Yangın ve Güvenlik Dergisi 216. Sayı (Temmuz-Ağustos 2020)

Yangın ve Güvenlik / Temmuz-Ağustos 2020 27 yanginguvenlik.com.tr Burada determinasyon katsayılarının T(t) fonksiyonu için 0,87 ve H(t) fonksiyonu için 0,68 olduğunu belirtmekte fayda vardır. Bunların 30 adedi sensör düğümü aleve maruz kalarak gölge senaryolar ve kalan 20 adedi alevsiz, sensör düğümü- nün güneş ışınlarına herhangi bit koruma olmadan maruz bırakıldığı, olaylardır. Bunun sonucu olarak Tablo 1’de gösterilen parametreleri kullanarak 50 yangın deneyi yapılmıştır. Bu değerler eşitlik 8 ve 9 ile açıklanan esas model kullanılarak işlenmiştir. Model gölge deneylerde %100 tespit oranı elde etmiştir. Güneş ışın- larına maruz bırakılan bir sensör düğümünden elde edilen verilerin analizinden %100 sahte pozitif oran elde edilmiştir. Ancak, bunu önlemek için, sensör düğümü doğrudan güneş ışığına maruz kalmasının önlenmesi için özel bir koruma ile kaplanabilir. Bunu kontrol etmek için sensör düğümünün güneş ışınlarına maruz kaldığı, ancak bir kalkan ile korunduğu, yeni bir seri 50 deney yapılmıştır. Bu koşullarda önerilen metot kullanılarak %100 tespit oranı elde edilmiştir. SONUÇLAR Bu çalışmada başlangıç aşamasında olan ve kablosuz bir sensör ağı ve bilgi birleştirme metotları kullanan bir orman yangını tespit sistemi önerilmiştir. Esas (temel) model regres- yon analizi kullanarak oluşturulmuştur. Sistem yangını temsil eden sıcaklık ve basınç değerleri tespit ettiğinde, toplanan değerleri bir yangının olup olmadığına karar vermek için esas modelle karşılaştırmaktadır. Model değerlendirmesinin sonuç- ları düğümler doğrudan güneş ışınlarına maruz bırakılmadı- ğında %100 tespit oranı göstermiştir. Modeli geliştirmek için, düğümlerin kümeler halinde dağlımı ve dağıtılmış algılama kullanarak, Kablosuz Sensör Ağının enerji tüketimini dikkate alan ileri araştırmalara ihtiyaç duyulacaktır. REFERANSLAR 1. Noureddine, H., & Bouabdellah, K. (2020). Field Experi- ment Testbed for Forest Fire Detection using Wireless Multimedia Sensor Network. International Journal of Sen- sors Wireless Communications and Control, 10(1), 3-14. 2. Grover, K., Kahali, D., Verma, S., & Subramanian, B. (2020). WSN-Based System for Forest Fire Detection and Miti- gation. In Emerging Technologies for Agriculture and Environment (pp. 249-260). Springer, Singapore. 3. Chauhan, A., Semwal, S., & Chawhan, R. (2013, December). Artificial neural network-based forest fire detection sys- tem using wireless sensor network. In 2013 Annual IEEE India Conference (INDICON) (pp. 1-6). IEEE. 4. Ghugar, U., & Pradhan, J. (2020). ML-IDS: MAC Layer Trust-Based Intrusion Detection System for Wireless Sen- sor Networks. In Computational Intelligence in Data Mining (pp. 427-434). Springer, Singapore. 4. Nugroho, A. A., Iwan, I., Azizah, K. I. N., & Raswa, F. H. (2019). Peatland Forest Fire Prevention Using Wireless Sensor Network Based on Naïve Bayes Classifier. KnE Social Sciences, 20-34. 5. Biswas, P., & Samanta, T. (2020). True Event-Driven and Fault-Tolerant Routing in Wireless Sensor Network. Wire- less Personal Communications, 1-23. 6. Dubey, V., Kumar, P., & Chauhan, N. (2019). Forest fire detection system using IoT and artificial neural network. In International Conference on Innovative Computing and Communications (pp. 323-337). Springer, Singapore. 7. Zhang, J., Li, W., Yin, Z., Liu, S., & Guo, X. (2009, May). Forest fire detection system based on wireless sensor network. In 2009 4th IEEE conference on industrial ele- ctronics and applications (pp. 520-523). IEEE. 8. Aliady, W. A., & Al-Ahmadi, S. A. (2019). Energy Preserving Secure Measure Against Wormhole Attack in Wireless Sensor Networks. IEEE Access, 7, 84132-84141. 9. Hariyawan, M. Y., Gunawan, A., & Putra, E. H. (2013). Wire- less sensor network for forest fire detection. Telkomnika, 11(3), 563. 10. Mohapatra, S., & Khilar, P. M. (2020). Fault Diagnosis in Wireless Sensor Network Using Self/Non-self-Discrimi- nation Principle. In Progress in Computing, Analytics and Networking (pp. 161-168). Springer, Singapore. 11. Saidi, H., Gretete, D., & Addaim, A. (2020). Game Theory for Wireless Sensor Network Security. In Fourth Inter- national Congress on Information and Communication Technology (pp. 259-269). Springer, Singapore. 12. Aliady, W. A., & Al-Ahmadi, S. A. (2019). Energy Preserving Secure Measure Against Wormhole Attack in Wireless Sensor Networks. IEEE Access, 7, 84132-84141. 13. Viloria, A., Hernandez-P, H., Lezama, O. B. P., & Orozco, V. D. (2020). Electric Consumption Pattern from Big Data (pp. 479–485). https://doi.org/10.1007/978-981-15-3125-5_47. 14. Sanchez, L., Vásquez, C., Viloria, A., & Cmeza-Estrada. (2018). Conglomerates of Latin American countries and public policies for the sustainable development of the electric power generation sector. In Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) (Vol. 10943 LNCS, pp. 759–766). Springer Verlag. https:// doi.org/10.1007/978-3- 319-93803-5_71 n (7) (8)