Bilimsel Dergi · Cilt: 1 Sayı:2 · Aralık/2011
Derginin Tamamı
- Yıl
- 2011
- Sayfa
- 56
- Okuma süresi
- 132 dk
- Görüntülenme
- 0
Tam metin
Metin PDF'ten otomatik çıkarılmıştır; tablo, şekil ve formüller eksik ya da hatalı olabilir. Özgün dizgi için PDF'e bakın.
Aralık'11 December'11
Sayı/Number: 2 Cilt/Volume: 1 Yıl/Year: 2011 ISSN: 1309-5501
Yayın Sahibi TMMOB Elektrik Mühendisleri
Odası adına Cengiz GÖLTAŞ
Sorumlu Yazı İşleri Müdürü Erdal APAÇIK
Yayın İdare Merkezi Ihlamur Sokok No: 10 Kat: 4
Kızılay/Ankara Tel: (0312) 425 32 72 Faks: (0312) 417 38 18 http://bilimseldergi.emo.org.tr [email protected] EMO üyelerine parasız dağıtılır
Teknik Editör E. Orhan ÖRÜCÜ
Teknik Sekreterya Emre METİN
Yayın Türü Yerel süreli yayın 6 ayda bir yayınlanır
Basım Adedi 5000
Basım Tarihi Aralık 2011
Sayfa Düzeni PLAR
Planlama Yayıncılık Reklamcılık Turizm İnşaat Tic. Ltd. Şti.
Yüksel Cad. No: 35/12 Yenişehir-Ankara Tel: (0.312) 432 01 83-93 Faks: (0.312) 432 54 22 e-posta: [email protected]
Baskı Yeri Mattek Matbaacılık Basım Yayın Tanıtım Tic. San. Ltd. Şti. Adakale Sokak No: 32/27 Kızılay/Ankara Tel: (0312) 433 23 10 • Faks: (0312) 434 03 56
Prof. Dr. Bahri ERCAN Hacettepe Üniversitesi Prof. Dr. Murat EYÜBOĞLU Ortadoğu Teknik Üniversitesi Prof. Dr. H. Altay GÜVENİR
TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası UCTEA/Chamber of Electrical Engineers
Prof. Dr. Bahri ERCAN Hacettepe Üniversitesi Prof. Dr. Murat EYÜBOĞLU Ortadoğu Teknik Üniversitesi Prof. Dr. H. Altay GÜVENİR
DANIŞMA KURULU
Prof.Dr. Metin AKAY
Prof.Dr. Mehmet AKŞİT
Müjdat ALTAY
Prof.Dr. Ayhan ALTINTAŞ
Prof.Dr. Volkan ATALAY
Serdar BOZKURT
Prof.Dr. Alinur BÜYÜKAKSOY
Prof.Dr. Işık ÇADIRCI
Doç.Dr. Hakan ÇAĞLAR
Semih ÇETİN
Prof.Dr. İnci ÇİLESİZ
Bülent DAMAR
Prof.Dr. Oğuz DİKENELLİ
Doç.Dr. Ali Hikmet DOĞRU
Hakan ERDOĞMUŞ
Prof.Dr. Muammer ERMİŞ
Prof.Dr. Osman EROĞUL
Prof.Dr. H. Bülent ERTAN
Doç.Dr. H. Özcan GÜLÇÜR
Prof.Dr. Yusuf Ziya İDER
Prof.Dr. Yorgo İSTEFANAPULOS
Arizona State University Twente University Netaş Bilkent Üniversitesi ODTÜ SIEMENS GYTE Hacettepe Üniversitesi Anel Cybersoft İTÜ Pelka Ege Üniversitesi ODTÜ IEEE ODTÜ GATA ODTÜ Boğaziçi Üniversitesi Bilkent Üniversitesi Işık Üniversitesi
Prof.Dr. Oya KALIPSIZ
Yıldız Teknik Üniversitesi
Prof.Dr. İrfan KARAGÖZ
Gazi Üniversitesi
Prof.Dr. Aydın KÖKSAL
Bilişim AŞ
Fikret KÜÇÜKDEVECİ Tepa AŞ
Prof.Dr. Duran LEBLEBİCİ
Prof.Dr. Kemal LEBLEBİCİOĞLU ODTÜ
Turgay MALERİ
Gate ELektronik
Ahmet MEREV
Tübitak UME
Prof.Dr. Banu ONARAL
Drexel Üniversitesi
Prof.Dr. Sermin ONAYGİL
Prof.Dr. M. Bülent ÖRENCİK
Tübitak MAM Bilişim Enstitüsü
Prof.Dr. Aydoğan ÖZDEMİR
Prof.Dr. Erdal PANAYIRCI
Kadir Has Üniversitesi
Prof.Dr. Bülent SANKUR
Boğaziçi Üniversitesi
Tarkan TEKCAN
Vestel
Erkan TEKMAN
Tübitak UEKAE
Doç.Dr. Belgin TÜRKAY
Ahmet Tarık UZUNKAYA Entes AŞ
Prof.Dr. Yekta ÜLGEN
Boğaziçi
Davut YURTTAŞ
Inform AŞ
İÇERİK/CONTENTS
İnce Tel Yapılarından Saçılma Problemlerinde Menzilden Bağımsız Yarı-Uzay Green Fonksiyonları.............................................................................................................................. 57 Range Independent Half-Space Green Functions in Scattering Problems for Thin Wire Grid Structures Ömer Zor, Burak Polat
Saha Geri Dönüş Oranını AR-GE Aşamasında İndikatör ile Tahmin Etme Yöntemi......... 67 Field Return Rate Estimation in R&D Phase with an Indicator Ali Tarkan Tekcan, Gürmen Kahramanoğlu, Mustafa Nevzat Yatır, Barbaros Kirişken, Mustafa Gündüzalp
Hesaplanabilir AC Direnç Standardının 5 MHz’e Kadar Modellenmesi ve Üretilmesi...... 75 Modelling and Development of Calculable AC Resistor Standard Up To 5 MHz Mehmet Çınar, Arif Dolma, Yakup Gülmez, Handan Sakarya, Ömer Erkan, Murat Celep
Güç Kalitesi Çalışmalarında Bilgisayar Mühendisliğinin Rolü............................................. 83 The Role of Computer Engineering in Power Quality Studies Dilek Küçük
Televizyon İzleme Ölçüm Sistemi Tasarımı.............................................................................. 89 Television Rating Measurement System Design Berna Özbek, Tolga Ayav, Mustafa Nevzat Yatır, Barbaros Kirişken
Türkçe Metinden Konuşma Sentezlemede Doğallığın Artırılması İçin Öneriler................. 95 Recommendations for Increasing the Naturalness in Turkish Text-to-Speech Synthesis İ. Baran Uslu, H. Gökhan İlk, A. Egemen Yılmaz
Doku Anomalisi İçeren Beyin MR İmgeleri Üzerinde Mumford-Shah Tabanlı Bölütleme..... 103 Mumford-Shah Based Segmentation of Brain MR Images With Tissue Abnormalities Alper Çevik, B. Murat Eyüboğlu
ÖNSÖZ
TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası’nın yasal sahibi olduğu “EMO Bilimsel Dergi”nin ikinci sayısını sunmaktan büyük bir mutluluk duymaktayız. Böylece, dergimizin ilk yılı için öngördüğümüz iki sayı yayınlanmış olup sonraki yıllarda bu sayı artırılmaya çalışılacaktır.
Dergimiz yayın hayatına başladığından bu yana 43 makale gönderilmiş olup, bunlardan 14 tanesi dergide yayınlanmak üzere kabul edilmiş, 17 tanesinin dergide yayınlanması uygun bulunmamış, 12 tanesi ise halen değerlendirme sürecinde bulunmaktadır. 29 farklı Üniversite ile 8 farklı firmadan toplam 111 yazarın gönderdiği makaleler 28 farklı üniversiteden 81 hakem tarafından değerlendirilmiştir. Hakemlik yapan akademisyenlerin belirlenmesi alanlarındaki uzmanlıkları özellikle dikkate alınarak olabildiğince farklı üniversiteden yapılmasına özen gösterilmiştir.
Bilimsel makalelerin değerlendirilmesinde hakemlik görevi alan meslektaşlarımıza değerlendirdikleri her makale için TMMOB Bilirkişilik Yönetmeliği uyarınca belirlenen miktarda bilirkişilik ücreti ödenmektedir.
İlk yılında dergimiz bilimsel ve teknolojik araştırma yayın süreçlerine yaklaşık 200 meslektaşımızın katkısını almış bulunmaktadır. En az ulusal düzeyde bilimsel ve/veya teknolojik özgünlük içeren çalışmaları Türkçe yayımlayarak akademik çalışmaları sanayiye ve sanayide yapılan çalışmaları da akademik ortama taşıma hedefimize katkı yapacak meslektaşlarımızın sayısının hızla artacağına inanıyoruz.
Bilginin çoğalmasını sağlamanın en iyi yolunun “paylaşma” olduğu gerçeğinden hareketle doğru bilginin doğru biçimde paylaşılması ve derginin Türkçe olarak yayınlanması ile Türkçe’nin “bilim dili” olarak gelişmesine de katkılar sağlaması önemlidir.
Daha önce de duyurulduğu gibi; meslektaşlarımızın paylaşımını desteklemek amacıyla Danışma ve Yayın Kurullarımız yıl içinde yayımlanan “Akademik ve/veya Teknolojik Bilimsel Makale” türündeki makaleler arasından hakem değerlendirmesine göre en yüksek puanı alan makaleye o yılın “En İyi Makale Ödülü” verilmesini kararlaştırmıştır. “En İyi Makale Ödülü” alan makale yazar(lar)ına bildiri sunmak için katılacağı bir yurtdışı bilimsel toplantı için yol, konaklama ve kayıt ücretlerini karşılamak üzere en çok 3.000 TL destek verilecektir.
Dergimizin 2011 yılı içinde yayınlanan birinci ve ikinci sayılarda, hakem değerlendirmelerine göre, eşit puan alan 2 makale birlikte bu ödüle hak kazanmıştır. İlk sayıda yayınlanan “MIMO Sistemler için Gelişmiş Uzaysal Modülasyon Teknikleri” isimli makalesi ile İstanbul Teknik Üniversitesi’nden Ertuğrul Başar ve ikinci sayıda yayınlanan “Doku Anomalisi İçeren Beyin MR İmgeleri Üzerinde Mumford-Shah Tabanlı Bölütleme” isimli makalesi ile Ortadoğu Teknik Üniversitesi’nden Alper Çevik’e ödül verilmiştir. Her iki makalenin yazarlarına teşekkür ediyor, başarılarının devamını diliyoruz.
Dergimizin Haziran 2012’de yayınlanacak 3. Sayısı “Elektrik Makinaları” konusunda Özel Sayı olarak hazırlanmakta ve Misafir Editörlüğü Danışma Kurulu üyemiz Sayın Prof. Dr. Bülent Ertan tarafından yapılmaktadır. Kendisine ve bu özel sayı için makale gönderen yazarlara, makaleleri değerlendirmekte olan hakemlere değerli katkıları için teşekkür ediyoruz.
Ülkemiz ve EMO topluluğu adına büyük ümitlerle çıktığımız bu yolda desteklerini esirgemeyen Danışma Kurulu üyelerimize, 41nci ve 42nci Dönem EMO Başkanları ve Yönetim Kurulu üyeleriyle tüm çalışanlarına, yazarlarımıza ve hakemlik yapan araştırıcılarımıza gönülden teşekkürlerimizi ve saygılarımızı sunarız.
Prof. Dr. A. Hamit SERBEST Yayın Kurulu Adına
Zor Ö., Polat B., İnce Tel Yapılarından Saçılma Problemlerinde Menzilden Bağımsız Yarı-Uzay Green Fonksiyonları, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 57-65, Aralık 2011
nce Tel Yapılarından Saçılma Problemlerinde Menzilden Baımsız Yarı-Uzay Green Fonksiyonları
Range Independent Half-Space Green Functions in Scattering Problems for Thin Wire Grid Structures
Ömer Zor1, Burak Polat2
1Elektronik Mühendislii Bölümü Uluda Üniversitesi [email protected]
2Elektrik-Elektronik Mühendislii Bölümü Trakya Üniversitesi [email protected]
Bu çalımada Green fonksiyonu formülasyonu ve Moment yöntemi kullanılarak, rezonans bölgesinde ve “yüksek kırıcılık yaklaıklıı” (YKY) altında, düzlemsel sınıra sahip kayıplı dielektrik yarı-uzay üzerinde konulanmı metalik ince tel ızgara yapılarına ilikin saçılma problemleri incelenmitir. Bu amaçla Moment yöntemindeki empedans matrisinin hesabında, literatürde ilk defa olarak, R.W.P.King’in YKY altında her uzaklık için geçerli Green fonksiyonları kullanılmıtır. Gelitirilen MATLAB™ tabanlı yazılımı dorulama amaçlı olarak düzlem dalga uyarımı altında belirli kanonik yapılar üzerinde elde edilen akım daılımlarının sayısal deerleri SNEC™ ticari yazılımı ile elde edilen deerlerle karılatırılmıtır.
In this work we investigate electromagnetic scattering from metallic thin wire structures located over a planar lossy dielectric half-space by applying Green’s function formulation and Method of Moments in the resonance region and under “high contrast approximation” (HCA). For this purpose in the calculation of the impedance matrix of the Moment system we employ the Green functions of R.W.P.King valid for arbitrary range under HCA for the first time in literature. For a verification of the developed MATLAB™ codes the current distributions obtained under plane wave illumination on certain canonical thin wire structures are compared to the same results obtained by the commercial software SNEC™.
1. Giri
Sommerfeld problemi, genel anlamıyla, özellikleri boluun özelliklerinden farklı olan bir düzlemsel yarı-uzay üzerinde ııma yapan bir Hertz dipolünün ııma alanlarının hesabıdır ve bir basit dielektrik yarı-uzay durumu için ilk olarak Sommerfeld tarafından 1909 yılında tanımlanmı ve analitikasimptotik olarak çözülmütür [1]. Elektromanyetizma mühendisliinde bu kanonik problem kümesinin son derece yaygın uygulama alanları ortaya çıktıkça problemin deiik parametre uzayları için çeitli tekniklerle çözümleri günümüze dein sürekli artan bir ilgi ile karılanmıtır. Günümüze kadar gelen çözüm teknikleri genel hatlarıyla fonksiyon-kuramsal, asimptotik, sayısal ve karma eklinde sınıflandırılabilirler. Bu çalımaların tümünün dökümünü yapabilmek imkânsızdır ancak geni bir listesi [2] no.lu kaynakta mevcuttur. Mevcut incelememiz açısından sayısal hesaba elverili olan çözümler ise ilk olarak 1982 yılında King tarafından bir fonksiyonkuramsal teknikle ortaya konmutur [3]. King’in çözümü, esas olarak bir düzlemsel sınırlı dielektrik yarı-uzayın karmaık kırılma indisinin (kırıcılıının) mutlak karesel olarak bir'den çok büyük olması koulu altında her uzaklık deeri için geçerlidir. King’in bu alandaki çalımalarının önemli bir kısmı toplu bir ekilde kaynak noktasının, polarizasyonunun ve yeryüzünün elektriksel özelliklerinin çeitli kombinasyonları için [4] no.lu kaynakta bir araya getirilmitir. 1999 yılından günümüze gelen ve King’in örencilerinin önderliinde balatılmı birçok çalımada (ör.bkz.[5-17]) King’in yaklaımları ileri matematiksel tekniklerle gelitirilerek, özellikle küresel tabakalı yer yüzeyi durumu için sayısal analize uygun analitik Green fonksiyonları gelitirilegelmitir. nce tel teknii, ilk olarak, 1966 yılında Richmond [18] tarafından ortaya atılmı ve modelin geçerlilii çeitli kanonik yapılar için ölçüm verisi ile karılatırmalar yapılarak sınanmıtır. Takip eden yıllarda ince tel tekniinin geçerlilik sınırlarını iyice netletirmek için çok çeitli aratırmalar yapılmıtır. Bunlardan bir 1974 yılı çalımasında [19] bolukta bir metal plakanın ince tel modeli fizik optik referans çözüme dayanarak test edilmitir. Bu çalımayı hem kapalı hem de açık yüzeyler için günümüze dein yine bo uzayda çok sayıda aratırma takip etmitir [20-27]. Bu çalımaların tümünün ortak bulgusu, ince tel teknii ile hem açık hem de kapalı yüzeylerin gerçek uzak ııma alanlarının (veya radar kesit alanlarının) uygun modelleme parametreleri altında baarı ile hesaplanabildiini göstermektedir.
Moment yöntemi, matematiksel esasları çok geçmie uzansa da, elektromanyetizma problemlerine uyarlanması yönünden 1967 yılında Harrington [28] aracılıı ile geni uygulama alanı kazanmı ve günümüze dein sürekli olarak artan bir ilgi ile kullanılagelmitir. Sarkar ve Harrington öncülüünde 1970’ler boyunca, radar uygulamaları yönünden önemi nedeniyle, düzlemsel kayıplı dielektrik yeryüzü üzerinde konulanmı ince tel problemlerinin Moment yöntemi ile incelenmesi yönündeki ilk adımlar atılmıtır (bkz. [29] ve oradaki kaynaklar). Ancak [3] no.lu çalımanın yayınlandıı 1982 yılı öncesine kadar sayısal hesaba elverili tam analitik Green fonksiyonlarının henüz türetilmemi (ve ayrıca modern bilgisayarların da henüz domamı) olmaları nedeniyle sayısal çözümlerde Green fonksiyonlarının sadece geometrik optik bileenleri göz önüne alınmı (“reflection coefficient method”), yüzey dalgası bileenleri salıklı bir hata kestirimi yapılamadan ihmal edilmitir.
Bu boluu doldurmak üzere 1981 yılında Lawrence Livermore Laboratuvarı’nda, özellikle ince tel yapıları için elektrik alan integral denklemini Moment yöntemine dayalı olarak sinüzoidal baz fonksiyonları kullanarak ve Sommerfeld integralini ileri sayısal-asimptotik çözüm algoritmalarından yararlanarak çözen NEC-2 [30] açık yazılımı gelitirilmitir. Bu yazılım, baarısı özellikle düzlemsel yeryüzü halinde çok çeitli senaryolar için defalarca dorulanmı olması nedeniyle, literatürde bir referans olarak kabul edilir.
Bu çalımada Green fonksiyonu formülasyonu ve Moment yöntemi kullanılarak düzlemsel sınıra sahip kayıplı dielektrik yarı-uzay üzerinde konulanmı metalik ince tel ızgara yapılarına ilikin rezonans bölgesinde ve “yüksek kırıcılık yaklaıklıı” altında saçılma problemleri incelenmitir. Bu amaçla ilk olarak 2. Kısımda Moment yönteminde empedans matrisinin hesabında King’in düzlemsel sınırlı yer yüzeyi için her uzaklıkta geçerli Green fonksiyonlarının herhangi kaynak ve gözlem noktaları için amacımıza uygun Kartezyen tensör bileenleri sunulmutur. 3. Kısımda elektrik alan integral denklemi incelenmitir. Bu amaçla ince tel yaklaıklıı; Moment yöntemi ile elde edilen dorusal denklem sistemi; jonksiyon koulları; empedans matrisinin elemanları üzerindeki integrasyon ilemleri ve saçılan uzak alanın kapalı ifadesi verilmitir. 4. Kısımda, elde edilen bazı saçılan alan deerleri sayısal olarak sunulmutur. Gelitirilen yazılımı dorulama amaçlı olarak düzlem dalga uyarımı altında belirli kanonik yapılar üzerinde elde edilen akım daılımlarının sayısal deerleri NEC-2 algoritmalarını bir arayüzle birletirmi olan SNEC™ [31] ticari yazılımı ile elde edilen deerlerle karılatırılmıtır.
Gelitirilen yazılımın veriyi SNEC™ için formatlanmı giri dosyalarından okuyabilme özellii bulunmaktadır. Bu yazılımı NEC-2 tabanlı SNEC™ gibi ticari veya NEC-4 gibi sivil kullanıma kapalı yazılımlardan daha deerli kılan temel nitelii, onların düzlemsel sınırlı yer yüzeyi halinde karma (sayısal-asimptotik) algoritmalarla oluturdukları yeteneklerin ince tel problemlerinde ilk kez uygulanan King'in her uzaklık için geçerli Green fonksiyonları ile en yalın ekilde tekrar edilebilmekle kalmayıp; yine standart NEC algoritmalarına dayalı yazılımların aksine, mevcut ürünün tam analitik tabanlı olması nedeniyle uygun Green fonksiyonları kullanılarak saçılma probleminin senaryosunun (oinografik parametreleri, yer ekillerini, yer katmanlarını, malzeme kaplanmı saçıcıları vs. içine alacak ekilde) sürekli gelitirilebilir olmasıdır. Bu yönde elde edilen birçok ek sonuç [32] no.lu çalımada
sunulmu olup bu makalede verilen sonuçlar sadece NEC2 ile karılatırılabilir veriler ile sınırlı tutulmutur.
2. King’in Green Fonksiyonları
I ( z > 0 ) ve II ( z < 0 ) bölgeleri, bo uzay ve basit kayıplı dielektrik ortamlar olup bünye sabitleri ile dalga sayıları,
sırasıyla, (ε0, µ0) , k1 = ω µ0ε0 ve (ε2, µ0,σ 2 ) ,
k2 = ω µ0(ε2 + iσ 2 ω) ile verilsin. Monokromatik alanların tanımlanmasında zamana balılık exp(−iωt) eklinde varsayılmıtır. Yer yüzeyinin (kompleks) kırıcılıı ise N = k2 / k1 = εr + iσ 2 (ωε0) ile tanımlıdır. Burada ε0 , µ0 bo uzayın dielektrik ve manyetik geçirgenlikleridir ve εr = ε2 ε0 II bölgesinin baıl dielektrik sabitidir. Yüksek kırıcılık yaklaıklıı (YKY) | N |2 >> 1 veya (buna denk kabul edilerek) | N |≥ 3 eklinde tanımlıdır. Analitik olarak | N | ’nin
bir basit ortamda alacaı en küçük deer εr ile sınırlıdır.
Buna göre εr ≥ 9 koulu salandıkça YKY, ortamın iletkenlik
deerinden ve çalıma frekansından baımsız olarak herzaman
salanır. Birim
momentli
bir
dipolün
orijine
r′ = (x′, y′, z′)
z′ > 0 noktasında konulandıı varsayıldıında King formülasyonuna göre YKY altında ııdıı elektriksel alan (Green fonksiyonu), “dorudan” ( d ), “görüntü” ( i ) ve “yüzey dalgası” ( s ) bileenlerinden oluur ve genel ifadesi
G(r,
(2.1)
G(d ,i,s)
xˆxˆg
x(d x
yˆxˆg
x(d y
zˆxˆg
x(d z
xˆyˆg
yˆyˆg
y(d y
zˆyˆg
,i,s
xˆzˆgxz(d ,i,s)
yˆzˆg
z(d y
zˆzˆg
eklinde verilir. Burada gba(d,i,s) (r; r′) , a ekseni yönünde
konulanmı birim momentli dipolün b ekseni yönünde oluturduu elektrik alanın, sırasıyla; “dorudan”, “görüntü” ve “yüzey dalgası” bileenlerini temsil etmektedir. Bu halde
R1(r, r′) = r − r′ = (x − x′)2 + ( y − y′)2 + (z − z′)2 1 2 ,
R2(r, r′) = r + r′ = (x − x′)2 + ( y − y′)2 + (z + z′)2 1 2 ,
( x
y′)2 1
k1R2 2N2
+ N(z + P
2
ξ1
1 ik1R1
1 k12 R12
=1− 3 ik1R1
3 k12 R12
η1
1 k12 R22
=1− 3 ik1R2
3 k12 R22
π k1R2
1
e−iU
(U
ve Norton zayıflama fonksiyonu
F (U ) = 1 + i(πU )1 2e−U erfc(−iU1 2 )
olmak üzere Green tensörünün toplam 9 bileeninin açık ifadeleri, [4] no.lu kaynaktaki bulguların amaca uygun ekilde yeniden düzenlenmesiyle, z, z′ > 0 için aaıda sunulmutur:
Zor Ö., Polat B., İnce Tel Yapılarından Saçılma Problemlerinde Menzilden Bağımsız Yarı-Uzay Green Fonksiyonları, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 57-65, Aralık 2011
x x
− x′)2 R12
− x′) R22
( y − y′)2 R22
ik1R2
x′)( y R12
x′)( y R22
(x −
x′)( y − R22
η
x z
y y
− y′)2 R12
ξ2
η1
− y′)2 R22
×
ik1R2
− x′)2 R22
,
η3
− (x
− z′)2 R12
+ z′)2 R22
.
| N |→ ∞ mükemmel iletken limit durumunda yüzey dalgası
bileenleri yok olmaktadır.
3. Elektrik Alan ntegral Denklemi ve Çözümü
3.1. nce Tel Yaklaıklıı
Bu teknik gerei herhangi bir metal yüzeyin ince tellerle modellenebildii; ayrıca Moment yöntemi gerei de bu ince tel elemanlarının bölüt adını verdiimiz küçük parçalardan olutuu ve bu parçaların üzerinden sadece tel dorultusunda ve (bu problem dahilinde) sabit genlikli akımların aktıı varsayılır. nce tel yaklaıklıı [18] boyunda ve a yarıçaplı bir silindirik ince mükemmel iletken tüp eklinde tanımlanan bir bölütün i. boyunun, bölütün içinde bulunduu ortamdaki dalga boyundan çok küçük ( << λ ) ii. yarıçapının, bölütün boyundan çok küçük ( a << ) özelliklerini salaması halinde geçerlidir.
Buna göre, örnein j . bölütün üzerindeki hacimsel akım
younluu yerel O j x j y j z j Kartezyen koordinat sistemine
ilikin (bkz. ekil 1) (ρ j ,φ j , z j ) silindirik koordinatlarında
δ Dirac delta distribüsyonu ve H birim basamak fonksiyonu
kullanılarak
J j (ρ j ,φ
j,zj) =
δ
(ρ j 2π
− a
a)
H
+
2) − H (z j
−
2)
(3.1) eklinde verilir.
2a
xj
ekil 1: j . ince tel bölüt ve yerel koordinatları
3.2. Dorusal Moment Denklem Sistemi
j . bölütün uzayda herhangi bir noktada ııdıı fazör elektrik
alanın genel yapısı, notasyonu ekil 1’den takip edilecei
üzere, üç boyutlu uzayın bütünü üzerinden alınan
E j (r) = iωµ0 G(r;r j′) ⋅ J j (r j′)dϑ j′ = I j fj (r)
(3.2)
konvolüsyon integrali ile verilir. M tane bölütten oluan bir
sistemin yarattıı toplam (saçılan) elektrik alan ise,
süperpozisyon ilkesi gerei
E(r) =
E j (r) =
fj
(r )
(3.3)
serisi ile verilir. Buna göre uzayda herhangi bir noktada
toplam elektrik alan
Etot (r) = Einc (r) + E(r)
(3.4)
eklinde yazılır. lgili sınır koulu ise, iyi bilindii üzere,
“(mükemmel iletken) ince bölüt yüzeyleri üzerinde toplam
elektrik alanın teet bileeni sıfırdır” eklindedir. Bölüt
yüzeyleri üzerindeki bu deiken noktalar Moment yöntemi
gerei e nokta (“collocation”) yaklaıklıı ile bölütlerin
merkez noktaları olarak seçildiinde, (3.1) hacimsel akım
younluu ifadesi (3.2) ve (3.3) içersine yerletirilerek ilgili
sınır koulu uygulandıında
M ZmjI j = Vm , m = 1, 2,..., M
(3.5)
dorusal Moment denklem sistemine ulaılır. Burada empedans matrisinin elemanları
Zmj
/2 2π
−/2 0
⋅ G(rm;r
(3.6)
bölütler üzerinden (yanal) yüzey integralleri eklindedir. Bu
integrallerin ince tel yaklaıklıı altında ne ekilde tek kata
düürülerek sayısal olarak kolayca hesaplanabilir ekle
getirildii Kısım 3.4’te açıklanmıtır.
Potansiyel sütununun elemanları ise gelen alana balı
olarak Vm = −Einc (rm ) ⋅ ˆ m
(3.7)
eklinde yazılabilir. rm = (xm , ym , zm ) , m. bölütün merkez
noktasına uzanan konum vektörüdür. m. bölüt için akım
yönünde seçilen (xmI , ymI , zmI ) balangıç ve (xmII , ymII , zmII ) biti koordinatlarından faydalanarak,
= (xmII − xmI )2 + ( ymII − ymI )2 + (zmII − zmI )2 1 2 , ∀m
sabit bölüt boyu olmak üzere, m. bölütün birim teet vektörü
ˆ m , Oxyz referans sisteminde aaıdaki ekilde yazılır:
ˆ m = mx xˆ + my yˆ + mz zˆ
= (xmII − xmI )xˆ +( ymII − ymI ) yˆ + (zmII − zmI )zˆ
.
3.3. Jonksiyon Koulları
Tel bölütlerinin birletii noktalara düüm noktaları denir. Düüm noktalarında, “bir düüme giren akımların toplamı, düümden çıkan akımların toplamına eittir” biçiminde ifade edilebilecek Kirchhoff Akımlar Yasası salanmalıdır. Bu koulun salanması amacıyla empedans matrisine tel kafes yapıyı oluturan düüm sayısı kadar satır eklenir. Bu çalımada olduu gibi basamak tipi baz fonksiyonları tercih edildiinde her düüm noktası için bu ek satırların ilgili elemanlarına o düüme balı ve seçilen akımın yönü düüme doru olan bölütler için “ +1 ”, seçilen akımın yönü düümden dıarıya doru olan bölütler için “ −1 ” ve geriye kalanların tümü için “ 0 ” deerleri atanır. P ek satırın eklenmesiyle karesel yapısı bozulan matrisin tersi genelletirilmi anlamda alınmaktadır:
( ) ( ) [I]M×1 =
[Z ]*M ×(M +P) ⋅[Z ](M +P)×M
−1
[Z ]*M ×(M +P) ⋅[V ](M +P)×1
Burada “ * ” iareti genelletirilmi matrisin Hermitian transpozesini göstermektedir. Literatürde jonksiyon koullarının deiik modelleri [33-35] no.lu raporlarda mevcuttur.
3.4. Empedans Matris Elemanlarının Hesabı
(2.1) Green tensörü (3.6) integraline yerletirildiinde empedans matrisinin elemanlarının
Z
(d mj
2 2π
− 2 0
⋅ G(d ,i,s) (rm; r
(3.8)
Zmj
Zmd j
Zms j
(3.9)
eklinde yazılabilecei görülür. Zmdj (ve Zmi j ) deerleri bo
uzay koullarına karı dütüklerinden hesaplamalarında gözlem noktalarını da j . bölütün (ve görüntüsünün) yerel
koordinatlarında ifade ederek integrasyonu gerçekletirmek
takip
edilebilecek
en
sade
yoldur.
Buna
d mj
j . bölütün merkez noktasından m. bölütün merkez noktasına
uzanan konum vektörünün yerel ve dı koordinatlardaki ifadeleri rm = (xm, ym, zm ) ve rm − rj = (xm − x j , ym − y j , zm − z j )
birbirlerine T j Euler dönüüm matrisi aracılıı ile
rm = T j ⋅ (rm − rj )
rm
r m
baıntısı ile balıdır. Burada
cosα j cos β j
−sinα j cosα j sin β
sinα j cos β j cosα j sinα j sin β j
0
olup diklik özellii gerei tersi, transpozesine eittir:
−1 TR
T j = T j . α j ve β j üç boyutta dönüüm açıları olup açık
ifadeleri
sin α
x Ij
( x IjI
)2 ]1
sin β j
,
eklindedir. Euler dönüümleri altında
R1(rm; r j′) ≅ (xm )2 + ( ym )2 + (zm )2 + a2 − 2zmz j′ + (z j′)2 1 2
ve zˆ j yönlü dipolün Green fonksiyonları da
gzjd xj
(rm,
gzjd yj
(ym
g z jd zj
ξ1
(zm
−z R12
j′)2
ekillerini alırlar. x j′ = a cosφ j′ ve y j′ = a sinφ j′ kutupsal
dönüümü uygulanarak (3.8) yüzey integrali φ j′ deikenine
göre tam çevrim integre edildiinde,
tzjd xj
(zm − R12
Zor Ö., Polat B., İnce Tel Yapılarından Saçılma Problemlerinde Menzilden Bağımsız Yarı-Uzay Green Fonksiyonları, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 57-65, Aralık 2011
tzjd yj
ym(zm − R12
Z md j
[mxt
j′) +
(3.10)
mz
)]dz
son eklini alır. Burada
ˆ m = mx xˆ j + my yˆ j + mz zˆ j = T j ⋅ ˆ m olup, ˆ m vektörünün
yerel koordinatlardaki karılııdır. (3.10) integrali sayısal
kolaylıkla
hesaplanmaktadır.
teriminin
da benzer yol izlenir.
Zms j elemanlarının hesabında ise – Zmdj,i elemanlarının
hesabında takip edilen kaynak ve gözlem noktalarını yerel
koordinatlarda ifade etme yönteminin aksine– kaynak
noktalarını yerel, gözlem noktalarını da Oxyz dı
koordinatlarında ifade etmek takip edilebilecek en sade
yoldur. Bu amaçla (3.8) integralinde kaynak üzerindeki
herhangi bir noktayı temsil eden konum yerel koordinatlardaki karılıkları olan
vektörünün r′j = (x′j , y′j ,
dı z′j )
ve ve
r j′ = (x j′, y j′, z j′) arasındaki
r j′ = T j (r′j − rj )
r′j
⋅ r
baıntısı içersine
r(b=kzrm. ,erk′il=2r)j′
2. Kısımda verilen Green için yerletirilmelidir.
fonksiyonları
z rj rj′
R1
rm y
ekil 2: j. ve m. ince tel bölüt ve ilgili konum vektörleri
Bu durumda ince tel yaklaıklıı altında
{ R1(rm;r j′) ≅ (xm − x j )2 + ( ym − y j )2 + (zm − z j )2
} + ( ym − y j )sinα j sin β j + (zm − z j ) cos β j ] 1 2 ,
{ R2(rm;r j′) ≅ (xm − x j )2 + ( ym − y j )2 + (zm + z j )2
} + ( ym − y j )sinα j sin β j − (zm + z j ) cos β j ] 1 2 ,
{P ≅ (xm − x j )2 + ( ym − y j )2 − 2z j′ sin β j
} ⋅[(xm
− x j )cosα j
+ ( ym −
y j )sinα j ] + (z j′)2 sin2 β j
k1R2 2N 2
+ NI z P
2
Iz
zm + z′j
= zm + z j
+ z j′ cos β j
ekillerini alır. Green fonksiyonlarının integrasyonunda
I x
x′j
z j′ cosα j sin β j
I xx
x′j )2
z j′ cosα j sin β
(cos2 α
sin2 α
I xy
x′j )( ym
j′ cosα
sin β j )
j)
sin2
j,
I y
ym
j′ sinα j sin β j
I yy
y′j )2
z j′ sinα j sin β
(sin2 α
βj
cos2 α
I yy R22
−
I xy R22
1 N2
η2
= − Ix R2
η3
ys x
eik1 R2 2π R2
+ η2 N
I xx R22
−
= − Iy R2
η3
Ix R2
Iy R2
tzzs
zs z
ara deikenleri ve hesaplamaları yardımıyla sonuç ifade
2
Z
s mj
mxtxxs z jx + mxtxys z jy + mxtxzs z jz
(3.11)
mztzxs z
mzt
mztzzs z
eklinde bölüt boyunca tek katlı bir integrale indirgenmi olur.
