK-3501

Proje No:117E142
Proje Başlığı:Dizgi Eşleme Algoritmalarının GPGPU Hızlandırıcıları, Makine öğrenimi ve Büyük Veri Sistemleri Kullanılarak Etkili ve Verimli Hızlandırılması
Proje Yöneticisi:Yrd. Doç. Dr. Adnan ÖZSOY
[Proje Detayları]

Bilgisayar merkezli teknolojilerde veri kullanımı ve toplanan veri sürekli artış içindedir. Her geçen gün artan bu veri üzerinde yapılacak işlem ve hesaplama gereksinimleri de aynı ölçüde artış içinde olması yeni çözümlemelerin ve donanım desteklerini gerektirmektedir. Bu artışın gözlendiği klasik bilgisayar bilimi problemlerinden bir tanesi de dizgi eşleme (string matching) problemleridir. Dizgi eşleme problemleri uygulama olarak bilgisayar güvenliği, bio-informatik, sosyal medya içeriği işleme, veri madenciliği, veri sıkıştırma, kodlama teorisi gibi birçok uygulamada temel yapı taşını oluştururlar. Bu projenin amacı, son yıllarda yüksek başarımlı hesaplamalar alanında büyük popülarite kazanmış GPGPU sistemlerine dizgi eşleme algoritmalarının en verimli ve etkili şekilde uyarlanması ve hızlandırılmasıdır. Verinin günümüz uygulamalarında kullanılan büyüklüğü düşünüldüğünde bu projede sunacağımız çözümlerin de bu kapasite olması büyük bir bilgi kümesinin işlenmesi adına Büyük Veri temelli çerçeveler de bu projenin konusudur. Son olarak artan bu veriyi verimli şekilde kullanmak için veri üzerinde bilgisayarlara karmaşık örüntüleri algılama, çıkarımlar yapabilme ve veriye bağlı akılcı kararlar alabilme becerisi kazandırma gerektirmektedir. Bunun için de dizgi eşleme algoritmalarının makine öğrenimi ile kullanımı da incelenecektir. Sonuç olarak bu amaç doğrultusunda hedeflenen çıktı; hesaplamalı işlemlerin paralel heterojen bir yapıda CPU ve GPGPU modelinde hızlandırılmış, makine öğrenimi ile öğrenim içeren, Büyük Veri ve dağınık işlem yeteneğine sahip yüksek performanslı dizgi eşleme sistemi oluşturmaktır.

Arttırılmış Gerçeklik Aracı Geliştirme



TÜBİTAK-1003

Proje No:116E786
Proje Başlığı:Arttırılmış Gerçeklik Aracı Geliştirme
Proje Yöneticisi:Prof. Dr. Haşmet GÜRÇAY
Sorumlu Araştırmacılar:Prof. Dr. Haşmet GÜRÇAY, Yrd. Doç. Dr. Selen PEHLİVAN (TED University) , BİTES Savunma ve Havacılık ve Uzay Teknolojileri Lti Şti.
Araştırmacılar:Yrd. Doç. Dr. Ufuk ÇELİKCAN, Yrd. Doç. Dr. Serdar ARITAN, Prpf.Dr. Tolga ÇAPIN (TED University), Şevket Süreyya Caba (BİTES)

[Proje Detayları]

Bu projenin amacı akış-tabanlı (Flow-Based) programlama mantığına dayanan bir Görsel Programlama Tabanlı Arttırılmış Gerçeklik içerik ve uygulama geliştirme aracı geliştirmektir. Bu yolla AG içerikli uygulama geliştirme süreçlerinin iyileştirilmesini, hızlandırılmasını ve kolaylaştırılmasını sağlanacaktır.

AG uygulamalarının kolaylıkla geliştirilmesine yönelik içerik oluşturma yazılımları yeterli düzeyde değildir – AG teknolojisini kullanan uygulamaları geliştirmek için kolay kod üretici yazılımlara ihtiyaç vardır. Bu amaçla literatürde çeşitli AG araçları geliştirilmiştir (bknz. Studierstube, ARToolKit). Ancak, mevcut durumda AG uygulamaları geliştirmek isteyen geliştiriciler, bahsedilen uygulama geliştirme araçlarını kullanmak istiyorlarsa, AG kütüphanelerinin ayrıntılarını ve algoritmaların özelliklerini bilmek zorundadır. Buna ek olarak, bu kütüphaneler daha çok masaüstü/dizüstü bilgisayarlar için geliştirilmiş olup, gömülü sistemler gibi sınırlı ortamlarda verimli çalışamamaktadır. Özellikle gömülü sistemlerde AG tabanlı arayüz geliştirmek için yazılım ortamlarına ihtiyaç vardır.

Projede, bu amaca yönelik Görsel Programlama (GP) yaklaşımını kullanacağız. Görsel Programlama, 1963 yılında önerilmiş ancak son yıllarda bilgisayar grafiğinin gelişmesiyle önem kazanmış bir konudur. Programlama unsurlarının grafik olarak temsil edildiği GP dillerinde, kullanıcı grafik arayüzler aracılığıyla program bileşenlerini birleştirebilmektedir. GP uygulamaları, özellikle son yıllarda eğitim (bknz. Scratch), çoklumedya (bknz. SynthEdit), oyun, animasyon ve sanal gerçeklik (bknz. Unity, Blender), system/simülasyon (bknz. Simulink), endüstriyel uygulamalar (bknz. IBM Infoshere) vb. gibi alanlarda uygulamalar bulmuştur.

Bu AG içerik ve uygulama geliştirme aracı ile
a) AG uygulamaları hazırlıksız ve değişken ortam koşullarında kullanılabilecek, işaretleyici olmadan çalışabilecek,
b) AG uygulamaları geliştiricinin uzman AG bilgisine gerek olmadan hızlı ve kolay bir şekilde geliştirilmesi sağlayacak,
c) AG uygulamaları kullanıcı olan ile etkileşimlerinin artırılması sağlayacak ve gerçek etkileşim deneyimini sağlayacaktır.

Projenin özgün yönlerini ana başlıklarla şu şekilde verebiliriz:
a) Görsel programlamaya dayalı AG içerikli uygulama geliştirme ortamının geliştirilmesi
b) AG içerikli uygulamanın çalışması esnasında kullanıcının gerçekleştirdiği hareketler ve eylemler takip edilerek kullanıcıya geri dönüt sağlanması, böylece AG ile kullanıcı arasında gerçek bir etkileşimin sağlanması.

Bu proje ile geliştireceğimiz yazılım olan AG yazarlık (authoring) aracı bağımsız (stand-alone) ve platformdan bağımsız bir yazılım olacaktır. AG-Sistemi bir gömülü cihaz olan AG akıllı gözlüğünü kullanacaktır. Sistem alt tabakada OpenCV, OpenSceneGraph ve benzeri açık kaynak paketlerini kullanarak video görüntülerinden, üç boyutlu modellerden, CAD dosyalarından, hiper-bağlantılardan ve benzeri kaynaklardan AG ile ilgili girdi kaynaklarını sunacaktır. Bu girdilerin bütünleştirilmesi bir üst katmanda C/C++ dili ile sağlanacaktır. Diğer yandan Qt kütüphanesinden akış-tabanlı tabanlı bir görsel programlama paketi elde edilecektir. Bu akış-tabanlı programlama paketi sayesinde AG çözümlerinden elde edilen veri dosyaları ve fonksiyon düğümlerin tut-sür-bırak mantığıyla birbiriyle ilişkilendirilerek, okunacak ve son-kullanıcının cihazı üzerinde yazılım platformunda çalışacaktır. Burada oluşturulan içerik üzerinde yürütüleceği bir platforma gerek duyacağından, içerik bağımsız (stand-alone) olmayacak, yazılım platformu üzerine yorumlanabilecek XML benzeri veri dosyası şeklinde olacaktır. Bahsedilen bu sistem gerçekleştirilebildiği takdirde orta düzeyde programlama bilgisine sahip bir kişi kolaylıkla AG uygulamalarını hızlı bir şekilde yapabilecektir.



