Akıllı elektrik şebekeleri için veri sıkıştırma

Text in English; Abstract: English and TurkishIncludes bibliographical references (leaves 32-33)x, 44, [1] leavesEmbedded systems, which work with large data sets, need larger memory and consume much more data traffc when compared to other IOT (Interne Of Things) devices. In this study, Human's Lossless Compression Algorithm is optimized and implemented on a Electric Meter Reader Modem (DR-502-DCL). Compression Algorithm used for storing the data which is measured by the electric meter. Huffman's Algorithm optimized for memory (RAM) on a multi-threaded embedded system. STM32F412 microcontroller and Winbond 128mbit embedded ash memory is used for this study. Compression ratio of %59 is reached with eliminating repetitive character groups.Büyük veri gruplaryla çalışan gömülü sistemler diğer IOT (Internet of Things) cihazlarına kıyasla daha fazla hafıza ve internet trafiği kullanırlar. Bu çalışmada Huffman'ın kayıpsız sıkıştırma algoritması DR-502-DCL model elektrik sayacı okuyucu modemine uygulanmıştır. Sıkıştırma algoritması, sayaç verilerinin depolanması için kullanılmıştır. Huffman'ın sıkıştırma algoritması RAM kullanımı ve multi-thread işletim sistemi için optimize edilmiştir. STM32F412 mikrokontrolör ve Winbond marka 128mbit'lik entegre ash bellek kullanılmıştır. Bu çalışmayla %59'luk bir sıkıştırma oranı elde edilmiştir

Noisemap: An environmental noise monitoring sensor network

Çalıştığımız ortamlardaki çevresel gürültünün seviyesi psikolojik ve fiziksel sağlığımız ve iş verimliliği açısından kritik önem taşımaktadır. Bu nedenle çevresel gürültüyü gözlemleyen sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu bildiride, mikrofonlarla donatılmış algılayıcı düğümlerden ve katılımcı akıllı telefonlardan oluşan bir çevresel gürültü izleme ağı kullanılarak, ofis, fabrika gibi kapalı alanların tüm gün boyunca izlenmesine olanak veren bir sistem geliştirilmiştir. Sistem sayesinde çalışma ortamlarından elde edilen ses basınç seviyesi, zaman ve konum bilgileri bulut üzerindeki veri merkezlerine aktarılmış. Elde edilen veriler kullanılarak ortamların çevresel ses haritaları çıkarılmıştır.The environmental noise levels of our working areas have a critical impact on our psychological and physical health and business efficiency. Therefore; there is a need for systems that monitor environmental noise. In this paper, the sensor nodes equipped with microphones and participating smartphones are used to form an environmental noise monitoring network. This system allows monitoring of indoor areas such as offices and factories for the entire day. The sound pressure levels, which are associated with the time and location information, obtained from the work environments through the deployed network are transferred to the cloud. The resulting data are used to create noise maps of the environments.Publisher's Versio