Telsiz Duyarga Ağları ile Bir Nesne İzleme Senaryosu

Transkript

1 Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Telsiz Duyarga Ağları ile Bir Nesne İzleme Senaryosu Gökçer Peynirci, Muharrem Gürgen, İlker Korkmaz, Yetkin Hafızoğlu, Utkan Sürgevil, Nihal Paçaman İzmir Ekonomi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İzmir gokcerp@gmail.com, mgurgen@gmail.com, ilker.korkmaz@ieu.edu.tr, yetkin.hafizoglu@std.ieu.edu.tr, utkanuo@hotmail.com, nihal-p@hotmail.com Özet: Telsiz Duyarga Ağları, temel olarak kısıtlı kaynaklarla ve duyargalarla donatılmış olan çok sayıda düğüm barındırır. Askeriyeden ticari uygulamalara kadar birçok alanda kullanılabilen bu ağlar yardımıyla, günümüzde nesne izleme uygulamaları da gerçekleştirilebilmektedir. Bu çalışmada, duyargalar aracılığıyla nesnelerin izlenmesi konusu araştırılmış ve hızlı olan cisimlerin/canlıların takibinde ağ topolojisinin pek değişime uğramadığı durumlar için nesneleri izleme mekanizması, kelaynakların izlenebilmesi amacıyla senaryolaştırılarak aktarılmıştır. Anahtar Sözcükler: Telsiz Duyarga Ağları, nesne izleme, benzetim, duyarga uygulamaları, geri kazanma. An Object Tracking Scenario using Wireless Sensor Networks Abstract: Wireless Sensor Networks mainly contain lots of nodes embedded with constrained resources and sensors. Today, object tracking applications can also be implemented with the help of these networks to be applied in various areas from military to commercial applications. In this paper, tracking objects through sensors is researched, and the mechanisms of object tracking for monitoring fast objects/livings in rarely changing network topology conditions are given as a scenario aiming to monitor the hermit ibis birds. Keywords: Wireless Sensor Networks, object tracking, simulation, sensor applications, recovery. 1. Giriş Telsiz Duyarga Ağı (TDA), temel olarak birçok duyarga (sensor) cihazı barındıran ve içine, kısıtlı bellek, işlemci ve enerji kaynakları gömülmüş olan düğümlerin bir ağ yapısı oluşturmuş halidir [1]. Çevreye dağıtılan düğümler, ortak bir uygulama amacına hizmet etmek üzere, aralarında iletişim kurarak çevreye uyum sağlayıp değişken bir topoloji düzeni oluşturur ve kendi kendilerine bir ağ biçimine kavuşur. TDA kavramı, bilhassa 1990 lı yılların sonunda önemli bir araştırma konusu haline gelmiş ve 2000 li yıllarda teknolojinin ilerlemesine paralel olarak endüstriyel ve sivil uygulama alanlarında yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır. 41 TDA lar ilk zamanlarda askeri alanlarda sık kullanılmıştır. Askeri uygulamalar genel olarak sınırların bütünlüğünü korumak ve savaş alanını gözlemek amacında olmuştur. Çalıştırıldıkları ortama ve amaçladıkları işleme göre, her zaman her yerde kullanılabilme, hataya karşı toleranslı olabilme, doğruluk oranı yüksek olabilme ve düşük maliyete sahip olma özellikleri, TDA ların askeri alanların yanında diğer alanlarda da uygulanabilmesine olanak sağlamıştır [2]. Aşağıda diğer başlıca uygulamalar da sıralanmıştır : Sağlık uygulamaları: TDA lar sağlık alanında hastaların fizyolojik değerlerinin uzaktan izlenmesi ve kronik hastaların gözetim altında tutul-