Büyük Görsel Verinin Yorumlanmasına Yönelik Özetleme Yaklaşımları



TÜBİTAK-1003

Proje No:116E685
Proje Başlığı:Büyük Görsel Verinin Yorumlanmasına Yönelik Özetleme Yaklaşımları
Proje Yöneticisi:Yrd. Doç. Dr. İbrahim Aykut ERDEM
Proje Yürütücüleri:Yrd. Doç. Dr. İbrahim Aykut ERDEM, Gürkan VURAL (Somera A.Ş.)
Araştırmacılar:Prof. Dr. Pınar DUYGULU ŞAHİN, Yrd. Doç. Dr. Mehmet Erkut ERDEM, Yrd. Doç. Dr. Nazlı İKİZLER CİNBİŞ, Umut EROĞUL (Somera A.Ş.)

[Proje Detayları]

İnternet ve sayısal görüntüleme teknolojilerinde yaşanan gelişmelerin son yıllarda günlük yaşama giderek daha fazla dahil olması İnternet ortamına yüklenen görsel verilerin miktarını ve çeşitliliğini çok ciddi oranda arttırmış durumdadır. Buna rağmen, literatürde büyük görsel verinin yorumlanması için önerilmiş olan yaklaşımlar, diğer büyük veriler üzerindeki analizlere yönelik varolan çözümlere kıyasla yok denecek kadar azdır. Bu nedenle büyük görsel veri için İnternet’in kara maddesi (dark matter) benzetmesi yapılmaktadır. Buna ek olarak, bu tarz büyük görsel verinin diğer benzerlerinden önemli farkı, karşımıza çoğu zaman görsel bilginin yanında metin, mekan, vb. ekstra bilgi ile çok biçimli (multi-modal) bir yapıda çıkmasıdır. Bu durum bir avantaj gibi gözükse de, ek olarak bulunan veriler eksik, gürültülü ve öznel yapılarından dolayı görsel veri ile doğrudan eşleşmemektedir. Bu nedenle bu gibi ek metaverinin çok dikkatli yorumlanması gerekmektedir. Bu konuda önemli bir zorlayıcı etken, görsel veri ile ek veriyi doğru bir şekilde eşleştirip, onlardan gelen anlamlı bilginin birlikte etkili bir şekilde kullanılması sağlayacak yöntemlerin geliştirilmesidir.

Önerilen projede amaç, hiçbir kısıt içermeyen, ve çok sayıda kullanıcı tarafından farklı koşullarda çekilen ve etiketlenen büyük görsel verinin yorumlanmasıdır. Bu amaçla, hedef, bu gibi arşivlerin içeriğindeki önemli bilgilerin keşfedilmesi ve kolay ulaşılabilirliğine yönelik özgün veri madenciliği yöntemleri geliştirmek ve uygulamaktır. Asıl olarak özetleme yöntemleri üzerine yoğunlaşılarak büyük görsel verinin yapılandırılması ve ek anlamsal bilgi ile zenginleştirilmesi sağlanacaktır. Verinin çok biçimli yapısından faydalanan ve ölçeklenebilir yapıda geliştirilecek özetleme yaklaşımları kapsamında üç ana probleme yoğunlaşılacaktır: 1) büyük görsel veriden anlamsal kavramların ve zamansal-uzamsal niteliklerin öğrenilmesi; 2) büyük fotoğraf koleksiyonlarının düzenlenmesi; 3) büyük web arşivlerindeki videoların özetlenmesi. Büyük görsel veri ile metaveri olarak isimlendirilen ek bilginin birlikte kullanımı ise tüm bu problemlerde önemli bir unsur olarak ele alınacaktır.

Projenin önemli amaçlarından biri de yukarıda belirtilen özgün görsel veri özetleme yöntemlerinin üniversite-sanayi işbirliği çer- çevesinde ticarileştirilmesi olacaktır. Somera Sosyal Medya Analiz şirketi ile birlikte sosyal medya üzerinden paylaşılan görsel verilerden otomatik anlam çıkartma üzerine bir çalışma yürütülecek ve ayrıca bu işbirliği sayesinde onların büyük verinin ölçeklenebilir şekilde toplanması, depolanması ve düzenlenmesi konularındaki deneyimlerinden yararlanılacaktır. Yukarıdaki yöntemlerin Somera platformuna entegre edilmesi ile yerli piyasaya yönelik olarak Türkiye’de ilk defa ürün/marka takibi amaçlı analiz çalışmalarında görsel veriden otomatik çıkartılan anlamsal bilginin de kullanılmasının önü açılacaktır. İzlenecek yöntem- lerin dilden bağımsız oldukları düşünüldüğünde bu sayede sadece yerli piyasada değil uluslararası ölçekte öncül bir rol üstlenilmiş olacaktır.



Sanal Sahnelerin 3-Boyutlu Görüntülenmesinde Kullanıcı Tecrübesinin İyileştirilmesi



TÜBİTAK-1001

Proje No:116E280
Proje Başlığı:3B Gösterilen Sanal Sahnelerde Kullanıcı Deneyiminin Geliştirilmesi
Proje Yürütücüsü:Yar. Doç. Dr. Ufuk ÇELİKCAN

[Proje Detayları]

3-boyutlu (3B) bilgisayar grafiklerinin görsel olarak yüksek başarımlara ulaşmasıyla beraber 3B grafik görüntü kalitesinin geliştirilmesi çokça ilgi gören bir araştırma alanı olmaya devam etmektedir. Yakın zaman zarfında, çiftli (stereo) gösterim yapan ekranlar ve 3B televizyonlarda, 3B sayısal sinemada, 3B oyunlarda ve diğer 3B uygulamalardaki gelişmeler stereoskopik içerik yaratımı ve işlenmesindeki önemi artırmıştır. Bu gelişmelere paralel olarak, 3B sahnelerin algılanan kalitesinin artırılması için yeni tekniklere ihtiyaç duyulmaktadır.

3B içerik oluşturmanın temel meselesi izleyici tarafından algılanabilen derinliğin konfor aralığının belirlenmesi ve bu sınırlar dahilinde maksimize edilmesidir. Son yıllardaki çalışmalarda canlı-çekim (animasyon olmayan) filmlerin gerek çekim sırasında kullanılan fiziksel stereo kamera tertibatlarıyla gerek çekim sonrası işlemler (post-prodüksiyon) ile derinlik aralığını kontrol etme üzerine önemli yol kat edilmiştir. Fakat canlı-çekim filmler için yapılan iyileştirmelerden farklı olarak, sanal ortamlarda özellikle de kameranın pozisyonunun ve açısının kullanıcı girdisine bağlı olarak değiştiği etkileşimli (interaktif) sanal ortamlarda kullanıcı tarafından algılanan derinliği hedeflenen konfor kuşağında tutmak için gerçek zamanlı çalışabilen ölçeklenebilir kamera kontrol sistemlerine ihtiyaç vardır.