Burada
z jx xˆ +
z jy yˆ
z jz zˆ
=T j
⋅ zˆ
vektörünün
dı
koordinatlardaki karılııdır. (3.10) ifadesi gibi (3.11) de sayısal olarak kolaylıkla hesaplanabilmektedir.
3.5. Potansiyel Sütun Elemanlarının Hesabı
Moment yönteminde gelen elektrik alan vektörü içersinde
verici (kaynak) etmenini ve yayılım ortamının fiziksel ve
geometrik özelliklerini içersinde barındıran (3.7) potansiyel
sütun elemanlarını belirlemek için gelen elektrik alanın
analitik ifadesini elde edelim:
I ortamında herhangi nˆi yönünde ilerleyen bir homojen
düzlemsel dalganın genel ifadesi Ei = eˆieik0nˆi ⋅r
(3.12)
ile verilsin. Arakesit düzleminin normali nˆ ≡ zˆ olmak üzere
dalganın geli düzlemi nˆi ve nˆ vektörleri tarafından gerilir. Geli düzleminin normali qˆ = nˆ × nˆi ile tanımlı olsun. Buna göre (3.12) elektrik alanının dorultu vektörü, qˆ vektörüne
teet ve dik bileenleri cinsinden eˆi = qˆ(qˆ ⋅ eˆi ) − qˆ × (qˆ × eˆi )
olarak yazılabilir. (3.12) alanı TE ve TM polarizasyonlu bileenleri cinsinden Ei = ETi E + ETi M eklinde yazılabilir.
Burada ETi E = −qˆ × (qˆ × eˆi )E0eik⋅r = (qˆ × eˆi ) × qˆE0eik⋅r , ETi M = qˆ(qˆ ⋅ eˆi )E0eik⋅r
eklinde tanımlıdır. Arakesit düzleminden yansıyan dalganın
TE
ve TM ETrE =
p(qoˆ l×areˆiiz)a×syqˆoΓnTlEuEb0ieleik⋅ern,leErTirMise=
qˆ(qˆ
eˆi
)ΓTM
E0eik⋅r
eklinde yazılabilir. Buna göre toplam gelen alan Einc = ETi E + ETrE + ETi M + ETrM
(3.13)
olarak tanımlanır. (3.13) ifadesindeki düey ve yatay
polarizasyonlu homojen düzlemsel dalgalar için tanımlanan
Fresnel yansıma katsayıları
ΓTE
N cosψ N cosψ
, ΓTM
cosψ cosψ
eklindedir. ψ , dalganın nˆ ile nˆi vektörleri arasında kalan ve [0,π 2) aralıında tanımlı olan geli açısıdır.
3.6. Saçılan Uzak Alan fadesi
Uzak alan hesabında bir j. bölütün ııma alanı yerine aynı ˆ j yönlü, p j = I j j momentli ve bölütün merkez noktasında konulanmı bir Hertz dipolünün ııma alanı kullanılabilir.
Böylelikle saçıcı cismin ııdıı toplam elektrik alan kapalı
E(r) = iωµ0 M p j G(r;rj ) ⋅ ˆ j j =1
(3.14)
eklinde ifade edilebilir.
4. Sayısal Uygulamalar
Bu kısımda, analitik hesaplamaların ve gelitirilen yazılımların doruluklarını ticari SNEC™ yazılımı ile elde edilen sonuçlarla karılatırarak test etmek üzere YF bandı içerisinde kalacak ekilde bazı sayısal sonuçlar sunulmutur. Yüzey dalgalı ve ufuk ötesi radar uygulamaları göz önüne alınarak kaynak frekansı f = 3 [MHz] ( λ = 100 [m] ) ve yer yüzeyinin elektriksel sabitleri okyanus suyununki ile aynı kabul edilmitir ( εr = 80 , σ = 4 [S m] ). Tüm uygulamalarda
Moment yönteminin etkinlii açısından saçıcı cisimlerin boyutları rezonans bölgesinde çalıılacak ekilde ayarlanmıtır.
lk olarak, ekil 3 ile verilen ve en sade durum olarak nitelendirilebilecek olan bir düey tel yapıdan Oxz düzleminde 45o açı ile gelen düzlemsel dalganın saçılma senaryosu; ikinci olarak da, aynı uyarım altında ekil 4 ile verilen ve iki jonksiyon noktası barıdıran geometri ele alınmıtır.
ekil 3: Düzlemsel yer yüzeyi üzerinde homojen düzlemsel dalga ile aydınlatılmı bir ince düey tel
ekil 4: Düzlemsel yer yüzeyi üzerinde homojen düzlemsel dalga ile aydınlatılmı bir dik çakıık ince tel yapı
Her iki senaryoda da hem düey hem de yatay ince tellerin boyları, dalga boyu cinsinden, λ 2 ve düey telin alt uç
Zor Ö., Polat B., İnce Tel Yapılarından Saçılma Problemlerinde Menzilden Bağımsız Yarı-Uzay Green Fonksiyonları, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 57-65, Aralık 2011
noktasının yerden yükseklii λ 20 olarak alınmıtır. ekil
4’teki yatay teller y ekseni boyunca uzanmakta olup düey teli eit üç parçaya bölmektedirler. nce tel yaklaıklıına uyacak ekilde tüm bölütlerin boy ve yarıçapı = λ 50 [m] = 2 [m] , a = λ 1000 [m] = 20 = 1 10 [m] alınmıtır. nce tel yaklaıklıı sınırları içinde kalındıı sürece elde edilen sayısal sonuçlar bölütlerin seçilen boy ve yarıçap deerlerine duyarlı deildir. Her iki senaryoda da hem yarıuzayın hem de jonksiyonların varlıklarının çözümlerin doruluklarındaki etkilerini ortaya çıkarmaya yönelik olarak, düey ve yatay kollar boyunca indüklenen fazör akım daılımının genlik/faz deerlerini ve bu deerlerin SNEC™ ile hesaplanan aynı deerlere göre baıl hatalarını ( %100 | (SNEC™ − KOD) / SNEC™ | ) sergileyen toplam 6 set grafik sunulmutur.
ekil 7: Bo uzay koullarında çakıık tel yapının düey ve üst yatay kolları boyunca indüklenen akımın
ekil 5: Bo uzay koullarında düey tel boyunca indüklenen akımın genlik/faz daılımı ve baıl hatalar
ekil 8: Bo uzay koullarında çakıık tel yapının düey ve üst yatay kolları boyunca indüklenen akımın
ekil 6: Yarı uzay koullarında düey tel boyunca indüklenen akımın genlik/faz daılımı ve baıl hatalar
ekil 9: Yarı uzay koullarında çakıık tel yapının düey ve üst yatay kolları boyunca indüklenen akımın
ekil 10: Yarı uzay koullarında çakıık tel yapının düey ve üst yatay kolları boyunca indüklenen akımın
Sayısal sonuçlarda görülen ve %9 ile sınırlı kalmakla beraber tamamıyla yok edilemeyen baıl hata deerlerinin, gelitirilen yazılımda kullanılan basamak (darbe) baz fonksiyonlarının yakınsama yeteneinin SNEC™ yazılımında kullanılan ve fiziksel olarak çok daha uygun olan sinüzoidal baz fonksiyonlarınınkinden daha düük olmasından kaynaklandıı düünülmektedir. Zira bu iki yazılımın dayandıı matematiksel prensiplerin arasındaki tek farklı nokta baz fonksiyonlarının seçimidir. Darbe baz fonksiyonları kullanıldıında kuramsal olarak salanamayan önemli bir fiziksel koul ise ince telin herhangi bir düüme girmeyen (yani, açık) uçlarına doru yaklaıldıında akımın düzgün olarak sıfıra gittiidir.
5. leriye Yönelik Çalımalar
Bu çalımada gelitirilen MATLAB™ tabanlı yazılım, veriyi SNEC™ ticari yazılımı ile aynı formatta okuyabilme yeteneine sahip iken, NEC tabanlı tüm yazılımların kullanıcılarca deitirilemez sayısal-asimptotik algoritmalar kullanıyor olmalarının aksine, tam analitik çözümlere dayalı olması nedeniyle sürekli geliime açık olup, bu yönüyle önemli bir avantaja sahiptir. Zira küresel yer yüzeyi halinde kritik uzaklıa yaklatıkça anten ölçüm sonuçlarının tam analitik çözümlerle sürekli uyum halinde kalırken NEC-3,4 çözümlerinin bunlardan ciddi sapmalar gösterdikleri saptanmıtır (bkz [36, Kısım 1] ve oradaki kaynaklar. Ayrıca bkz.[37,38]).
Bu aratırma dâhilinde edinilen tecrübeler ııında yazılımın yeteneklerini gelitirmek amacıyla ince tel kafes yapılar ile ilgili aaıdaki çalımaların sürdürülmesi planlanmaktadır:
• [39] çalıması gibi örnekler referans alınarak darbe baz fonksiyonlarının fiziksel açıdan en gerçekçi tercih olan sinüzoitlerle deitirilmesi;
• deniz yüzeyi üzerinden yayılan radar darbe formlarının (ör.bkz. [40-42]) saçıcı ile etkileimini ortaya çıkarmak üzere zaman domeni analiz yeteneinin oluturulması;
• empedans matrisinin, görünmezlik uygulamalarına yönelik, balangıç olarak, empedans sınır koulları ile modellenmi dielektrik kaplı bölütler için gelitirilmesi;
• literatürde tabakalı ortamlar için gelitirilmi menzilden baımsız Green fonksiyonlarının [4-17] formülasyona dahil edilmesi;
• ticari bir ürün oluturma aamasında analitik hesap süresini kısaltmaya yönelik olarak MATLAB™ yazılımlarının yerine daha etkin programlama platformlarının, en etkin NEC2 ön ilemcilerinin [43] ve modelleme yöntemlerinin [44,45] aratırılması.
Teekkür: Bu çalıma Uluda Üniversitesi BAP Birimi F2007/37 No.lu proje kapsamında desteklenmitir.
6. Kaynaklar
[1] Sommerfeld A., “Propagation of Waves in Wireless Telegraphy”, Ann. Phys., 28, 665-736, 1909.
[2] Samii Y.R., Mittra R. ve Parhami P., “Evaluation of Sommerfeld Integrals for Lossy Half-Space Problems”, Electromagnetics, 1(1), 1-28, 1981.
[3] King R.W.P., “New Formulas for the Electromagnetic Field of a Vertical Electric Dipole in a Dielectric or Conducting Half-Space Near its Horizontal Interface”, J. Appl. Phys., 53, 8476-8472, 1982. (düzeltme : 56, 3366, 1984).
[4] King R.W.P., Owens M. ve Wu T.T., Lateral electromagnetic waves: theory and applications to communications, geophysical exploration, and remote sensing, Springer Verlag, 1992.
[5] Houdzoumis V.A., “Vertical Electric Dipole Radiation over a Sphere: Character of the Waves that Propagate Through the Sphere”, J. Appl. Phys., 86, 3939–3942, 1999.
[6] Houdzoumis V.A., “Two Modes of Wave Propagation Manifested in Vertical Electric Dipole Radiation over a Sphere”, Radio Sci., 35, 1(1), 19–29, 2000.
[7] Margetis D. ve Wu T.T., “Exactly Calculable Field Components of Electric Dipoles in Planar Boundary”, J. Math. Phys., 42(2), 713-745, 2001.
[8] Margetis D., “Radiation of Horizontal Electric Dipole on Large Dielectric Sphere”, J. Math. Phys., 43, 3162– 3201, 2002.
[9] Li K. ve Park S.O., “Electromagnetic Field in the Air Generated by a Horizontal Electric Dipole Located in the Spherical Electrically Earth Coated with a Dielectric Layer”, J. Electromagn. Waves Applicat., 17(10), 1399– 1417, 2003.
[10] Pan W.Y. ve Zhang H.Q., “Electromagnetic Field of a Vertical Electric Dipole on the Surface of a Dielectric Layer Overlay a Global Conductor”, Radio Sci., 38(3), 1061, 2003.
[11] Li K., Park S.O. ve Zhang H.Q., “Electromagnetic Field in the Presence of a Three-Layered Spherical Region”, Progress In Electromagnetics Research, 45, 103–121, 2004.
[12] Li K., Park S.O. ve Zhang H.Q., “The Electromagnetic Field over the Spherical Earth Coated with N-Layered Dielectric”, Radio Sci., 39, 2004.
[13] Zhang H.Q., Li K. ve Pan W.Y., “The Electromagnetic Field of a Vertical Dipole on the Dielectric-Coated Imperfect Conductor”, J. of Electromag. Waves and Appl., 18(10), 1305-1320, 2004.
[26] Paknys R.J., “The Near Field of a Wire Grid Model”,
IEEE Trans. Antennas Propagat., 39(7), 994-999, 1991.
[27] Paknys R.J. ve Raschkowan, L.R., “Moment Method
Surface Patch and Wire Grid Accuracy in the
Zor Ö., Polat B., İnce Tel Yapılarından Saçılma ProblemlerinCdoemMpuetnaztilodnenofBNaeğaımr FsıizelYdasr”ı-,UAzCayESGJreoeurnnFaol,n1k2si(y3o)n, l1a6r-ı, 2E5M, 1O99B7ili.msel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 57-65, Aralık 2011
[28] Harrington R.F., “Moment Methods for Field.
Problems”, Proc. of the IEEE, 55(2), 136-149, 1967.
[29] Sarkar T.K. ve Harrington R.F., “Radar Cross Sections
of Conducting Bodies over a Lossy Half Space”, Radio
Science, 15(3), 581-585, 1980.
[14] Li K. ve Lu Y.L., “Electromagnetic Field from a
[303] BCurorkwe GT.J..Tv.e PvoeggiSohAum.J.p,e“rNt umTe.Hri.c,al E“Elelcetcrtorommagagnneteitcisc
Horizontal Electric Dipole in the Spherical Electrically
Earth Covered with N-Layered Dielectrics”, Progress In
Electromagnetics Research, 54, 221–244, 2005. [15] Mei J.P. ve Li K., “Electromagnetic Field from a
Horizontal Electric Dipole on the Surface of a High Lossy Dielectric Coated with a Uniaxial Layer”, Progress in Electromagnetics Research, 73, 71-91, 2007.
CScoadteterin(gNEfCro)m-MeCthoondfiguroaftionMs oomf enTths”in, WLiarwe rewnicteh
LMivuelrtimploereJuncLtaiobnosr”a,toInrtye,racOticoankNo1te99891,. 19(7b2il.gi için:
[34] wKwinwg.Rne.Wc2.Po.rgv)e Wu T.T., “Analysis of Crossed Wires in
[31] SauPplearnNe-eWc,aPvoeyFniteinldg”S, oInfttweraarceti(oPntyN) oLtted.2,1S6o,u1t9h7A5f.rica.
[35] hBtrtpet:o//nwews wA..sRu.p,eErnxetrce.cmoamA/ .S., Gómes R.M. ve Callejón [32] ZJ.oFr., Ö“A. bvoeutPthoelaSt tuBd.y, i“nAtnheITmipmlemDeonmtaationnofoJfunKcitniogn’s
GBreetweneeFnuTnhcitnioWnsiriens”,TAhCinESWJioreurSnacal,tt6e(r2in),g2-P2r0o,b1le9m91s”. , [36] AKCinEgSRJo.Wur.nPa.,l,“bEalsekcıtdroa.magnetic Ground Wave Field of
[146] FLei i KT., vLei LL.uW.Y, Y.Le.,o “TE.Sle.,ctWroamnaggnHe.tLic. vFeieWldu fQro.m, “Aa CHoomrizpoanratatilvEe lSetcutrdiyc oDfiRpoaldeioinWthaveeSPprhoepraicgaaltiEonleoctvreicratlhlye EEaarrtthh CdouveetroedawVitehrtNic-aLlaEyelerecdtriDc ieDleipcotrliec”s,”,IEPEroEgrTersasnIsn. AEnletcetnrnoamsaPgrnoeptiacgsaRt.e,s5e5a(r1c0h),,5247,2232-12–723424, ,22000075. .
[[1157]] LMiaeni gJ.LP.. veveLiLKi .,K“.R, a“dEialeticotnroFmraogmneaticVeFrtiiecladl Efrloemctrica DHoiproizloenitnal tEhelecPtrriecseDncipeoloef oan TthhreeeS-LurafyaecreedofRaegHioing”h, ILEoEssEy TrDainesle. cAtrnictenCnaosatePdropwaigthat.,a55U(1n2ia),xi3a4l 69L-a3y4e7r5”,, 2P0ro0g7r. ess in Electromagnetics Research, 73, 71-91,
[18] 2R0ic0h7m. ond J.H., “A Wire-Grid Model for Scattering by [16] CFeoindTu.,ctLinigLB.Wod.,ieYs”e,oIETE.SE., TWraannsg. AHn.tLe.nnvaesWPuropQa.,ga“tA.,
ACoPm-1p4a(r6a)t,iv7e82S-t7u8d6y,o1f9R66a.dio Wave Propagation over the [19] LEianrthJ.Ld.u, eCtuortias VWe.rLti.cavle EVleinctcreicnt,DMip.oCle.,”,“OIEnEtEheTFraienlsd.
DAnistternibnuatsioPnroopfagaant.,A5p5e(1rt0u)r,e2”7, 2I3E-E27E32T,r2a0n0s7. . Antennas [17] PLiraonpgagLa.t.v,eALPi-2K2.,,4“6R7a-4d7ia1t,io1n97F4r.om a Vertical Electric [20] DLeipeoKle.Si.nH.t,hMe aPrtrienseLn.ceveoCf aastiTllhoreJe.P-L.,ay“eLriemditaRteiogniosno”f,
IWEiEreE-GTrriadnMs.oAdneltienngnaosf aPrColpoasegdatS.,ur5f5a(c1e2”),,IE3E46E9-T3r4a7n5s., E20le0c7t.romag. Compat., 18(3), 123-129, 1976. [[2118]] RLuicdhwmigonAd. JC.H.,.,“W“AireWGirrei-dGMridodMeloindgeloffoSr uSrcfaacttee”r,inIgEEbEy TCroanndsu.ctiAnngteBnondaises”P, rIoEpEaEgaTt.r,anAs.PA-1n4te(9n)n,as1P0r4o5p-a1g0a4t8.,, A19P8-71.4(6), 782-786, 1966. [[1292]] LPeinterJs.Lon., CuArt.iFs.,W.L“D. vifeficVuilnticeesnt, EMn.cCo.u, n“tOernedthe wFiheeldn DAtitsetrmibputitniogn toof VanaliAdapteertutrhei”n, wIEiEreE FTorramnus.latAionntesnnfaosr PLirnoepaargaDti.p, oAlPe-2A2n,t4en6n7a-4s”7,1,A1C9E7S4. Journal, 4(3), 25-40, [20] L19e9e0K. .S.H., Martin L. ve Castillo J.P., “Limitations of
[23] HWuirbei-nGgrTid.HM. ovedeKlianugffomfaanCJ.lFo.s,e“dMSoudrfealicneg”,EIlEeEctEricTarlalyns.
ESmleacltlr,oTmhaign. SCuormfapcaets.,w18it(h3)W, 1ir2e3-G1r2i9d,s”1,9A76C.ES Journal,
[21] 5L(u1d)w, 1ig9-A24. ,C1.9, 9“0W. ire Grid Modeling of Surface”, IEEE [24] TMraaynhsa. n AJn.Tte.n, n“aCs haPraroctpeargisatitc., MAoPd-e1s4(9a)n,d 1W04ir5e-1G04ri8d,
M19o8d7e.ling”, IEEE Trans. Antennas Propagat., 38(4),
[22] 4P5e7te-r4s6o9n, 19A90.F. ., “Difficulties Encountered when
[25] KAtatsehmypatpinSg., t“oWVirealiGdaritde atnhdinSuwrifraeceFPoartmchulaMtiodnesllifnogr fLoirneaErMDPipoInleterAanctieonnn”a,s”I,EAECEESAnJtoeunrnnaasl, P4r(3o)p,a2g5a-ti4o0n, S1o9c9i0e.ty International Symposium, AP-S, 1990.
[[2263]] PHaukbniynsg TR..HJ.., v“eTKheauNffemaranFJie.Fld., “oMf aodWeliirneg GErleidctrMicoadlleyl”, SIEmEaEll,TTrahnins. SAunrtfeancneasswPirthopWagiraet.,G3r9id(7s”),, 9A9C4E-9S99Jo, u1r9n9a1l.,
[27] 5P(a1k)n,y1s9-R24.J,.1v9e90R. aschkowan, L.R., “Moment Method [24] MSuaryfahcaen JP.aTt.c,h“CahnadracWteriirsetic GMridodeAs cacnudracWy irien Gtrhide
MCoomdepluintagt”io, nIEofENEeaTrrFaniesl.dsA”n, tAeCnnEaSs JPourornpaalg,a1t2.,(33)8, (146)-, 4257, -1496997,.1990. [258] KHarsrhiynagptonS., “RW.Fi.r,e G“rMidomanedntSurMfaectehoPdastchfoMr odFelileilndg. PforrobEleMmPs”, IPnrtoerca.cotfiotnh”e,IEIEE,E55A(2n)t,e1n3n6a-s14P9r,o1p9a6g7a.tion [29] SoarckieatryTIn.Kte.rnvaetiHoanrarlinSgytmonpoRsi.uFm., ,“ARPa-dSa,r1C9r9o0s.s Sections
[33] CVreortwicalTA.Tn.tenvneas fSohr uCmopmemrtunTic.aHti.o, n a“tE1lectotro3m0 aMgnHezti”c, SIEcEatEteTrirnagns.frEolmectrCoomnafigg.uCraotmiopnastiboiflityT,h4i0n(4W), 3ir3e7-3w4it2h, M19u9l8ti.ple Junctions”, Interaction Note 99, 1972.
[347] KWienigneRr.W.MP..Mve.,Wu“TV.aTl.i,d“aAtionnalysiosfof CthroessedNuWmireersicianl aElPelcatnroem-WaganvetiFciseldC”,oIdnetera(NctEioCn)Noftoer21A6,n1te9n7n5a. Wire
[35] EBlreemtoennetss Ain.RP.,roExxitmreimtyatoA.ESa.,rtGh”ó,mAeCs ERS.MJ.ouvrenCala,ll8e(j2ó)n,
4J.4F-.7, 1“,A1b9o9u3t.the Study in the Time Domain of Junctions
[38] BDeatvwideseonnThDi.nBW. vireesM”, oAuCtoEnS JHo.uTr.n, a“l,V6a(l2id),a2ti-o2n0,o1f9, 9a1n.d [36] LKiimngitaRti.oWns.Po.,n“, EtlheectUrosme aogfneNtiEcCG-4roufonrd RWadaivaetioFnielfdroomf
VAnertetincnalasAnBtuerninedas wfoirthCinomamHuonmicoagtieonneoatus1 Htoa3lf0-SMpaHcez”, AIECEEESTJroaunrsn.aEl,le1c3t(r3o)m, a3g0.2C–3o0m9p,a1t9ib9i8li.ty, 40(4), 337-342, [39] N19e9w8m. an E.H., “Simple Examples of the Method of [37] MWoeimnernts iMn .EMle.c, tro“mVaaglnidetaitciso”n, IEEofE Trthaens. ENduumcaetriiocnal, E31le(c3t)r,o1m9a3g-2n0et0i,cs198C8o. de (NEC) for Antenna Wire [40] EKlienmgeRn.tWs i.nP.PvreoxWimuitTy.Tto., “ETahrteh”P,roApCaEgaStiJoonuornf aal,R8a(d2a)r, 4P4u-l7se1,in19S9e3a. Water”, J. Appl. Phys., 73(4), 1581-1590, [38] D19a9v3id. sEornratDum.B:.J.vAe pMplo. uPthoyns.,H7.7T(.7, )“, V35a8li6d-a3t5io8n7,o1f9, 9a5n.d [41] LKiimngitaRti.oWns.Po.,n“T, htheePUrospeagoaftiNonECo-f4afoGrauRsasdiaiantiPonulsferoimn SAenatenWnaasterBuarnided itws itAhipnplaicaHtioomnogtoenReoeumsoHtealSf-eSnpsaincge””,, AIECEEES JToruarnnsa. l,G1e3o(s3c)i,e3n0ce2–a3n0d9, R19em98o.te Sensing, 31(3), [39] 5N9e5w-6m0a5n, 1E9.9H3.., “Simple Examples of the Method of [42] KMinogmenRts.Win.PE.,lec“trPormopaaggnaettiiocns”, oIEf EEa TLraonws. EFdreuqcuaetinocny, 3R1e(c3ta),n1g9u3la-r20P0u,ls1e98in8.Sea Water”, Radio Science, 28(3), [40] K29in9g-3R07.W, 1.9P9. 3v.e Wu T.T., “The Propagation of a Radar [43] dPuulTseoiitnCS.Fea. vWe aDtearv”i,dsJo. nADpp.Bl..,P“hWysi.r,e7g3ri(d4:),a 1N5E8C1-215P9re0-, P19ro9c3e.sEsorrra”t,uAmC:EJS. AJpopulr.nPahl,y1s.0,(717),(73)1,–33598,61-939558.7, 1995. [441] KTriunegmRa.nWC.P.W.,“.Thve PKruobpiangaatiSo.nJ.,of“VaeGriafyuisnsgianWPiruel-sGeridn SMeoadeWl Iantetergraintyd wiittsh APrpopglricaamtioCnHEtoCKR”e,mAoCteESSJeonusirnnga”l, 5IE(2E)E, 1T7–ra4n2s,.19G9e0o.science and Remote Sensing, 31(3), [45] O59y5e-k6a0n5m, i19L9.A3.. ve Watkins J., “Selecting Wire Radius [42] KfoirngGriRd./WM.ePs.h, M“Pordoeplas”g,atAioCnESofJouarnLalo,w5(2F)r,eq4u3e–n5c7y, 1R9e9c0ta.ngular Pulse in Sea Water”, Radio Science, 28(3), 299-307, 1993.
[43] du Toit C.F. ve Davidson D.B., “Wiregrid: a NEC2 Pre-
Processor”, ACES Journal, 10(1), 31–39, 1995.
[44] Trueman C.W. ve Kubina S.J., “Verifying Wire-Grid
Model Integrity with Program CHECK”, ACES Journal,
5(2), 17–42, 1990.
[45] Oyekanmi L.A. ve Watkins J., “Selecting Wire Radius for Grid/Mesh Models”, ACES Journal, 5(2), 43–57,
1990.
[26] oPfakCnoynsdRuc.Jti.n, g“TBhoediNeseaorvFeriealdLofssay WHailrfe SGpraicde”M, oRdaedli”o,
ISEcEieEncTer,a1n5s(.3A),n5te8n1n-5a8s5P,r1o9p8a0g.at., 39(7), 994-999, 1991.
[2370] PBaukrkneysGR.J.Jv.evPeogRgaisochAk.Jo.w, “aNn,umL.eRri.c,a“l MEloemcteronmt aMgneethtiocds SCuordfeace (NPEatCch)-MaenthdodWiroef GMridomAenctcsu”r,acyLaiwnrenthcee CLiovmerpmuotarteionLoafbNoreaatroFryie,ldsO”,cAakCES19J8o1u.rna(lb, i1lg2i(3),iç1i6n-: w25w, w19.n9e7c.2.org)
[[3218]] SHuaprreirnNgetocn, PoRyn.Fti.n,g S“oMftwomareen(tPtyM) Letthdo.,dSsoutfhorAfriFciae.ld. hPtrtopb:/l/ewmws”w,.Psurpoecr.noefct.hceomIE/EE, 55(2), 136-149, 1967.
[[2392]] ZSaorrkaÖr .T.vKe. PveolHatarBri.n,gt“oAnnRI.mF.p, l“eRmaednatratCiornossofSeKcitniogn’ss GofreCeonndFuucntcintigonBsodiniesTohviner Wa iLroessSycaHttaelrfinSgpaPcreo”b, lRemadsi”o, AScCieEnSceJ,o1u5rn(3a)l,, 5b8as1k-5ıd8a5., 1980.
[30] Burke G.J. ve Poggio A.J., “Numerical Electromagnetics
Code (NEC)-Method of Moments”, Lawrence
Livermore Laboratory, Ocak 1981. (bilgi için:
www.nec2.org)
[31] SuperNec, Poynting Software (Pty) Ltd., South Africa.
http://www.supernec.com/
Tekcan A. T., Kahramanoğlu G., Yatır M. N., Kirişken B., Gündüzalp M., Saha Geri Dönüş Oranını AR-GE Aşamasında İndikatör ile Tahmin Etme Yöntemi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 67-74, Aralık 2011
Saha Geri Dönüş Orann AR-GE Aşamasnda İndikatör ile Tahmin Etme Yöntemi
Field Return Rate Estimation in R&D Phase with an Indicator
Ali Tarkan Tekcan1, Gürmen Kahramanoğlu1, Mustafa Nevzat Yatr1, Barbaros Kirişken1, Dr. Mustafa Gündüzalp2
1Vestel AR-GE Güvenilirlik Bölümü Vestel Elektronik San ve Tic AŞ [email protected], [email protected], [email protected], [email protected]
2Elektrik – Elektronik Mühendisliği Bölümü, Mühendislik Fakültesi, Yaşar Üniversitesi [email protected]
Günümüz tüketici elektroniği şirketleri servis maliyetlerini azaltmak ve iyi bir marka saygnlğ kazanmak için daha güvenilir ürünler üretmeye çalşmaktadrlar. Bununla birlikte, daha güvenilir ürünler üretmek, üretim maliyetlerinde artş anlamna gelmektedir. Güvenilirlik ve servis maliyetleri arasndaki denge ancak AR-GE aşamasnda, üretim öncesinde, yaplacak doğru bir saha geri dönüş oran tahmini ile ayarlanabilir. Saha geri dönüş oran tahmini için birçok uluslararas standard ve hzlandrlmş ömür testleri kullanlmasna rağmen, çoğu zaman tahmin edilen geri dönüş oran, gerçekleşen geri dönüş oranndan farkl olmaktadr. Bunun sebebi, ürünün, sadece standlarda belirtilen veya hzlandrlmş ömür testlerinde kullanlan stres faktörlerinden arzalanmamasdr. Bu da, saha geri dönüş oran hesaplama yönteminde yeni bir parametrenin daha oluşturulmas gerekliliğini ortaya çkarmştr. Bu makalede, saha geri dönüş orann, AR-GE aşamasnda, bir indikatör yardm ile tahmin etme yöntemi anlatlmştr. İndikatör fonksiyonu, malzeme seviyesindeki testlerden, ürün seviyesindeki testlerden ve yeni bir parametre olan olgunluk seviyesinden elde edilen 3 hata oranndan oluşmaktadr. Bu tahminle birlikte, şirketler ürünlerinin güvenilirliğini iyileştirebilir ve muhtemel servis maliyetlerini azaltabilirler.1 Anahtar kelimeler: Saha Geri Dönüş Oran Tahmini, Parça Saym Güvenilirlik Tahmini, Hzlandrlmş Ömür Testi, Exponensiyel Dağlm Hata Oran, Weibull Dağlm Hata Oran, Hata Yapma Zaman, Olgunluk Seviyesi
1 Bu proje VESTEL Elektronik San. ve Tic. A.Ş. tarafndan desteklenmektedir. Bu makalenin bir ksm RAMS2010’da sunulmuştur.
Today’s consumer electronics companies try to produce more reliable products to reduce service costs and obtain a good
brand reputation. However, producing more reliable products means an increase in manufacturing costs. The balance between reliability costs and service costs can only be adjusted with an accurate estimation of field return rate, in R&D phase, before mass production. Although using lots of international standards and accelerated life tests to estimate field return rate, usually, estimated field return rate differs from real field return rate. The reason for this is, the product does not fail only because of the stress factors mentioned in standards and used in accelerated life tests. This means, an additional parameter should be created for field return rate estimation. In this paper, field return rate estimation in R&D stage with an indicator is introduced. Indicator function consists of three failure rates which are calculated by component level testing, product level testing, and a new parameter called maturity level. With this estimation, companies can improve the reliability of their products to decrease possible service costs.2 Keywords: Field Return Rate Estimation, Parts Count Reliability Prediction, Accelerated Life Test, Failure Rate in Exponential Distribution, Failure Rate in Weibull Distribution, Mean Time to Failure, Maturity Level
2 This project is supported by VESTEL Elektronik San. ve Tic. A.Ş. A Part of this paper is presented in RAMS2010.
Tüketici elektroniği ürünlerinin fiyatlarndaki düşüş, tüketici elektroniği şirketleri için birincil kaygnn ürettikleri ürünlerin güvenilirliği olmasna sebep olmuştur. Garanti süresi içerisinde oluşacak bir arzann şirketlere maliyeti, elde ettikleri karn büyük bir bölümünü oluşturmaktadr. Örneğin; Avrupa’da 1 LCD TV’nin servise dönmesinin şirkete maliyeti, taşma maliyetleri ile birlikte, yaklaşk 150 dolardr [1]. Bir çok şirket, ürünlerinin güvenilirliğini hesaplamak için uluslararas standardlardan yararlanmaktadr. Fakat, bu standardlarn çoğu, ürünü oluşturan malzemeler üzerindeki
stres (scaklk, gerilim, harcanan güç vb.) tabanl hesaplama modelleriyle güvenilirlik ve hata oran tahmini yapmaktadr [2]. Bununla beraber, Loughborough Üniversitesi’nin yaptğ bir araştrmaya göre, stres tabanl standardlara göre yaplan güvenilirlik tahminlerinin, gerçek saha verilerinden çok farkl olduğu ortaya çkmştr [3]. Hatta, stres tabanl standardlarn güvenilirlik tahminlerinin kendi içlerinde de farkllk gösterdikleri belirlenmiştir [3]. Standardlarn, gerçek saha verisiyle uyuşmayan güvenilirlik tahminleri yapmas, standardlarn da sürekli güncellenmesini gerektirmektedir [4]. Ek olarak, hzlandrlmş ömür testleri yaygn bir şekilde kullanlmakta ve elde edilen test verilerinden ürün güvenilirliği ve hata oran tahmin edilmektedir [5]. Hzlandrlmş ömür testlerinde, ürün, normal kullanm koşulundan daha yüksek stres seviyesinde test edilerek [6], hata yapma davranş hzlandrlmakta ve normal kullanm koşulu ile test koşulu arasndaki ilişki belirlenerek, ürünün ömür dağlm hakknda bilgi edinilmektedir [7]. Fakat, bu testlerde de ana stres faktörleri scaklk, nem, gerilim, scaklk çevrimleri ve titreşimdir [5]. Ayrca, bu testlerde çoğu zaman yüksek sayda örnek test edilememekte ve/veya test süresi içerisinde örnekler arza yapmayarak tam veri elde edilememektedir. Bu da, az sayda örnekle test planlama ve/veya arza yapmayan örneklerden de yola çkarak güvenilirlik tahminleri yapmay gerektirmektedir [8]. Bununla beraber, yaplan tahminler çoğu zaman gerçeği yanstmamakta ve şirketleri yanlş tahminlere ve kararlara yönlendirmektedir. Çünkü, sahada ürünlerin arzalanmasna sebep olan faktörler, yalnzca yukarda bahsedilen stres faktörleri değildir. Bu durumda,
• Elektrostatik Boşalmas
• Gerilim Varyasyonlar
• Gerilim Kesilmeleri
• Gerilim Çukurlar
• Yldrm Düşmesi
• Gevşek Priz Kaynakl Arza
• Ürünün İlk Açlşnda Oluşan Yüksek Akm
• Soğuk Ortamda Çalşma
• Scak Ortamda Çalşma vb.
değişik arza sebepleri için yeni bir parametre tasarlanmas gerekliliği ortaya çkmaktadr. Bu parametre “Olgunluk Seviyesi [9]” olarak adlandrlmştr. Doğru güvenilirlik analizlerinin yaplmas ve saha geri dönüş oranlarnn doğru tahmin edilebilmesi ancak bu yeni parametrenin de kullanmyla mümkündür. Bu makalede, AR-GE aşamasndaki bir elektronik ürünün, aşağdaki 3 parametreden oluşan, saha geri dönüş oran tahmin etme yöntemi anlatlmştr.
