Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

353-360

Authors: Barış GÖKÇE, Güray SONUGÜR

Öz: Bu çalışmada insansız kara araçlarının rotaları üzerinde bulunan hareketli nesneleri bilgisayar görme sistemleri kullanarak tespit edebilmesi için küresel konumlandırma sistemi destekli bir sistem geliştirilmiştir. Gerçek zamanlı çalışma öncesinde rota üzerinde belirlenen tüm koordinatlarda mobil aracın geçebileceği tüm yatay konumlardaki yalın arka planı temsil eden bir görüntü modeli oluşturulmuştur. Bu model görüntü matrislerinden çok daha küçük boyutlarda bir referans öznitelik matrisidir. Bu model elde edildiği koordinat bilgisi ile ilişkilendirilerek bilgisayar sistemi veri tabanında tutulur. Mobil aracın gerçek zamanlı hareketi sırasında belirlenen koordinatlara geldiği anda yakalan anlık görüntülerin öznitelik matrisleri ile koordinatla ilişkilendirilen model karşılaştırılır. İşlem sonucunda 2 boyutlu imge çakıştırma yöntemleri kullanılarak imge çerçeveleri hizalanır. Hizalanan çerçevelerin farkları alınarak sahneye sonradan dahil olan dinamik nesnelerin siluetleri elde edilir. Geliştirilen yaklaşım ile rota üzerindeki her bir koordinat için hafızada tutulan referans bilgiler sayesinde hareketli kameraların oluşturduğu gürültünün dengelenmesi için karmaşık ve yüksek maliyetli işlemlere gerek duyulmamaktadır. Yapılan deneysel çalışmalarda geliştirilen sistemin anlık arka plan imge çerçevesinde bulunan engelleri %90 doğrulukta algılayabildiği ve düşük maliyetli bilgisayar sistemleri ile %8 işlemci yükü ve 0.057 sn. çerçeve başına işlem süresi ile çalışabildiği anlaşılmıştır. Anahtar kelimeler: Görüntü işleme, İnsansız kara aracı, Hareketli nesne tespiti, İmge çakıştırma Abstract: In this study, a Global Positioning System (GPS) assistance based system has been developed for unmanned ground vehicles (UGV) to detect moving objects along their route using a computer vision system. Before the real time application of the UGV, image models were created that represents a default background in specified horizontal positions of the specified coordinates on the route. This model is a type of feature matrix which is much smaller than the pure image matrices. The model matrices were recorded in the system database and a database relation was created between the model and its coordinate. The feature matrices of the images captured when the moment UGV arrived to the determined coordinates are compared with the models belong to present coordinate. As a result of the evaluation image frames are aligned with 2D image registration methods. The silhouettes of the objects are obtained by subtracting aligned frames. Thus, using this developed approach, there is no need for costly solutions to compensate for the noise generated by the moving camera. It was observed from the experiments that the system was able to detect the objects with 90% accuracy and it was able to run with 8% CPU loading and 0.057 s processing time per frame.