Söz konusu etkileşimli düzeneklerin en önde geleni, stereoskopik görüntü çıktısının çok dinamik olarak değişebildiği, başta bilgisayar oyunları olmak üzere, genel olarak tüm 3B sanal ortamlardır. Bu tür ortamları deneyimleyen kullanıcılara konforlu ve gerçekçi olacak stereo 3B tecrübesi yaşatılabilmesinde halen önemli sıkıntılar mevcuttur. 3B oyunlar ile uzun süreli etkileşimlerde ortaya çıkan göz yorgunluğu ve baş ağrısı günümüzde halen yaygın şikayetler arasındadır. İlave olarak, çevreleyici (immersive) 3B sanal gerçeklik tecrübelerinde ortaya çıkabilen sanal gerçeklik tutması rahatsızlığı da diğer bir olumsuz etken olarak karşımıza çıkar. 3B sanal uygulamaların ve giyilebilir çevreleyici 3B sanal gerçeklik cihazlarının gitgide daha da öne çıkmakta olduğu günümüzde bu sorunların giderilmesine yönelik büyük bir ihtiyaç mevcuttur. Burada en önde gelen zorluk, insan görme sisteminin temelinde bulunan 3B algılamanın prensiplerini ve limitlerini stereoskopik ekranlarda içerik gösterimi sırasında doğru biçimde uygulanabilmesi gelmektedir.

Sanal sahnelerin stereo 3B görüntülenmesinde algılanan görüntü kalitesini yükseltmek, derinlik algısını zenginleştirmek, seyir konforunu artırmak ve böylece kullanıcı tecrübesinin bir bütün olarak iyileştirilmesini sağlamak için önerilen bu proje ile stereo 3B içeriğin gerek etkileşimli, gerek pasif, gerekse çevreleyici olarak tecrübe edilişinde derinlik hissinin kullanıcıyı rahatsız etmeyecek şekilde maksimize edilmesi, stereo 3B içeriğin farklı ölçeklerdeki gösterim cihazlarında tecrübe edilmesi sırasında ortaya çıkan görsel rahatsızlık verici unsurların etraflıca tespit edilmesi ve en aza indirgenmesi; ve stereo 3B içerik ile sunulan sanal gerçeklik uygulamalarında karşılaşılan sanal gerçeklik tutması sorununu tetikleyici unsurların etraflıca tespit edilmesi ve engellenmesi amaçlanmaktadır.



Çalışanlar, Ekipler, Organizasyonlar veya Verilen Hizmetler İçin Yazılım Test Olgunluğunun Ölçülmesi, Değerlendirilmesi ve İyileştirilmesi



TÜBİTAK-1001

Proje No:116E063
Proje Başlığı:Çalışanlar, Ekipler, Organizasyonlar veya Verilen Hizmetler İçin Yazılım Test Olgunluğunun Ölçülmesi, Değerlendirilmesi ve İyileştirilmesi
Proje Yürütücüsü:Doç. Dr. Vahid GAROUSI

[Proje Detayları]

Kaliteli yazılım geliştirmek için yazılım testi, yazılım geliştirme süreçlerinin en önemli safhalarındandır. İngiltere’nin Cambridge Üniversitesi tarafından 2013’te yapılan bir araştırmaya göre [1], dünya bazında, 2013 yılı itibariyle yazılım hatalarını bulma ve çözme maliyeti yıllık 312 milyar dolara yükselmiş ve tipik bir yazılım projesi için, test faaliyetleri tüm geliştirme çabalarının ortalama yarısını kapsamaktadır [2-5].

Öte yandan, yetersiz yazılım testi faaliyeti de doğru bir karar değil ve önemli olumsuz sonuçlara ve ekonomik etkilere yol açabilmektedir. Örneğin, Amerikan ulusal standartlar ve teknoloji enstitüsü (İngilizcede: NIST) tarafından 2002 yılında yapılan bir çalışmaya göre [6], 2002 itibariyle, yazılım hataları Amerika Birleşik Devletleri ekonomisine yılda tahmini 59 milyar dolar zarar vermiştir. Yapılan tahminlere göre gelişmiş test uygulamaları ile bu maliyet, 22,5 milyar dolara kadar azaltılabilir.

Yazılım firmaları kaliteli yazılım ürünleri geliştirmek için, çeşitli yazılım test yöntemleri ve süreçlerini kullanmaktadırlar. Örneğin: birim ve sistem testleri, beyaz-kutu ve siyah-kutu testleri. Ama maalesef, çoğunlukla bu uygulamalar ve süreçler etkin ve verimli değildir. Test mühendisleri bu alanda birçok zorluklarla karşılaşmaktadırlar. Daha etkin ve verimli test için, hem akademik araştırmacılar, hem de test mühendisleri tarafından birçok test olgunluk ve süreç iyileştirme modeli sunulmuştur. Proje yürütücüsü ve meslektaş araştırmacılar tarafından yapılan bir araştırmaya göre, bu alanda 186 civarında kaynak mevcuttur. Bir yeni test mühendisi için böyle büyük bir literatürü optimum bir şekilde okumak, anlamak ve projelerinde uygulamak zor bir iş olabilmektedir [2-5]. Ayrıca, bu alanda endüstride, yeni, daha pratik ve hafif (İngilizcede: light-weight) iyileştirme modellerine bariz ihtiyaç duyulmaktadır.

Sunulan projenin amacı, literatürdeki mevcut birçok test olgunluk modellerini gerçek endüstriyel projelerde deneysel ve sistematik bir şekilde değerlendirmek, güçlü ve zayıf noktalarını tanımlamak, ihtiyaçlara yönelik iki yeni test olgunluk modelini geliştirmek ve böylece Türkiye’de ve dünya genelinde yazılım sektörüne, kaliteli yazılımların en az maliyet ile geliştirmeleri hususunda yardım etmektir. Proje kapsamında 5 adet hedef belirlenmiştir:
  • Hedef 1-Test olgunluk modelleri alanında sistematik literatür tarama, haritalama ve sentezi
  • Hedef 2-Farklı test olgunluk modellerinin sentez, bütünleştirme (entegrasyon) ve kullanım yönergeleri
  • Hedef 3-İhtiyaçlara yönelik yeni test olgunluk modelleri geliştirmek: (1) İnsan Entegre Test Olgunluk Modeli (IETOM), ve (2) Hizmet Entegre Test Olgunluk Modeli (HETOM)
  • Hedef 4-Mühendisler, firmalar ve işbirlikçiler (partnerler) ile beraber, endüstriyel ihtiyaçları ve sıkıntıları tanımlamak amacıyla, "keşif vaka çalışmaları" planlamak ve gerçekleştirmek
  • Hedef 5-Literatürdeki mevcut ve yeni test olgunluk modelleri ile ilgili deneysel değerlendirme ve "iyileştirici vaka çalışmaları" planlamak ve gerçekleştirmek
Bu projenin güçlü yönleri arasında, planlanan üniversite-sanayi işbirliği ve proje kapsamında yapılacak uluslararası araştırma işbirliği gösterilebilir. Bu yazı itibariyle, Ankara’da konuşlu iki büyük firma, özellikle yukarıdaki 4 ve 5 no’lu hedefler için bu çalışmalarda işbirliği yapmaya ilgi göstermektedirler. Böyle bir üniversite-sanayi işbirliği çalışması, yazılım sektörünün daha iyi ve yenilikçi olması için katkı sağlayacaktır. Aynı zamanda akademik araştırmalar ile endüstri ihtiyaçlarının uyumlandırılması konusunda öncü olacaktır. Planlanan uluslararası araştırma işbirliği Avusturya'da Innsbruck Üniversitesi'nde çalışan bir öğretim üyesi Dr. Michael Felderer ile gerçekleştirilecektir.

