Derginin tamamı

Aralık’18

Aralık'17 SaDyı/NeAucmrbeaerm:l2ıkbC’i1let/V8ro’l1um8e: 8 Yıl/Year. 2018

DDDeeeAcccereeammmlbıkbeb'r1ee’17rr8''1177 Haziran’22 TTMMSMaMyOOıS/BaBNyEıuE/lNelmeYukYkmbıYtlıatrl/ea/briGYIykiYSerykeea:SıarnMıaN:n2Madz2r:Siü:rı3Sü1n.İaC2h/Pa3ha2V0he04iEhoel209itKnbl2i/1n-ub5dVi8md5iios0ie7sl1l:elue1rm2riiOeO:dd8a7assıı EleSkotrriukTMmMİMblüuYOhrGaIaYSTeByaSaMnhaıOENnddizzlmMde:iiSııs1ankİalOİPe3tsşSahrB04ırEilAikeia9bKOM-Rdri5idıA5ünMa0haL7s1eüı nAdddüiısnrlüeari7 SIhoSloraurTYmuMmamİMublyuMlruOırnaSaYBYohhİaaOEdikzirzlmdeıaaıUİakrşkİLtesşSlrUeıilNAkearTMioMRAdrMieŞ:ıAünM1rühaLk0deüeündKzrdüaüiisrtlüe:3ri hEhEMtMIththtbptObplOtIaib:hpli/:iFYli/mml:üiF/lTaamI/Füi/haTYbaImTeEy/mahbesEuyklaebyyakesikKllesaly:s.leuKilrKliesi:ımlT:seelmlı:ıiTnlrm(:OiıTezeSmlı:dn(mzllm(eze3e(dıd3u(Solıl3r(ı3su3:İelKarİ1lr1kieos3sa:deKaedhn1(Ökir11ıeeSrn22rzky(y0n1ıaaS2ar2agezlgy0ı2olLa)d3l)g/eldı2iora-i)d3l)M/kr)kkkin1a@4eAe@4e)pAkeiy14Ao2@4e2py4NroE/2N2MnEn1rÖ4ek)ag5/2enA1rgZMk)aod57kemkA1ig4oN5rOe.km7n3R4a:iNarae2im7n.31eri3:oaoat2kr2Ğe.Ü5m3koök380arseoa5.21r:3rasLeoao7mı2C:k38raz1orm01KıU.38z2raz1r72o.e0.aa8ig7Ü2odo10o2Kdo1tr7.zK28rtrg7:.aKa2i8rg3goa.a2oa.ğ.tttr.tğ:t:trgrrı3:grt3ıt3.ılt.ııltrrırr EMO ÜE.yTeTeOOelekrykrhnilnunTaikeiemknkSpnEÖeaYidkrkIRaLiErtsDÜdeöızCiItrtRedöÜarrğıtılır sevDYgTeeiOe.rkkgrSiyeYinnelKaaulvTikoegcSmyiiokü@SıKnrnredYıeienkiTkImlnaLiüErcaDYoderıtü.aiIötotReöryrürrgın.tr 6 aydYaaybınir Tyüaryüınlanır Ele6kaYtreyikdrBSeMaaalTyüsSMfbıhaüm5eMiDrrn0eyüOAd50lzai0iBdes0Yyln0eeaıinrdiylaiOınndaırsı

YeBrBaŞeYausal ıySsbmıü5nmAar0reAtTa50lüT0li2dık0arY0ü0ea2r10yidh91ıni7i Ih6lamTaTMeyuSBBŞMlrdeaaSuaOfaooysBsbknbıa:ıEfmmAak+liaerH9Nrkt0atayAoDr(Til:a2kk3ı1dkakü1y0M0e2ı2ıKrzü)Ü1nd0iah4ehNl91tie2a:3L57nninÜdK3iıiı2szrlıel7a2ryi O//1dA3an7skıara

E-PHoastak5:Hhk0aaı0kÜkkiı.uNÜnNlLuL@ÜÜemo.org.tr IhIhlalThaeImhamlla:kmTuTMu(KkeEuSrK3M-lrrıieHPHBza.SıS1OfozuSooıaaoalsy2Bıknatonlzsaaa:Ek)fkiı:k+yllkaremuahky9a4Nka/a0ıt@/nok2DArk(iTk:ÜAkk3152aiü1Nen0.MuNN2nr0Knzü3)kmoia2lkhLh4uoea2te2@2:aÜ:io35nn:re17dKra31.miaiı20osz2l0ıoel7a/r.2rKoyig1KOr//ga3.1ad.Att3ta7rnr7t:sk3:ıa3ra

Tel: (312) 425 32 72/137 [email protected]

Elektrik, Elektronik, Bilgisayar, Biyomedikal

The JEoleukrntraikl o, fEElelekctrtoricnaikl,,EBleilBgcitiorsomanyeicadsri,,cCBaiolyEmonpmguineteedreikarianngdl

The Journal of Electrical, Electronics, Computer and Biomedical Engineering erbest Çukurova Üniversitesi

PKrÇoadfu.ikDruHrr.oaTvsimaÜunÜrinvAiveyerdsriseetitemrebssieiri st

Prof. Dr. Ayhan Altıntaş Bilkent Üniversitesi

PProrPofBrF.foi.ıDlrkfDa.re.trDn.CÜrAt.enÜEyninrhvÜghiaevniaznreihvnsriAeastAierntlsteksıintÖıisenitazstişürk

Prof. PDrro.fC. Dern.gEirzhhaannAÖkzıntürk

Prof. Dr. H. ÜAÜnltnivaiveyerGsristüietveseisni ir Bilkent Üniversitesi

PrPorfo. Df. rD. rG. üErvheannÖAnkbınilgin Ondokuz ÜMnaivyeısrsÜitneivsiersitesi

Prof. Dr. Güven Önbilgin OnPPdrrooffk..uDDzrr..MHGa.üyAvısletaÜnynÖGivnüebvrislegitnienirsi

OndoBiklkueznMt aÜnyıisveÜrnsiivteesrisitesi

Prof. Dr. Arif Nacaroğlu DoPçGro.afDz. irDa. rnİ.ztzHee.ptAGÜltönakiyvheGarüsnivtÖeesznbiirilgin

Bilkent Üniversitesi

DoçP.PrDroorf.f..İDzDzrre.. ÖtMGzulöerakmthEaÖynzügÖbüoznbğillugin Hacettepe Üniversitesi

PProrof.f.DDr.r.MTuimrautrEAyyüdbeomğliur

TMMOB

UCTEA/ChambTeMr oMf OEleBctrical Engineers

UCTEA/Chamber of Electrical Engineers

EMO Bilimsel Dergi 2021 Cilt:12 Sayı: 23 2/80

EMO Bilimsel Dergi Danışma Kurulu

EMO BILIMSEL DERGI DANIŞMA KURULU

Prof. Dr. A. Hamit Serbest

Çukurova Üniversitesi

Prof. Dr. Altay Güvenir

Bilken Üniversitesi

Prof. Dr. Cengizhan Öztürk

Prof. Dr. Erhan Akın

Fırat Üniversitesi

Prof. Dr. Güven Önbilgin

Ondokuz Mayıs Üniversitesi

Prof. Dr. Murat Eyüboğlu

Prof. Dr. Ali Hikmet Doğru

Prof. Dr. Arif Nacaroğlu

Gaziantep Üniversitesi

Prof. Dr. Atilla Bir

Prof. Dr. Aydın Köksal

Bilişim A.Ş.

Prof. Dr. Aydoğan Özdemir

Prof. Dr. Ayşın Baytan Ertüzün

Prof. Dr. Belgin Türkay

Prof. Dr. Bülent Sankur

Prof. Dr. Cüneyt Güzeliş

Prof. Dr. Erdal Panayırcı

Kadir Has Üniversitesi

Prof. Dr. Erkan Afacan

Prof. Dr. Ferit Acar Savacı

İzmir İleri Teknoloji Enstitüsü

Prof. Dr. H. Bülent Ertan

Atılım Üniversitesi

Prof. Dr. Haldun Karaca

Dokuz Eylül Üniversitesi

Prof. Dr. İbrahim Eksin

Prof. Dr. İnci Çilesiz

Prof. Dr. İrfan Karagöz

Prof. Dr. İsmail Hakkı Altaş

Prof. Dr. İsmail Hakkı Çavdar

Prof. Dr. Kemal Leblebicioğlu

Prof. Dr. Lale Tükenmez Ergene İstanbul Teknik Üniversitesi

Prof. Dr. Mithat İdemen

Prof. Dr. Muhittin Gökmen

MEF Üniversitesi

Prof. Dr. Murat Aşkar

İzmir Ekonomi Üniversitesi

Prof. Dr. Müjde Güzelkaya

Prof. Dr. Osman Eroğul

Prof. Dr. Oya Kalıpsız

Yıldız Teknik Üniversitesi

Prof. Dr. Özlem Özgün

Hacettepe Üniversitesi

Prof. Dr. Sermin Onaygil

Prof. Dr. Tayfun Akgül

Doç. Dr. Ahmet Koltuksuz

Doç. Dr. Osman Abul

Bora Güngören

Portakal Teknoloji

Fikret Küçükdeveci TEPA

Hasan Ali Pazar

Siemens

EMO Bilimsel Dergi 2021 Cilt:12 Sayı: 23 4/80

İÇİNDEKİLER / CONTENTS

An End-to-End Model-Based Approach for Graphical User Interface Testing Alper Silistre, Onur Kılınççeker, Fevzi Belli, Moharram Challenger , Geylani Kardaş

Bir Uzaktan Program Yükleme ve Yönetim Sistemi A Remote Program Installation and Management System

Tersine Mühendislik Yöntemi ile Test Senaryo Üreten ve Yürüten Çerçeve: Finansal Bir Uygulamada Vaka Çalışması

Test Case Generation and Execution Framework with Reverse Engineering Method: Case Study for a

Financial Application Emine Dumlu Demircioğlu, Oya Kalıpsız

Bazı Alt Uzaylarda Kriptografik Açıdan Eniyilenmiş Büyük S-kutuları Cryptographically Optimized Large S-boxes in Some Subspaces Selçuk Kavut

Şebekeden Bağımsız Güneş/Rüzgâr/Biyogaz/Yakıt Hücresi/Batarya Tabanlı Hibrit Enerji Sisteminin Tekno-Ekonomik Analizi: Muğla Zaferler Köyü Vaka Çalışması

Techno-Economic Analysis of an Off-Grid Solar/Wind/Biogas/Fuel Cell/Battery Based Hybrid Energy System: Muğla Zaferler Village Case Study Aykut Fatih Güven, Cüneyt Hatipoğlu

Güç Sisteminde Oluşan Harmonik ile Ara Harmoniklerin Modellenmesi ve Simülasyonu Modeling and Simulation of Harmonic and Interharmonics in the Power System Sabir Rüstemli, Behçet Kocaman, Sinan Tekev

EMO Bilimsel Dergi 2021 Cilt:12 Sayı: 23 6/80

Grafiksel Kullanıcı Arayüzü Testi İçin Bir Uçtan Uca Model Tabanlı Yaklaşım An End-to-End Model-Based Approach for Graphical User Interface Testing

Makale Türü: Araştırma Makalesi Makale Gönderim Tarahi:08.03.2021

Makale Kabul Tarihi: 10.02.2022

An End-to-End Model-Based Approach for Graphical User Interface Testing

Alper Silistre1 , Onur Kılınççeker2,3,5 , Fevzi Belli2,4 , Moharram Challenger5 , Geylani Kardaş1

1 Uluslararası Bilgisayar Enstitüsü Ege Üniversitesi, Türkiye [email protected], [email protected]

2 Faculty of Computer Science Paderborn University, Germany [email protected], [email protected]

3 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Türkiye [email protected]

4 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Türkiye [email protected]

5 Department of Computer Science University of Antwerp and Flanders Make, Belgium [email protected]

Model tabanlı Grafiksel Kullanıcı Arayüzü (GUI) testi, yazılım GUI testi içerisinde önemli bir yer tutmaktadır. Manuel test, zaman alıcı bir iştir ve büyük ölçüde hataya açıktır. Yazılım test topluluğunun uzun yıllardır üzerinde çalıştığı ve genel kullanımda olan birkaç test modeli vardır. Bu makale, model tabanlı GUI testinde kullanılan farklı modelleri incelemektedir. Test senaryoları oluşturmak ve bunları tek bir modelde birleştirmek amacıyla, kabul gören birkaç modelin Olay Sıra Çizgelerine (ESG) nasıl dönüştürüleceğine ilişkin bir yöntem önerilmiştir ve bunun kullanımını örnekleyen bir vaka çalışması sunulmuştur. Ayrıca bu makalede diğer modellerden dönüşümle elde edilen ESG modelinden test kümelerinin üretilmesi ve çalıştırılmasını içeren bir yaklaşım tanıtılmıştır. Deneysel çalışmalar öne sürülen bu yaklaşımın uygun ve etkili olduğunu göstermiştir. Bu kapsamda ESG’den elde edilen 20 mutant için öne sürülen yaklaşım en yüksek seviyede mutasyon skoru sonucunu vermiştir. Ayrıca gerçek bir sistem için gerçekleştirilen deneysel çalışmalar, ESG modelinden elde edilen test kümelerinin daha kompakt ve hata yakalamada daha başarılı olduğunu göstermektedir.

Anahtar kelimeler: GUI Testi, Model-Tabanlı Test, Sonlu Durum Makinesi, Olay Sıra Çizgesi, Olay Akış Çizgesi, Düzenli İfade

Model-based Graphical User Interface (GUI) testing keeps its importance in software GUI testing. Manual testing is timeconsuming and highly error prone. There are several test models in general use that the software testing community has been working on for many years. This article examines the different models used in model-based GUI testing. To create test cases and combine them into a single model, a method for how to convert several accepted models into Event Sequence Graphs (ESG) has been proposed, and a case study illustrating its use is presented. In addition, this article introduces an approach involving generating and running test sets over an ESG model obtained by the transformation from other models. Experimental studies have shown that this proposed approach is appropriate and effective. In this context, the application of the proposed approach enabled to receive the highest mutation score for 20 mutants obtained from the ESG. In addition, experimental studies for a real system show that the test sets obtained from the ESG model are more compact and more successful in detecting faults.

Keywords: GUI Testing, Model-Based Testing, Finite State Machine, Event Sequence Graph, Event Flow Graph, Regular Expression

7/80

Grafiksel Kullanıcı Arayüzü (Graphical User Interface; GUI), web, mobil veya masaüstü tüm bilgisayar uygulamalarının önemli bir parçasıdır. Uygulamalar içerisinde dolaşabilmek ve uygulamanın bize sunduğu özelliklerini kullanabilmek için her türlü GUI elemanı ile etkileşime giriyoruz. GUI esas olarak yazılımlar ile iletişim kurabilmemiz için bir arayüzdür. Kullanıcı, uygulamayla etkileşim kurmak için bir düğmeyi tıklayarak veya bir giriş alanına metin yazarak bir eylem gerçekleştirebilir. GUI Testi, GUI test eden kişiler tarafından karar verilen ön koşullara dayalı olarak GUI elemanlarının davranışlarını ve durumlarını kontrol etme ve doğrulama işlemidir [1]. Mevcut yazılım ekosisteminde, GUI elemanlarının arkasındaki iş mantığını doğrulamak büyük öneme sahiptir. Her ne kadar GUI testi bir uygulama için önem arz etse de uygulamada az sayıda GUI öğesi olsa bile test edilmesi gereken çok sayıda olası test senaryosu nedeniyle uygulama geliştiricileri tarafından genellikle ihmal edilir. Aynı eylem, programın durumuna bağlı olarak programı bir hata durumuna sokabilir. Bunu manuel olarak test etmek zordur ve uygulamaların içinde hatalar varken işletilmesine neden olur. Bu nedenle, bir uygulamanın GUI’sini düzgün bir şekilde test etmek ve doğrulamak, hataları ve kusurları ortaya çıkarabilir. Bu, temelde yatan iş mantığını (business logic) test etmek kadar önemlidir. Ayrıca, modern yazılım dünyasında, özellikle akıllı telefonlardaki mobil uygulamalar gibi tüketici hedefli uygulamalar için uygulamanın kullanılabilirliği ayırt edici bir faktördür [2]. GUI testi bu gibi alanlarda önemli yer kaplamaktadır.

Model tabanlı test, yazılımda Kara Kutu Testi (Black-Box Testing) için popüler bir yöntemdir [12]. Sistem modelini daha yüksek bir soyutlama katmanında oluşturmak, bu modele dayalı olarak test senaryolarını oluşturmamıza olanak sağlar. Literatürde, Sonlu Durum Makinesi (Finite-State Machine; FSM) [3], Olay Akış Çizgesi (Event-Flow Graph; EFG) [7], Olay Sıra Çizgesi (Event Sequence Graph; ESG) [6][12] ve Düzenli İfade (Regular Expression; RE) [25][26] gibi farklı modeller mevcuttur. Model tabanlı test, test edilen sistemin (System Under Test; SUT) modeline (soyutlamaya) dayalı test senaryoları oluşturmamıza ve ardından bu testleri, tanımlanmış bir test kâhinine (test oracle) göre çalıştırmamıza olanak tanır. Bu konu etrafında incelenen ve geliştirilen otomatik araçlar ve süreçler mevcuttur. Kod tabanlı yöntemler yerine model tabanlı yöntemleri kullanmak, bu testleri kodla yürütmekten daha verimli bir şekilde test dizileri oluşturmamıza ve çalıştırmamıza olanak sağlar.

Bu çalışmada, bütünsel bir test üretme süreci oluşturmak amacıyla diğer modelleri ESG modeline dönüştürmeyi içeren ve elde edilen birleşik modeli kullanarak model-bazlı test yürütme işlemini sağlayan bir yöntem öneriyoruz. ESG modelinin, yararlanmak istediğimiz diğer modellere göre basitlik, genellik ve ölçeklenebilirlik gibi çeşitli avantajları vardır. Bu yöntem ile test dizileri otomatik olarak oluşturulur ve model tabanlı test oluşturma ve çalıştırma süreçlerini birleştirmek için bunlar ESG modelinde yürütülür. Mevcut modelleri ESG'ye dönüştürmenin ana nedeni, farklı modellerin uçtan uca model tabanlı testlerini uygulamak için farklı süreçlere ve uygulamalara ihtiyaç duymasıdır. Çalışmamızla, bu çabaları, test dizilerini oluşturmak ve çalıştırmak için verimli olan tek bir modelde birleştirmeyi amaçladık.

Deneyimlerimize ve literatür incelemesinden elde ettiğimiz sonuçlara dayanarak, test oluşturma ve çalıştırma adımları için ESG modelini kullanmaya karar verdik. Önerdiğimiz yöntemin kullanımını örneklemek için ayrıca bir durum çalışması da yine bu makalede yer almaktadır. Çalışmamızda ESG modelinin diğer modellere göre avantajları ortaya konulmuş ve elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.

Bu makale, daha önceki konferans bildirimizin [31] genişletilmiş bir versiyonudur. [31]’de tanıtılan çalışma bu yeni çalışmada önerdiğimiz yöntemin öncül bir tasarımını sunmuştur. Bu makalede ise daha önce verilen bu tasarım genişletilmiş ve örnek bir sistem üzerinde uygulanmıştır. Yeni çalışmanın öncekini nasıl genişlettiği ve iyileştirdiği aşağıdaki maddelerde listelenmektedir:

• Kullanılan modellerin formel tanımlarına bağlı olarak, bu modellerden ESG modeline dönüşüm algoritmaları ve karmaşıklık analizleri verilmiştir.

• Verilen dönüşüm algoritmaları kullanılarak çalışmada adı geçen diğer modellerin ESG’ye dönüşüm işlemleri ve bunların örneklendirilmesi yerine getirilmiştir.

• Önerilen yöntem kapsamında gereken test kümesi üretim ve test koşumu aşamaları detaylandırılmıştır ve uygulamaları örnek çalışma üzerinde gösterilerek sonuçları verilmiştir.

Makalenin geri kalanı şu şekilde düzenlenmiştir: Bölüm 2 ilgili çalışmaları anlatmaktadır. Bölüm 3 önerilen yeni yöntemi tanıtmaktadır Bölüm 4 uygulama sonuçlarını ve mevcut çalışmanın geçerliliğine yönelik olası tehditleri aktarmaktadır. Son olarak, Bölüm 5’te sonuç ve geleceğe yönelik çalışmalar verilmiştir.

2. İlgili Çalışmalar

Bu bölüm, GUI testinde halihazırda var olan modellerle ilgili çalışmaları tanıtmaktadır.

Memon vd. [14] GUI'lerin kapsam kriterlerine odaklanır ve test edilecek önemli test dizilerini belirlemek ve GUI'yi bir hiyerarşide yapılandırmak için GUI bileşeni (component) terimini tanımlar. Bir GUI bileşeninde bulunan GUI elemanları arasındaki etkileşimi tanımlayan EFG'yi kullanarak GUI bileşenini temsil eder ve açıklar.

Memon [15], GUI tabanlı yazılım uygulamalarını test etmek için geleneksel yazılım tekniklerinin ve araçlarının neden GUI testi için uygun olmadığını açıklamaktadır. Ona göre GUI'ler soyutlama seviyeleri açısından uygulama kodlarından farklıdır. GUI testi sürecini ve GUI testini yapanların bu sürece nasıl yaklaşması gerektiğini anlatır. Makalede verilen örnekler yazım zamanı olan 2002'yi yansıtsa da karşılaşılabilecek zorluklar ve süreç günümüzde hala kabul edilir ve uygulanabilir durumdadır.

Belli [6], "bütünsel" (holistic) yaklaşım dediği yeni bir yaklaşımı önermektedir. Bu yaklaşımda, girdiler ve gerçekleştirilen eylemler hatalı olsa bile uygulamanın hata vermeden çalışması gerektiğini göstermek için sistemlerin sadece doğru girdilerle test edilmemesi, bu hatalı girdi ve eylemleri içeren test dizileri ile de test edilmesi gerektiğinden bahsetmiştir. Bu yöntemle, uygulama davranışı açısından

8/80

Grafiksel Kullanıcı Arayüzü Testi İçin Bir Uçtan Uca Model Tabanlı Yaklaşım An End-to-End Model-Based Approach for Graphical User Interface Testing

eksiksiz bir test kapsamasına sahip olacağımızdan bahsetmektedir.

Shehady ve Siewiorek [3], sistem tasarımını FSM ile eşdeğer tutarken, bir GUI için FSM'den daha az duruma sahip Değişken Sonlu Durum Makinesi (VFSM) adlı yeni bir model sunar. VFSM, test senaryoları oluşturmak için herhangi bir zamanda buna karşılık gelen bir FSM'e dönüştürülebilir. Toplam durum sayısı daha az olduğu için, bir sistemi VFSM ile modellemek FSM'den daha kolaydır ve bunun daha kısa sürede yapılacağından bahsetmişlerdir. White ve Almezen [5], sistem üzerinde gözlemlenebilir bir etki ile sonuçlanan bir veya daha fazla GUI nesnesini içeren bir etkinliği temsil eden ve sorumluluk (responsibility) adı verilen bir kavramı kullanırlar. Bu tanımlanmış sorumluluk için, bu sorumluluğu çağırabilen tüm eylemlerin ve GUI nesnelerinin bir birleşimi olan Tam Etkileşim Dizilerini (Complete Interaction Sequences; CIS) oluştururlar.

Memon vd. [7], EFG modelinden otomatik test üretimi için yapay zekâ tabanlı bir planlama algoritması olan yeni bir teknik sunar. Tanımlanan operatörlere bağlı olarak, planlama algoritmasını EFG modelinde uygulamak için ilk ve son adımlar oluşturulur. Algoritma, GUI olaylarını ve etkileşimlerini dikkate alarak ilk ve son durumlar arasında test dizileri oluşturur.

Memon [8], olay alanı keşif stratejilerini kullanarak modele dayalı test için yeni bir yöntem sunar. Model tabanlı test için tüm modelleri olay akışı modeli adı verilen ölçeklenebilir tek bir modelde birleştirir. Model oluşturma adımlarının maliyetini ve çabasını azaltmak için prosedürü otomatikleştirir.

Xie ve Memon [9], EIG ve EFG üzerindeki önceki çalışmalarını kullanarak GUI modelinde hatayı göstermek için gereken en kısa olay dizileri olan ve Minimal Etkili Olay Bağlamı (Minimal Effective Event Context; MEEC) adı

verilen yeni bir kavram tanımlamışlardır. Bir GUI sisteminde, bir olaya verilen yanıt, bir sistemin mevcut durumuna bağlı olarak ertelenebileceğinden hatayı tespit etmek için test dizisini gereksiz yere uzun hale getirecek bir olay kombinasyonu üzerinden geçilebilir. Bunun yerine MEEC, arızayı tespit etmek için en kısa yolu gösterir.

Huang vd. [10], testin erken sonlandırılması gibi olasılıklar nedeniyle GUI testi için yararsız olan GUI test dizilerini onarmayı amaçlayan bir yöntem geliştirirler. Bu sorunlu test serilerini düzeltmek ve kapsamı artırmak için genetik bir algoritma kullanırlar.

Belli vd. [11], GUI'lerin doğruluğu hakkında deneysel bir anlayış elde etmek için GUI'lerin güvenilirliği ve insanmakine sistemlerinde bir GUI'nin güvenilirlik modelinin seçimi hakkında bir vaka çalışması sunar. GUI testi için uygun bir modelleme tekniğinin seçilmesinin değerlendirme sürecinin ve dolayısıyla yazılımın kalitesini etkilediğini belirtmişlerdir.