• “Parça Saym Güvenilirlik Tahmini” [10] tabanl, malzeme hata oran tahminlerinden elde edilen hata oran
• Hzlandrlmş ömür testlerinden elde edilen verilerin “Weibull Dağlm [11]” ile analiz edilmesiyle elde edilen hata oran
• “Olgunluk Seviyesi [9]” çalşmalarndan elde edilen hata oran
2. Parça Saym Güvenilirlik Tahmini
Parça saym güvenilirlik tahmini [10] metoduna göre, elektronik sistemi oluşturan parçalarn hata oranlar toplam, elektronik sistemin hata oranna eşittir.
¦ lsistem = lparçai
i=1
λ : Birim zamandaki hata oran,
İlk olarak, üründeki elektronik kart üzerindeki tüm elektronik malzemelerin türü, pin says, scaklğ, çalşma gerilimi, harcanan güç değeri, varsa konnektör bağlant tipi, malzemenin çalşma çevre koşullar, kalite snf vb. belirlenir. Belirlenen bu değerler ile MIL-HDBK-217F [10] standardnda belirtilen hesaplama yöntemleri kullanlarak her bir malzeme için birim zamandaki hata oran (λparça) hesaplanr. (1) no’lu denklem yardm ile elektronik kartn birim zamandaki hata oran hesaplanr. Eğer, üründe birden fazla elektronik kart varsa, öncelikle yukarda anlatlan şekilde her bir kartn birim zamandaki hata oran hesaplanr, sonrasnda “Seri Bağl Sistem Güvenilirliği [11]” yöntemi ile sistemin hata oran hesaplanr. Güvenilirlik fonksiyonu;
R(t ) = e-lt
R : Güvenilirlik, λ : Birim zamandaki hata oran, t : Zaman
şeklinde ifade edilir. Seri bağl sistem güvenilirliği [11] ise;
R (t ) sistem = R (t ) parça i
i =1
şeklinde belirtilmiştir. Bu durumda;
¦ - ( l parça i ) t
R (t ) sistem = e i=1
ve sistemin birim zamandaki hata oran (λsistem) yine (1) no’lu denklem yardmyla, kartlarn birim zaman hata oranlar toplam olarak elde edilir. Birim zamandaki hata orannn, istenilen zaman aralğ ile çarplmas durumunda, istenilen zaman aralğ için kümülatif hata oran (F(t)) elde edilmiş olur.
F (t)sistem = 1 - R(t)sistem
F (t) : Kümülatif Hata Oran
R(t)sistem : Sistemin Güvenilirliği, t : Zaman
Tekcan A. T., Kahramanoğlu G., Yatır M. N., Kirişken B., Gündüzalp M., Saha Geri Dönüş Oranını AR-GE Aşamasında İndikatör ile Tahmin Etme Yöntemi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 67-74, Aralık 2011
(5) no’lu denklem sonucunda elde edilen hata oran, saha geri dönüş oran tahmininde kullanlacak olan indikatörün ilk parametresidir.
3. Hzlandrlmş Ömür Testleri
İndikatörün 2. parametresi hzlandrlmş ömür testleri sonucunda elde edilen verilerin Weibull Dağlm [11] ile analiz edilmesiyle hesaplanan hata orandr.
3.1. Hzlandrlmş Ömür Testi Planlama
Hzlandrlmş ömür testlerinin amac, ürünün normal kullanm koşullarnda maruz kaldğ stres faktörü seviyesini arttrarak hata yapma zamann hzlandrmaktr. Hzlandrlmş ömür testlerinde kullanlan başlca stres faktörleri;
• Scaklk
• Bağl Nem
• Gerilim
• Scaklk Çevrimi
• Tireşim dir. Bu stres faktörleri kullanlarak hzlandrlan hata yapma süresi için “Hzlandrma Faktörleri [12]” belirlenmiştir.
3.1.1. Arrhenius Modeli
Scaklk stres faktörünün hzlandrma faktörü hesabnda Arrhenius Modeli [12] kullanlr.
AF = e-(Ea / K )(1/T1-1/T2 )
AF : Hzlandrma Faktörü, Ea : Aktivasyon Enerjisi, K : Boltzman Sabiti = 8.617 x 10-5 eV/K, T1 : Test Scaklğ (ºK), T2 : Kullanm Scaklğ (ºK)
3.1.2. Korozyon Modeli
Scaklk ile birlikte bağl nem de stres faktörü olarak kullanlrsa hzlandrma faktörü Korozyon Modeli [12] ile hesaplanr.
AF = e-(Ea / K )(1/T1-1/T2 ) · (RH1 / RH 2 )n (7)
AF : Hzlandrma Faktörü, Ea : Aktivasyon Enerjisi, K : Boltzman Sabiti = 8.617 x 10-5 eV/K, T1 : Test Scaklğ (ºK), T2 : Kullanm Scaklğ (ºK), RH1 : Test Srasnda Bağl Nem, RH2 : Kullanm Srasnda Bağl Nem, n : Hata Mekanizmasna Bağl Katsay, genellikle 24 aras kabul edilir.
3.1.3. Gerilim Uygulamal Korozyon Modeli
Scaklk ve bağl nem ile birlikte gerilim de stres faktörü olarak kullanlrsa hzlandrma faktörü Gerilim Uygulamal Korozyon Modeli [12] ile hesaplanr.
AF = e-(Ea/K)(1/T1-1/T2) ·(RH1 / RH2)n ·(V1 /V2)N (8)
AF : Hzlandrma Faktörü, Ea : Aktivasyon Enerjisi, K : Boltzman Sabiti = 8.617 x 10-5 eV/K, T1 : Test Scaklğ (ºK), T2 : Kullanm Scaklğ (ºK), RH1 : Test Srasnda Bağl Nem, RH2 : Kullanm Srasnda Bağl Nem, n : Hata Mekanizmasna Bağl Katsay, genellikle 24 aras kabul edilir. V1 : Test Gerilimi, V2 : Kullanm Gerilimi, N : Teknolojiye Bağl Katsay, genellikle 2-4 aras kabul edilir.
3.1.4. Değiştirilmiş Coffin-Manson Modeli
Scaklk çevrimi stres faktörü olarak kullanlrsa, hzlandrma faktörü İyileştirilmiş Coffin-Manson Modeli [12] ile hesaplanr.
AF =e-(0.123/ K)(1/Tu-1/Ts) ·( fu / fs )0.3 ·(DTs / DTu )1.9 (9)
AF : Hzlandrma Faktörü, K : Boltzman Sabiti = 8.617 x 10-5 eV/K, Tu : Maksimum Kullanm Lehim Noktas Scaklğ (ºK), Ts : Maksimum Test Lehim Noktas Scaklğ (ºK), ƒu : Kullanm Scaklk Çevrim Frekans, ƒs : Test Scaklk Çevrim Frekans, ∆Tu : Kullanm Annda Scaklk Değişimi (°C), ∆Ts : Test Annda Scaklk Değişimi (°C),
3.1.5. Basquin’s Modeli
Stres faktörü olarak titreşim dayanm kullanlrsa, hzlandrma faktörü Basquin’s Modeli [12] ile hesaplanr.
AF = (Grms 1 / Grms 2 ) m
(10)
AF : Hzlandrma Faktörü,
Grms1 : Test Titreşim Seviyesi, Grms2 : Kullanm Titreşim Seviyesi, m : Materyal Türüne Bağl Katsay
3.2. Hzlandrlmş Ömür Testi Veri Analizi
Hzlandrlmş ömür testlerine tabi tutalan örneklerin hata yapma süreleri ve test sonunda hata yapmadklar test süreleri kayt edilir. Hzlandrlmş ömür testleri sonunda iki tip veri elde edilir:
• Tam Veri
• Sansürlü Veri
Tam veri : Test örneğinin arza yaptğ süre Sansürlü veri : Arzalanmayan örnekler için test süresi Bu süreler, test srasnda kullanlan stres faktörlerine bağl olarak hesaplanmş hzlandrma faktörleri ile çarplarak normal kullanm koşullarnda simüle edilen sürelere
dönüştürülür. Elde edilen veri seti Weibull Dağlm [11] kullanlarak analiz edilir ve belirlenen süre için hata oran hesaplanr. Weibull Dağlm [11] olaslk yoğunluk fonksiyonu;
(T )
(b
)(T
g -
)b-1e h
(11)
β : Şekil Parametresi η : Skala Parametresi γ : Lokasyon Parametresi
şeklinde ifade edilir. Dağlm parametrelerinin belirlenmesi için “Maximum Likelihood” yönteminden yararlanlr. Hata yapan örnek saysnn az olduğu durumlarda parametre tahmin metodlar da buna uygun olarak seçilmelidir [13]. Güvenilirlik fonksiyonu ise;
R(T ) = e h
(12)
şeklinde, zamana bağl hata yapma fonksiyonu ise;
l(T ) = ( b )(T - g)b-1
(13)
biçiminde tanmlanmştr. Kümülatif hata oran;
F (T ) =1 - R(T )
(14)
yardmyla hesaplanr. Hesaplanan parametreler ile elde edilen fonksiyonlar sonunda, istenilen zaman aralğ için kümülatif hata oran (14) no’lu denklem yardmyla hesaplanr. Hesaplanan kümülatif hata oran, saha geri dönüş oran tahmininde kullanlacak indikatörün ikinci parametresidir.
4. Olgunluk Seviyesi
Uluslararas stres tabanl standardlarda ve hzlandrlmş ömür testlerinde kullanlan ana stres faktörleri scaklk, nem, gerilim, harcanan güç, titreşimdir. Bununla beraber, daha öncede belirtildiği gibi, ürün, sahada birçok farkl sebepten arzalanabilir. Bu arza sebepleri de saysal ifadelere dönüştürülmeli ve ürünün sahada arzalanma riski saysal olarak belirlenmelidir. Bu da, olgunluk seviyesi [9] testleriyle mümkündür. Olgunluk seviyesi [9] testleri 3 ana grup altnda toplanabilir. Bunlar, güvenilirlik onay testleri, erken ömür testleri ve tasarm doğrulama testleridir. Olgunluk seviyesinin [9] hesaplanabilmesi için her bir test için test puan belirlenir ve toplam test puan ortaya çkartlr. Bu puanlamalar, şirket tecrübesine ve testlerde elde edilen verilere dayanlarak yaplr. Ek olarak, testlerde tespit edilen hata durumlar snflandrlr ve her hata snf için kayp puan katsays belirlenir. Olgunluk seviyesini [9] daha doğru hesaplayabilmek için, zaman içinde gerek test listesinde gerekse puanlama sisteminde değişiklikler yaplabilir. Nitekim, tablo 1,2, 3 ve 4’te verilen test listesi ve test puanlar [9] no’lu referans çalşmasndan sonra, tahminlerin daha
doğru sonuç vermesi için, yaplan değişiklikler sonras oluşturulmuştur.
4.1. Güvenilirlik Onay Testleri
Güvenilirlik onay testleri, AR-GE aşamasndaki bir ürünün önemli tasarm problemlerini belirlemek amacyla gerçekleştirilen, elektriksel, çevresel ve mekaniksel testlerin bütünüdür. Bu testlerin 5 adet örnekle gerçekleştirilmesi yeterlidir. Güvenilirlik onay testlerinden geçmeyen bir ürün/proje üretime aktarlamaz. Örnek olarak, bir LCD TV güvenilirlik onay testleri ve test puanlar listesi tablo 1’de verilmiştir.
Tablo 1: Güvenilirlik Onay Testleri (LCD TV)
Test Türü Test Ad Akm Gerilim Stres Test
Scaklk Stres Test
Açk/Ksa Devre Testi
Elektrostatik Boşalm Test
Ani Yüksekmelere Karş Bağşklk Elektriksel Testi
Yldrm Testi
Gerilim Çukurlar, Ksa Kesintiler ve Gerilim Değişmeleri Testi
Açma/Kapama Testi
Anma Akm Testi
Scakta Çalşma Testi
Yüksek Scaklk Testi Düşük Scaklk Testi
Yüksek Nem Ömür Testi
Titreşim Dayanm Testi
Mekaniksel Duvara Asma Dayanm Testi
Düşme Testi
75 100 50 50 50 25 25 50 1000
4.2. Erken Ömür Testleri
Erken ömür testleri, kart baznda yaplan, malzeme ve lehimleme/üretim süreci kaynakl problemleri tespit etmeye yarayan testlerdir. Bu testlerin, en az 20 adet kartla gerçekleştirilmesi gereklidir. Testler sonunda, ürün ömrünün ilk safhalarnda ortaya çkacak problemlerin tespit edilmesi amaçlanmaktadr. Örnek olarak, bir LCD TV erken ömür testleri ve test puanlar listesi tablo 2’de verilmiştir.
Tekcan A. T., Kahramanoğlu G., Yatır M. N., Kirişken B., Gündüzalp M., Saha Geri Dönüş Oranını AR-GE Aşamasında İndikatör ile Tahmin Etme Yöntemi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 67-74, Aralık 2011
Tablo 2: Erken Ömür Testleri (LCD TV)
Test Türü Çevresel Mekaniksel
Test Ad
Scaklk Çevrim Testi Yüksek Scaklk Yüksek Nem Testi Scaklk Şok Testi Rastgele Titreşim Dayanm Testi
4.3. Tasarm Doğrulama Testleri
Tasarm doğrulama testleri, yakalanmas zor, tasarm problemlerini belirlemek amacyla gerçekleştirilen daha uzun süreli testlerdir. Birleştirilmiş stres testleri, tasarm doğrulama testleri kapsamnda gerçekleştirilir. Testlerin mümkün olan en fazla örnekle yaplmas hata yakalama olaslğn arttracaktr. Örnek olarak, bir LCD TV tasarm doğrulama testleri ve test puanlar listesi tablo 3’te verilmiştir.
Tablo 3: Tasarm Doğrulama Testleri (LCD TV)
Test Türü Test Ad
Elektriksel
Enerjili/Enerjisiz Scaklk Çevrim Testi Kademeli Elektrostatik Boşalm Testi Birleştirilmiş Yüksek Scaklk ve Yüksek Nem Testi
Scaklk Şok Testi
Kademeli Scaklk Testi
Enerjili/Enerjisiz Yüksek/Düşük Scaklk ve Nem Testi
Yük Nem Depo Testi
Scaklk Devrim Testi
Yapsal İnceleme Testi
Mekaniksel Paketsiz Şok Test Kademeli Rastgele Titreşim Dayanm Testi
Test Puan 100
50 75 50 50 25 50 50 50 25 575
4.4. Olgunluk Seviyesi Hesaplama Yöntemi
Testlere verilen test puanlar toplam, “toplam test puan (TTP)” olarak adlandrlr. Testlerde tespit edilen hatalar ise hatann önem derecesine göre snflandrlr. Önem derecesine göre snflandrlmş hatalara “hata snflandrma katsays (HSK)” verilir. Bu katsay tecrübelere dayanlarak tasarlanr. Testlerde tespit edilmiş hatalarn tasarm gruplarnca çözülüp çözülmemesine dayanlarak “durum katsays (DK)” belirlenir. Bu katsay, yine şirket tecrübesine dayanlarak oluşturulur. Hata snflandrma katsays, snflandrlmş hata says ve durum katsaysyla çarplarak “snflandrlmş kayp puan
(SKP)” elde edilir. Snflandrlmş kayp puanlarn toplanmasyla “toplam kayp puan (TKP)” hesaplanr. Olgunluk seviyesi ise toplam test puanndan toplam kayp puann çkarlmasyla elde edilen puann, toplam test puanna oranlanmasyla hesaplanr. Örnek olarak, bir LCD TV toplam test puan, hata snflandrma ve snflandrma katsays ve durum katsays aşağdaki tablo 4, tablo 5 ve tablo 6’da verilmiştir. Hata snflandrma ve önemi belirlenirken saha verileri iyi analiz edilmelidir [14].
Tablo 4: Toplam Test Puan (LCD TV)
Test Grubu Güvenilirlik Onay Testleri Erken Ömür Testleri Tasarm Doğrulama Testleri Toplam Test Puan (TTP)
Test Puan 1000 225 575 1800
Tablo 5: Hata Snflandrma ve Hata Snflandrma Katsays (LCD TV)
Hata Snf
Üretim Durduran Hata Yüksek Önemli Hata Orta Önemli Hata Düşük Önemli Hata
Hata Snflandrma Katsays (HSK) 40 8 5 3
Tablo 6: Durum Katsays (LCD TV)
Hata Durumu Açk/Çözümlenmemiş Hata Kapal/Çözümlenmiş Hata Tekrar Eden Hata
Durum Katsays (DK) 3 0 0
Hesaplama yöntemi aşağdaki formüllerle modellenmiştir.
SKP = HS · HSK · DK
(15)
SKP : Snflandrlmş Kayp Puan,
HS : Hata Says,
HSK : Hata Snflandrma Katsays,
DK: Durum Katsays
TKP = ¦ SKP
(16)
TKP : Toplam Kayp Puan, SKP : Snflandrlmş Kayp Puan
OS = (TTP -TKP) / TTP
(17)
OS : Olgunluk Seviyesi, TTP : Toplam Test Puan, TKP : Toplam Kayp Puan
Olgunluk seviyesi 0-1 aras bir değerdir. Bu değerin 1’den çkartlmasyla elde edilen değer, saha geri dönüş oran tahmin metodunda kullanlan indikatörün 3. parametresidir. Bu değer, ürünün, yaplan testlerde karşlaşlan hatalarna ait, sabit kümülatif hata oran (F) olarak değerlendirilmektedir.
F =1-OS
(18)
F : Sabit Kümülatif Hata Oran
OS : Olgunluk Seviyesi
5. Saha Geri Dönüş Oran Hesaplama Yöntemi
Saha geri dönüş oran tahmininde kullanlacak olan “saha geri dönüş oran indikatörü (SGDOI) [15]”, yukarda bahsedilen 3 hata orann çarplmasyla elde edilir.
SGDOI(T ) = F(T )1 · F(T )2 · F3 (19)
SGDOI : Saha Geri Dönüş Oran İndikatörü F(T)1 : Parça Saym Güvenillirlik Tahmini [10] metoduyla elde edilen kümülatif hata oran F(T)2 : Hzlandrlmş ömür testi verilerinin Weibull Dağlm [11] ile analiz edilmesiyle elde edilen kümülatif hata oran F3 : Olgunluk Seviyesi’den [9] elde edilen sabit kümülatif hata oran T : Belirlenen Zaman Aralğ
Analiz ve testler sonrasnda hesaplanan her bir teorik kümülatif hata oran, gerçek saha geri dönüş oranyla 1. dereceden bir ilişki içindedir. Bu sebeple, SDGOI gerçek saha geri dönüş oranyla 3. dereceden ilişki içerisindedir [15].
SGDOI(T ) » A1 ·RR(T )3
(20)
SGDOI(T) : Saha Geri Dönüş Oran İndikatörü,
RR(T) : Gerçek Saha Geri Dönüş Oran,
T : Belirlenen Zaman Aralğ
A1: İlişki Katsays
Bu durumda, benzer ürünlerin/projelerin saha geri dönüş oran indikatörlerinin birbirine oran ile gerçek saha geri dönüş oranlarnn birbirine orannn kübü arasnda 1. dereceden ilişki mevcuttur [15].
SGDOI (T )1 SGDOI (T )2
»
§
A2
·
¨ ¨
©
RR(T )1 RR(T )2
· ¸ ¸ ¹
(21)
SGDOI (T)1: 1. Projenin Saha Geri Dönüş Oran İndikatörü,
SGDOI (T)2: 2. Projenin Saha Geri Dönüş Oran İndikatörü,
RR (T)1: 1. Projenin Gerçek Saha Geri Dönüş Oran, RR (T)2: 2. Projenin Gerçek Saha Geri Dönüş Oran, T : Belirlenen Zaman Aralğ
A2: İlişki Katsays
Yeni bir projenin, AR-GE aşamasnda, belli bir zaman aralğ kapsamnda, gerçek saha geri dönüş orann tahmin edebilmek için, en az 3 eski projenin, saha geri dönüş oran indikatörleri
hesaplanmal ve belirlenen zaman aralğndaki gerçek saha geri dönüş oran bilinmelidir. Şekil 1’de verilen doğrunun çizilebilmesi ve doğru denkleminin belirlenebilmesi için en az 2 noktaya ihtiyaç vardr. En az 2 nokta bir doğru belirler. Nokta says ise, eski projelerin ikili kombinasyonlarnn says kadardr. Çünkü, X ve Y noktalar eski projelerin indikatör ve geri dönüş oranlarnn ikili kombinasyonlarnn oranlar şeklinde hesaplanmaktadr. İkili kombinasyon says, doğru oluşturmak için gerekli asgari nokta says olan, 2’ye eşit veya büyük olan en küçük say 3’tür. Dolaysyla, en az 3 eski projeye ihtiyaç vardr. A2 ilişki katsays bir projenin hesaplanan tüm saha geri dönüş oran tahminleri için farkl değerler alabilir. Bu durumun oluşmamas için, daha sonra verilecek olan, şekil 1’deki doğru ve doğru denklemi oluşturulur. Bu doğru üzerindeki noktalardan yola çklarak kurulan ilişkilerdeki A2 ilişki katsaylar ayn değerleri alrlar. Bu değer, oluşturulan doğrunun eğimidir. İndikatörler ve gerçek geri dönüş oranlarnn belirlenmesinden sonra, (21) no’lu ilişki yardmyla X-Y koordinat sistemi üzerinde örnek uzay oluşturulur. Örnek uzayn X ekseninde geri dönüş oran indikatörünün ikili kombinasyonlarnn birbirine oran, Y ekseninde ise gerçek saha geri dönüş oranlarnn ikili kombinasyonlarnn birbirine orannn kübü yer almaktadr. (X,Y) noktalarnn en yaknndan geçen doğru denklemi ise; yeni projenin indikatörünün eski projelerin indikatörlerine oranndan elde edilen X noktalarna karş, yeni projenin tahmini saha geri dönüş oran ile eski projelerin gerçek saha geri dönüş oran arasndaki orann kübünü (Y noktalarn) vermektedir. Elde edilen bu Y noktalarnn küp kökü alndğnda ise yeni projenin tahmini saha geri dönüş orannn eski projelerin gerçek saha geri dönüş oranna oran bulunmuş olunur. Eski projelerin gerçek saha geri dönüş oran bilindiği için, yeni projenin tahmini saha geri dönüş oran kolayca hesaplanabilir. Örnek olarak, 3 adet eski proje verileri kullanlarak 1 adet yeni projenin, belirlenen zaman aralğ için, saha geri dönüş oran tahmin yöntemi tablo 7 ve tablo 8’de verilmiştir.
Tablo 7: Proje İndikatörleri ve Geri Dönüş Oranlar
SGDOI
Geri Dönüş Oran
1 9.78 3.10
72.84
823.44 3.70
2 7.56 2.12
81.34
299.03 2.70
3 4.15 1.12
92.50
34.86 1.00
4 5.20 2.83
88.51
169.09 RR4
Tekcan A. T., Kahramanoğlu G., Yatır M. N., Kirişken B., Gündüzalp M., Saha Geri Dönüş Oranını AR-GE Aşamasında İndikatör ile Tahmin Etme Yöntemi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 67-74, Aralık 2011
Tablo 8: Eski Proje İndikatörlerin İkili Kombinasyonlarnn Oranlar ve Eski Proje Geri Dönüş Oranlarnn İkili Kombinasyonlarnn Oranlarnn Kübü
Eski Proje İndikatörlerin İkili Kombinasyonlarnn Oranlar
Eski Proje Geri Dönüş Oranlarnn İkili
Kombinasyonlarnn Oranlarnn Kübü
X1: SGDOI1 / SGDOI2 2.75 Y1: (RR1/ RR2)^3 X2: SGDOI1/ SGDOI3 23.62 Y2: (RR1/ RR3)^3 X3: SGDOI2/ SGDOI3 8.58 Y3: (RR2/ RR3)^3
2.57 50.65 19.68
Eski projelerin indikatör ve gerçek saha geri dönüş oranlarndan elde edilen (X1, Y1), (X2, Y2) ve (X3, Y3) noktalar X-Y koordinat sisteminde işaretlenerek, bu noktalara en yakn olan doğru denklemi belirlenir (Bkz. Şekil 1).
Şekil 1: (X1, Y1), (X2, Y2) ve (X3, Y3)
Oluşturulan bu doğru sayesinde, denklem (20) ve (21)’de verilen A1 ve A2 ilişki katsayslarnn, bir projenin her saha geri dönüş oran tahmini için farkl değer almasnn önüne geçilir. Aşağdaki tabloda verilen X değerleri, şekil 1’de verilen doğru denkleminde yerine konularak, tablo 9’da belirtilen Y değerlerine ulaşlr.
Tablo 9: Yeni Proje İndikatörünün Eski Proje İndikatörlerine Oranlar ve Yeni Proje Tahmini Geri Dönüş Oranlarnn Eski
Proje Gerçek Geri Dönüş Oranlarna Orannn Kübü
Geri Dönüş Oranlar Kübü
X41: SGDOI1 / SGDOI4 4.87 Y41: (RR1/ RR4)^3 9.01
X42: SGDOI2 / SGDOI4 1.77 Y42: (RR2/ RR4)^3 2.02
X34: SGDOI4 / SGDOI3 4.85 Y34: (RR4/ RR3)^3 8.97
Y değerlerinin elde edilmesinden sonra, eski projelerin bilinen gerçek saha geri dönüş oran yardm ile yeni projenin saha geri dönüş oran tahminleri elde edilir (Bkz. Tablo 10).
Tablo 10: Yeni Proje Tahmini Geri Dönüş Oranlarnn Eski Proje Gerçek Geri Dönüş Oranlarna Oran ve Yeni Proje Tahmini Geri Dönüş Oran
RR1/ RR4
RR2/ RR4
1.26
RR4/ RR3
Geri Dönüş Oran Tahminleri
1.78
2.14
Sonuç olarak, yeni proje için eski proje says kadar saha geri dönüş oran tahmini elde edilir. Elde edilen 3 geri dönüş oran tahmini şu şekilde yorumlanabilir:
• Yeni projenin saha geri dönüş oran %1.78’den büyük ve %2.08’den küçük gerçekleşecektir.
• Yeni projenin saha geri dönüş oran 3 tahmin değerinin ortalamas olan %2.00’a yaknsayacaktr.
6. Gerçek Çalşma Verileri
Önerilen yöntem ile hesaplanmş gerçek proje F(T)1, F(T)2, OS, SGDOI ve gerçek geri dönüş oranlar tablo 11’de verilmiştir.
Tablo 11: Proje İndikatörleri ve Geri Dönüş Oranlar
1 10.7 4.00 2 7.56 1.82 3 4.85 0.26 4 5.02 2.83 5 5.00 0.48 6 3.61 0.46
64.94
82.75
93.60
89.50
91.00
88.56
Gerçek Geri SGDOI Dönüş
Oran (%)
1499.2
4.19
237.31
2.60
8.07
0.87
149.09
21.60
18.99
Tablo 11’de belirtilen veriler kullanlarak ve 5. bölümde anlatlmş olan methodlar uygulanarak hesaplanmş geri dönüş oran tahminleri ve bu projelerin gerçek saha geri dönüş oranlar tablo 12’de verilmiştir.
Tablo 12: Yeni Proje Geri Dönüş Oran Tahminleri ve Gerçek Saha Geri Dönüş Oranlar
Geri Dönüş Oran Tahminleri (%)
RR4 RR4
1.90
1.45
Ort. 1.84
2.16
RR5 RR5
1.18
1.16
Ort. 1.32
1.61
RR6 RR6
Ort. 1.29
1.59
Gerçek Saha Geri Dönüş Oranlar (%)
Tablo 12’den görülebileceği üzere, projelerin gerçek saha geri dönüş oran, önerilen yöntemin verdiği geri dönüş oran değerlerinin alt ve üst limitleri içerisindedir. Ek olarak, gerçek saha geri dönüş oran, önerilen yöntemin verdiği geri dönüş oranlarnn ortalama değerine çok yakn gerçekleşmiştir. Olgunluk seviyesi katsays eklenerek oluşturulan yöntemin getirdiği avantajlar tablo 13’te verilmiştir.
Tablo 13: Önerilen Metod Sonuçlar ve Diğer Metod Sonuçlarnn Gerçek Saha Verisi ile Karşlaştrlmas
Önerilen Metod Gerçek Geri
Proje F(T)1 (%) F(T)2 (%) Sonuçlar – Ort. Dönüş Oran
5.02
2.83
1.84
5.00
0.48
1.32
3.61
0.46
1.29
F(T)1: Parça saym güvenilirlik tahmini metodu ile hesaplanmş 1 yllk geri dönüş oran F(T)2: Hzlandrlmş ömür testleri metodu ile hesaplanmş 1 yllk geri dönüş oran Tablo 13’ten de anlaşlacağ üzere, geleneksel 2 metod sonuçlar (F(T)1 ve F(T)2) ile gerçek saha oran arasnda fark oldukça fazla olmakla beraber, önerilen metodun sonuçlarnn gerçek saha dönüş oranna oldukça yakndr.
7. Sonuçlar
Bilinen standardlar ve hzlandrlmş ömür testleri teknikleri belli stres faktörleri kullanarak hata oran ve güvenilirlik tahminleri yaparken, ürün, sahada, daha farkl bir çok sebepten dolay arzalanmaktadr. Bu da yaplan tahminlerin gerçek saha verisinden farkl olmasna yol açmaktadr [3]. Saha geri dönüş orann doğru tahmin edebilmek ancak ve ancak bu farkl sebeplerden oluşan arzalar da “hata oran” olarak ifade edebilecek yeni bir parametre ile mümkündür. Bu makalede, bu yeni parametre “olgunluk seviyesi” olarak verilmiş [9] ve bu yeni parametre kullanlarak saha geri dönüş oran matematiksel olarak modellenmiştir. Saha geri dönüş orann AR-GE aşamasnda bir indikatör ile tahmin etme yöntemi sayesinde, şirketler, ürünlerinin güvenilirliklerini, üretim öncesinde, kontrol edebilir ve saha geri dönüş oranlarn çok daha yüksek güvenilirlikle tahmin edebilirler. Bu da, olas yüksek servis maliyetlerinin önüne geçilmesini sağlar. Tahmin sonuçlar, proje üretime girmeden elde edildiği için, üründe yaplacak değişiklik ve iyileştirmelerin maliyeti de asgari olacaktr. Bu yöntem sonunda, AR-GE aşamasndaki yeni bir proje için, eski proje says kadar tahmin elde edilir. Bu veriler 2 şekilde değerlendirilebilir.
• Yeni projenin geri dönüş oran, en küçük tahmin değerinden büyük ve en büyük tahmin değerinden küçüktür.
• Yeni projenin geri dönüş oran, hesaplanan tüm tahminlerin aritmetrik ortalamasna yaknsar.
8. Teşekkür
Bu makale Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü doktora tezinden üretilmiştir.
9. Kaynaklar
[1] Shaw, M., “LCD TV Reliability Testing: An Effective Approach”, ARS, Europe: Berlin, Germany, 2010, Sayfa 4.
[2] Goel,A. ve Graves, R. J., “Electronic System Reliability: Collating Prediction Models”, IEEE Transactions on Device and Materials Reliability, Vol. 6, No. 2, Sayfa 15, 2006,
[3] Jones, J. ve Hayes, J.,”A Comparison of ElectronicReliability Prediction Models”, IEEE Transactions on Reliability, Vol 48, No 2, Sayfa 1-8, 1999.
[4] Harms, J.W., “Revision of MIL-HDBK-217, Reliability Prediction of Electronic Equipment”, Reliability and Maintainability Symposium (RAMS), 2010, Sayfa 1-2.
[5] Chan, H.A., “Accelerated Stress Testing for Both Hardware and Software”, Reliability and Maintainability Symposium (RAMS), 2004, Sayfa 1-3.
[6] Yang, G., “Accelerated Life Tests at Higher Usage Rates”, IEEE Transactions on Reliability, Vol. 54, No. 1, Sayfa 1-2, 2005.
[7] Mettas, A., “Reliability Predictions based on Customer Usage Stress Profiles”, Reliability and Maintainability Symposium (RAMS), 2005, Sayfa 1-4.
[8] Ma, H. ve Meeker, W.Q., “Strategy for Planning Accelerated Life Tests With Small Sample Sizes”, IEEE Transactions on Reliability, Vol. 59, No.4, Sayfa 1, 2010.
[9] Tekcan, T. ve Kirisken, B., "Reliability test procedures for achieving highly robust electronic products," Reliability and Maintainability Symposium (RAMS), 2010 Proceedings - Annual , vol., no., pp.1-6, 25-28 Jan., 2010, Sayfa 1-6.
[10] Defense, U.D.o.: ‘MIL-HDBK-217F Reliability Prediction of Electronic Equipment’, (Defense, US Department of, 28 Feb 1995,).
[11] Keçecioğlu, D., Reliability Engineering Handbook, Destech Publications, Pensilvanya, ABD, 2002.
[12] Bayle, F. ve Mettas, A., “Acceleration Models in Reliability Prediction Standards: Justification and Improvements”, ARS, Europe: Berlin, Germany, 2010, Sayfa 7-13.
[13] Enkhmunkh, N., Kim, G.W., Hwang, K. ve Hyun, S., “A Parameter Estimation of Weibull Distribution for Reliability Assessment with Limited Failure Data”, Strategic Technology, IFOST, 2007, Sayfa 1-3.
[14] De Visser, I.M., Yuan, L. ve Nagappan, G., “ Understanding Failure Severity in New Product Development Processes of Consumer Electronics Products”, IEEE International Conference on Management of Innovation and Technology, 2006, Sayfa 1-5.
[15] Kahramanoğlu, G., “Field Return Rate Estimation in R&D Stage with an Indicator”, Accelerated Stres Testing Reliability Symposium, Denver, Colorado, ABD, 2010, Sayfa 1-40.