Özetle, bu projede tasarlanan yöntemler ve modellerin yardımıyla test olgunluk ve test süreç iyileştirme çabalarının, Türk yazılım firmalarının yazılım kalitesi, yazılım mühendisliğinin verimliliği ve yazılım test eforunun azaltılması için son derece faydalı olabileceği öngörülmektedir. Bildiğimiz kadarıyla, test olgunluk ve test süreç iyileştirme konusunda, bu proje Türkiye'de bir ilk olacaktır.



Derin Öğrenme Yöntemleri ile Kolektif İnsan Aktivitelerinin Tanınması



TÜBİTAK-1001

Proje No:116E102
Proje Başlığı:Derin Öğrenme Yöntemleri ile Kolektif İnsan Aktivitelerinin Tanınması
Proje Yürütücüsü:Yar. Doç. Dr. Nazlı İKİZLER CİNBİŞ

[Proje Detayları]

Geçtiğimiz yıllarda, bilgisayarlı görü araştırma alanında, insan hareketleri ve aktiviteleri üzerine olan araştırmalarda dramatik bir artış gözlemlenmiştir. Bunun temel nedeni, gündelik hayattaki kamera kullanımının fazlalaşması ve buna bağlı olarak, toplanan görüntü ve video verilerinin oldukça artmasıdır. Sürekli artmakta olan bu görsel veriyi otomatik olarak inceleme ihtiyacı önemli bir gereksinim haline gelmiştir. Bu proje kapsamında, bu verinin otomatik analizi konusunda, kolektif aktivitelerin tanınması açısından yenilikçi yaklaşımlar geliştirilecek, bu çerçevede yüksek başarımlı tanıma algoritmalarının oluşturulması üzerinde çalışılacaktır.

İnsan hareketlerini tanıma probleminin alt alanları, araştırma konusu olarak giderek aktif hale gelse de, hali hazırda bu alandaki çoğu araştırma, tekil insan hareketlerinin tanınması ve tespit edilmesi üzerine yoğunlaşmıştır. Bu tekil insan hareketi tanıma araştırmalarındaki amaç, hareketlerin bireysel ve ayrık olarak tanınması ve yerinin belirlenmesidir. Oysa ki, genel olarak insan hareketlerinin doğası göz önünde bulundurulduğunda, bireylerin hareketlerinin ayrık olmadığı pek çok durum görülebilir; hatta bu durumlarda, bireylerin hareketleri birbiriyle bağlantılıdır ve bu şekilde, etkileşimler ve kolektif aktiviteleri oluşturur. Bu kapsamda, etkileşimler, insan-insan, insan-nesne, insan-çevre arasında olan ikili etkileşim tabanlı hareketler olarak tanımlanabilirken, kolektif hareketler, ikiden çok kişiden oluşan grup hareketleri olarak tanımlanmaktadır. Kolektif hareketlere örnek olarak, toplanma, birlikte yürüme, sıraya girme gibi aktiviteler verilebilir.

Bu proje kapsamında, ikiden çok kişiden oluşan kolektif grup aktivitelerini tanımak amacı ile makine öğrenmesi yaklaşımları geliştirilmesi planlanmaktadır. Bu amaçla, yakın zamanda gelişmekte olan ve bilgisayarlı görü literatüründe, genel olarak tanıma ve görüntü anlamlandırma problemlerinde yüksek başarı göstermekte olan Derin Öğrenme yöntemlerinden faydalanılması planlanmaktadır. Bu çerçevede, öncelikle video veri kümelerinde kolektif insan hareketlerinin tanınması amacı ile, yeni derin öğrenme mimarilerinin geliştirilmesi üzerine çalışılacaktır. Spesifik olarak, farklı akımların veri üzerindeki farklı alt bileşenleri modelleyeceği Çok-Akımlı Evrişimli Sinir Ağları’nın tasarımı ve geliştirilmesi yapılacaktır. Bununla birlikte, Yinelenen Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks) mimarileri de bu probleme adapte edilmeye çalışılacak ve bu sayede kolektif aktivitelerde zamansal düzlemin daha etkin bir şekilde modellenmesi üzerine çalışılacaktır. Video veri kümelerine ek olarak, sabit resimler üzerinde de, derin öğrenme alt yapısı kullanılarak, kolektif aktivitelerin çıkarsanması yapılması planlanmaktadır.

Proje dahilinde, bu bahsi geçen derin öğrenme yöntemlerinin video veri kümelerine ek olarak, sabit resimler üzerinde de uygulanması ve sabit resimlerden kolektif aktivitelerin çıkarsanması yapılması planlanmaktadır. Bu amaçla, bu konu üzerine olan veri kümeleri oldukça az olduğu için, kolektif aktiviteleri geniş ölçüde kapsayan yeni bir sabit resim veri kümesinin de oluşturulması oluşturulacak ve bu konudaki araştırmalara önayak olması açısından literatüre sunulacaktır.



Uygulamaya Yönelik Entegre Devreler İçin Güvenilirlik Odaklı Tasarım Yöntemleri



TÜBİTAK-1001

Proje No:116E095
Proje Başlığı:Uygulamaya Yönelik Entegre Devreler İçin Güvenilirlik Odaklı Tasarım Yöntemleri
Proje Yürütücüsü:Doç. Dr. Süleyman TOSUN

[Proje Detayları]

Bilgisayar uygulamalarından beklenen daha fazla yüksek performans isteği, son kırk yıldır CMOS teknoloji boyutlarının her 18 ayda daha da küçülmesine neden olmaktadır. Teknoloji boyutlarının küçülmesiyle yongalar üstüne dizilen transistor sayıları da oldukça fazla artmakta ve bu sayede bir yonga üstüne oldukça fazla bileşen yerleştirilebilmektedir. Belirli bir yonga alanına sığdırılan transistor sayısının artmasıyla çok daha gelişmiş fonksiyonlar daha küçük yongalara sığdırılıp maliyetler düşürülürken, yonga üstündeki devrelerin yoğunluğunun artması tasarım aşamalarını da güçleştirmektedir. Her teknoloji boyutu değişiminde de yeni bazı problemler ortaya çıkmaktadır. Bu problemlerin başında ise, daha küçük boyutlardaki transistorların radyasyon etkisi gibi çevresel faktörlere karşı daha dayanıksız olması ve geçici hataların bu nedenle devrelerde daha fazla görünmesine neden olmasıdır. Hafıza birimlerindeki geçici hataların düzeltilmesi için kullanılan Hamming kodlar gibi hata düzeltebilen yöntemler başarılı olmasına rağmen, kombinasyonel devreler için kullanılan yöntemler genellikle bir uygulamanın iki veya üç farklı versiyonu gerçekleştirilerek, hatanın tespiti yoluna gidilmektedir. Fakat bu yöntemler yonga alanını oldukça fazla artırdığından, maliyetleri de yukarı çekmektedir.