2 Telsiz Duyarga Ağları ile Bir Nesne İzleme Senaryosu Gökçer Peynirci, Muharrem Gürgen, İlker Korkmaz, Yetkin Hafızoğlu, Utkan Sürgevil, Nihal Paçaman ması gibi uygulamalarda kullanılmıştır [3]. Örnek olarak, Harvard Üniversitesi nin CodeBlue isimli projesi ile hastanelerdeki hastaların kalp atış, EKG ve bazı diğer değerleri duyargalar aracılığıyla kontrol edilebilmektedir [4]. Ev uygulamaları: Bunlar insanların rahat ve akıllı yaşam alanlarına sahip olmaları için geliştirilen TDA uygulamalarıdır. Bu alandaki örnekler, gaz değeri, oda sıcaklığı gibi verilerin kablosuz ağ aracılığı ile istenen noktaya iletilmesi şeklinde genel kullanıma yönelik olabilmektir [2]. Ticari uygulamalar: TDA ların ticari uygulamalarda kullanımına, binaların yapısal ve sismik olarak gözetim altında tutulması, trafik gözetimi, kaza tespiti ve endüstriyel otomasyon uygulamaları örnek verilebilir. Ayrıca, geliştirilen ticari projeler arasında, tarımda nem bilgisi gibi büyüklüklerin izlenmesi, taşımacılıkta malzemenin durumu ve güvenliği ile ilgili bilgilerin izlenmesi, üretimde hataları erken teşhis etmek amacıyla tüketim mallarının kalitesinin sürekli izlenmesi gibi duyarga uygulamaları da mevcuttur [5]. Çevre uygulamaları: Bu alandaki çalışmalar, sel veya deprem gibi doğal afetlerin tespiti, bir bölgenin ekolojik izlenmesi, orman yangınlarının gözlenmesi ve Great Duck Island projesindeki gibi habitat gözetimi olarak sıralanabilir. Ayrıca, Türk ve Alman araştırmacılardan oluşan bir ekibin Marmara da beklenen olası büyük bir deprem sonrasındaki çeşitli ek afet sorunlarının azaltılmasını sağlamayı hedeflediği EDIM [6] projesi de bir başka TDA çevre uygulamasıdır. Bizim projemizdeki amacımız ise TDA ile nesne izleme konusunda senaryo bazlı benzetim yapmak ve daha sonra yapılabilecek gerçek hayat uygulamaları için fikir verecek veriler oluşturmaktır. Bildirinin devamındaki bölümlerde projemizdeki senaryomuz hakkında detaylar, senaryomuzdaki TDA yapısı ve ilgili kriterler aktarılacaktır. 2. TDA ile Nesne İzleme Senaryosu Bu bölümde TDA ile nesne takibi yapılabilmesi ve olası hatalarda sistemin yeniden organize edilebilmesi konularından bahsedilecek ve projemizdeki TDA senaryosu açıklanacaktır. 2.1 TDA ile Nesne Takibi ve Yeniden Bulma TDA ile nesne takibi sistemi, Şekil-1 de bir kesiti verildiği gibi ilgili bölgede rastgele dağıtılarak ya da Şekil-2 de gösterildiği gibi sistematik olarak yerleştirilen duyargaların, takip edilecek olan nesnenin veya nesnelerin belirlenen bölgeye girmelerinden itibaren nerede olduklarını ve/veya nereye gittiklerini anlamak için kullanılabilir. Nesne takibinde en popüler konu birçok ülkenin başını ağrıtan terörist eylemlerin önüne geçmek için, olası terörist faaliyetleri izleme ve erken uyarı sistemleridir. Bu çalışmada, uygulama senaryosu olarak nesilleri ciddi tükenme tehlikesinde olan kelaynak kuşlarının izlenmesi düşünülmüştür. Türkiye de sadece Birecik te bulunmakta olan bu kuş türünün, korunma altına alındığı bölgedeki hareketlerini incelemek amacıyla TDA uygulamalarından yararlanabilmek öngörülmüştür. Bu uygulamalar dışında, çeşitli finans desteği alan TDA projeleri de geliştirilmektedir. Örneğin, AB Komisyonu nun, SARTRE [7] adlı projesi, AB projeleri kriterlerinde ulasım kategorisinde desteğe uygun görülmüştür. Bu proje içeriğinde, araçları birbirine telsiz duyargalarla bağlayarak bir karayolu treni oluşturup yakıt tüketimini, seyahat için harcanan zamanı ve trafik sıkışıklığını azaltmak amaçlanmaktadır [7]. 42 Şekil 1. Rastgele dağıtılmış duyarga ağı.

