Bilgisayar Bilimleri Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Bu koleksiyon için kalıcı URI

http://hdl.handle.net/11527/245

Gözat

Çıkarma tarihi ile Bilgisayar Bilimleri Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans'a göz atma

Dizinde bir noktaya atla:
  • Öge
    Etmenlerle elektronik oylama
    (Bilişim Enstitüsü, 2005) Sandıkkaya, Mehmet Tahir ; Örencik, Bülent ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
  • Öge
    Sembolik planlama için uzam-zamansal çıkarsamayla nesne modellerinin ve etkileşimlerinin öğrenilmesi
    (Bilişim Enstitüsü, 2012) Ersen, Mustafa ; Sarıel Talat, Sanem ; 371577 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Sciences
    Bu tez çalışmasında özerk eylem planlamada kullanılmak üzere ortamdaki çeşitli nesneler arasındaki etkileşimleri öğrenmeye yönelik bir yöntem sunulmaktadır. Öğrenme için ortamdaki nesneler üzerinde gözlemlenen olaylar ve zaman bilgileri ile nesnelerin ilk durumuna ilişkin uzamsal bilgilerden yararlanılmaktadır. Bunun dışında nesnelere ve türlerine ilişkin herhangi bir anlamsal bilgi ya da nesnelerin olaylar arasındaki durumlarına ilişkin bilgi kullanılmamaktadır. Nesne etkileşimlerini öğrenmek üzere uygun bir sınama ortamı olarak ?The Incredible Machine? bilgisayar oyunu kullanılmış ve öğrenme sisteminin başarımı nesneler arasındaki ilişkileri temsil eden farklı seviyelerde bilgi kullanılarak analiz edilmiştir. Nesneler arasında doğrudan gözlemlenebilen ilişkileri barındıran bir bilgi tabanı sisteme sağlandığında, etkileşimler daha sonra planlamada kullanılabilecek seviyede öğrenilmektedir. Ayrıca, nesnelerin uzamsal bilgileri ve olayların zamansal bilgileri üzerinden çıkarsama yapılarak da etkileşimler öğrenilebilmekte ve uzam-zamansal bir yaklaşımla bu bilgiler bir arada kullanılarak bilgi-tabanlı yaklaşıma yakın seviyede sonuçlar elde edilmektedir. İnsan seviyesinde bir müdahaleye gerek olmadan bilgisayarla görü teknikleri yardımıyla otonom bir şekilde elde edilmesi mümkün olan uzamsal ve zamansal bilgiler üzerinden çıkarsama yapmanın mümkün olması makine seviyesinde öğrenmenin başarılı olduğu sonucunu doğurmaktadır.
  • Öge
    Congestion and packet classification based flow management for software-defined networks
    (Institute of Science and Technolgy, 2020) Akkoç, Mertkan ; Canberk, Berk ; 637468 ; Department of Computer Engineering
    In this thesis, we focus on problems in the control plane and problems in the data plane of SDN separaterly. In the control plane, we specifically try to increase the response time of the SDN controller in ultra-dense scenarios. In the data plane, we aim to construct an efficient data structure to achieve both fast rule update and fast packet classification. In the SDN, the control plane is responsible for deciding route and operations for flows that coming to the data plane. To do so, the SDN controller in the control plane has a central view and controls all switches in the data plane. But, this can cause an increase in both e2e latencies of packets and drop rate in the controller if there is a high spiky demand of incoming heterogeneous flows. Because, switches in data plane have to ask what to do to the controller if there is a new incoming flow to them. When newly coming flows increase, communication traffic between the controller and data plane increase. As a result, this can cause congestion in the SDN controller, and e2e latency and drop rate in the controller increase because of this congestion. To solve these problems, we propose a management engine to implement in the SDN controller in ultra-dense SDN scenarios. In this engine, we propose two steps: admission and prioritization steps. We also create different queues for different types of 5G flows (URLLC, eMBB, mMTC) in each step. In the admission, we modify Loss Ratio-Based Random Early Detection (LRED) Algorithm. In prioritization, we propose a tree-based prioritization that considers the priority needs of different flow types and near future states of different queues. According to simulation results, our response time of the SDN controller, e2e latency of packets and dropped rate in the controller are better up to 53%, 58%, and 36%, respectively. Packet classification is a key factor for choosing proper action for incoming packet and has to be done fast, especially in OpenFlow. But OpenFlow vSwitch technology doesn't allow to use some fast hardware technology for packet classification like TCAM. Decision tree methods are preferred solutions for fast classification in OpenFlow vSwitch in the literature. But most of these methods can cause the rule replication problem. As a result, while the duration of packet classification decreases, rule update duration increases. There are also rule partitioning methods in the literature to solve this problem, but the running time of these methods mostly depends on the number of rule fields. Also, some of these solutions don't overcome the rule replication problem. At that point, the main question is that how can we make the rule partitioning fast by both preventing the rule replication and allowing fast packet classification and rule update in OpenFlow vSwitch? To solve the rule partitioning problem, we convert this problem to the interval partitioning and propose a classic Greedy Algorithm. As a result, the running time of the partitioning algorithm only depends on the rule number. After partitioning, we propose to use HyperCuts to construct decision trees for fast packet classification and rule update. According to performance evaluation results, we do the rule partitioning and rule updates faster than the PartitionSort method with the percentage of 88, 15, respectively. We also classify packets faster than the TupleMerge method with the percentage of 40 for online and 50 for offline scenarios.