Teknoloji boyutlarının küçülmesiyle yongaların geçici hatalara karşı daha dayanıksız olmasının yanında, yongaların daha düşük enerji harcaması için kullanılan yöntemler de yonganın güvenilirliğini olumsuz etkilemektedir. Özellikle dinamik gerilim ölçekleme (DGÖ) yöntemi kullanıldığında, düşük gerilim değerlerinde yonganın kullandığı enerji miktarı düşürülebilirken, yonganın güvenilirlik değeri de olumsuz etkilenmektedir. Çok fazla bileşen içeren bir uygulamanın tasarım aşamaları düşünüldüğünde, performans, alan, enerji tüketimi ve güvenilirlik değerlerinin her birinin istenilen seviyelerde tutulması, sistematik bir tasarım yaklaşımı gerektirmektedir. Özellikle uygulamaya yönelik entegre devrelerin (UYED) tasarım aşamaları yüksek seviyeden başlamalı ve transistor seviyelerindeki gerçekleştirme aşamasına geçmeden tüm değişkenler göz önüne alınmalıdır. Yüksek seviyede sentezleme (YSS) yöntemi, tüm bu tasarım parametrelerini tasarımın ilk aşamasında göz önüne alarak, alt seviyelerdeki tasarımın karmaşıklığından kurtarmaktadır.

Mevcut YSS sistemlerinin çoğu yonga alanı, uygulamanın performansı ve enerji değerleri gibi kıstasları göz önüne alırken, yonganın güvenilirliği oldukça az çalışılmış bir konudur. Özellikle DGÖ yöntemiyle enerji tüketimini azaltmayı hedefleyen yöntemlerde, gerilim seviyesinin düşürülmesiyle güvenilirliğin de düştüğü gerçeği daha önceki YSS sistemlerinde göz ardı edilmiştir. Biz bu çalışmada, UYED olarak gerçeklemesi düşünülen bir uygulamanın, performans ve alan kısıtlamaları altında, düşük enerji tüketimi ve yüksek güvenilirlikte olmasını sağlayacak YSS sistemi yöntemlerini geliştirmeyi amaçlıyoruz.






Etkili ve verimli yazılım test-kod mühendisliği

TÜBİTAK-3001
Proje Başlığı: Etkili ve verimli yazılım test-kod mühendisliği
Proje Yürütücüsü: Assoc. Prof. Vahid Garousi
[Proje Detayları]

Kaliteli yazılımlar geliştirmek için, yazılım testi yazılım geliştirme süreçlerinin en önemli safhalarındandır. İngiltere'nin Cambridge Üniversitesi tarafından 2013'de yapılan bir araştırmaya göre [1], dünya bazında, son yıllarda, yazılım hatalarını bulma ve çözme maliyeti yıllık 312 milyar dolara yükselmiş ve tipik bir yazılım projesi için, test faaliyetleri tüm geliştirme çabalarının ortalama yarısını kapsamaktadır. Test çalışmaları genelde iki yaklaşıma ayrılabilir: manuel ve otomatik test [2]. Manuel testte, bir insan testçi, test senaryolarını test edilen yazılım (TEY) üstünde koşturup, yazılım gerçek davranışını beklenen davranış ile kıyaslayıp test sonuçlarını (doğru veya hatalı) elde eder. Otomatik testlerde ise (test otomasyonu), bir test mühendisi, bir yazılım test aracı (kendisi bir yazılım) kullanarak (örneğin: JUnit ve Selenium), TEY'i test etmek için, test senaryolarını kaynak-kodu gibi kodluyor (veya kaydediyor) ve test senaryolar robot gibi tam-otomatik olarak TEY'i gerektiği kadar test edebiliyorlar. Genelde, test otomasyonu yapılmasının ana sebebi, test eforlarını azaltmak ve daha verimli yapmaktır.

Test otomasyon ve test-kod gelişimi son yıllarda yazılım sektöründe bir standart uygulamaya çevrilmiştir. Örneğin, 2008 yılındaki çıkan Microsoft firmasında çalışan test mühendisleri tarafından yazılan bir kitapta [3], şu cümle yer almaktadır: "Microsoft Office 2007 ürünü için, bir milyon [otomatik] test senaryosu yazılmıştır".

Otomatik test altyapıları ve sistemleri büyük ve daha karmaşık oldukları için, projelere bu önemli varlıkların doğru ve etkin fayda sağlamaları için, verimli ve hatasız test-kod geliştirmek, kalite kontrol ve bakım için uygun yöntemler ve araçlar gerekiyor. Yakın zamanda (2015'de) yayınlanan, proje yürütücüsü ve meslektaş araştırmacılar tarafından yapılan bir sistematik literatür haritalama çalışmasında [4], tüm yukarıdaki bahsedilen uçtan-uca test-kod yönetimi için, yöntemler, metotlar ve araçlara, bir şemsiye isimi verilerek, Yazılım Test-Kod Mühendisliği (YTKM) "İngilizcede: Software Test-Code Engineering, STCE" adi verilmiştir. Proje yürütücüsü YTKM alanında son yıllarda Kanada'da birlikte işbirliği yaptığı kurumlarda, birkaç yeni yöntem, araç, deneyim tecrübesi ve deneysel çalışma tasarlayıp, geliştirmiş ve yayınlamıştır, örneğin: [4-12].

Ayrıca, proje yürütücüsü, Türkiye'de yakından sanayi ve endüstri ile işbirliği yaptığından (örn. [13, 14]), YTKM alanında büyük boşluk ve endüstri tarafında yöntemler, metotlar ve araçlara ciddi ihtiyaçlar olduğunu görmektedir. Projenin amacı Türkiye'de yazılım endüstrisine YTKM alanında var olan sıkıntıları sistematik bir şekilde tanımlamak ve tespit edilen ihtiyaçlara uygun yeni yöntemler, metotlar, araçlar geliştirmek ve uygulamaktır. Projenin bu yönünü başarılı bir şekilde gerçekleştirmek için, Ankara'da tanınmış ve nitelikli birkaç firmadan birkaç uzman test mühendisi Ar-Ge faaliyetlerimizde ekibimiz ile yakından işbirliği yapacaklar. Projenin yenilikçi ve özgün yönleri olarak, kısaca, Türkiye'de YTKM alanında dünyadaki en son metodolojilerin ve trendlerin genelde az kullanımı ve bu nedenle firmaların test otomasyonunda sürekli aynı zorlukları yaşamaları ve bu sıkıntılara fayda sağlamaktır. Türkiye'de bu alanda ihtiyaçlar yeni yeni başlamış ve projede mevcut olan YTKM metotları Türk firmalarında yaygınlaştırılıp, uygulanacak ve yeni metotlar tasarlanacaktır. Geliştirdiğimiz YTKM metotlarını, Türk firmalarında yaygınlaştırıp ve uygulayacaktır ve neticede, firmalar kaliteli yazılımları daha az maliyetle üreteceklerdir. Neticede, ulusal ekonomiye katkı sağlanacaktır.


Türkçede Morfoloji ve Sözdiziminin Denetimsiz olarak Eş Zamanlı Öğrenimi

TÜBİTAK-3501

Proje No: 115E464
Proje Başlığı: Türkçede Morfoloji ve Sözdiziminin Denetimsiz olarak Eş Zamanlı Öğrenimi
Proje Yürütücüsü:Yrd. Doç. Dr. Burcu Can Buğlalılar

[Proje Detayları]

Proje özeti: Bu proje kapsamında morfolojik analiz, sözcük türlerinin bulunması ve bağlılık ayrıştırması süreçlerini birleşik olarak, gözetimsiz ve eş zamanlı bir şekilde öğrenecek bir model geliştirmeyi amaçlıyoruz. Sistemin girdisi ham veri olurken, çıktı olarak, verilen sözcüklerin morfolojik analizi, sözcük türleri ve bağlılık ilişkileri bulunacaktır.