3 Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Şekil 2. Sistematik düzenlenmiş duyarga ağı. TDA ile nesne takibi sırasında belirlenen bölgenin fiziki şartları, iletişimi sağlayan bir duyarganın hasar alması veya enerjisinin tükenmesi sebebiyle, ya da takip edilen nesnenin hızlı hareket etmesi sonucu kullanılan duyargaların nesneyi algılayamaması sonucu, izlenecek olan nesne kaybedilebilir. Kaybedilen nesnenin bir başka duyarga tarafından algılanarak yerinin yeniden belirlenmesi, kaybedilen nesnenin bulunması için izlenebilecek en kolay yoldur. Fakat telsiz duyargalar yapıları gereği düşük enerji tüketmesi istenen cihazlardır. Bir başka duyarganın bu şekilde algılayıp, nesnenin yerini belirlemesi için tüm ağın sürekli uyanık kalması gerekir ki bu durum enerji tüketiminin en yüksek seviyede olması demektir. İşte bu noktada nesne takibi yapılacak TDA uygulamalarında, ağ yapısı kararının önemi ve kaybolan nesnenin bulunması için izlenecek yolun önemi ortaya çıkmaktadır. Şekil 3. Senaryomuzdaki ağ iletişimi. TDA larda, duyargalardan elde edilen verilerin işlenmesi ve ağın organize edilmesi için genellikle bir ya da bazı durumlarda birkaç tane baz istasyon düğümü (sink) bulunabilir. Ağ yapısı gereği bu baz istasyonlar, bütün duyargaların ulaşabileceği şekilde tam ortada, ya da sadece birkaçının direkt ulaşabileceği ve geri kalanının ise birbirleri üzerinden ulaşabileceği bir konumda bulunabilirler. Şekil-3 te temel bir duyarga ağının ağaç yapısı oluşturarak nasıl çalıştığı görülebilir ki şekilde duyarga ağının kelaynak kuşlarını izleme amaçlı kullanılabileceği durumdaki veri iletişimi de gösterilmiştir. 43 TDA ile nesne takibi uygulamalarında her duyarganın iletişim kurabileceği bir veya birden fazla baz istasyonun bulunması, duyargalarda enerji korunumu ve ağın gerektiğinde hızlı bir şekilde yeniden organize edilmesi için önemlidir. Bizim çalışmamızda belirlediğimiz senaryoda, takip edilmesi olası nesnelerin kaybolması çokça yaşanabileceği için, bu durumu geri çevirmenin de verimli şekilde yapılabilmesi önem kazanmaktadır. 2.2 TDA ile Nesne Takip Yaklaşımları Bu kısımda, TDA kullanımı ile nesne takibi konusunda literatürdeki yaklaşımlara değinilmektedir. TDA larda bir nesneyi takip etmek için, o nesneyi ağın algılaması gerekir. Bu durumun gerçekleşebilmesi için ağda ya belli bir bölgenin girişi sayılabilecek duyargaların sürekli uyanık durumda olması gerekir ya da tüm ağın sürekli uyanık durumda olması ihtiyaçtır. Bütün ağın uyanık olması halinde kaybolan nesnenin yeniden bulunması durumu düşünülmeyebilir, çünkü nesnenin kaybolma ihtimali düşüktür. Fakat bu durum fazla güç tüketimine sebep olur. Her ne kadar fazla güç tüketimi olsa da, nesne hareketinin düzensiz olduğu durumlarda yeniden bulma için fazla seçenek söz konusu olamamaktadır. Sadece belli duyargaların uyanık durumda

