Browsing by Author "Cicioğlu, Murtaza"
Now showing 1 - 12 of 12
- Results Per Page
- Sort Options
Publication A multiprotocol controller deployment in SDN-based ioMT architecture(IEEE, 2022-11-01) Cicioğlu, Murtaza; Çalhan, Ali; CİCİOĞLU, MURTAZA; Bursa Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; 0000-0002-5657-7402; AAL-5004-2020Internet of Medical Things (IoMT) as a next-generation network requires heterogeneous services, technologies, and equipment infrastructure management resulting in more complex systems. The software-defined networking (SDN) approach has emerged as a promising solution to reduce this complexity by proposing a vendor-independent structure that disaggregates the control and data planes. In this study, an architecture based on the SDN is proposed for such heterogeneous and complex IoMT networks. A new controller that supports different wireless communication protocols has been developed for the control plane. We propose machine learning (ML)-based load balancing and time-sensitive prioritization (MLA) algorithms for dense and dynamic networks. An SDN-based IoMT network that consists of IEEE 802.15.6, TDMA, and IEEE 802.11 protocols is analyzed in a simulation program simultaneously using various scenarios in terms of throughput, delay, packet loss ratio, bit error rate, and user density parameters. In addition, in this study, a new data set is created for load balancing. The performances of support vector machine (SVM), ensemble of decision trees, k-NN, and Naive Bayes ML algorithms are compared, and SVM gives the best result with 95.1% accuracy.Item Bulut destekli medikal nesnelerin interneti tabanlı uzaktan sağlık izleme sistemi(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2021-09-20) Çalhan, Ali; Cicioğlu, Murtaza; Bursa Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Bilgisayar Mühendisliği Bölümü.; 0000-0002-5657-7402Nesnelerin interneti kavramı günümüzde kendinden sıkça söz ettiren bir kavram olmakla birlikte yeni nesil heterojen haberleşme ağları olarak ifade edilmektedir. Özellikle sağlık alanı başta olmak üzere, yerleşim, tarım, taşıma, endüstri vb. alanlarında her geçen gün çözümler üretmekte ve bulut teknolojileriyle birlikte anılmaktadır. Sağlık alanında Medikal Nesnelerin İnterneti olarak isimlendirilen Nesnelerin İnterneti farklı tipte sağlık uygulamaları ve cihazların birbirleri ile haberleşmesini ön plana çıkarmaktadır. Çalışmamızda bir bireyin çeşitli fizyolojik ölçümlerinin kablosuz haberleşme ile merkezi bir düğümde toplanması ve bu düğümün bir ağ geçidine verileri göndermesi şeklinde bir senaryo Riverbed Modeler benzetim programında gerçekleştirilmiştir. Ağ geçidi aldığı verileri anlık olarak buluta aktarması ve ardından bir mobil uygulama sayesinde eşzamanlı olarak sağlık personelinin ekranında görüntülenmesini sağlayacak bir altyapı tasarlanmıştır. Bu sayede gerçek zamanlı bir Medikal Nesnelerin İnterneti uygulaması önerilmektedir. Kalp ritmi, kan basıncı, oksijen miktarı, vücut sıcaklığı ve solunum oranı verileri anlık olarak birey ve sağlık personeli arasında paylaşılmış olup özellikle pandemi süreçlerinde kullanılabilecek bir uzaktan sağlık izleme sistemi kurulmuştur.Publication Cnn-based automatic modulation recognition for index modulation systems(Pergamon-elsevier Science Ltd, 2023-11-21) Leblebici, Merih; Çalhan, Ali; Cicioğlu, Murtaza; CİCİOĞLU, MURTAZA; Bursa Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Bilgisayar Mühendisliği Bölümü.; 0000-0002-5657-7402; AAL-5004-2020Automatic modulation recognition (AMR) has garnered significant attention in both civilian and military domains, with applications ranging from spectrum sensing and cognitive radio (CR) to the deterrence of adversary communication. Index modulation (IM) represents an innovative digital modulation technique that exploits the indices of parameters of communication systems to transmit extra information bits. This paper aims to examine the performance of a convolutional neural network (CNN)-based AMR across various IM systems, including spatial modulation (SM), quadrature spatial modulation (QSM), and generalized spatial modulation (GSM) with eight digital modulation schemes. In this study, we leverage confusion matrices, receiver operating characteristic (ROC) curves, and F1 scores to illustrate the recognition model's outputs.Item Derin öğrenme tabanlı modülasyon tanıma(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2023-01-02) Leblebici, Mehmet Merih; Çalhan, Ali; Cicioğlu, Murtaza; Bursa Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Bilgisayar Mühendisliği Bölümü.; 0000-0002-5657-7402Haberleşme teknolojilerinde her geçen gün artan sinyal çeşitliliği, bu sinyallerin tanımlanması ve sınıflandırılması gerekliliğini ortaya çıkarmıştır. Beşinci nesil (fifth generation, 5G) ve ötesi kablosuz haberleşme teknolojileri, birçok