Farklı İş Yükleri Altında NoSQL Sistemlerinin Performans Analizi

Daşdemir, Yaşar; Kara, Burak Cem

doi:10.17798/bitlisfen.547532

Cited by 3 publications

(2 citation statements)

References 11 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Saran and Saran (2019) conducted a comparative security analysis of NoSQL databases such as Cassandra and MongoDB. In the study by Daşdemir and Kara (2019), the performance of MongoDB, a NoSQL database, was analyzed under different workloads. The study presents information on evaluating MongoDB's performance based on various metrics and criteria, and how it behaves under different workloads.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Performance Evaluation of Face Recognition System (FRS) Developed with Haar Cascade and MongoDB Integration in Recognition of Covered Faces

Yıldız,

Güney,

Aydın

2023

Bilgisayar Bilimleri Ve Teknolojileri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Although traditional face recognition systems (FRS) can detect with a certain success rate whether a mask is worn, they may fail due to the fact that most of the faces of the people who wear masks are covered. The difficulties arising from the fact that a significant part of the faces of individuals wearing masks are covered limits the performance of existing FRSs. In this research, it is aimed to integrate the Haar Cascade method with the MongoDB database in real time using the OpenCV library for mask-wearing face recognition and to demonstrate its performance with extensive experiments. In the experiments, the data set created within the scope of this study from realistic face images, in which most of the masked faces are covered, was used. Our research has shown that the accuracy of face recognition is 85% for masked faces, 61% for unmasked faces, and 41% when half of the face is covered by a different object. It is considered that this study will contribute to the literature in terms of providing a more effective and applicable mask detection solution by combining the Haar Cascade method with real-time database management integration.

show abstract

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Performance Evaluation of Face Recognition System (FRS) Developed with Haar Cascade and MongoDB Integration in Recognition of Covered Faces

Yıldız,

Güney,

Aydın

2023

Bilgisayar Bilimleri Ve Teknolojileri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Daşdemir ve Kara [9] çalışmalarında NoSQL veritabanları arasında seçim yapabilmek için kriter olarak değerlendirilen tepki verme sürelerini incelemişlerdir. Çalışma içerisinde popüler NoSQL çözümler olarak görülen MongoDB, CassandraDB ve OrientDB veritabanları karşılaştırılmıştır.…”

Section: Li̇teratür Taramasiunclassified

Fakülte Öğrenci İşleri Birimi için MEAN Yığını Kullanılarak Destek Yönetim Sistemi Geliştirilmesi

TEKE

Tarhan

2023

Journal of Information Systems and Management Research

View full text Add to dashboard Cite

Endüstri 4.0 kavramının ortaya çıkmasıyla dijitalleşme trendleri gerek kamu kuruluşlarında gerekse özel sektörde iş süreçlerinin değişmesine neden olmaktadır. İş süreçlerinin dijital ortama aktarılmasını içeren dijitalleşme çalışmaları yükseköğretim kurumları için de önemli bir role sahip olmuştur. Bu makalede Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi bünyesinde bulunan öğrenci işleri biriminin öğrencilerle iletişiminde herhangi bir yazılım kullanılmaması, öğrencilerin danışmak istedikleri konularla ilgili fiziksel başvuruda bulunması çalışmanın problemi olarak belirlenmiştir. Bu bağlamda birimin kullanımına yönelik destek yönetim sistemi geliştirilmiştir. JavaScript tabanlı MEAN (MongoDB, Express.js, Angular, Node.js) yığını kullanılarak geliştirilen sistem içerisinde kategorize edilmiş sıkça sorulan sorular yer almaktadır. Soruların yetersiz gelmesi durumunda ise öğrencinin bölüm bilgisi ile eşleşen birim personeline göndermek üzere danışmak istediği konu ile ilgili yazılı talep oluşturma işlemi bulunmaktadır. Bunlarla beraber kullanıcı doğrulama işlevi ile veritabanında öğrencinin güncel iletişim bilgilerinin bulunması amaçlanmaktadır. Bu sistem ile öğrenci işleri biriminin öğrencilerle iletişimini iyileştirmesi ve çalışmalarını daha verimli hale getirmesi beklenmektedir.

show abstract

Akıllı şehirlerde büyük coğrafi veri yönetimi ve analizi: hava kalitesi örneği

2022

View full text Add to dashboard Cite

Bilişim teknolojilerinin gelişmesiyle, veri üretim teknikleri ve toplanan veri hacmi artmıştır. Akıllı şehir uygulamaları ile sensörler, IoT, internet, giyilebilir teknolojiler gibi farklı veri kaynaklarından akan verilerin yönetimi ve bu verilerden değer yaratmak mümkün hale gelmiştir. Günümüzde toplanan büyük hacimli ve karmaşık verinin yönetimi için geleneksel veri depolama ve yönetim yaklaşımları yetersiz kalmış ve büyük verinin hacim, hız ve çeşitlilik gibi karakteristik özellikleri kapsamında yeni bir yaklaşım ihtiyacı doğmuştur. SQL tabanlı yapısal veri tabanlarının yanı sıra, bu ihtiyaca cevap olarak yapılandırılmamış veriyi yönetmede esnek ve ölçeklenebilir bir çözüm olarak NoSQL veri tabanı sistemleri geliştirilmiştir. Bu çalışmada, akıllı şehirlerde örnek teknolojiler değerlendirilmiş, coğrafi büyük verinin CBS ile entegrasyonu kapsamında hava izleme istasyonlarından elde edilen anlık sensör ölçme verileri kullanılarak NoSQL veri tabanı ortamı olan MongoDB' de Hava Kalitesi İndeksi (HKİ) hesaplanmıştır. CBS ortamında hava izleme istasyonlarına yakın olan trafik sensörlerinden elde edilen veriler ile ortalama trafik yoğunlukları hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre hava kalitesinin trafik ile ilişkisi belirlenmiştir.

show abstract

Farklı İş Yükleri Altında NoSQL Sistemlerinin Performans Analizi

Cited by 3 publications

References 11 publications

Performance Evaluation of Face Recognition System (FRS) Developed with Haar Cascade and MongoDB Integration in Recognition of Covered Faces

Performance Evaluation of Face Recognition System (FRS) Developed with Haar Cascade and MongoDB Integration in Recognition of Covered Faces

Fakülte Öğrenci İşleri Birimi için MEAN Yığını Kullanılarak Destek Yönetim Sistemi Geliştirilmesi

Akıllı şehirlerde büyük coğrafi veri yönetimi ve analizi: hava kalitesi örneği

Contact Info

Product

Resources

About