Kent Güvenliği Yönetim Sistemi (KGYS) Projesi



TUBITAK-KAMAG 1007 Programı
Proje Başlığı:KGYS Akıllı Destek Yazılımları Projesi
Proje Suresi:3 yıl (1 Temmuz 2015 - 30 Haziran 2018)
Proje Yürütücüsü: Prof.Dr. Hayri Sever
[Proje Detayları]

Projenin amacı Kent Güvenlik Yönetim Sistemleri (KGYS) tarafından elde edilen görüntülerde gerçeklesen olayların operatörler tarafından daha verimli ve hızlı incelenebilmesi için bir destek video analiz sisteminin oluşturulması ve oluşturulan sistemin pilot olarak seçilen bir bölgede gerçeklenmesidir.


Proje Araştırmacıları ve Görevleri (Hacettepe Üniversitesi Bilgisayar Görü Araştırma Lab):
- Yrd.Doç.Dr. Aykut Erdem (Kişi veya Eşkal Bulma ve Gezinme Tespiti)
- Yrd.Doç.Dr. Nazlı İkizler Cinbiş, Bilgisayar Görü Lab Yöneticisi (İşaretlenmiş Şahıs Arama)
- Yrd.Doç.Dr. Ahmet Burak Can (Kişi Hareket Analizi)
- Yrd.Doç.Dr. Ufuk Çelikcan (Alan İhlali)
- Yrd.Doç.Dr. M. Erkut Erdem (Kişi Takip Etme)
- Prof.Dr. Hayri Sever (Anlamsal Veri Analiz)
- Sonradan İsmi Açıklanacaklar (2 Mühendis ve 3 Doktara Öğrencisi)


LTE-Advanced Standardı Rastgele Erişim Prosedürünün Enerji Verimliliğinin Makineler Arası Haberleşme Açısından İyileştirilmesi



Tubitak 3001

Proje Başlığı: Improving the Energy Efficiency of the Random Access Procedure of the LTE-Advanced Standard for Machine-to-Machine Communications
Proje Yürütücüsü:Yrd. Doç. Dr. Mehmet Köseoğlu
[Proje Detayları]





Visual servoing of mobile systems, mapping and implementation on FPGA



TÜBİTAK-ARRS (Slovenya)

Proje Başlığı: Visual servoing of mobile systems, mapping and implementation on FPGA
Proje Yürütücüsü:Prof. Dr. Mehmet Önder Efe
[Proje Detayları]





Bu uygulamayı güncellemek ister misiniz? Kendisini güncelleyen mobil zararlı yazılımların analizi ve tespiti



TÜBİTAK-1003
Proje Başlığı: Bu uygulamayı güncellemek ister misiniz? Kendisini güncelleyen mobil zararlı yazılımların analizi ve tespiti
Proje Yürütücüsü:Yrd. Doç. Dr. Sevil Şen
[Proje Detayları]





Towards A Unified Framework For Finding What Is Interesting In Videos

TÜBİTAK Career Development Program: Award 113E497
Proje Başlığı:Towards A Unified Framework For Finding What Is Interesting In Videos
Proje Suresi: 3 years (04/01/2014-04/01/2017)
Proje Yürütücüsü: Dr. Aykut Erdem
Proje Sayfası: http://vision.cs.hacettepe.edu.tr/113E497.html
[Proje Detayları]

Over the past decade, the developments in digital imaging, along with the advances in Internet technologies, brought a huge increase in the volume of digital videos and make them readily available to anyone. With the help of video sharing websites like Youtube, Vimeo and Flickr, people from different countries can upload and share their videos with millions of others around the world. In addition to personal videos, closed-circuit television (CCTV) cameras, webcams and traffic cameras used all over the world also operate on daily basis and capture millions of hours of digitized videos for surveillance and safety purposes. Due to this rate of increase in the amount of visual data, automatic analysis and extraction of semantic information from videos are clearly becoming more essential than ever.

The main goal of this project is to develop and apply effective computer vision techniques that can automatically detect "what is interesting" in such videos. Here, what is meant by interesting may refer to different notions such as wheThe main goal of this project is to develop and apply effective computer vision techniques that can automatically detect " what is interesting" in such videos. Here, what is meant by interesting may refer to different notions such as where people look in videos, salient objects, interesting motion patterns or moments in videos. All these topics listed above form the subject matter of the proposed project. It is important to note that each notion of interestingness involves different computational problems that need to be solved. This project, unlike the previous work, will investigate all these interrelated concepts within a unified framework and this will allow us to detect different levels of interestingness in a more accurate way. Although the aforementioned problems are closely related to each other, most of the existing literature treats them separately - as mentioned above. In this project, we bridge this gap by developing various techniques and methodologies for solving each task, which take advantage of simultaneously using additional information from other sources of interestingness. For this purpose, we will explore methods based on adaptive or online strategies that require little or no supervision and which can work with real-time video streams.



Görüntüleri Anlama ve Metni Görselleştirme




TUBITAK 1001 - Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı ve Avrupa Komisyonu COST IC1307 Aksiyonu Proje Başlığı: Görüntüleri Anlama ve Metni Görselleştirme (Understanding Images and Visualizing Text)

Proje No: 113E156
Proje Suresi: 3 yıl (01.09.2013-01.09.2016)
Proje Yürütücüsü: Dr. Erkut Erdem
Araştırmacılar: Yrd. Doç. Dr. Aykut Erdem, Yrd. Doç. Dr. Nazlı İkizler Cinbiş, Dr. Ruken Çakıcı (ODTÜ)
Proje Sayfası: http://vision.cs.hacettepe.edu.tr/113E116.html
COST Aksiyonu sayfasi: http://www.cost.eu/domains_actions/ict/Actions/IC1307
[Proje Detayları]

Görü ve dil yeteneği, insanların dünyayı algılarken ve etraflarındaki diğer bireylerle etkileşime girerken başvurdukları en önemli iki yetiyi oluşturmaktadır. İnsanlar dış dünyayı veya bir resmi bir doğal dil üzerinden tarif ederken çok canlı ve detaylı açıklamalar getirebilmektedirler. Bunun gerçekleşmesi beynimizin görme ve dil üzerine özelleşmiş birimlerinin bir uyum içinde çalışmasına ve birbirlerini beslemelerine bağlıdır. Yapay Zeka'nın birer alt alanı olan Bilgisayarlı Görü ve Doğal Dil İşleme alanlarının ilkinde hedef görsel veriyi işleyip yorumlayabilen modellerin ve algoritmaların geliştirilmesi, yani dünyayı görebilen makineler yaratmakken, diğeri ise berimsel bir bakış açısından insan dil yeteneğini incelemekte ve doğal dilleri işleyebilen bigisayar sistemlerinin gerçekleştirimleri ile ilgilenmektedir. Ortak tarihsel yakınlıklarına rağmen, bu iki disiplin günümüze kadar genellikle birbirlerinden bağımsız ve hatta kopuk ele alınmıştır. Bu iki alanda yaşanan gelişmelere rağmen mevcut yaklaşımların geneli çok biçimli (görsel ve metinsel) bilgiden tam anlamıyla faydalanamamaktadır. Halbuki bu tarz görsel ve metinsel bilgiler, resimler ve yazılardan oluşan web sayfaları, etiketlenmiş görüntüler, altı yazıya sahip resimler, altyazılı videolar vb. gibi pek çok şekillerde karşımıza çıkmaktadır ve bu verilerin miktarları her geçen gün hızla artmaktadır.