4 Telsiz Duyarga Ağları ile Bir Nesne İzleme Senaryosu Gökçer Peynirci, Muharrem Gürgen, İlker Korkmaz, Yetkin Hafızoğlu, Utkan Sürgevil, Nihal Paçaman olduğu varsayımlar için ise Zhao v.d. [8] ve Pahalawatta v.d. [9] tarafından bazı algoritmalar geliştirilmiştir. Bu algoritmalar, nesnenin hangi yöne gittiği hesabı ile gittiği varsayılan yöndeki duyargaların daha önceden nesneyi algılayan duyarga tarafından uyandırılmasına dayanır. Böylece ciddi oranda güç tasarrufu sağlandığı yazarlar tarafından belirtilmiştir [8,9]. Başka bir yaklaşımda ise, nesneyi algılayan duyarganın uyandırdığı duyarga ilgili nesneyi algılayamazsa, bu duyarganın komşuları uyandırılır. Eğer yine nesne algılanamazsa bu kez bütün duyarga ağı uyandırılır. Bu, nesnenin yeniden bulunması için ihtimal arttırabilir, fakat öncekilere göre ek enerji korunumu sağlamaz [10,11]. Farklı bir yaklaşım da, [10] ve [11] yayınlarına ek geliştirilen mekanizmalar ile nesnenin gidebileceği yönün tahmin edilmesi ve enerjiyi verimli kullanan veya başka bir deyişle enerjisi yüksek olan duyargaların yeniden bulma duyargaları olarak seçilmesi esasına göre çalışır [12]. Fakat bu yaklaşımın da dezavantajı nesnenin herhangi bir yeniden bulma için seçilmiş duyarga etrafından geçmemesi durumunda nesnenin tamamen kaybolmasıdır. Bunlara karşın, Yang v.d. [13] tarafından sunulan geometrik yaklaşım hızlı ve enerji korunumu sağlayan bir yöntem olsa da, takip edilen nesnenin gideceği yön tahmin edilemezse sistem etkin uygulanamayabilir. Bizim senaryomuzda enerji etkin bir çözüm düşünüldüğü üzere, nesne algılama, izleme ve geri kazanım yani yeniden bulma durumları için Wang v.d. [12] tarafından belirtilen yaklaşım baz alınmıştır. Ancak, ilgili yaklaşımdaki geri kazanma (recovery) yönteminde kısmen değişiklik önerilmiştir. 3. Nesne İzleme Sistem Yapısı 3.1 Sistemin Altyapısı Senaryomuzdaki sistem, altyapı açısından Şekil-2 de gösterilen biçime benzemekte olup 44 düğümlerin bir kısmı tek sıçrama ile direkt olarak baz istasyon düğümüne ulaşabilirken diğerleri de ağda oluşturulan ağaç yapısı üzerinden verilerini çok sıçramalı (multi-hop) iletişimle baz düğüme iletebilmektedir. Wang v.d. [12] tarafından sunulan temel varsayımları senaryomuzda biz de kabul etmekteyiz. Düğümlerin alanda eşit yoğunlukta dağıldığı farz edilmektedir. Her bir düğümün dört farklı radyo modu vardır: veri gönderme, veri alma, boş durma, uyuma. Her bir düğüm kendi yerini tayin etmek için GPS sisteminden yararlanabilir. Her bir düğüm baz düğüme kendisi hakkında bilgileri periyodik olarak yollar. Bunun dışında, bu bilgi ağdaki bütün düğümlere de yollanır. Etkin bir enerji kullanımı için, düğümler kendi iletişim alanını daraltarak, radyo enerji tüketimini azaltma yoluna gidebilir [12]. Baz istasyon düğümü, ağdaki düğümlere göre daha güçlü veri aktarım yeteneğine sahiptir. Ağ alanı çok büyük değilse, baz düğüm ağdaki düğümlere çok sıçramalı iletişim kullanmadan aktarım gerçekleştirebilir [12]. Bunlar varsayım olarak kabul edilmiştir. 3.2 Sistemin İşleyişi TDA düğümlerinin algılama alanı dar olduğu için izlenen nesnenin ancak bu alanda olmasıyla izleme gerçekleşebilir. Bunun yanında çevresel faktörler de bu izlemeyi bozabilir. İzlemenin amacı, hedefin belirli bir doğrulukla her bir izleme periyodunda, yerinin tespitidir. Tek bir duyarganın sağlayacağı doğruluk oranı düşük olacağı için, birden fazla duyarganın ulaştığı sonuçların birlikte göz önüne alınması daha sağlıklı sonuçlara ulaşmayı sağlar [12]. Sistemin işleyişi aşağıdaki gibi modüller halinde incelenebilir. Hedefin hareketinin tahmini: Duyarga düğümleri, algılanan nesnenin konumu hakkında elde ettikleri bilgileri baz düğüme yollar. Baz düğüm bütün bu bilgileri kendinde toplar. Bir nesne ağa girdiğinde, en az sayıda düğümün dinlemede olması önemli husustur. O yüzden her durumda bir kısım duyargalar dinlemede-