367-375

Authors: Emine SEZER, Özgü CAN, Okan BURSA, Murat Osman ÜNALIR

Öz: Sağlık alanı, farklı kurum ve kişilerin hizmet aldığı aynı zamanda da hizmet sunduğu dağıtık ve karmaşık bir alandır. Bir hasta ile ilgili sağlık veriler de bunun sonucunda; doktorlar, klinikler, eczaneler, sigorta şirketleri ve hastaneler arasında tamamen dağılmış durumdadır. Anlamsal olarak zengin ve yüksek seviyede yapılandırılmış bu dağıtık klinik verinin sağlık alanında her yerden uygun izinler ile paylaşılması ve yeniden kullanılabilmesi, son yıllarda bilgi sistemlerinin odaklandığı önemli çalışma alanlarından biridir. Anlamsal Web'in sunduğu verinin anlamını sunarak bilginin gösterilebilmesi ve bilgilerden yeni bilgiler çıkarılması, sağlık alanı için uygulanabilecek teknolojik bir alt yapı sunmaktadır. Yaşam sıvısı olan kan, içeriğindeki maddeler ile kişilerin hastalıkları hakkında doktorlara ipuçları vermektedir. Sağlık alanında kan testlerinin sonuçları birçok farklı klinik tarafından kullanılabilecek bilgiyi içermektedir. Hastalığın teşhis aşamasında, aynı kan testlerinin yeniden yapılması teşhis süresini uzatıp tedaviyi geciktirirken, maliyeti arttıran bir süreçtir. Kan Testi Ontolojisi, kan ile ilgili sağlık alanında yapılan tüm tıbbı testleri anlamsal olarak modellemek, kan ve kan testlerine ilişkin bilgileri ve bunlar arasındaki ilişkileri tanımlamak üzere geliştirilmiştir. Hastaların kişiselleştirilmiş kan test sonuçlarının sorgulanmasını, paylaşılmasını ve yeniden kullanılmasını sağlayacak olan bir sağlık bilgi sisteminin bilgi tabanı olarak kullanılması amacıyla geliştirilen Kan Testi Ontolojisi, sağlık alanında farklı tıbbi ontolojiler ile birlikte çalışabilir olabilmesi için tıbbi bilişim standartları ile de desteklenmektedir. Anahtar kelimeler: Kan testi ontolojisi, Sağlık bilgi sistemleri, Anlamsal web, Ontoloji, Tıbbi bilişim standartları Abstract: Health domain is a complex and distributed research area, where different institutions and people take and provide service, at the same time. Therefore, the health data about a patient is completely distributed among doctors, clinics, hospitals, pharmacies and insurance companies. To share and reuse the distributed, well-structured and semantically rich clinical data with the appropriate permissions from anywhere is one of the major areas that the research of information systems focused in healthcare domain in recent years. The semantic web provides a technological infrastructure with representing the meaning of data and reasoning new information from the existing knowledge for the healthcare domain. The blood, as the life fluid, gives hints to the clinicians about a patient's general health status by analyzing the ingredients in. The results of blood tests contain lots of information that can be used by different clinics. In the diagnostic phase, analyzing the blood for the same tests repeatedly delays to start the treatment process and increases the cost. The Blood Test Ontology is developed to model the blood tests semantically that is done in the health field and also to define information related with the blood and the blood tests as well as the relationships between them. The ontology in this work is developed with the aim to be used in the health information system, which should provide the querying, sharing and reusing the personalized the blood test result of the patients, as a knowledge base. The Blood Test Ontology is supported by the medical information standards to be able to interoperable with the other medical ontologies that are developed in the health.

384-389

Authors: Yavuz İNAL, Hacer GÜNER

Öz: Bu çalışma yazılım geliştiricilerinin kullanıcı deneyimi ve kullanılabilirlik konularındaki farkındalıklarının ve bilgi seviyelerinin belirlenmesi amacıyla yapılmıştır. Bunun yanında katılımcıların kullanılabilirlik aktivitelerinin yazılım geliştirme süreçlerine hangi aşamada dâhil edilmesi gereği konusundaki düşünceleri analiz edilmiştir. Çalışmaya 59 yazılım geliştiricisi katılmıştır. Çalışmanın ilk bölümünde veriler anket aracılığıyla toplanmıştır. Çalışmanın ikinci bölümünde ise, katılımcılar arasından gönüllülük esasına göre seçilen bir grup yazılım geliştirici ile ayrıntılı mülakat yapılmış ve konuyla ilgili detaylı bilgi alınmıştır. Çalışmada elde edilen bulgulara göre yazılım geliştiricilerinin önemli bir bölümünün bu konularda herhangi bir eğitim almadıkları belirlenmiştir. Geliştiricilerin çoğunun kendilerini yazılım projesi geliştirme ekibi içerisinde kullanıcı deneyimi ve kullanılabilirlik konularında en az farkındalığa ve bilgiye sahip grup olarak gördükleri belirlenmiştir. Bunun yanında katılımcıların kullanıcı deneyimi ve kullanılabilirlik gibi kavramlara yönelik eksik ya da yanlış bilgi sahibi oldukları görülmüştür. Anahtar kelimeler: Bilgisayar mühendisliği, Yazılım geliştiricileri, Kullanıcı deneyimi, Kullanılabilirlik, Kullanıcı merkezli tasarım, İnsan-Bilgisayar etkileşimi Abstract: This study aimed to understand software developers’ awareness and level of knowledge about user experience and usability. The study also examined software developers’ opinions regarding integrating usability activities into software development processes. Fifty-nine software developers participated to the study. In the first part of the study, data were collected through questionnaire. In the second part of the study, in-depth interviews were conducted with a group of volunteer participants and detailed information was obtained about the topic. Results of the study revealed that majority of the software developers did not have any training related to user experience, usability or human-computer interaction. The majority of the participants consider themselves as the least experienced and uninformed members of a software development project about user experience and usability. The results also revealed that software developers in the study have incomplete and misinformation about user experience and usability.