Proje bağlamında dil ve görme arasındaki bu bağ bilgisayarlı görü ve doğal dil işleme yöntemlerini birlikte kullanılarak irdelenecek, iki yeteneğin birarada kullanılması ile görüntülerin içeriğini bütünsel olarak açıklayan insan diline yakın cümlelerin otomatik olarak oluşturulması sağlanacaktır. Keza benzer bir şekilde, verilen cümle ya da paragraf formundaki sorgu metinlerinden, sorgu metnini bütünsel olarak açıklayan görüntü ve/veya görüntü kümesi getiren sistemler oluşturulacaktır.



İş Süreçleri Olgunluğu İçin Bir Öz-degerlendirme Yaklaşımı Geliştirilmesi

TÜBİTAK BİDEB 2219 - Yurt Dışı Doktora Sonrası Araştırma Burs Programı
Proje Başlığı: İş Süreçleri Olgunluğu İçin Bir Öz-degerlendirme Yaklaşımı Geliştirilmesi
Proje Suresi: 12 ay (01.09.2013-31.08.2014)
Proje Yürütücüsü: Yrd. Doç. Dr. Ayça TARHAN
Proje Danışmanı: Yrd. Doç. Dr. Oktay TÜRETKEN (Eindhoven Teknoloji Üniversitesi, Hollanda)

[Proje Detayları]

İş süreçleri bir kurumun iş hedeflerine ulaşmasında ve diğer kurumlarla rekabet edebilmesinde kritik öneme sahiptir ve günümüzde birçok kurum, iş süreçlerinin kaliteli ürün ve servis sunmada ne denli önemli olduğunun farkına varmaktadır. Ne var ki bir kurumun, varlığını idame ettirmeyi sağlayan iş süreçlerini yönetmesi pek de kolay değildir. Bunun en temel sebebi, İş Süreçleri Yönetimi tanımı altında; İş Süreçleri Mühendisliği, Süreç Yeniliği, İş Süreci Modelleme ve İş Süreci Otomasyonu/İş Akış Yönetimi gibi birçok amaç ve yöntemin yer bulmuş olmasıdır.

İş süreçleri yönetiminin bahsedilen tümleşik doğası ve giderek artan önemi, kurumların başarım yetkinliğini sorgulamayı gündeme getirmiştir. "Olgunluk" kavramı diğer yönetim disiplinlerinde, "tam ve hazır olma durumunu, büyüme veya geliştirme için mükemmelliği" değerlendirmeye araç olarak ortaya çıkmıştır. Olgunluk değerlendirme diğer disiplinlerde, olgunluk modeliyle uyumlu bir değerlendirme yöntemi kullanılarak yapılmaktadır. İş süreci olgunluk modellerinin yalnız betimleyici özellikler içermesi ve kendileriyle uyumlu, kurumların kendileri tarafından da kolaylıkla uygulanabilir ölçme ve değerlendirme modelleri önermemesi, bu modellerin benimsenerek yaygınlaşmasına engel teşkil etmektedir.

Bu projede iş süreçleri olgunluğu için bir öz-değerlendirme yaklaşımı geliştirmek amaçlanmaktadır. Bu amaca hizmet etmek üzere proje kapsamında aşağıdakiler gerçekleştirilecektir:

  • İş süreçleri yönetimi alanında yaşanan problemleri ve mevcut iş süreci olgunluk modellerini gözeterek öz-değerlendirme yaklaşımının kapsamını belirlemek,
  • Mevcut değerlendirme modellerinin özelliklerini ve alana özgü zorluklarını gözeterek iş süreci değerlendirme yaklaşımını tanımlamak; bu yaklaşımı destekleyecek mühendislik mekanizmalarını, yöntemleri ve kılavuzluğu oluşturmak,
  • Tanımlanan değerlendirme yaklaşımının, kurumların kendileri tarafından kolaylıkla uygulanabilmesini destekleyecek bir araç geliştirmek.



Yazılım Organizasyonlarında Sürdürülebilir ve Maliyet Etkin Yazılım Ölçme Programları Kurulumu...

TÜBİTAK BİDEB 2232 - Doktora Sonrası Geri Dönüş Burs Programı Projesi
Proje Başlığı: Yazılım Organizasyonlarında Sürdürülebilir ve Maliyet Etkin Yazılım Ölçme Programları Kurulumu için Bütünsel bir Yaklaşım Geliştirilmesi
Proje Suresi: 24 ay (01.05.2013-30.04.2015)
Proje Yürütücüsü: Yrd. Doç. Dr. Çiğdem GENCEL
Proje Danışmanı: Yrd. Doç. Dr. Ayça TARHAN

[Proje Detayları]

Yazılım kurumları, yazılım süreçlerini, ürünlerini ve projelerini daha iyi yönetebilmek ve bilgiye dayalı karar alabilmek için ölçme sürecinin ne denli önemli olduğunun uzunca bir süredir farkındadırlar. Yazılım ölçme süreci yazılım süreç iyileştirme için kendi basına itici bir güç olarak görülmektedir. Yazılım ölçme sürecinin aynı zamanda yazılım kurumu ve müşterileri arasındaki iletişimi daha etkin kıldığı da düşünülmektedir.

Ancak, ne yazık ki pek çok yazılım kurumu sürdürülebilir ve etkin ölçme programları kurmakta hala büyük zorluklar yasamaktadırlar. Ölçme programlarının neredeyse %80'inin karar verme sürecinde ve performans iyileştirmede yeterince etkin ve yararlı olamadıkları için kurum paydaşlarının ve çalışanlarının desteklerini yitirdikleri ve sonuçta başarısız oldukları belirtmektedir.

Bu proje yazılım üretim sürecini, yukarıdan aşağıya isleyen yönetim pratikleriyle aşağıdan yukarıya isleyen bilgilendirme pratiklerini bütünsel bir bakış açısıyla ele alarak ölçebilmeyi destekleyecek ve pratikte kullanılabilecek bir yaklaşım ve araç seti geliştirerek kurumlara bu konuda çözümler getirmeyi hedeflemektedir.



Kötücül Yazılımların ve Anti-Kötücül Yazılım Sistemlerinin Eş Evrimi

TUBITAK 3501 Kariyer Programı
Proje Başlığı: Kötücül Yazılımların ve Anti-Kötücül Yazılım Sistemlerinin Eş Evrimi
Proje No: 112E354
Proje Suresi: 26 ay (01.02.2013-01.04.2015)
Proje Yürütücüsü: Dr. Sevil ŞEN
Bursiyer: Arş. Gör. Kazım Sarıkaya

[Proje Detayları]





Bilgisayarlı Görüde Çoklu İpucu ve Bağlamsal Bilgi Kullanımı

TUBITAK 3501 Kariyer Programı
Proje Başlığı: Bilgisayarlı Görüde Çoklu İpucu ve Bağlamsal Bilgi Kullanımı (The Use of Multiple Cues and Contextual Knowledge in Computer Vision)
Proje No: 112E146
Proje Suresi: 3 yıl (01.09.2012-01.09.2015)
Proje Yürütücüsü: Dr. Erkut Erdem
Araştırmacı: Dr. Aykut Erdem

[Proje Detayları]

Görsel ipuçları etrafımızdaki dünya hakkında genellikle belirsiz bilgi sağlarlar. Buna rağmen biz insanlar bu belirsiz ipuçlarından yola çıkarak algıladığımız dünyanın doğru ve kesin yorumlarına ulaşmada çok başarılıyızdır. Bunun temel sebebi, dünyayı algılarken görme sistemimizin farklı türlerden çoklu ipuçlarını uyarlamalı bir şekilde birleştirmesi ve bu esnada çeşitli bağlam bilgilerinden yararlanmasıdır. Görme sistemimiz, alt düzey ipuçlarından gelen bilgiyi üst düzey bağlamsal bilgi ile birleştirirken güvenilir ipuçlarına daha fazla önem tahsis etmekte, daha az güvenilir veya daha az kullanılabilir ipuçlarına ise daha az ağırlık vermektedir. Bu sayede de kendini çevredeki değişikliklere göre hızlı bir biçimde uyarlayabilmektedir. Yapay görme sistemlerinin başarılarının arttırılması da, bu bakımdan bağlamsal bilgiyi ve çoklu ipuçlarını bu yönde uyarlamalı şekilde birleştiren hesaplamalı yöntemler geliştirmekten geçmektedir.