  • Öge
    Hibrit Film Öneri Sistemi
    (Bilişim Enstitüsü, ) Uluyağmur, Mahiye ; Çataltepe, Zehra ; 371572 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    The number and kind of available content and the number of users who can view them have increased tremendously in both movie/television and music domains. Therefore, recommendation systems that can accurately recommend to a certain user the set of products that he would most likely be interested and as fast as possible, have become important. While content based recommendation systems use features of products a user has viewed so far and they are domain dependent, domain independent collaborative filtering systems use only the ratings given to each product by a number of users. There are some shortcomings of both collaborative and content-based recommendation systems. Cold-start problem is one of the most important problem of the collaborative filtering systems. If a movie is not watched in the training set, this movie can not be recommended to any user. Content-based system can solve this problem. Moreover if a user is new in the system namely if s/he did not watch any movies, collaborative filtering system can not recommend any movies to this user either. In order to solve the new user problem user demographics can be used, however they tend to be not so reliable for many domains. In our system we first observe the watching behavior of a user for a number of movies and then do recommendations. Content-based recommendation systems rely on content features which need to be extracted. Rating matrices are generally sparse and high dimensional matrices, so it is costly to work with large matrices. In collaborative filtering system matrix factorization methods can generate low dimensional user and item factors to solve the sparsity problem. Content-based recommendation systems rely on content data gathered for a specific user and if too complex models are chosen they may suffer from overspecialization. Different hybrid recommendation systems that integrate content and collaborative recommendation systems have been proposed in the literature. In this thesis, content-based, collaborative and hybrid TV movie recommendation methods are proposed and evaluated. In the content-based recommendation system as the content for a movie, we use information such as movie actor, producer, genre and also words obtained from the movie summaries. In addition to these fields, computed (implicit) ratings which users give to the movies are used in the content-based system. Another recommendation method used in this work is the collaborative filtering method. Collaborative filtering method uses only users? ratings for movies. In this project, we also propose a hybrid movie recommendation system which uses a linear combination of recommendations proposed by the content-based and collaborative filtering methods. Recommendation systems need user ratings. However, for the TV recommendation problem, we do not have explicit ratings from the users. In this thesis, we used the implicit ratings of the movies, which are generated as the percentage of the movie watched by the user over all presentations of the movie. Therefore if a user watched a movie multiple times or different parts in different sessions, the implict rating reflects that. Another contribution of the thesis is the use of different performance evaluation criteria for TV movie recommendation. We evaluate performance of the movie recommendation system by using four evaluation measures. Two of them are the well known information retrieval performance measurements precision and recall. Precision is determined in our system as the number of movies watched by the user in top 10 recommendations divided by 10. High precision means system hits many correct movies in the top 10 recommendation. If a user has watched a lot of content, his/her precision is naturally high. Recall solves this problem since it divides the top 10 hits by the number of movies user u watched in the test set. In addition, two other performance evaluation measures are developed in this thesis: normalized precision and rating weighted normalized precision. Precision gets higher as the number of movies that a user watched in the test set increases and it also gets higher as the number of movies in the test set decreases. Normalized precision takes into account the number of the movies in the test set. Ratio of the number of movies watched by a user and the number of movies in the test set can be used as a normalization term for each user. Normalized precision is precision normalized by this ratio. This ratio is proportional to how much better a recommendation is compared to a uniform random recommendation system to a user who watches movies uniformly random. A recommendation system which recommends movies watched by the user with high ratings is more preferable to another system that recommends the same number of watched movies with low ratings. Rating weighted normalized precision (RWNP) performance measure takes into account the users ratings for the test movies. It is computed as the sum of the ratings of the watched movies in the top 10 recommendations and divided by the ratio of the number of movies that are watched by the user in the test set and the total number of the movies in the test set. The content-based recommendation system uses actor, genre, director and keyword features of movies watched by a user. In the feature extraction phase, first of all a movie-feature matrix which contains the features of all movies in the training set, is created. For a particular user, an existing feature in a watched movie is scaled by the implicit rating for that movie and the sum of the user?s weights for the movie?s features divided by the number of movies that the user watched in the training set gives the weight of a feature for that user. These features are reference features for the recommendation of the test set movies. If a feature weight for a user is greater than the other feature weights it means that the user gives more importance to this feature than the others. This feature weight computation is done separately for four different feature sets: actor, genre, director and keyword. In the test set when movie i will be recommended to the user u, firstly features of the movie i are extracted. Assume that actor feature set is chosen, which actor features movie i contains and whether user u watched such a movie which contains one of these actor features is investigated. If user u watched a movie which contains the actors of the movie i in the training set, then user u rating for movie i is determined by summation of the actor features weights of the user u. While generating ratings according to actor feature set, since usually movies have more than one actor, all available feature weights are summed. On the other hand, according to the director feature set generally there is one director for each movie, so user weights for director features are used directly as ratings for movies. It is observed that ratings generated using the director feature set are more successful than the others, while the genre feature set is also quite successful. Content-based recommendations for each feature set are also combined using three different strategies. Before combination, all generated ratings are normalized to 0-1 range using min-max normalization. In the first combination scheme, different feature sets? ratings are summed directly to generate a new rating for a user to a movie. The second combination scheme takes a weighted sum of the ratings for each feature set. The weight of a feature set is determined as the exponential of the negative mean absolute training set error between the actual ratings and the predicted ratings for that feature set. Weighted sum combination gives better results than sum. The third strategy aims to use the feature set which is likely to be the most successful for a particular user. The feature set with the minimum mean absolute training error for the user is chosen as the feature set to be used for test recommendations. In collaborative filtering, generally explicit feedback recommendation methods where users rank movies explicitly such as likes or dislikes or using scores, are used. However, in TV program recommendation problem, as in many other areas, it is difficult to request the explicit ratings from the user for the programs. Instead of ratings, there is information on how long the user watched an item. For such problems, instead of explicit recommendation methods, implicit methods should be used. In this work, we process the time durations for which users watch the programs to obtain implicit ratings and similar to prior work of others use these ratings for implicit recommendation. The user-movie matrix, which contains the users? ratings for movies can be used to assess similarities between users and movies and hence, for example, movies liked by users similar to the current user can be recommended. However, the user-movie matrix is a very sparse matrix and most user-user and item-item similarities may happen to be just zero. Matrix factorization techniques are used to represent each movie and user in a small number of reduced dimensions where user-item similarities are as close as possible to the ratings given in the training set. We first use the implicit computed ratings as if they are explicit ratings and use explicit matrix factorization methods. While learning the matrix factors, we introduce adaptive learning rate to speed up the learning and we also introduce user/item adaptive regularization. We also use implicit matrix factorization and compare it with the other recommendation methods. Since matrix factorization is a costly procedure which involves many parameters, we also used count based collaborative filtering to measure user-user similarities. In this method when movie i will be recommended to the user u, first the set of users who watched movie i in the training set is obtained. For each of these users, the count of movies liked by user u and that user is used as a similarity between the users. Count based collaborative filtering predicts ratings as the similarity weighted ratings of the users similar to user u for movie i.. In this thesis, we propose two hybrid movie recommendation systems by combining content-based and collaborative recommendation system ratings linearly. The first hybrid system HybridCommonMovie is obtained by combining content-based system and count based collaborative filtering system. The second one HybridMF is generated by combining content-based system and matrix factorization based collaborative filtering system. A weight parameter is used to adjust the contribution of the methods in the linear combination. Experiments were performed to assess the performance of the recommendation algorithms for thirteen months of data. Among all the methods experimented with, the best results are obtained with the HybridCommonMovie systems. For this recommendation system, averaged over all users, precision, recall, normalized precision and rating weighted normalized precision results are better than the other recommendation systems. HybridCommonMovie method also is the method which has the smallest number of parameters that need to be adjusted for different datasets, therefore is the preferred recommendation method for the TV recommendation dataset used in this thesis.