5 dir. Nesne hakkındaki ilk bilgiler baz düğüme ulaştığında, baz düğüm nesnenin hareketiyle ilgili tahminler yapmaya başlar ve bu bilgiye göre de gerekli gördüğü düğümleri uyandırıp dinleme haline getirir [12]. Heedefin yerinin belirlenmesi: Hareket tahmininden sonra, nesnenin yerinin belirlenmesini sağlayacak olan düğümlerin seçilmesi gerekir. Bu aşamada, ilk olarak, baz düğüm, tahmin sonucuna göre bir düğümü uyandırır. Aktive edilen bu düğüm, hedefin yer bilgisini alır ve başka bir düğümü aktive eder. Aktive edilen yeni düğüm, hedefin kendi alanında olup olmadığına göre, kendini uyandıran düğüme bir mesaj yollar. Eğer mesaj pozitifse, uyandıran duyarga toplamış olduğu bilgileri hedefe yakın olan duyargaya yollar ve uyku moduna geçer. Böylece, önceki bilgileri de alan duyarga, başka bir duyargayı uyandırır. Bu şekilde sürekli olarak yeni duyargaların uyandırılmasıyla hedefin konumu ve gittiği bölge hakkında daha kesin sonuçlara ulaşılabilir [12]. Sonuçta, en son duyarga, toplanan bilgileri baz düğüme yollar ve bir dinleme periyodu bitmiş olur. Baz düğüm, aktive edeceği düğüm seçiminde, etkin enerji kullanımı sağlayacak bir düğümü seçmek ister, ama aktive edilen düğüm hedefi bulamıyorsa bu bir sorundur. Nesneyi geri kazanma işlevi burada devreye girer. İlk aktive edilen düğüm enerji kullanımı optimum olan düğümdür ve bu durumda daha az optimum bir düğümün seçilmesi düşünülecektir. O da bulamazsa daha az optimum biri seçilir [12]. Bir düğüm, bir periyotta sadece bir kere uyandırılabilir. Hedef izlemenin bir periyodu, önceden belirlenen hedefin yerine yönelik doğruluk oranının sağlanması, her bir aday düğümün aktive edilmiş olması ve aktive edilen duyarga sayısının belirli bir değeri aşmış olması ile tamamlanır [12]. İzleme hatası için geri kazanma: Herhangi bir nesnenin hareketinin tahmini çok zor olduğu ve bizim duyarga ağımızın da fark etme yeteneğinin kısıtlı olduğu düşünülürse, geri kazanmanın Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 45 önemi anlaşılır. Geri kazanmadaki temel amaç, ek duyargaların uyandırılması yoluyla, fark etme yeteneğinin arttırılması ve hedefin hareketinin izlenmesindeki bütünlüğün bozulmamasının sağlanmasıdır [12]. Bu amaçla uyandırılan duyarga sayısı da olabildiğince az olmalıdır. Bu bağlamda hangi alandaki duyargaların uyandırılabileceği önem kazanır. Bunun için kullanılabilecek genetik bir algoritma [12] de sunulmuştur. Bu algortimanın optimal sonuca yavaş yakınsaması nedeniyle baz düğümde sürekli çalışması maliyetlidir [12]. Ağ topolojisi baz düğüm tarafından bilinir ve diğer duyargaların periyodik gönderimleriyle sürekli güncellenir. Topolojide de normal koşullarda büyük değişimler gözlenmeyeceği tahmin edildiği için, algoritmanın baz düğümde sadece gerektiğinde çalıştırılması