Banerjee vd. [1] GUI test çalışmaları hakkında anket yapıp ilgili belgeleri sistematik bir haritalama tekniği ile eşleştirmişlerdir. GUI testi hakkında 1991 ve 2011 arasında yazılan 230 makale havuzundan çalışmalar için seçim kriterlerini belirlemişlerdir. Çalışmaları sınıflandırıp daha fazla çalışma ve araştırma gerektiren mevcut yaklaşımlara ve alanlara genel bir bakış sağlamışlardır. Ayrıca, model tabanlı GUI testi için geleneksel ve modern tekniklerden örnekler sunmuşlardır.

Belli vd. [12] modelleme ve test senaryosu oluşturma tekniklerini dikkate alarak model tabanlı GUI testine ilişkin mevcut çalışmaları ayrıntılı olarak gözden geçirmişlerdir. Bu modellerin ve kullanımlarının gerçek dünyadan örneklerini verirken bu tekniklerin optimizasyonunu incelemişlerdir.

Tablo 1: GUI Testi için Kullanılan Modellerin Avantajları ve Dezavantajları

Model ESG [6]

EFG [14]

FSM [3] VFSM [3] RE [22]

Avantajları

Dezavantajları

+Basit bir modelleme mekanizması sunar +Ölçeklenebilirlik sorununa uygun bir çözüm önerir +Test oluşturma için basit ve doğru bir yol sağlar

-ESG modeli, içindeki düğümlerde (node) GUI olaylarını tutması nedeniyle FSM gibi diğer bilinen modellerle karşılaştırıldığında bağlam bilgisi gerektirir.

+Daha yüksek ifade gücü sayesinde farklı GUI bileşenleri için çeşitli yollarda modellemeleri kolaylaştırır. +Test üretimi için uygulanabilir bir çözüm sunar +Basit bir modelleme mekanizması sunar

+Ölçeklenebilirlik sorununa uygun bir çözüm önerir

+Modelleme için kompakt bir çözüm sunar ve test üretimini basitleştirir

-Ölçeklenebilirlik sorunu ile baş edemez -EFG modeli, içindeki düğümlerde GUI olaylarını tutması nedeniyle FSM gibi diğer bilinen modellerle karşılaştırıldığında bağlam bilgisi gerektirir -Ölçeklenebilirlik sorununa çözüm getirmez -Test üretimi için karmaşık bir formalizasyon gerektirir

-FSM'den dönüşüm nedeniyle ek maliyete neden olur -Test üretimi için karmaşık bir çözüm gerektirir -Ölçeklenebilirliği yönetmez -FSM'den dönüşüm nedeniyle ek maliyete neden olur

Belli vd. [13], test edilen sistemin çok büyük olması durumunda katmanlı merkezli test yöntemini ve ilgili test oluşturma sistemini önererek test senaryolarının sayısını ve maliyetini azaltan bir çalışma gerçekleştirmiştir. Bu metodolojiyi kullanarak, az sayıda test senaryosunda bile birçok hatalı durumun bulunabileceğini göstermiştir.

Kilincceker vd. [22], GUI'yi modellemek ve test etmek için düzenli ifadeyi tanıtıp aynı çalışmada kullanmışlardır. Ayrıca düzenli ifadeden rastgele test dizileri oluşturmuşlardır ve rastgele test üretme algoritmalarını bir vaka çalışması üzerinde değerlendirmişlerdir.

Mercan vd. [23], bir mobil uygulamanın GUI'sini modellemek ve test etmek için sonlu durum makinesini sunmuştur. Ayrıca,

9/80

sonlu durum makine modeline göre hataların varlığını ve yokluğunu test etmek için bir metodoloji önermiştir.

Kilincceker ve Belli [24], düzenli ifadeye dayalı bir analiz aracılığıyla GUI testi için dört yeni kapsam kriterini önermektedir. Normal ifadelerin analizinden sonra, kapsam kriterlerini sundukları bağlamsal tablolar elde ederler. Bu kapsam kriterleri, mutasyon testine dayalı kalite değerlendirmesi dahil olmak üzere test oluşturma ve test için [26]'da kullanılmıştır.

Kilincceker ve Belli [27], [43], hem donanım tasarımı hem de yazılım GUI testi için birleşik bir modelleme yöntemi sunmaktadır. Ayrıca, mutasyon testiyle birleştirilmiş bütünsel bir test yöntemi kullanırlar. Modelleme ve test yöntemlerini donanım tasarımı ve yazılım GUI alanından aldıkları iki örnek olay incelemesinde değerlendirirler.

Kilincceker vd. [33], GUI tabanlı sistemler için model-tabanlı mutasyon testini kullanan ve model-tabanlı ideal test olarak adlandırılan bir yöntem öne sürmüşlerdir. Öne sürülen bu yaklaşım mutasyon testi ve Belli [6] tarafından ortaya atılan bütünsel testi (holistic testing) birleştirerek elde edilen yöntemin ideal test olmak için gereken güvenilirlik ve yeterlilik kriterlerini sağladığını iddia etmektedirler. Çalışma kapsamında öne sürülen yöntemin bu kriterleri sağladığını gerek teorik gerekse deneysel çalışmalar ile göstermişlerdir. Ayrıca öne sürülen yöntem, farklı yöntemler ile kıyaslanmıştır. Ancak kullanılan bazı adımlar halen elle gerçekleştirildiği için bu adımların otomatik hale getirilmesi ileriki çalışmalar olarak ifade edilmiştir. Kilincceker vd. [35] ayrıca benzer yaklaşımın gömülü sistemlerin fonksiyonel testleri için de geçerli olduğunu göstermişlerdir.

Mevcut çalışmalardan farklı olarak, Vos vd. [39], GUI testlerinin test betikleri olmadan yine otomatik olarak gerçekleştirilebildiğini göstermiştir. Bunun için TESTAR isimli bir araç geliştirilmiştir ve bu araç GUI tabanlı olayları otomatik olarak tespit edebilmekte, ardından bu olayları yine otomatik olarak mevcut GUI üzerinde koşabilmektedir. Chahim vd. [40], TESTAR aracını endüstriyel seviyede test etmişlerdir.

Valdes vd. [38], GUI tabanlı sistemlerin otomatik testlerine yönelik 30 yıllık çalışmaları özetleyen kapsamlı bir literatür analizini ortaya koymuşlardır. Arzu eden okuyucular, bu konu hakkında detaylı bilgileri, var olan yöntemleri ve mevcut problemleri bu çalışmayı okuyarak elde edebilirler.

Tablo 1 yukarıda değinilen ve şu anda GUI testinde kullanılan modellerin avantaj ve dezavantajlarını özetlemektedir. Önerdiğimiz yeni yöntem, mevcut çalışmalardan farklı olarak ESG modelini avantajlarından dolayı diğer modellerden dönüştürülebilir hale getirerek tekil bir modelleme imkânı sunmaktadır. Böylece diğer modeller ile ifade edilen sistemler öne sürülen yaklaşım ile tekil ESG modeli kullanarak test edilebilir olmaktadır.

3. Önerilen Yöntem

Önerilen yöntem, sistemin modelini temsil etmek için JSON veya XML gibi açık standart dosya formatlarının herhangi birinde bir ESG modeli oluşturmanın bir yolunu sağlar. ESG modeli FSM, Hiyerarşik FSM (Hierarchical Finite State

Machine; HFSM), RE ve EFG'den dönüştürülebilmelidir. Bunların tümü, bir GUI sistemini modellememize izin veren literatürdeki modellerdir. Örneğin, bu bir web sitesinde bir kayıt formu veya bir mobil uygulamada kullanıcı etkileşimlerini kabul eden bir ekran olabilir.

3.1. Kullanılan Modeller ve Dönüşümler Kullanılan kavramlar bu bölümde resmi (formel) olarak tanımlanmıştır. Bu kavramlar FSM, HFSM, RE ve EFG'dir. Her resmi gösterim için, karşılık gelen modelleri içeren örnek bir GUI sistemi göstereceğiz. Örnek sistem, ISELTA [21] web sitesinin "Special" adı verilen modülünün basitleştirilmiş bir sürümüdür (Şekil 1). ISELTA, otel sağlayıcıları için bir çevrimiçi rezervasyon sistemidir ve buradaki "Special" modülü, yolculuk eklemek için bir formdur. ISELTA uygulaması bölüm 3.4 kapsamında daha detaylı olarak açıklanacaktır. Ayrıca ISELTA uygulamasının gerçek versiyonu yine bölüm 3.4 kapsamında, test koşumu için kullanılacaktır.

3.1.1. FSM Tanım 1: Aşağıda verilen 5’li küme <Q, Σ, δ, q0, F> bir FSM [20] tanımlar

Şekil 1: ISELTA Web sitesi “Special” modülü

Örnek 1: Aşağıda verilen 5’li küme ISELTA “Special” modülü için bir FSM tanımlar (bakınız Şekil 2). Burada “t”, “d”, “p”, “a”, ve “s” sembolleri sırasıyla (set title, set departure, set price, set arrival, add button) eylemlerini temsil eder. Gerçek sistemde “name” olarak verilen olay, model üzerinde “title” olarak ifade edilmiştir.

• δ: = {δ(q0, t)=q2, δ(q2, a)=q7, δ(q2, p)=q3, δ(q2, d)=q8, δ(q7, p)=q4, δ(q3, a)=q4, δ(q3, d)=q5, δ(q8, p)=q5, δ(q4, d)=q6, δ(q5, a)=q6, δ(q6, s)=q1}

• F: ={q1}

10/80

Grafiksel Kullanıcı Arayüzü Testi İçin Bir Uçtan Uca Model Tabanlı Yaklaşım An End-to-End Model-Based Approach for Graphical User Interface Testing

• S: = {[} • F: = {]}

Şekil 2: ISELTA “Special” modülü FSM’i

3.1.2. HFSM

Tanım 2: Aşağıda verilen 6’lı küme <Q, Σ, δ, q0, F, L> bir HFSM [7] tanımlar.

• L: sonlu bir katman kümesi

Örnek 2: Aşağıda verilen 6’lı küme ISELTA “Special” modül için bir HFSM tanımlar

• δ: = {δ(q0, t)=q2, δ(q2, a)=q7, δ(q2, p)=q3, δ(q2, d)=q8, δ(q7, p)=q4, δ(q3, a)=q4, δ(q3, d)=q5, δ(q8, p)=q5, δ(q4, d)=q6, δ(q5, a)=q6, δ(q6, s)=q1}

• F: = {q1}

• L: = {Ø}

3.1.3. ESG

Tanım 3: Aşağıda verilen 4’lü küme <E, A, S, F> bir ESG [12] tanımlar

• E: eylemleri temsil eden sonlu bir düğüm kümesi

• A: A ⊆ N×N olaylar arasındaki ilişkiyi temsil eden yönlendirilmiş sonlu bir ark kümesi

• S: başlangıç eylemini temsil eden boş olmayan eylemler kümesi

• F: bitiş eylemini temsil eden boş olmayan eylemler kümesi

Örnek 3: Aşağıda verilen 4’lü küme ISELTA “Special” modülü için bir ESG tanımlar (bakınız Şekil 3).

• E: = {[, set title, set arrival, set price, set departure, click add,]}

• A: = {([, set title), (set title, set arrival), (set title, set price), (set title, set departure), (set arrival, set price), (set arrival, set departure), (set arrival, click add), (set price, set arrival), (set price, set departure), (set price, click add), (set departure, set arrival), (set departure, set price), (set departure, click add), (click add,])}

Şekil 3: ISELTA “Special” modülü ESG’si

3.1.4. EFG Tanım 4: Aşağıda verilen 4’lü küme <V, E, B, I> bir EFG [14] tanımlar

• V: tüm eylemleri temsil eden bir tepe kümesi • E: tepeler arasındaki yönlü ayrıtların bir kümesi • B: modellenmiş GUI’nin başlangıcında mevcut olan bir tepe kümesi • I: bir GUI bileşeni için yasak olan (gerçekleşmesi mümkün olmayan) eylemler kümesi Örnek 4: Aşağıda verilen 4’lü küme ISELTA “Special” modülü için bir EFG tanımlar (bakınız Şekil 4).

• V: = {set title, set arrival, set price, set departure, click add}

• E: = {([set title, set arrival), (set title, set price), (set title, set departure), (set arrival, set price), (set arrival, set departure), (set arrival, click add), (set price, set arrival), (set price, set departure), (set price, click add), (set departure, set arrival), (set departure, set price), (set departure, click add)}

• B: = {set title, set arrival, set price, set departure} • I: = {Ø}

Şekil 4: ISELTA “Special” modülü EFG’si

11/80

3.1.5. RE

Tanım 5: Kurallar aracılığıyla bir RE, x, y, z, ... sembollerinin sırası ile tanımlanır. Semboller, RE'yi tanımlayan aşağıdaki kurallarla ilgili olarak sıfır veya daha fazla kez oluşabilir.

• Birleştirme: "." veya "" (boş) ile gösterilir. Örneğin, "ab", "a" anlamına gelir ve ardından "b" gelir

• Seçim: "+" ile temsil edilir. Örneğin, x + y, "x veya y" anlamına gelir.

Örnek 5: Aşağıda verilen örnek ISELTA “Special” modülü için bir düzenli ifade tanımlar.

R: = (tdpas+tapds+(tpda+tpad)s)

3.2. Model Dönüşümleri

Bölüm 3.1’de verilen formel modeller arası dönüşümlerin nasıl sağlanacağı bu bölümde anlatılmaktadır. Önerdiğimiz yöntemde kullanılan asıl model ESG’dir. Bu yüzden diğer modellerden ESG modeline dönüşümler için gerekli algoritmaların sözde kodları devam eden alt bölümlerde gösterilmektedir. HFSM’den ESG’ye dönüşüm kodu verilmemektedir. Bunun nedeni bu dönüşümün benzerinin FSM’den ESG’ye dönüşüm ile kolaylıkla yapılabilmesidir.

3.2.1. FSM’den ESG’ye Dönüşüm

Bu dönüşüm için gerekli sözde kod Şekil 5’te verilmiştir. Bu sözde kod girdi (FSM) ve çıktı (ESG) satırları ile başlar. Ardından bir döngü ile Lambda fonksiyonu bileşenleri içerisinde gezinilmektedir (bakınız satır 3). Bu döngünün bileşenleri Lambda’yı oluşturan alt fonksiyonlardır (f_i). Döngü içerisinde FSM’de tanımlanan her bir “t_i” bileşeni ESG’nin tepe değerleri kümesi olan “E” içerisine alınır (satır 4-5). Yine bir döngü sayesinde FSM’in Lambda fonksiyonu kullanılarak FSM durumlar arası komşuluk ilişkisi ile ESG’ye ait “A” kümesi (tepeler arası komşuluk) tanımlanır (satır 6-9). Son olarak FSM’e ait başlangıç ve bitiş ayrıtları kullanılarak ESG’ye ait başlangıç ve bitiş tepesi belirlenir (satır 10-15).

bileşenleri içerisinde gezinilir (satır 3-14). Bu döngü içerisinde elde edilen bileşenler ESG’ye ait bileşenler kümesini (A) tanımlar. Ardından yine bir döngü ile EFG’ye ait tepe değerleri içinde gezinilir (satır 5-11). Bu döngü sayesinde ESG’ye ait tepe kümesi olan “E_esg” elde edilir (satır 6). Ayrıca yine aynı döngü içerisinde, ESG’ye ait başlangıç ve bitiş tepeleri için ilgili bileşenler belirlenir ve bunlar bileşenler kümesi “A”ya eklenir (satır 7-10). Son olarak ESG’ye ait başlangıç ve bitiş tepeleri oluşturulur (satır 12-13).

Şekil 6: EFG’den ESG’ye Dönüşüm Sözde Kodu

EFG’den ESG’ye dönüşüm için kullanılan sözde kodun zaman karmaşası EFG tepe ilişkileri bileşenleri ve yine EFG tepe kümesi “V” eleman sayısına (n eleman için) bağlı olarak ikinci derecedendir (O(n2)).

3.2.3. RE’den ESG’ye Dönüşüm Bu dönüşüm için gereken sözde kod Şekil 7’de verilmiştir. Dönüşüm girdi “RE” ve çıktı “ESG” modeli tanımlamaları ile başlar (satır 1-2). Ardından gereken işlemler 3 adımda ifade edilmektedir. İlk adım RE modelinden kararlı olmayan sonlu durum makinesi (NFA: Non-deterministic Finite Automata) elde edilmesidir. Bu dönüşüm için gerekli adımlar Brüggemann-Klein tarafından [28]’de tanımlanmıştır. Bu dönüşüm yöntemi, Otomata Teorisi’ne (Automata Theory) dayanmaktadır. İlk adım için gereken dönüşüm çıktı olarak bir NFA üretmektedir. Elde edilen NFA’nın kararlı sonlu durum makinesine (DFA: Deterministic Finite Automata) dönüşümü sözde kodda ikinci adımda verilmektedir. Okuyucu, bu dönüşüm için detaylı bilgilere [28]’den ulaşabilir. Sonuç olarak elde edilen DFA modelinin ESG modeline dönüşümü 3. adımda verilmektedir. Bu dönüşüm Şekil 5’te verilen FSM’den ESG’ye dönüşüm sözde kodu ile çok benzerdir.

Şekil 5: FSM’den ESG’ye Dönüşüm Sözde Kodu

FSM’den ESG’ye dönüşüm için gereken sözde kodun zaman karmaşası Lambda fonksiyonu bileşenlerine (n bileşen için) bağlı olarak ikinci derecedendir (quadratic time) (O(n2)).

3.2.2. EFG’den ESG’ye Dönüşüm

Şekil 6, bu dönüşüm için gereken sözde kodu göstermektedir. Sözde kodda ilk olarak, EFG girdi değeri, ESG çıktı değeri olarak tanımlanır (satır 1-2). Ardından bir döngü ile EFG’ye ait tepeler arası ilişkiyi tanımlayan “E_efg” ikililerinin

Şekil 7: RE’den ESG’ye Dönüşüm Sözde Kodu

Burada verilen adım 1 için gerekli algoritmanın zaman karmaşası dönüşümlerde kullanılan bileşenlere (n bileşen için) bağlı olarak lineerdir (O(n)). Adım 2, genellikle geçerli tipik durumlar için (O(n3)) ve adım 3 ise lineer zamanda gerçekleştirilebilmektedir. Bunun yanında adım 2, en kötü durumda O(2nn2) zamanda gerçekleşmektedir. Böylece

12/80

Grafiksel Kullanıcı Arayüzü Testi İçin Bir Uçtan Uca Model Tabanlı Yaklaşım An End-to-End Model-Based Approach for Graphical User Interface Testing

RE’den ESG’ye dönüşüm için verilen sözde kodun genel tipik durumlar için zaman karmaşası yine üçüncü derecedendir (O(n) + O(n3) + O(n) => O(n3)). Zaman karmaşıklığı detayları için arzu eden okuyucular [41] çalışması, sayfa 165’i inceleyebilirler.

3.3. Yöntemin Uygulama Adımları ve Örnek Çalışma

Mevcut çalışma, test ettiğimiz sistemin fonksiyonel hatalarını tespit etmeyi amaçlamaktadır. Bu doğrultuda, önerilen yöntem, test hazırlama, test oluşturma ve test yürütme olmak üzere üç adıma bölünür (bakınız Şekil 8). Önerilen yöntemin bir uygulaması ISELTA web sitesi “Special” modülü üzerinde

gerçekleştirilmiştir. Mevcut uygulama adımları çalışma sırasında dışardan müdahaleye gereksinim duymaktadır. Ancak komple bir model tabanlı test otomasyon aracı elde etmek için bu üç adım ileride tamamen otomatikleştirilebilir.

ESG modelinden test dizileri oluşturduktan sonra, sistemi test etmek için model tabanlı test yönteminin modele nasıl uygulanacağını göstereceğiz. Sonuçları göstermek için yaklaşımımızın örnek olay incelemesinde ISELTA web sitesinin formlarını kullanıyoruz (bakınız Şekil 1).

Şekil 8: Önerilen Yöntemin Genel Görünümü

3.3.1. Test Hazırlık

Bölümü 3.2’de ifade edildiği gibi test hazırlık aşamasında FSM, HFSM, RE ve EFG modelleri basitlik, genellik ve ölçeklenebilirlik avantajları nedeniyle ESG modeline dönüştürülür. Dönüşümler için gerekli algoritmalar daha önce yine Bölüm 3.2.’de verilmişti. Görsel olarak ISELTA web sitesinin “Special” formunun diğer modelleri de Bölüm 3.2’deki şekillerde dönüşüm tanımları ve örnekleri aşamasında verilmiştir. Test hazırlık aşamasında diğer modellerden dönüşüm yapılacağı gibi ayrıca kullanıcılar sistemlerini ESG’de modelleyip doğrudan yönteme de aktarabilirler.

ESG modellerinin mutantları, üzerine ekleme (insertion), değiştirme (replacement) ve çıkarma (omission) mutasyon operatörlerinin uygulanacağı orijinal ESG'den elde edilmiştir. Bu kapsamda Şekil 3’te verilen ESG modeline bu mutasyon operatörleri uygulanmış ve toplam 20 mutant elde edilmiştir. Bu mutantlar ESG’de verilen olaylar arası ilişkilerden

kaynaklanabilecek fonksiyonel hataları modellemektedir. Bunlardan 2 tanesi ekleme, 9 tanesi değiştirme ve 9 tanesi çıkarma mutantıdır. Değiştirme ve çıkarma mutantları ESG modelinin olası tüm ayrıtlarına uygulanarak elde edilmiştir. Ekleme mutantları elde edilirken oluşan mutantların tamamının hatasız ESG modeline denk modeller ürettiği sonucuna varılmıştır. Bu yüzden deneysel olarak sadece 2 tane ekleme mutantı elde edilmiştir.

3.3.2. Test Kümesi Üretimi

Test oluşturma aşamasında, “graph traversal” algoritması kullanılarak ESG modelinden geçerli bir test dizisi seti içeren bir test grubu oluşturulur. Test Kümesi Üretimi işlemini otomatik olarak gerçekleştirmek için Padeborn Üniversitesi Uygulamalı Veri Teknolojisi bölümü tarafından geliştirilen ve Belli vd. [30]’da tanıtılan bir araç kullanılmıştır. Bu araç ESG modelini kullanmaya imkân vermektedir. Aracın kullanımı ile ilgili detaylı bilgilere [28]’den ulaşılabilir.

13/80

Test üretim aracı diğer model-tabanlı test araçlarının aksine ESG modelini kullanma sayesinde bir optimizasyon algoritması işleterek optimum test kümeleri üretimine olanak sağlamaktadır. Optimum test kümeleri üretimi için ESG’ye ait başlangıç ve bitiş tepeleri arasında kalan tepeler arasında tüm tepeleri kapsayan, en kısa yolları bulan bir algoritma kullanılmaktadır. Bu sayede diğer model-tabanlı test araçlarından daha sıkı (compact) ve daha etkili test kümeleri üretimi mümkün olmaktadır. Ayrıca bu araç sayesinde, ölçeklenebilirlik probleminin üstesinden gelmek için katmanlı ESG yapısı kurmak ve bu katmanlı yapıdan otomatik olarak sıkı ve etkili test kümesi elde etmek mümkündür.

Şu aşamada kullanılan programların girdileri, bir önceki aşamada çıkan sonuçların elle programa verilmesi ile sağlanmaktadır. Yöntem kapsamında test üretim aracı ile modeller arası dönüşüm işlemlerini gerçekleştiren araç arasında entegrasyon sağlanacak ve böylece diğer modellerden otomatik olarak dönüşüm yapılarak yine otomatik olarak test kümesi elde edilen bir araç geliştirilecektir.

Şekil 9: Test Kümesi

Örnek çalışma olarak verilen “Special” modülüne ait ESG’den otomatik olarak elde edilen test kümesi Şekil 9’da verilmektedir.

3.4. Testlerin Çalıştırılması

3.4.1. Model Test Koşumu

Çalışmamız ilk aşamada GUI sistemlerini model-tabanlı olarak test etmek üzerine kurgulanmıştır. Bu sebeple, ilk aşamada test üretim aracının kullanılması sonucu elde edilen test kümeleri gerçek sistem üzerinde çalıştırılmak yerine yine modeller üzerinde çalıştırılır. Bu aşamada kullandığımız yöntem mutant bazlı model tabanlı test çalıştırma yöntemidir.

Hatasız ESG modelinden elde edilen test kümeleri, toplam 20 mutant üzerinde çalıştırılır. Verilen mutant modellerde bu test kümelerini çalıştırma işlemi toplam 20 mutant için yaklaşık olarak 8 dakika gibi bir zaman almıştır. Test çalıştırma işlemi esnasında test kümesinde verilen her bir test durumu için ESG üzerinde ilgili olayın olduğu yere gidilmiştir. Örneğin; test kümesinde {[, set title, set price} test sırası için mutant model üzerinde sırası ile bu test durumları takip edilmiştir. Takip etme işlemi için mutant ESG’nin olaylar arası komşuluk ilişkisi kullanılmıştır. Örneğin; mutant ESG’de “set title” ve “set price” olayları komşu değilse test “başarısız” (fail) veya bu olaylar komşu ise test “başarılı” (success) olmaktadır. Olaylar arası komşuluk ilişkisi test çalıştırma işlemi için test kâhini (test oracle) vazifesi görmektedir.