uygulama için vazgeçilmez iletişim araçları haline gelmiştir. Otomatik modülasyon tanıma (automatic modulation recognition, AMR) tekniği, özellikle yeni nesil nesnelerin interneti, akıllı şehirler, otonom araçlar ve bilişsel radyo gibi birçok uygulama için temel bileşen haline gelmiştir. Bu çalışmada sekiz farklı modülasyon türü kullanılarak bir veri seti oluşturulmuş ve derin öğrenme (deep learning, DL) algoritmalarından olan evrişimli sinir ağları (convolutional neural network, CNN) kullanılarak farklı sinyal-gürültü oranlarında (signal-to-noise ratio, SNR) modülasyon türü sınıflandırılması yapılmıştır. Sonuç olarak SNR değerleri 10 dB, 20 dB ve 30 dB iken CNN ile sınıflandırma işleminde sırasıyla %80,76, %99,89 ve %100 doğruluk sağlanmıştır.Publication Drone-assisted smart data gathering for pandemic situations(Pergamon-Elsevier Science Ltd, 2022-01-25) Çalhan, Ali; Cicioğlu, Murtaza; CİCİOĞLU, MURTAZA; Bursa Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Bilgisayar Mühendisliği Bölümü.; AAL-5004-2020In this study, a new approach is proposed based on drone-assisted smart data gathering for pandemic situations. Drones can play important roles in highly dynamic and dense disaster areas for the data gathering process. Under these conditions, if big data gathering is necessary, the network traffic can be lightened and balanced with smart techniques. For these reasons, the drones construct the aerial network and scan the frequency bands in their coverage area. Then the collected data on the related drone is processed in terms of importance and priority levels. The drones take on fog computing capabilities for the specific duties. So, the unnecessary data will not be transmitted to the related destinations and the most priority data will be transferred immediately to the related units. The proposed mechanism is developed and examined with various scenarios. The throughput, delay and energy consumption performance metrics are considered for performance evaluation.Publication Ehealth monitoring testb e d with fuzzy based early warning score system(Elsevier, 2021-02-25) Calhan, Ali; Cicioğlu, Murtaza; Ceylan, Arif; CİCİOĞLU, MURTAZA; Bursa Uludağ Üniversitesi/Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; 0000-0002-5657-7402; AAL-5004-2020Background and objective: EHealth monitoring systems are able to save the persons' lives and track some vital physiological signs of patients, sportsmen, and soldiers for some purposes. Instant data tracking enables appropriate clinical interventions. The early warning score concept defines that specific vital human body signs that are considered together and gives the persons' health score. The patient's vital signs are periodically recorded with the Early Warning Score (EWS) system and the illness severity score of the patient is decided manually. The aim of the study is to monitor a person's health data continuously and calculate the EWS score thanks to the fuzzy logic. Therefore, the simulation as a testbed is constructed for real-time applications with ISO/IEEE 11073 Health informatics -Medical/health device communication standard.Methods: In our paper, a fuzzy-based early warning score system in the EHealth monitoring testbed is proposed. Real-time data are obtained from Riverbed Modeler simulation software with socket programming and stored in the InfluxDB using Node-Red and monitored on the remote desktop with Grafana.Results: Heart rate, body temperature, systolic blood pressure, respiratory rate, and SPO2 are taken into consideration in the fuzzy-based evaluation system for EWS. The data produced in the Riverbed has been provided in a realistic manner because the real human vital sign values are considered during generating vital signs.Conclusions: Using real-time Riverbed Modeler health data with fuzzy-based EWS, a more realistic testbed platform is constructed in this study.Publication Fuzzy logic based handover management in small cell networks(IEEE, 2021) Cicioğlu, Murtaza; CİCİOĞLU, MURTAZA; Bursa Uludağ Üniversitesi/Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; 0000-0002-5657-7402; AAL-5004-2020In order to meet high data traffic demands in fifth generation (5G) networks, many small cells (eNBs) are needed. This approach is used in next-generation wireless communication to increase network capacity and coverage in dense networks. However, this approach can cause handover delays and unnecessary handover (ping-pong effect). In order to overcome these problems, fuzzy logic-based handover management has been proposed in small cell networks. In fuzzy logic-based handover management, mobile nodes select the most suitable small cells with RSSI, SNR, and Jitter parameters. Thanks to this approach, mobile nodes determine the most suitable small cells with fuzzy logic decision mechanism in next generation 5G small cell