Çınar M., Dolma A., Gülmez Y., Sakarya H., Erkan Ö., Celep M., Hesaplanabilir AC Direnç Standardının 5 MHz’e Kadar Modellenmesi ve Üretilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 75-82, Aralık 2011
Hesaplanabilir AC Direnç Standardının 5 MHz’e Kadar Modellenmesi ve Üretilmesi
Modelling and Development of Calculable AC Resistor Standard Up To 5 MHz
Mehmet ÇINAR1, Arif DOLMA2, Yakup GÜLMEZ1, Handan SAKARYA1, Ömer ERKAN1, Murat CELEP1
1 TÜBTAK Ulusal Metroloji Enstitüsü (UME)
[email protected], [email protected], [email protected], [email protected], [email protected]
2 Elektronik ve Haberleme Mühendislii Kocaeli Üniversitesi (KOÜ)
Bu çalımada, AC direnç kalibrasyonları için uluslararası alanda birincil seviye standart olarak kullanılan 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direnç standardının üretilmesi amaçlanmıtır. 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direnç standardının matematiksel modellemesi Matlab® programı kullanılarak 5 MHz’e kadar yapılmıtır. Matematiksel modelleme kullanılarak 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direncin geometrik boyutları belirlenlenmi ve hesaplanabilir AC direncin üretimi gerçekletirilmitir. Hesaplanabilir AC dirence DC akım uygulanarak direncin kararlılıına etki eden hataların belirlenmesi için deneysel çalımalar yapılmıtır. 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direnç standardının DC akım uygulanarak yapılan ölçümleri, TÜBTAK UME’de kurulu Quantum-Hall sistemine izlenebilir olarak gerçekletirilmitir. Tasarımı gerçekletirilen hesaplanabilir AC dirence, DC akım uygulanarak yapılan ölçümler sonucunda 1 ppm/gün kararlılık deeri elde edilmitir. Anahtar kelimeler: Hesaplanabilir AC direnç, zlenebilirlik, Kararlılık, Metroloji
In this study, it is aimed to fabricate 1000 Ω bifilar type AC calculable resistance standard used as primary level reference AC resistance standard internationally. Mathematical modeling of 1000 Ω bifilar type AC calculable resistance standard is performed in Matlab® program up to 5 MHz. Geometrical dimensions of 1000 Ω bifilar type AC calculable resistance standard is determined using the mathematical modeling and fabricated according to the geometrical dimensions defined in the mathematical modelling. Experimental studies are performed to define the parameters affecting the stability of the resistance standard by applying a DC current onto the
resistance standard. DC resistance measurements of 1000 Ω bifilar type AC calculable resistance standard are traceable to the Quantum-Hall resistance installed in TÜBTAK UME (National Metrology Institute of Turkey). It is found that the stability of 1000 Ω bifilar type AC resistance standard is 1 ppm/day as a result of DC measurements. Keywords: Calculable AC Resistance, Traceability, Stability, Metrology
Deeri geometrik boyutları kullanılarak hesaplanabilen dirence hesaplanabilir AC direnç denir ve en basit ekilde eitlik (1)’de verildii gibi hesaplanmaktadır [1, 2].
1 1 jL
jC
Burada, R direnç (Ω), L indüktans (H), C kapasitans (F) ve ω açısal frekans (rad/s)’tır.
R, L ve C parametreleri frekansa balı parametreler olduundan frekans yükseldikçe direncin hesaplanması zorlaır [1, 3].
Bu çalımada, matematiksel modelleme kullanılarak 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direncin 5 MHz’e kadar DC-AC farkının en az olacak ekilde tasarlanması ve üretilmesi amaçlanmıtır. Gelitirilecek hesaplanabilir direncin metrolojik seviyede standart olarak kullanılması hedeflenmitir. Bu sebeple matematiksel modelde 5 kHz’de DC-AC frekans baımlılıı baıl olarak 10-8 ve DC akım uygulanarak yapılan ölçümleri sonucunda ppm seviyesinde kararlılıkta bir direnç tasarlanmak istenmektedir. Empedans ölçüm cihazlarının daha yüksek frekanslarda ölçüm alma kabiliyetlerinin artması nedeniyle AC direnç kalibrasyonlarında yüksek frekanslarda
ölçümlere ihtiyaç duyulmaya balanmıtır. Bu sebeple bu çalıma kapsamında 5 MHz’de hesaplanabilir AC direncin DCAC frekans baımlılıının seviyesinin belirlenmesi beklenmektedir.
1000 Ω Bifilar tip hesaplanabilir AC direnç standartlarının gelitirilmesi için matematiksel modellemeden yararlanarak tasarımdan kaynaklı hatalar en az seviyede tutulur [1, 4]. Matematiksel modellemede, Maxwell denklemlerinden elde edilen eitliklerin, Matlab® kullanılarak hesaplanması ile direncin geometrik boyutları belirlenmitir [3, 4]. 1000 Ω Βifilar tip hesaplanabilir AC direncin geometrik boyutları belirlenirken teller arası kapasitans, manyetik-elektrik ekran ile tel arasındaki kapasitans, telin kendi indüktansı, teller arasında oluan indüktans, topraa kaçak iletkenlik ve kapasitans, teller arasındaki kaçak iletkenlik ve kapasitans, deri etkisi, girdap akımlarından gelen olumsuz etkilerin deerleri en az olacak ekilde tasarım gerçekletirilmitir. Direnç telinin çapı, direnç telleri arasındaki mesafe, direnç telinin boyu, manyetik-elektrik ekranın çapı, manyetik-elektrik ekranın kalınlıı, manyetik-elektrik ekran malzemesinin özgüldirenci ve direnç telinin özgüldirenci tasarım parametreleri olarak alınmı ve bu deerler deitirilerek tasarım gerçekletirilmitir.
Hesaplanan geometrik boyutlara göre bifilar tip hesaplanabilir AC direncin üretimi gerçekletirilmitir. Direnç teli olarak isaohm kullanılmıtır [6]. saohm direnç telinin uçları manganin direnç telinin uçları ile birletirilmesinde kontak problemleri oluur [7, 8]. Bu çalımada kontak problemlerine çözüm üretmek amacıyla metanol kaynaı, nokta kaynaı, direnç telinin kaplanması ve geleneksel lehimleme yöntemleri denenmitir [7, 8]. Bu yöntemler kullanılarak direnç telleri birletirilmi ve numuneler hazırlanmıtır. Hazırlanan numunelerin kontak dirençleri, ppm (milyonda bir) seviyesinde hassasiyete sahip HP3458A model bir multimetre kullanılarak ölçüldü ve kararlılıkları izlenmitir. Bu çalımalar sonrası nokta kaynaı sistemi kullanılarak yapılan kontaklarda en küçük kontak direnci ve yüksek kararlılık deerleri elde edilmitir. Bu nedenle direnç tellerinin birletirilmesinde nokta kaynaı sisteminin kullanılarak kontakların birletirilmesi yöntemi tercih edilmitir. 4-terminal ölçüm noktasının tanımlandıı kontak noktalarında ise manganin ve bakır telleri kalay-gümübakır alaımlı lehim kullanılarak birletirilmitir.
Kontakların nokta kaynaı sistemi ile birletirilmesinden önce, birletirilecek isaohm ve manganin direnç tellerinin uçları kimyasal malzemeler kullanılarak kirlilikten arındırılmıtır [9]. Böylece, birletirme sırasında kirliliklerin neden olduu olumsuz durumlar bertaraf edilerek daha iyi kontak salanması ve direncin kararlılıının artırılması hedeflenmitir.
Direncin kararlılıını daha da artırmak için ısıl ilem uygulanır. [10]. Doru ısıl ilem yöntemi deneysel çalımalar ile belirlenmitir.
1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direncin kararlılıını belirlemek amacıyla DC akım uygulanarak ölçümler yapılmıtır. Ölçümlerde 0,01 ppm seviyesinde kararlılıkla ölçüm yapabilen MI6010B otomatik direnç ölçüm köprüsü ve referans DC direnç standartları kullanılmıtır. Gerçekletirilen ölçümler TÜBTAK UME’de kurulu Quantum-Hall sistemine izlenebilir olarak alınmıtır [11]. Ölçümler sonucunda 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direnç standardının kararlılıı belirlenmitir.
2. 1000 Ω Bifilar Tip Hesaplanbilir AC Direncin Matematiksel Modelleme ile Geometrik Boyutlarının Belirlenmesi
Hesaplanabilir AC direncin frekans baımlılıı en az olacak ekilde matematiksel modellemesi yapılır [1, 13]. Bunun için direnç telinin çapı, direnç telleri arasındaki mesafe, direnç telinin boyu, manyetik-elektrik ekranın çapı, manyetik-elektrik ekranın kalınlıı, manyetik-elektrik ekran malzemesinin özgüldirenci ve direnç telinin özgüldirenci parametrelerinin deerleri deitirilerek, hesaplanabilir AC direncin frekans baımlılıı mümkün olan en düük deerde olması hedeflenmitir. Böylece teller arası kapasitans, manyetikelektrik ekran ile tel arasındaki kapasitans, telin kendi indüktansı, teller arasında oluan indüktans, topraa kaçak iletkenlik ve kapasitans, teller arasındaki kaçak iletkenlik ve kapasitans, deri etkisi ve girdap akımlarından gelen etkilerin deerleri en az olması salanmıtır.
Bifilar tip hesaplanabilir AC direncin iletim hattı ekil 1’de gösterilmitir [1, 4]. letim hattında omik direnç deerine ek olarak kapasitans, indüktans ve kayıp iletkenlik etkileri olumaktadır [1, 4].
x=0
UH
1/ρ0 C0 1/ρ1 C1
x=Λ
UL
ekil 1 : Bifilar tip hesaplanabilir AC direncin iletim hattı modeli
ekil 1’de,
: Çift iletkenin uzunluu r : DC akım direnç deeri λ : Direnç telinin indüktansı m : Tellerin arasındaki karılıklı indüktansın deeri C0 : Toprakla teller arasındaki kapasitas deeri C1 : Tellerin arasındaki kapasitans deeri ρ0 :Tellerin toprakla arasındaki kayıp iletkenlik deeri ρ1 :Tellerin arasındaki kayıp iletkenlik deeridir.
ekil 1’deki iletim hattı (ζ67) metal bir kutu içerisine konularak manyetik-elektrik olarak ekranlanmı ve edeer devresi ekil 2’de gösterilmitir [1, 4]. Ekranlama sonucunda ekil 2’de gösterilen kapasitans, indüktans ve dirençler olumaktadır.
Çınar M., Dolma A., Gülmez Y., Sakarya H., Erkan Ö., Celep M., Hesaplanabilir AC Direnç Standardının 5 MHz’e Kadar Modellenmesi ve Üretilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 75-82, Aralık 2011
UH 1
C1
UL 2
C2
Elde edilen eriler yardımıyla ∆G deeri en küçük olacak ekilde belirlendi ve empedansın gerçel kısmına etkisi azaltılmıtır.
R 16 R1 C6
R 2 R 27 C7
L 16 R6
ζ 67
L 27
6 L 36
R3 R 36
C3
7 L 47 R4 R 47 C4
R7
ekil 2 : 4-terminal hesaplanabilir AC direncin edeer devresi
ekil 2’de gösterilen hesaplanabilir AC direncin matematiksel modellemesi Maxwell denklemlerinden elde edilen eitliklerin kullanılması ile yapılmıtır [1, 2, 3].
Eitlikler ile direncin gerçel ve sanal kısımlarının empedans deerleri belirlenerek. aaıda verilen etkilerin en az olacaı modelleme gerçekletirilmitir. Bu etkiler, direnç telleri arasındaki kapasitans, direnç telleri ile ekran arasındaki kapasitans, direnç telinin özindüktansı, direnç telleri arasındaki karılıklı indüktans etkisi, teller arasında ve tellerin ekranla arasında oluan kayıp iletkenlik etkileridir. Bu etkilerin deerlerini belirlemek için tablo 1’de verilen parametrelerin deerleri, fiziksel ve manyetik-elektrik durumlar gözönüne alınarak optimum seviyede belirlenmitir.
Etkilerden gelen deerlerin hesaplanmasından sonra 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direncin gerçel kısmın empedans deeri eitlik (2) kullanılarak hesaplanmıtır [3, 4].
Re
1
ω
L
1 720
Rω15C
–
4C
R : Nominal direnç deeri (Ω) C0 : Ekran ile direnç teli arasında oluan kapasitans etkisi (pF) C1 : Direnç telleri arasında oluan kapasitans etkisi (pF) L : Özindüktans etkisi (nH)
M : Karılıklı indüktans etkisi (nH) G0 : Ekranla tel arasında oluan iletkenlik (S) G1 : Teller arasında oluan iletkenlik (S) : Açısal frekanstır (rad/sn).
Direncin deerinin deimesine sebep olan dier iki faktör ise deri etkisi ve girdap akımları etkisidir [4]. Yüksek frekanslarda deri etkisinden dolayı dirençten geçen akım direnç telinin yüzeyinden akmak ister. Bu durumda direnç telinin kesitide frekansa balı olarak deimekte ve direncin deeri deitirmektedir. Girdap akımlarıda deri etkisine benzer olarak direncin deerinde deiime sebep olmaktadır.
Eitlik (4) ve Eitlik (5) kullanılarak deri etkisi ve girdap akımlarından kaynaklanan etkilerin deerleri Matlab®’de hesaplanmıtır. Hesaplanan deerler frekansa balı eriler eklinde elde edildi ve bu eriler ile deri ve girdap akımlarından gelen etkiler en az olacak ekilde direncin geometrik boyutları tekrar belirlenmitir.
1 12
r4
ω
πDρωd R
ωΛ
1 πDρωd
a D
RAC : Direncin AC deeri (Ω)
RDC : Direncin DC deeri (Ω) rw : Direnç telinin yarıçapı (cm) : Açısal frekans (rad/sn) : Manyetik-elektrik özdirenç (Ω-1⋅cm-1) µ : Boluun manyetik geçirgenlii (VsA-1cm-1) R : Nominal direnç deeri (Ω) D : Ekranın iç çapı (cm)
: Ekran malzemesinin özgül direnci (Ω⋅cm) d : Ekran kalınlıı (cm) : Çift hattın uzunluudur (cm).
∆G, deri etkisi ve girdap akımları etkilerinin toplamı direncin AC deerinin DC deerinden ne kadar farklı olduunu, yani “toplam direnç deiimi” deerini vermektedir [4, 5]. Buna göre toplam direnç deiimi Eitlik (6) kullanılarak belirlenmitir.
Deri
Etkisi
Girdap
Akımlar
Tasarlanan 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direnç standardının geometrik boyutları ve manyetik-elektrik parametreleri Tablo 1’de verilmitir.
Eitlik (2)’nin paydasında bulunan ve direncin deerini deitiren kısım ∆G olarak adlandırıldı ve eitlik (3)’de verilen ∆G’nin deeri Matlab® kullanılarak hesaplanarak, frekansa balı olarak grafii oluturulmutur (ekil 3 ve 4).
ωL
1 720
Rω15C
4C
Tablo 1 : 1000 Ω Bifilar tip AC direncin geometrik boyutları ve manyetik-elektrik parametreleri
Parametreler Direnç telinin boyu (cm) Nominal direnç deeri (Ω) Direnç telleri arasındaki mesafe (cm) Direnç telinin yarıçapı (cm)
Ekranın iç çapı (cm) Ekran kalınlıı (cm) Ekran malzemesinin özgüldirenci (Ω⋅cm) Dielektrik katsayısı (F/cm) Boluun manyetik geçirgenlii (VsA-1cm-1) Direnç malzemesinin özgül iletkenlii (Ω1⋅cm-1)
Sembolu R a rw D d
0 ε0 µ
Deeri 11,2 1000 0,2 0,0011
8 0,2 2,8210-6 8,854 ⋅10-10 4π⋅10-9 (1/132)⋅106
Tablo 2’de geometrik boyutlara uygun olarak hesaplanan kapasitans ve indüktans deerleri, tablo 3’de ise 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direncin gerçel kısmının empedansı, sanal kısmının empedansı ve zaman sabitinin frekansa balı olarak hesaplanmı deerleri verilmitir.
Tablo 2 : UME 1000 Ω bifilar tip AC direncin hesaplanan kapasitans ve indüktans deerleri
C0 (pF) 1,4
C1 (pF) 0,2
L (nH) 281
M (nH) 46
Tablo 3 : UME 1000 Ω bifilar tip AC direncin gerçel, sanal kısmın frekansa balı empedans ve zaman sabiti deerleri
50 Hz 159 Hz 500 Hz 1592 Hz 5 kHz 15,9 kHz 50 kHz 159 kHz 500 kHz 1592 kHz 5 MHz
Empedansın Gerçel kısmın
1000,00
1000,04
Empedansın Sanal kısmın
0,1⋅10-3 0,3⋅10-3 1,1⋅10-3 3,7⋅10-3 11,7⋅10-3 37,2⋅10-3 117⋅10-3 234⋅10-3
1,2
3,7
11,7
Zaman sabiti (s)
0,37⋅10-9
Zaman sabiti deeri, indüktif, kapasitif etkilerden gelen hataların bir göstergesidir [8, 13, 14]. Bu etkilerden gelen hataların azaltılması tasarlanan direncin frekans baımlılıının azaltıldıı anlamına gelir. Bu sebeple hesaplanabilir AC direnç tasarlanırken zaman sabiti deerinin en az seviyede olması istenir. Tablo 4’de UME 1000 Ω hesaplanabilir AC direnç standardının zaman sabiti deerinin literatürdeki çalımalarla karılatırılması verilmitir. Zaman sabiti deerleri deerlendirildiinde UME 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direncin DC-AC direnç deerleri arasındaki farkın azatıldıı anlaılmıtır.
Tablo 4 : Zaman sabiti deerlerinin karılatırılması
Zaman sabiti (ns)
UME 1000 Ω 0,37
[8] nolu kaynak
0,9
[13] nolu kaynak
Tablo 1’de verilen geometrik boyutlar ve parametrelere göre Matlab®’de hesaplanan girdap akımları etkisi, deri etkisi, ∆G ve toplam baıl direnç deiimi deerleri 5 kHz’e kadar ekil 3’de erisel olarak gösterilmitir. ekil 3’deki eriler incelendiinde
∆G’ den gelen etkinin girdap akımları ve deri etkisine göre üst frekans deerinde 100 kat yüksek olduu görülmütür. Bu durumda “toplam direnç deiimine” en büyük etkinin ∆G ifadesinden geldii anlaılmıtır.
-13
2000 2500 3000 Deri Etkisi
2000 2500 3000 Delta G
1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 Toplam Direnc Degisimi
0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 f(Hz)
ekil 3 : Girdap akımları, deri etkisi, ∆G ve toplam direnç deiiminin frekansa balı erileri (5 kHz’e kadar)
ekil 3’deki “toplam direnç deiimi incelendiinde 5 kHz frekans deerinde 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direncin deerinin DC-AC farkının baıl olarak yaklaık 2·10-9 olduu yani 1000 Ω nominal deerindeki dirençte 2·10-6 Ω' luk DC-AC farkının olutuu anlaılmıtır.
Tablo 5’deki veriler incelendiinde literatürde yapılan çalımalarla, elde edilen verilerin uyumlu olduu görüldü, ayrıca hassas LCR metrelerin AC direnç kısımlarının kalibrasyonlarını yapmak [15] için performans testlerini içeren bilgiler incelendi ve (örnein Agilent 4284A) 1 kHz frekans deerinde ppm seviyesinde AC direnç standardının kullanılması yeterli olduu görülmütür. Bu nedenlerle tasarlanan 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir direnç standardının metrolojik seviyede bir standart olduu anlaılmıtır.
Çınar M., Dolma A., Gülmez Y., Sakarya H., Erkan Ö., Celep M., Hesaplanabilir AC Direnç Standardının 5 MHz’e Kadar Modellenmesi ve Üretilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 75-82, Aralık 2011
Tablo 5 : ∆G ve girdap akımlarından gelen etkilerin karılatırılması
∆G deeri
Girdap akımları etkisinin deeri
Frekans 5 kHz
UME 1000 Ω 2·10-9
3·10-11
[4] nolu kaynak 5,5·10-9
1,1·10-9
Tablo 1’de verilen geometrik boyutlar ve parametrelere göre Matlab®’de hesaplanan “girdap akımları” etkisi, “deri etkisi”,
“∆G” ve “toplam baıl direnç deiimi” deerleri 5 MHz’e kadar ekil 4’de erisel olarak gösterilmitir. ekil 4’deki eriler incelendiinde üst frekans deerlerinde ∆G’ den gelen etkinin girdap akımları ve deri etkisine göre 100 kat yüksek olduu görülmütür. Bu durumda “toplam direnç deiimine” en büyük etkinin yine ∆G ifadesinden geldii ve 5 MHz’de ∆G ifadesinin 5 kHz sonuçlarına gore yaklaık 10000 kat arttıı anlaılmıtır.
-7
Deri Etkisi
Delta G
Toplam Direnc Degisimi
f(Hz)
ekil 4 : Girdap akımları, deri etkisi, ∆G ve toplam direnç
deiiminin frekansa balı erileri (5 MHz’e kadar)
ekil 4’deki “toplam direnç deiimi incelendiinde 5 MHz frekans deerinde 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direncin deerinin DC-AC farkının baıl olarak yaklaık 5·10-5 olduu yani 1000 Ω nominal deerindeki dirençte 0,05 Ω'luk DC-AC farkının olutuu anlaılmaktadır. Tablo 6’da direncin 1 MHz‘de DC-AC direnç deeri farkının literatür çalımaları ile karılatırılması verilmitir.. Frekans baımlılıının logaritmik artması sebebiyle 1 MHz frekans deerinin üstündeki deerlerde en az 5 kat daha iyi sonuçların elde edildii deerlendirilmitir.
Tablo 6 : DC-AC direnç deeri farkının karılatırılması
Baıl DC-AC direnç deeri farkı
UME 1000 Ω
1 MHz 0,2·10-5
[13] nolu [15] nolu kaynak kaynak
2·10-4
1·10-5
Elde edilen veriler deerlendirildiinde
tasarlanan
hesaplanabilir AC direncin metrolojik ölçümler için yeterli
olduu görülmektedir.
3. 1000 Ω Bifilar Tip Hesaplanabilir AC Direncin Üretilmesi
Tasarımı tamamlanan hesaplanabilir AC direncin üretim aamasında en önemli problem kontak noktalarının doru bir ekilde birletirilmesidir [7, 8]. Bu çalımada iletim hattı olarak Isabellenhutte firmasının ürettii yüksek özgül dirence sahip 20 µm çaplı isaohm teli kullanılmıtır saohm direnç telinin nikel alaımlı olması nedeniyle kontak problemleri olumutur [7, 8]. saohm direnç telinin direkt olarak 4 terminal balantı noktasında 2,5 mm çaplı bakır ile birletirilmesinin zor olması nedeniyle isaohm direnç teli once 0,5 mm çaplı manganin direnç teli ile birletirilmitir.. Bu iki direnç telinin birletirilmesi için farklı yöntemler kullanılarak çalımalar gerçekletirilmitir. Bu çalımalar metanol kaynaı, nokta kaynaı ve geleneksel lehimleme yöntemleridir [7, 8], Bu yöntemler dıında isaohm direnç telinin bakır ile kaplanması konusunda çalımalar da gerçekletirilmitir. Bu çalımalar sonucunda nokta kaynaı ile birletirme ilemi salıklı bir ekilde gerçekletirilmitir.
Direnç tellerini nokta kaynaı yöntemi ile birletirmeden once kirliliklerden temizlemek için kimyasal bir prosedür uygulanmıtır [9]. Bunun için 20 µm çaplı isaohm direnç teli yaklaık 1000 Ω olacak ekilde kesildi. Kesilen isaohm direnç teli öncelikle izopropil alkol banyosunda kaba temizlik için 20 dakika bekletildi. Alkol banyosundan çıkartılan isaohm direnç teli ya temizleyici sprey ile temizlendi. Daha sonra isaohm direnç telinin yüzeyi, daha iyi kontak için aındırıldı. Aındırma için isaohm direnç teli çinko klorür (agressive flux) banyosunda 10 dakika bekletildi. saohm direnç teli çinko klorür banyosundan çıkartıldıktan sonra krom-nikel alaımlarda oksit tabakalarının temizlenmesi ilemi (pickling yöntemi) için kromik asit içerisinde 10 dakika bekletildi. saohm direnç teli kromik asit içerisinden çıkartıldıktan sonra tekrar izopropil alkol banyosuna bırakıldı. Bu ekilde isaohm direnç teli birletirme ilemine hazır duruma getirildi. saohm direnç telinin birletirilecei 0,5 mm çaplı manganin direnç telinin boyu yaklaık 0,5 cm olacak kesildi. Manganin direnç teline de isaohm direnç teli ile aynı kimyasal prosedür uygulandı. Ancak isaohm direnç teli için kullanılan kromik asit yerine manganin direnç teli için sülfirik asit kullanıldı.
Nokta kaynaı sistemi kontak temizleyici ile temizlenerek, uygulanacak kaynak süresinin zamanı belirlenerek, kimyasal prosedür ile temizlenmi isaohm ve manganin direnç tellerinin birletirilmesi ilemine geçildi. Birletirme ilemine balanmadan önce nokta kaynaı sistemi yine kontak temizleyici ile temizlendi. 20 µm çaplı isaohm direnç teli altta,
0,5 mm çaplı manganin direnç teli üstte olacak ekilde nokta kaynaı sistemine yerletirildi. Daha sonra teller üstten sıkıtırılarak kaynak ilemi için kaynak makinasından 3 saniyeyi amayacak ekilde manyetik-elektrik darbe uygulandı.
Bu yöntemle nominal deeri yaklaık 1000 Ω olan 3 adet direnç teli hazırlanmıtır. Hazırlanan direnç tellerine Tablo 7’de belirtildii ekilde farklı ısıl ilem prosedürleri uygulanmıtır.. Böylece, direnç tellerinde yüksek kararlılıın elde edilmesi için gereken ısıl ilem yöntemi belirlenmitir.
Tablo 7 : Isıl ilem yöntemleri
Tel numarası (Nr) 1
Uygulanan ilem
Hiçbir ilem yapılmamıtır. 175 oC sıcaklıkta fırın içerisinde 2 saat ısıtılıp 1 saat souk suda oklanmıtır. Bu ilem 10 kez tekrarlanmıtır. 175 oC sıcaklıkta fırın içerisinde 72 saat süreyle tutulmutur.
Not: 250 oC üzerinde bir sıcaklıkta isaohm direnç telinin manyetik-elektrik özelliinin bozulması nedeniyle ısıl ilem çalımaları 175oC’de gerçekletirilmitir [9].
3.1. Direnç Telinin Kararlılıı le lgili Deneysel Çalımalar
Hazırlanan 3 adet direnç tellerinin iki ucunda banana tip konektör olan bir düzenek hazırlanmıtır.. Karılıklı iki banana konektör arasına gerdirilen direnç telleri ısıl izolasyonlu bir dolap içerisine yerletirilerek MI6010B model otomatik DC akım karılatırmalı direnç ölçüm köprüsüne 4-terminal olarak balandı. MI 6010B otomatik direnç ölçüm köprüsünde yaklaık 15 gün boyunca gerçekletirilen ölçümler sonucunda ekil 5’te verilen sonuçlar elde edilmitir. Erilerde verilen standart sapma hesaplamalarında ilk 3 günlük veriler dikkate alınmamıtır.
Nr.1 1020,0164
1020,0162
1020,0160
1020,0158
1020,0156
ekil 5a : Nr.1 direnç telinin 15 günlük kararlılıı (standart sapma 0,1 ppm)
988,365 988,360 988,355 988,350 988,345
Nr.2
ekil 5b : Nr.2 direnç telinin 15 günlük kararlılıı (standart sapma 3 ppm)
993,1275 993,1270 993,1265 993,1260 993,1255 993,1250
ekil 5c : Nr.3 direnç telinin 15 günlük kararlılıı (standart sapma 0,3 ppm)
Eriler incelendiinde 1 numaralı direnç telinin ilk 7 günlük deerlerinde kararlılıın daha düük olduu ancak 7.günden sonra alınan ölçümlerde kararlılıın arttıı, direnç deerinde herhangi bir kayma olmadıı (ekil 5a), 2 numaralı direnç telinde ise kararlıın kısa dönemde salandıı ancak direncin uzun dönemde kaydıı gözlemlendi (ekil 5b). Son olarak 3 numaralı telinde ise ilk 5-6 günlük ölçümlerde direnç deerinin sürekli kaydıı ancak sonraki ölçümlerde ise kaymanın azaldıı ve kararlılıın artıı görüldü (ekil 5c).
Deneysel çalımalar sonucunda 1 numaralı direnç telinde 0,1 ppm kararlılık ve tekrarlanabilirliin elde edilebilecei, 2 numaralı direnç telinde sürekli bir kaymanın gözlendii bu sebeple ısıl ilem periyodunun ve eklinin uygun olmadıı, 3 numaralı direnç telinde ise kararlılıın arttıı (0,3 ppm seviyesinde) ve kayma eiminin azaldıı bu nedenle sıcaklık katsayısının daha iyi olacaı öngörülerek kullanılmasının uygun olacaı deerlendirilmitir. Deneysel çalımalar sonucu elde edilen verilerin beklenen seviyelerde olduu görülmütür.
3.2. 1000 Ω Bifilar Tip Hesaplanabilir AC Direncin Üretilmesi ve Ölçümler
Direncin kararlılıının artırılması ile ilgili deneysel çalımalar tamamlandıktan sonra direnç telinin matematiksel modelde elde edilen geometrik boyutlara uygun olarak hazırlanmı olan mekanik sisteme montajı yapılmıtır. Montaj ilemi yapılırken özellikle direnç telleri arasındaki mesafenin 2 mm. olması ve merkezde olmasına dikkat edilmitir.
Hesaplanabilir AC direnç standardının ekil 6’da verildii gibi 4-terminal + ekran balantı tipine göre tasarlanmıtır [8 ,17].
Çınar M., Dolma A., Gülmez Y., Sakarya H., Erkan Ö., Celep M., Hesaplanabilir AC Direnç Standardının 5 MHz’e Kadar Modellenmesi ve Üretilmesi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 75-82, Aralık 2011
Ölçüm uçları noktasında kontak direncini azaltmak için “postoffice” tip konektör tercih edilmitir. 4-terminal balantı noktasında 2,5 mm çaplı bakır tel, manyetik-elektrik direncinin yüksek olması sebebiyle ekran ile direnç teli arasında PTFE malzeme, direnç telinin gerginliinin ayarlanmasında kompozit malzeme tercih edilmitir. Kompozit malzemenin tercih edilmesinin iki nedeni vardır. Birincisi manyetik-elektrik direncinin PTFE kadar iyi olması dier nedeni ise mekanik olarak daha hassas ilenebilir olmasıdır. Bu malzeme ile iki tel arasındaki 2 mm‘lik mesafe salanabilmitir. Standardın kutusu ise 7075 serisi alüminyum malzemeden yapılmıtır. 7075 serisi alüminyum malzeme tercih edilmesinin nedeni ise manyetikelektrik ekran kalitesinin daha iyi ve aırlıın düük olmasıdır.
%96,5 Kalay, %3 Gümü, %0,5 Bakır lehim
Nokta kaynaı
Ölçüm terminalleri canlı uç (Post-Office Konnektörler)
Ölçüm terminalleri ekranı (Post-Office Konnektörler) Kutu üst kapaı (Alüminyum (7075 serisi)) Oring yuvası
Destek çubukları (Paslanmaz çelik(304 serisi))
4-terminal tanım noktası (Bakır)
Balantı ara elemanı (Manganin) Direnç teli (saohm)
Kutu (Alüminyum (7075 serisi))
Ayarlama vidası (Derlin)
Sabitleme parçası (Teflon) Gerdirme parçası (Kompozit) Destek parçası (Kompozit)
ekil 6 : Üretimi yapılan 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direncin gösterimi
3 numaralı direnç teli ile birlikte yine aynı ısıl ilem prosedürüne tabi tutulan ve doruluu %0,1’den daha iyi olan ikinci bir direnç teli hazırlanarak (Nr.4) montajlanmıtır. Bu ekilde aynı ısıl ilem prosedürü uygulanmı iki adet 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direnç hazırlanmıtır. Bu iki 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direnç ısıl izolasyonlu dolap içerisine yerletirilmi ve MI6010B model akım karılatırmalı otomatik DC direnç ölçüm köprüsü ile 15 gün boyunca ölçülmütür. Yapılan ölçüm sonuçları erisel olarak ekil 7 ve ekil 8’de verilmitir. 3 numaralı direnç teli kutuya montaj edildikten sonra gerdirildii için deerinin yaklaık 0,7 Ω arttı görülmütür.
993,884 993,883 993,882 993,881 993,880 993,879 993,878 993,877
ekil 7 : Nr.3 hesaplanabilir AC direnç standardının 15 günlük kararlılıı
Nr.4 999,308 999,306 999,304 999,302 999,300 999,298
21 41 61 81
ekil 8 : Nr.4 hesaplanabilir AC direnç standardının 15 günlük kararlılıı
Ölçümler sonucunda hesaplanabilir AC direnç standardının montajlanmadan önce 0,3 ppm seviyesinde kararlılıkta ve ölçüm sonuçlarının tekrarlanabilirliinin olduunu gözlemlenmitir. Montajlama ilemi yapıldıktan sonra direncin deerinde sürekli bir kayma gözlendi ve tekrarlanabilir olmayan ölçüm sonuçları elde edilmitir. Bu durumda direnç deerindeki kaymanın isaohm veya manganin direnç telinden gelmedii, manganin direnç telinin, 4 terminal ölçüm noktası olan ve lehim yolu ile bakırla birletirilmi kontak noktasından veya bakır tellerin post-office tip konektörlere lehimlendikleri noktadan geldii belirlenmitir.
1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direnç standardının DC akım uygulananarak yapılan ölçümlerinde, standardın kısa dönem (1-2 gün) içerisinde izlenebilirlik aktarmak amacıyla kullanılabilecei görülmütür.
3.3. Zaman Sabitininin Belirlenmesi
Hesaplanabilir AC dirençlerin kalibrasyonları zaman sabiti deerleri ölçülerek yapılır [8, 14, 18]. Zaman sabiti deerini dorudan ölçebilen hassas köprülerin UME’de bulunmaması nedeniyle alternatif bir yöntem gelitirilmitir. Gelitirilen bu alternatif yöntem ikincil seviye ölçümlerde kullanılır. Ancak
1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direncin zaman sabiti deerleri ile ilgili fikir vermesi amacıyla belirtilen yöntem uygulanmıtır. Bu yöntemde 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir LCR metre kullanılarak AC direncin DC direnç deeri (R) 999,24 Ω ve 1 kHz frekansında reaktans deeri (X) 0,0029 Ω olarak ölçülmütür. Ölçülen direnç ve reaktans deeri kullanılarak zaman sabiti (t = X / (R⋅)) deeri 4,6⋅10-10 s olarak hesaplanmıtır.
Bu çalımada tasarımı gerçekletirilen 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direnç standardı, DC - 5 kHz frekans aralıında literatürde yapılan çalımalarda elde edilen verilere uygun olarak metrolojik seviyede yapılan ölçümlerde standart olarak kullanılabilecei gösterilmitir. Tasarımın literatürdeki çalımalardan farkı ise DC - 5MHz frekans aralıında direnç deeri farkı en az deiecek ekilde tasarlanmı olmasıdır. Literatürde yapılan çalımalarla ürettiimiz standart dirençlerin deerine ait veriler (DC-AC direnç farkı ve zaman sabiti) karılatırıldıında 1 MHz frekans deerinde en az 5 kat daha iyi bir tasarımın elde edildii görülmütür. Bu durumda 5 MHz’de elde edilen verilerin literatürde yapılan hesaplanabilir AC direnç standartlarından daha düük DC-AC direnç deeri farkına sahip olduu anlaılmaktadır.