Test çalıştırma işleminden elde edilen sonuçlar Tablo 2’de verilmektedir. Çalışma sonuçlarına göre “Ekleme” mutasyon operatörü haricinde tüm hatalar tespit edilmiştir. Hata kapsama yüzdeleri “ekleme” operatörü haricinde yüzde 100 ve mutasyon skorları 1’dir. Yani tüm mutantlar başarı ile tespit edilmiştir. “Ekleme” mutasyon operatörü ile elde edilen

mutantların yakalanamamasının sebebi bu mutantların hatasız ESG’ye denk olmasıdır. Toplam mutasyon skoru elde edilirken denk mutantların göz ardı edilmesi de gerektiğinden toplam mutasyon skoru 1’dir.

Tablo 2: Model Sistem Test Sonuçları

Mutasyon Operatorü

Ekleme Çıkarma Değiştirme Toplam

Mutan t

Sayısı

2 8 8 20

Tespit Edilen Hata Sayısı

0* 8 8 16

Hata Kapsama (Yüzde (%)) 0* 100 100 80

0 1 1 1*

“Ekleme” operatörünün tek başına modele uygulanması sonucu elde edilen tüm mutantlar denk olmaktadır. Bunun sebebi bu operatörün tek başına bir modele uygulanmasının bu modelin hatasız halinde verilen yapısını değiştirmemesi ve sadece ekleme yapmasıdır. Bu yüzden daha sonraki çalışmalarımızda “ekleme” mutasyon operatörünün kullanılmaması düşünülmektedir.

3.4.2. Gerçek Sistem Test Koşumu

Gerçek sistem test koşumları çalışmamızın 2. aşamasıdır. Bu aşama için, “ISELTA” (bakınız Şekil 10) ismi verilen, Paderborn Üniversitesi ve Almanya merkezli ISIK turizm firması tarafından geliştirilen bir turizm web sitesi uygulaması seçilmiştir. Bu web uygulaması sayesinde turizm acentaları ve müşteriler daha kolay bir şekilde iletişim halinde olabilmektedir. Ayrıca acentalar, müşterilerine “Special” adı verilen modül sayesinde özel birtakım kampanyalar sunabilmekte ve müşteriler bu modül üzerinden sunulan kampanyalara rezervasyon yapabilmektedir. ISELTA uygulaması PHP programlama dilinde geliştirilmiştir ve yaklaşık olarak 70000 satır kod içermektedir. Okuyucular dilerlerse, Şekil 10’da verilen demo bilgilerini (kullanıcı adı: Demo_Agent, şifre: demo123 veya kullanıcı adı: Demo_Provider, şifre: demo123) kullanarak sisteme girebilir ve farklı roller için kayıtlar oluşturarak, bunlar için çeşitli durum çalışmaları yapabilirler.

Şekil 10: ISELTA web sitesi

14/80

Grafiksel Kullanıcı Arayüzü Testi İçin Bir Uçtan Uca Model Tabanlı Yaklaşım An End-to-End Model-Based Approach for Graphical User Interface Testing

ISELTA web sitesi test koşumları için hazırlanan ilgili materyaller (hatasız model, test kümeleri, test tasarımları ve kullanılan araçlar), [42]’de paylaşılmıştır. Dileyen okuyucular bu sayfayı inceleyerek adımları kendi başlarına gerçekleştirebilirler.

Deneysel çalışmalar kapsamında, ISELTA web sitesine ait toplam 12 adet hatayı gösteren mutant sistemler kullanılmıştır. Bu mutant sistemlerle ilgili bilgiler [33]’te bulunabilir. Bu hatalar literatürde, fonksiyonel hata olarak tanımlanan ve sistemin arzu edilen sonuç olayına ulaşmasına ancak istenilen çıktıları üretememesine neden olan durumlardır.

Elde edilen sonuçlar Tablo 3’te verilmektedir. Deneysel çalışmalar kapsamında ESG, FSM ve RE modelleri ve bunlara ait mutasyon skoru, hata kapsama, test kümesi büyüklüğü, test üretim zamanı ve test koşum zamanları kıyaslanmıştır. FSM tabanlı test üretimi için Graphwalker [34] isimli model-tabanlı test aracı kullanılmıştır. RE modelinden test üretimi için [35] çalışması kapsamında geliştirilen model-tabanlı test üretim aracı kullanılmıştır. Model büyüklükleri olarak ESG, 90 tepe ve 133 ayrıt, FSM, 60 tepe ve 112 ayrıt, RE ise toplam 283 olaydan oluşmaktadır.

Tablo 3: Gerçek Sistem Test Sonuçları

ESG

FSM

RE

Model Büyüklüğü 90/133 60/112

0.92

0.75

Hata Sayısı/Kapsama 12/12

12/11

12/9

Test Kümesi

Büyüklüğü

Test Üretim Zamanı 320

(milisaniye)

Test Koşum Zamanı 116

(saniye)

Tablo 3’te verilen bilgilere göre ESG modelinden üretilen test kümelerinin mutasyon skoru 1’dir ve tüm hatalar yakalanmıştır. Bunların içinde RE modelinden üretilen test kümeleri en düşük mutasyon skoruna ve hata yakalama kabiliyetine sahiptir. Test kümesi büyüklüğü olarak ESG ile RE birbirine yakın iken, FSM tabanlı Graphwalker ile gerçekleştirilen test kümesi 767 olaydan oluşmaktadır. Ayrıca test üretim zamanı olarak FSM diğerlerinin yaklaşık olarak 10 katıdır. Bunun sebebi Graphwalker aracının ilk çalışma anında geçen zamanın çok fazla olmasıdır. Test koşumları açısından RE tabanlı model en düşük değere sahiptir. Burada ortaya çıkan ilginç sonuç ESG ve FSM’in test koşum zamanlarının çok yakın olmasıdır. Bunun ana sebeplerinden birinin test kümelerinde hatalı olaya gelindiğinde ilgili test dizisinin devam ettirilmek yerine o anda kesilmesi ve devamında gelen test dizisine geçilmesidir. Çünkü hatayı yakalayan test dizisi için devamında gelen olayların bir önemi olmamaktadır.

Elde edilen sonuçlar kapsamında, ESG modeli ve buna bağlı test üretim algoritması [36], [37] diğer modellere göre gerek daha kompakt gerekse hata yakalama kabiliyeti olarak daha başarılı test kümeleri üretimine olanak sağlamaktadır.

4. Tartışma

4.1. Sonuçlar ve Çıkarımlar

Uçtan uca model tabanlı bir test oluşturulmuş, bir çalıştırma yöntemi geliştirilmiş ve bu yöntemi örnekleyen bir çalışma ile sonuçlar elde edilmiştir. Diğer modellerden üretilen veya doğrudan sisteme verilen birleşik bir model (ESG) yaklaşımın ana girdisidir. Çalışmada dönüşümleri mümkün kılacak algoritmalar Bölüm 3.2’de karmaşıklık analizleri ve sözde kodlarıyla birlikte sunulmuştur. Bununla beraber, bir test oluşturma yöntemi, ESG modeli kullanılarak incelenmiştir. Test oluşturma yönteminden üretilen test grubunun kalitesi, mutasyon testinin kullanılmasıyla değerlendirilmiştir. Bu çabaların, yazılım mühendisliğinin GUI testi alanında çalışan daha geniş bir kitle için model tabanlı testi daha erişilebilir hale getireceğini umuyoruz.

Yöntemimizin sonuçlarının kalitesine ve yazılım testi alanında çalışmalar yapan insanların bu yöntemi benimsemesine bağlı olarak, daha önce başka çalışmalarda kullanılmış mevcut sistem modelleri, bu modellerin verdiğimiz yöntemler yardımıyla ESG'ye dönüşümü sayesinde kullanabilir hale gelmiştir. Böylece uçtan uca test oluşturma ve çalıştırma yöntemimizin uygulanabilir olması bizim açımızdan çalışmamızın en iyi sonuçlarından biridir. Ayrıca bu çalışma yazılım test topluluğuna model tabanlı testin kullanımının kolaylığı ve bunun değerlendirmesi hakkında bir görüş sunmaya da imkân vermiştir.

Öne sürülen yaklaşım, GUI tabanlı sistemlerin çok ötesinde, makale kapsamında incelenen modellerin diğer tüm uygulama alanları için geçerlidir. Mevcut çalışmanın, test koşum aşaması farklı sistemlere uyarlanarak uçtan uca gereken tüm adımlar gerçekleştirilebilir. Zaten başka alanlara uygulanması, planlanan çalışmalar arasındadır.

4.2. Geçerliliğe Yönelik Tehditler

4.2.1. Sonuç Geçerliliği

Vaka çalışmamızın örneklem büyüklüğü, metodolojiyi genelleştirmek için potansiyel bir tehdittir. Çalışmada kullanılan örneklemimizin küçük olması nedeniyle, yöntemi doğrulamak ve gözden kaçırabileceğimiz olası sorunları bulmak için, her model (FSM, HFSM, EFG, ESG, RE) için büyük boyutta vaka çalışmalarına ihtiyacımız vardır. Bu olası problem nedeniyle, çalışmalarımızı ileride daha büyük test senaryolarıyla genişletmeyi planlıyoruz. Böylece, örnek model boyutu gerçek hayattaki sistemlere benzer boyutta olacak ve bu durumdaki sorunlar tespit edilebilecektir.

4.2.2. İçsel Geçerlilik

Model tabanlı testin yapısı, doğası gereği içsel geçerliliğe yönelik bir tehdittir. Çünkü yaklaşımın tamamı, gerçek GUI programı yerine modeller üzerinde çalışır. Beyaz kutu test (White-Box Testing) yöntemi ile yazılım kodunda testler çalıştırıyormuş gibi model bazlı testlerle bir sistemi tam olarak test etmek mümkün değildir. Bir model, gerçek yazılım davranışının yalnızca bir temsili ve soyutlamasıdır. Test edilen yazılımın karmaşıklığına bağlı olarak, sistemi doğru şekilde temsil edecek doğru bir model oluşturmak zor olabilir. Bu nedenle, sistemin başlangıç modelinin doğruluğu önemlidir ve yöntemimiz için bir tehdittir. Bir model sistemi yanlış şekilde temsil ediyorsa, tüm dönüştürmeler ve test oluşturma / çalıştır

15/80

yaklaşımı sistemi olması gerektiği gibi kapsamayacaktır. Önerilen yaklaşımın sistemi tam olarak temsil eden uygun modellerde uygulanmasını sağlamak için daha gelişmiş örnek bir sistem için modellerimizi oluşturacağız.

4.2.3. Dışsal Geçerlilik

Yaklaşımı çalışmanın içeriği dışında uygulamak, dış geçerliliğe yönelik bir tehdittir. Daha önce de belirtildiği gibi, mevcut çalışma, çoğunlukla oyunların GUI'sinde kullanılan görsel nitelikler ve bunların semantiği gibi diğer hata türleri yerine, işlevsel ve operasyonel hataları tespit etmeyi amaçlamaktadır. Böylece, mevcut çalışma daha çok menü ağırlıklı uygulamalar için uygundur. Bu tip uygulamalar GUI tabanlı uygulamaların büyük bir çoğunluğunu oluşturmaktadır. Bu, model tabanlı testin ne için oluşturulduğu ile ilgilidir. Modeller işlevsel olarak sistemleri temsil ettiğinden, bir sistemin ekrandaki görsel öğelerinin test edilmesi bu yaklaşım için uygun olmayabilir. Normalde, kod tabanlı bir test yaklaşımı bu tür doğrulamalar için daha uygun olabilir. Bununla birlikte, sıralı ve davranışsal modeller Petri-Nets modellemesinden ziyade bir test yönteminde kullanıldığında, önerilen bu yöntem uygulanabilir.

4.2.4. Yapısal Geçerlilik

Modellerin ESG modeline dönüştürülmesi, farklı seviyedeki ifadelerin zorlukları nedeniyle yapısal geçerlilik açısından tehdit oluşturmaktadır. Dönüştürme işleminden sonra, modellerin ifade gücü birleşik modelin ifade gücüne göre artar veya azalır. Bu da çıkarılan modelde bazı sistem özelliklerinin eksik olmasına neden olabilir. Dönüşüm sırasında bu ifade gücünün hangi düzeyde kaybedilebileceğini anlamak için daha büyük örneklem boyutuyla ve farklı durumlarda test edilmesi gereklidir. Daha önce de bahsettiğimiz gibi, ifade gücünün makul bir noktanın ötesine geçmesini önlemek ve bu konunun üstesinden gelmek için çalışmalarımızı daha büyük örneklerle genişletmeyi planlıyoruz.

Bu çalışmada, tasarımları yine bu makalede anlatılan ve GUI yazılım testi alanında iyi bilinen GUI test modellerini analiz etmeyi amaçladık. İlk analiz, farklı modellerin kullanımının farklı yetenekler gerektirdiğini ve farklı sözdizim ve semantikle sonuçlandığını göstermektedir. Bu farklılıklar, modellerin temsil etme yeteneklerini ve test üretme ve çalıştırma gibi diğer süreçlerini etkiler. Deneyimlerimize dayanarak önerilen yaklaşımda ESG'yi seçmemizin temel nedeni hem test üretme hem de çalıştırma açısından diğer modellere kıyasla daha uygun olmasıdır.

Önerilen yaklaşımın test hazırlama adımında, modeller ESG'ye dönüştürülüp test kümesi üretimi için hazır hale getirilmiştir. Ardından test oluşturma adımında orijinal modelden mutanlar üretilmiş ve bu orijinal ESG modelinden test dizileri oluşturulmuştur. Son olarak, üretilen test dizileri, test dizilerinin kalitesini değerlendirmek için ESG modelinin mutantları üzerinde çalıştırılmıştır. Deneysel çalışmalar göstermektedir ki öne sürülen yaklaşım model-tabanlı test için uygundur ve etkilidir. Örnek durum üzerinde gerçekleştirilen değerlendirme çalışmasında, denk mutantlar gelen test sürecinden çıkarıldıktan sonra mutasyon skoru en yüksek seviyede elde edilmiştir. Ayrıca gerçek bir sistem üzerinde gerçekleştirilen deneysel çalışma sonuçları göstermektedir ki,

ESG tabanlı test kümeleri diğer yöntemlere göre daha kompakt ve hata yakalama kabiliyeti açısından daha başarılı sonuçlar vermektedir.

Bu çalışmanın devamında öncelikle bu makalede tanıttığımız uçtan uca model tabanlı test üretme ve çalıştırma yönteminin adımlarının otomatik olarak uygulanmasına imkân verecek yeni bir aracın geliştirilmesi hedeflenmektedir. Bir diğer çalışma da ise sonuçların geçerliliğini arttırmak amacıyla daha büyük ölçekli modellerin kullanılması planlanmaktadır. Öte yandan katmanlı ESG modellerinin ve topluluk belirleme (community detection) algoritmalarının kullanılması testlerin ölçeklendirilmesine de katkı verebilir. Bununla ilgili elde ettiğimiz ilk sonuçlar [32]’de aktarılmıştır. Bu çalışmada tanıttığımız yönteme [32]’deki yaklaşımımızı da dahil ederek yine mevcut yöntemin daha büyük modeller üzerine uygulanabilmesini kolaylaştırmayı hedefliyoruz.

6. Kaynaklar

[1] I. Banerjee, B. Nguyen, V. Garousi, and A. Memon, "Graphical user interface (GUI) testing: Systematic mapping and repository," Information and Software Technology 55, no. 10, pp. 1679-1694, 2013.

[2] Harrison, R., Flood, D. & Duce, D. Usability of mobile applications: literature review and rationale for a new usability model. J Interact Sci 1, 1 (2013). https://doi.org/10.1186/2194-0827-1-1

[3] R. K. Shehady, D. P. Siewiorek, “A method to automate user interface testing using variable finite state machines,” Proceedings of IEEE 27th International Symposium on Fault Tolerant Computing, Seattle, WA, USA, pp. 80-88, 1997.

[4] T. S. Chow, “Testing software design modeled by finitestate machines,” in IEEE Transactions on Software Engineering, vol. SE-4, no. 3, pp. 178-187, May 1978.

[5] L. White, H. Almezen, “Generating test cases for GUI responsibilities using complete interaction sequences,” Proceedings 11th International Symposium on Software Reliability Engineering. ISSRE 2000, San Jose, CA, USA, pp. 110-121, 2000.

[6] F. Belli, “Finite state testing and analysis of graphical user interfaces,” Proceedings 12th International Symposium on Software Reliability Engineering, Hong Kong, China, pp. 34-43, 2001.

[7] A. M. Memon, M. E. Pollack, M. L. Soffa, “Hierarchical GUI test case generation using automated planning,” in IEEE Transactions on Software Engineering, vol. 27, no. 2, pp. 144-155, February 2001.

[8] A. Memon. "An event ‐ flow model of GUI ‐ based applications for testing," Software testing, verification and reliability 17.3 pp. 137-157, September 2007.

[9] Q. Xie, A. M. Memon, “Using a pilot study to derive a GUI model for automated testing,” ACM Trans. Software Eng. Methodol. 18, 2, pp. 1–35, November 2008.

[10] S. Huang, M. B. Cohen and A. M. Memon, “Repairing GUI test suites using a genetic algorithm,” 2010 Third International Conference on Software Testing, Verification and Validation, Paris, pp. 245-254, 2010.

[11] F. Belli, M. Beyazit, N. Güler, “Event-Oriented, modelbased GUI testing and reliability assessment-approach and case study,” Advances in Computers, 85, pp. 277326, 2012.

16/80

Grafiksel Kullanıcı Arayüzü Testi İçin Bir Uçtan Uca Model Tabanlı Yaklaşım An End-to-End Model-Based Approach for Graphical User Interface Testing

[12] F. Belli, M. Beyazıt, C. J. Budnik, T. Tuglular, "Advances in model-based testing of graphical user interfaces," In Advances in Computers, vol. 107, pp. 219280. Elsevier, 2017.

[13] F. Belli, N. Güler, and M. Linschulte, “Layer-centric testing,” FERS-Mitteilungen: Vol. 30, No. 1, pp. 55-62, 2012.

[14] A. M. Memon, M. L. Soffa, and M. E. Pollack, "Coverage criteria for GUI testing," Proceedings of the 8th European software engineering conference held jointly with 9th ACM SIGSOFT international symposium on Foundations of software engineering, pp. 256-267, September 2001.

[15] A. M. Memon, "GUI testing: pitfalls and process," in Computer, vol. 35, no. 8, pp. 87-88, August 2002.

[16] D. Lee and M. Yannakakis, "Principles and methods of testing finite state machines-a survey," in Proceedings of the IEEE, vol. 84, no. 8, pp. 1090-1123, August 1996.

[17] S. Fujiwara, G. v. Bochmann, F. Khendek, M. Amalou and A. Ghedamsi, "Test selection based on finite state models," in IEEE Transactions on Software Engineering, vol. 17, no. 6, pp. 591-603, June 1991.

[18] M. Utting, A. Pretschner, and B. Legeard, "A taxonomy of model‐based testing approaches," Software testing, verification and reliability 22.5, pp. 297-312, 2012. [19] F. Belli, M. Beyazit and A. Memon, "Testing is an Event-

Centric Activity," 2012 IEEE Sixth International Conference on Software Security and Reliability Companion, Gaithersburg, MD, pp. 198-206, 2012. [20] J. E. Hopcroft, R. Motwani, and J. D. Ullman, Automata theory, languages, and computation." International Edition 24.2.2, 2006. [21] ISELTA websitesi, Çevrimiçi olarak mevcut: http://iselta.ivknet.de, Son erişim: 21.03.2022. [22] O. Kilincceker, A. Silistre, M. Challenger and F. Belli, "Random Test Generation from Regular Expressions for Graphical User Interface (GUI) Testing," 2019 IEEE 19th International Conference on Software Quality, Reliability and Security Companion (QRS-C), Sofia, Bulgaria, pp. 170-176, 2019. [23] G. Mercan, E. Akgündüz, O. Kilincceker, M. Challenger, and F. Belli, “Android uygulaması testi için ideal test ön çalışması,” CEUR Workshop Proceedings, 2018. [24] O. Kilincceker, and F. Belli, “Grafiksel kullanıcı arayüzleri için düzenli ifade bazlı test kapsama kriterleri,” CEUR Workshop Proceedings, 2017. [25] O. Kilinccceker, E. Turk, M. Challenger and F. Belli, “Regular expression based test sequence generation for HDL program validation,” 2018 IEEE International Conference on Software Quality, Reliability and Security Companion (QRS-C), Lisbon, pp. 585-592, 2018. [26] O. Kilincceker, E. Turk, M. Challenger and F. Belli, "Applying the ideal testing framework to HDL programs," ARCS Workshop 2018; 31th International Conference on Architecture of Computing Systems, Braunschweig, Germany, pp. 1-6, 2018. [27] O. Kilincceker and F. Belli, "Towards uniform modeling and holistic testing of hardware and software," 2019 1st International Informatics and Software Engineering Conference (UBMYK), Ankara, Turkey, pp. 1-6, 2019. [28] Brüggemann-Klein, A. (1993). Regular expressions into finite automata. Theoretical Computer Science, 120(2), 197-213.

[29] M. Linschulte, On the Role of Test Sequence Length,

Model Refinement, and Test Coverage for Reliability

(PhD Thesis, Univ. Paderborn), 2014.

[30] F. Belli, A.T. Endo, M. Linschulte, and A. Simao, A

Holistic Approach to Model-Based Testing of Web

Service Compositions, Software: Practice and

Experience, vol.44, no.2, pp. 201–23, 2014.

[31] A. Silistre, O. Kilincceker, F. Belli, M. Challenger and G.

Kardas, "Models in Graphical User Interface Testing:

Study Design," 2020 Turkish National Software

Engineering Symposium (UYMS), Istanbul, Turkey,

2020, pp. 1-6, doi: 10.1109/UYMS50627.2020.9247072.

[32] A. Silistre, O. Kilincceker, F. Belli, M. Challenger, and

G. Kardas, “Community Detection in Model-based

Testing to Address Scalability: Study Design”, 15th

Conference on Computer Science and Information

Systems (FedCSIS 2020), Track on Software and

Systems Engineering, Advances in Software and Systems

Engineering (ASSE 2020), Sofia, Bulgaria, 2020, IEEE,

pp. 657-660, DOI: 10.15439/2020F163.

[33] O. Kilincceker, A. Silistre, F. Belli and M. Challenger,

"Model-Based Ideal Testing of GUI Programs–Approach

and Case Studies," in IEEE Access, vol. 9, pp. 68966-

68984, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3077518.

[34] Karl, K., 2013. Graphwalker. URL: www. graphwalker.

org Son erişim: 21.03.2022.

[35] Kilinccceker, O., Turk, E., Challenger, M., & Belli, F.

(2018, July). Regular expression based test sequence

generation for HDL program validation. In 2018 IEEE

International Conference on Software Quality, Reliability

and Security Companion (QRS-C) (pp. 585-592). Ieee.

[36] Budnik, C. J. (2006). Test generation using event

sequence graphs (Doctoral dissertation, University of

Paderborn, Germany).

[37] Belli, F., Nissanke, N., Budnik, C. J., & Mathur, A.

(2005). Test generation using event sequence graphs.

University of Paderborn, Institute for Electrical

Engineering and Information Technology.

[38] Rodríguez-Valdés, O., Vos, T. E., Aho, P., & Marín, B.

(2021, September). 30 years of automated GUI testing: a

bibliometric analysis. In International Conference on the

Quality of Information and Communications Technology

(pp. 473-488). Springer, Cham.

[39] Vos, T. E., Aho, P., Pastor Ricos, F., Rodriguez‐Valdes,

O., & Mulders, A. (2021). testar – scriptless testing

through graphical user interface. Software Testing,

Verification and Reliability, 31(3), e1771.

[40] Chahim, H., Duran, M., Vos, T. E., Aho, P., &

Fernandez, N. C. (2020, September). Scriptless testing at

the GUI level in an industrial setting. In International

Conference on Research Challenges in Information

Science (pp. 267-284). Springer, Cham.

[41] Aho, Alfred V., Lam, Monica S., Sethi, Ravi., & Ullman,

Jeffrey D. (2007). Compilers Principles, Techniques, &

Tools. Addison-Wesley.

[42] Emo dergi Github materyaller, Çevrimiçi olarak mevcut:

https://github.com/alpersilistre/gui-emo-dergi,

Son

erişim: 21.03.2022.

[43] Kilincceker, O., Turk, E., Belli, F. et al. Model-based

ideal testing of hardware description language (HDL)

programs. Softw Syst Model (2021).

https://doi.org/10.1007/s10270-021-00934-6

17/80

Alper Silistre, 2015 yılında İzmir Ekonomi Üniversitesi’nden yazılım mühendisliği lisans derecesini almıştır. Aynı zamanda Yazılım Mühendisidir. Araştırma ilgi alanları arasında yazılım testi ve yazılım mühendisliği yer almaktadır.

Fevzi Belli (Üye, IEEE) Berlin Teknik Üniversitesi’nden bilgi teknolojisi ve bilgisayar bilimleri alanında B.S., M.S., Ph.D. ve Habilitation (Alman doktora sonrası) derecelerini aldı. Halen Paderborn Üniversitesi ve İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü’nde Yazılım Mühendisliği Bölümü’nde Fahri Profesör olarak görev yapmaktadır. Araştırma, geliştirme ve yazılım mühendisliği öğretme, doğrulama ve doğrulama, hata toleransı ve kalite güvence konularında 35 yıldan fazla deneyime sahiptir. Uçak endüstrisinde bir programcı olarak başladı ve simülasyon ortamları oluşturmak ve güvenlik açısından kritik özellikleri doğrulamak için programlar yazdı. 1983 yılında Bremerhaven’daki Uygulamalı Bilimler Üniversitesi’nde Profesörlük unvanını aldı; 1989’da Paderborn Üniversitesi’ne geçti. Ayrıca uzun yıllar Maryland Üniversitesi, College Park, MD, ABD ve Avrupa Bölümü’nde Öğretim Üyesi olarak görev yaptı. Aynı zamanda İzmir Ekonomi Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümünün Kurucu Başkanıydı. Yazılım güvenilirliği/hata toleransı, model tabanlı test ve test otomasyonu konularına ilgi ve deneyime sahiptir.