  • Öge
    Sosyal Ağlarda Tam Bağlı Çizge Arayan Paralel Karıncalar İle Topluluk Bulma
    (Bilişim Enstitüsü, ) Sadi, Sercan ; Uyar, A. Şima ; 371526 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    İnternet ağının sürekli artan popülaritesiyle birlikte, insanlar daha çok bilgiyi ağ üzerinden dünyanın geri kalanıyla paylaşmaya ve geliştirmeye başladılar; buna bağlı olarak farklı disiplinlerde sosyal ağların analizi konusu da popüler hale geldi. Günümüzde sosyal ağlar üzerinde bulunan topluluk yapılarının tespiti, bilgisayar bilimleri açısından da önem kazandı. Bu amaçla kullanılan topluluk bulma algoritmaları iyi sonuçlar üretse de, büyük ölçekli sosyal ağlarda işlem karmaşıklığı ve buna bağlı ölçeklendirme konusunda yetersiz kalmaktadır. Bu tezin ana amacı, elde bulunan sosyal ağ çizgesini, çizgenin ana özelliklerini koruyarak daha küçük bir hale indirgemek, dolayısıyla topluluk bulma algoritmalarının verimini çözüm kalitesinden kayıp olmadan arttırmaktır. Bu çalışmada Karınca Kolonisi İyileştirme yöntemi sayesinde yarı bağlı alt çizgeler bulunmakta ve bu alt çizgeler ile ana çizge daha küçük bir hale indirgenmekte, son olarak indirgenmiş çizge üzerinde topluluk bulma algoritmaları koşturulmaktadır. Çeşitli sosyal ağ çizgeleri üzerinde koşulan testlerin sonuçları, uygulanan indirgeme yöntemi sonrasında topluluk bulma algoritmalarının çalışma sürelerinde iyileşme gözlenmiş, buna bağlı olarak indirgenme sonrasında çözüm kalitesinin de korunduğu tespit edilmiştir.
  • Öge
    Hareket Algılayan Duyargalar İle Üç Boyutlu Uzayda Hareket Kestirimi
    (Bilişim Enstitüsü, ) Küççük, Cem ; Altılar, Turgay ; 371520 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    Son yıllarda bilgisayar bilimleri alanında sanal gerçeklik konusunda yapılan çalışmalarda büyük bir artış gözlemlenmektedir. Sanal gerçeklik kullanıcının, bilgisayar ortamında benzetimi yapılmış gerçek veya sanal bir ortam ile etkileşimde bulunmasına izin veren bir teknolojidir. Sanal gerçeklik ile çok yakından ilgili olan insan-makine ara yüzü tasarımı teknolojileri de kullanıcıların bilgisayar programları ile etkileşimini en üst düzeye çıkarma amacına sahiptir. Bu yaklaşım göz önünde bulundurularak tez kapsamında bir sanal gerçeklik uygulamasında kullanılmak üzere kullanıcının elindeki ve denetimindeki bir nesnenin üç boyutlu uzaydaki hareketinin tespit edilmesi hedeflendi. Bu amaçla üç eksende doğrusal ivme ve açısal hız bilgilerine erişilebilen bir donanım kullanıldı. Üç eksen ivmeölçere (?accelerometer?) ve üç eksen açısal hız duyargasına (?gyroscope?) sahip olan bir ataletsel ölçüm ünitesi (AÖÜ) kullanılarak altı serbestlik derecesine sahip (6 DOF) bir sistem elde edilmektedir. Tez kapsamında elde edilen bu sistem için kalman filtresi kullanılarak üç boyutlu yönelim, hız ve konum kestirimi gerçekleştirildi. AÖÜ'ler başlıca hava/kara/deniz araçlarında (insansızlar da dâhil) olmak üzere birçok farklı alanda kullanılmakta, bu alanlara göre farklı hassasiyetlerdeki ve teknik özelliklerdeki duyargalarla oluşturulmaktadır. İnsansız bir hava aracının ataletsel seyir sisteminde ele alınan hareket kestirimi problemi temelde bir oyunda kullanılan kumandanın hareket kestirimi ile aynı prensiplere sahiptir. Sanal gerçeklik uygulamalarında kullanılmak üzere üretilen ucuz maliyetli duyargaların kararlılığı ve doğruluğu, diğer alanlarda kullanılan duyargalara göre daha azdır. Bu gibi durumlarda kestirim algoritmalarının daha güçlü olması ve ham duyarga verisindeki hataları daha iyi şekilde süzmesi gerekmektedir. Üç eksen ivmeölçer ve açısal hız duyargasından oluşan bu dinamik sistemin durum denklemlerinin, durum geçişlerinin ve hata karakteristiklerinin çıkartılması, bu çıkarımlar kullanılarak bir kestirim ve takip algoritmasının çalıştırılması gerekmektedir. Kalman filtresi ataletsel seyir sistemleri dâhil birçok dinamik sistemin durum kestirimi ve takibi için yaygın olarak kullanılan etkin bir filtredir. Bu yüzden yapılan çalışmalarda kalman filtresi kullanıldı. Yönelim hesaplamalarında kullanılan açı, koordinat dönüşüm matrisi ve dördey (?quaternion?) tabanlı yöntem sonuçları ile kalman filtresi ile düzeltilerek elde edilen sonuçlar karşılaştırıldı ve iyileştirmeler gözlemlendi. Konum kestirimine getirilen hareket sonlandırma yaklaşımı ile iyileştirmeler elde edildi. Yazılım mimarisi açısından modüler, geliştirmeye açık, sisteme uyarlaması kolay, platformdan bağımsız bir hareket kestirim kütüphanesi geliştirildi. Bu kütüphaneyi kullanan uygulamaya yönelik bir arayüz tasarlanarak gerçekleştirildi.