Bu proje kapsamında çoklu ipucu ve bağlam bilgisinin bilgisayarlı görüye etkileri, sırasıyla, görsel belirginlik hesabi, görüntü filtreleme ve bölütleme gibi birbirleriyle yakından ilintili işlemler üzerinden incelenecek ve geliştirilen yeni yöntemler çesitli bilgisayarlı görü uygulamalarında kullanılacaktır. Burada önemli bir nokta, bu yöntemlerin yeri geldiğince birbirlerini destekleyecek şekilde geliştirilecek olmalarıdır.



İnsan Etkileşimlerinin Makine Öğrenmesi Tabanlı Analizi ve Tanınması

TUBITAK 3501 Kariyer Programı
Proje Başlığı: İnsan Etkileşimlerinin Makine Öğrenmesi Tabanlı Analizi ve Tanınması (Learning-based Analysis and Recognition of Human Interactions)
Proje No: 112E149
Proje Suresi: 3 yıl (01.10.2012-01.10.2015)
Proje Yürütücüsü: Yrd. Doç. Dr. Nazlı İkizler Cinbiş

[Proje Detayları]

Bu projenin amacı, geniş görsel veri kümelerinde, insan etkileşim örüntülerini otomatik olarak analiz edip tanıyan bilgisayarlı görü algoritmalarını geliştirmek ve uygulamaktır. İnsan etkileşimleri, bir ya da birden çok kişiyi ve/veya bir ya da daha çok nesneyi içeren kollektif hareketlerdir. İnsan etkileşimleri, insanlarla etkileşimler, nesnelerle etkileşimler, ortamla etkileşimler gibi farklı kategorilerde olabilir. Bu farklı kategoriler, önerilen projenin alt düzey konularını oluşturmaktadır. Bu etkileşim kategorileri ve hedeflenen görsel arşivler ile ilgili farklı tanıma zorlukları bulunmaktadır. Öncelikle, işlenmesi gereken videoların farklı özellikleri olabilir, bunlar a) statik kamera görüntülerinden oluşan ve insanların uzaktan göründüğü takip videoları, b) video çekim şartlarının serbest olduğu ve çözünürlüklerin nispeten düşük olduğu Youtube gibi veri kaynaklarından toplanmış gündelik hayat videoları ve c) farklı bir bakış açısı ile çekilen, ellerin ve çevrenin görünür olduğu ve kameranın sürekli hareketli olduğu egosentrik videolar olabilir. Görsel insan etkileşimlerinin analizi bütün bu farklı çekim koşulları için ayrı ayrı incelenmelidir.

Bu projede, bahsedilen bu zorlukları gözönüne alarak insan etkileşimlerini otomatik olarak analiz edip tanıyan bir sistemin, çeşitli bilgisayarlı görü ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak geliştirilmesi hedeflenmektedir. Bu çerçevede, probleme ait zorluklara yönelik hem üst düzey, hem de orta düzey görsel öznitelikler tasarlanacak ve probleme uygun çözümler geliştirilecektir.



Manses: Türkçe ses tanıma ve tr2en çeviri bulutu

Bilim Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı - SanTez Programı
Proje Başlığı: Mobil Sistemlerde Ses Tanıma İle Türkçe-İngilizce Tercüme Sistemi (English-Turkish Translation Program With Speech Recognition in Mobile Systems)
Proje No: 00815.STZ.2011-1
Proje Süresi: 2 yıl (01/11/2011-01/11/2013)
Proje Yürütücüsü: Prof.Dr. Hayri SEVER

[Proje Detayları]

Manses projesi Santez tarafından kısmen desteklenen ve Hacettepe Üniversitesi ile birlikte gerçekleştirilen bir projedir. Uygulama, mobil sistemlerde, ses tanıma teknolojisi ve bulut bilişim altyapısı kullanarak Türkçe-İngilizce çeviri yapmaya olanak sağlamaktadır. Mobil sistemlerinin hızla yaygınlaşması, bulut bilişimin giderek güncel teknolojilerden biri haline gelmesi ve ses tanıma araçlarının çok çeşitli alanlarda kullanılabilir olması bizleri bu uygulamayı geliştirmeye teşvik etmiştir. Hedefimiz Türkçe tabanlı, yüksek performanslı ve dayanıklı bir ses tanıma ve tercüme sistemi ortaya koymaktır. Türkçe dili üzerinde yapılan ses bilimsel ve dil bilgisel araştırmalarla desteklenerek, ses tanıma sistemlerinin mimarileri ve bu sistemlerin Türkçe dili için uygulanmakta ve özel algoritmalar geliştirilmektedir. Dağıtık hesaplama ve bulut bilişim üzerinde de konuşma analiz uygulaması gerçekleştirilmektedir. Kısa zaman sonra sunulacak uygulama ile Türkçe bilmeyen kişilerin mobil cihazları yardımıyla Türkçe iletişim kurmasına imkan sağlanacaktır. Aynı şekilde Türkçe bilip, diğer dilleri konuşamayan kişiler, mobil cihazları yardımıyla istedikleri dilde iletişim kurabilme şansına sahip olacaklardır. Ürün hakkında detaylı bilgi almak için lütfen proje sayfasını ziyaret ediniz.
Proje Sayfası



Lit2Info - Literatür Tabanlı Bilgi Keşfi Aracı (Literature Based Discovery)

Hacettepe Üniversitesi Bilimsel Araştırmalar Birimi - Araştırma Projesi
Proje Başlığı: Lit2Info - Literatür Tabanlı Bilgi Keşfi Aracı (Literature Based Discovery)
Proje No: 901602008
Proje Süresi: 3 yıl (04.07.2010-04.07.2013)
Proje Yürütücüsü: Prof.Dr. Hayri SEVER

[Proje Detayları]

Literatür Tabanlı Bilgi Keşfi Araçları (LTB), metin tabanlı büyük bilgi kaynakları üzerinde, sahip olunan alan bilgisi ile yeni hipotezler üretmeyi hedeflemektedir. LTB, biyomedikal alanda hazırlanmış bilimsel makaleler üzerinde kavramlar arası ilişkilerin kurulmasını ve kurulan bu ilişkilerin incelenmesi ile yeni hipotezlerin üretilmesini sağlamaktadır.

Proje Tıp ve Bilgisayar Bilimleri arasında güçlü bir innovasyon ihtiyacından doğmuştur. Diğer taraftan, projenin istenilen olgunluğa erişmesi ile beraber üniversitemiz araştırmacılarına sunulması hedeflenmektedir. Özellikle ilaç araştırmalarında üniversitemiz araştırmacılarına farklı bakış açıları önerebilmesi sistemin kullanımına ilişkin ilgi sağlaması beklenmektedir. Üniversitede sınanmış bir sistem ticari alanda araştırma yapan firmalara daha cazip gelecektir.

Hacettepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
06800 Beytepe Ankara