Matematiksel modellemede 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direnç standardının 5 MHz frekans deerinde DC-AC direnç deeri farkı 40 ppm olarak elde edilmitir. Direnç telinin MI6010B model otomatik DC direnç ölçüm köprüsü ile yapılan deneysel ölçümlerinde ise 0,1 ppm kararlılık deeri elde edilmitir. 1000 Ω Bifilar tip hesaplanabilir AC direncin üretimi yapıldıktan sonra MI6010B model otomatik DC direnç ölçüm köprüsü ile yapılan ölçümlerde ise 1 ppm/gün kararlılık deeri elde edilmitir. Ancak direcin deerinde kayma gözlemlenmitir. Bu nedenle tekrarlanabilir ölçümler alınamamıtır.
Deneysel çalımalar sonucunda 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direncin deerindeki kaymanın isaohm veya manganin direnç telinden gelmedii, manganin direnç telinin, 4 terminal ölçüm noktası olup lehim yolu ile bakırla birletirilmi kontak noktasından veya bakır tellerin post-office tip konektörlere lehimlendikleri noktadan geldii anlaılmıtır.
Üretilen 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC dirençte tek yüzeyli konektör tasarımı uygulanmıtır . Bu sayede ölçümlerde kullanılacak ekranlı kablolar arasındaki mesafe azaltılmı ve yüksek frekans uygulamalarında düük belirsizlikte [19] ölçümler alınabilmesi salanmıtır. Ölçüm noktalarında postoffice tipi konektör kullanılarak, kontak direnci azaltılmıtır. Ayrıca kullanılan yöntemde uygulanan kimyasal prosedür ile kontak noktalarındaki kirlilikler giderilerek direnç tellerinin birletirilmesi sırasında daha iyi kontak elde edilmi ve kirliklerden gelen etkinin direncin kararlılıına etkileri ortadan kaldırılmıtrır. leride yapılacak çalımada 1000 Ω bifilar tip hesaplanabilir AC direnç standartlarının sıcaklık katsayılarının belirlenmesi planlanmıtır.
TEEKKÜR: Bu çalımanın her aamasında, desteklerini esirgemeyen TÜBTAK UME’nin çok deerli yöneticilerine teekkür ederiz.
[1].Gibbings D.L., ‘’A design for resistors of calculable AC/DC resistance ratio‘’, IEEE Trans. Instrum.Meas., Vol.110, No.2, s.335-347, (1963).
[2].Haddad, R.J., ”A Resistor Calculable from DC to 105 rad/s.”, Msc. Thesis, School of Engineering and Applied Science, George Washington University, (1969).
[3].Graetsh V., ’’Praezisionswiderstaende für Gelich und Wechselstrom’’, PTB-Mitteilungen, 90 26-30, (1980).
[4].Koller H., ’’Prazisionswiderstaende mit berechenbarem Frequenzeinfluss’’, Elektrie 29, s.612-615, (1975).
[5].PTB-Report, ’’Widerstaende mit berechenbarem Frequenzeinfluss’’, (1974).
[6].Schurr J, Wood B. M., Overney F, ”Lineer frequency dependence in AC resistance measurement”, IEEE Trans. Instrum. Meas., 54 512-5, (2005).
[7].Elmquist R.E., ’’Calculable coaxial resistors for precision measurements’’, IEEE Trans. Instrum. Meas., 49 210-5, (2000).
[8].Kucera J, Vollmer E, Schurr J., Bohacek J, “Calculable resistors of coaxial design” Meas.Sc.Technol., 095104, (2009).
[9].Isabellenhütte company, ’’Isaohm Technical information’’.
[10].Semyenov Y.P., ‘’Bifilar AC-DC Resistor Using a Microwire’’, IEEE Trans. Instrum. Meas., Vol.46, No.2, (1997).
[11].Ku Y.S., Hsu C.M., Pang H.L., Hsiao J., Nakanishi ’’DC & AC resistance measurements center for measurements standarts’’, XVII. IMEKO World Congress, Dubrovnik, Croatia, 54 533-7, (2005).
[12].Gülmez Y., Gülmez G., Turhan E., Özkan T., Çınar M., Sözen L., ”New Design of Calculable Resistor”, Precision Electromagnetic Measurements. Conference, Page 348-349, (2002).
[13].Kim H.J., Lee R.D., Semenov Y.P., ”Resistor with calculable dependencies up to 1 MHz”, IEEE Trans. Instrum. Meas., Vol.56, No.2, (2007).
[14].Yasuhiro N., Hiroyuki F., ’’An analysis on the uncertainty of calculating the time constant of the quadrifilar reversed resisitor’’, AIST Bulletin of Metrology, Vol.3, No.3, (2004).
[15].Bohacek J., ”References resistors for calibration of wireband LCR meters”, XVIII Imeko Word Congress, Brazil, (2006).
[16].Arnold A.H.M., Ph.D. D.Eng. Associate Member., ’’Nickel-Chromium-Aluminium-Copper Resistance Wire" National Physical Laboratory, Paper No.2084M, (1956).
[17].Çınar M., Dolma A., Gülmez Y.,”Bifilar Tip Hesaplanabilir AC Direncin Modellenmesi ve Gelitirilmesi”, International Union of Radio Science, KKTC, (2010).
[18].Delahaye F., ”DC and AC Techniques for Resistance and Impedance Measurements”, Metrologia, 29 81, (1992).
[19].Baytarolu, ., Kesikolu, H., Özbay H.Ö., “Metrolojide Kullanılan Temel ve Genel Terimler Sözlüü”, Ulusal Metroloji Enstitüsü, (1994).
Küçük D., Güç Kalitesi Çalışmalarında Bilgisayar Mühendisliğinin Rolü, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 83-88, Aralık 2011
Güç Kalitesi Çalışmalarında Bilgisayar Mühendisliğinin Rolü The Role of Computer Engineering in Power Quality Studies
Dilek Küçük
Güç Elektroniği Bölümü TÜBİTAK Uzay Teknolojileri Araştırma Enstitüsü [email protected]
Güç kalitesi elektrik mühendisliğinin önemli araştırma konularından biridir. Elektriksel gücün kalitesindeki bozulmaların tüketiciler üzerindeki önemli etkilerinden dolayı bu alanda yapılan çalışmalar artış göstermektedir. Elektrik sisteminin üretim, iletim ve dağıtım alt sistemlerinde güç kalitesinin uygun şekilde değerlendirilebilmesi için alt sistemlerin uygun noktalarından uygun çözünürlükte güç kalitesi verisinin elde edilmesi gerekmektedir. Dolayısıyla, güç kalitesi verilerinin gerçek zamanlı olarak ölçülmesi, taşınması, depolanması, sunulması ve analiz edilmesi gibi bilgisayar mühendisliğiyle ilgili konular güç kalitesi çalışmalarının önemli bir kısmını oluşturmaktadır. Bu makalede, güç kalitesi uygulamalarında bilgisayar mühendisliğinin rolü incelenmiştir. Konuya donanımdan ziyade yazılım yönünden yaklaşan bu makale, hem bu alanda çalışan araştırmacılar için hem de ilgili sistemler üzerindeki gerçek deneyimlere dayandığından uygulayıcılar için önemli bir rehber olması açısından anlamlıdır. Anahtar kelimeler: güç kalitesi, güç kalitesi uygulamaları, bilgisayar mühendisliği
Power quality is an important research topic of electrical engineering. There is a rise in the research on this topic as distortions in the quality of the electrical power have significant impact on the consumers. In order to properly assess the power quality in the generation, transmission, and distribution subsystems of the overall electrical system, power quality data with appropriate resolution should be obtained at the approporiate points of these subsystems. Therefore, topics related to computer engineering, such as real-time measurement, transfer, storage, presentation, and analysis of power quality data, constitute an important part of the power quality studies. In this paper, the role of computer engineering in power quality studies is reviewed. The paper, which approaches the topic more from the software aspects instead that of the computer hardware, is significant as an important guide for researchers studying the topic as well as for practitioners since it is based on genuine experiences with related applications. Keywords: power quality, power quality applications, computer engineering
Elektriksel güç hayatımızın her alanına etki etmektedir. Elektriksel güç kalitesi, güç kalitesi parametreleri adı verilen bir seri parametre üzerinden değerlendirilmektedir [1]. Söz konusu güç kalitesi parametreleri arasında frekans, akım ve gerilim harmonikleri ve kıpışma ile birlikte tepe, çukur ve kesinti gibi güç kalitesi olayları da yer almaktadır.
Tüketmekte olduğumuz gücün kalitesindeki bozulmalar, önemli elektronik aletlerin bozulmalarına veya çalışamaz duruma gelmelerine neden olmaktadır. Ayrıca kırpışma parametresinin belirli sınır değerlerin üzerine çıkmasının insan psikolojisi üzerinde olumsuz etkileri olduğu bilinmektedir. Bu nedenlerle, güç kalitesi üzerine bozucu etkisi olan kaynakların tespit edilmesi için özellikle güç kalitesi izleme ve analiz uygulamalarının gerekliliği ortaya çıkmıştır. En genel ifadeyle güç kalitesi izleme ve analiz sistemleri; önceden tespit edilmiş olan ölçüm noktalarında (transformatör merkezleri, fiderler gibi) güç kalitesi parametrelerini uygun çözünürlükte hesaplayan, elde edilen güç kalitesi verilerini ilgili kullanıcılara (karar verici yetkililer gibi) sunan ve veriler üzerinde çeşitli analizler yapılmasına imkân sağlayan uygulamalardır. Literatürde çeşitli özelliklere sahip birçok güç kalitesi izleme ve analiz uygulaması raporlanmıştır ve halen raporlanmaktadır [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8].
Güç kalitesi izleme ve analiz uygulamaları ve benzeri uygulamalar genel olarak aşağıdaki işlevleri gerçekleştirmektedirler:
Güç ve güç kalitesi parametrelerinin hesaplanması (ölçülmesi)
Ölçülen verilerin analiz için veri merkezine taşınması
Verilerin merkezde depolanması ve yönetilmesi
Verilerin ilgili kullanıcılara sunulması ve raporlanması
Büyük boyutlara ulaşan verilerin karar verme süreçlerine katkıda bulunacak yönde değerlendirilmesi
Yukarıda sıralanan maddelerinin tümü esas olarak çeşitli bilgisayar mühendisliği konularıyla örtüşmektedir. Açık olarak ifade etmek gerekirse; ilk işlev, gerçek zamanlı veri işleme konusuyla, ikinci işlev bilgisayar ağları, üçüncü işlev veritabanı modelleme ve yönetme, dördüncü işlev veri
görselleştirme, son işlev de veri madenciliği, bulanık mantık ve uzman sistemler gibi konularla yakından ilişkilidir. Güç kalitesi çalışmaları ile bilgisayar mühendisliği konularının bu şekilde önemli seviyede üst üste oturmasından dolayı biz bu makalede güç kalitesi çalışmalarında bilgisayar mühendisliğinin rolünü inceledik. Ayrıca mevcut durumdaki problemlerden ve bunların olası çözümlerinden de bahsettik. Bu incelememiz sırasında güç kalitesi izleme ve analiz sistemleri gerçekleştirirken edindiğimiz deneyimlerimizden faydalandık. Dolayısıyla, bu makale hem ilgili araştırmacılar hem de uygulayıcılar için önemli bir rehber kaynak görevi görecektir. Makalenin geri kalanı şu şekilde düzenlenmiştir: 2. bölümde genel bir güç kalitesi izleme ve analiz sistemi mimarisi verdikten sonra güç kalitesi çalışmalarında bilgisayar mühendisliğinin rolünü detaylı olarak inceledik. Bu bölümde ayrıca mevcut problemlerden, bunlar için olası çözüm önerilerinden ve ileri araştırma konularından da bahsettik. 3. bölümde ise çalışmamızı özetledikten sonra çıkardığımız sonuçları sunduk.
2. Güç Kalitesinde Bilgisayar Uygulamaları
Bu bölümde, güç kalitesi çalışmalarında bilgisayar mühendisliği uygulamalarından, dolayısıyla bilgisayar mühendisliğinin bu çalışmalardaki rolünden detaylı olarak bahsedilecektir. Güç kalitesi çalışmalarında bilgisayar mühendisliğinin rolü bir önceki bölümde bahsedilen güç kalitesi izleme ve analiz sistemleri üzerinden incelenmiştir. Bu sistemler ilgili çalışmaların büyük bir bölümünü kapsamakta olduğundan inceleme genel olma özelliğini korumaktadır. Bu nedenle ilk alt bölümde çok genel bir güç kalitesi izleme ve analiz sistemi mimarisi ve işleyiş şekli temel olarak verilmiştir. İkinci alt bölümde ise bu işleyişin çeşitli aşamalarında bilgisayar mühendisliğinin rolü konusunda detaylı incelemeler sunulurken mevcut sorunlardan ve olası çözüm yollarından bahsedilmiş son alt bölümde ise konuyla ilgili ileri araştırma konuları sunulmuştur.
2.1. Genel Bir Güç Kalitesi İzleme ve Analiz Sistemi Mimarisi
Şekil 1'de genel bir güç kalitesi izleme ve analiz sistemi mimarisi verilmiştir. Sistem esas olarak güç ve güç kalitesi ölçüm cihazlarından, ilgili ölçüm verilerinin saklanacağı veritabanına ait sunucuların tutulduğu bir veri merkezi ve son olarak kullanıcılar için geliştirilmiş olan arayüz uygulamalarından oluşmaktadır.
Şekil 1: Genel bir güç kalitesi izleme ve analiz sistemi mimarisi.
Bu tip sistemler genel olarak aşağıdaki akışa uygun olarak işlemektedir:
Güç kalitesi ölçüm cihazları ilgili ölçüm noktalarına monte edildikten sonra düzenli olarak güç ve güç kalitesi parametrelerini belirli bir çözünürlükte hesaplayarak bu verileri güç kalitesi veritabanı sunucusuna gönderir ve veriler ilgili veritabanında depolanır.
Güç kalitesi izleme arayüzü uygulamaları vasıtasıyla da yetkili kullanıcılara ilgili güç kalitesi verilerileri sunulur. Bu uygulamalar vasıtasıyla sunucuda bu veriler üzerine yapılmış daha kapsamlı analiz sonuçlarına ve üretilmiş raporlara da erişilebilir.
Bir sonraki alt bölümde detaylı olarak anlatılacağı gibi bu örnek mimariden çok daha farklı birçok alternatif sistem mimarisi tasarlanabilir ve gerçekleştirilebilir. Ancak bu mimarinin ve benzerlerinin birçok çalışmada temel alınmaları nedeniyle mimari özellikle dikkate değer olduğundan işleyişi anlatmak için kullanılmıştır.
Güç kalitesinde bilgisayar mühendisliği uygulamalarının detaylarına geçmeden önce şunu vurgulamak gerekir ki, güç kalitesi izleme ve analiz sistemlerinin tasarım ve gerçekleştirimi konusu esas olarak güç elektroniği ve sayısal sinyal işleme konularında çalışan elektrik-elektronik mühendislerinin uzmanlık alanıdır. Örneğin, ilgili uluslararası standartlara [9, 10, 11, 12] ve [13, 14] gibi ilgili ulusal yönetmeliklere uygun olarak güç kalitesi ölçüm algoritmalarının ortaya çıkarılması, daha sonra ölçülen güç kalitesi verilerinin değerlendirilmesi ve yorumlanması konuları bu kapsamda yer almaktadır. Ancak bu ölçüm ve değerlendirme algoritmalarının verimli bir şekilde gerçekleştirimi ile birlikte ölçülen verilerin taşınması, depolanması, yönetilmesi ve uygun şekilde sunulması büyük ölçüde bilgisayar mühendisliğinin konularına girmektedir. Dolayısıyla büyük ölçekli güç kalitesi izleme ve analiz sistemlerinin ortaya çıkarılabilmesi için elektrik-elektronik ve bilgisayar mühendisleri birlikte çalışması yerinde olacaktır. Alt bölümlerde detaylandırılacağı üzere bu çalışmamızda, güç kalitesi izleme ve analiz sistemlerinin tasarım ve gerçekleştiriminde bilgisayar mühendisliğinin konularıyla örtüşen alanlara yer verilmiş, bu alanlar incelenmiştir.
2.2. Güç Kalitesi Çalışmalarında Bilgisayar Mühendisliği Uygulama Alanları
Güç kalitesi çalışmalarındaki birçok aşama bilgisayar mühendisliği konularıyla örtüşmektedir. Bu nedenle, ilgili aşamalarda bu konulardaki gelişmeler takip edilmeli ve uygun şekilde gerçekletirilmekte olan sistemlere entegre edilmelidir.
Biz bu makalede, güç kalitesi çalışmalarında bilgilisayar mühendisliğinin rolünü incelerken beş ana başlık üzerinde ilerledik: güç kalitesi ölçümleri, ölçüm verilerinin taşınması, verilerin depolanması/yönetilmesi ve son olarak verilerin değerlendirilmeleri. Bu konularla ilgili detaylar aşağıdaki alt bölümlerde sunulmuştur.
2.2.1. Güç Kalitesi Ölçümleri
Güç ve güç kalitesi ölçümleri, ilgili izleme ve analiz sisteminin ihtiyaçları doğrultusunda belirlenmiş olan belirli bir örnekleme oranında ölçüm noktasına ait akım ve gerilim değerlerinin sürekli olarak örneklenmesini ve elde edilen veri kullanılarak güç kalitesi ölçümleriyle ilgili standartlarda [9,
Küçük D., Güç Kalitesi Çalışmalarında Bilgisayar Mühendisliğinin Rolü, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 83-88, Aralık 2011
10, 11, 12] ve [13, 14] gibi ilgili yönetmeliklerde belirtilen şekilde güç ve güç kalitesi parametrelerinin hesaplanmasını ve güç kalitesi olaylarının tespit edilmesini kapsamaktadır.
Güç kalitesi ölçümleri çok yüksek boyuttaki verinin sınırlı bir zamanda işlenmesini gerektirdiğinden zaman anlamında kritik bir aşamadır. Bu nedenle ölçümleri gerçekleştiren cihazın işlemci hızının yüksek olması gereklidir. Eğer ölçümlerin kesinliğinin yüksek olması isteniyorsa kullanılacak ve dolayısıyla işlenecek örnek sayısı da oldukça yüksek olacaktır. Eğer bu gibi durumlarda örnek sayısı bir işlemcinin sınırlı bir zaman aralığında işleyebileceği miktardan fazla olursa, birden fazla işlemci kullanılmalı ve ölçüm uygulamasına paralel işlem yapma yeteneği kazandırılmalıdır. Örneğin değişik fazlara ait akım ve gerilim verilerine ait hesaplamalar paralel olarak gerçekleştirilebilir ve böylelikle daha yüksek kesinlikte ölçüm sonuçları elde edilebilir.
2.2.2. Verilerin Taşınması
Eğer ölçülen güç ve güç kalitesi verilerinin cihaz üzerinde tutulması planlanmıyorsa, yani veriler Şekil 1'de sunulan mimaride olduğu gibi merkezi bir veritabanında tutulacaksa, verilerin cihazlardan ilgili veritabanına taşınması da dikkate alınması gereken bir aşama olarak ortaya çıkmaktadır. Verilerin ilgili cihazlarda depolanmaları yerine merkezi bir veritabanında tutulmaları (ek bir işlem olarak veri taşınmasını gerektirmesine rağmen) özellikle aşağıdaki iki nedenden ötürü tercih edilesidir:
Güç kalitesi ölçüm cihazları, yaygınlaştırılmalarının imkân dahilinde olabilmesi için olabildiğince düşük maliyetli olarak üretilmeleri gereken cihazlardır. Cihazlarda ölçüm verilerinin sürekli olarak tutulması bu cihazların oldukça yüksek boyuta sahip depolama birimlerine sahip olmalarını gerektirecek, bu durum da cihazların maliyetini oldukça arttıracak ve yaygınlaştırılmalarını olumsuz yönde etkileyecektir.
Her bir ölçüm noktasına ait verinin ayrı ayrı ilgili cihazlar üzerinde tutulmaları, tüm ölçüm noktalarına ait veriler üzerinden genel çıkarımlar yapılmasını imkânsız hale getirmese bile oldukça zorlaştıracaktır.
Veri taşınması konusuyla ilgili olarak öncelikle verinin ölçümünden hemen sonra merkezi veritabanına gönderilmesinin ne kadar kritik olduğu hesaba katılarak kullanılacak ağ altyapısı belirlenmelidir. Örneğin ölçüm verileri elektrik sisteminin kontrolünde de kullanılacaksa olabildiğince erken ve kayıpsız olarak merkeze ulaştırılmalıdır. Ayrıca, seçilecek ağ altyapısının bant genişliği de verinin taşınması sırasında kullanılacak formatı belirleyecektir. Eğer bant genişliği düşükse veriler sıkıştırılmış ve/veya ikili formatta gönderilmelidir.
Literatürde taşınacak verinin formatı konusunda önerilen COMTRADE [15] ve PQDIF [16] gibi bazı standartlar mevcuttur. Verilerin bu standartlara uyan diğer uygulamalar tarafından da işlenebilir olması için bu formatlar kullanılabilir veya ilgili verilerin veritabanında depolandıktan sonra bu formatlarda dışarı aktarılabilmesine olanak sağlanabilir.
Veri taşınırken dikkat edilmesi gereken bir diğer konu da verinin güvenliğidir. Verilerin taşınması sırasında bunlara
erişilmesi ihtimaline karşılık taşıma işlemi sırasında veri şifrelenmelidir. Bunun için de uygun bir Secure Socket Layer (SSL) kütüphanesi kullanılabilir.
2.2.3. Verilerin Depolanması ve Yönetilmesi
Veri merkezine taşınan güç ve güç kalitesi verilerinin uygun bir kavramsal modelleme sonrasında oluşturulmuş güç kalitesi veritabanında depolanması ve yönetilmesi gereklidir. Bu konuda yapılmış ilk ve önemli çalışmalardan biri [2]'de anlatılmıştır. Güç kalitesi verileri ölçüm noktası bilgisinden dolayı uzaysal (spatial) ölçüm zamanı bilgisinden dolayı da zamansal (temporal) niteliktedir. Veritabanının kavramsal modeli oluşturulurken bu durum ve güç kalitesi parametrelerinin ve olaylarının birbirleri arasındaki ilişkileri dikkate alınmalıdır. Olası veritabanı sorgularının tatmin edici süreler içerisinde karşılanması için gerekli dizin yapılarının da oluşturulabilmesi için bu sorguların tipleri dikkatle incelenmelidir.
Şekil 2'de güç kalitesi verileri için kullanılabilecek temel bir kavramsal model bir sınıf diyagramı olarak sunulmuştur. [17] çalışmasında önerdiğimiz modelin bir benzeri olan bu modelin merkezinde tüm güç ve güç kalitesi parametre sınıflarının ilişkilendirilmiş olduğu Ölçüm Noktası sınıfı yer almaktadır. Modelde bu sınıf dışındaki tüm sınıflar güç kalitesiyle ilgili alana özgü bilgileri modellemek üzere eklenmişlerdir. Ayrıca şekilde gösterilmemiş olsa da tüm verilerin zaman bilgisi ilgili sınıfta modellenmektedir. Sunulan model oldukça genel olarak verilmiştir; modelde şu anda yer almayan alanla ilgili diğer bilgiler için de uygun sınıflar eklenebilir.
Güç
Frekans Kırpışma
Olay Talep
Ölçüm Noktası
Akım Etkin Değer
Gerilim Etkin Değer
Akım Harmonikleri
Gerilim Harmonikleri
Şekil 2: Güç kalitesi verileri için örnek bir kavramsal veritabanı modeli.
İdeal durumda güç ve güç kalitesi verileri kesintisiz olarak insan müdahalesine gerek duymadan sürekli olarak ölçülmeli ve taşınmalıdır. İlgili standartlarla [9, 10, 11, 12] uyumlu olarak güç ve güç kalitesi verileri; 10-çevrimlik (cycle), 3 saniyelik, 10 dakikalık veya 2 saatlik ortalamalar gibi çeşitli çözünürlüklerde hesaplanmış olabilir. Eğer çözünürlüğün yüksek olması talep ediliyorsa, örneğin veriler 10-çevrim bazında ortalamalar şeklinde alınırsa, 50 Hz frekanslı olan ülkemizin elektrik sisteminde bu durumda her bir güç ve güç kalitesi parametresi için saniyede 5 adet ölçüm verisi elde edilmiş olacaktır ve bu durum uzun vadede her bir ölçüm noktası için oldukça yüksek boyutlarda verinin veritabanında saklanmasını gerektirecektir. Sahaya monte edilen ölçüm cihazı sayısı arttıkça saklanacak verinin miktarı daha da artacaktır.
Örnek olarak, Güç Kalitesi Milli Proje'sinde [18] bir ölçüm noktasında güç ve güç kalitesi parametrelerinin her biri için 10 dakikalık ortalamalar şeklinde 3 faz ölçüm yapılmaktadır.
Akım ve gerilim harmoniklerinin ve ara harmoniklerinin 40. bileşenine kadar hesaplandığı bu durumda, bir ölçüm noktası için bir güne ait tüm ilgili veri için yaklaşık 700KB depolama alanı gerekmektedir. Bu şekilde 300 ölçüm noktasına ait bir günlük verinin toplam miktarı 210MB, bir yıllık veri miktarı da yaklaşık 77GB olmaktadır. Eğer ölçümler 10 dakikalık yerine 3 saniyelik ortalamalar olarak hesaplanıp depolanmak istenirse yine 300 nokta için günlük veri miktarı 42GB, yıllık veri miktarı da 15.4TB olacaktır. Dolayısıyla, ölçümlerde kullanılacak çözünürlük hem depolama kapasitesinin belirlenmesini hem de bir önceki bölümde değinilen ölçüm cihazı ile veri merkezi arasındaki bant genişliğini belirleyecektir. Örnek olarak 300 nokta için 3 saniyelik ortamalaların hesaplanması durumunda, cihazlar için yükleme bant genişliği en az 13Kb/sn, veri merkezi için de indirme bant genişliği en az 4Mb/sn olmalıdır.
Verilerin sorgulanması sırasında, uygun dizin yapılarının eklenmesi durumunda bile bazı sorguların uzun sürelerde karşılanması olasılığına karşılık sık sorgulanan ve sorgulanması muhtemel olan verilerin daha hızlı okuma yapılabilen (hafıza gibi) medyalarda saklanmaları uygun olacaktır.
2.2.4. Verilerin Sunulması ve Raporlanması
Güç kalitesi veritabanında saklanan güç ve güç kalitesi verilerinin sunumu ve raporlanması ilgili çalışmaların önemli aşamalarından biridir. Verilerin sunulması ve raporlanması için geliştirilen izleme arayüzü uygulamaları karar verici pozisyondaki yetkililer için oldukça değerli bilgilerin istenen şekillerde gösterimine imkân sağlayarak elektrik sisteminin yönetimine ve kontrolüne katkı verebilecektir.
Zaman dizisi grafikleri dışındaki alternatif veri sunumu olasılıkları şunlardır:
Veriler üzerinde yapılan istatistiksel değerlendirme sonuçlarının çubuk/pasta grafikleri şeklinde gösterilmesi. Örneğin, uygun bir kümeleme (clustering) işleminden sonra oluşan kümeleri sunmada bu gösterim şekli uygun olacaktır.
Özellikle güç kalitesi olay bilgileri (tepe, çukur, kesinti ve dengesizlik gibi) belirli zamanlarda meydana gelen olağan dışı durumları ifade ettikleri için, bu bilgilerin elektrik sisteminin haritası üzerinde gösterilmesi uygun olacaktır. Yine olay bilgilerinin birbirleriyle yer ve zaman bakımından ilişkileri, ciddiyetleri ve sistem üzerine dağılımları değişik renklendirmelerle harita üzerinde gösterilebilir. Ayrıca ilgili olaylar; türleri, süreleri, gerilim düşüş veya yükseliş miktarı gibi kriterlerin değişik kombinasyonları kullanılarak 3 boyutlu çubuk grafikler olarak sunulabilir. Şekil 4'te [8] çalışmasında anlatılmış olan yine Güç Kalitesi Milli Projesi kapsamında geliştirmiş olduğumuz uzaktan izleme, analiz ve raporlama arayüzünün ürettiği örnek bir olay dağılım grafiği verilmiştir.
Şekil 3: Güç Kalitesi Milli Projesi - gerçek zamanlı güç kalitesi izleme arayüzü.
Güç ve güç kalitesi verileri, zamansal nitelikte oldukları için ilgili verilerin sunulmasında zaman-dizisi grafikleri sıklıkla kullanılmaktadır. Çoğunlukla, ilgili veriler statik zaman-dizisi grafikleri şeklinde veya anlık değerleri de içeren ve veriler geldikçe güncellenen dinamik zaman-dizisi grafikleriyle gösterilmektedir. Şekil 3'te bu tip bir veri sunumuna örnek olarak Güç Kalitesi Milli Projesi [18] kapsamında geliştirdiğimiz gerçek zamanlı güç kalitesi izleme arayüzünün dinamik izleme amacıyla kullanılan ekranının bir görüntüsü sunulmuştur.
Şekil 4: Güç Kalitesi Milli Projesi - uzaktan izleme, analiz ve raporlama arayüzü tarafından üretilen örnek olay dağılımı grafiği.
Güç ve güç kalitesi verilerinin sunumu dışında veri üzerinde çeşitli değerlendirmeler (bir sonraki başlık altında detaylandırılacağı gibi) yapıldıktan sonra bunların sonuçlarının grafikler ve diğer gösterimler şeklinde uygun raporlar olarak otomatik bir şekilde elde edilebilmesi özelliği de ilgili güç kalitesi izleme ve analiz sistemlerine faydalı olacak özelliklerden biridir.
2.2.5. Verilerin Değerlendirilmesi
Sürekli ölçülen güç kalitesi verileri ile tespit edilen güç kalitesi olaylarından elektrik sisteminin yönetimi sırasında karar verme süreçlerinde yararlanılması amacıyla bu veriler üzerinde kapsamlı değerlendirmeler yapılmalıdır. Bu bağlamda, uzun süre kaydedilen bu veriler üzerinde yapılacak değerlendirmeler özellikle aşağıdaki problemlerin çözümüne yardımcı olacaktır:
Güç kalitesi bozulmaların yoğunlukta olduğu bölgelerin ve bu bozulmaların karakteristiğinin (olay tipleri, harmoniklerde ve kırpışmada sınır aşımları gibi) tespiti. Ölçüm noktalarının ve bölgelerin bu karakteristiklere göre kümelendirilmeleri ve sınıflandırılmaları.
Küçük D., Güç Kalitesi Çalışmalarında Bilgisayar Mühendisliğinin Rolü, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 83-88, Aralık 2011
Karşılaşılan güç kalitesi olaylarının mevcut standartlarda belirlenen ana sınıflar dışında daha detaylı ve anlamlı alt sınıflara ayrılabilmesi. Ayrıca bir ölçüm noktasında tespit edilen bozucu etkiye sahip bir olayın bağlı olduğu hat üzerinde de benzer olaylara yol açabilmesi nedeniyle olayların elektrik sistemi içerisinde yayılma örüntülerinin (pattern) belirlenmesi.
Yukarıdaki sorunları çözme amacıyla ilgili verilerin değerlendirilmesi sırasında çeşitli veri madenciliği teknikleri ile bulanık mantık ve uzman sistemler kullanılabilir. Örneğin, bölgelerin güç kalitesi karakteristiklerine veya olayların çeşitli özelliklerine göre gruplandırılabilmeleri için veri madenciliği ve makine öğrenmesi teknikleri olarak bilinen kümeleme ve sınıflandırma algoritmaları (karar ağaçları, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar, karar destek makineleri gibi) kullanılabilir. Bulanık mantık ile bölgelerin ve olayların küme ve/veya sınıflara aitliği belirlenirken kısmi aitlik durumları bu bölge ve olaylara atanacak 0-1.0 arası değişen bulanık üyelik değerleri ile temsil edilebilir. Uzman sistemler kullanılarak ise yeni ölçüm sonuçlarının bu sistemlerin kuralları yoluyla kümelenmeleri ve sınıflandırılmaları sağlanabilir. İlgilenen okuyucular bu konu üzerinde hazırlanmış inceleme çalışmalarına [19, 20] başvurabilirler. Bu tekniklerin kullanımıyla elde edilecek kapsamlı sonuçlar elektrik sisteminin yönetiminde, sorunların önceden tahmininde ve ilgili karar verme süreçlerinde yardımcı olacaktır.
2.3. İleri Araştırma Konuları
Bu makalede incelenmiş olan güç kalitesi çalışmalarında bilgisayar mühendisliği uygulamaları konusunda aşağıda listelenmiş olan ileri araştırma konuları mevcuttur:
Bölüm 2.2.3'te belirtildiği gibi güç kalitesi veritabanı/veritabanları çok fazla miktarda veri içerebilmektedir. Bu verilere uygun sürelerde erişilebilmesi için sıkça sorgulanan veriler dikkate alınarak verilerin yerleşimi düzenlenmelidir. Örneğin [8] çalışmasında anlattığımız üzere, geliştirdiğimiz güç kalitesi izleme sisteminde daha yeni verilerin hafızada oluşturulmuş bir veritabanında ayrıca tutulması sağlanmış, böylelikle zamansal olarak daha yeni verilerin sorgu sonuçlarının uygun sürelerde dönmesi amaçlanmıştır. Bu yöntem farklı veri yerleşimi kararları verilerek (işletim sistemlerinin hafıza yönetiminde kullandıkları önbellekleme (caching) mekanizmalarına benzer şekilde) kullanılabilir. Dolayısıyla, bu konuda kullanıcıların ihtiyaçları da dikkate alınarak daha detaylı çalışmalar yapılmalı ve optimal veri yerleşimi sağlanmalıdır. Bunun dışında, veritabanı Şekil 1'de gösterdiğimiz şekilde merkezi olabileceği gibi ilgili güç kalitesi izleme ve analiz sisteminin özelliklerine göre dağıtık da olabilir. Değişik veritabanı mimarilerinin denenip kullanıcı ihtiyaçlarına ve altyapıya en uygun olanının tespit edilip kullanılması yine önemli bir araştırma konusudur.
Bölüm 2.2.5'te anlatılan veri değerlendirme yöntemleri uygulanırken, eğer bu uygulamalar tek bir izge (thread) üzerinden çalıştırılırsa, ilgili verilerinin miktarının fazla olması nedeniyle değerlendirme işlemleri çok uzun sürelerde tamamlanacaktır. Bu nedenle özellikle veri madenciliği uygulamaları çalıştırılırken paralel olarak
birden fazla makineden oluşan bilgisayar kümeleri (cluster) üzerinde MapReduce [21] gibi dağıtık hesaplamayı destekleyen yazılım altyapılarının kullanılması bu alandaki bir diğer önemli ileri araştırma konusudur. Ayrıca, yine verilerin değerlendirilmesi sırasında çeşitli veri madenciliği/makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanılmaları ve başarımlarının kıyaslanarak en uygun yöntemlerin ilgili sistemlerde kullanılması da önemli araştırma konularından biridir.