networks. Fuzzy logic-based handover management and traditional handover algorithm have been compared using delay and handover numbers. According to the results, it has been observed that the proposed approach gives more successful results than the traditional handover algorithm.Publication Handover management in software-defined 5G small cell networks via long short-term memory(Wiley, 2022-01-19) Cicioğlu, Murtaza; Calhan, Ali; CİCİOĞLU, MURTAZA; Bursa Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; 0000-0002-5657-7402; AAL-5004-20205G and beyond communication technologies have started to spread around the world. Higher frequencies lead 5G base stations to have small coverage areas. Besides, the wireless network users have mobility and may move fast among the base stations. Software-defined networking (SDN) is a promising network solution for dynamic and dense networks such as 5G networks. The handover process defines the transfer of mobile users' connections among the base stations and the handover has to happen frequently in ultra-dense networks. In this study, we aim to construct a more robust handover based on long short-term memory (LSTM) with SDN in terms of the number of handover and handover failures. LSTM, linear regression, support vector machine, and tree algorithms performances have been investigated for handover. According to the R-2 values of LSTM, SVM, tree, linear regression results are obtained as 0.998, 0.980, 0.980, and 0.75, respectively. Root mean square error, coefficient of determination (R), mean squared error, and mean absolute deviation statistics prove the improvement of the handover mechanism. In the proposed approach, approximately 30% reduction in the HO failure ratio and 22.22% reduction number of handover have been observed.Publication Iot-based gps assisted surveillance system with inter-wban geographic routing for pandemic situations(Elsevier, 2021-03-18) Sen, Seda Savascı; Cicioğlu, Murtaza; Çalhan, Ali; CİCİOĞLU, MURTAZA; Bursa Uludağ Üniversitesi/Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; 0000-0002-5657-7402; AAL-5004-2020Background: Worldwide pandemic situations drive countries into high healthcare costs and dangerous conditions. Hospital occupancy rates and medical expenses increase dramatically. Real-time remote health monitoring and surveillance systems with IoT assisted eHealth equipment play important roles in such pandemic situations. To prevent the spread of a pandemic is as crucial as treating the infected patients. The COVID-19 pandemic is the ongoing pandemic of coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2).Methods: We propose a surveillance system especially for coronavirus pandemic with IoT applications and an inter-WBAN geographic routing algorithm. In this study, coronavirus symptoms such as respiration rate, body temperature, blood pressure, oxygen saturation, heart rate can be monitored and the social distance with ?maskwearing status? of persons can be displayed with proposed IoT software (Node-RED, InfluxDB, and Grafana).Results: The geographic routing algorithm is compared with AODV in outdoor areas according to delivery ratio, delay for priority node, packet loss ratio and bit error rate. The results obtained showed that the geographic routing algorithm is more successful for the proposed architecture.Conclusion: The results show that the use of WBAN technology, geographic routing algorithm, and IoT applications helps to achieve a realistic and meaningful surveillance system with better statistical data.Publication Performance analysis of cross-layer design for internet of underwater things(IEEE, 2022-08-01) Cicioğlu, Murtaza; Calhan, Ali; CİCİOĞLU, MURTAZA; Bursa Uludağ Üniversitesi/Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; 0000-0002-5657-7402; AAL-5004-2020Underwater communication is a diverse and complex environment and has many problems. There are many problems in modeling and operating underwater networks. Physical and data link layer specifications for underwater networking should be taken into account in terms of quality of service metrics. In this study, we construct an underwater simulation environment as a cross-layer design consisting of physical and data link layers for the Internet of Underwater Things (IoUT) Network. The IoUT network has sensors with various priorities, a central node as a hub and a gateway as a buoy. The underwater sensors communicate with CSMA/ CA-based IEEE 802.15.6 protocol on low frequencies. For a more realistic communication channel, all the features of the acoustic channel are designed and performance analyzes are discussed. In addition, the proposed IoUT is compared with terrestrial network results in terms of bit error rate, signal-to-noise ratio, packet loss ratio, end-to-end delay, radio receiver utilization, and throughput. We claim