  • Öge
    Gsm Şebekelerinde İstatistiksel Öğrenme Yöntemleri İle Aksaklık Yönetimi
    (Bilişim Enstitüsü, ) Sarkan, Mehmet Onur ; Çataltepe, Zehra ; 371506 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    Bu çalışmada, GSM şebekeleri aksaklık yönetimi sistemlerine gelen alarmlar için istatistiksel öğrenme yöntemleri ile otomatik filtre kuralları üretimi için algoritmalar geliştirilip, Türkiye'nin en büyük GSM şebeke işletmeci firmasının alarm veri tabanı üzerinde deneysel testleri yapılmıştır. Çalışma iki farklı ihtiyaca odaklanmıştır: Geçici alarmların filtrelenmesi ve ilintili alarmların filtrelenmesi. Geçici alarm filtrelerinin üretiminde dağılımdan bağımsız olasılık kestirimi yöntemlerinden Histogram Analizi ve Parzen Penceresi Analizi yöntemlerinden faydalanılmıştır. Alarm tarihçesi incelenerek her bir alarm tipi için birikimli alarm yaşam süresi histogramları ve yoğunluk fonksiyonları üretilmiştir. Histogramlar ve yoğunluk fonksiyonları incelenerek geçici alarm tipleri ve bu alarm tipleri için uygun alarm bekletme filtreleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Literatürde bu konuda daha önceden gerçekleştirilmiş bir çalışma olmadığı için geçici alarm filtrelerinin üretimi için önerilen iki yöntem türünün ilk örnekleri durumundadır. Histogram Analizi ve Parzen Penceresi Analizi yöntemlerinin geçici alarm filtreleri üretimi konusundaki başarı performansları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Parzen Penceresi Analizi içindeki çekirdek fonksiyonun yumuşatma etkisi sayesinde incelenen alarm örnek sayısının düşük durumlarda daha başarılı iken, alarm örnek sayısının yüksek olduğu durumlarda Histogram Analizi daha başarılı sonuçlar sergilemiştir. İlintili alarmları filtrelemek amacıyla kullanılan filtreleri üretebilmek için alarm tipleri arasındaki ihtimalsel ilişkilerden faydalanılmıştır. Alarm tarihçesindeki alarmlar kayan zaman penceresi yöntemi ile incelenerek eş kaynaktan yakın zamanlarda gelen alarm tipi gruplarının beraber gözlemlenme frekansları hesaplanmıştır. Hesaplanan gözlemlenme frekansları kullanılarak Pazar Sepet Analizi tekniklerinde kullanılan en yaygın altı benzerlik ölçütü hesaplanmış ve hesaplanan benzerlik ölçütleri ile alarm filtrelerinde kullanılacak ilintili alarm tiplerinin öğrenilmesi konusunda deneysel çalışmalar yapılmıştır. Kullanılan benzerlik ölçütleri Etki, Maksimum Güven, Minimum Güven, Tutarlılık, Cosine ve Kulczynski benzerlikleridir. İlintili alarm filtreleri üretilmesi konusunda önerilen altı benzerlik ölçütünün de başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Benzerlik ölçütlerini beraber kullanarak daha başarılı sonuçlar elde etmek için S Biçimli Sınıflandırma yöntemi kullanılmış ve benzerlik ölçütlerinin tek başlarına sağlayabilecekleri sonuçlardan daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmanın sonunda alarm ilintilendirme kurallarının öğrenilmesi amacıyla farklı benzerlik ölçümlerinin gücünü birleştirdiği ve benzerlik eşiklerinin de öğrenilmesini sağladığı için S Biçimli Sınıflandırma en başarılı yöntem olarak tavsiye edilmiştir.
  • Öge
    Eğitim Tabanlı, İçerik Uyarlamalı Bir Video Çözünürlüğü Dönüştürme Algoritmasının Gerçek Zamanlı Olarak, Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri(spkd(fpga)) İle Gerçeklenmesi
    (Bilişim Enstitüsü, ) Uyar, Muzaffer Barış ; Örencik, Bülent ; 371499 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    Bu çalışmada, eğitim tabanlı, içerik uyarlamalı bir video çözünürlük yükseltme algoritması için, iş hattı ve kaynak paylaşımı kullanan yüksek performanslı bir donanım mimarisi önerilmiş ve önerilen yapı, 480x720 standart çözünürlükteki videonun 720x1280 yüksek çözünürlükte videoya dönüştürülmesi uygulaması için düşük maliyetli bir sahada programlanabilir kapı dizisi (SPKD (FPGA)) kullanarak gerçeklenmiştir. Donanım yapısı önerilen ve gerçeklenen, modifiye edilmiş çözünürlük sentezi algoritması (MÇS (MRS)), alt örnekleme işlemi sürecinde video sinyalinde kaybolan yüksek frekans bileşenlerinin, geniş bir video görüntü kümesi üzerinde gerçekleştirilen eğitim sürecinde elde edilen bilgi ile geri kazanılmasını hedefler. MÇS algoritması çıkış görüntüsünü oluşturan her piksel için 137 çarpma ve 120 toplama işlemi içerir. 480x720 standart çözünürlükte videonun 720x1280 yüksek çözünürlükte videoya dönüştürülmesi problemi, 27 Mhz giriş saat çevriminde üretilen piksel datası ile gerçek zaman kısıtları içerir. Hedeflenen FPGA için, tasarım, giriş piksel saat frekansının dört katı olan 108 Mhz saat frekansında çalışacak biçimde iş hattı yapısı kurulmuştur. Bu sayede çarpma ve toplama işlemleri için kaynak paylaşımı yapılmış ve, iş hattındaki saklayıcılarda ve kontrol lojiğinde küçük bir artış ile çarpıcı ve toplayıcı sayısı dörtte birine indirilmiştir. Önerilen yapının, saklayıcı transfer seviyesindeki tanımı, VHDL dili ile yazılmış, sabit noktalı C modeli ile VHDL modeli çıktıları karşılaştırılarak donanım yapısı doğrulanmıştır. Doğrulanan tasarım, Xilinx XC3S2000 FPGA kullanılarak gerçeklenmiş ve standart çözünürlükteki videonun yüksek çözünürlükte videoya dönüştürülmesi uygulaması için likit kristal ekranlı TV üzerinde test edilmiştir. Tasarım, FPGA içerisinde 3533 dilim ve yaklaşık 60 KB blok RAM yapısı kullanmaktadır. Tasarımın lojik kapı cinsinden karmaşıklığının, literatürdeki lineer video boyutlandırma algoritmaları ile yaklaşık aynı ölçekte olduğu görülmüştür.