uygundur [12]. Wang v.d. [12] tarafından önerilen yukarıdaki geri kazanma yönteminde takip edilen nesne, yeniden bulma için işaretlenmiş duyargaların algılama alanı içinden geçmediği takdirde, yeniden bulma için geri kazanma duyargalarının komşularından, enerji kullanımı en optimum olanı uyandırılır. Onun da bulamaması halinde, ondan sonraki optimum olan uyandırılır. Eğer hala bulunamamışsa, oluşan zaman kaybı sonucu, izlenen nesne, öngörülen bölgeden epey uzaklaşmış da olabilir. Wang v.d. [12] tarafından önerilen yöntem duyarga başına harcanan güç oranı açısından ve dolayısıyla duyarga ağının hayatta kalma süresi açısından verimli bir durum olsa da, nesnenin yeniden bulunabilme olasılığı açısından bir dezavantaj teşkil edebilir. Biz buna alternatif olarak, sezgisel bir düşünce ile, hedefi kendi alanında sezmesi beklenen duyarganın, herhangi bir şekilde takip edilen nesneyi algılayamaması durumunda, nesnenin geri kazanılması amacıyla, komşu duyargaların hepsinin veya nesnenin hareket yönüne göre 2 li veya 3 lü komşu grupların uyandırılmasını önermekteyiz. Bu durumda, nesnenin yeniden bulunması olasılığının kademe kademe artması yerine bir defada en yüksek değere ulaşması sağlanabilir ve nesnenin öngörülen bölgeden uzaklaşmış olması da önlenebilir. Sonuç ola-

6 Telsiz Duyarga Ağları ile Bir Nesne İzleme Senaryosu Gökçer Peynirci, Muharrem Gürgen, İlker Korkmaz, Yetkin Hafızoğlu, Utkan Sürgevil, Nihal Paçaman rak nesnenin yeniden bulunması olasılığı ve enerji tüketimi oranının avantajlı bir seviyeye gelmesini öngörüyoruz. Bunun için senaryo benzetimlerimizde, yöntemlerin performans karşılaştırması yapılacaktır. Senaryomuzda düşünülen işleyiş, bileşenleri ile birlikte Şekil-4 te belirtilmiştir. 3.3 Sistemi Etkileyen Faktörler Bu bölümde sistem için önemli görülen özelliklere değinilmektedir. İlk olarak hata toleransı önemlidir, çünkü devre dışı kalan düğümler, bir nesnenin izlenme yeteneğinde düşüşe yol açar. Bunun yanında ağ topolojisinin de korunması önemlidir, çünkü topolojinin korunamaması bazı alanların dinlenememesine yol açabilir. O yüzden topolojideki değişikliklerin bu duruma yol açmasının önlenmesi veya oluşan bu durumun eski haline getirilmesi gerekir. Enerjinin optimum kullanımı da önemlidir, çünkü ağın ömrü buna bağlıdır. Baz düğüm tarafından yapılan düğüm seçimleri optimum enerji kullanımına dayanır ve oluşan hatalar sonucu optimum enerji kullanan düğümlerin devre dışı kalması enerji kaybını arttırabilir. Bu çalışmamız şu an için devam etmekte olan bir projedir ve şu anki planımız, kelaynak türünü izleme için düşündüğümüz bu senaryomuzun ns2 ve Omnet++ platformlarında nesne izleme deneyleri olarak benzetim halinde test edilmesidir. Benzetim deneylerinde, yukarıda belirtilen faktörlerle ilgili alternatif durumları deneyerek, en iyi dinleme ortamının sağlanması için gerekli olan değerlerin ayarlanmasına yönelik bir çalışma planlanmaktadır. Böylece, ilgili parametreler belirlenerek, bu senaryonun olası gerçek uygulaması için enerji etkin bir öneri sunulabileceği düşünülmektedir. 