that we have made a realistic IoUT network, especially for divers, autonomous underwater vehicles with specific sensors, or for similar purposes.Item Şifreli ağ trafiğinin içerik açısından sınıflandırılması(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2022-06-24) Bozkır, Ramazan; Cicioğlu, Murtaza; Toğay, Cengiz; Bursa Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı.; 0000-0002-0032-4270Günümüzde internet kullanımının yaygınlaşması mevcut bilgisayar ağları altyapısının verimli ve güvenli bir şekilde yönetilmesini gerektirmektedir. Ayrıca, her geçen gün internet uygulamalarının kullanımındaki artış ile büyük veri hacmini oluşturan ağ trafikleri de ortaya çıkmaktadır. Büyük verilerin işlenebilmesi için performans odaklı yöntemlerin kullanılması gerekmektedir. Ağ trafiği verilerinin, ağ yönetimi ve ağ güvenliği gibi birçok çalışma alanındaki uygulamalar için sınıflandırma ihtiyacı bulunmaktadır. Ağ trafiğinin şifreli olması ve VPN kullanımı gibi uygulamalar ağ trafiği sınıflandırma sürecini zorlaştırmaktadır. Bu tez çalışmasında şifreli ağ trafiğinin sınıflandırılması için gerçek-zamanlı sistemlere kolay ve hızlı uygulanabilir performans-odaklı yeni bir platform geliştirilmiştir. Sınıflandırma sürecinde makine öğrenmesi tekniklerinden yararlanılmıştır. Deney tabanlı makine öğrenmesi tekniklerinin etkili bir şekilde uygulanabilmesi için süreç yönetim gerçekleştirilmiştir. Platformun tasarlanmasında güncel ve performanslı olan veri işleme için Apache Spark, öznitelik çıkarımı için NFStream ve süreç yönetimi için MLflow yazılım teknolojileri kullanılmıştır. Ayrıca, bu çalışma literatüre “pattern byte” isimli yeni bir öznitelik kazandırmıştır. Önerilen platform ile gerçekleştirilen deney kapsamında uygulama ve uygulama türlerine göre ağ trafiği makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılmaktadır. Makine öğrenmesi algoritmalarından GBTree, LightGBM ve XGBoost algoritmalarının kullanılması sonucunda performans sonuçları değerlendirildi. Performans sonuçlarının değerlendirilmesi doğruluk, duyarlılık, kesinlik ve F1 skorları ile incelenmektedir. İncelenen sonuçlarda uygulama sınıflandırmasında GBTree, LightGBM, XGBoost algoritmaları sırasıyla yaklaşık %98, %89 ve %99 F1 skorlarına ulaşmaktadır. Uygulama türlerine göre sınıflandırmada ise tüm algoritmalar %99 F1 skoruna ulaşmaktadır. Sonuç olarak, algoritmalar arasında XGBoost algoritması her iki sınıflandırma probleminde %99’un üzerinde F1 skoru ile en iyi sonuca ulaştığı görülmüştür.Item Uygulama katmanında desen arama tabanlı güvenlik duvarı(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2023-06-08) Kızılkaya, Tolga; Cicioğlu, Murtaza; Toğay, Cengiz; Bursa Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı.; 0000-0002-4822-0155FreeBSD, servis sunucusu (web, http, ftp vb.), masaüstü kullanımı (X ile kde veya xfce) ve güvenlik duvarı (ipfw) olarak kullanılan bir işletim sistemidir. Freebsd işletim sistemi güvenlik duvarı olarak endüstride yaygın bir kullanıma sahiptir. pfSense ve OPNsense dağıtımları, Freebsd işletim sistemini kullanan ve endüstride birçok firma tarafından tercih edilen (Google, US Department of Homeland Security, Shopify ve NASA) açık kaynak kodlu güvenlik duvarlarıdır. Freebsd işletim sisteminde bulunan güvenlik duvarı IP ve Port adresi filtreleme işlemlerini yapabilmektedir. Ancak OSI modelinin yedinci katmanı olan uygulama katmanında filtreleme özelliğine sahip değildir. Pfsense ve Opnsense bu kısıtlamayı aşmak için snort ve suricata gibi açık kaynak kodlu yazılımları kullanmaktadır. Bu yazılımlar da işletim sistemlerinin kullanıcı uzayında (user-space) çalışabilmektedir. Bununla birlikte kullanıcı uzayında çalışan uygulamaların, çekirdek (kernel) seviyesinde çalışan uygulamalara göre daha fazla kaynak tükettiği de bilinmektedir. Bu tez çalışmasında Freebsd işletim sistemine ait güvenlik duvarı olan PF’in Pfill hook yöntemi kullanılarak uygulama katmanında filtreleme işlemi çekirdek seviyesinde gerçekleştirilmiştir. Paket içerisinde desen araması yapmak için Aho-Corasick algoritması kullanılmıştır. Önerilen teknik pfsense işletim sistemi üzerinde suricata yazılımı ile aynı kural sayısında bant genişliğinin kullanımı ve işlemci tüketimi açısından karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda bu tez kapsamında geliştirilen uygulamanın aynı kural sayısında yaklaşık 2 kat daha fazla bant genişliğinde filtreleme yapabildiği ve aynı kural sayısı ile aynı bant genişliğinde yaklaşık %20 daha az işlemci gücü tükettiği tespit edilmiştir. Ayrıca önerilen teknik son zamanlarda bilgisayar ağ dünyasında yaygın bir kabul gören yazılım tanımlı ağ (YTA) mimarisine uygulanmış ve literatürde YTA mimarisinin uygulandığı çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Literatürdeki diğer çalışmalardan uygulama kolaylığı ve kaynak kullanımı açısından daha iyi olduğu ortaya konmuştur.