  • Öge
    Ünite Programlama Problemi İçin Üst Sezgisel Yöntemler
    (Bilişim Enstitüsü, ) Berberoğlu, Ali Argun ; Uyar, A. Şima ; 371518 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    Önceden belirlenmiş bir süreç içerisinde hangi generatörlerin devreye alınacağı ve ne kadar süre çalışacaklarının belirlenmesi problemine ünite programlama problemi denir. Çalışmakta olan üniteler, herbir saat için önceden belirlenmiş olan enerji talebi ve rezerve ihtiyaçlarını, probleme ait hiçbir limit koşulu ihlal etmeden minimum çalışma maliyeti ile sağlamalıdırlar. Generatörlerin çalışma tarifesinde yapılacak bir iyileştirme elektrik üretim maliyetlerinde ve enerji kullanımında önemli oranda bir tasarrufa neden olacaktır.Bu tez çalışması kapsamında ünite programlama probleminin çözülebilmesi için üst sezgisel algoritmalar gerçeklenmiştir.
  • Öge
    Son An Benzetimleri İçin Bir Uçus Benzetim Aracı
    (Bilişim Enstitüsü, ) Özaydın, Özer ; Altılar, D. Turgay ; 371543 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    Bu tezde yeni bir ayrık uçuş simülasyonu olan ŞahinSim tanıtılmış ve gerçeklenmiştir. ŞahinSim, orantısal güdümlü füzeler ve bu füzelerden kaçmak için değişik manevraların incelendiği bir projenin parçasıdır. ŞahinSim bu projeye kolay kullanılır ve değiştirilebilir bir üç boyutlu simülasyon ortamıyla birlikte hassas bir uçuş dinamiği modeline arayüz sağlar. Projede açık kaynaklı olan JSBSim, SimGear, OGRE, SDL ve OIS projelerinden yararlanılmıştır. ŞahinSim esasında havadan havaya çarpışma senaryolarının incelendiği son an simülasyonları için tasarlanmış bir uygulamadır; ancak esnek tasarımı sayesinde ŞahinSim diğer havacılık konularıyla ilgili kullanılmak üzere kolaylıkla genişletilebilir. Tez kapsamında grafik motoru olarak kullanılan OGRE incelenmiş ve tanıtılmıştır. Uçuş dinamiğini sağlayan JSBSim incelenmiş, proje içerisinde nasıl kullanıldığı açıklanmıştır. Projenin mimarisi ve kullanılan açık kaynak kodlu yazılımların ŞahinSim'e entegrasyonu detaylı olarak anlatılmıştır.
  • Öge
    Dalga Yüksekliklerinin Deniz Yüzeyinde Yüzen Telsiz Duyarga Ağlarında Bağlantılılık Ve Kapsama Alanına Etkileri
    (Bilişim Enstitüsü, ) Yapıcıoğlu, Tevfik ; Oktuğ, Sema ; 371545 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    Akustik haberleşme, su altında yüksek menzile sahip olmasına rağmen, yüksek ve değişken yayılım gecikmesi, yarı-çift yönlü iletişim yeteneği, yüksek bit hata oranı ve yüksek enerji tüketimi gibi zorluklarından dolayı, radyo tabanlı haberleşme çözümlerini suyla ilgili alanlardaki uygulamalarda kullanılabilir kılmaktadır. Dipten çapayla bağlı veya serbest yüzen, sualtı duyargalı, su üstü haberleşme birimli düğümlerden oluşan deniz yüzeyinde yüzen telsiz duyarga ağlarının bilimsel, ticari, askeri ve sanayi birçok uygulamaları vardır. Dalgalar, bu ağlarda, su yüzeyindeki radyo haberleşmesi için ciddi engeller oluşturmaktadır. Bir dalga sığ su alanına girdiği zaman, bir sığ su dalgası haline gelir ve dalga hızı sadece su derinliğine bağlı olur. Bu bilgiden yararlanarak bir sığ su dalga modeli önerilmiş ve geliştirilen simülasyon programında kullanılmıştır. Bir bölgede gerekli ağ bağlantılılığı ve kapsama alanını sağlamak için yeterli telsiz duyarga düğüm sayısını belirlemek için, birçok simülasyon aracılığıyla, dalga yüksekliklerinin, çeşitli deniz durumlarında, haberleşmeye ve ağ bağlantılılığına etkileri incelenmiştir. Simülasyon sonuçlarına göre, dalgalar yükseldikçe haberleşme şiddetli bir biçimde etkilenmekte ve uygun kapsama alanı yedekliliğini sağlamak için gerekli düğüm sayısı artmaktadır. Geliştirilen sığ su dalga modelini kullanarak uygulamaya özgü kapsama alanı yedekliliğini sağlamak için fazladan gereken düğüm sayısı belirlenebilmektedir. Bununla birlikte, dalgaların engelleyici özelliklerini aşmak için fazladan gereken düğümler, sadece haberleşme birimine sahip ağ geçidi düğümler olarak eklenerek malzeme ve enerji maliyetini düşürebilirler.