Geylani Kardaş, 2001 yılında Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nden mezun olduktan sonra bilgi teknolojileri alanındaki yüksek lisans ve doktora derecelerini yine Ege Üniversitesi’nden sırasıyla 2003 ve 2008 yıllarında almıştır. Halen Ege Üniversitesi Uluslararası Bilgisayar Enstitüsü’nde (UBE) doçent doktor olarak görev yapmaktadır ve UBE Yazılım Mühendisliği Araştırma Laboratuvarı’nın (Ege-SERLab) yöneticisidir. Araştırma alanları arasında etmen tabanlı yazılım mühendisliği (AOSE), model güdümlü mühendislik (MDE), alana-özgü diller / alana-özgü modelleme dilleri (DSL’ler / DSML’ler) ve düşük kodlu yazılım geliştirme yer almaktadır. Bu araştırma alanlarında 100’ün üzerinde hakemli makalenin yazarı veya ortak yazarıdır. Dr. Kardaş aynı zamanda Elsevier yayınevinin “Journal of Computer Languages” dergisinin MDE ve DSL bölümünden sorumlu yardımcı editörüdür.

18/80

Grafiksel Kullanıcı Arayüzü Testi İçin Bir Uçtan Uca Model Tabanlı Yaklaşım An End-to-End Model-Based Approach for Graphical User Interface Testing

Moharram Challenger (Üye, IEEE) Şubat 2016’da Ege Üniversitesi Uluslararası Bilgisayar Enstitüsü’nden bilgi teknolojisi alanında doktora derecesini aldı. 2005-2009 yılları arasında İAÜ-Shabestar Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde Öğretim Üyesi ve Kıdemli Öğretim Görevlisi olarak görev yaptı. 2010-2013 yılları arasında Slovenya ile Türkiye arasında yürütülen ikili bir projede (TÜBİTAK) Araştırmacı ve Takım Lideri olarak görev yaptı. 2012-2016 yılları arasında TÜBİTAK tarafından finanse edilen ulusal bir projeye ve Avrupa’da ITEA ModelWriter ve ITEA Assume adlı iki uluslararası yazılım yoğun projeye liderlik eden UNIT IT Ltd.’de Araştırma ve Geliştirme Direktörü olarak görev yaptı. 2017-2018 yılları arasında Ege Üniversitesi’nde Yardımcı Doçent olarak öğretim üyesi olarak görev yapmıştır. Ocak 2019’dan Temmuz 2020’ye kadar, Flanders Make projelerinde PACo ve DTDesign olarak çalışan Antwerp Üniversitesi’nde Doktora Sonrası Araştırmacı olarak görev yaptı. Halen Antwerp Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde görev süresi boyunca Yardımcı Doçent olarak görev yapmaktadır. İlgi alanları alana özgü modelleme dilleri, çok etmenli sistemler, siber-fiziksel sistemler ve Nesnelerin İnterneti’dir.

Onur Kılınçeker, M.Sc. (Bilgisayar Müh.), B.Sc. (Matematik) ve Lise. (Elektronik) derecelerine sahiptir. Antwerp Üniversitesi, Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde araştırmacı ve Paderborn Üniversitesi’nde doktora öğrencisidir. İlgi alanları, hem yazılım hem de donanım sistemlerinin model tabanlı doğrulaması ve geçerliliği, model tabanlı testler ve mutasyon testleridir. Şu anda, bütünsel teste (pozitif ve negatif test (diğer adıyla fuzz testi)) ve mutasyon testine dayalı yazılım ve donanım sistemlerinde belirli hataların varlığını ve yokluğunu göstermek için model tabanlı ideal test yöntemleri üzerinde çalışıyor. Aynı zamanda, Simulink modellerinin mutasyon testini endüstriyel ortama entegre etmek için EFFECTS projesinde bilimsel bir araştırmacıdır.

19/80

EMO Bilimsel Dergi 2021 Cilt:12 Sayı: 23 20/80

Bir Uzaktan Program Yükleme ve Yönetim Sistemi A Remote Program Installation and Management System

Makale Türü: Araştırma Makalesi Makale Gönderim Tarihi: 06.03.2021

Makale Kabul Tarihi: 08.04.2022

Bir Uzaktan Program Yükleme ve Yönetim Sistemi

A Remote Program Installation and Management System

Nilgün İncereis1, Bekir Tevfik Akgün2

1Bilgisayar Mühendisliği İstanbul Okan Üniversitesi [email protected] ORCID:0000-0001-5508-8159

2Bilgisayar Mühendisliği İstanbul Okan Üniversitesi [email protected] ORCID: 0000-0002-9726-1340

Uzaktan program yükleme (OTA) hizmeti sistemi, belirli bir ortamdaki akıllı uçbirimlere, nesnelerin interneti (IoT) aygıtlarına yeni program yükleme, sistemi izleme ve yönetme işlemini firma adına güvenlikli ve korumalı bir şekilde yerine getiren bir sistemdir. Önerilen sistem; hizmet yönetimi, IoT yönetimi, kullanıcılar, yöneticiler ve uçbirimlerden oluşmaktadır. Bu çalışma, önerilen uzaktan yönetim sisteminin uygulamasını ve geliştirilmesini amaçlamaktadır. Uzaktan yönetim sisteminin kesintiye uğramaması için OTA işlemleri uçbirim uygulama programının izin verdiği güvenli bir bölgede yürütülmektedir. Bu sistemde kullanıcılar, bulut üzerinde bulunan istediği dosyayı cihazına uzaktan yükleyebilir ve kullanıcılar sistemi uzaktan takip edebilir veya bulut ortamına istediği yazılım dosyasını gönderebilir ve isterse sisteme yüklediği bu dosyayı cihazına uzaktan yükleyebilir. Önerilen sistem gerçeklenmiş ve tasarlanan hizmetlerin başarıyla yerine getirildiği belirlenmiştir.

Anahtar kelimeler: Nesnelerin İnterneti, OTA Güncelleme, Kablosuz Sensör Ağı, İzleme Sistemi, Gömülü Sistem, Uzaktan Yazılım Güncelleme

The remote program installation (OTA) service system is a system that performs the process of installing new programs to smart terminal units, IoT devices in a specific environment, monitoring and managing the system on behalf of the company in a secure and protected manner. Recommended system; service management consists of IoT management, users, administrators and terminal units. This study aims to implement and develop of the proposed remote management system. In order not to interrupt the remote management system, OTA operations are carried out in a secure area allowed by the

terminal application program. In this system, users can remotely upload any file on the cloud to their device, and users can remotely monitor the system or send any software files to the cloud and upload this file to their device remotely. The proposed system has been implemented and it has been determined that the designed services have been carried out successfully.

Keywords: Internet of Things (IoT), Over The Air (OTA) Update, Wireless Sensor Network, Monitoring System, Embedded System, Remote Firmware Update.

Günümüzde uzaktan program yükleme işleminin yaygın kullanılması nedeniyle çok önemli bir rol üstlenir. Nesnelerin İnterneti (IoT) sistemleri, internete bağlı veri ya da bilgi alışverişi yapabilen nesnelerden oluşan sistemlerde yazılım güncellemesi bir zorunluluktur. Böyle teknolojilerin kullanıldığı bir sistemi uygulamak ve geliştirmek avantajlar sağlar.

Kısıtlı bir güvenliğe sahip olunması ve güncellemenin yalnızca belirli kaynaklardan izin verilmesi firmaların uzaktan program yükleme (OTA) işlemlerini kendisinin gerçeklemesini gerektirir. Bu çalışma şekli; yeni sürümle çalıştırma gibi aygıt işlemlerini habersiz yarıda kesmenin firma için önemli bir zarara yol açmadığı durumlarda uygun olacaktır. Ancak sahada çalışan ve kendisine atanmış görevleri kesintisiz, veri kayıpsız ya da kontrol edilen sistemlerin beklenmedik davranışlar olmaması gereken durumlarda ise; aygıtın işlemlerini güvenli bir şekilde ara vermesini sağlamak gerekir. Aygıt üzerinde çalışan bir uygulamanın korumalı bir şekilde ara verilmesi ve yeniden başlatılması ayrıca tasarlanmalıdır.

21/80

Bu çalışma; bir uzaktan program yükleme yönetim

sisteminin tasarlanmasını ve geliştirilmesini kapsar. İlk olarak,

önceki yapılan çalışmalar özet halinde verilmiştir. Sonraki

bölümlerde, yerel yönetim/uzaktan erişim sistemi ile önerilen

uzaktan yönetim sistemi üzerine uygulamalar sunulmuştur.

Önerilen uzaktan yönetim sisteminin geliştirilmesi için

yönetimlerin birer bulut hizmeti yazılımına dönüştürülerek

tamamen bulut üzerinde dağıtık bir sistem olarak

oluşturulduğunda sistemde oluşabilecek kesintilerin nedenleri

de belirlenmiştir. Sistemin deneysel sonuçları verilerek,

sonuçlar

güvenlik

kapsamındaki

değerlendirilmesinin yanında bu çalışmanın mevcut

çalışmalara olan üstün yanları ve zayıf yanları üzerinde

durulmuştur.

2. Önceki çalışmalar

Nesnelerin İnterneti (IoT) teknolojisi, yerel bir kontrol sisteminin kısıtlamalarına maruz kalan uygulamalar için yeni, iyileştirilmiş izleme ve kontrol yöntemlerinin geliştirilmesini gerekli kılmıştır. IoT ile bağlantılı gömülü uygulamaları izlemek ve kontrol etmek için tahmine dayalı sistem öneren bir çalışmaya bakıldığında, kontrol sisteminin tasarımı üzerindeki sonuçların ortaya çıkardığı etkilere göre bir ilk örnek model sunulmuştur [1]. Bir kontrol sistemi, kontrol döngülerini kullanarak diğer cihazların ve sistemlerin davranışını yönetir, komut verir, yönlendirir ya da düzenler. Bu sistemler, bir ev tipi kazanı kontrol edebilen bir termostat kullanan ev ısıtma kontrolünden, işleri ya da makineleri kontrol etmek için kullanan büyük endüstriyel kontrol sistemlerine kadar değişebilir [2]. Kontrol sistemi, cihazı uygun değer ayarlarında sabitleştirilmiş bir dizi kısıtlamaya neden olur. Bununla birlikte, kontrol sisteminin kendisi, sisteme bağlı olmayan bir dizi kısıtlamaya maruz bırakır ve bu da uzun yerleşme sürelerine ya da aşımlara neden olur. Bu durumlarda gecikme ve ölü zamanlar oluşabilir [3].

Kang, K. ve arkadaşları tarafından [4], farklı hizmet tedarikçileri, farklı türde uygulamalar kullanarak farklı hizmetler için uygulama türlerini listelemiştir. Hizmet ya da uygulama kalitesinde, güvenilirlik kullanıcılarla ilgili önemli parçalardan biridir. IoT uygulamaları geliştirmek için, endüstri tarafından kullanılan çeşitli modellerin analizi yapılarak, modellerin kullanıldığı tekniklerin karşılaştırılması, özgünlüğü ve eksiklikleri durumlarına bakılmıştır [5]. IoT uygulamaları geliştirmek için tasarlanan modellerde, nesneler, aygıtlar, kablosuz iletişim ortamları, ağ geçidi, bulut, uygulama sunucusu, yazılımlar, uygulamalar, kullanıcılar, yöneticiler kullanılır. Nesneler, çevredeki verileri toplar ve bunları kablosuz iletişim ortamı ve ağ geçitleri aracılığıyla bir sunucuya gönderir. Buluttaki veriler, uygulamalar ve hizmetler aracılığıyla depolanıp, işlenip ya da analiz edildikten sonra son kullanıcılara sunulur. Bir sistemdeki uçbirimlerin çok fazla olmasıyla, kolay bağlantı, kontrol sistemi, iletişim ve aynı zamanda sağlam ve güvenli bağlantı zorlaşmaktadır. Bu nedenle uygun sistem tasarım mimarisinin oluşturulması gerekir. Çoğu IoT mimarisindeki zorluk ve sorun, standardizasyonun olmamasından kaynaklanmaktadır. Standardizasyon eksikliği ve IoT uygulama geliştirmedeki zorluklar [6] ve [7]’de açıklanmaktadır.

IoT platformu, makine ve aygıtların bağlanmasını, ardından makine ve sensör verilerinin toplanmasını, işlenmesini, dönüştürülmesini, düzenlenmesini ve saklanmasını sağlayan bir yazılımdır ve genellikle IoT ara katman yazılımı olarak da adlandırılır. Zdravkovic ve diğerleri [8], 16 farklı bulut tabanlı IoT platformunu sunmuşlardır. Buluttaki tüm IoT aygıtlarını kontrol eden esnek bir platform sağladığı söylenen bir çalışmada, çözüm önerisi olarak bir olaya cevap verme sürecini değiştirme esnekliği üzerinde durulmuştur. Yapılan bu çalışmada, bu sistem yerel makine üzerinde çalıştırılmış ve IBM Bluemix platformu yardımıyla da buluta getirilebileceğinden bahsedilmiştir [9]. Uzaktan kontrol edilebilen Wi-Fi, 3G, 4G ya da 5G işlevselliğine sahip akıllı aygıtların sayısı artmaktadır. IoT, bu tür aygıtların uzaktan bağlanmasını ve kontrol edilmesini sağlamaktadır [10]. Buluttaki aygıtların sayısı arttıkça, bunların yazılımının daha kontrollü güncellenmesi gerekir. Uzaktan güncellemenin uygulanmasıyla ilgili [11]’de, sistem programlarının seçici olarak yüklenmesi yapılmıştır.

Yeni teknolojilerin gelmesi ve hızlı bir şekilde ilerlemesiyle, IoT’nin ortaya çıkışı günlük yaşantının her alanında önemli bir rol oynamaktadır. Böylece, ev otomasyonu, güvenlik alanındaki IoT çalışmalar ya da bazı özellikler canlıların yaşam tarzını da kolaylaştırır. Wi-Fi teknolojisi kullanılarak, ev otomasyonu kontrolünün uygulanması ve tasarlanmasında IoT, tümleşik, korumalı ve güvenli sisteme sahip aygıtları yönetir. Örneğin IoT ve mikro denetleyici tabanlı bir NodeMcu (Esp8266) ve bir Android mobil uygulaması kullanılarak güvenlik ve otomasyonda nasıl uygulanabileceği hakkında [12]’de bilgi verilmektedir.

Bulut hizmetleri ile IoT hizmetlerine küresel erişimin mümkün olduğu ve böyle hizmetler için sunucu bakımının zorluğunun ortadan kaldırılabildiği söylenmektedir. Özellikle, böyle sistemlerde genel ip'yi ayrı ayrı sağlamadan küresel erişim mümkündür, bu da onu bireysel ya da küçük işletme IoT hizmeti kuruluşu için çok uygun hale getirir [13]. Tasarım aşamasında bulut üzerinde uygulama çalıştırmanın maliyeti, oluşturulan sisteme göre [14]’te tahmin edilmektedir. Dell [15] tarafından kullanılan mimaride ise, ağın kenarındaki verileri güvence altına almak amacıyla uygulamalar için özel ağ geçidi kullanılır.

IoT yönetim sistemlerinin esnekliği, hata toleransı, yüksek algılama doğruluğu, düşük maliyetli ve hızlı dağıtım özellikleri, uzaktan yönetim için birçok yeni ve hayatımızı kolaylaştıran uygulama alanı yaratır. Ancak IoT yönetim sisteminin gerçekleştirilmesi, hata toleransı, ölçeklenebilirlik, maliyet, donanım, çevre ya da güç tüketimi gibi faktörlerin getirdiği kısıtlamaları da karşılamalıdır. Bu kısıtlamalar IoT için yeni kablosuz geçici ağ oluşturma teknikleri oluşturulmasını gerektirir [16].

Uzaktan program yükleme ile ilgili yapılan bir çalışmada [17], sistem tasarımı için, genel IoT sistemleri, yerel sistem, yerel yönetim/uzaktan erişim sistemi, uzaktan yönetim sistemi ve bulut üzerinden dağıtılmış yönetim sistemi olarak incelenmiştir. Burada, sahadaki IoT uçbirimlere, yeni program yükleme işlemlerini firma adına güvenli bir şekilde yerine getiren bir sistem için “kullanıcılar (program kodu) ve OTA hizmeti” ya da “OTA hizmeti ve IoT uç birimleri (donanım)”

22/80

Bir Uzaktan Program Yükleme ve Yönetim Sistemi A Remote Program Installation and Management System

arasındaki güvenli haberleşmenin üzerinde durulur. Güvenlik problemleri, uçbirimin kötü amaçla saldırıya uğrayabilmesi ya da istenmeyen bir kod yükleme sorunlarının ortaya çıkması şeklinde düşünülmektedir. Son yıllarda da OTA (Over the Air) ile ilgili bazı çalışmalar [18, 19, 20, 21] incelendiğinde veri iletişimi, iletişim modeli, güvenlik ve protokoller kapsamında da giderek artan bir ilgi bulunmaktadır.

3. Kullanılan teknolojiler

Bu bölümde, nesnelerin interneti teknolojisi, bulut teknolojisi, uzaktan program yükleme, ESP8266, OTA kütüphaneleri, fonksiyonları ve işlevleri konuları üzerinde durulmuştur.

3.1. Nesnelerin interneti teknolojisi

Nesnelerin interneti teknolojisi, kesintisiz bir ortam sağlamak için, veri alışverişi yapmada birbirleriyle etkileşim içinde olan elektronik cihazları ya da nesneleri güvenli bir şekilde yönetmeyi amaçlar. Bunlar kablosuz ya da kablolu ağlar kullanılarak uzaktan algılanabilir ve kontrol edilebilir [22]. İnternete bağlandıktan sonra, çeşitli hedeflere, kaynaklara veri yüklenebilir ya da indirilebilir. Bu tür sistemler [1], bir merkezi aygıtın bir sunucu olarak hareket ettiği ve aygıtlar arasında istekleri ilettiği bir sunucu istemci mimarisi kullanır.

3.2. Bulut teknolojisi

Bulut bilişim fikrinin temelleri 1950’li yıllarda ortaya atılarak veri merkezlerinin modernize edilmesiyle ilk gerçek bulut bilişim hizmeti oluşturulmuştur. Bulut bilişim teknolojisinde büyük veriler, internette depolanabilir ve istenirse bu verilere erişilebilir. Bulut teknolojisinin çeşitleri, aşağıdaki şekilde verilmektedir [23].

Public Cloud (Genel Bulut): İnternet üzerindeki sunucular ile kurulan bir bulut teknolojisidir.

Private Cloud (Özel Bulut): Bilgileri önemli olan büyük şirketlerin tercih ettiği bir bulut teknolojisidir. Tüm bilgilere erişim güvenliği ve gizliliği yüksektir.

Hybrid Cloud (Melez Bulut): Genel ve Özel Bulut birleşiminden ortaya çıkan bulut teknolojisidir.

Community Cloud (Topluluk Bulut): Birkaç şirket ile ortak kullanılan hizmetleri barındıran bulut teknolojisidir. Topluluk üyeleri, uygulama ve verilere erişebilmektedir.

3.3. Uzaktan program yükleme

Wi-Fi ile internete çıkabilen ESP8266 serisi tüm devre kartları, hem boyut olarak küçük hem de fiyat olarak ucuz olduğundan yaygın olarak kullanılmaktadır. ESP8266’nın üretiliş amacı, öncelikle Arduino’yu Wi-Fi üzerinden internete bağlamaktı. Ancak şimdi, Xbee, Ethernet kartı gibi pahalı parçalar kullanmak yerine daha ucuz olan bu birimi kullanmak sistem maliyetini azaltmaktadır. Arduino IDE üzerinden ESP8266 kütüphanelerini, yükleyerek, NodeMCU kartlar programlanır. Bir kez programlandıktan sonra, internet

üzerinden OTA ile tekrar programlanabilir duruma gelir. Dosya sistemi; yapılandırma dosyalarını, Web sunucusu içeriğini ve diğer dosya verilerini depolayarak yönetir. Arduino ortamında kullanılan dosya yerleşimi Şekil 1’de [24] göstermektedir.

Şekil 1: Arduino Ortamında Kullanılan Dosya Yerleşimi

3.4. ESP8266

ESP8266, seri haberleşme ile kablosuz olarak internet ağına bağlanabilen bir birimdir. Ucuz ve kolay kullanımından dolayı IoT projelerinde çok yaygın olarak kullanılmaktadır. Arduino’yu internete bağlamanın en kolay ve en ucuz yolu ESP8266 Wi-Fi birimini kullanmaktır. Ortamda bulunan kablosuz ağlara bağlanabileceği gibi, kendi internet ağını yayarak diğer aygıtların bu ağa bağlanabilmesine de olanak sağlamaktadır [17].

3.5. OTA kütüphaneleri, fonksiyonları ve işlevleri

ESP8266httpUpdate kütüphanesinde, ESPhttpUpdate sınıfı bulunmaktadır. Bu sınıf güncellemeleri kontrol edebilir ve http web sunucusundan bir ikili dosya indirebilir. Güncellemeler, ağdaki ya da internetteki herhangi bir ip ya da alan adından indirilebilmektedir. Bu kütüphanede basit ve güvenlikli güncelleme işlemlerini yapan fonksiyonlar bulunmaktadır. Basit ve güvenlikli güncelleme işlemlerini yapan fonksiyonlar aşağıda verilmektedir.

a) Basit Güncelleme İşlemi ● ESP8266HTTPUpdate::update(const char * url, const char * current_version, const char * httpsFingerprint) b) Güvenlikli Güncelleme İşlemi ● ESP8266HTTPUpdate::update(const char * host, uint16_t port, const char * url, const char * current_version, bool https, const char * httpsFingerprint) ● ESP8266HTTPUpdate::update(String host, uint16_t port, String url, String current_version, bool https, String httpsFingerprint)

Basit güncelleyici, işlev her çağrıldığında dosyayı indirir. Güvenlikli güncelleyici ise, güncelleme işlevi için sunucudaki bir komut dosyasını göstermesi mümkündür. Sunucu tarafı komut dosyası, güncelleme yapılıp yapılmayacağını kontrol etmektedir. Sunucu isteği işlemede, basit güncelleyici için sunucunun sadece güncelleme için ikili dosyayı vermesi gerekir. Güvenlikli güncelleme işlemini yapan fonksiyonlardaki httpsFingerprint parametresi, sertifikanın SHA1 parmak izidir. Güvenlikli güncelleme yönetimi için bir betiğin (örneğin bir PHP betiği) sunucu tarafında çalıştırılması gerekir. Her güncelleme talebinde ESP, HTTP başlıklarındaki bazı bilgileri sunucuya gönderir [17]. Örnek başlık verileri aşağıdaki şekilde verilmektedir.

[HTTP_USER_AGENT] => ESP8266-http-Update [HTTP_X_ESP8266_STA_MAC] => 18:FE:AA:AA:AA:AA [HTTP_X_ESP8266_AP_MAC] => 1A:FE:AA:AA:AA:AA

23/80

[HTTP_X_ESP8266_FREE_SPACE] => 671744 [HTTP_X_ESP8266_SKETCH_SIZE] => 373940 [HTTP_X_ESP8266_CHIP_SIZE] => 524288 [HTTP_X_ESP8266_SDK_VERSION] => 1.3.0 [HTTP_X_ESP8266_VERSION] => DOOR-7-g14f53a19

Bu bilgilerle PHP betiği, bir güncelleme gerekip gerekmediğini kontrol edebilir. MAC adresine göre farklı ikili dosyalar teslim etmek de mümkündür.

3.6. OTA işlemlerinde diğer güvenlik yöntemleri

OTA işlemlerinde güvenlik için bazı çözüm önerileri bulunmaktadır. Bunlar, güvenli önyükleme V1, güvenli önyükleme V2 ve OTA aracılığıyla güncelleme şeklindedir.

1- Güvenli Önyükleme V1 (Secure Boot V1): Güvenli Önyükleme, entegre devre üzerinde sadece kodunuzun çalışabilmesini sağlayan bir özelliktir ve AES tabanlı güvenli önyükleme şemasını kullanılır. Flash'tan yüklenen veriler her sıfırlamada doğrulanır. Güvenli Önyükleme, Flash Şifreleme özelliğinden ayrıdır ve Flash içeriği şifrelenmeden güvenli önyüklemeyi kullanabilirsiniz. Fakat güvenli bir ortam için her ikisinin de aynı anda kullanılması gerekmektedir. [25]

2- Güvenli Önyükleme V2 (Secure Boot V2): Güvenli Önyükleme V2, RSA tabanlı uygulama ve önyükleyici doğrulamasını kullanır. Ayrıca, önyükleyiciyi imzalamadan RSA şemasını kullanarak uygulamaları imzalamak için bir referans olarak da kullanılabilir. Güvenli Önyükleme, önyüklenmekte olan her bir yazılım parçasının imzalanmış olup olmadığını kontrol ederek bir aygıtı herhangi bir yetkisiz (yani imzasız) kod çalıştırmaya karşı korur. Bir ESP32'de, bu yazılım parçaları, ikinci aşama önyükleyiciyi ve her bir uygulama ikili dosyasını içerir. İlk aşama önyükleyicinin ROM kodu olduğu için imza gerektirmediğini ve dolayısıyla değiştirilemeyeceğine dikkat edilmesi gerekmektedir. Güvenli Önyükleme V2’nin avantajları aşağıdaki gibidir. [26]

● RSA ortak anahtarı cihazda depolanır. İlgili RSA özel anahtarı gizli bir yerde tutulur ve cihaz tarafından asla erişilmez.