3. Sonuçlar
Elektriksel güç kalitesi, elektrik mühendisliğinin çok çeşitli ekonomik etkileri olan önemli bir araştırma alanıdır. Bu konuda yapılmış çalışmalar incelendiğinde, özellikle güç kalitesi izleme ve analiz sistemleri ile güç kalitesi verilerinin değerlendirilmesi konuları üzerine olan çalışmaların yoğun bir şekilde bilgisayar mühendisliği konularıyla ilişkili oldukları görülmektedir. Dolayısıyla bilgisayar mühendisliği konuları ve uygulamaları, güç kalitesi çalışmaları için oldukça fazla önem arzetmektedir. Bu makalede, güç kalitesi çalışmalarında bilgisayar mühendisliğinin rolü incelenmiştir. Makalenin ana hatlarını, bu alandaki bilgisayar mühendisliğinin yoğun olarak ihtiyaç duyulduğu, güç ve güç kalitesi ölçümleri, ölçüm verilerinin taşınması, verilerin depolanması ve yönetilmesi, sunulmaları ve son olarak geniş kapsamlı bir şekilde değerlendirilmeleri konuları oluşturmaktadır. Şunu da belirtmek gerekir ki, bu inceleme bilgisayar donanımı yerine daha çok yazılım yönünden konuyu incelemektedir. İncelememiz sırasında alanda uygulama geliştirirken kendi karşılaştığımız sorunlara ve bunların çözüm yollarına da yer verdik. Son olarak da bu incelemenin üzerine ileri araştırma konusu olarak iki önemli noktaya değindik: güç kalitesi verileri için optimal veritabanı mimarilerinin uygulamanın ihtiyaçlarına göre tespit edilmesi ve ilgili verilerin etkili ve verimli bir şekilde değerlendirilebilmeleri için dağıtık hesaplama altyapılarının kullanılması. Yaptığımız inceleme bilgisayar mühendisliğinin güç kalitesi uygulamalarında çok önemli bir rolü olduğunu bir kez daha göstermiştir. Bu doğrultuda, bilgisayar mühendisliği alanındaki akademisyen ve uygulayıcıların güç kalitesi çalışmalarında daha etkin ve daha fazla yer almaları, bu çalışmaların niteliklerinin artmasına ve kapsamlarının genişletilerek karar verici yetkililere daha faydalı olmalarına imkân sağlayacaktır.
4. Kaynaklar
[1] Bollen, M. H. J. "What is Power Quality?". Electric Power Systems Research, 66, 5-14, 2003.
[2] Dabbs, W. W., Sabin, D. D., Grebe, T. E., Mehta, H., "Probing Power Quality Data". IEEE Computer Applications in Power, 7, 8-14, 1994.
[3] Byman, B., Yarborough, T., Schnorr Von Carolsfeld, R., Van Gorp, J., "Using Distributed Power Quality Monitoring for Better Electrical System Management" IEEE Transactions on Industry Applications, 36, 14811485, 2000.
[4] Leou, R-C., Chang, Y-C., Teng, J-H. "A Web-based Power Quality Monitoring System", Power Engineering Society Summer Meeting, 2001.
[5] Divan, D., Luckjiff, G., Brumsickle, W., Freeborg, J., Bhadkamkar, A. "I-Grid: Infrastructure for Nationwide
Real-time Power Monitoring", IEEE IAS Annual
Meeting, 2002.
[6] Matz, V., Radil, T., Ramos, P., Serra, A.C. "Automated
Power Quality Monitoring System for On-line Detection
and Classification of Disturbances," IEEE
Instrumentation and Measurement Technology
Conference, 2007.
[7] Chan, S-Y., Teng, J-H., Chen, C-Y., Chang, D., "Multifunctional Power Quality Monitoring and Report-back
System", Electrical Power and Energy Systems, 32, 728-
735, 2010.
[8] Demirci, T., Kalaycıoğlu, A., Küçük, D., Salor, Ö.,
Güder, M., Pakhuylu, S., Atalık, T., İnan, T., Çadırcı, I.,
Akkaya, Y., Bilgen, S. ve Ermiş, M. Nationwide Real-
Time Monitoring System for Electrical Quantities and
Power Quality of the Electricity Transmission System".
IET Generation, Transmission & Distribution, 5, 540-
550, 2011.
[9] IEC 61000-4-15, Testing and Measurement Techniques -
Flickermeter - Functional and Design Specifications,
[11] IEC 61000-4-7, Testing and Measurement Techniques -
General Guide on Harmonics and Interharmonics
http://www.epdk.gov.tr/web/elektrikpiyasasi-dairesi/elektrik-iletim-sistemi-arz-guvenilirligive-kalitesi-yonetmeligi.
[11] IEC 61000-T4M-7M, TOesBtinEgleakntdriMk eMasüuhreemnendtisTleecrhi nOiqdueass-ı General Guide on Harmonics and Interharmonics
http://www.epdk.gov.tr/web/elektrikpiyasasi-dairesi/elektrik-iletim-sistemi-arz-guvenilirligive-kalitesi-yonetmeligi.
Özbek B., Ayav T., Yatır M. N., Kirişken B., Televizyon İzleme Ölçüm Sistemi Tasarımı, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 89-94, Aralık 2011
Televizyon İzleme Ölçüm Sistemi Tasarm Television Rating Measurement System Design
Berna Özbek 1, Tolga Ayav 2,3, Mustafa Nevzat Yatr 4,Barbaros Kirişken 4
1İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü [email protected]
2İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Bilgisayar Müh. Bölümü 3Inovel Elektronik, Makina ve Yazlm San. ve Tic. Ltd. Şti.
4Vestel Elektronik San.ve Tic. A.Ş.
[email protected], [email protected]
Televizyon izleme ölçüm sistemleri, bireylerin ölçüm verilerinin kaydedilmesini ve bu bilgilerin raporlanmasn sağlayan yakn gelecek için oldukça ilgi çekici bir üründür. Bu makalede, televizyon izleme ölçümlerinin gerçek zamanl olarak kaydedilmesi için tasarlanan tümleşik sistem sunulacaktr. Bu tümleşik sistem, televizyon izleme ölçüm ürünü için yeni özellikler içermekte ve bu özellikleri açğa çkaran ağ ve veri taban tasarmn gerçekleştirmektedir.
Anahtar kelimeler: televizyon izleme ölçümü, ağ tasarm, veri taban tasarm
Television rating measurement systems that save and report the measurements preciously are promising products in near future. In this paper, we present an integrated system design to save the rating measurement informationin in real-time. This integrated system includes both the network and database design to explore new properties for television rating measurement product.
Keywords: television rating measurement, network design, database design.
Televizyon kanallar, yaync şirketler, reklam verenler ve televizyon sektöründeki diğer tüm faktörler için programlarn izlenme oranlar çok büyük önem taşmaktadr. Ulusal kanallarda verilen reklamlarn saniyelerinin bile maliyeti çok büyüktür. Bu kadar büyük maliyetle yaynlanan reklamlarn en çok sayda izleyiciye ulaşmas reklam verenler ve televizyon kanallar için çok kritiktir. Ayn zamanda televizyon kanallarnn, programlarnn ne oranda hangi bölgelerde, hangi izleyici gruplar tarafndan izlendiği gibi istatistiksel bilgilere hizmet kalitelerini arttrmalar için de ihtiyaçlar duyulmaktadr [1]. İlaveten, televizyon kanallarnn izleme ölçüm bilgilerine gerçek zamanl ulaşarak akşlarn ya da reklamlarn bu gerçek zamanl verilere dayanarak
değiştirmeleri de gelecek nesil televizyon sistemleri için gündemdedir. Günümüzde bu ihtiyaçlarn tümünü karşlayacak bir ürün gerek teknolojik yeterlilikte gerekse maliyet ve yaygnlk bakmndan yoktur. Bu amaç doğrultusunda, tüm izlenme oran ölçüm cihazlarnn yerini alacak televizyonlarn geliştirilmesi ve bir internet ağ sunucusu ile tümleşik bir çözüm haline getirilmesi öncü bir çözüm olacaktr. Bu makalede tümleşik sistem çözümü için tasarlanan televizyon izleme ölçüm sistemleri sunulacaktr.
Öncelikle televizyon izleme ölçümü anlatlacak ve var olan baz sistemler tantlacaktr. Daha sonra tasarlanan ürünün özellikleri listelenecektir. Son olarak ise, tümleşik çözüm için gerçekleştirilen ağ yaps ve istatistiksel veriler için önerilen veritaban sunulacaktr.
2. Televizyon İzleme Ölçümü
İzleyici ölçümünün İngilizce karşlğ Audience Measurement olup, izlenme oran, izlenme pay ve benzer verilerin sağlanmas amacyla yaplan ölçümlerin tümüdür. İzleyici oran (reyting) ortalama izlenme orandr ve bir program diliminde veya zaman diliminde her dakikaya düşen ortalama izleyici yüzdesini gösterir. İzlenme pay, bir kanaln belli bir zaman diliminde toplam izleyiciden almş olduğu pay gösterir.
Türkiye'de reyting ölçümü, Avrupa'da bir çok ülkede bu türden veriler üreten AGB Nielsen tarafndan 1989 ylndan bu yana gerçekleştirilmektedir. İzlenme oranlarnn ölçümleri insan-metre (peoplemeter) teknolojisiyle yaplmaktadr. İzleme ölçümleri, 21 il merkezinde ve bu il merkezlerinin 20,000 nüfus üstü kent-ilçelerinde 3,636 adet insan-metre cihaz ile yaplmaktadr. Söz konusu hane saysnn bu bölgelerdeki 5 yaş üzeri 49,800,377 kişiyi temsil ettiği belirtilmektedir.
AGB Nielsen medya izleme ölçümünü insan-metre teknolojisi kullanarak yapan bir şirkettir [2]. Bu sistemde izleyici sayac üç elektronik birimden oluşur. Frekans dedektörü televizyonun içine taklr ve hangi frekanstaki
kanaln izlendiğini belirlemeye sağlar. Frekans dedektörüne bağl olan kayt cihaz, bir uzaktan kumanda ile çalştrlr. Kayt cihaz, frekans dedektörü ile kumanda cihazndan gelen bilgileri depolar. Bir ev halknn her bir üyesine kumanda üzerinde bir düğme ayrlmştr, o kişi televizyon seyretmeye başlaynca kendi düğmesine basar. Eğer televizyon açksa ve yeni izleyici kendini tantmazsa, bir şk yanp sönerek hatrlatma yapar. Uzaktan kumandada bulunan yedek düğmeler sayesinde misafirler de yaş, cinsiyet ve izleme statülerini girebilirler. Kaytlar dakika dakika tutulur. Ölçümler karadan, kablolu ve dijital uydu yaynlarndan toplanan veriler ile elde edilebilir. Kayt cihaz gece saatlerinde bir gün boyunca depolamş olduğu bilgiyi telefon yoluyla araştrma merkezine iletir.
Arbitron taşnabilir insan-metre teknolojisi günümüzde geliştirilen sistemlere örnek teşkil eder [3]. Örneğin portatif insan-metre, yaynlarn ses kanalna eklenmiş şifreli bir sinyal araclğyla hangi kanaln izlenmekte olduğunu belirlemektedir. Bu cihaz kemere taklan küçük bir cihaz olduğu için gün boyunca kişinin izlediği tüm radyo veya televizyon programlarn kaydedebilmektedir.
Mediametrie teknolojisi ile analog, kablolu, digital uydu ve ADSL TV kullanclarna ait izleyici ölçümlerini gerçekleştirilmektedir [4][5]. Bu sistem bireylerin izleme davranşlar (örneğin sürekli kanal değiştirip değiştirmedikleri, reklamlarn izlenme oran, izleyicilerin sosyo-kültürel yaplar, izleyicilerin seçici olup olmadklar gibi bilgiler) hakknda raporlar da vermektedir.
Reyting ölçüm ürünlerinin yansra literatürde izleyici ölçüm sistemleri ile ilgili çeşitli araştrmalar bulunmaktadr. [6]’de çeşitli televizyon ve radyo yaynlar için (örneğin IP-TV, DVB-H, kablosuz telefon, internet gibi) izleyici ölçümleri platformlar incelenmiştir. [7]’da mobil cihaz kullanilarnda kullanc kullanş davranşlar modellenmiştir. [8]’de ise görüntü işleme teknikleri ile izlenen televizyon kanalnn logosunu sezinleyerek izleyici ölçüm sonuçlar irdelenmiştir.
3.1. Ürünün çalşma prosedürü
Reyting TV’nin izleyici ölçümlerinin gerçekleştirilmes için yaplacak kurulum prosedürü Şekil 1’deki şemada gösterilmiştir.
Reyting TV’nin ilk kurulum prosedürlerinin tamamlanmasndan sonra izleyiciler TV kumandasnda her bireye ait özel tuşa basarak ya da doğrudan birey sra numaray kumanda ile belirlerler. Böylece o anda TV programn izleyen birey ile ilgili bilgilerin kaydedilmesine başlanmş olur.
İlaveten, sra numaras girilmeyen bireylerin Reyting TV tarafndan TV ekrannda hatrlatlmas sağlanacaktr. Belirlenecek bir süre zarfnda (1-2 hafta gibi) veri alnamayan Reyting TV’ye sunucudan mesaj gönderilmesi ve izleyicinin televizyon ekrannda gösterilecek bir mesaj ile uyarlmas da tasarlanan ürünün özellikleri arasndadr.
İzleyicilerin Reyting TV’ye tantlmas
Reyting TV kumandasnn üzerindeki özel bir tuş yardmyla açlan menüde izleyicilerin özelliklerinin girilmesi
Hanedeki birey saysnn menüye kumanda yardm ile girilmesi
Hanedeki her birey için
Biz bu makalede, gerçek zamanl ve geniş bir örneklemde veri toplanmasn sağlayan, ölçüm verileri çevrim içi olarak internet üzerinden uzaktaki bir sunucuya gönderilmesini hzl br şekilde gerçekleştiren tümleşik bir TV reyting ölçüm sistemi sunacağz.
3. Tasarlanan Reyting TV Özellikleri
Tasarlanan Reyting TV, izleyicilerin hangi kanallar ne sürelerde izledikleri bilgisini çevrim içi olarak, izleyicinin herhangi bir çaba sarf etmesine gerek kalmadan, internet üzerinden bir sunucuya aktarlmasn sağlar. İlaveten, aktarlan bu verilerin veri tabannda toplanmas ve bu veri tabanndaki verilerin yine gerçek zamanl olarak işlenerek, o anda yaynlanan programlarn izlenme oranlarnn hangi tip izleyiciler tarafndan izlendiği gibi istatistiksel bilgilerin internet üzerinden görüntülenmesini sağlayacaktr [9][10].
Sra no (Yaş sras esas alnabilir.)
İzleyicinin yaş (Doğum tarihini girilebilir. Yaş gruplar veritabannda eşlenir.)
Öğrenim durumu (İlkokul,ortaokul, lise,üniversite, gibi.)
Bölge yayn frekanslar belirlenir.
Bilgilerin girişi tamamlandktan sonra bu bilgiler bir defa sunucu’ya gönderilir ve alndğna dair sunucudan onay beklenir.
Şekil 1. Reyting TV ürün ilk kurulum prosedürü
Özbek B., Ayav T., Yatır M. N., Kirişken B., Televizyon İzleme Ölçüm Sistemi Tasarımı, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 89-94, Aralık 2011
3.2. Sunucuya veri aktarm prosedürleri
Kanal izleme süresi belli bir süreyi (örneğin 60 saniye gibi) aşar ise, Reyting TV aşağdaki bilgileri içeren bir veri paketi oluşturur:
• Reyting TV tanmlayc numaras
• İzleyici birey numaras
• Kanal izleme başlangç tarih ve saati
İzleme süresi sunucuda kanal değişimine göre oluşturulur.
Reyting TV açldğnda sunucudan saat bilgisini alnr ve bu bilgi gerçek zamanl olarak televizyon belleğinde saklanr.
• Yaynlar: Karasal analog ve karasal digital yaynlarn izleme süreleri ölçülecektir.
Digital yaynlar için doğrudan “kanal ad” gönderilecektir.
Analog yaynlar için frekans bilgisi gönderilecektir. Sunucudaki bölge/frekans tablosundan bu frekans değerine (+-%5) göre kanal ad atanacaktr.
Sunucuya veri aktarlmas aşamasnda Reyting TV tarafndan gerçekleştirilen işlemler Şekil 2’deki şemada gösterilmiştir.
Ölçümler, 60 sn. süresi ile kanal değişmediği durumda Reyting TV belleğine kaydedilerek oluşturulur.
Gerçek zamanl ölçümler ksa aralklar ile (30‐ 60 dak. gibi) gün içerisinde sürekli olarak UDP bağlants ile sunucuya aktarlr. RTNG
Gerçek zamanl ölçüm güvenilirliği
Ölçümlerin doğruluk değerlendirilmesi için gün içerisinde 2 ile 4 kere rastgele zamanlarda TCP/IP bağlants ile sunucuya aktarlr. DATA
Şekil 2. Reyting TV veri aktarm prosedürü
Gün içerisinde sürekli olarak belli aralklar ile (izleme verisi büyüklüğüne ya da 30 ile 60 dakika arasnda bir süre içerisinde) sunucu ile UDP iletişimi kurularak sunucuya gönderilir.
Her Reyting TV rastgele seçilen günün belli bir saatinde bir gün boyunca kaydettiği tüm veriyi TCP/IP bağlants
yaparak sunucuya gönderir. Tüm verinin güvenilir bir şekilde aktarlp aktarlmadğ ise onay mesaj ile teyit edilir. Bu TCP/IP verisi daha önce sürekli UDP bağlants ile aktarlan veri ile karşlaştrlarak gerçek zamanl ölçümlerin güvenilirliği tespit edilir.
Ayrca elektrik kesintilerini alglayabilmek için her 30-60 dakika arasnda bir sürede veri gönderilir.
Bu özellikler çerçevesinde oluşturulacak TCP-UDP/IP paketlerinin içeriği aşağdaki tabloda listelenmiştir.
Tablo 1. TCP-UDP/IP Paketleri
No Paket
Protokol
Ad/Tipi
Paket içeriği
1 ICHK
TCP/IP header <ICHK>
2 ACK
TCP/IP header <ACK>
3 RTNG
UDP/IP
UDP/IP header <RTNG>
Tarih ve Saat Yayn Tipi Kanal Ad Frekans Bölge
4 DATA
UDP/IP header <DATA>
Tarih ve Saat Yayn Tipi Kanal Ad Frekans Bölge ...
5 SHUT
TCP/IP, UDP/IP
UDP/IP header <SHUT>
Herbir paketin işlevi aşağda açklanmştr:
Paket No 1: Reyting TV tarafndan açlşta bir kere olmak üzere düzenli aralklarla gönderilir. Amac hem internet bağlants olup olmadğn kontrol etmek, hem de sunucudan gerçek zaman bilgisini almaktr.
Paket No 2: ICHK ve SHUT paketlerine sunucu ACK paketi ile karşlk verir. Bu pakette sunucu gerçek zaman bilgisini verir.
Paket No 3: Ksa aralklar ile TV tarafndan sunucuya gönderilen, “reyting” bilgisini ölçmede kullanlacak bilgiyi içeren paketlerdir.
Paket No 4: TV tarafndan rastgele zamanlarda veya bellek dolduğunda sunucuya gönderilen, “reyting” bilgisini ölçmede kullanlacak bilgiyi içeren paketlerdir.
Paket No 5: TV’nin kapatlmadan önce sunucuya gönderdiği son pakettir.
4. Önerilen Reyting TV Ağ Yaps
Reyting TV için tasarlanan ağ yaps Şekil 3’te gösterilmiştir.
Tablo 1’de listelenen TCP-UDP/IP paketlerinin Şekil 3’te gösterilen ağ yaps ile başlant şemas Şekil 4’te ve etkileşim modeli Şekil 5’te gösterilmiştir.
Şekil 4. Reyting TV sistemi için TCP&UDP bağlant şemas
Şekil 3. Reyting TV Ağ yaps
Şekil 5. Reyting TV sistemi etkileşim modeli
5. Veritaban Tasarm
Veritaban sunucusu televizyonlardan anlk gelen verileri tutmann yansra, kullanc hesaplar, web arayüzü vb. tüm veriyi de içerecek şekilde tasarlanmştr. Veritaban tasarmna ilişkin Varlk İlişki Diyagram (ERD) Şekil 6’da verilmektedir.
Özbek B., Ayav T., Yatır M. N., Kirişken B., Televizyon İzleme Ölçüm Sistemi Tasarımı, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 89-94, Aralık 2011
Şekil 6. Veritaban ERD diyagram
6. Sonuçlar
İzlenme oranlarnn geniş bir örneklem kümesi üzerinden gerçek zamanl olarak uzaktaki sunucuda toplanmas ve bu sunucudan gerekli yazlmlar ile verilerin derlenerek izlenme oranlarnn gerçek zamanl olarak sunulabilmesi Reyting TV ürününün başar kriteridir. Tasarlanan Reyting TV sisteminin ürün özelliklerinin genişletilmesi ve daha esnek bir yapya sahip olmas için 3. nesil mobil haberleşme altyapsn kullanarak ölçüm verilerini sunucuya aktarma kapasitesinin eklenmesi sağlanabilir.
7. Teşekkür
Bu çalşma Tübitak 1501 Sanayi Ar-Ge Projeleri destekleme program ve Vestel Elektronik San. ve Tic. A.Ş. tarafndan desteklenmiştir.
8. Kaynaklar
[1] Thomas, W. L., Television audience research technology, today's systems and tomorrow's challenges, IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol: 38, issue: 3, Aug. 1992.
[2] http://www.agbnielsen.net/products/peoplemeter.asp [3] http://www.arbitron.com/portable_people_meters [4] http://www.mediametrie.com/ [5] Pellegrini, P.A., “Listen without Prejudice”, Vue, June,
P.T.; Steckel, P.; Menendez, J.M.; Cisneros, G.; Jones, S.T.,“Audience Measurement Modeling for Convergent Broadcasting and IPTV Networks”, IEEE Transactions on Broadcasting, vol.: 55, no.2, sayfa:502 – 515, June 2009. [7] Verkasalo, H., “Mobile Audience Measurements in User Experience Research”, 2010 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), sayfa: 1 – 6, 18-21 April 2010, Sydney, NSW. [8] Mukherjee, D. Chattopadhyay, T. Bhattacharya, S. Ghose, A. Misra, P. , “An architecture for real time television audience measurement”, 2011 IEEE Symposium on Computers & Informatics (ISCI), sayfa: 611 – 616, 20-23 March 2011, Kuala Lumpur. [9] Datia, N., Moura-Pires, J., Cardoso, M. ve Pita, H., “Temporal Patterns of TV watching for Portuguese Viewers”, Portuguese Conference on Artificial Intelligence, 251-258, 2005. [10] Shrimpton, D.H., Dobbyn, C. ve Casey, T., “Towards the convergence of interactive television and WWW”, IEE Colloquium on Multimedia Services and Digital Television by Satellite (Ref. No. 1999/111), 6/1 -6/6, 1999.
destekleme program ve Vestel Elektronik San. ve Tic. A.Ş. tarafndan desteklenmiştir.
8. Kaynaklar TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası
[1] Thomas, W. L., Television audience research technology, today's systems and tomorrow's challenges, IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol: 38, issue: 3, Aug. 1992.
[2] http://www.agbnielsen.net/products/peoplemeter.asp [3] http://www.arbitron.com/portable_people_meters [4] http://www.mediametrie.com/ [5] Pellegrini, P.A., “Listen without Prejudice”, Vue, June,
P.T.; Steckel, P.; Menendez, J.M.; Cisneros, G.; Jones, S.T.,“Audience Measurement Modeling for Convergent Broadcasting and IPTV Networks”, IEEE Transactions on Broadcasting, vol.: 55, no.2, sayfa:502 – 515, June 2009. [7] Verkasalo, H., “Mobile Audience Measurements in User Experience Research”, 2010 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), sayfa: 1 – 6, 18-21 April 2010, Sydney, NSW. [8] Mukherjee, D. Chattopadhyay, T. Bhattacharya, S. Ghose, A. Misra, P. , “An architecture for real time television audience measurement”, 2011 IEEE Symposium on Computers & Informatics (ISCI), sayfa: 611 – 616, 20-23 March 2011, Kuala Lumpur. [9] Datia, N., Moura-Pires, J., Cardoso, M. ve Pita, H., “Temporal Patterns of TV watching for Portuguese Viewers”, Portuguese Conference on Artificial Intelligence, 251-258, 2005. [10] Shrimpton, D.H., Dobbyn, C. ve Casey, T., “Towards the convergence of interactive television and WWW”, IEE Colloquium on Multimedia Services and Digital Television by Satellite (Ref. No. 1999/111), 6/1 -6/6, 1999.
Uslu İ. B., İlk H. G., Yılmaz A. E., Türkçe Metinden Konuşma Sentezlemede Doğallığın Artırılması İçin Öneriler, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 95-102, Aralık 2011
TürkçeMetindenKonumaSentezlemede Doallıın Artırılması çin Öneriler
Recommendations for Increasing the Naturalness in Turkish Text-to-Speech Synthesis
. Baran Uslu1, H. Gökhan lk2, A. Egemen Yılmaz2
1 Elektrik-Elektronik Mühendislii Bölümü Bakent Üniversitesi [email protected]
2 Elektronik Mühendislii Bölümü Ankara Üniversitesi [email protected], [email protected]
Metinden konuma sentezleme; yazılı bir metnin gelitirilen sistem tarafından otomatik olarak okunmasıdır. Bu çalımada, difon tabanlı, eklemeli bir konuma sentezleyici tasarlanmı ve gerçekletirilmitir. Birletirmede PSOLA yöntemi kullanılmaktadır. Genellikle konuma sentezleyicilerin ezgi modeli yoktur veya eksiktir. Bu durum sentezlenen konumanın doallıını olumsuz yönde etkiler. Çalımamızda bu eksikliin giderilmesi için yeni bir model önerilmitir. Sentezlenen konumanın doallıının artırılması için, konumanın ezgisi üzerinde süre ve vurgu temelli kurallar tanımlanmıtır. Bu kurallar, hazırlanan ara yüzde yapılan pek çok denemenin sonucunda bulunmutur. Uygulanan kuralların sentezlerin doallıındaki baarısı öznel dinleme testleriyle ölçülmütür. Sonuç olarak, tanımlanan kuralların gelitirilen konuma sentezleyicide uygulanması ile CMOS testi sonucunda 1,86/5,00 puanlık bir artı elde edilmitir. Bu sonuç, ezgi modelimizin baarılı olduunu göstermektedir.
Anahtar kelimeler: Metinden konuma sentezleme, difon, PSOLA, ezgi modeli, doallık, CMOS
Text to speech synthesis (TTS) is the automatic reading of a text by a system. In this work, a TTS system which concatenates diphones has been designed and implemented. For concatenations, PSOLA method was used. Usually speech synthesizers lack an intonation model. This degrades the naturalness of the synthesized speech. For increasing the naturalness of the synthesized speech, duration and accent based rules were defined in this study for a proper intonation. These rules were determined after an extensive set of experiments performed in the designed testbed. In the end,
an improvement of 1.86/5.00 in the CMOS score was obtained by applying the defined rules in the developed synthesis platform. This result shows the success of our intonation model.
Keywords: Text to speech synthesis (TTS), diphone, PSOLA, intonation model, naturalness, CMOS
Metinden konuma sentezleme (MKS); pek çok dil için ortak ve önemli bir aratırma konusudur. Görme ve konuma engelli insanlar için iletiim imkânı salaması [1], sesli yanıt, uyarı ve okuma sistemleri [2-4], dil ediniminde ve yabancı dil öretiminde kolaylıklar salaması [5], MKS’nin uygulama alanlarından bazılarıdır. Bu alandaki temel kaynaklar [6-9]’da verilmitir.
Bu konuda yapılan aratırmaların hedefi; insan sesi doallıında konuma sentezidir. Sentezlenen konumanın kalitesi ve doallıı arttıkça, MKS sistemleri gündelik hayata daha çok girecektir. 1993’ten bugüne kadar Türkçe MKS sistemleri üzerinde pek çok lisansüstü çalıma yapılmıtır. Bu çalımalarda sinyal ileme yönteminin ve kullanılan ses parçalarının senteze olan katkısının yanı sıra, frekans deiiminin ve sürenin modellenmesi de incelenmitir [10]. Bu makalede Türkçe metinden konuma sentezlemede ezgi modelleri üzerinde durulmu, önerdiimiz yeni ezgi modeli anlatılmıtır.
Doal bir konumanın sentezlenmesinin önündeki engeller arasında büyük bir konuma parçası veritabanının (farklı uzunluk ve temel frekanslı) oluturulması, konuma parçalarının sürelerinin modellenmesi ve uygun ezgi kurallarının tanımlanması sayılabilir.
Türkçede vurgu ve ezgi yapıları, bazı sinyal ileme ve bilgisayar bilimleri aratırmacıları tarafından daha önce incelenmitir [11-13]. ayli [11], Türkçe MKS sistemlerinde süre modelleri üzerinde çalımı, fonem ve trifon tabanlı incelemelerin sonucu olarak ortalama süreleri rapor etmitir. ayli’nin çalımasındaki önemli sonuçlardan birisi de; cümle içinde kullanıldıklarında fonem ve trifon ortalama sürelerinin belirli oranlarda dümesidir. Bunun sebebi, daha uzun bir konumanın tek nefeste söylenebilmesi için, tüm birimlerin belirli oranlarda sıkıtırılmasıdır. Öztürk [12], fonemler için süre ve F0: temel frekans erilerinin modellenmesini ele almıtır. statistiksel olarak metinsel özellikler (fonem türü, hece sayısı, hecenin konumu, hecenin vurgu alıp almaması vb.) incelenmi ve regresyon analizi yapılmıtır. Sonuç olarak, ortalama süre için en etkili parametreler: fonemin türü, ön ve arkadaki fonemlerin türleri ve fonemin hece içindeki yeri olarak rapor edilmitir. Temel frekans erileri ise hece frekansları baz alınarak incelenmitir. Öztürk, çalımasının sonunda bu modellerin duyumsal olarak deerlendirilmesini önermektedir. F0 üzerinde yapılan bir dier çalımada, Oskay vd. [13], cümle bazında temel frekans erilerinin genelletirilmesi üzerinde durmulardır. F0 erileri, olumlu, olumsuz ve soru cümleleri için dorusal ve ikinci derece fonksiyonlar ile modellenmeye çalıılmıtır. Külekçi ve Oflazer [14], metin içerisindeki söz gruplarını belirlemeye çalımılar, bunlara 3 kademeli (0: yok, 1: az ve 2: fazla) ezgi seviyesi atamılardır. %85 baarıyla söz gruplarını ayırmayı ve doru vurgu seviyesini belirlemeyi baarmılarsa da nesnel deerlendirmenin bir Türkçe MKS sistemiyle birletirilmesi sonucunda elde edilebileceini belirtmilerdir. Uslu ve lk [15]’de, Fujisaki ezgi modelini, birkaç Türkçe cümleye ilk defa uygulamılardır. Bu yöntemde cümlenin perde frekansı deiimi bir toplamsal modelle ele alınmakta, tamlama (phrase) ve vurgu (accent) olmak üzere iki bileene ayrılmaktadır. Modelin matematiksel ifadesi Eitlik (1)’de verilmitir.
ln(F0 ) = (ln Fmin )+ P+ A
( ) Np
P = Ap,k .g p t −Tp,k
[ ( ) ( )] Na
A = Aa,k ga t −Ta1,k − ga t −Ta2,k
Burada g p (t ) = α 2t.e−(αt )u(t ) tamlama dürtü tepkisi, ( ) ga (t ) = min 1 − (1+ βt ).e(−βt ),γ aksan basamak tepkisidir.
Ap,k , Aa,k, Tp,k, Ta1,k, Ta2,k, , , ; model parametreleri ve Fmin ; taban frekansıdır.
Model, beklendii gibi konumanın doallıını arttırmı, PESQ testi sonucunda 0,15/4,00 puanlık bir iyileme elde edilmitir. PESQ: Perceptual Evaluation of Speech Quality, telefon hatlarının kalitesini ölçmek için önerilmi bir yöntem olup öznel dinleme testlerindeki dinleyici bulma ve dinletme zahmetlerinden kurtulmak için tercih edilen bir nesnel deerlendirme testidir (ITU-T P.862). ki konuma parçasının birbirine olan yakınlıını, bunları hizalayıp aralarındaki özilintiden bulmaya çalıır.
Dilbilimciler bir sözcükteki vurgunun yerini tespit etmek için seslemleri (heceleri) sırayla baskın bir ekilde okurlar. Hangi
okuyu kulaı tırmalamıyorsa vurgunun o ekilde doru olduuna karar verirler. Türkçede fiil çekimleri, istisnalar haricinde, kurallara balıdır [16]. Aydemir ve Yılmaz [16], çalımalarında fiillerin otomatik çekimlenmesi ve vurgularının belirlenmesi üzerinde durmular, Türkçedeki yaklaık 4600 adet fiilden 1100 adedi için 5400 farklı çekimin yapıldıını ve vurgu pozisyonlarının doru bulunduunu belirtmilerdir. Bu sonuçlar bizim de çalımamızın temelini oluturmaktadır. Uslu vd. [17], tasarladıkları MKS ara yüzünde fiil çekimleri için akustik özellikler (süre, perde frekansı ve enerji) ile ilgili ezgi kuralları önermilerdir. Pek çok fiil çekimi için yapılan denemeler, web üzerinden dinleme testleri ile deerlendirilmi ve en çok beenilen yöntem sonuç olarak önerilmitir.
Bu çalımaların yanı sıra, duygusal sentez konusunda yapılan çalımalar bulunmaktadır [18, 19]. Bu alanda, Bulut vd. [18] yaptıkları çalımada; sesbirim düzeyinde süre, perde frekansı, enerji ve izge deiikliklerinin duygusal senteze olan etkisini incelemilerdir. Sonuç olarak sesbirim düzeyinde duygu dönütürmede, izgesel zarf deiikliklerinin yerel prozodi deiikliklerine göre daha etkili, yerel prozodi deiikliklerinde ise; süre deiiminin perde frekansı deiiminden daha baarılı olduunu belirtmilerdir. Burkhardt vd. [19], farklı dillerde (Türkçe, Yunanca, Almanca ve Fransızca) duygusal sentezler yapıp birbirleriyle karılatırmılardır. Temel frekans, süre ve “jitter” parametreleriyle senteze duygu katmaya çalımılar; sonuçta, hem o dile özgü, hem de tüm dillerde ortak noktalar bulunduunu belirlemilerdir.
Bu çalımada gelitirilen ezgi modelinde; seçilen cümlelerde sözcüklere, difon sayısına göre süre deitirme ilemi uygulanmaktadır. Daha sonra, vurgulu hece dikkate alınarak, cümlenin fiiline ezgi verilmeye çalıılmakta ve ayrıca cümle içinde yer alan öbek vurguları için ezgi kuralları aratırılmaktadır. Tüm bu ilemler temel frekans, süre ve enerji parametrelerinin sistematik bir ekilde deitirilmesi temeline dayanmaktadır. Farklı cümle yapıları ve öbek vurguları için adı geçen akustik parametrelerin optimum deerlerine duyumsal deerlendirme testleri sonucunda ulaılmaya çalıılmıtır.
