Elektronik Harp İle Toplanan Verilerin Veri Madenciliği Yöntemleri İle Analiz Edilmesi
Barış, gerginlik durumu, terörle mücadele ve savaş süreçlerinde hedef ülkeye veya silahlı kuvvetlerine karşı bilgi üstünlüğü sağlamak ve düşmanın kendi ülkemiz üzerinde yapacağı bilgi harbini etkisiz kılmak için, devletin bütün kurumlarıyla uyguladığı faaliyetlerin tamamına bilgi harbi denir. Bilgi harbi doğrultusunda karar vericilerin belirlediği hedeflere ulaşılmasını sağlayacak bilgiler toplanır. Toplanacak bilgiler çeşitli vasıtalarla elde edilir ve bu vasıtalardan biri de Elektronik Harptir. Elektronik Harp, elektromanyetik spektrumun düşman tarafından kullanılmasını engellemek ve dost unsurlar tarafından etkili kullanımını sağlamak maksadıyla yapılan faaliyetlerdir. Elektromanyetik spektrumu kontrol etmek maksadıyla elektromanyetik yayınların aranması, tespiti, teşhisi, yerinin belirlenmesi ve düşmanın elektromanyetik spektrumu kullanılmasını engellemek maksadıyla elektromanyetik enerji uygulanması yapılan faaliyetlerden bazılarıdır. Bu çalışmada Elektronik Harp ile elde edilen verilerin, DBSCAN, K-Means ve PAM algoritmaları ile kümeleme analizini yaparak hedef unsurların yoğunlaştığı bölgeleri belirlemeye çalışılacaktır ve buna uygun olarak zaman serisi analiz teknikleri ile hedef unsurların iletişim zaman sıklıklarıyla paralel olarak bulundukları koordinatlar ortaya çıkarılacaktır. Son olarak da istatistikî anlamda veriler incelenerek, sık kullanılan frekanslar, görüşme sıklıkları, güzergâh haritaları, yer değiştirme miktarları gibi önem arz eden bilgilere ulaşmaya çalışılacaktır. Yapılan bu analizler sonucunda yapılacak operasyonel faaliyetlerin, keşif ve gözetleme faaliyetlerinin, silahlı veya silahsız insansız hava aracı ve topçu birliklerinin yapacağı atış faaliyetlerinin planlanmasının desteklenmesi amaçlanmaktadır.
Anahtar Kelimeler:
Elektronik Harp, Mekansal Veri Madenciliği, DBSCAN, K-Means
___
- [1] Poisel, R., 2013. Information warfare and electronic warfare systems. Boston, Massachusetts : Artech House. [2] Elsworth, A.T., 2010. Electronic warfare. New York: Nova Science Publishers [3] Akpınar, H., 2000. Veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi. 29, ss. 1-22. [4] Sharma, A, Gupta, R, & Tiwari, A 2016, Improved Density Based Spatial Clustering of Applications of Noise Clustering Algorithm for Knowledge Discovery in Spatial Data, Mathematical Problems In Engineering, pp. 1-9, https://www.hindawi.com/journals/mpe/2016/1564516/ (Erişim Tarihi : 10.03.2017) [5] Miller, H. J., ve Han, J., 2000. Discovering geographic knowledge in data rich environments: A report on a specialist meeting. SIGKDD Explorations, 1, pp.105-108 [6] Kao, J, Chan, T, Lai, F, Lin, B, Sun, W, Chang, K, Leu, F, & Lin, J 2017. Spatial analysis and data mining techniques for identifying risk factors of out-of-hospital cardiac arrest. International Journal of Information Management. 37 (1), pp. 1528-1538. [7] Feoli, E., Perez-Gomez, R., Oyonarte, C., ve Ibanez, J.J., 2017, Using spatial data mining to analyze area-diversity patterns among soil, vegetation, and climate: A case study from Almeria, Spain, Geoderma. 287, p. 164-169. [8] Tsai, C.F., Liu C.W., 2006, KIDBSCAN: a new efficient data clustering algorithm for data mining in large database. Lecture Notes in Computer Science. Rutkowski, L., Tadeusiewicz, R., Zadeh, L.A. and Zurada, J.M. (Eds.). 4029, pp.702-711. [9] R-Project, https://cran.r-project.org/web/packages/ dbscan/dbscan.pdf (Erişim Tarihi: 04.02.2017) [10] Silahtaroğlu, G., 2016. Veri madenciliği: Kavram ve algoritmaları. 3’üncü Basım. İstanbul: Papatya Yayıncılık. [11] R-Project, https://cran.r-project.org/web/ packages/ cluster/ cluster.pdf (Erişim Tarihi: 20.01.2017) [12] Itl.nist, 2012, Engineering Statistics Handbook http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc41.htm (Erişim Tarihi : 05.12.2016) [13] Şeker, Ş.E., 2013. İş zekası ve veri madenciliği weka ile. İstanbul: Cinius Yayınları [14] R-Project,https://cran.r-project.org/web/packages/ timeSeries/timeSeries.pdf (Erişim Tarihi: 01.02.2017) [15] R-Project, https://cran.r-project.org/web/packages/ sqldf/ sqldf.pdf (Erişim Tarihi: 10.02.2017) [16] R-Project, https://cran.r-project.org/web/packages/ ggmap/ggmap.pdf (Erişim Tarihi: 26.01.2017) [17] Kahle D. ve Wickham H., 2013. ggmap : Spatial Visualization with ggplot2. https://journal.r-project.org/archive/2013-1/kahle-wickham.pdf (Erişim Tarihi: 26.01.2017)
- Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
- Başlangıç: 2017
- Yayıncı: İstanbul Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler
Mimar Adaylarının Parametrik Tasarım Yaklaşım Tercihlerinin Proje Değerlendirmesine Etkisi
Kemal ŞAHİN, Bülent Onur TURAN
İstatistiksel Varyans Prosedürü Temelli Analitik Hiyerarşi Prosesi ile Sıralama
Halit Alper TAYALI, Mehpare TİMOR
Elektronik Harp İle Toplanan Verilerin Veri Madenciliği Yöntemleri İle Analiz Edilmesi
Özgür AYDIN, Serkan AYVAZ, Mustafa Eren YILDIRIM, Yücel Batu SALMAN
Pınar Öztürk, Serhat Bahadır Kert