● Üretim sırasında entegre devre üzerinde yalnızca bir ortak anahtar oluşturulabilir ve saklanabilir.

● Uygulamalar ve yazılım önyükleyici için aynı görüntü formatı ve imza doğrulama yöntemi uygulanır.

● Cihazda hiçbir sır saklanmaz. Bu nedenle, zamanlama veya güç analizi gibi pasif yan kanal saldırılarına karşı duyarsızdır.

3- OTA Aracılığıyla Güncelleme: IoT cihazları dağıtıldıktan sonra, yeniden programlamak ya da güncellemek için fiziksel erişim olmayabilir. Önceden plan yapmak ve gömülü sistemi ya da IoT cihazlarını güncellemek için güvenli bir mekanizmaya sahip olmak çok önemlidir. OTA aracılığıyla güncelleme, donanım yazılımını (Firmware) şifreler. [27]

4. Yerel yönetim/uzaktan erişim sistemi üzerine bir uygulama

Tümleşik yönetim başlığı altında, genel IoT sistemlerinde tanıtılmış olan yerel yönetim/uzaktan erişim sisteminin [17] önerilen IoT hizmeti şeklinde uygulanması gerçekleştirilmiştir.

4.1. Tümleşik yönetim ortamı

Tümleşik yönetim; yönetimin yürütüldüğü bilgisayarlar ve yazılımlar, kullanıcılar, internet erişim ortamı ve kurulu sahada bulunan uçbirimlerden oluşan bir yapı üzerinde çalışır. Örnek kurulu sahada, uç birimler ve bir adet PC, veri tabanı, hizmet yönetimi ve IoT yönetimi bulunmaktadır. Burada PC’ye uzaktan bağlı bir yönetici vardır.

Tümleşik yönetim sisteminde Xampp kullanılmıştır. Xampp, yerel web sunucusu oluşturmayı sağlayan, Apache web sunucusu ve diğer uygulamaları kapsayan bir dağıtımdır. Bu isterlerle gerçekleştirilen uygulamada, sunucu yazılımı PHP dili ile yazılmıştır. Verileri tutmak için hem açık kaynak kodlu olan PHP ile hem de PHP ile çok iyi bir şekilde çalışan MySQL veri tabanı seçilmiştir. Uçbirimler için, NodeMCU cihazları kullanılmıştır. Uçbirimlerin yazılım ve donanım olarak program yüklemeye hazır olması gerekir.

4.2. Tümleşik yönetimde yapılan işlemler

Tümleşik yönetimde yapılan temel işlemler, kullanıcı işlemleri, hizmet yönetim işlemleri, IoT yönetim işlemleri ve uçbirim işlemleridir. Tablo 1’de, yapılan temel işlemler ve alt işlemleri verilmektedir.

Tablo 1: Tümleşik Yönetimde Yapılan İşlemler

Yapılan Temel İşlemler

Alt İşlemler

Kullanıcı İşlemleri

Hizmet Yönetim İşlemleri

• Kullanıcı kaydı • Firma kaydı/kendine ait olanları listeleme • Hizmet alma/kendine ait olanları listeleme • IoT uçbirim listesi • Yeni sürüm program gönderme • Uçbirim yeni sürüm program sorgulama/durum

• Tüm kullanıcıların listesi • Tüm firmaların listesi • Tüm hizmetlerin listesi • Kullanıcıdan gelen hizmet talebini onaylama • IoT uçbirim listesi • Uçbirim kayıtları/durumları listesi

• Kullanıcıdan gelen istekleri IoT yönetime bildirme

24/80

Bir Uzaktan Program Yükleme ve Yönetim Sistemi A Remote Program Installation and Management System

IoT Yönetim İşlemleri

Uçbirim İşlemleri

• Yeni sürüm program sorgulama/alma

• Yeni sürüm program gönderimi (uçbirime)

• Uçbirim kaydı alma • Uç birim kayıtlarını/durumlarını hizmet yönetimine bildirme

• Kendini kayıt etme • Yeni sürüm program sorgulama • Yeni sürüm program alma (OTA)

4.3. Tümleşik yönetim veri tabanı tasarımı

Tümleşik yönetimde, hizmet yönetimi için hizmet_db adlı veri tabanı oluşturulmuştur ve Şekil 2’de verilmektedir.

Şekil 2: Tümleşik Yönetimdeki hizmet_db Adlı Veri tabanı

Tümleşik yönetim sisteminin IoT yönetimi için iot_db adlı veri tabanı oluşturulmuştur ve Şekil 3’te verilmektedir.

Şekil 3: Tümleşik Yönetimdeki iot_db Adlı Veritabanı

4.4. Tümleşik yönetimde senaryolar

Tümleşik yönetimde senaryolar aşağıdaki şekilde oluşturulmuştur: a) Kullanıcı kaydı, firma kaydı ve hizmet alımı olmayan kullanıcının sistemde işlem yapamaması. b) Firma hizmet alım talebini gönderdikten sonra firmanın hizmeti kullanabilmek için yöneticinin onay vermesini beklemesi. c) Uçbirimlerin bağlantısının kesilmesi durumunda bağlantı tekrar geldiğinde işlemine kaldığı yerden devam edebilmesi. d) Uçbirimlerin sisteme kendini kaydettirmesi. e) Kullanıcıların uçbirimlere doğrudan müdahale edememesi ve kullanıcılar isteklerini hizmet yönetimine bildirerek IoT yönetimi üzerinden uçbirimlere iletmesi.

4.5. Kullanıcının sisteme kayıt olma durumu

Geliştirilen sistem; kayıtlı firmalar üzerinden kullanıcılara hizmet sunmaktadır. Hizmet satın alan kullanıcılar, kendi sistemine dosya gönderebilir, uçbirimlere yeni sürüm yükleyebilir, uçbirimleri listeleyebilir ve uçbirimlerin durumlarını görebilir. Bu sistemde, kullanıcı ya da yönetici girişi yapılabilmektedir. Eğer kayıtlı bir kullanıcı değilse yeni kullanıcı kaydı yapılarak giriş yapılabilmektedir. Kullanıcı firma kaydı yapmışsa kayıtlı olan firmalarını listeleme yapabilmektedir. Kullanıcı firma seçerek o firma için hizmet alımı yapabilmektedir. Sistemdeki hizmet işlemleri panelinde, kullanıcı eğer hizmet alımı yaptıysa hizmetleri listeleyebilmektedir.

Sistemdeki firmaların hizmet listesinde hizmet talebi yapılmış fakat hizmeti kullanabilmek için ödeme durumunda yöneticinin onay vermesi beklenmektedir. Yönetici ödeme durumunu ödendi olarak değiştirirse ödemesi yapılan hizmet için kullanıcı, dosya gönderme, yeni sürüm yükleme, cihaz durumu ve cihaz listesi hizmetlerinden var olanları kullanabilmektedir.

4.6. Kullanıcı işlemleri

Kullanıcılar, dosya gönderme, yeni sürüm yükleme, cihaz durum ve cihaz listesi hizmetlerini aldığında ve yönetici ile ilgili gerekli anlaşmalar tamamlandığında firma adına bu hizmetleri kullanabilmektedir. Dosya gönderme hizmeti, kullanıcıların sisteme dosya yükleme yapabildikleri hizmettir. Kullanıcının sisteme gönderdiği dosyanın boyutunda kısıtlama yapılmıştır. Kullanıcı, 4 MB’ dan büyük dosyaları sisteme yükleyemez. Bu boyut yönetici tarafından değiştirilebilir.

Yeni sürüm yükleme hizmeti, kullanıcının sistemdeki dosyalardan istediğini istediği uçbirimine yükleme isteğini hizmet yönetimine bildirilmesidir. Hizmet yönetimi de IoT yönetimine bu isteği ileterek IoT yönetimi onay verirse uçbirime yükleme yapılmaktadır. Cihaz durum hizmeti, kullanıcı tarafından herhangi uçbirimin verilerinin gözlenebilmesidir. Burada programa göre kurgulanmış sensörden gelen veriler eş zamanlı gözükmektedir. Cihaz listesi hizmetinde, kullanıcının kendine ait uçbirimlerinin listesini görebilmesidir. Bu listede cihazın aktif ya da pasif olması durumları eş zamanlı gözükmektedir.

Kullanıcı hizmet satın aldığında IoT yönetim paneline erişebilmektedir. Kullanıcı, sisteme dosya göndermek istediğinde hizmet satın alınmış ve yönetici tarafından onay verilmişse, dosya gönderme işlemi kullanıcı tarafından yapılabilmektedir.

4.7. Yönetici işlemleri

Yöneticinin yapabildiği işlemler, tüm kullanıcıları listeleme, tüm firmaları listeleme, hizmetleri listeleme, hizmet yönetimi, firma kaydı şeklindedir.

Tüm kullanıcıların listesine bakıldığında, yönetici ve kullanıcı şeklinde yetki alanı oluşturulmuştur. Yönetici isterse kullanıcıların bilgilerini güncelleyebilmektedir. Yönetici isterse istediği kullanıcıyı sistemden silebilir. Yönetici isterse hizmetlerin bilgilerini güncelleyebilmektedir. Yönetici isterse

25/80

istediği hizmeti sistemden silebilir. Kullanıcıların istediği hizmeti kullanabilmesi için hizmet talebi “Var” şeklinde ve ödeme durumu yönetici tarafından “Ödendi” olarak onaylanmış olması gerekmektedir. Örneğin kullanıcı_id değeri 3 hizmet_id değeri 30 olan kullanıcı ödeme durumu “Ödendi” yazsa da cihaz durum hizmetinde “Yok” yazdığı için cihaz durum hizmeti kullanılamaz.

4.8. Tümleşik Yönetimde Kullanılan Cihazlar ve Teknolojiler

Tümleşik yönetimde, kurulu saha içinde, veri tabanı, hizmet ve IoT yönetimlerini barındıran PC ve uç birim olarak NodeMCU cihazları kullanılmıştır. NodeMCU üzerine yüklenen uygulamalar Arduino’da yazılmıştır. Bu sistemde, web sunucu yazılımı olan Xampp ile yerel bir şekilde bilgisayarda çalışılmıştır. Xampp’da, phpmyadmin kurulu bir şekilde gelmektedir. Phpmyadmin, Php ile yazılmış açık kaynak kodlu bir araçtır. MySQL veri tabanının yönetimi bu araç üzerinden sağlanmaktadır.

4.9. Tümleşik yönetimde kullanılan fonksiyonlar ve kütüphaneler

Hizmet Fiyatını Hesaplayan Fonksiyon: Kullanıcı hizmet seçimini yaptıktan sonra fiyatını hesaplayan basit bir fonksiyon yazılmıştır. Bu fonksiyonda 4 adet hizmet durumu bulunur.

Tümleşik yönetim sistemi uygulaması için kullanılan fonksiyonlar Tablo 2’de açıklamalarıyla verilir.

Tablo 2: Kullanılan Fonksiyonlar

Kullanılan Fonksiyonlar

void wifi_baglan()

WiFi bağlantısı yapar

void iot_guncelle(String ver) IoT güncelleme işleri yapar

void iot_islemler()

IoT okuma ve IoT yazma işlemi yapar

void updateUI()

Arayüz güncelleme

void handlePage()

El sıkışma

Bu sistemde kullanılan kütüphaneler ise Tablo 3’te verilmiştir.

Tablo 3: Kullanılan Kütüphaneler

Kullanılan Kütüphaneler

#include <ESP8266WiFi.h>

WiFi ile ilgili işlevleri yapmak için gereklidir.

#include <WiFiClient.h>

#include <ESP8266WebServer.h>

#include <ESP8266HTTPClient.h> #include <ESP8266HTTPUpdateServer.h>

Web tarayıcısına istek göndermek için gereklidir.

ESP8266WebServer, web sunucusu ESP8266HTTP, http İstemcisi ESP8266HTTPUpdate Server, Güncelleme Sunucusu

#include <ESP8266httpUpdate.h> ESP8266httpUpdate, http güncelleme

#include <EmbAJAX.h>

Ajax kütüphanesi

Bu çalışmada, IoT aygıtlarının yeni program güncellemesi kablosuz olarak yapılması gerekir. Bu da, aygıtların kötü amaçla saldırıya uğrayabileceği ya da başka bir program yüklenme ihtimallerini ortaya çıkarmaktadır. Saldırıya uğramanın olasılığını azaltmak için, bu yüklemeleri bir şifreyle, belirli bir OTA bağlantı noktası vb. seçerek korunmalıdır. Güvenliği artırmak için, Arduino OTA kütüphanesi ile sağlanan işlevsellik kontrol edilebilir [24].

void setPort(uint16_t port); void setHostname(const char* hostname); void setPassword(const char* password);

Bunun gibi, belli koruma işlevleri önceden oluşturulmuştur ve geliştirici tarafından herhangi bir ek kodlama gerektirmez. Arduino OTA ve espota.py, karşıdan yüklemeyi doğrulamak için Digest-MD5 kullanılır. Aktarılan verilerin bütünlüğü, ESP tarafında MD5 kullanılarak doğrulanır [24].

4.10. Tümleşik yönetimin çalışma prensibi

Bu çalışmanın birinci aşamasında, hizmet yönetimi ve IoT yönetimi aynı PC üzerinde bulunmaktadır. Her iki yönetimin de ayrı ayrı veri tabanı oluşturulmuştur. Aslında tek bir veri tabanı da yeterli olur. Çünkü bütün sistem yereldedir. Sonraki aşama uygulamalarına yönelik veri tabanları ve yönetim sistemleri ayrı ayrı oluşturulur. Bu sistemde, kullanıcılar uzaktan sisteme erişebilmektedir. Kullanıcıların doğrudan IoT yönetime müdahale edebilmesi güvenlik nedeniyle istenmez. Sisteme çok fazla cihaz bağlanması durumunda, bu cihazlara tek tek elle program yüklemek iş yükünü artırır ve zaman kaybına neden olur. Belki de bu cihazlara yüklenmesi gereken programların eş zamanlı yüklenmesi gerekebilir. Parça parça programlar büyük bir sistemi oluşturabilir.

26/80

Bir Uzaktan Program Yükleme ve Yönetim Sistemi A Remote Program Installation and Management System

4.11. Uç birimde OTA sağlanması

Şekil 4’te verilen, uçbirim uygulama programı bir sonsuz döngü içinde çalışır. Uygulamanın kesintiye uğramaması için OTA işlemleri uçbirim uygulama programının izin verdiği güvenli bir bölgede yürütülür. Eğer bir OTA işlemi bir başka değişle yeni bir program yüklenmesi gerçekleşecek ise uçbirim uygulama programının gereken önlemlerini örneğin aktif çıkışlarının pasife alınması ve verilerini almasına, saklamasına izin verilir. Uygulama programının izin verdiği aşamada OTA gerçekleşir ve sistem yeniden başlat noktasından (Reset) çalışmaya başlar.

uygulamasında, kullanıcı A’nın istediği uçbirime program yüklemesi için, kullanıcı A, “Sisteme kayıt yaptırdı mı?”, “Kayıtlı ise sözleşmeleri imzaladı mı?” veya “Almak istediği hizmet için ücretini ödedi mi?” gibi mali aşamaları da geçmesi, sonra da isteğini hizmet yönetimine bildirmesi istenir. Eğer gelen uygun bir istek ise hizmet yönetimi isteği ve program dosyasını IoT yönetimine aktarır. IoT yönetimi de gelen programı uçbirimlere gönderir. Sonuç olarak, uçbirimde gerçek program yüklemesi yapılır.

Şekil 4: Uçbirimde OTA Gerçekleştirilmesi

5. Önerilen uzaktan yönetim sistemi üzerine bir uygulama

Uzaktan program yükleme (OTA) hizmeti sistemi, sahadaki IoT uçbirimlere yeni program yükleme işlemini firma adına güvenilir bir şekilde yerine getiren bir sistemdir. Önerilen uzaktan program yükleme hizmetinin sistem tasarımı Şekil 5’te verilmektedir. OTA hizmeti sistemi; hizmet yönetimi, IoT yönetimi, kullanıcılar, yöneticiler ve uçbirimlerden oluşmaktadır. Hizmet ve IoT yönetimlerinin, ayrı ayrı hizmet ve IoT yöneticileri vardır. OTA hizmeti sistemi olarak, uçbirimlerle kullanıcı arasında, doğrudan veri alışverişi güvenlik nedeniyle kısıtlanmış ve işlemlerin hizmet yazılımı aracılığı ile kullanıcılar, kendi uygulamalarına ait işlemlerinin, haberleşmesinin yapılması sağlamıştır. OTA hizmeti haberleşmesini ayrı bir ortam üzerinden yürütür. OTA

Şekil 5: Önerilen Uzaktan Program Yükleme Hizmeti

Burada Tümleşik sisteme benzer olarak PHP ve MySQL tabanında uygulanması gerçekleşmektedir. Bu seçim; Uzaktan Yönetim Sisteminin bir PC üzerinde gerçeklemesi sağlandığı gibi kolaylıkla Bulut üzerine alınarak Web Hizmeti Sunucuları üzerinde de gerçekleşmesine olanak sağlamaktadır. Çalışma öncelikle PC üzerinde uzaktan yönetim sisteminin gerçeklemesi üzerinde tamamlanmıştır. Daha sonra bir Web Sunucu üzerine yazılımlar taşınarak yönetim sisteminin çalışması gözlenmiştir.

5.1. Önerilen uzaktan yönetim sisteminin çalışma prensibi

Önerilen uzaktan yönetim sisteminin çalışma prensibi Şekil 6’da gösterilmektedir. Bu sistem çalışmaya başladığında önce, IoT tarafında Wi-Fi bağlantısı fonksiyonu çalışır. Wi-Fi bağlantısı yoksa tekrar başa döner. Eğer Wi-Fi bağlantısı var ise iot_oku fonksiyonu çalışır. iot_oku fonksiyonu bulut üzerindeki iot_tablosu ile bağlantılıdır. iot_oku fonksiyonu,

27/80

buluta istek gönderir ve cevabını alır. Daha sonra iot_oku fonksiyonunun işleri bitince kayıt varsa ve sürüm farklıysa iot_guncelle fonksiyonu çalışır. Eğer güncelleme tamamsa cihaz reset’e gider ve sonra tekrar sistemin çalışması başa döner. Sistemin çalışmasındaki diğer bir yol ise, sistem çalışmaya başladığında Wi-Fi bağlantısı varsa, iot_oku fonksiyonu işini bitirince eğer kayıt yoksa iot_yaz fonksiyonu çalışır. iot_yaz fonksiyonu işlerini bitirince Wi-Fi bağlantısı var mı noktasına geri döner. Sistemin çalışmasındaki diğer tüm yollar şekil üzerinde gösterilmektedir. Bu sistemde, iot_oku.php, iot_yaz.php ve iot_guncelle.php dosyaları bulut üzerinde bulunmaktadır ve PHP dilinde yazılmıştır. Aynı zamanda ver001.bin ve ver002.bin uzantılı dosyaları da bulut üzerinde bulunmaktadır. iot_guncelleme fonksiyonu ile bulut üzerinde bulunan sürüm cihaz üzerindekinden farklı ise güncelleme başarılı şekilde yapılabilmektedir.

Şekil 6: Önerilen Uzaktan Yönetim Sisteminin Çalışma Prensibi

Aşağıdaki Tablo 4’te sistemde kullanılan tetikleyiciler ve SQL sorguları gösterilmektedir.

Tetikleyiciler

Tablo 4:Tetikleyiciler Sql Kod

istekEkle istekGuncelle istekSil

NEW.TimeStamp, 'EKLE')

NEW.TimeStamp,

'GÜNCELLE')

INSERT INTO cihaz_ytt(ip, iot_adi, ver, yeniver, Date, Time, durum, TimeStamp, islem) VALUES (OLD.ip, OLD.iot_adi, OLD.ver, OLD.yeniver, OLD.Date, OLD.Time, OLD.durum, OLD.TimeStamp, 'SİL')

5.2. Önerilen uzaktan yönetim sistemindeki kullanıcı ekranı

Bu sistemde kullanıcılar, uzaktan bulut üzerinde bulunan istediği dosyayı cihazına uzaktan yükleyebilir ve kullanıcılar sistemini uzaktan takip edebilir veya bulut ortamına istediği yazılım dosyasını (OTA hizmeti bulunan “.bin” dosyası) gönderebilir ve isterse sisteme yüklediği bu dosyayı cihazına uzaktan yükleyebilir. Bu sistem bu tür hizmet almak isteyenler için hazırlanmış bir uzaktan yönetim sisteminin hizmet yazılımıdır. Sisteme kaydı olmayan sistemi hiç kullanamaz ya da sistemin sınırlı özelliklerini kullanabilir.

5.3. IoT cihaz yönetim paneli

Kullanıcılar veya yöneticiler, IoT cihaz yönetim panelinden sisteme bağlı cihazları görebilir.

5.4. IoT cihazların durum takibi

Bu sistemde IoT cihazların takibi yapılmaktadır. Cihazlar sisteme hazır duruma getirildikten sonra bu sisteme bağlandığında cihazların bilgileri veri tabanına otomatik olarak kaydedilir. Cihazın ip adresi, MAC adresi, üzerindeki sürüm adı, tarih, zaman ve durum bilgileri tutulur. Cihaz için yeni sürüm talebi yapıldığında belli bir süre sonra sistem yeni sürümü cihaza yükleyinceye kadar tekrar tekrar çalışacaktır. Eğer yeni sürüm talebi verildikten sonra internet bağlantısını kesersek ve sonra cihazı tekrar sisteme bağlarsak cihaz kaldığı yerden yeni sürüm talebini yükleyinceye kadar tekrar tekrar çalışacaktır.

5.5. Kullanıcıların sisteme dosya yükleyebilme ekranı

Kullanıcıların sisteme dosya yükleyebilecekleri ekranlar oluşturulmuştur ve nasıl yükleme yapılacağı bu ekranlardan görülmektedir.

28/80

Bir Uzaktan Program Yükleme ve Yönetim Sistemi A Remote Program Installation and Management System

5.6. Yönetici ekranı

Yönetici sisteme bağlı olan tüm cihazları yönetici ekranından görebilir. Sisteme 3 adet NodeMCU cihaz bağlandıktan sonra sistemde bu cihazların aktif olduğu gözlenmiştir. Bu sistemde cihazların sürümlerini değiştirebileceğimiz ekran da bulunmaktadır.

Yerel yönetim/uzaktan erişim sisteminde, IoT yönetimi PC üzerinde bulunmaktadır. Kullanıcılar PC’ye bağlı uygulamalar ya da programlar vasıtasıyla isteklerini IoT yönetimine iletirler. PC yerine RaspberryPi gibi cihazlar kullanılarak IoT yönetimi işlemleri daha küçük ve maliyeti daha az olan cihazlar da kullanılabilir. Aynı zamanda birden çok PC kullanmak yerine RaspberryPi kullanılması hizmet almak isteyen kişilerin ya da şirketlerin maliyetini düşürür.

5.7. Uzaktan yönetim sisteminin bir web sunucusuna taşınması

Bu çalışmada nilguninceeis.com alan adı, web sunucu hizmeti “www.ekonomikhost.net” [28] adresinden sağlanmıştır.

Öncelikle alınan hizmet karşılığında verilen http://nilgunincereis.com:8880 adresinden, Plesk web sunucu paneline [29] girilerek, kullanıcı adı ve şifre ile giriş yapılmaktadır.

6. Önerilen uzaktan yönetim sisteminin geliştirilmesi

Önerilen uzaktan yönetim sisteminin geliştirilmesi için yönetimlerin birer bulut hizmeti yazılımına dönüştürülerek tamamen bulut üzerinde dağıtık bir sistem olarak oluşturulduğunda sistemde oluşabilecek kesintilerin nedenleri belirlenmiştir. Bunlar:

● IoT yönetimi ve uçbirimler arasında güvenli iletişimin kopması ya da iletişimin bilinmeyen güvensiz bir iletişime dönüşmesi,

● OTA hizmeti sistemi içindeki hizmet yönetimi ile IoT yönetimi arasında güvenlik protokolünün kopması ya da bilinmeyen bir protokole dönüşmesi,

● Kullanıcılar ve hizmet yönetimi arasında kullanıcıdan kaynaklı güvenli iletişimin bozulması,

● Kullanıcılar ve hizmet yönetimi arasında güvenli iletişimin kopması ya da iletişimin bilinmeyen güvensiz bir iletişime dönüşmesi,

● İletişimin gecikmesi, olarak belirlenmiştir.

Daha güvenli bir sistem oluşturmak için güvenlik seviyeleri oluşturulmalı ve bu seviyelerde uygulanması gereken tedbirler belirlenerek hangi seviyede ise o seviyedeki tedbirler uygulanmalıdır.