Bu Giri bölümünün ardından, çalımanın 2. Bölümünde izlenen yöntem ve önerilen ezgi modeli ayrıntılı olarak anlatılmıtır. 3. Bölümde elde edilen bulgular verilmekte, 4. Bölümde ise sonuçlar tartıılmaktadır.
2. Önerilen Ezgi Modeli
2.1. Yöntem
Konuma sentezlemede en çok kullanılan tekniklerden biri eklemeli sentezlemedir [6]. Önceden kaydedilen konuma parçaları bu yöntemde, uygun süre, perde frekansı ve enerji düzenlemelerinin ardından uç uca eklenir. Çalımamızda konuma parçası olarak ikili sesbirim de diyebileceimiz difonlar kullanılmaktadır. Difon; bir fonemin ortasından takip eden fonemin ortasına kadar olan ses parçası [6] olduu için, ortalama difon süreleri, fonem sürelerinin ortalaması ile hesaplanmakta [11] ve bunlar yaygın olarak kullanılan
Uslu İ. B., İlk H. G., Yılmaz A. E., Türkçe Metinden Konuşma Sentezlemede Doğallığın Artırılması İçin Öneriler, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 95-102, Aralık 2011
PSOLA (Pitch Synchronous OverLap and Add) yöntemiyle [20] birletirilmektedir. Bu yöntemde perde iaretleri adı verilen yerler referans alınarak ses parçaları birletirilir.
Türkçe’de yer alan 29 harf ve 44 fonem [21] Tablo 1’de verilmitir. Sentezin doru ve doal olması için ilk art, difonların doru belirlenmesidir. ekil 1’de, “b a1” ile “a1k2” difonlarının perde iaretleri, ekil 2’de ise bu difonların PSOLA yöntemiyle 6 perde örtütürülerek birletirilmesi gösterilmitir.
Tablo 1: Türkçedeki harf ve fonem(ses birim)ler
Harf IPA* Fonem
Örnek
a
a
a1 a2
a1nı la2f
e
e
e1 e2
me1ç de2vam
Ï
ıslak
i
i1 i2
i1çecek i2tibar
o
o
o1 o2
so1ru o2ymak
ö
œ ø
ö1 ö2
ö1rtü ö2ren
u
u1 u2
ku1lak u2rak
ü
y
ü1 ü2
ü1mit dü2me
bal
cam seçim demet
fasıl
g1
g2
g1ümü karg2a
hava
jeodezi
k
c k
k1 k2
k1edi ak2ıl
l1
l2
l1eman kul2
makarna
n
n1 n2
an1ı sün2gü pırasa
r1
r1af
r3
kar2ı dar3 sert
aı
tebeir
v
v
v1 v2
v1ar tav2uk
j :
y1 y2
y1atak duy2
z
z1 z2
yaz1lık kaz2
* IPA: International Phonetic Alphabet
Burada yapılan ilem; birinci difonun sonundan 6 perde, ikinci difonun baından 6 perde almak, bu konuma parçalarını Hanning pencerenin azalan (birinci difon) ve artan (ikinci difon) bölümleri ile çarpmak, örtütürmek ve toplamaktır. Hanning pencere Eitlik (2) ile verilmitir (N; pencerenin boyudur).
w(n)
cos
2πn N −1
ekil 3’te bu ilem boyunca kullanılan örnek dalga ekilleri görülebilir.
"b a1" difonu 0.5
-1 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 "a1k2" difonu
500 1000 1500 2000 2500 3000 3500
örnek sayisi
ekil 1: “b a1” ve “a1k2” difonlarının perde iaretleri
0.6
0.4
0.2
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 2600 2800
ekil 2: “b a1” ve “a1k2” difonlarının PSOLA yöntemiyle birletirilmesi
Eer birletirilen ses parçalarının enerjileri arasında seviye farkı varsa, bu da kalitenin dümesine sebep olacaktır. zgesel zarf uyumsuzluu bu çalımanın kapsamı dıındadır. Ancak temel frekans ve enerji uyumsuzlukları çalıma kapsamında giderilmektedir.
Difonların temel frekansı; perde iaretleri arasındaki farkın (perde periyotlarının) ortalamasının tersi alınarak
hesaplanmakta ve komu difonların temel frekansları arada bir deerde eitlenmeye çalıılmaktadır. Enerji uyumsuzluu ise komu difonların enerji oranları kullanılarak giderilmektedir. Eitlik (3) ve (4)’te bu ilem anlatılmaktadır.
∑ E1=
1 K
K n=1
2 1
∑ E
2=
1 L
L n=1
2 2
E1 ve E2; sırasıyla 1. difonun ve 2. difonun ortalama enerjileridir. K ve L; difonların uzunluklarıdır. 2. difon (d2), enerji oranının karekökü olan katsayı () ile çarpılır ve enerjisi eitlenen yeni difon (s2) elde edilir (Eitlik (4)).
√=
E2 E1
s2= . d 2
ekil 4’te enerji uyumsuzluu olan difonlarla yapılan sentez gösterilmitir.
ekil 4: Enerji eitlenmemi durumda sentez ekil 5’te ise enerjileri eitlenmi difonlarla yapılan sentez gösterilmitir.
ekil 5: Enerji eitleme sonrası sentez
ilk cerceve 0.5
ikinci cerceve 0.5
Hanning pencerenin azalan bölümüyle carpilan birinci bölüm 1
Hanning pencerenin artan bölümüyle carpilan ikinci bölüm 0.5
OLA sonucu 1
ekil 3: PSOLA ile yapılan örtütürüp ekleme ileminin ayrıntıları
Uslu İ. B., İlk H. G., Yılmaz A. E., Türkçe Metinden Konuşma Sentezlemede Doğallığın Artırılması İçin Öneriler, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 95-102, Aralık 2011
ekil 6: Tasarlanan ve gerçekletirilen MKS test platformu
Çalımada, ekil 6’da gösterilen ara yüz tasarlanmı ve ezgi denemeleri için bir platform oluturulmutur. Matlab GUI© ile hazırlanan bu platformda süre, perde frekansı, enerji ve örtütürme süreleri ayarlanabilmektedir. Süre ve perde frekansı deitirme ilemleri yine PSOLA yöntemiyle yapılmaktadır [6].
Sol üstte bulunan metin kutusuna girilen yazı, otomatik olarak sözcüklerine ve difonlarına ayrılır. Sözcükler boluk karakterinden yararlanılarak, difonlar ise Türkçenin telaffuz kurallarına [21] göre belirlenir. Daha sonra difonlar veri tabanından çarılır. Gelitirilen ara yüzde bulunan süre ayarı ekil 7’de, perde frekansı ayarı ekil 8’de, enerji ve örtütürme süresi ayarı da ekil 9’da gösterilmitir.
ekil 8: Perde frekansı ayarı
ekil 7: Difonların süre ayarı
ekil 9: Enerji ve örtütürme süresi ayarı
2.2. Terminoloji ve Gösterimler
Fonem, difon, ve sözcük için süre, difonlar için perde frekansı ve enerji tanımları aaıda Tablo 2’de verilmitir.
Tablo 2: Matematiksel gösterim
t(d)i,j
i. sözcükteki j. difonun süresi (d: difon)
t(f)i,j,k i. sözcükte j. difonun k. foneminin süresi (f: fonem)
t(s)i
i. sözcüün toplam süresi (s: sözcük)
p(d)i,j i. sözcükteki j. difonun orijinal perde frekansı
(p(d)i,j)' i. sözcükteki j. difonun deitirilen perde frekansı
e(d)i,j i. sözcükteki j. difonun orijinal enerjisi
(e(d)i,j)' i. sözcükteki j. difonun deitirilen enerjisi
Sentezleme için yapılan ilk ilem; metinden belirlenen difonların ortalama difon sürelerine otomatik olarak getirilmeleridir. Bunun için, fonem ortalama sürelerinin [11] ortalaması alınır.
Difon ortalama süre hesabı Eitlik (5)’te görülmektedir.
( ) t(d) i, j
t + t ( f )
(f)
i, j,1 i, j,2
/2
Burada; t(d)i,j; i. sözcükteki j. difonun süresidir. t(f)i,j,1 ve t(f)i,j,2; i. sözcükteki j. difonun k. fonem süresidir (k = 1: bataki, k = 2: sondaki fonem).
Sözcüklerdeki difon sayısına göre; difon süresi deitirme parametresi: d, Eitlik (6)’daki gibi uygulanır.
K
α t (s) i
t (d) i, j
Burada, t(s)i; i. sözcüün toplam süresidir (bk. ekil 7) ve d parametresinin deeri Tablo 3’te verilmitir. Eer sözcükteki difon sayısı 4’ten az ise bu sözcüün difonları %20 uzatılır (d = 1,20); burada amaç sentezlenen sözcüün yutulmaması ve anlaılırlıının artırılmasıdır. Eer sözcükteki difon sayısı 6’dan fazla ise, difonların süresi %5 azaltılır (d = 0,95); burada da amaç yava okumanın önüne geçmektir. Eer difon sayısı 4,5 veya 6 ise difonlar ortalama sürelerinde bırakılır (d = 1,00). Bu deerlere yapılan denemelerin sonucunda karar verilmitir.
Tablo 3: Difon süresi deitirme parametresi (d)
d = 1,20 d = 1,00
Difon sayısı 3 4 Difon sayısı 6
d = 0,95
Difon sayısı 7
Perde frekansı deiiklii için Eitlik (7)’deki ilem yapılır.
( ) ( ) β p(d) i, j
′
p (d )
k i, j
k; perde frekansı deitirme oranı olup, k; yüzde deitirme miktarından βk = 1+ σ k ile elde edilir (bk. ekil 8).
Örnek olarak; k = −0,15 için, k = 0,85 olacak ve k. difonun perde frekansı %15 azaltılacaktır.
Enerji ayarı için Eitlik (8)’deki ilem yapılır.
( ) ( ) γ ′ (d)
(d )
e = e i, j,k
k i, j,k
k; enerji deitirme oranı olup, k; yüzde deitirme miktarından γ k = 1+ λk ile elde edilir (bk. ekil 9).
Örnek olarak; k = +0,20 için, k = 1,20 olacak ve k. difonun enerjisi %20 artırılacaktır. Bunun için ilgili difon α = γ k katsayısı ile çarpılır.
2.3. Süre ve Vurgunun Ayarlanması
Türkçede vurgu; zaman ve ahıs eklerinin özelliklerine göre yer deitirebilmektedir [16]. Bazı ekler vurguyu kendinden önceki ek veya hecelere kaydırırken, bazıları da vurguyu üzerine çekmektedir. Örnek olarak: “sevmiyorum” fiilinde vurgu “–me” olumsuzluk ekinden önce yer alıyorken, “gittiler mi?” fiilinde vurgu –mi soru ekinden öncedir.
Vurgu incelememizde, çekimli fiillerin vurgu alan hecesi üzerinde denemeler yapılmıtır. Olumlu, olumsuz, olumlu soru ve olumsuz soru yapısındaki cümleler için vurgunun yeri, hem dilbilimsel açıdan, hem de bilgisayar destekli yazılımlarla incelenmitir. Yapılan gözlemler ııında, vurgu en doru ekilde senteze kazandırılmaya çalıılmıtır. Süre ve vurgu kurallarına göre sentezlenen konuma, olduu gibi birletirilen konumayla dinleme testine tâbi tutulmu ve kuralların sentezin doallıına olan katkısı deerlendirilmitir.
ncelenen cümleler Tablo 4’te verilmektedir. 1 ve 2: olumlu, 3 ve 4: olumsuz, 5 ve 6: olumlu soru, 7 ve 8: olumsuz soru formundadır ve 9 numaralı cümle kontrol amaçlıdır. Kontrol cümlesinin ham ve kurallı halleri tıpa tıp aynıdır ve amaç dinleyicilerin dikkatini ölçmektir. Bu cümleye +2,+1,0,-1 veya
-2 dıında puan vermi olanların test sonuçları deerlendirmeye alınmamıtır.
Tablo 4: Süre ve vurgunun birlikte incelendii cümleler No Cümle 1 Her eye ramen zamanında geldi. 2 Çok çalıtıı için baarılı oldu. 3 Otobüsle uzun yola hiç gitmedim. 4 Yıllardır güne yüzü görmedi. 5 Son sınava yeterince çalıtın mı? 6 Biz yokken kendine iyi baktın mı? 7 Görevini en iyi ekilde yapmadın mı? 8 Saçımı sana süpürge etmedim mi? 9 Peki, yeterince çalımıyor musun?
Uslu İ. B., İlk H. G., Yılmaz A. E., Türkçe Metinden Konuşma Sentezlemede Doğallığın Artırılması İçin Öneriler, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 95-102, Aralık 2011
Öncelikle, ortalama difon süreleriyle sentez yapılır. Birletirmede bütün difonların perde frekansları ve enerjileri tasarlanan ara yüzün hassasiyeti ölçüsünde eitlenir. Bu senteze ham sentez adı verilir. Daha sonra ham sentez üzerinde aaıda maddeler halinde verilen kurallar uygulanır. Burada vurgunun konumunun sisteme girilmi olduu varsayılmaktadır.
Bir cümle okunurken, anlamda etkili olduu için, cümlede yer alan tamlamalara özel bir vurgu katarız. Seçilen cümlelerde böyle tamlamalara (“uzun yola”, “güne yüzü”, “en iyi ekilde” vb.) yer verilmi ve doru ezgilendirme için yöntem aratırılmıtır. Cümlede öbek vurgusu olarak bilinen bu bölümler belirgin ekilde vurgulanmalıdır. Çalımamızın en çok zaman alan ve en önemli bölümlerinden birisi de bu bölümdür. Öbek vurgusu için hem temel frekansın hem de enerjinin dier vurgulara göre daha fazla artırılması önerilmektedir.
Seçilen cümlelere doal ezgi kazandırmak için izlenen yol u ekilde sıralanabilir:
• Difon süreleri, Tablo 3’teki gibi ayarlanır. • Söz gruplarının belirledii duraklar boluk süresi ile ayarlanır. Buralarda boluk difonunun süresi iki katına çıkartılır. • Ham sentezi oluturan tüm difonların temel frekansları ve enerjileri eitlenmeye çalıılır. • Orijinal kayıtlarda ortak olan vurgular senteze verilmeye çalıılır. Bunun için, öbek vurgusunun yer aldıı difonların hem perde frekansları (%30), hem de enerjileri (%70) artırılır (ekil 6’da mavi iaretli bölüm). • Sözcük vurgularında ise sadece temel frekans %20 artırılır (ekil 6’da kırmızı iaretli bölüm). • Cümlenin fiiline vurgu katılır. Bu amaçla, fiilin vurgulu hecesindeki difonların temel frekansları %20, enerjileri %40 artırılır. • Ayrıca cümle biten ezgi ile sonlandırılır. Bunun için, son sözcükteki difonların temel frekansları ve enerjileri kademeli olarak (sırasıyla, %10, %15, %20) azaltılır (ekil 6’da yeil iaretli bölüm).
Bu önerileri oluturan perde frekansı ve enerji oranlarına, gerçekletirilen ara yüzde yapılan pek çok denemeden sonra karar verilmitir. Farklı deerlerle yapılan sentezler dinlenmi ve dinleme testleri sonucunda en çok beenilen orana karar verilmitir. Tüm bu ayarlamalar elle yapılsa da otomatik hale getirilebilecei düünülmektedir.
Bu çalımada, [22]’de oluturulan 16 kHz ile örneklenmi difonlar kullanılmıtır. Ayrıca yapılan tüm sentezler uzunluu 3 örnek olan yumuatma (smoothing) süzgecinden geçirilmitir. Bu süzgecin amacı; tıslama ve çatırtı seslerinin etkisini azaltmaktır.
3. Bulgular
Bu bölümde, yukarıdaki bilgiler ııında yapılan sentezler, web üzerinden CMOS (Comparative Mean Opinion Score testi, ITU-T P.800 standardı olan MOS testinin karılatırmalı bir türüdür) testine tâbi tutularak, belirlediimiz ezgi kurallarının doallıa olan etkileri ölçülmütür. Bu amaçla [23] ile adresi verilen a sayfası tasarlanmıtır. Dinleyiciler
ekrana rastgele sırada gelen ham sentez ile ezgi eklenmi sentezi dinlemi ve birbiriyle karılatırmılardır. -5 ile +5 arasında puan vererek hangisinin ezgili sentez olduunu bilmeden dereceli bir kıyaslama yapmılardır. Bu öznel teste 40 dinleyici katılmıtır. Elde edilen bulgular Tablo 5’te görülmektedir.
Bu sonuçlardan tüm ezgili sentezlerin ham sentezlerden daha doal ve baarılı bulunduu görülmektedir. En yüksek puan; olumsuz cümlelerde (3 ve 4) elde edilmitir (ort. 2,55/5,00). Daha sonra en yüksek puan; olumlu soru cümlelerinde (5 ve 6)
elde edilmitir (ort. 2,39/5,00). Vurgu yerleri bariz belli olmayan olumlu cümlelerde (1 ve 2) ise ortalama 1,70/5,00’lik artı salanmıtır. En düük artı ise ortalama 0,80/5,00 ile olumsuz soru cümlelerinde (7 ve 8) elde edilmitir. Tablo 4’teki 7 numaralı cümlenin en düük puanı almasına süre ve temel frekans deiiklikleri sonucunda, “görevini en iyi …” bölümünde anlaılırlıın azalmasının neden olduu düünülmektedir.
Tablo 5: CMOS testi sonuçları
No Cümle
Puan / 5,0
1 Her eye ramen zamanında geldi.
1,95
2 Çok çalıtıı için baarılı oldu.
1,45
3 Otobüsle uzun yola hiç gitmedim.
2,00
4 Yıllardır güne yüzü görmedi.
3,09
5 Son sınava yeterince çalıtın mı?
2,32
6 Biz yokken kendine iyi baktın mı?
2,45
7 Görevini en iyi ekilde yapmadın mı? 0,32
8 Saçımı sana süpürge etmedim mi?
1,27
9 Peki, yeterince çalımıyor musun?
0,14
4. Sonuçlar ve Tartıma
Bu çalımada Türkçe metinden konuma sentezleyiciler için vurgu kuralları aratırılmı, gelitirilen ara yüzde, bir sistematik dâhilinde, ham senteze ezgi verilmeye çalıılmıtır. Dört farklı formdaki (olumlu, olumsuz, olumlu soru ve olumsuz soru) toplam sekiz adet cümle üzerinde uygulanan vurgu kuralları, sentezin doallıını ve baarısını arttırmıtır. Tüm bu çalımaların sonucunda elde edilen bulgular CMOS testi ile deerlendirilmitir. Sonuçta ezgi kuralları uygulanan sentezler, ham sentezlere göre ortalama 1,86/5,00 puan daha baarılı (doal) bulunmutur. Belirlenen kurallar, vurgu yerleri belirli olan cümlelerin daha doal sentezlenmesini salamaktadır.
Çalımalarımız test kümesini geniletmek için devam etmektedir. Gelecek çalıma olarak; sentezleyicide difondan daha büyük konuma parçalarının kullanılması ve örnekleme frekansının artırılarak sentezlere olan etkisinin incelenmesi önerilebilir. Bu çalımada önerilen yöntemin otomatikletirilmesi de bir dier çalıma konusudur.
Teekkür
Çalımalarımıza sesini veren Dr. Özgül Salor’a ve dinleme testlerimize katılan herkese teekkür ederiz.
[1] Braille Teknik Ltd. ti. http://www.brailleteknik.com/jaws.html son eriim: 08/02/2012
[2] Loquendo S.p.A., a Telecom Italia Group Company http://www.loquendo.com/en/demo-center/tts-demo/
[3] GVZ Ses tanıma ve sentezleme teknolojileri irketi http://www.gvz.com.tr/index.html son eriim: 08/02/2012
[4] DKTE Yöndata Bilgisayar Ltd. ti. http://www.dikte.com.tr/konusmatanima.php son eriim: 08/02/2012
[5] Google translate http://translate.google.com son eriim: 08/02/2012
[6] Dutoit, T., An Introduction to Text-to-Speech Synthesis, Kluwer Academic Publishers, 1997.
[7] Tatham, M. and Morton K., Developments in Speech Synthesis, Wiley, 2005.
[8] Narayanan, S. and Alwan, A., Text to Speech Synthesis, New Paradigms and Advances, Prentice Hall, 2005.
[9] Taylor, P., Text-to-Speech Synthesis, Cambridge University Press, 2009.
[10] Uslu, . B., “Türkçe metinden konuma sentezlemede bugünkü durum - 2. Bölüm”, EMO Ankara ubesi Haber bülteni, 2010.3.
[11] ayli, Ö., “Duration analysis and modelling for Turkish text-to-speech synthesis”, yüksek lisans tezi, Boaziçi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2002.
[12] Öztürk, Ö., “Modelling phoneme durations and fundamental frequency contours in Turkish speech”, doktora tezi, ODTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, 2005.
[13] Oskay, B., Salor, Ö., Özkan, Ö., Demirekler, M. ve Çilolu T., “Türkçe metinden konuma sentezlemede ezgi belirlenmesi ve uygulanması”, IEEE 9. Sinyal leme ve Uygulamaları Kurultayı SU-2001, 2001, s. 238–243.
[14] Külekçi, M. O. ve Oflazer K., “An infrastructure for Turkish prosody generation in text-to-speech synthesis”, TAINN 2006, 15th Turkish Symposium on Artificial Intelligence and Neural Networks, Mula, Haziran 2006, s. 49–57.
[15] Uslu, .B. ve lk, H.G., “Türkçe metinden konuma sentezlemede Fujisaki ezgi modeli, IEEE 17. Sinyal leme ve letiim Uygulamaları Kurultayı, SU-2009, Antalya, Nisan 2009, s. 844–847.
[16] Aydemir T. ve Yılmaz, A. E., “Türkçe fiil çekimlerinde vurgu konumunu belirlemek için bir yazılım kütüphanesi,
IEEE 18. Sinyal leme ve letiim Uygulamaları Kurultayı (SU 2010), 22–24 Nisan 2010, Diyarbakır, Türkiye, s. 696–699.
[17] Uslu, .B., Yılmaz A.E. ve lk, H.G., “Türkçe metinden konuma sentezlemede fiil çekimleri için yeni bir ezgi modeli”, IEEE 19. Sinyal leme ve letiim Uygulamaları Kurultayı, SU-2011, Antalya, Nisan 2011, s. 638–641.
[18] Bulut, M., Busso C., Yıldırım, S., Kazemzadeh, A., Lee,
C. M., Lee S. and Narayanan S., “Investigating the role of phoneme-level modifications in emotional speech resynthesis”, Proceedings of Interspeech, 2005, s. 801–
804.
[19] Burkhardt, F., Audibert, N., Malatesta, L., Türk, O.,
Arslan, L. and Auberge, V., “Emotional prosody – does culture make a difference?”, Speech Prosody, Dresden
Germany, paper no. 207, 2006.
[20] Moulines, E., and Charpentier, F., “Pitch-synchronous waveform processing techniques for text-to-speech synthesis using diphones”, Speech Communication, volume: 9, 1990, s. 453–467.
[21] Ergenç, ., Konuma Dili ve Türkçenin Söyleyi Sözlüü, Multilingual, 2002
[22] Salor, Ö., Pellom B, Çilolu T. and Demirekler M., “On developing new text and audio corpora and speech recognition tools for the Turkish language”, ICSLP-2002:
Inter. Conf. On Spoken Language Processing, Denver,
Colorado USA, 16–20 Eylül 2002, s. 349–352..
[23] http://demo.reformo.net/baran3/index.php son eriim: 08/02/2012
Çevik A., Eyüboğlu B. M., Doku Anomalisi İçeren Beyin MR İmgeleri Üzerinde Mumford-Shah Tabanlı Bölütleme, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 103-107, Aralık 2011
DokuDAoknDuoomAkuanloAimsinaİolçmiesriaelİinçseiBrİeçnyeirBneenMyBiRneyMİimnRgMeİlmRergiİemÜlegzreirlÜeinrzideÜerizMnedrueimnMdfeourMmd-fuomrdfo- rdShahSThaShbhaTanahlbıTBaanöblıüaBntllöeılmüBteölelümtleeme
MumMfourMmd-fuSomrhdafo-hSrBhda-aShsheBdahaSsBegdamsSeeedngtSmaeteginomtnaetonifotanBtirooafniBnorMfaBiRnraMIimnRaMgIemRsaWIgmeisathgWesitWh ith TissuTeisAsTubienssoAurbemnAaoblrinmtioearslmitiaelsities
AlperAÇlpeveAirklÇp1,erPvirÇkoe1f,v. iPDkrr1o,.fBP. Dr. oMrf..uBDr.arMt. EBuy.rüMabtuoErğyalüutbE2oyğülbuo2ğlu 2
1 Biyo1mBeiyd1oiBkmaiyleodMmiküeahdleiMnkdaüilhsMleinğüdih,iesDlniodğki,stolDirğaoi,kPDtrooorgakrtPaomrroaıgPÖrarğomrgeırnÖacmğisırieÖnğcriseincisi Orta DOortğauODTroteağkDunioTkğeÜuknTikevkeÜnrsinkitiveÜseirns(iivOteDrssiTi(tÜOes)Di (TOÜD)TÜ)
[email protected][email protected]@u.emdeut.utr.edu.tr
2 Elek2trEikle2EkEtlreliekkktrEtorlinekikkEtrMloenküithkroeMndiükihsMleinğüdihiBeslönidğlüismBliüöğlivüBemöBülüiyvmoeümBveiydeoiBkmaiyledoMimküeahdleiMnkdaüilhsMleinğüdihiLeslinsidğainsLsliüiğsiatüLnsiPsürasontgüsrüPasmrtoüıg,Praromgır,amı, ÖğretÖimğrÜeÖtyiğmerseiÜtimyesÜi yesi
Orta DOortğauODTroteağkDunioTkğeÜuknTikevkeÜnrsinkitiveÜseirns(iivOteDrssiTi(tÜOes)Di (TOÜD)TÜ)
[email protected]@[email protected]
ÖzetçÖe zetÖçezetçe
oranlarıovraenilşaolrerımavnelsaüirşrıleevlmeeris,şülderoemğlersruüid,raednloe,ğrkri,udlloağnr,ıulkadunallniam,nkgıluealnlbaöinmlıülgatlneembimöelgüetlbemöleütleme algoritmalagsoınriaatmlbgaaoğsrlıiıntdmaırab.saığnlaıdbıra.ğlıdır.
Bu çalıBşmuaçdaaBlıuşimçgaedlıaşbmöimlaüdgtaleemibmöeglüpetrlobebmöleümtpleirmoMbeulepmmrfoiobrMlde-umSmihfaMohrudem-nSfehorarjdih-Sehnaerhjieİnkei rbjioyuİktliub(o2İykBui)tlbuvoey(2uüBtçlu)bvo(2eyBuüt)çluvbe(o3yüBuç)tlbutoıby(b3uiBtliu)mt(ıg3beBbvi)eitmrıibsgbieiüivzmergiesnidvüeezreisrinüdzeerinde
enazlamenaapzrlaoemnblaaezmlpairmoşbaelkeplmirnoidbeşleikmflaidnşedeekeldiifinaldmeişi,efdapidrleombielşde,milpmirnoişbç,löepzmrüoimnbüleçmöziünmçüöbzüömlüütlemböelüitşllbeeömmleüintlieşnmlemme aiinşilüenemlmionalinanrüaemkl aounlyüagerual lkaonluamyragakusıl,aunyemglduaelsaıne,dmeilaedsneı, eedldilenedilen
için geitçiriinlengieçtöiinnrielgreeinlteiröinlieennrcielöelenrnemriniliceşerlveiennmcseieşlçeinvlemenişsçeöçvizelüemnseççyiölöeznnütmeçmöiyzöünmtemyöinsotenmuiçlasrodnauyçüslaokrnsdueakçlyasürtakdnasedykaürtsktsaeankpdmasrtataynsada,padrmtoalsayayapı,msıdyaolylaa,ygıdüsovıylealnayiılsgirıüylivlğaeingilüirvleiğnilirliği
uygulanuıypg, ualaulgnyoıgpru,iltamanlaıgp,o,rdiaotmlkguao,raitdnmoakmu,adlaiolnekoruimaiçlnieloremernialiöçlernriekniçbeörereynnienkörbneeykindbüeyşiünk dvüeşrüi kdeülvdşeürki edevileldmrei eseildndieelmyeosdliinlmeaçeasyibonilelmaeyçkoatlbeidlamirç.aebkEtileşmdikierlk.etmeEdeşirik. leEmşeikleme
manyetimkarneyzeomtniakannryseez(toiMknRaren)zsiom(nMgaenRlse)r(iiMmügRze)lreiimrnidgüezldeeriğneüdrzeleerdniendğdireeirlldmeeniğşdteirrl.ielmndişirtirlm. (itşhtrier.sho(tlhdrinesg(h)tohlrvdeeisynhago)ldbviönelgy)ea vbeüöyylagüetmböbelügye(üretmbgüieoynü(trmgergeoiow(nrineggi)roongwiibgnirgo)wginibgi) gibi
UygulaUmyaglaurlUdaamygauklaluarlmldaaanlıalkarudnlalaönkrınulaellnkaniöımlrangneekleörri,nmegbkelyeiimrn,getbülemyr,iönrbüentüyeminörtüünmeökrlüasniek aklgaosirkiktmlaalasgliaokrıinatmlgkaoulralilrtaımnaımlkauırlılniasnekıumklulıallniasıenmıcıkıuislgleiarndkıiculıellraginirıecdıiolelgariinrndeileorlianne olan
bağlı öbdaeğmlı boöalduğeşlımumöuodleumvşeumomluuuşluvtiempluemuvslectliepmrleouslitsiscplle(eMrosSsc)ilselre(oMzsyiSos)nl(alMerzıSy)onlleazryıobnalğaırmı lıblıakğlıamrıblaınlğıekıdmlealnrıilyınkleladrkeıunnlilyealdneeımnkiuylzlleoarnklıumuğlluaznovıremlutğuzutoarrvllueılğıtğuuıtvaderülıştluüığtkaırdlıülışğüıkdüşük
bulundubrualnunbdiumrluagnnedleurrimangaerlaeismrıngdeaalernarsınsaedrçainlsmınidşstaeinçr.ilmsEieşlçtdirlem. işeEtdilrid.lenEeldeilenesdoinleunçlasrodnouğçuslaormrnduaoçklğtaaurdrdmıro.ağkutramdıark. tadır.
sonuçlasronhueçrslaorinkuihçledarurriukhmierdiuçikriniumddueirçuismnayıdisçeailnsavdyeeısgaslöarysvıeslalgoölvaresrealgköorlsaerlakolaraBku çalBışumaçaBkluıaşpmsçaamlıkşınmadpaasa, kmsaıöpnzsdüaam, eındsödilzaeü,n seködlzaiülseinkedkbilöealnsüitklkelmbasöeilkütlbemöleütleme
sunulmusuş,nulmsuounşu, lçmlausroş,nunçsiltaoernliukçslenalirtelivknesietlelnikicsveliksnevileceliaknnsiclealemlikdsaenllamadnalaalmgdoaritmalaglaorıinatmlagaolrairtltımneranlartaiınfltaeronlaatlritafekrn, aotliaMfraukmo,lfaorMradku-,SmhfMaohrudm-Stfahobaradhn-lSıhtabhanltıabanlı
değerlednedğireirlldmeeniğşdteirrl.ielmndişirtirlm. iştir.
bölütlemböelüptrlbeoömbleütmlpeirmo[be1l]epmirnoicbe[l1elem]nimn[ic1şe,]leliinntmecreialşte,ünrlmditeişr,aktelüintrderiesaitnküerdnyedeisrkiennediyseinr e yer
bulmuşbublimr ubşçuölzmbüiurmş çömbzireütmoçdöuzmüemötrondemuketötoırdbnubeiköirmtnıbegbkeiletriımbbügizeelreiimrngdüezleerrinüdzeerinde
AbstrAacbtstArabcsttract
uygulanumygışulaunymgvueılşanmaıvlşıenan vaelınsaonaulıçnlasrnonuçbsliaolrinmuçselablrilimosbleailriamkseol arakolarak değerlednedğireirlmldeeniğşdteirl.ielmndişirtirlm. iştir.
In thisInstutdhyiIs,n ismthuaidsgye,stisumedgaymg, einmstaegtimeonesneptgarmtoiebonletmaptirooisnblepxmrporbieslsesmexdpisriensesxepdreisnsed iÖn nerileÖn nyeörinÖlteenmery,iölmennteetmoyöd,nomltoeemjitko, dmfoaleroktjoliıdkloıklfolaajrrikklbılfuıaklrulkanlrdıluıbkrumllauarnkdblaurlumnadkulramakla steorlmutsioonstfeoMrplmuruotsimpostoeofnrofslmuraMpdtlsris-uoSomnpfhfoofaMorpshrrautdolehms-pneSofefhosorparagrdhlyos-tbSehmflnheoeieamnrrphigmrtyaehoinrbezmeealerpitmngiironiyomnvbaemilprszeietramniotgiiibmaonaltnvieerzemedaps,t,triiosngcebnvhavleotepessmrdtreiao,,gnlbascletheevmodes,r,easnclehgbvoeiersrrleiaiçnklatteı,gbmeidrırlaiiçhkaat(gbtePıei,ömrErlndiiTıçckaaethteaı(,pmrPoedöEızcanioThctnrae(osPtnöprEnuoeTezccmioetitnoripsosrnyoten)rozcunioectnmrt[tios2ooitns]rmn,yu)eocmntgkiroi[aast2nonyf])imo,sniohgi[ktüm2roaac]mgn,frieeosllgieekrhriaaiiümnnfciigsnnreei llheeiümrriicnngriieennlleerriinniinn methodmoetfhosmodleutohtifodnsooliusftiiosmonlpulitesimoniemntipeslde,mimeapnnltedmd,tehneatendda,lgtaohnreidthamtlhgeoirsiathlgmoriitshbmölüistlenbmöleüstilbeön[lmü3te]l,seinm[e3bs]ei,yin[3]b,MeyRinbeimMyignReleMriimnRigneliemgriüngreiünlletrüidngeüinnrültgüüdreünltüden evaluatevdaulusaientvegadlbuuraastiendgmubsarigannignetbmircarignensemotniacagnrnseest(ioMcnRaren)ssoim(nMagnRse)s(iMwmhRaig)cehismwagheicshwahrıincdhırıalmrınasdııarvırlıemndbaısörıllümvtelaesnbımövleüestilbe(nöblmeüyteliseninm(abkesymiina(bdaedkyeinm- aabdkodzemma-dabdoedze-mbaodzdemadde containcotnistsauicneontaiabsisnnuoertmisaasbulinetoiersam.banSloiatrimmespa.lleitSiaeims.apglSeeasmimpulaseegdeismianugsetshdeuinsedtheinayrthıme ı)ayr[ı4m]aı)yrıvme[4ı)] da[vm4e]ar dvaeimagrdelaemriimanrigneliemrbignöeilnületlreinbimönleüstilbenölmvüetelseinmevsei ve experimeexnptesraiemrxepenecrthsiomaserenentcsahmaorosenencghatohmseeononngaemtshowenhoginctehsecwohnitecashinwchooiencdthaemicnoanoteadienmoaedskeemleatizsakseyloentsiuzkae[s4ley,to5inz]auasm[y4oa,nc5uı]y[la4am,k5auc]lılayamlnaıalkcmuıyılşlatınrk.ılumllaışntırlm. ıştır.
formatifoonrmdaufteoiornmtoadtbiuoreanitnodutbuermatoinr,btrauanmidnormt,uumalntoidrp,lemaunslcdtliepmrloeuslitssicpll(eeMroSssc)isler(oMsiSs) (MS)
lesions.leGsiaotnhlse.srieGodnastrh.eesGruealdttshreaerrseeudltprsreesasureletnstpeadreresiennptrbeeodstehinntveidbsuoiatnhl bavinostduhalviasunadl and numericnaulmefronirucmmalseriffcooarrml sbforftohmrs cbafosterhs, bcorateshseusl,ctsarseasr,ueltrsesvaurlteusateavdraeluaetveadluated
2.