4. Sonuç ve Öneriler Bu çalışmada, nesli tükenmek üzere olan kelaynak türünün bölgesel izlenmesi uygulamasında kullanılabilecek olan TDA ile nesne izleme senaryosu aktarılmıştır. Bu konuda literatürdeki nesne izleme yaklaşımları incelenmiş, Wang v.d. [12] tarafından sunulan yaklaşımın senaryomuz için etkin olabileceği düşünülerek ilgili işleyiş açıklanmştır. Bu işleyişte, geri kazanma yönteminde avantaj sağlayabileceği düşünülen bir değişiklik de önerilmiştir. Ayrıca, senaryomuzun uygulanabilmesi öncesinde sistemi etkileyen önemli faktörler vurgulanmıştır. Projemiz sürmekte olup benzetim aşamasında Wang v.d. [12] tarafından önerilen işleyişi temel alan bir deney yaptıktan sonra, ilgili yaklaşımdaki geri kazanma evresindeki değişiklik önerimizi test etmeyi ve sonuçları karşılaştırmayı planlamaktayız. Böylece, senaryomuzun olası gerçek hayat uygulamasının etkin gerçekleştirilebilmesi için gelecek çalışmalarda benzetim verilerimizin kullanılabileceğini umuyoruz. 5. Kaynaklar Şekil 4. Senaryomuzdaki işleyiş. 46 [1] Akyildiz, I.F., Su, W., Sankarasubramaniam Y. and Cayirci E., Wireless Sensor Networks: A Survey, Computer Networks, 38: (2002).

7 Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri [2] Wang, Q., Hassanein, H. and Xu, K., A Practical Perspective on Wireless Sensor Networks, book chapter in Handbook of Sensor Networks: Compact Wireless and Wired Sensing Systems, CRC, (2005). [3] Zhao, F. and Guibas L., Wireless Sensor Networks: An Information Processing Approach, Elsevier, (2004). [4] Shnayder, V., Chen, B., Lorincz, K., Fulford-Jones, T.R.F. and Welsh, M., Sensor Networks for Medical Care, Harvard University Technical Report, (2005). [5] Evers, L., Havinga, P.J.M., Kuper, J., Lijding, M.E.M. and Meratnia, N. SensorScheme: Supply Chain Management Automation using Wireless Sensor Networks, IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, (2007). [6] Wenzel F., Erdik M., Zschau J., Milkereit C., Redlich J.P., Lupp M., Lessing R. and Schubert C., Earthquake Disaster Information System for the Marmara Region, Turkey, Early Warning Systems in Earth Management: Kick-Off-Meeting, (2007). [9] Pahalawatta, P., Pappas, T. And Katsaggelos A., Optimal sensor selection for video-based target tracking in a wireless sensor network, Proceedings of the International Conference on Image Processing 5: (2004). [10] Winter, J., Xu, Y. and Lee, W. C., Prediction based strategies for energy saving in object tracking sensor networks, IEEE International Conference on Mobile Data Management, , (2004). [11] Guo, Z., Zhou M. and Lev, Z., Optimal tracking interval for predictive tracking in wireless sensor network, IEEE Communications Letters, 7: (2005). [12] Wang, X., Ding, L., Bi, D. and Wang, S., Energy-efficient Optimization of Reorganization-Enabled Wireless Sensor Networks, Sensors, 7: (2007). [13] Yang, L., Feng, C. and Rozenblit, J. W., Adaptive tracking in distributed wireless sensor networks, Proceedings of the 13th IEEE International Symposium and Workshop on Engineering of Computer Based Systems, (2006). [7] SARTRE, [8] Zhao, F., Shin, J. and Reich, J., Informationdriven dynamic sensor collaboration for tracking applications, IEEE Signal Processing Magazine 19:61-72 (2002). 47