  • Öge
    Mobil Aygıtlar Üzerinde Kişiselleştirilmiş Reklam İçin Etmen Tabanlı Çerçeve Tasarımı
    (Bilişim Enstitüsü, ) Şahin, Resul ; Erdoğan, Nadia ; 371568 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    Günümüz dünyasında mobil aygıtlar günlük hayatın vazgeçilmez parçalarından biri olmuştur. Bu vazgeçilmez cihazlar yardımıyla iletişim gereksinimlerimizin karşılanması yanında günlük hayatımızı kolaylaştıran bir çok özelliğe sahip oluyoruz. Bunlar internete erişim, toplantıların düzenlenmesi, konum bilgisi ve bellirli bir amaça yönelik uygulamalar olarak sıralanabilir. Bir ürünün veya hizmetin tanıtımı reklamlar aracılığıyla yapılır. Yapılan reklamlar yardımıyla müşteri adayları ürünler veya hizmetler hakkında bilgi sahibi olurlar. Kurumsallaşmanın ve markalaşmanın giderek önem kazandığı günümüzde firmaların reklama daha fazla önem vermelerini doğurmuştur. Fakat, halen reklam geri dönüş oranları düşüktür. Çünkü, reklamların yayınlanmasında kullanılan yaklaşımlar ve araçlar, reklamların hedef kitleye tam anlamıyla ulaştırılmasını sağlamaktan uzaktır. Çoğu zaman firmalar, iletişim bilgilerini aldıkları müşterilerinin tümüne SMS veya e-posta yoluyla reklamlarını ulaştırmaktalar. Bu durum, reklam maliyetini artırdığı gibi müşteriler açısından ise sürekli bir reklam bombardımanına maruz kalmayı doğurmuştur. Bu araştırmada, mobil aygıtlar üzerinde etmen tabanlı bir çerçeve geliştirilerek kişiselleştirilebilir bir reklam servisi gerçeklenmiştir. Böylece, kişiler sadece ilgilendikleri ürünler veya hizmetler hakkında bilgilendirilecektir. Bu sayede, ilgilenilmeyen reklamların alınması önlenerek kişinin zamanı korunacak ve alınmış olan reklamlara karşı farkındalık ise artırılacaktır. Reklam verenler açısından ise tasarlanan çerçeve ile reklamlar daha düşük maliyet ile hedef kitleye ulaştırılacaktır. Mobil reklamcılıkta başarı oranını artırmak için kullanıcının tercihlerine uygun reklamların gösterilmesi gerekmektedir. Bu süreç iki ana parçadan oluşmaktadır. İlk olarak, kullanıcı tercihlerini reklam domain bilgilerini(kampanya başlangıç/bitiş tarihi, indirim oranı, vb. ) de kullanarak ifade edilmesidir. İkinci olarak, tüm reklamlar arasından kullanıcı tercihlerine uygun olanlarının belirlenmesi gerekmektedir. Fakat, bu süreç oldukça dinamik bir yapı arz etmektedir. Çünkü her bir kullanıcının ilgilendiği reklamlar farklıdır. Ayrıca, reklamlar metin tabanlı olduğu için kullanıcı tarafından ayrı ayrı okunup değerlendirilmelidir. Dolayısıyla bu süreç reklam verenler açısından hedef odaklı olmaktan uzak olduğu gibi, kullanıcılar için ise vakit alan bir aktivitedir. Bu çalışmada kişiye özel reklamların belirlenebilmesi için etmen tabanlı bir çerceve geliştirilmiştir. Böylelikle, reklam verenler için hedef odaklı, kullanıcılar için ise vakit kazandıran bir model sunulmuştur. Her bir reklam, belirli bir ürüne veya hizmete ait olacağından reklamlar arasında bir standardizasyon yapmak mümkün olmayacaktır. O halde yapılması gereken reklamin ait olduğu ürün/hizmet alanının kavramsal modelini çıkarmaktır. Bir kere çıkartılacak olan bu kavramsal model bu alan(domain) ile ilgili tüm reklamlarda kullanılabilinecektir. Böylece, metin tabanlı reklamlar içerisinde kavramsal model kullanılarak daha hızlı ve hedef odaklı filitreleme yapılabilinecektir. Çoğu reklam filtreleme çalışmalarında metin tabanlı olan bilgi filtreleme yaklaşımları kullanılmaktadır. Ama bu çalışmada semantic web ile ortaya çıkan ontology yaklaşımı kullanılarak filtreleme yapılacaktır. Araştırmada tasarlanan çerçeve güncel teknolojiler kullanılarak gerçeklenmiş ve test edilmiştir. Geliştirilen sistem Uzman (Expert) Sistemler ve Etmen (Agent) Sistemlerin yaklaşımlarını bir arada kullanmaktadır. Sistem Android işletim sistemine sahip mobil cihazlar üzerinde test edilmiştir. Geliştirilen sistem sayesinde mobil cihaz sahipleri, tercihlerini kural tabanlı olarak değerlendirip uygun reklamları kendilerine sunan bir hizmete kavuşmuş oluyorlar. Böylece kullanıcılar kendileri için daha doğru reklamlara hızlı bir şekilde erişebilirler. Ayrıca, sistem kullanıcıların reklamlar arasında kaybolmasını önleyerek hem kullanıcıların zamanını hem de internet bant genişliğini korumaktadır.
  • Öge
    Saklı Markov Modelleri Kullanarak Protein Fonksiyon Öngörüsü
    (Bilişim Enstitüsü, ) Kömürlü, Caner ; Çataltepe, Zehra ; 371550 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    Saklı Markov modellerininin biyoinformatik alanında kullanılmaya başlanması ile üzerine düşülen konu HMM profilleri olmuştur. Saklı Markov modellerinden önce çoklu hizalama yöntemleri ile üretilen profiller, bu modellerin kullanılması ile daha başarılı ve yüksek doğrulukla üretilmeye başladı. Uzak homoloji kavramının bu modellerle çalışmalara dahil edilmesi bu sayede gerçekleşti. Uzak homoloji üzerine geliştirilen araçlar ve bu araçların kullandığı diğer araçların başında, HHsearch (HMM HMM search), PRC (Profile Comparer), SAM (Sequence Alignment Modelling), HMMER gelir. Bu çalışmada HMMER, profil-dizi kıyaslaması yoluyla benzerlik matrisi üretiminde, HHsearch profil-profil kıyaslaması yoluyla benzerlik matrisi üretiminde, PRC yine profil-profil kıyaslaması yoluyla benzerlik matrisi üretiminde kullanıldı. Bu yöntemlerde gerekli yerlerde PSI-BLAST, ClustalW ve Kalign, hizalama ve demetleme yöntemleri için kullanıldı. Veri olarak Protein Data Bank veritabanınıdan Gene Ontology'ye bağlı olarak oluşturulan 5 sınıflı protein veritabanı, yine aynı veri kümesinin zenginleştirilmiş sürümü ve NR veri kümesi kullanıldı. Benzerlik matrislerinin üretiminin neticesinde elde edilen veri, örüntü tanıma tekniklerinde kullanıldı. 5 sınıflı veri kümesi için dizi-profil ve profil-profil kıyaslamasının katar hizlama yöntemlerinden daha kötü sonuç verdiği bulundu. İkincil yapının HMM'de hesaba katılmasının fonksiyon öngörüsünde faydalı olduğu görüldü. NR veri kümesi ile zenginleştirilmiş veri kümesinin profil üretiminde faydalı olduğu görüldü.