7. Deneysel sonuçlar

Sistemin deneysel sonuçlarını görebilmek için oluşturulan sistem 21 gün boyunca incelenmiştir. Bu süre boyunca sisteme 4 adet NodeMCU cihazı bağlanmış ve sistemde bu cihazların aktif ya da pasif olduğu durumlar görülmektedir. Bu cihazların 455 işlemi aktif durumdayken 45 işlemi pasif durumdadır. Bunun yanında sistemde ekleme, silme ve güncelleme işlem türlerini ve 15 farklı ip bilgisini içeren toplam 500 işlem yapıldığı tespit edilmiştir.

Tablo 5’te görüldüğü gibi, sistem üzerindeki programların Versiyon 1 ve Versiyon 2 türlerinin işlem durumları incelenmiştir. Versiyon 1’deki işlemlerin ekleme sayısı 16, silme sayısı 13, güncelleme sayısı 299 iken, Versiyon 2’deki işlemlerin ekleme sayısı 13, silme sayısı 13, güncelleme sayısı 146 olmuştur. Versiyon 1, Versiyon 2’ye göre %91 daha fazla işleme sahiptir.

Tablo 5: Versiyonların İşlem Durumlarının Sayıları

Versiyon 1

Versiyon 2

Ekleme

Silme

Güncelleme

Toplam İşlem

OTA kapsamındaki uygulamalarda; güvenlik, güvenilirlik, doğrulama, içerik dağıtım ağı (CDN) ve bulut yükü dengesi gibi güncel problemler için çözüm önerilerinin deneysel çalışmaları da yapılması gerekmektedir. Bu çalışmada, OTA işlemlerindeki güvenlik yöntemlerinin önemi vurgulanmaktadır.

8. Sonuçlar

Günümüzde kullanımı yaygınlaşmış IoT sistemlerine ve uçbirimlerine yönelik doğrudan program yükleme işlemleri firma içinde kapalı olarak yapılmaktadır. Firma içinde yapılmasının en önemli nedeni güvenlikli bir ortamda program yüklemenin basitçe gerçeklenmesidir. Ancak uygulamada çeşitli sahalara yerleştirilmiş IOT cihazlarına yeni bir program sürümünün doğrudan yüklenmesi maliyetli ve kolay olmayan bir işlem olacaktır. Bu çalışmada uzaktan program yüklemeyi karşılayan OTA işlemlerinin bir hizmet olarak sunulması önerilmiştir. Güvenlikli uzaktan program yükleme işlemlerinin firma içinde tasarlama, geliştirme ve bakım maliyetlerinin karşılanması gerekmektedir. Firma içinde çözülmesi gereken OTA işlemlerinin, her türlü çalışma türlerine göre kesintisiz ve hatasız yerine getirilmesini ve güvenlik koşullarını da sağlayan genel kullanıma açık, maliyeti düşük hizmetler olarak sunan bir bilişim sistemi tasarlanıp gerçeklenmiştir. Bu çalışma ile ilk defa bir açık kullanımlı uzaktan program yükleme hizmeti sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen bilişim sistemi benzer başka problemlere de uyarlanabilir. Sistemin faydalanıcıları olarak; özellikle gelişmiş OTA sistemi gerçekleme ve sürdürme maliyetlerine girmesi mümkün olmayan mikro düzeyde veya küçük düzeyde firmaların projelerinde kullanımına bir hizmet sunulmuş olmaktadır. Bu ortamda küçük adımlarla başlayan bir firma projeleri geliştikçe artan OTA hizmeti gereksinimi

29/80

karşılanmakta ve sadece kendisine yönelik bir alt sistem kurulmasına imkân verilecek şekilde büyümesi ölçeklenebilmektedir. Çalışmada tasarlanan sistem, MYSQL veri tabanı kullanan PHP dilinde yazılmış bir uzaktan yönetim sistemi yazılımıdır. Bu sistemin geliştirilmesi için yönetim yazılımları birer bulut hizmeti yazılımına dönüştürülebilir.

Güvenlik kapsamı bakımından program yükleme işlemi bir şifreyle ve belirli bir OTA bağlantı noktası seçimi ile korunmaktadır. Güvenliği daha da artırmak için, Arduino OTA kütüphanesi ile sağlanan işlevsellikler kontrol edilmektedir. Bu çalışmanın mevcut çalışmalara olan üstün yanları, belli koruma işlevleri önceden oluşturularak, geliştirici tarafından her hangi bir ek kodlamaya gerek duyulmamasıdır. Ayrıca, Önerilen uzaktan yönetim sisteminin kesintiye uğramaması için OTA işlemleri uçbirim uygulama programının izin verdiği güvenli bir bölgede yürütülmüştür. Gerçeklenen sistemde tüm bileşenlerin sayısı arttıkça zaman bakımından kayıp vermeden daha güvenli bir sistemi oluşturma ve yönetmenin zorluğu vardır. Çalışmada bunları karşılayacak ileri uygulama önerileri de verilmiştir.

9. Kaynaklar

[1] S., Wagle, T., Sathe, G., Vamburkar, A., Gaikaiwari, “Regression Based Prediction Algorithm for Remote Controlling of IoT Based Applications”, 2015 International Conference on Computing and Network Communications (CoCoNet), IEEE, 2015.

[2] Wikipedia – Control Systems, 2021. [3] M., Bak, “Control systems with constraints”, PhD Thesis,

Technical University of Denmark, 2000. [4] K., Kang, Z., Pang, L. D., Xu , L., Ma, C., Wang, “An

Interactive Trust Model for Application Market of the Internet of Things”, IEEE Transactions On Industrial Informatics, VOL. 10, NO. 2, 2014. [5] A., Behura, A., Narayan, A. K., Ray S. K., Pani, “A Complete Model for IOT Application”, Proceedings of the International Conference on Intelligent Sustainable Systems (ICISS 2017), ISBN:978-1-5386-1959- 9, IEEE Xplore Compliant - Part Number:CFP17M19-ART, 2017. [6] S. A., Al-Qaseemi, H.A., Almulhim, M.F., Almulhim, S.R., Chaudhry, “IoT Architecture Challenges and Issues: Lack of Standardization”, Future Technologies Conference, San Francisco, United States, IEEE, 2016. [7] C., Wang, M., Daneshmand, M., Dohler, X., Mao, R. Q., Hu, H., Wang, "Guest editorial - special issue on Internet of things (IoT): Architecture protocols and services", IEEE Sensors Journal, vol. 13, no. 10, pp. 35053510, 2013. [8] M., Zdravkovic, M., Trajanovic, J., Sarraipa, R., Lezoche M., Jardim-Gonçalves, “Survey of Internet-of-Things platforms”, 6th International Conference on InformationSociety and Techology, ICIST 2016, Kopaonik, Serbia, pp. 216-220, 2016. [9] A., Rajalakshmi, H., Shahnasser “Internet of Things using Node-Red and Alexa”, 2017 17th International Symposium on Communications and Information Technologies (ISCIT), 2017.

[10] S., Dey, A., Roy, S., Das, “Home automation using Internet of Things”, Ubiquitous Computing, Electronics & Mobile Communication Conference (UEMCON), IEEE Annual, 2016.

[11] G., Cuijuan, M., Changyun, W., Zhigang, X., Lina, “Research and Implementing of Remote Update for Network Telephone System Program Based on Ethernet”, 2010 2nd International Conference on Signal Processing Systems (ICSPS), 2010.

[12] W., Tarneberg, V., Chandrasekaran, M., Humphrey, “Experiences creating a framework for smart traffic control using AWS IOT”, IEEE/ACM 9th International Conference on Utility and Cloud Computing, 2016.

[13] D. H., Kang, M. S., Park, H. S., Kim, D.Y., Kim, S.H., Kim, “Room temperature control and fire alarm/suppression IoT service using MQTT on AWS”, International Conference on Platform Technology and Service, 2017.

[14] H., He, Z. H., Ma, X., Li, H., Chen, W., Shao, “An approach to estimating cost of running cloud applications based on AWS”, 19th Asia-Pacific Software Engineering Conference, 2012.

[15] https://www.businesswire.com/, “Dell Enters Embedded PC Market with New Embedded Box PCs, Helping Smart Systems Connect to the Internet of Things", 06.03. 2021,

[16] I.F., Akyildiz, W., Su , Y., Sankarasubramaniam, E., Cayirci, “Wireless sensor networks: a survey”, Elsevier, Computer Networks, 38 (2002) 393–422, 2002.

[17] N. İncereis, B. T., Akgün, “A Remote Program Loading Service Design and Implementation”, Turkish National Software Engineering Symposium (UYMS), IEEE, 2020.

[18] A., Kanda, T., Kurafuji, K., Takeda, T., Ogawa, Y., Taito, K., Yoshihara, M., Nakano, T., Ito, H., Kondo, T., Kono, “A 24-MB Embedded Flash System Based on 28-nm SG MONOS Featuring 240-MHz Read Operations and Robust Over-the-Air Software Update for Automotive Applications”, IEEE Solıd-State Cırcuıts Letters, Vol. 2, NO. 12, 2019.

[19] X., Cao, J., Xu, K., Huang, “Cooperative Interference Management for Over-the-Air Computation Networks”, IEEE Transactıons On Wıreless Communıcatıons, Vol. 20, NO. 4, 2021.

[20] A., Ghosal, S., Halder, M., Conti, “STRIDE: Scalable and Secure Over-The-Air Software Update Scheme for Autonomous Vehicles”, ICC 2020 - 2020 IEEE International Conference on Communications (ICC), IEEE, 2020.

[21] M. L., Manna, P., Perazzo, L., Treccozzi, G., Dini, “Assessing the Cost of Quantum Security for Automotive Over -The-Air Updates”, 2021 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), IEEE, 2021.

[22] J. A., Stankovic,” Research directions for the internet of things”, Internet of Things Journal, IEEE, 2014.

[23]https://www.endustri40.com/bulut-bilisimcloudcomputing-nedir/, 04.03.2021.

[24]https://media.readthedocs.org/pdf/arduinoesp8266/latest/a rduinoesp8266.pdf, Ivan Grokhotkov, ESP8266 Arduino Core Documentation Release 2.5.038-g95cf925, Feb 26, 2019.

30/80

[25]https://docs.espressif.com/projects/espidf/en/latest/esp32/security/secure-boot-v1.html, 27.01. 2022.

[26]https://docs.espressif.com/projects/espidf/en/latest/esp32/security/secure-boot-v2.html, 27.01. 2022.

[27]https://www.lab4iot.com/2021/02/21/esp32-securefirmware-update-over-the-air-ota/, 27.01. 2022.

[28] www.ekonomikhost.net, Ekonomikhost İnternet ve Bilişim Hizmetleri, 2021.

[29] https://www.plesk.com, Plesk International GmbH, 2021.

Bir Uzaktan Program Yükleme ve Yönetim Sistemi A Remote Program Installation and Management System

31/80

Bekir Tevfik Akgün, İstanbul D.M.M.A. Elektrik Mühendisliği Lisans eğitimini 1981 yılında, İstanbul Teknik Üniversitesi Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans ve Doktora eğitimini 1984 ve 1991 yıllarında tamamlamıştır. 1992 yılında Yrd. Doç., 1996 yılında Doçent ve 2002 yılında Profesör unvanını almıştır. 1982-1986 yılları arasında Yıldız Teknik Üniversitesi’nde Araş. Gör., 1986-2000 yılları arasında İstanbul Teknik Üniversitesi’nde Araş. Gör. ve Öğretim Üyesi olarak çalışmıştır. 2000-2008 yılları arasında Yıldız Teknik Üniversitesinde Öğretim Üyesi olarak akademik ve yönetici görevlerini yürütmüş ve Dekanlık görevini tamamlayarak emekli olmuştur. 2009 yılından günümüze İstanbul Okan Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümünde Öğretim Üyesi olarak çalışmaktadır. Ohio State Üniversitesinde kısa süreli konuk Öğretim Üyesi olarak araştırma etkinliklerinde bulunmuştur. Uzmanlık alanları arasında Gömülü Sistemler, Akıllı Sistemler, Bilgisayarda Grafik ve Bilgisayar Oyunları yer almaktadır.

Nilgün İncereis, Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fizik Öğretmenliği, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Öğretmenliği lisans eğitimlerini ve Fizik Yüksek Lisans eğitimini 2009, 2012 ve 2012 yıllarında, İstanbul Okan Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans eğitimini 2019 yılında, Abant İzzet Baysal Bilgisayar Mühendisliği lisans eğitimini 2020 yılında tamamlamıştır. 2020 yılından beri İstanbul Okan Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği’nde doktora yapmaktadır. 2013-2020 yılları arasında İstanbul Okan Üniversitesi’nde, 2020-2021 yılları arasında Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi’nde öğretim görevlisi olarak çalışmıştır. 2021 yılından günümüze Bartın Üniversitesi Uzaktan Eğitim ve Uygulama ve Araştırma Merkezinde öğretim görevlisi olarak çalışmaktadır. Çalışma alanları bulut bilişim, nesnelerin interneti, makine öğrenmesi ve derin öğrenme üzerinedir.

32/80

Tersine Mühendislik Yöntemi ile Test Senaryo Üreten ve Yürüten Çerçeve: Finansal Bir Uygulamada Vaka Çalışması Test Case Generation and Execution Framework with Reverse Engineering Method: Case Study for a Financial Application

Makale Türü: Araştırma Makalesi Makale Gönderim Tarihi: 07.03.2021

Makale Kabul Tarihi: 25.03.2022

Tersine Mühendislik Yöntemi ile Test Senaryo Üreten ve Yürüten Çerçeve: Finansal Bir Uygulamada Vaka Çalışması

Test Case Generation and Execution Framework with Reverse Engineering Method: Case Study for a Financial Application

Emine Dumlu Demircioğlu1, Oya Kalıpsız1

1Bilgisayar Mühendisliği Yıldız Teknik Üniversitesi [email protected], [email protected]

Bu makalede, birbiriyle API mesajlarını kullanarak iletişimde bulunan istemci-sunucu mimarisine dayalı sistemler için, farklı veri formatlarını destekleyen bir mesaj güdümlü test senaryosu üreten ve yürüten çerçeve yaklaşımı önerilmektedir. Temel olarak, çerçeve ağ üzerinde istemcisunucu uygulamaları arasındaki iletişimden elde edilen ağ log dosyasından tersine mühendislik yöntemi ile API mesajlarını elde ederek yürütülmesini sağlamaktadır. Büyük ölçekli iş uygulamalarının fonksiyonel doğruluğunun tekrarlı bir şekilde manuel olarak test edilmesi zaman alan ve hataya açık bir süreçtir. Bu sürecin uçtan uca (test senaryosu üretiminden yürütülmesine, doğrulanması ve hata raporlanması kadar geçen sürecin) otomatikleştirilmesi yazılım testinde verimliliği artırmaktadır. Günümüzde API testinde kullanılan mevcut test araçları, tüm iş alanlarına entegre edilememektedir. Dahası, var olan test otomasyon araçları daha çok HTTP protokolü üzerinden erişilebilen WEB-API’leri içindir. Bu çalışmanın motivasyonu da, iletişim olarak API mesajlarını kullanan istemci-sunucu mimarisine dayalı uygulamalara yönelik regresyon testi otomasyonu çerçevesi azlığından kaynaklanmaktadır. Bu makalede önerdiğimiz yaklaşımımızın etkinliğini değerlendirmek için finansal bir sisteme uyguladık. Anahtar kelimeler: Uygulama Programı Arayüzü Testi, Otomasyon Testi, İstemci-Sunucu Uygulmaları, Vaka Çalışması

In this paper, a framework that generates and executes a message driven test scenario that supports different data formats is proposed for the systems based on client-server architecture that communicate with each other by using different data formats. Basically, the framework provides the generation of API messages by using reverse engineering method from the network log file obtained from the communication between client-server applications on the network. Repetitive manual testing of the functional

correctness of large-scale business applications is a timeconsuming and error-prone process. Automating this process by ensuring end-to-end increases software testing efficiency. The studying is motivated due to the fact that there is a lack of regression test automation framework in a specific domain: client-server apps which uses API messages for the communication, such as financial applications. We have applied the proposed testing framework in this paper into a financial systems in order to evaluate the effectiveness of the framework. Keywords: API Testing, Automation Testing,Client-Server applications, Case Study

Yazılım testi, yazılım ürünündeki hataları tespit etmek, ürünün kalitesinden emin olmak amacıyla manuel veya otomatik olarak yürütülebilen yazılım geliştirme yaşam döngüsünde büyük öneme sahip olan bir süreçtir. Yazılım geliştirme süreç modeli olarak artırımlı süreç modelini kullanan şirketlerde artırımlı olarak geliştirilen yazılım, her artırımda gelen yeni gereksinimler veya yazılım değişikliği talepleri mevcut yazılımda değişiklik yapılmasını gerektirir. Yapılan değişiklikler ve geliştirilen yeni fonksiyonlar devreye alım öncesi doğrulanma ve etkili bir şekilde regresyon testlerinin gerçeklenmesi ihtiyacını ortaya çıkarmaktadır. Regresyon testi, yazılıma yeni eklenen özelliklerin veya yazılımdaki değişikliklerin mevcut sistemde herhangi bir yan etkiye sebep olup olmadığını doğrulamak amacıyla gerçekleştirilen testtir [1] [2]. Günden güne artırımlı süreç modeli kullanımındaki artış, etkili bir regresyon testi stratejisi ihtiyacını da ortaya çıkarmıştır. Bu testleri özellikle büyük ölçekli iş uygulamalarında manuel şekilde gerçekleştirmek epey zordur [3] [4] [5]. Binlerce farklı test senaryosunun manuel oluşturulması, yürütülmesi ve doğrulanması insan kaynağına büyük yatırım yapmayı gerektirmektedir [26]. Yeni bir yazılım versiyonunun devreye alım öncesi yapılan bu testler, elle yazılmış veya öndecen kaydedilmiş istekleri yeni sürüme göndermek ve belirli yanıtları almak şeklinde gerçekleştirilebilmektedir. Bu süreç,

33/80

çeşitli test araçları ile desteklense bile zahmetli bir iştir. Bu tür bir test tipinde, yeni sürümün kontrol edilmesi bazı iş alanlarında tamamen otomatik olacak şekilde gerçekleşememektedir [21]. Bunun yanında, manuel testin başarısının, manuel testi yürüten kişinin o günkü ruh haline bağlı olduğu da bilinmektedir. Dikkat eksikliği, odak azalmas ve gecikme gibi faktörler yazılım testinin verimliliğini etkilemekte ve tüm projeye zarar verebilirmektedir [8][9]. Test otomasyonu, test senaryolarının (test cases) oluşturulmasından yürütülmesine, doğrulanması ve hata raporlaması da dahil olmak üzere uçtan uca otomasyon olarak düşünülmelidir [9]. Otomatik olarak test senaryolarının nasıl oluşturulacağına ilişkin yapılan çalışmalar, otomasyon testinde önemli bir yere sahiptir ve hala günümüzde araştırma konusudur [11]. Bu çalışmanın amacı da, istemci-sunucu mimarisine dayalı sistemler için, sunucu üzerindeki API versiyonu güncellemeleri sonrası bir regresyonun oluşup oluşmadığını tespit etmek için bir regresyon test otomasyonu uygulaması yaklaşımı önermektedir. Motivasyonumuz, iletişim olarak API mesajlarını kullanan sistemlere yönelik literatürde regresyon testi otomasyon çerçevesi azlığından kaynaklanmaktadır. Çalışmamız üç aşamadan oluşmaktadır:

1. Test senaryolarının üretilmesi, 2. Üretilen test senaryolarının otomatik olarak yürütülmesi, 3. Testlerin doğrulanması ve hata raporlama

Yaklaşımımız test senaryolarının yeniden kullanımını desteklemekle birlikte API mesajları ile iletişimde bulunulan bir TCP sunucusunun regresyon testlerinde %100 otomasyonu sağlamaktadır. Bu makalede ise, test senaryolarının otomatik olarak üretilmesi, yürütülmesi ve doğrulanmasını sağlayan çerçeve yaklaşamımız anlatılacaktır. Bu makalenin yazım organizasyonu şu şekildedir; Bölüm 2’de; çalışmaya ilişkin temel kavramlar, Bölüm 3’te API testine yönelik literatür taraması yapılmıştır. Bölüm 4’te; önerdiğimiz çerçeveye ilişkin detaylar, bölüm 5’te çerçevenin uygulanması ve vaka analizine ilişkin sonuçlar paylaşılacaktır. Bölüm 6’da ise sonuçlar ve gelecek çalışmalarımız hakkında bilgi verilecektir.

2. Temel Kavramlar

Söz konusu hedef sistem mimarisini Şekil 1’de görebilirsiniz. İstemci-Sunucu arasındaki iletişim TCP veya UDP protokolü üzerinden kurulmaktadır. İstemci uygulaması, sunucu IP’si ve sunucu üzerinde önceden tanımlanan port bilgisini kullanarak bağlantı gerçekleştirmektedir. TCP (Transmission Control Protocol), internet üzerinde veri aktarımında kullanılan güvenilir, bağlantı temelli bir protokoldür. UDP (User Datagram Protocol) ise, IP üzerinde çalışan bağlantısız temelli bir protokoldür. İstemci ve sunucu arasındaki iletişim, TCP veya UDP veri paketleri kullanılarak sağlanmaktadır. Her veri paketi başlık ve veri alanı (payload) bölümünden oluşmaktadır. Başlık bölümü, kaynak/hedef port numaralarını içerir. TCP başlığı ayrıca ne kadar verinin gönderildiğini takip etmek için sıra numaraları bilgisini de bulundurmaktadır. Veri bölümü ise, iletişimde kullanılan

verileri (API mesajlarını) taşır [30] .

Şekil 1 Hedef Sistem Mimarisi

Bu makalede önerilen yaklaşım, veriye paket seviyesinde ulaşmak ve test senaryolarını, tersine mühendislik yöntemi ile elde etmektir. Bu amaçla Wireshark aracı [12] kullanılarak istemci-sunucu arasındaki iletişimde kullanılan veri paketleri yakalanmıştır. Wireshark bir paket analizi aracıdır. Veri paketleri, bu araç kullanılarak bir PCAPs (Packet Captures) dosyasında saklanır. PCAPs dosyası, istemci-sunucu arasondaki iletişimi gösteren bir ağ log dosyasıdır. Örnek bir PCAPs dosyası içeriği Şekil 2’de gösterilmiştir. Dosyadaki her veri paketi, kullanılan taşıma katmanı protokolüne bağlı olarak bir TCP veya UDP veri paketidir ve bu paketler iletişimde kullanılan API mesajlarını içerir.

3. İlgili Çalışmalar

API testi, uygulama programı arayüzünün test edilmesini sağlayan ve iş mantığının işlevselliğini, güvenilirliğini, güvenliğini sağlamak için büyük önem taşıyan bir test türüdür. API'lerin, bulut teknolojilerinin ve birbirine bağlı uygulamaların sayısının artmasıyla birlikte API testi, yazılım testinin kritik bir parçası haline gelmiştir. Bu test, kullanıcı arayüzü olmadığı için mesaj seviyesinde gerçekleşir. İş mantığı katmanının içeriği, uygulamaların başarılı çalışması için çok önemlidir. Bir API mesajındaki hata büyük ölçekli yazılım hatalarına sebep olabilir. Bundan kaynaklı, API mesajlarının kalitesini sağlamak için API testi zorunlu hale gelmiştir. API testi ve bu amaç için var olan araç desteği konusunda araştırma topluluğunda daha fazla çalışmaya ihtiyaç bulunmakta ve endüstriyel uygulamada test otomasyonunun gerçek uygulamalarına ilişkin deneyim raporlarının nadir olduğuna inanılmaktadır [31].

Literatürde var olan API testi araçları çoğunlukla bir uygulama katmanı protokolü olan HTTP protokolü ile erişilebilien Web API’leri içindir; özellikle Rest-API en yaygın kullanılan API’dir [5][13][14]. REST tabanlı web uygulamaları temel olarak REST API yanıtları vermek için JSON veya XML formatlarını kullanır [13]. Bu tür test

34/80

Tersine Mühendislik Yöntemi ile Test Senaryo Üreten ve Yürüten Çerçeve: Finansal Bir Uygulamada Vaka Çalışması Test Case Generation and Execution Framework with Reverse Engineering Method: Case Study for a Financial Application

araçları, kullanılabilirlik açısından tüm iş alanlarına entegre edilememektedir.

Literatürde, SoapUI [25], Postman [24], jMeter ve diğerleri gibi regresyon testlerinde kullanılabilecek pek çok test aracı bulunmaktadır. Bu tür test araçları ile sabit bir test havuzu oluşturulup, regresyon testleri yürütülebilir. Ancak test senaryolarının otomatik olarak üretilmesi hala araştırma konusudur. Bu tür test araçları daha çok HTTP protokolü ile erişilebilen Web tabanlı sunucu testlerinde kullanılmaktadır ve daha uygun olduğu bilinmektedir [21]. TCP sunucu testlerine entegre edilmesinde bir takım kısıtlamalar bulunmaktadır. Ayrıca var olan otomasyon araçlarını kullanmak için test script kodunun yazılması ve bunun değişen gereksinimlerde bakımının yapılması gerekmektedir.

Ayrıca mevcut API testi araçlarının yüksek ek yük, uzun test verisi hazırlama ve yeniden kullanım zorluğu gibi bazı zorlukları bulunmaktadır [15][19][20]. Günümüzde yaygın olarak kullanılan Jmeter test otomasyon uygulamasını ele aldığımızda da bir takım zorluklar gözlemlemekteyiz. Bu uygulama TCP sunucu testlerini desteklese bile söz konusu hedef sistemimize uyarlama aşamasında başarısız olmuştur. Manuel olarak oluşturulan test senayrolarının onaylanma aşamasında bir takım kısıtlamalar ile karşılaşılmıştır.