M2u.mfM2o.rudm-MSfohuramdh-fSoTrhadab-haSnThlaı hbBaTönlaülbıtlBaenmöllıüeBtlöelmüteleme
qualitatqivueallyitqauntiadvleiqltyuaatainvntediltyaqtuaivanendltyiqt.uaatinvteiltya.tively.
MumfoMrdumvefMoSrudhmavhfoer[d1S]hvaiehmSg[e1h]abhiöml[ü1gt]eleimbmöeglüeitşllbeemömleüintlieşmlbeiemr imnşliaelmbiyiirentimbailriyemt aliyet
enazlameanazlpaemrnoaabzlleammpiraoblşepemkroliibnldeeşmeiklinfaşdedekelinidfeaetmdeişitfiared.temiMşteiartlm.iyieştMir.aliyMet aliyet
1. G1ir.iş G1.irişGiriş
fonksiyfoonneklisifşyouonnşkeskliiylşoduneeşilefiakşdiuledşeedikifilalmdekeitfdeaidlimer:ekditelmdierk: tedir:
Beyin tBümeyöinrlBeterüiymivnöerytlüaemrMi övrSeleylraeizMvyeoSynallaeMrzıySnoenldeleaznryıioynleladroeılnunişyemldeeunoşilyudlşoemkouulşuşdmokuuş doku ?????? = ?????? ???∬??? �=(???????????????−???∬=???�???)(�????????????+∬−�?????????(???∬???)???��−+��?????????|)???∇�∬???+???�|��???�???+|∬∇∬�??????�|��??????|(+∇?????????)∬???.|�� +??????(???∬(???1)�.)??????(??????)(.1) (1)
anomalailneorimiaçlenirloemnriabilçieleyerireniniMçbeeRryeininmbMgeeyRlienriimMnignRelaienmrainglieiznlie,arrinnaadilnyizoail,noarjailidzvyie,olroajdiyvoeloji ve nörolojinöurzomlonajnöilruaorzlıomnjaianutalzanmrıı,antnaeldatarnıvnıi,apttelaadnaııv, vitepdluayvngiıupvlleaannuaıyngvueteladunayavgniunltiaenndaanvitneidnaDvienninklemDen(k1lD)e’mednek(l???e1??? m)’vdee(1?????????)???’dsveırea???s??????ı???yvlaseıra???b???söıylsülıatrlaesnbıymöllaiüştlbevnöelmüitoşlerinjvmineiaşlorviejinaolrijinal doğruladnomğarusıdlaoanğşmraumalsaaınlamarşıaansmdı aaalşayaroımlnadglaaörsyıtnoedlraicgiöyosotlledrguicöğisutneodrlidacuniğuoblnüddyuaüğnkunbdüaynükbiümygüekleriimigfaedlieemriegtiemflaeedrkieteiefdatmidr.eekPetretomdbierlke. mtPedroçiröb.zlePümmroübçnlöeüzmnümnçüiöhnzaüinmaümnniahücanıi, naimhaaicıa, macı, önem taöşnımemaköttnaaşedımımr.atSakşötaızmdıkarok. ntSauödszıur.kaSonnöauzliszkudoeannu,asltuiüzmadneöanrl,iztüdmenö,rte,ütmbüamöğröl,ırteümbaöğrleı fboanğklsıiyfoonneklisifyeoonnakzesliaiyyoeanneal???zi???laefyonanankzls???ai???yfaoonnuk???n???saifyoounnlkausşnimyaoankuutlıanrş.amİulaklkatştırem.raimİklktır.terİlikm terim oluşan oöldueşmanovlöuedşleaemnzyöovdneelmlaerzıvnyeoanlrelaazkryeıonsnitalaraarlıkannesıa,irtayakülezaseniyıt, aylüanzeı,yyhaüalzcaemnyıi,ahlancmı, ihgaicrmdii vgeirdçıikgtvıierdairçaıskvıetnıdçaıkrkaitsııfnaadrrakaksiıinçdfinaarkkibirifçairönklçbüiçitrinoölulbçşiürtut römolçlauükşttauo;rlmuşatkutram; akta; gibi gnibicielgikibsneiilcelikndsiceelğleikrlseedrlienğerldeehrğienesralpelraihnemsapsılhaensmapaalmsaınamcıayslaaımacıaymlaadcoıylalayısıdyollaayçıdsaoırylpalıayldısıçığyaılrap??????ılçdsaıağrbpıiıtl???id???,ığsvıaebr???i???ti,savbdeiatrkii,atsvae(drdaiaktsaaat dfa(idkaeltaity(d)fiadtealitfyi)delity)
yararlanyıalrmaarlkyatanarıdalımrrl.aBknıtualmddıaerk.ğteBarduleırd.ienBğheureldseaerpğinlearhnlemrsianpsılhnaednsamakpailsadınomdğarauksliıundkdoağkriudluokğkrualtusakyıskıatsaoyklıasıtrsaakyıoslıaardalkaonladrıarkıdlmlanakdatıdarlıdalımnrd.aıkrıtalmBdıearnk. ztaedrıBr.enşzeekBrilednez,şeerkildşee,kilde, ∬���|∇∬??????�|���|∬t∇e�???r???�i|m��|i∇, ???te???|rb�iömlüit,etlreinmbmöi,liüştlbenöalmütkitşlüemnmeallietşkriünmaletülkezüreimnrienldeüerizkneirinüdzeekrindeki
tamdeğişimi (total variation) ifade etmekte ve başındaki ?????? sabiti düzenlileştirme (regularization) katsayısı olarak adlandırılmaktadır. Fonksiyonelin son terimi ise bölütlenmiş imge üzerindeki sınırların toplam uzunluğunu ifade etmektedir.
İmge fonksiyonunun tanımlı olduğu alan ?????? ile bölütler arasındaki sınırları oluşturan alan ise ?????? ile gösterilmiştir. Denklem (1)’de verilen enerji fonksiyonelinin enazlanmasını sağlayan ?????? fonksiyonu, Mumford ve Shah’a göre ideal şekilde bölütlenmiş imgeyi vermektedir.
2.1. Bölütleme Problemi İçin Önerilen Çözümler
Mumford-Shah enerji fonksiyonelinin enazlanması için çok sayıda yöntem önerilmiştir [6, 7, 8, 9, 10, 11]. Referanslarda verilen yöntemler arasında; benzetimli tavlama (simulated annealing) yöntemi, çizge kesit (graph cut) algoritması, seviye kümesi (level set) yöntemi, dışbükey gevşeme (convex relaxation) yaklaşımları ve sonlu farklar ayrıklaştırması (finite difference discretization) sayılabilir.
Sıralanan yöntemler, pratikte kullanılan yöntemler olmasına karşın pek çok dezavantaja yol açmaktadır. Söz konusu dezavantajlara örnek olarak; yerel minimumlara yakınsama, ucu açık sınır oluşumuna imkân vermeme ve herhangi bir çözüm kıstasına ulaşmak için gereken yineleme sayılarının fazlalığı sıralanabilir.
2.2. Ambrosio-Tortorelli Yaklaştırımı
Ambrosio ve Tortorelli [12] Mumford-Shah enerji enazlama problemine, bölütlenmiş imge üzerinde ucu açık sınırların oluşumuna olanak veren, bu sayede enerji fonksiyonelinin doğasına görece olarak daha fazla uygunluk gösteren bir yaklaştırım yöntemi önermiştir. Yöntem, fonksiyonelin son terimi olan, sınırlar toplamını (2)’de tanımlanan faz alanı enerji terimiyle değiştirmeyi önermektedir:
??????�,�
∬�
(���)� �
Faz alanı enerji teriminin ifadesinde kullanılan 2B ?????? fonksiyonu, belirtik olarak yazılamasa da örtülü olarak:
lim�→�
∬
����
??????(??????),
şeklinde ifade edilebilmektedir. Denklem (1)’deki ∬� ??????(??????) terimi, burada önerilen faz alanı enerji terimi ile değiştirilip maliyet fonksiyoneli yeniden düzenlendiğinde, enazlanması hedeflenen yeni bir enerji fonksiyoneli elde edilmektedir:
??????�� = ∬ �??????(?????? − ??????)� + ??????|∇??????|�(1 − ??????)� +
�����
Her 3 denklemde de görünen ?????? sabiti, özetle sınırları ifade eden ?????? fonksiyonunun aldığı değerler üzerinde bir düzlük (smoothness) ölçütü oluşturmaktadır ve sınır karmaşıklık faktörü (edge complexity factor) olarak adlandırılır.
Enazlanacak enerji fonksiyonelinin denklem (4) ile verilen şekilde ifade edilmesi ile problem tek bir tümlevsel alana indirgenmiş ve denklemin sağ tarafı “sınırların toplam uzunluğu” gibi önceden hesaplanamayacak bir terimden arındırılmıştır. Problem bu şekliyle birden fazla yöntemle çözülebilecek duruma getirilmiştir. Bu çalışma kapsamında, ??????
ve ?????? fonksiyonlarının zamana göre değişimlerini ifade eden kısmi diferansiyel denklemlerin 0’a eşitlenerek, bu iki fonksiyonun alacağı değerlerin yinelemeli bir şema ile çözülmesi yöntemi kullanılmıştır.
2.2.1. Uygulama
İmge bölütleme işleminin hedeflenen çıktısı olan ?????? fonksiyonu ve yaklaşık olarak bölüt sınırlarını ifade eden ?????? fonksiyonunun zamana göre değişimini gösteren kısmi diferansiyel denklemler (5) ve (6)’da verilmektedir. Bu denklemler EulerLagrange Denklemleri olarak da adlandırılır. Kısmi diferansiyel denklemlerin bu şekildeki ifadesine, değişimler hesabı (Calculus of Variations) kullanılarak ulaşılabilir.
∇((1
??????)�∇??????)
(??????
??????),
∇(∇??????)
����|∇��� |����
�??????
(����|∇|�∇|��|�� �)�.
Örtülü olarak ifade edilen ?????? ve ?????? fonksiyonlarının zamana
göre değişimlerini gösteren kısmi diferansiyel denklemler 0’a
eşitlenip çözüldüğünde ?????? ve ?????? ’nin yakınsadığı değerler
hesaplanabilmektedir. Bu sebeple, kısmi diferansiyel
denklemlerin �� = 0 ve �� = 0 için ayrıklaştırılması,
yazılımsal çözüm için uygulanacak algoritma şemasını elde
etmemizi sağlamaktadır. Buradan hareketle, ??????��,��� ve ??????��,��� için
elde edilen zaman ve konumda ayrık ifadeler, [13]’te verilen
referansın ek bölümünde sunulmaktadır.
Şekil 1 – Algoritma akış şeması
Şekil 1’de algoritmaya ait akış şeması verilmiştir. Başlangıç değerleri olarak,
??????� = ??????,
Çevik A., Eyüboğlu B. M., Doku Anomalisi İçeren Beyin MR İmgeleri Üzerinde Mumford-Shah Tabanlı Bölütleme, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 103-107, Aralık 2011
ve
??????� =
��|∇�|� (��|∇�|���)
verilmiş ve yinelemeli şema doygunluk kıstaslarından birisi sağlanana kadar uygulanmıştır.
Doygunluk kıstaslarının ilki, sabit olarak belirlenen en fazla yineleme sayısına ulaşılmasıdır. Bir diğer doygunluk kıstası ise, bir önceki yinelemede ve son yinelemede elde edilen bölütlenmiş imgelerin farkının L1 normunun, son yinelemede elde edilen bölütlenmiş imgenin L1 normuna oranının, önceden belirlenmiş bir ?????? değerinden küçük olması olarak açıklanabilir. İkinci kıstas matematiksel olarak şöyle ifade edilebilir:
�??????��� − ??????�� < ??????�??????��.
(9)
3. İmge Bölütleme Deneyleri
Bu çalışma kapsamında, 2. bölümde açıklanan imge bölütleme algoritması iki ayrı tıbbi imge üzerinde uygulanmış ve sonuçlar değerlendirilmiştir. Birinci uygulamada beyin tümörüne bağlı ödem oluşumu bulunduran 2B beyin MR imgesi 1 , ikinci uygulamada ise MS hastalığına bağılı lezyonların görüldüğü 2B bir beyin MR imgesi2 kullanılmıştır.
3.1. Beyin Tümörüne Bağlı Ödem
Beyin tümörüne bağlı olarak ödem oluşumu içeren örnek bir 2B beyin MR imgesi, Şekil 2 (a)’da gösterilmektedir. Şekil 2 (b)’de görüldüğü gibi, işlemin uygulanması amacıyla imge üzerindeki tüm anlamlı verinin kapsandığı bir ilgi alanı seçilmiştir.
Bölütleme işlemi Tablo 1’de verilen girdi parametreleri ile uygulanmış, sonuç olarak Şekil 2 (c)’deki - gürültü ve doku (noise & texture) bileşenlerinden arındırılmış - imge elde edilmiştir. Tablo 1’de görüldüğü gibi, imgeyi oluşturan piksel değerlerinin standart sapma ve entropi değerleri orijinal imgeye göre düşüş göstermiştir. Tablo 1 ve Tablo 3’te verilen ortalama pixel değeri, standart sapma ve entropi değerleri, imge üzerindeki tüm piksel değerleri baz alınarak hesaplanmıştır. Norm değişim oranı olarak ifade edilen değer, her bir yinelemede hesaplanan karesi alınmış farkların toplamı (SSD - Sum of Squared Differences) değerinin bir önceki yinelemede hesaplanan değere oranını göstermektedir. Bu değer, yinelemelerin sonlandırılması için yakınsama ölçütü olarak kullanılmaktadır.
Tablo 1: Beyin tümörüne bağlı ödem içeren imge için bölütleme parametreleri ve sonuç değerleri
GİRDİLER ÇIKTILAR
NORM DEĞİŞİM ORANI ORTALAMA PİKSEL DEĞERİ STANDART SAPMA ENTROPİ TOPLAM ENERJİ
0.05
20000
(b) 1.2365e-003
(c) 9.6946e-006
0.1642
6.09 2.263e005
0.1563
4.189 6.231e004
Buradan elde edilebilecek anlamsal çıkarım, imgede taşınan bilgi miktarının bölütleme işlemiyle birlikte azalması olarak ifade edilebilir. Bu durum bölütleme işleminin amacıyla uygunluk göstermektedir. Ek olarak imgenin taşıdığı toplam enerjinin yinelemelerle düştüğü gözlenmiştir.
Piksel değerlerinin aritmetik ortalaması yinelemeler boyunca sabit kalmaktadır. Algoritma uygulanırken Neumann Sınır Koşulu (Neumann Boundary Condition) [14] kullanıldığından, ortalama değerin (ortalama gri seviyenin) sabit kalması beklenen bir sonuçtur.
Şekil 2: (a) Orijinal imge, (b) Seçilen ilgi alanı, (c) Bölütlenmiş imge (??????), (d) Sınırlar ve seçili ilgi alanı, (e) Sınır haritası (??????), (f) İkili imge gösterimi.
1 PHILIPS Medical Systems. PHILIPS DICOM Görüntü Sunucusu. [Çevrimiçi]. (Son erişim tarihi: 20/01/2011). ftp://ftp.philips.com/pub/
2 Prof. Dr. Kader Karlı Oğuz, Radyoloji Anabilim Dalı, Tıp Fakültesi, Hacettepe Üniversitesi
Şekil 3: (a) Orijinal imge üzerinde işaretlenmiş ödem alanı, (b) Ödem alanının ikili imge gösterimi.
Bölütleme işlemi gerçekleştirildikten sonra, imge üzerindeki ayrıksı hale getirilmiş bölgeler farklı işaretçilerle işaretlenebilir. Hedeflenen bölge imgeden çıkarılıp, ikili imge şeklinde gösterilebilir, tek başına ele alınıp analiz ve ölçümlere tabi tutulabilir. DICOM dosya formatında imgelerle çalışılıyorsa, dosyanın içerdiği üstveri kullanılarak, uzunluk,
arakesit alanı, yüzey alanı, hacim gibi gerçek büyüklükler hesaplanabilir. Şekil 3’de imgeden çıkarılmış ödem bölgesinin ikili gösterimi verilmektedir. Tablo 2’de sunulduğu gibi, DICOM üstverisinde bulunan üç veri alanı kullanılarak, ödem alanına ilişkin gerçek uzunluk ve alan bilgilerine erişilmiştir. Bunlara ek olarak, arakesit alanı ile MR imgesinin dilim kalınlığının çarpılmasıyla, dilim üzerindeki hacim bilgisi de otomatik olarak hesaplanmıştır.
Tablo 2: Beyin tümörüne bağlı ödem bölgesi için yapılan hesaplamalar
ÜSTVERİ
HESAPLANAN DEĞERLER
PİKSEL X-BOYUTU PİKSEL Y-BOYUTU DİLİM KALINLIĞI X-EKSENİ BOYUNCA EN YÜKSEK UZUNLUK
Y-EKSENİ BOYUNCA EN YÜKSEK UZUNLUK
ARAKESİT ALANI
DİLİM ÜZERİNDEKİ HACİM
0.79861 mm 0.79861 mm
5 mm 40 piksel 31.9444 mm 57 piksel 45.5208 mm 1154 piksel 735.9978 mm2 3679.9888 mm3
3.2. MS Lezyonları
MS hastalığına bağlı oluşan lezyonlar beyin MR imgesi üzerinde görülebilmektedir. Bu lezyonların toplam sayısı ve büyüklükleri üzerindeki değişim, hastalığın ve/veya tedavinin seyri konusunda bilgi sağlamaktadır.
MS lezyonları, Şekil 4 (c) ve (f)’de görüldüğü gibi, uygulanan bölütleme algoritması ile imge üzerinden otomatik olarak ayrıştırılabilmektedir.
Şekil 4: (a) Orijinal imge, (b) Seçilen ilgi alanı, (c)
Bölütlenmiş imge (??????), (d) Sınırlar ve seçili ilgi alanı, (e) Sınır haritası (??????), (f) İkili imge gösterimi.
İşlemde kullanılan girdi parametreleri ve işlem sonucuna ilişkin değerler Tablo 3’te verilmektedir. İlk deneydeki gibi burada da standart sapma, entropi ve toplam enerji değerleri düşerken, ortalama değerin sabit kaldığı gözlenmiştir.
Tablo 3: MS lezyonları içeren imge için bölütleme parametreleri ve sonuç değerleri
GİRDİLER
100 10 0.05 8641
ÇIKTILAR
NORM DEĞİŞİM ORANI ORTALAMA PİKSEL DEĞERİ STANDART SAPMA
ENTROPİ
TOPLAM ENERJİ
(b) 8.855e-004 0.4296 0.1745 6.9666 1.703e005
(c) 9.4959e-006 0.4296 0.1589 5.5056 3.746e004
MS lezyonların içeren 2B beyin MR imgesi üzerinde uygulanan işlemin sonuçları, Şekil 4 ve Tablo 3 ile sunulmaktadır. Şekil 4 (f)’de görüldüğü gibi, MS lezyonları, ikili gösterim şeklinde ayrıştırılmış, morfolojik yöntemlerle imgeden çıkarılıp analiz amacıyla kullanılabilecek duruma getirilmiştir.
Beyin MR imgelerini kullanarak doku anomalilerinin analiz edilmesindeki en önemli adımlardan birisi bölütlemedir. Bölütleme işleminin tam otomatikleştirilmesi, girdi parametrelerine bağımlılığı yüksek geleneksel bölütleme algoritmalarının kullanımına nazaran büyük avantajlar sağlamaktadır. Yapılan işlemlerin doğruluk payını arttırdığı gibi, geliştirilen uygulamaların teknik formasyona sahip olmayan uzmanlarca da rahatlıkla kullanılabilir olmasını sağlamaktadır.
Mumford-Shah kontrol parametrelerinin değiştirilmesi, geleneksel bölütleme yöntemlerinin aksine, bölge sınırlarının pozisyonlarını etkilememekte, sadece bölge sayısını ve sınırların toplam uzunluğunu etkilememektedir. Bu sayede işlem tutarlılığı yükselmektedir. Ayrıca işlemin imgeye ait ortalama gri seviyeyi koruyor olması, görsel analiz açısında kolaylık sağlamaktadır.
Mumford-Shah problemine Ambrosio ve Tortorelli’nin getirdiği çözümün ucu açık sınır oluşumuna olanak veriyor olması, yumuşak doku geçişleri bulunduran tıbbi imgeler üzerinde uygulanabilirliği artırmaktadır. Tüm bu nedenlerle Mumford-Shah tabanlı bölütleme algoritmasının örnek uygulamalarda başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmektedir.
ICCCAS 2004. 2004 International Conference on , vol.2,
no., pp. 942- 945 Vol.2, 27-29 June 2004
[4] Du, X., Bui, T.D., "Image segmentation based on the
Mumford-Shah model and its variations," Biomedical Çevik A., Eyüboğlu B. M., Doku Anomalisi İçeren Beyin MImRaİmgignge:leFri rÜozmerinNdaenoMtuomMfoardcr-oS,ha2h00T8a.bIaSnBlıIB2ö0lü0t8le. m5eth,
EIMEEOEBIilnimtesrenlaDtieonrgail, CSyilmt 1p,oSsiauymı 2o,nSy, fv1o0l.3,-n1o0.7,,pApr.a10lık9-2101121,
14-17 May 2008
[5] Lam, B.S.Y., Yan, H., "Blood Vessel Extraction Based
Learning and Cybernetics, 2006 International
5. Teşekkür
Bu çalışma Alper Çevik’in “A Medical Image Processing and Analysis Framework (Tıbbi Görüntü İşleme ve Analiz Uygulama Çatısı)” başlıklı yüksek lisans tez çalışmasından kaynaklanmaktadır, B. Murat Eyüboğlu tez danışmanıdır.
Çalışmamıza özgün fikirleri ve sağladıkları kaynaklarla önemli katkılarda bulunan Hacettepe Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Radyoloji Anabilim dalı öğretim üyeleri Prof. Dr. Ayşenur Cila ve Prof. Dr. Kader Karlı Oğuz’a teşekkürlerimizi sunarız.
[[162] ] TGoermtoarne,llSi,. aVn.dMG. eamndanA, Dm.b, r"oSstiooc,hLas.,tic"ARpeplarxoaxtiimona,tiGonibbosf fDuinsctrtiibountailondse,peannddinthgeoBn ajyuemsipasnbRyeesltloirpattiiconfunocftiIomnaaglevsi,a" tP-acottnevrnergeAnncael,y"siCs omamndunicMaaticohnisneonInPtuelrleigeanncde,ApIpEliEeEd MTraatnhseamcatitoicnss,ovno,l.v9ol9.9P-1A0M36I-,6p,.n4o3.,61,9p9p0..721 -741, 1984.
[[173] ] ECrrdeemme,rsE, .D, .S, aTnicsacrh-hYaiulmsearz, ,FA.,. WanedickTearrti,, JS. .,an"dMSucmhfnoorrdr-, SCh.,ah"rDegifufluasriiozner wsnitahkessp:atiianltrcoodhuecrienngce,s"taintisPtircoacleesdhinapges okfnothwele1dsgteinintetronathtieonMalucmofnofredr-eSnhcaehonfunScctaiolenaslp,"acJe. aOnFd vCaOriMatPioUnTaEl R mVIeSthIOodNs, voiln. 50c,o2m0p0u2t.er vision, Berlin,
[8] HVeeisdee, lbLe.rAg., papn.d54C5h--a5n5,5T, 2.F0.0, 7".A Multiphase Level Set [14] CFrhaemnge,wAor.kanfodr CImheangge DSe.gTm.,en“HtaetiroitnagUesianngd tehaerlMy uhmisftoorryd oafndtheShbaohunMdaordyele,l"emInetnetrnmateitohnoadl”,JEonugrninaeleroifngCAonmapluytseisr wViitshioBn,ouvnold.a5r0y,Eplpe.m2e7n1t-s2, 9239,, 2206082–.302. 2005. [9] Grady, L. and Alvino, C., Reformulating and Optimizing
6. Kaynakça
[1] Mumford, D. and Shah, J., "Optimal approximations by piecewise smooth functions and associated variational problems," Communications on Pure and Applied Mathematics, vol. 42, no. 5, pp. 577--685, 1989.
[2] Zhou, J., Shu, H., Xia, T., Luo, L., "PET Image Reconstruction Using Mumford-Shah Regularization Coupled with L1Data Fitting," Engineering in Medicine and Biology Society, 2005. IEEE-EMBS 2005. 27th Annual International Conference of the , vol., no.,
[3] pLpin.1, 9P0.5, -Y19a0n8, ,X1.7,-51Z.8heJanTnge., ş2Ce0.0k, 6kYüanrg, Y., "Medical image
Bu çasleıgşmmeanAtaltpioern Çevik’ibnas“eAd MedicoalnImage MPruomcefsosridn-gSahnadh AnalymsoisdelF,"raCmoemwmourknica(Ttiıobnbsi, CGiörrcüunittsü aİnşdlemSyestevmes, A2n0a0l4iz. UyguIlCamCCa AÇSa2tı0sı0)4”. b2a0ş0l4ıkIlıntyerünkasteikonlailsaCnosntfeerzençcaelışomna,svınodl.a2n, kaynankol.a, npmp.a9k4ta2d-ır9,4B5.VMoul.r2a,t2E7y-ü2b9oJğulnuete2z00d4anışmanıdır. [4] ÇDaluı,şmXa.m, ıBzaui,özTg.üDn., f"ikImirlaegrei vseegsmaeğnlatdatıikolnarıbaksaeydnaoknlartlhae önemMli umkfaotkrdıl-aSrhdaah bmuloudnealn anHdacietsttepveariaÜtinoinvse,"rsBitieosmi, edTicıapl FaküIltmesaig, iRnga:dyForloojmi ANnaanboilitmo dMaalıcröoğ,re2t0im08ü. yIeSlBerIi 2P0r0of8.. D5rt.h AyşeInEuEr E ICnitlearnatvieonalPSroymf. posDiur.m oKna,dveorl., nKoa.,rlpıp.1O09ğ-u1z1’2a, teşek1k4ü-r1le7riMmaizyi 2su0n0a8rız. [5] Lam, B.S.Y., Yan, H., "Blood Vessel Extraction Based
the Mumford-Shah Functional on a Graph - A Faster, Lower Energy Solution.: Springer Berlin / Heidelberg, vol. 5302, pp. 248-261, 2008. [10] Pock, T., Chambolle, A., Cremers, D. and Bischof, H., "A convex relaxation approach for computing minimal partitions," in Computer Vision and Pattern Recognition, 2009. CVPR 2009. IEEE Conference on, pp. 810 -817, june 2009. [11] Chambolle, A., "Finite-differences discretizations of the mumford-shah functional," M2AN, vol. 33, no. 2, pp. 261-288, 1999.
[12] Tortorelli, V.M. and Ambrosio, L., "Approximation of functional depending on jumps by elliptic functional via t-convergence," Communications on Pure and Applied Mathematics, vol. 999-1036, p. 43, 1990.
[13] Erdem, E., Sancar-Yilmaz, A. and Tari, S., "MumfordShah regularizer with spatial coherence," in Proceedings of the 1st international conference on Scale space and variational methods in computer vision, Berlin, Heidelberg, pp. 545--555, 2007.
[14] Cheng, A. and Cheng D. T., “Heritage and early history of the boundary element method”, Engineering Analysis with Boundary Elements, 29, 268–302. 2005.
Learning and 6. CyKbearynentiacks,ça 2006 International
[16] MGeummafno,rdS,. Dan.danGdemSahna,h,DJ.,.,""SOtopcthimasatlicaRpperlaoxaimtioanti,oGnsibbbys
pDiiescteriwbuisteionssm, oaontdh tfhuencBtaioynesiaanndReasstsoorcaitaiotendofvaIrmiaatigoensa,"l
pPraotbtelernms,A" naClyosmismuannicdatioMnaschoinne PIunrtelligaenndce,ApIpEliEeEd
MTraatnhseamcatitoicns,ovno,l.v4o2l.,PnAo.M5,I-p6p, .n5o7. 76-,-p6p8.5,721198-97.41, 1984.
[27] ZChreomu,ersJ,., DS.,hTu,iscHhh.,auXseiar,, FT.,.,WLeuicok,erLt,.,J. "aPnEdTScIhmnaogrre,
RCe.,con"Dstirfufcutsiioonn Usnsainkges: Miunmtrofodrudc-iSnhgahstaRtisetgiucalalrizsahtaiopne Cknoouwpledgwe itihntoL1DthaetaMFuitmtifnogr,d"-EShnaghinefeurnicntgioninal,M" eJd.icOinFe
aCnOdMBPiUoTloEgRy VSIoScIOieNty,, vo2l0.0550., 2I0E0E2E. -EMBS 2005. 27th
[8] AVnenseu,alL.IAn.tearnadtioCnhaaln, CTo.nFf.e, re"AnceMuolftipthaes,e vLoelv.,el nSoe.,t
pFpra.1m9e0w5-o1r9k0f8o,r1I7m-1a8geJaSne.g2m00e6ntation Using the Mumford
[3] Lanind, SP.h,aYh aMn,oXde.,l,Z" hIenntger,nCa.t,ioYnalngJ,oYur.,na"lMoefdicCaolmimpuatgeer
sVeigsimoenn, tvaotilo. n50, pp. 2b7a1s-e2d93, 2002o.n
Mumford-Shah
[9] mGroaddeyl,"LC. oamndmuAnlivciantoio, nCs.,, RCeifrocrumitsulaatnindg SaynsdteOmpst,im2i0zi0n4g.
IthCeCCMAuSmf2o0r0d4-S. h2a0h04FIunntecrtinoantaiolnoanl CaonGferarepnhce- oAn ,Fvaostle.2r,
nLo.w, eprp.E9n4e2r-g9y45SoVluotli.2o,n2.:7-S2p9riJnugneer 2B0e0r4lin / Heidelberg,
[4] Dvoul,. 5X3.0, 2B, pupi,. 2T4.D8-.2, 6"1I,m2a0g0e8.segmentation based on the
[10] MPoucmk,foTr.d, -CShhaamh bomlloed, eAl .,aCnrdemitesrs,vDar.iantidonBsi,s"cBhioofm, Hed.,ic"aAl
Icmonavgeinxg:reFlraoxmatioNnanaopptoroaMchacrfoo,r 20c0o8m.pIuStBinIg20m0i8n.im5tahl
IpEaErtEitioInntse,r"niantiConoaml pSuytmerpoVsiisuiomn oann,dvPoal.t,tenron., Rpepc.1o0g9n-it1i1o2n,
1240-0197. MCVayPR20200809. IEEE Conference on, pp. 810 -817,
[5] Ljuanme,20B0.S9.Y., Yan, H., "Blood Vessel Extraction Based
[11] oCnhaMmubmolfloer,dAS.,ha"hFiMnitoed-edlifafenrdenSckeesledtiosncirzeatitizoanti,o"nMs aocfhitnhe
Lmeuamrnfionrgd-shaahndfuncCtiyobnearl,n"etMics2,AN,20v0o6l. 33I,ntneorn. a2ti,onpapl.
C26o1n-f2e8re8n, c1e9o9n9., vol., no., pp.4227-4232, 13-16 Aug. 2006
[6] Geman, S. and Geman, D., "Stochastic Relaxation, Gibbs
Distributions, and the Bayesian Restoration of Images,"
Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE
Transactions on, vol. PAMI-6, no. 6, pp. 721 -741, 1984. [7] Cremers, D., Tischhauser, F., Weickert, J. and Schnorr,
C., "Diffusion snakes: introducing statistical shape
knowledge into the Mumford-Shah functional," J. OF
TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası EMO BİLİMSEL HAKEMLİ DERGİ YAZIM KURALLARI YÖNERGESİ
“EMO Bilimsel Hakemli Dergi”, özgün bilimsel araştırmalar ile ilginç uygulama çalışmalarına yer veren ve bu niteliği ile hem araştırmacılara hem de uygulamadaki mühendislere seslenmeyi amaçlayan hakemli bir dergidir. İlgi alanı Elektrik Mühendisleri Odasına kayıtlı tüm mühendislik disiplinleridir. Yayın dili Türkçe olup, dergide yayınlanacak makaleler ve kısa bildiriler ile ilgili yazım kuralları aşağıda verilmektedir.
Makalelerin basıma hazır tam metni, pdf dosyası olarak http://bilimseldergi.emo.org.tr/index.php adresindeki derginin Makale Yönetim Sistemi üzerinden iletilmelidir. Makale dosyaları, ilk yazarın soyadına göre adlandırılmalı, aynı yazara ilişkin birden fazla bildiri iletilmesi durumunda verilen ada ek olarak numaralandırma da yapılmalıdır.
Bilgisayar ortamında iletilmeyen makalelerin hakemlere gönderilmesi ve değerlendirilmesi olanağı bulunmamaktadır.
Makale yazım kuralları:
• Makale sayfaları, A4 (210 mm x 297 mm) kağıt boyutunda hazırlanmalıdır.
• Sayfa kenar boşlukları: İlk sayfa için üst = 3 cm, alt = 3,7 cm, sol = 2 cm, sağ = 2 cm diğer sayfalar için üst = 2,5 cm, alt = 3,7 cm, sol = 2 cm, sağ = 2 cm.
• Makale herbiri 80 mm genişliğinde iki sütun halinde yazılmalıdır. Sütunlar arasında 10 mm aralık bırakılmalıdır.
• Makale, Times New Roman yazı tipi ile tek satır aralıklı, iki yana dayalı hizalı olarak yazılmalıdır.
• Makale başlığında, bildiri adı, yazar adları, yazarların çalıştıkları kurumların adları ve e-posta adresleri yer almalıdır.
• Başlıktan sonra dört satır boşluk bırakılarak yazılacak Türkçe özet ve İngilizce özet (abstract) kısımları en az 100, en çok 150 kelimeden oluşmalıdır.
• Bölüm başlıkları, numaralandırılmalı, yalnızca baş harfleri büyük harflerle yazılmalı ve sütuna ortalanmalıdır.
• Makalede kullanılacak yazı tipi boyut ve biçimleri:
Başlık Yazar adları Kurum adları Özetler Alt ve üst simgeler Başlıklar Metin
14 Kalın Yalnızca baş harfleri büyük 12 İtalik 12 9 İtalik 7 11 Kalın 9
• Makale değerlendirme sonuçları, sisteme yüklendikten en geç 2 ay sonra e-posta ile yazarlara bildirilecektir. Aksi belirtilmedikçe yazışmalarda birinci yazarın adresi kullanılacaktır.
Tüm yazışmalar ve ilişkiler http://bilimseldergi.emo.org.tr web sayfasında açılacak olan alanda elektronik ortamda yapılacaktır.
Bu yazım kuralları, TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası Yönetim Kurulu ile EMO Bilimsel Hakemli Derginin yayın kurulunca yürütülür.