  • Öge
    Hiyerarşik, arama yapılabilen, güvenli ve kalıcı yayınla / abone yazılım çatısı
    (Bilişim Enstitüsü, ) Çelik, Pınar Osanmaz ; Erdoğan, Nadia ; 371508 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    Java Message Service(JMS) , Web Service Eventing and Notification (WSE&N) gibi dağıtık yayınlama/abonelik (distributed publish/subscribe) sistemleri kuyruklama (queueing), yayınlama (publishing) ve abonelik (subscribing) gibi temel servisler geliştiricilere sağlamaktadır. Ancak doğrulama (authentication), yetkilendirme (authorization), kalıcılık (persistence), hiyerarşi (hierarcy) ve keşif (discovery) konularında ne JMS ne de WSE&N herhangi bir destek sağlamamaktadır. Bu servisleri tamamen geliştirmek ya da geliştirilmiş kütüphaneleri kullanarak bu işlevleri gerçekleştirmek geliştiricilerin görevi olarak addedilmektedir. Söz konusu servislerde dağıtık yayınlama/abonelik sistemlerinin karmaşık yapısı ve çok sayıda işlevin bir arada uyumlu bir biçimde çalışma zorunluluğu nedeniyle makul bir sürede hatasız yazılım geliştirme son derece zordur. Bu çalışmada JMS `in sağladığı olanaklara ek olarak doğrulama, yetkilendirme, kalıcılık, hiyerarşi ve keşif hizmetlerini içerisinde barındıran, tak çalıştır yöntemiyle geliştiricilerin kullanabileceği ek bir ara yazılım çerçevesi tasarlanmış ve gerçeklenmiştir. Yazılım çerçevesinin kullanımın örneklendirmek ve işlevlerini sınamak için örnek bir uygulamayı da ayrıca geliştirilmiştir.
  • Öge
    The role of representations in dynamic environments
    (Bilişim Enstitüsü, ) Orbayı, Merve ; Etaner Uyar, A. Şima ; 371505 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    Gösterilimlerin evrimsel algoritmalar üzerindeki etkisi durağan ortamlar için bugüne kadar birçok çalışmada incelenmiş, bununla beraber dinamik ortamlardaki etkisi ihmal edilmiştir. Bu çalışmada, farklı gösterilimlerin dinamik ortamlardaki etkisini deneysel olarak inceledik. Probleme ara dönüşüm olmaksızın çözüm olabilen gösterilimlere, dogrudan gösterilimler denir. Dolaylı gösterilimlerde ise, arama farklı bir uzayda yapıldığından dolayı, çözümün doğrudan gösterilim haline ulaşmak için bir dönüşüm gerekir. Genelde, doğrudan gösterilimler tüm uzayda arama yaptıklarından dolayı geçersiz çözümlerle de evrim sırasında baş etmelidir. Dolaylı gösterilimler genetik arama uzayında arama yaptığı ve aday çözümler genelde geçerli çözüm uzayına izdüştüğü için, geçersiz çözüm problemi yoktur. Testlerde çoğunluk tarafından bilinen çok boyutlu sırt çantası (multi- dimensional knapsack problem) ve gezgin satıcı (traveling salesman) optimizasyon problemleri için doğrudan ve dolaylı yöntemleri inceledik, ve karşılaştırdık. Çok boyutlu sırt çantası problemi için seçtiğimiz dolaylı ağırlık kodlama (weight coding) yöntemi ile travelling salesman problemi için kullandığımız dolaylı ötelenmis koordinatlar (perturbed coordinates) yöntemi, çözümü bulmak için temelde aynı mantığı paylaşıyor. Her iki yöntemde de aday çözümler, orjinal problemin bazı değerlerini değiştirerek biraz farklı bir problem elde ediyor. Daha sonra elde edilen yeni probleme hızlı bir sezgisel yöntemle çözüm buluyor. Bulunan bu çözümü de orjinal problemin çözümüymüş gibi kullanıyor.Dolaylı gösterilimlerde, her değişim anında, toplumu oluşturan çözümlerin genetik arama uzayındaki bileşenleri, çözüm uzayına izdüşürülerek, toplumun yeni probleme adapte olması sağlanıyor. Sonuçlar dolaylı gösterilimlerin değişim anlarında, sahip oldukları sezgisel adaptasyon mekanizmasıyla var olan çözümleri yeni probleme adapte etmelerinden dolayı dinamik problemler için daha uygun olduğunu gösterdi. Ek olarak, gösterilimlerin dinamik ortamlardaki etkisinin, statik ortamlardakinden daha büyük olduğunu gördük. Bu nedenle dinamik ortamlarda gösterilimler seçilirken seçici olunmalı, adaptif yöntemler tercih edilmelidir.
  • Öge
    Manhattan Street Network Ve Shufflenet Kullanarak Optik Ağlar İçin Sanal Topoloji Tasarımı
    (Bilişim Enstitüsü, ) Uslu, Burak ; Oktuğ, Sema ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
  • Öge
    Üç Boyutlu Uzayda Hareket Algılama, Tespit Ve Kestirimi İçin Genişletilebilir Bir Donanım Tasarımı
    (Bilişim Enstitüsü, ) Özkan, Ersin ; Altılar, Turgay ; 371521 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    Hareketin tespiti ve ölçülmesi geçmişten günümüze farklı çözümler üretilen bir problem olmuştur. Bu problemin çözümüne hem hareket sonucu değişen konum bilgisini elde etmek için hem de hareketin sistemlerin çalışmasına olan etkisini modellemek için ihtiyaç duyulmuştur. Hareket tespitini algılamak için geliştirilen sistemlerden biri de ataletsel ölçüm sistemleridir. Atalet ölçüm sistemleri hızlanmayı ve açısal değişimi ölçen duyargalar ile yapılmaktadır. Geçmişte devasa boyuttaki aletlerle ulaşılmaya çalışılan çözümler çok yüksek maliyetli idi. Ayrıca bu çözümlerin uygulama alanı çok dardı. Son yıllarda mikro-elektro makine sistemleri teknolojisinde meydana gelen büyük gelişmeler ataletsel ölçüm sistemleri alanında da etkisini göstermeye başlamıştır. Bunun sonucu olarak eskiden çok büyük boyutlarda üretilen ataletsel ölçüm duyargalarının başarımı artarken boyutları da ters orantılı olarak ufalmış ve bu duyargalar günlük hayatta kullanılan birçok elektronik cihaza girmeye başlamıştır. Tüm bu olumlu etkilerinin yanında maliyetler de eskiye oranla oldukça düşmüştür. Atalet ölçüm sistemleri hareketli mekanik sistemlerin konumunun tespiti ve hareketin sistemin çalışması üzerine etkisini ortadan kaldırmak için kullanıldığı gibi gerçek dünyadaki üç boyutlu hareketlerin sanal ortama aktarılmasında da kullanılmaktadır. Bu sistemlerin avantajı dış dünyalarından bağımsız olarak ölçüm yapabilmeleridir. Hareketin tespitine yönelik yapılacak algoritma geliştirme ve sinyal işleme çalışmalarında başarım gözleme ve test aşamasında farklı donanımlar ile test yapılması gerekmektedir. Her ne kadar ataletsel ölçüm duyargalarının fiyatları düşmüş olsa da paket olarak geliştirilen çözümlerin fiyatları en az onlarca kat mertebesinde yüksektir. Bu durumda yüksek fiyatlar ve temin edilen donanım paketlerinin karakteristiksel kısıtları sebebiyle test imkânları azalmaktadır. Tüm bu sebeplerden dolayı test maliyetlerini düşürüp çeşitliliği arttıracak bir donanım geliştirmeye karar verilmiştir. Ayrıca toplanan verilerin iletimi için Bluetooth teknolojisi kullanılarak veri iletimi gerektirecek her türlü uygulamada kullanılabilecek kablosuz, uzun mesafesi ve yüksek veri aktarım kapasiteli donanım geliştirmeye karar verilmiştir.