Github’da “goreplay” [27], “pollyjs” [28] ve “node-replay” [29] gibi ağ paketlerini yakalıp, test sistemine karşı oynatan test araçları da bulunmaktadır. Bu araçlar, daha çok yük testleri için kullanılmakta ve HTTP trafiğini tekrar oynatmaktadır. Uygulamanın fonksiyonel işlevselliği test edilmemektedir. Önerdiğimiz yaklaşım ile ağ paketleri test sistemine karşı tekrar oynatılmakta ve test sisteminin fonksiyonel işlevselliği test edilmektedir. Literatür taramasına göre, ağ paketlerinden testlerin oluşturulması, regresyon testinde uygulanması ve kullanılmasına yönelik bir çalışmaya rastlayamadık. Ağ log dosyası standart bir dosya olup, çalışmamıza özel değildir. Ağ log dosyası API istek ve yanıt mesaj çiftlerini içermektedir.

Bu makalede, yukarıda tanımı yapılan sistemler için literatürde mevcut API test aracı azlığından ötürü ağ üzerinde paket seviyesinde mesajları yakalayan ve regresyon testinde kullanılacak test senaryoları üreten bir tersine mühendislik yaklaşımı önermektedir. Kullanılacak verinin paket seviyesinde yakalanması fikri, hem daha uygulama bağımsız olmayı hedeflememiz hem de farklı istemcilerden gelen istek mesajlarını en kolay şekilde elde etmemizi sağlamasından kaynaklanmaktadır.

4. Test Senaryo Üreten Çerçeve

Bu bölümde, ağ log dosyasından API mesajların elde edilmesine ilişkin uyguladığımız yöntemin ana iş akışına yer vermekteyiz. Elde ettiğimiz API mesajları, test senaryolarına karşılık gelmektedir. Önerdiğimiz çerçeveyi Java’da geliştirdik. Ağ log dosyasını okuyabilmek için “pkts.io” açık kaynak kodlu kütüphaneyi kullandık [16]. Temel olarak, önerdiğimiz çerçeve istemci-sunucu arasındaki iletişim paketlerinin yakalanıp saklandığı bir Pcaps dosyasını girdi dosyası olarak alır. Bu dosya, çerçeve tarafından analiz edilir

ve istemci-sunucu arasındaki haberleşme mesajlarını elde etmek için tersine mühendislik yaklaşımını uygulanır. Böylece test edilecek sisteme doğru bu dosyayı tekrar oynatmak için (replay) test senaryolarından oluşan test grubu (test suite) üretilmiş olmaktadır. Bir PCAPs dosyasında, farklı protokollere ait API mesajları olabilir. Bu durumda çerçeve her farklı protokol için farklı test grupları oluşturur. Test grubu içerisinde yer alan her test senaryosu istemciden sunucuya gönderilen istek mesajını ve sunucudan istemciye dönen yanıt mesajlarını içerir. Çerçeve bu eşleştirmeyi Kaynak IP:Port ve Hedef Ip:Port bilgisine bakarak yapmaktadır.

PCAPs dosyasında yer alan bir veri paketi okunduğunda, çerçeve bu veri paketini analiz etmeye başlar. İlk olarak, iletişimde hangi taşıma katmanı protokolünün (TCP/UDP) kullanıldığını belirler. Eğer TCP kullanılmış ise, çerçeve bu veri paketinin yeniden iletilen (retransmitted packet) bir paket olup olmadığına karar verir. Bir paketin yeniden iletilen paket olup olmadığı bilgisi, paketin üzerinden yer alan sıra numaralarından ve verinin boyutu bilgisinden hesaplanmaktadır. Eğer bir paketin yeniden iletilen bir paket olduğu tespit edilirse, ilgili paketin önceden test grubuna eklendiği bilindiği için o pakette yer alan mesajlar yeni bir test senaryosu olarak test grubuna eklenmez. Bu durum aynı test senaryosunun üretilmesinin önüne geçer. UDP bağlantısız temelli bir protokol olduğundan, yeniden iletim söz konusu değildir.

Bu aşamadan sonra, hedef sistem için iletişimde hangi uygulama katmanı protokollerinin kullanıldığı tespit edilmektedir. Bu aşamada sezgisel arama yöntemi (heuristic search methods) uygulanmıştır. Belirlenen mesaj desenleri, paketin veri bölümünde aranır. Örneğin, finansal verinin iletimi için kullanılan FIX protokolüne göre, her FIX protokolü mesajı “8 = FIXT” ile başlar ve “10 = XYZ” ile biter [17]. Bir veri paketinin payload bölümünde, FIX protokolüne ait bir API mesajının olup olmadığı aşağıdaki desen uygulanarak arama yapılmıştır:

Pattern.compile("8=FIXT.*?\\x0110=.{3}\\x01")

Sezgisel arama yöntemi, sırayla ağ log dosyasından elde edilen veriden ilgili mesaj desenini üretmeye çalışır. Farklı uygulama alanları için, farklı desenler belirlenerek çerçeveye entegre edilebilir. Kullanılan uygulama katmanı protokolü tespit edildikten sonra, paket içerisinde yer alan veri çıkarılır ve söz konusu sistem için belirlenen mesaj formatına göre mesajlar yeniden oluşturulur. Bir mesaj oluşturulurken, paketin içerisindeki veri bölümü parçalanmış olabilir. Çünkü paket üzerindeki veri bölümünün taşıyabileceği maksimum veri boyutu bulunmaktadır. Eğer parçalanma tespit edilirse, veri bölümü hafızada saklanır ve anlamlı mesaj oluşabilmesi için bir sonraki paketin veri bölümü ile birleştirilir. Son olarak, paketin varış zamanı, Kaynak IP:Port, Hedef IP:Port bilgileri de paket üzerinden elde edilir. Bu bilgiler doğrultusunda mesajların istemci tarafından üretilen bir istek mesajı veya sunucudan alınan bir yanıt mesajı olup olmadığına karar verilir. Yukarıda verdiğimiz bilgiler

35/80

doğrultusunda çerçeveyi geliştirmek için kullandığımız algoritma aşağıda verilmiştir.

Algorithm 1: createTestSuite Input: pcapFile repeat

1. packet ← getNextPacket(); 2. extractPacketDetail (packet); 3. messages ← constructMessagesInPacket(packet); 4. addToTestSuite(messages); until end of pcapFile

Algoritma 1, girdi olarak PCAPs doyasını alan ve dosyada yer alan her paketi okuyarak dosya sonuna kadar döngü kuran createTestSuite rutinini gösterir. Her iterasyonda bir sonraki paketi almak için getNextPacket() fonksiyonu çağrılır. İkinci satırda paketin varış zamanı, Kaynak/Hedef IP/Port ve kullanılan taşıma katmanı protokolü (TCP/UDP) bilgilerini elde etmek için extractPacketDetail(packet) fonksiyonu çağrılmaktadır. 3. satırda ise paketin veri bölümünde yer alan API mesajları, hedef sistem için belirlenen mesaj desenleri kullanılarak sezgisel arama yöntemi ile uygun mesaj formatlarına dönüştürelerek test senaryoları oluşturur. 3. adımda elde edilen API mesajları test grubuna eklenir.

Bu yaklaşım farklı uygulama alanlarına kolay bir şekilde adapte edilebilir. Bunun için constructMessagesInThePacket metodu söz konusu hedef sistemin mesaj yapısına uygun olarak uygulanması gerekmektedir. Bu yaklaşımı kullanarak test senaryoları paket düzeyinde otomatik olarak oluşturulabilir. Her test senaryosu, istemciden sunucuya gönderilen istek mesajları ve sunucudan gelen beklenen yanıt mesajlarını içerir. Bazı uygulama katmanı protokolleri, ortam ile ilgili çeşitli veriler içerir ve bu nedenle bu veriler tekrar kullanılamaz. Örneğin, HTTP yanıtı, hedef sayfanın son değiştirilme zamanını, yanıt tarihini veya oturum bilgilerini içerir. Tüm paketleri herhangi bir analiz yapmadan kullanmak, bu değişken değerler nedeniyle onaylanma hatasına (doğrulama hatasına) neden olabilir. Bu yaklaşım kullanılarak geliştirilecek test otomasyonunda, bu tür çevre ile ilgili değerlerin, değişken verilerin çıkarılması gerekir. Bu nedenden ötürü, tüm TCP/UDP paketlerini kaydetmek ve bunları test ortamına karşı yürütmek yerine, yukarıda bahsedilen uygulama katmanı mesajlarının çıkarılması adımları gerçekleştirilir.

5. Vaka Çalışması

Önerilen yaklaşımın etkinliğini ölçmek amacıyla, borsalarda iletişim protokolleri olarak kullanılan FIX ve OUCH API’yi geliştirdiğimiz çerçeveye uyarladık. İletişim protokolleri olarak kullanılan FIX-API ve OUCH-API protokolleri tamamen birbirinden farklı yapıda mesaj formatlarına sahiptir. FIX (Financial Information Exchange), finansal verinin değişiminde kullanılan bir iletişim protokolüdür. FIX protokolü mesaj yapısına ait tüm bilgiler FIX spesikasyonu dökümanında yer almaktadır [17]. OUCH protokolü de iletişimde kullanılan bir emir iletimi protokolü olup,

istemcinin emir girmesine, mevcut emirlerini iptal etmesine, güncellemesine ve bunlara ilişkin işlem bilgilerini almasına izin veren bir protokoldür. OUCH protokolü, istemci uygulaması ile OUCH sunucusu arasında geçen mantıksal mesajlardan oluşmaktadır [18]. FIX protokolü metin (text) tabanlı, OUCH protokolü ise binary tabanlı bir protokoldür.

5.1. Verinin Hazırlanması

Çerçevede kullanılacak PCAPs dosyasının elde etmek için, keşif testi uygulanarak test senaryolarının bir listesi hazırlanmıştır. İnsan bilgisine dayalı olarak manuel olarak oluşturulan test senaryosu tasarımı, keşif testi olarak bilinir [9]. Testçiler hazırlanan test senaryolarını test edilen sisteme manuel olarak yürütürken, ağ paketleri Wireshark aracıyla yakalanır. Böylelikle PCAPs dosyası elde edilerek, geliştirilen çerçeveye girdi olarak verilir.

PCAPs dosyası oluşturmanın bir başka yolu ise, üretim/canlı ortamdaki istemci-sunucu arasındaki trafik dinlenerek gerçekleştirilebilir. Böylece gerçek veriler elde edilerek, gerçek verilerden test senaryoları oluşturulur. Bu yöntem ile bir istemcinin üretim ortamındaki sunucuya karşı olan davranışı da yakalanmış olur. Böylece gerçek ortamda bir istemcinin davranışı kaynaklı oluşabilecek bir hatanın hızlı bir şekilde tespiti için, ilgili istemcinin davranışını test ortamına karşı simüle edilmesi sağlanabilir.

5.2. Çerçevenin Uygulanması

Bu çalışmada, hem FIX protokolü hem de OUCH

protokolüne ait API mesajlarını içeren TestSuite.pcap dosyası

kullanılmıştır. Şekil 2, TestSuite.pcap dosyasındaki ilk 10

TCP paketini göstermektedir. Çerçeve bu dosyayı okuyarak 2

farklı test grubu oluşturur. Tablo 1’de OUCH protokülüne ait

TestSuite.pcap dosyasından üretilen seçilmiş 5 adet test

senaryosu gösterilmektedir. Tablodaki her satır, istemciden

sunuya gönderilen istek mesajını ve sunucudan alınan yanıt

mesajını gösterir. Örneğin 1. test senaryosuna göre, tablodaki

verileri kullanarak “LoginRequestPacket” mesajı test

sunucusuna tekrar gönderilirse, sunucunun da yanıt olarak

“LoginAcceptedPacket” mesajı dönmesi beklenecektir. 2. test

senaryosuna göre, “UnsequencedData-NewMsg” paketi

tablodaki veriler ile sunucuya gönderilirse, sunucunun da

“SequenceData-AcceptedMsg”

paketi

dönmesi

beklenmektedir.

Tablo 2’de ise FIX protokolü için seçilmiş 5 adet test

senaryosunu görebilirsiniz. Örneğin 1. test senaryosundaki

veriler, yeni sürüm yüklenen test sistemine karşı

yürütüldüğünde, sunucudan alınan mesajın, tabloda yer alan

mesaj ile uyumlu olması beklenir. Beklenmedik bir mesajın

gelmesi durumunda regresyon olduğu düşünülmektedir.

Tablodaki test senaryoları, test sistemine karşı otomatik

yürütülmeden önce, bazı değişken verilerin (örneğin mesajın

oluşturulma zamanı, checksum bilgisi gibi) olabileceği

bilinmektedir. Bu değerler, API spesifikasyon dökümanından

belirlenmiş ve doğrulama hatalarından kaçınmak için

validasyon aşamasında çıkarılmıştır.

36/80

Tersine Mühendislik Yöntemi ile Test Senaryo Üreten ve Yürüten Çerçeve: Finansal Bir Uygulamada Vaka Çalışması Test Case Generation and Execution Framework with Reverse Engineering Method: Case Study for a Financial Application

Şekil 2 TestSuite.pcap dosyası – Wireshark Ekran Görüntüsü

↓↓

Tablo 1. TestSuite.pcap dosyasından üretilen seçilmiş OUCH-API Test Senaryoları

10.A.B.C: 1709 2

10.A.B.C: 1709 3

10.A.B.C: 1709 5

PacketType: LoginRequestPacket [USER1,ABC, TR18,1] PacketType: Unsequenced Data Packet-NewMsg [O, 21, 7798, Buy, 22, 600,,NoChange, XY, Pass, 6789, 0, Client, Normal_hours]

PacketType: Unsequenced Data Packet-UpdateMsg [U,21,1b,99,0,NoChange,0,Empty]

PacketType: Unsequenced Data Packet-CancelMsg [X, 21]

PacketType: LogoutRequestPacket

PacketType: LoginAcceptedPacket [TR18, 1] PacketType: Sequence Data Packet-AcceptedMsg [A, 21, 7098, Buy, 715305981147226, NoChange, XY, OnBook, Pass, 6789, 22, 0, Client, Normal_hours] PacketType: Sequence Data Packet-ReplacedMsg [U, 1b, 21, 7798, Buy, 715305981145226, 99, 600, NoChange, XY, OnBook, Pass, 6789, Client ] PacketType: Sequence Data Packet-CanceledMsg [C,21,7798,Buy,71530598114735226,Canceled]

PacketType: LogoutResponsePacket

10.A.B.C: 1200 1

Tablo 2 TestSuite.pcap dosyasından üretilen seçilmiş FIX-API Test Senaryoları

NewMsg: 8=FIXT.1.1 35=D 34=1 49=X 50=F6 52=2021101910:32.06 56=TEST 1=XY 11=10 38=22 40=2 44=5.000 54=1 55=A.E 59=0 60=2021101910:32:06.843 70=ASD 10=044

ExecutionReport: AcceptedMsg: 8=FIXT.1.1 35=8 34=1 49=TEST 56=X 57=F6 1=XY 6=0 11=10 14=0 17=152 22=M 37=6363BF1222228 38=22.0000000 39=0 40=2 44=5.0000000 48=616 54=1 55=A.E 151=20.0000000 60=20211019-10:32:06.900 10=032

37/80

CancelMsg: 8=FIXT.1.1 35=F 34=2 49=X 50=F6 52=2021101910:32:15 56=TEST 11=23 37=6363BF1222228 38=22 54=1 55=A.E 60=20211019-10:32:15.380 10=184

ExecutionReport: CanceledMsg 8=FIXT.1.1 35=8 34=2 49=TEST 56=X 57=F6 1=XY 6=0 11=23 14=0 17=158 22=M 37=6363BF1222228 38=22.0000000 39=4 41=10 48=616 54=1 55=A.E 70=ASD 150=4 151=0 60=20211019-10:32:15.450 10=252

NewMsg: 8=FIXT.1.1 35=D 34=3 49=X 50=F6 52=2021101910:32:09 56=TEST 1=XY 11=11 38=77 40=2 44=11.000 54=1 55=A.E 59=0 60=2021101910:32:16.200 70=ASD 10=022

ExecutionReport: AcceptedMsg 8=FIXT.1.1 35=8 34=3 49=TEST 56=X 57=F6 1=XY 6=0 11=11 14=0 17=157 22=M 37=6363AC11111181 38=77.0000000 39=0 40=2 44=11.0000000 48=616 54=1 55=A.E 59=0 70=ASD 119=220.0000000 150=0 151=20.0000000 60=20211019-10:32:16.500 10=054

UpdateMsg: 8=FIXT.1.1 35=G 34=4 49=X 56=TEST 50=F6 52=20211019-10:32:16.43=N 37=6363AC11111181 11=12 55=A.E 60=20211019-10:32:16.800 38=27 59=0 54=1 40=2 44=11.000 10=035

ExecutionReport: UpdatedMsg 8=FIXT.1.1 35=8 49=TEST 56=X 34=4 57=F6 37=6363AC11111181 11=12 17=89485 150=5 39=0 1=XY 55=A.E 48=616 22=M 54=1 38=27.0000000 40=2 44=11.000 59=0 151=27.0000000 14=0 6=0 60=20211019-10:32:16.900 10=166

CancelMsg: 8=FIXT.1.1 35=F 34=5 49=X 50=F6 52=2021101910:32:15.492 56=TEST 11=13 37=6363AC11111181 38=20 54=1 55=A.E 60=20211019-10:32:17.200 10=184

ExecutionReport: CanceledMsg 8=FIXT.1.1 35=8 34=5 49=TEST 56=X 57=F6 1=XY 6=0 11=13 14=0 17=158 22=M 37=6363AC11111181 38=20.0000000 39=4 41=40360 48=616 54=1 55=A.E 70=ASD 150=4 151=0 60=20211019-10:32:17.250 10=252

Tüm API mesajlarını oluşturup eşleştirdikten sonra, çerçeve bu test senaryolarını test ortamında yeniden oynatmaya başlar. Her test senaryosunun yukarıdaki tabloda da gözükeceği gibi hedef IP adresi ve Port bilgisi vardır. Bu bilgileri kullanarak çerçeve hedef IP:Port'a bağlanır ve test sunucusuna, test senaryolarında yer alan istek API mesajlarını göndermeye başlar. PCAPs dosyasından çıkarılan her test senaryosu Tablo 1 ve Tablo 2’de de görüleceği gibi beklenen/cevap API mesajına sahiptir. Çerçeve test ortamından dönen gerçek yanıt mesajlarını aldıktan sonra, gerçek ve beklenen mesajları karşılaştırarak her test senaryosunu doğrular.

Hangi mesaj alanlarının doğrulanma sürecine dahil edileceğini, spesifikasyona dayalı doğrulama yaklaşımı kullanarak belirledik. Bu aşamada her API protkolü için XML dosyaları oluşturduk. OUCH API için hazırladığımız örnek bir XML dosyasının içeriğini Tablo 3’de görebilirsiniz. Oluşturulan OUCH_API.xsd ve FIX_API xsd dosyaları çerçeveye input olarak verilmiştir ve çerçevenin derlenme aşamasında XML dosyasından ilgili mesaj sınıfları otomatik olarak üretilmiştir. Bununla birlikte her protokolde yer alan mesajların hangi alanlarının doğrulama sürecine dahil edileceği bilgisi de use=”required” özelliği ile

tanımlanmıştır.

38/80

Tersine Mühendislik Yöntemi ile Test Senaryo Üreten ve Yürüten Çerçeve: Finansal Bir Uygulamada Vaka Çalışması Test Case Generation and Execution Framework with Reverse Engineering Method: Case Study for a Financial Application

Tablo 3. OUCH protokolü için doğrulama aşamasında kullanılan XML dosyası

OUCH_API.xsd <xs:element name="CanceledMsg">

<xs:complexType> <xs:attribute name="msgType" fixed="C"/> <xs:attribute name="timeStamp" type="xs:long"/> <xs:attribute name="orderToken" type="xs:string" /> <xs:attribute name="orderBookId" type="xs:int"

use="required" /> <xs:attribute name="side" type="xs:string"

use="required" /> <xs:attribute name="orderId" type="xs:long" /> <xs:attribute name="canceledReason" type="xs:int"

use="required" /> </xs:complexType>

</xs:element> <xs:element name="AcceptedMsg"/> <xs:element name="ReplacedMsg"/> <xs:element name="RejectedMsg"/>

Doğrulanma süreci tamamlandıktan sonra, çerçeve test sonuçlarının özetini bir rapor olarak üretmekte ve ilgili kişilere bildirim göndermektedir.

6. Sonuç ve Gelecek Çalışmalar

Tekrarlı bir şekilde yapılan manuel testler özellikle büyük ölçekli iş uygulamalarında oldukça zordur. Bu tür uygulamalarda istemci davranışını simüle etmek için binlerce farklı test senaryosu olabilir ve bu senaryoların manuel olarak gerçekleştirilmesi zaman alıcı bir süreçtir. Bu tür uygulamaların test edilmesinde test otomayonu kritik bir öneme sahiptir. Literatüre göre HTTP protokolü dışında kendi uygulama katmanı protokollerine sahip TCP sunucular için var olan test otomasyon uygulamalarının tüm iş alanlarına entegre edilemediğini görmekteyiz ve entegrasyonunda bir takım kısıtlamalar ile karşılaştık. Bu nedenle, bu tür sistemlerin regresyon testleri için istemci ve sunucu arasındaki ağ paketlerini kullandığımız yeni bir yaklaşım önerdik. Bu makalede istemci-sunucu mimarisine dayalı sistemler için test senaryosu üretimi yapan ve test sistemine karşı tekrar yürüten bir yaklaşım önerdik. Bilgilerin paket düzeyinde kullanılması, uygulama bağımsızlığını sağlamıştır. Bu çerçeveyle, test senaryolarını otomatik olarak paket seviyesinde oluşturarak, API testindeki otomasyonu artırıyoruz. Ayrıca yaklaşımımız, test senaryolarının yeniden kullanımını da sağlamaktadır. Gelecek çalışmalar olarak iki çalışma yapmayı planlamaktayız. İlk olarak, farklı iş alanlarına yönelik yeni bir API protokolünü çerçeveye tanıtmak ve uyarlamaktır. İkinci olarak ise, üretim ortamından alınan gerçek veri paketlerini test sürecinde kullanmaktır. Bu sayede gerçek verilerden test senaryoları oluşturulabilecek ve böylece bir istemcinin gerçek ortamdaki davranışı, test ortamında otomatik olarak simüle edilebilecektir.

7. Kaynaklar

[1] A. K. Sultanía : Developing software product and test

automation software using Agile methodology,

Proceedings of the 2015 Third International Conference

on Computer, Communication, Control and Information

Technology (C3IT), Hooghly, pp. 1-4. (2015)

[2] S.Dalal, K.Solanki, : Challenges of Regression Testing:

A Pragmatic Perspective in International Journal of

Advanced Research in Computer Science, vol.9, no.1,

February (2018)

[3] Z. Liu, Q. Chen and X. Jiang : A Maintainability

Spreadsheet-Driven Regression Test Automation

Framework, IEEE 16th International Conference on

Computational Science and Engineering, Sydney, NSW,

pp. 1181-1184. DOI= 10.1109/CSE.2013.175 (2013)

[4] Bangare, Sunil & Borse, Seema & Bangare, Pallavi &

Nandedkar, Shital. (2012). AUTOMATED API

TESTING APPROACH. International Journal of

Engineering Science and Technology. 4.

[5] Isha, A. Sharma and M. Revathi, "Automated API

Testing," 2018 3rd International Conference on Inventive

Computation Technologies (ICICT), Coimbatore, India,

2018, pp. 788-791.

[6] R. M. Sharma, : Quantitative Analysis of Automation

and Manual Testing, International Journal of

Engineering and Innovative Technology (IJEIT) Volume

4, Issue 1, (2014)

[7] X. Han, N. Zhang, W. He, K. Zhang and L. Tang,

"Automated Warship Software Testing System Based on

LoadRunner Automation API," 2018 IEEE International

Conference on Software Quality, Reliability and Security

Companion (QRS-C), Lisbon, 2018, pp. 51-55.

[8] Gonçalves, Wellington & Barreto de Almeida, Carlos &

Araújo, Ladyanny & Ferraz, Mateus & Xandú, Rogerio

& Junior, Ivaldir. (2017). The Impact of Human Factors

on the Software Testing Process: The Importance of

These Factors in a Software Testing Environment.

Journal of Information Systems Engineering &

Management. 2. 10.20897/jisem.201724.

[9] V. Garousi and F. Elberzhager, : Test Automation: Not

Just for Test Execution, in IEEE Software, vol. 34, no. 2,

pp. 90-96, Mar.-Apr. DOI= 10.1109/MS.2017.34.

(2017)

[10] J. Itkonen and M.V. Mantyla,: Are test cases needed?

Replicated comparison between exploratory and testcase based software testing, Emprical Software

Engineering (2014)

[11] Fernandez-Sanz, L., & Misra, S. (2012). Practical

application of UML activity diagrams for the generation

of test cases. Proceedings of the Romanian academy,

Series A, 13(3), 251-260.

[12] Wireshark Aracı: https://www.wireshark.org/ (son erişim

09 Şubat 2022)

[13] K. Sneha and G. M. Malle, : Research on software

testing techniques and software automation testing

tools, International Conference on Energy,

Communication, Data Analytics and Soft Computing,

Chennai,

pp.

77-81.