  • Öge
    Duyarga Ağları İçin Karınca Kolonisi Tabanlı Bir Yönlendirme Algoritması Çözümlemesi Ve Tasarımı
    (Bilişim Enstitüsü, ) Demiray, Deniz ; Altılar, Deniz Turgay ; 299953 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    Bu çalışmada, duyarga ağlarında çalışmak üzere tasarlanan yeni bir yönlendirme algoritması (ANCOR) anlatılmıştır. ANCOR algoritması, doğadaki karınca kolonilerinin yeni yiyecek kaynağı bulup yiyeceklerini yuvalarına taşırlarken, ya da koloni için yeni bir yuva mekanı ararlarken gösterdikleri davranışlardan esinlenilerek hazırlanmıştır. Doğadaki karınca davranışlarının mümkün olduğunca yakından modellenmesi ile elde edilen ANCOR, duyarga ağlarının ihtiyaçlarını karşılayan, kendi kendine organize olabilen bir yönlendirme algoritmasıdır. İletişim sırasında çok küçük veri paketlerinin kullanılması, bant genişliğinin daha az işgal edilmesini sağlamaktadır.
  • Öge
    Yayınla/abone Ol Modeli İle Konu Tabanlı Etmen Göçü
    (Bilişim Enstitüsü, ) Karzan, Mustafa Akif ; Erdoğan, Nadia ; 371562 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    Çoklu etmen sistemleri merkezi olmayan yazılım uygulamaları için dağıtık bir hesaplama sunar. Hareketli etmenler dağıtık sistemleri gerçeklemede önemli rol oynar. Varolan hareketli etmen gerçeklemeleri, hareketli etmene hedef adresini önceden vermek suretiyle sıkı bağlı bir göç mekanizması gerektirir. Bu gereksinim hem kısıtlayıcıdır hem de sistem esnekliğini kaybettirir. Bu çalışmada hedef adres bilgisi etmene sağlanmaksızın göçü başaran yeni bir etmen göçü modeli öneriyoruz. Temel olarak konu tabanlı yayınla/abone ol paradigmasını gerçekleyen bir iletişim sistemi üzerinden etmen özel bir mesaj şeklinde bir platformdan diğerine göç eder. Bu yaklaşım, iletişim modeli sayesinde gevşek bağlı, platformlar arası etmen hareketliliğine izin verir ve esnek, ölçeklenebilir çalışma ortamı sunar. Ayrıca bu çalışma, merkezi olmayan, eşler arası sistemler için bilgi sistemi ekosistemi adında yeni bir hizmet odaklı mimari düzeni tarif eder.
  • Öge
    Hizalama Ve Sıkıştırma Tabanlı Protein Fonksiyon Öngörüsünde İkinciliyapının Katkısı
    (Bilişim Enstitüsü, ) Filiz, Aslı ; Çataltepe, Zehra ; 387982 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
    Protein fonksiyon öngörüsü, biyoinformatikteki en önemli ve zor problemlerden biridir. Amino asit dizisine ek olarak öngörülmüş veya gerçek ikincil yapı, protein fonksiyon öngörüsü için sıklıkla kullanılmıştır. Fonksiyon öngörüsü için genellikle amino asit ve ikincil yapı dizileri kullanılarak hesaplanan hizalama puanları kullanılır. En çok kullanılan hizalama algoritmalarından biri, uzak proteinlerin benzerliklerini saptamak için çok uygun bir yerel hizalama algoritması olan Smith-Waterman hizalamasıdır. Normalize sıkıştırma uzaklığı (NCD), proteinlerde olduğu kadar müzik, metin, resim, istenmeyen e-posta filtreleme ve hatta fizik gibi alanlarda da kullanılabilen bir diğer uzaklık ölçütüdür. Smith-Waterman hizalama puanları ve NCD fonksiyon öngörüsünde kullanılmış ve NCD'nin tek başına hizalamadan daha kötü performans gösterdiğini, ancak NCD ve hizalama puanlarının birleşiminin her iki ölçütten de daha başarılı olduğu gösterilmiştir. Bu çalışmada, her ikisi de amino asit dizisine ek olarak ikincil yapıyı da içeren Smith-Waterman ve NCD ölçütlerinin birleşiminden yeni bir ölçüt elde edilerek fonksiyon öngörüsünde ikincil yapıdan da faydalanılmıştır. Deneyler sonucunda, ikincil yapının katkısının hem Smith-Waterman hem de NCD ile yapılan öngörülerde iyileşme sağladığı görülmüştür. Birleştirilmiş ölçüt ile yapılan sınıflandırmanın performansı yalnızca NCD puanları ile yapılan sınıflandırmadan daha başarılı olurken, yalnızca Smith-Waterman puanları ile yapılan sınıflandırma her ikisinden daha başarılı olmuştur. Smith-Waterman hizalama puanları ile yapılan sınıflandırma aynı zamanda, hem bir amino asit için hem birincil hem de ikincil yapıyı belirten bileşik bir gösterim üzerinden hesaplanan NCD puanları ile yapılan sınıflandırmadan, hem de bütün Smith-Waterman ve NCD puanlarını içeren nitelik vektörleri ile yapılan sınıflandırmadan daha başarılı sonuç vermiştir.