DOI=

10.1109/ICECDS.2017.8389562 (2017)

39/80

[14] N. Bhateja, : A Study on Various Software Automation

Testing Tools 2015 International Journal of Advanced

Research in Computer Science and Software

Engineering Volume 5, Issue 6, June (2015)

[15] D. Xu, W. Xu, M. Kent, L. Thomas and L. Wang, "An

Automated Test Generation Technique for Software

Quality Assurance," in IEEE Transactions on Reliability,

vol. 64, no. 1, pp. 247-268, March 2015, doi:

10.1109/TR.2014.2354172.

[16] Java Library for reading and writing PCAPs.,

https://github.com/aboutsip/pkts (son erişim 08 Şubat

[17] FIXAPI-Protocol:

https://www.borsaistanbul.com/files/genium-inet-fixprotocol-specification.pdf

[18] OUCHAPI-Protocol:

https://www.borsaistanbul.com/files/OUCH_ProtSpec_B

IST_va2414.pdf

[19] Y. Chen, Y. Gao, Y. Zhou, M. Chen and X. Ma,

"Design of an Automated Test Tool Based on Interface

Protocol," 2019 IEEE 19th International Conference on

Software Quality, Reliability and Security Companion

(QRS-C), Sofia, Bulgaria, 2019, pp. 57-61, doi:

10.1109/QRS-C.2019.00024

[20] K. V. Aiya and H. Verma, "Keyword driven automated

testing framework for web application," 2014 9th

International Conference on Industrial and Information

Systems (ICIIS), Gwalior, 2014, pp. 1-6, doi:

10.1109/ICIINFS.2014.7036478.

[21] Patrice Godefroid, Daniel Lehmann, and Marina

Polishchuk. 2020. Differential regression testing for

REST APIs. In Proceedings of the 29th ACM SIGSOFT

International Symposium on Software Testing and

Analysis (ISSTA 2020). Association for Computing

Machinery, New York, NY, USA, 312–323.

DOI:https://doi.org/10.1145/3395363.3397374

[22] E. Viglianisi, M. Dallago and M. Ceccato,

"RESTTESTGEN: Automated Black-Box Testing of

RESTful APIs," in 2020 IEEE 13th International

Conference on Software Testing, Validation and

Verification (ICST), Porto, Portugal, 2020 pp. 142-152.

[23] H. Ed-Douibi, J. L. C. Izquierdo, and J. Cabot.

Automatic generation of test cases for REST APIs: A

specificationbased approach. In 2018 IEEE 22nd

International Enterprise Distributed Object Computing

Conference (EDOC), pages 181–190. IEEE, 2018.

[24] Postman-API

Development

Environment.

https://www.getpostman.com/

[25] SOAP: https://www.soapui.org/

[26] E. Çelik, S. Eren, E. Çini and Ö. Keleş, "Software test

automation and a sample practice for an enterprise

business software," 2017 International Conference on

Computer Science and Engineering (UBMK), Antalya,

2017, pp. 141-144, doi: 10.1109/UBMK.2017.8093583.

[27] GoReplay: https://github.com/buger/goreplay (son

erişim 03 Ocak 2022)

[28] Pollyjs: https://github.com/Netflix/pollyjs (son erişim 10

Ocak 2022)

[29] NodeReplay: https://www.npmjs.com/package/replay

(son erişim 7 Şubat 2022)

[30] TCP/UDP:

https://www.cs.nmt.edu/~risk/TCP-

UDP%20Pocket%20Guide.pdf (son erişim 7 Şubat

[31] V. Garousi et al., "Automated Testing of Simulation

Software in the Aviation Industry: An Experience

Report," in IEEE Software, vol. 36, no. 4, pp. 63-75,

July-Aug. 2019, doi: 10.1109/MS.2018.227110307.

40/80

Tersine Mühendislik Yöntemi ile Test Senaryo Üreten ve Yürüten Çerçeve: Finansal Bir Uygulamada Vaka Çalışması Test Case Generation and Execution Framework with Reverse Engineering Method: Case Study for a Financial Application

Özgeçmişler Emine Dumlu Demircioğlu, lisans eğitimini Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği, yüksek lisans eğitimini ise Sabancı Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği’nde tamamlamıştır. Şuanda Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği’nde doktora öğrencisidir ve Borsa İstanbul’da yazılım geliştirme uzmanı olarak çalışmaktadır.

Oya Kalıpsız, yüksek lisans eğitimini Istanbul Teknik Üniversitesi’nde tamamlamıştır. Doktora derecesini ise İstanbul Üniversitesi Sayısal Yöntemler alanında almıştır. Şuanda Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünde Profesör olarak çalışmalarına devam etmektedir. İlgi alanları: Yazılım Mühendisliği, Veritabanı Sistemleri, Veri Madenciliği, Sistem Analizi ve Yönetim Bilişim Sistemleri’dir.

41/80

EMO Bilimsel Dergi 2021 Cilt:12 Sayı: 23 42/80

Bazı Alt Uzaylarda Kriptografik Açıdan Eniyilenmiş Büyük S-kutuları Cryptographically Optimized Large S-boxes in Some Subspaces Selçuk Kavut

Bazı Alt Uzaylarda Kriptografik Açıdan Eniyilenmiş Büyük S-kutuları Cryptographically Optimized Large S-boxes in Some Subspaces

Selçuk Kavut Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Balıkesir Üniversitesi, Balıkesir, Türkiye [email protected]

Arama uzayının büyüklüğünden dolayı sezgisel arama algoritmaları, güçlü kriptografik özelliklere sahip S-kutularını elde etmek için literatürde genellikle sekiz ve daha küçük boyutlardaki uzaylarda uygulanmıştır. Bununla birlikte, boyutun artmasıyla doğrusal olmama, farksal birbiçimlilik ve cebirsel bağışıklık özelliklerinin iyileşebileceği bilinmektedir. Çalışmamızda bu durum ele alınarak, bildiğimiz kadarıyla ilk defa on boyutlu uzay için arama gerçekleştirilmiştir. Özel olarak, kriptografik açıdan zengin olan bazı alt uzaylarda rastgele ve sezgisel aramalar yürütülerek, her iki alt uzay için elde edilen en iyi sonuçlar AES S-kutusunun kriptografik özellikleri ile karşılaştırılmıştır. Bunun sonucunda, cebirsel inşa yöntemlerinin yanı sıra, rastgele veya sezgisel arama algoritmaları ile on boyut için bahsedilen alt uzaylarda bulunan S-kutularının doğrusal, farksal ve cebirsel kriptanalize karşı AES S-kutusundan daha dayanıklı olabileceği deneysel olarak gösterilmiştir. Ayrıca, sezgisel arama algoritmasının ters fonksiyondan başlayarak arama yaptığında, ters fonksiyon ile aynı veya çok yakın kriptografik özelliklere sahip S-kutularını üretebildiği gözlenmiştir. Anahtar Kelimeler: S-kutusu, sezgisel arama, doğrusal olmama, farksal birbiçimlilik, cebirsel bağışıklık

Due to the size of the search space, heuristic search algorithms are applied for the spaces in dimensions less than nine to obtain cryptographically strong S-boxes in literature. However, it is known that increasing dimension can improve nonlinearity, differential uniformity and algebraic immunity properties. We here perform a search in dimension ten for the first time to our knowledge. Specifically, implementing random and heuristic searches within some cryptographically rich subspaces, the best obtained results are compared with cryptographic properties of AES S-box. Consequently, beside algebraic constructions, we show that the S-boxes found by random or heuristic searches in the mentioned subspaces for dimension ten can be more resistant than AES S-box against linear, differential and algebraic cryptanalyses. Further, we observe that when heuristic search is started by the inverse function, S-boxes having the same or almost the same properties as those of the inverse function can be generated. Key Words: S-box, heuristic search, nonlinearity, differential uniformity, algebraic immunity

S-kutuları (yer değiştirme kutuları) simetrik kriptosistemlerde genellikle doğrusal olmama uygulayan tek bileşenlerdir ve farksal [1], doğrusal [2], cebirsel [3, 4] ve yüksek mertebeden farksal kriptanaliz [5] gibi saldırı yöntemlerinin başarısı S-kutularının kriptografik dayanıklılığına bağlıdır. Bu nedenle kullanılan S-kutusunun kriptografik özellikleri, tüm kriptosistemin güvenliği açısından kritik bir öneme sahiptir. S-kutusu tasarımı simetrik kriptografide karşılaşılan en zor problemlerden birisidir ve literatürde bulunan güçlü kriptografik özelliklere sahip Skutusu inşaları [6] azdır. n×m büyüklüğünde bir S-kutusu, n biti m bite gönderen bir fonksiyon olarak tanımlanır. Çalışmamızda, n×n büyüklüğünde bijektif S-kutuları, diğer bir ifadeyle n boyutlu GF(2)n vektör uzayındaki permütasyonlar ele alınmıştır.

Kriptosistemlerde kullanılan S-kutularının sağlaması gereken ve (bir özelliği iyileştirirken başka bir özelliğin kötüleşmesi anlamında) birbiriyle çelişen birçok kriptografik özellik bulunduğundan, bütün kriptografik özellikler bakımından en iyi S-kutusu tasarlamak mümkün değildir [7]. Bu nedenle, kriptografik özellikler arasında dengeleme yapılması kaçınılmazdır. S-kutuları rastgele üretme, cebirsel inşa ve sezgisel/evrimsel arama yöntemleri ile elde edilebilmektedir. Bunlardan rastgele üretme kolay ve hızlı bir yöntem olmasına rağmen, bulunan S-kutularının kriptografik özellikleri çoğunlukla zayıftır. Günümüzde en popüler Skutusu büyüklüğü olan 88 durumu için, rastgele arama yöntemi doğrusal olmama değeri 98’e kadar [8] (bilinen en iyi değer 112) ve farksal birbiçimlilik değeri 10 ile 18 arasında [9] (bilinen en iyi değer 4) S-kutuları üretebilmektedir. Cebirsel inşalar [6] ise genellikle güçlü temel kriptografik özelliklere sahiptir. Örneğin, AES S-kutusunun [10] kullandığı GF(2)8 uzayında tanımlı ters fonksiyon [11], doğrusal olmama ve farksal birbiçimlilik gibi kriptografik özellikler bakımından literatürde bilinen en iyi değerlere sahiptir. Bununla birlikte, bu tür inşa yöntemleri literatürde fazla bulunmamaktadır ve etkisi henüz günümüzde sınırlı kalmakla beraber, kullanılan cebirsel yapıların cebirsel saldırılar [3, 4] açısından zayıflığa yol açabileceği bilinmektedir. S-kutusu tasarımında yaygın olarak kullanılan (bahsedildiği gibi, AES S-kutusunun da kullandığı) ters fonksiyon, cebirsel bağışıklık açısından en iyi dayanıklılığı sağlamamaktadır. Ayrıca, ters fonksiyonun yan kanal analizi karşısında dayanıklı olmadığı bilinmektedir [7, 12]. Diğer bir yaklaşım olan sezgisel arama yöntemleri, cebirsel yapısı daha karmaşık S-kutuları üretebilmekte, fakat arama uzayının çok büyük olmasından dolayı (bkz. Tablo 1), genellikle n ≤ 8 için uygulanmaktadır. Doğrusal olmama ve farksal birbiçimlilik

43/80

gibi temel kriptografik özellikler açısından ele alırsak, sezgisel arama yöntemleri ile elde edilen sonuçlar, rastgele arama yöntemlerinin ürettiği sonuçları iyileştirmekte; bununla birlikte, boyutun artmasıyla cebirsel inşa yöntemleri ile ulaşılan en iyi sonuçlara ulaşamamaktadır. Özel olarak, 8 boyutlu durum için doğrusal olmama değeri 104’e kadar [9] ve farksal birbiçimliliği 6’ya kadar [13] olan S-kutuları elde edilebilmektedir. Cebirsel inşa yöntemlerinin bahsedilen kriptografik özellikleri daha iyi olabilmektedir; bununla birlikte, sezgisel arama yöntemleri ile yeni S-kutularının tasarımını gerektiren senaryolar mevcuttur. Bunların başında, (örneğin, daha önce belirtilen yan kanal analizine karşı dayanıklılık veya cebirsel bağışıklık gibi) cebirsel inşa yöntemlerinin sağlayamadığı kriptografik özellikleri, ters düşen diğer temel kriptografik özelliklerle birlikte dengelemek veya eniyilemek gerekliliği düşünülebilir. Temel kriptografik özelliklerin en iyi olmasından çok, tüketilen güç, donanım alanı ve gecikme gibi gerçeklenme açısından en iyi performansı veren S-kutusunun tasarımı bir başka senaryo olabilir. Ayrıca, kriptografik özellikleri bakımından cebirsel inşa yöntemlerine yakın özelliklere sahip (örneğin, belirli bir şirket veya kuruma ait olan) S-kutularının tasarlanması amacıyla sezgisel arama yöntemleri kullanılabilir.

S-kutusu tasarımı sezgisel arama algoritmaları için özellikle boyut arttıkça zorlaşan bir problemdir. Yakın zamanda, Jacobovic vd. [14, 15] tarafından Boole fonksiyonları ve S-kutuları tasarımının neden zor bir problem olduğunu anlamak için maliyet ortamı analizi yapılmıştır. Özel olarak, Skutuları için gerçekleştirilen çalışmada [14] seçilen maliyet fonksiyonları ve komşuluk türleri için, neredeyse her başlangıç noktasının farklı bir yerel en iyiye gittiği gözlenmiş ve maliyet ortamında verimli bir şekilde gezinmenin zorluğu deneysel olarak gösterilmiştir. S-kutusu tasarımında sezgisel algoritma kullanan ilk çalışma, Milan [8] tarafından yapılan tepe tırmanma yöntemi ile rastgele üretilen 8×8 büyüklüğündeki Skutularının doğrusal olmama değerlerinin iyileştirilmesidir. Sonrasında Milan vd. [16] genetik algoritma ile birlikte tepe tırmanma yöntemi kullanarak doğrusal olmama ve mutlak gösterge değerlerini iyileştirmişlerdir. Bu iki çalışmada, doğrusal olmama ve mutlak gösterge değerleri doğrudan maliyet fonksiyonu olarak kullanılmıştır. Clark vd. [17], Walsh-Hadamard spektrumundaki tüm değerleri eniyileyen bir maliyet fonksiyonu kullanarak, tepe tırmanmayla takip edilen tavlama benzetimi algoritması ile [16] çalışmasındaki sonuçları iyileştirmişlerdir. Tesař [18], tüm ağaç arama tekniği ile birleştirdiği genetik algoritmayı n = 6, 7, 8 için uygulamış ve önceki sonuçlardan daha iyi doğrusal olmama değerleri elde etmiştir. Kazymyrov vd. [19] dereceli azalma yöntemi ile doğrusal olmama, farksal birbiçimlilik, cebirsel derece ve cebirsel bağışıklık özellikleri bakımından en iyi olan 8×8 büyüklüğündeki S-kutuları için arama gerçekleştirmişlerdir. Ayrıca bu çalışmada, başlangıç fonksiyonu olarak ters fonksiyonun seçilmesi durumda, [18] çalışmasından daha yüksek doğrusal olmama değerine sahip S-kutularının bulunduğu belirtilmiştir. Doğrusal olmama ve farksal birbiçimlilik özellikleri güçlü olan fakat permütasyon olmayan bazı kuvvet fonksiyonlarından sezgisel arama ile bijektif Skutusu elde etme yöntemi Mamadolimov vd. [20] tarafından önerilmiştir. Bu yöntem, Isa vd. [21] tarafından tüm kuvvet fonksiyonlarına genelleştirilmiş ve S-kutusunu bijektif hale getirmek için geliştirdikleri (fazlalık giderme olarak isimlendirilen) algoritma GF(2)8 uzayında uygulanmıştır. Isa vd. [22] daha sonra arıların sallanma dansından esinlenerek tasarladıkları sezgisel arama algoritmasını, başlangıç fonksiyonu olarak seçtikleri ters fonksiyona eşdeğer olan üç terimli bir polinoma uygulayarak önceki sonuçları geliştirmişlerdir. Ivanov vd. [23], ters fonksiyondan elde

ettikleri başlangıç popülasyonunu kullanan genetik algoritma ile 8×8 büyüklüğündeki S-kutuları için en yüksek doğrusal olmama değeri olan 112’ye ulaşmışlardır. Aynı çalışmada, benzer yaklaşımla 16×16 büyüklüğündeki S-kutuları için de güçlü kriptografik özellikler elde edilmiştir. Bahsedilen çalışmalardan başlangıç olarak rastgele üretilen S-kutularının kullanıldığı arama algoritmalarının tümü, 8×8 büyüklüğündeki tüm bijektif S-kutularının oluşturduğu (büyüklüğü 21684 olan) arama uzayında koşulmuştur. Bu şekilde yürütülen (ters fonksiyondan başlayarak veya belirli bir matematiksel inşa yöntemini kullanarak arama yapmayan) sezgisel aramaların ürettiği S-kutularının en iyi doğrusal olmama ve farksal birbiçimlilik değerlerinin sırasıyla 104 ve 6 olduğu görülmektedir. Bununla birlikte, Döngüsel Simetrik S-Kutuları (DSSK’lar), DSSK’ların bağlaşımları ve k-DSSK’ların (burada k, nn büyüklüğündeki S-kutusu için n’yi bölen ve 1’den büyük sabit bir tamsayıdır) oluşturduğu alt uzaylarda yapılan aramalar sonucunda daha yüksek doğrusal olmama değerleri elde edilebilmektedir [13, 24].

Tablo 1. Bijektif S-kutuları için arama

uzaylarının büyüklükleri.

Arama Uzayı

Tüm uzay DSSK uzayı Bağlaşım uzayı 2-DSSK uzayı (n/2)-DSSK uzayı

Değişken Sayısı (n)

6 2296 247.9 261.3 297.4 2141.2

8 21684 2208.3 2243.7 2412.2 2824.7

10 28769 2872.4 2976.1 21754.3 24345.2

DSSK’lar ilk olarak 2008’de Rijmen vd. [25] tarafından tanımlanmıştır. Bu tanım tek çıkışlı döngüsel simetrik Boole fonksiyonları (DSBF) tanımının çok çıkışlı Boole fonksiyonları olan S-kutularını kapsayacak şekilde genişletilmesi olarak görülebilir. Bir n×n S-kutusu, 1 ≤ i ≤ n olmak üzere, her bir girişi i kere döngüsel olarak kaydırıldığında karşılık gelen çıkışı da i kere döngüsel olarak kayıyorsa döngüsel simetrik olarak isimlendirilir; diğer bir ifadeyle, n×n DSSK’lar (x0, x1, …, xn1) = (x1, x2, …, xn1, x0) permütasyonuna göre simetrik Skutuları olarak düşünülebilir. Benzer şekilde, büyüklüğü n×n olan k-DSSK’lar ise (x0, x1, …, xn1) = (xk, xk+1, …, xn1, x0, x1, …, , xk−1) permütasyonuna göre simetrik S-kutuları olarak tanımlanır. DSSK’ların kuvvet fonksiyonlarından ve bunların toplamından üretilen S-kutuları ile doğrusal ilişkili olduğu gösterilmiştir [25]. Temel kriptografik özellikler doğrusal dönüşüm altında değişmediğinden, yüksek doğrusal olmama, düşük farksal birbiçimlilik ve yüksek cebirsel derece gibi istenilen kriptografik özellikleri barındıran ters fonksiyon, Dobbertin, Gold, Kasami fonksiyonları ve benzeri inşalar [6], birer DSSK olarak düşünülebilir. Bu yüzden DSSK sınıfı bahsedilen kriptografik özelliklere sahip S-kutuları açısından zengin bir sınıf oluşturmaktadır. İki tane (n1)×(n1) DSSK’nın bağlaşımı olarak tanımlanan [24] n×n S-kutuları,

(x0, x1, …, xn1) = (x0, x2, …, xn1, x1) permütasyonuna göre simetrik S-kutularıdır. n = 6 için DSSK’lar ve bağlaşımlar üzerine daha önce yapılan çalışmalarda [24, 26], verimli bir tüketici arama algoritması gerçekleştirilmiş ve bu alt uzaylarda ters fonksiyonla aynı doğrusal olmama ve farksal birbiçimlilik değerlerine sahip olan, aynı zamanda ters fonksiyonla afin ilişkili olmayan S-kutuları elde edilmiştir. Ayrıca, bağlaşım yöntemi ile oluşturulan 8×8 S-kutuları için gerçekleştirilen arama algoritması ile doğrusal olmama değeri 106 olan Skutuları üretilmiştir [24]. 8×8 büyüklüğündeki simetrik Skutuları üzerine yapılan çalışmada [13] ise, DSSK’lar için uygulanan arama algoritması ile 108 doğrusal olmama değerine ulaşılmıştır.

44/80

Bazı Alt Uzaylarda Kriptografik Açıdan Eniyilenmiş Büyük S-kutuları Cryptographically Optimized Large S-boxes in Some Subspaces Selçuk Kavut

Blok şifreler ağırlıklı olarak 8 ve daha küçük boyutlu uzaylarda tanımlı olan S-kutularını kullanmaktadır. Bununla birlikte, daha büyük boyutlarda S-kutusu kullanan blok şifreler de bulunmaktadır (örneğin, Kasumi [27] 9×9 S-kutusu kullanmaktadır). Bu çalışma, bildiğimiz kadarıyla, 10×10 Skutuları için rastgele veya sezgisel aramanın gerçekleştirildiği ilk çalışma niteliğindedir. Özel olarak, 10 boyutlu durumda arama uzayı büyüklükleri sırasıyla 2872.4 ve 2976.1, 21754.3 ve 24345.2 olan DSSK’ların, bağlaşımların, 2-DSSK’ların ve 5DSSK’ların oluşturduğu alt uzaylarda, bijektif S-kutuları rastgele arama yöntemi ve en dik iniş prensibine dayalı arama algoritması [28] ile aranmıştır. AES S-kutusunun giriş ve çıkış bitleri arasındaki en yüksek doğrusal ilişki olasılığının 0.5625 ve en yüksek farksal olasılığının (S-kutusunun girişine uygulanan bir fark ile çıkışında elde edilen farkın aynı kalma olasılığı) 0.015625 olduğu bilinmektedir. Gerçekleştirdiğimiz arama sonucu üretilen 1010 büyüklüğündeki S-kutuları için hesaplanan en iyi doğrusallık ve farksal olasılıkları ise sırasıyla 0.5546875 ve 0.0078125 olarak bulunmuştur. AES Skutusundan daha düşük olan olasılık değerleri, arama yöntemi ile bahsedilen alt uzaylarda üretilen S-kutularının doğrusal ve farksal kriptanalize karşı daha dayanıklı olabildiğini göstermektedir. Bunun yanı sıra, AES S-kutusunun cebirsel bağışıklık açısından (8 boyutlu durum için) en iyi özellikleri sağlamadığı bilinmektedir. Çalışmamızda elde edilen Skutularının ise hem AES S-kutusundan daha iyi cebirsel bağışıklık özelliklerine sahip oldukları hem de 10 boyutlu durum için cebirsel bağışıklık açısından en iyi oldukları bulunmuştur. Ayrıca, büyük S-kutularının yan kanal analizine karşı dayanıklılığı artırabildiği bilinmektedir [29] ve DSSK’lar sadece yörünge temsilcileri ile ifade edilebildiğinden donanım ve yazılım açısından verimli bir şekilde gerçeklenebilirler [25]; bu nedenle, çalışmamızda elde edilen sonuçlar pratik açıdan da önem taşımaktadır. Diğer taraftan, sezgisel arama algoritmasının başlangıç S-kutusu GF(2)10 uzayında tanımlı ters fonksiyon olarak alındığında, ters fonksiyon ile aynı veya yakın kriptografik özelliklere sahip S-kutularının da elde edilebildiği gözlenmiştir.

S-kutularının kriptografik özellikleri, arama algoritmasında kullanılan maliyet fonksiyonu ve simetrik S-kutuları üzerine bir sonraki bölümde sunulan temel bilgilerden sonra, Bölüm 3’te kullandığımız arama algoritmasının genel yapısı ile birlikte gerçekleştirme detayları verilmektedir. Bölüm 4’te arama algoritması ile elde edilen kriptografik özellikler sunularak AES S-kutusunun özellikleri ile karşılaştırılmış ve sonuç bölümü ile makalemiz sonlandırılmıştır.

2. Temel bilgiler

Bir Boole fonksiyonu f : GF(2)n  GF(2), n biti bir bite gönderen bir fonksiyondur ve tek çıkışlı Boole fonksiyonu olarak da isimlendirilir. f fonksiyonun Hamming ağırlığı, doğruluk tablosundaki birlerin sayısı olarak tanımlanır. Doğruluk tablosunda birlerin sayısı sıfırların sayısına eşit olan Boole fonksiyonuna dengeli denir. Kriptografik açıdan kullanılabilir olması için, Boole fonksiyonun dengeli olması gerekmektedir. İki Boole fonksiyonu arasındaki Hamming uzaklık, doğruluk tablolarında aynı pozisyonlarda bulunan farklı bitlerin sayısı olarak tanımlanır.

n×m büyüklüğünde bir S-kutusu S : GF(2)n  GF(2)m ise,

n biti m bite gönderen çok çıkışlı bir Boole fonksiyon olarak

tanımlanır. Herhangi bir S-kutusu S, GF(2)n olmak üzere, n-değişkenli

x = (x0, Boole

x1, …, xn1)  fonksiyonlarının

oluşturduğu bir kombinasyon, diğer bir ifadeyle S(x) = (f0(x),

f1(x), …, fm1(x)) olarak düşünülebilir. Buradaki fi fonksiyonları

(i = 0, 1, …, m1) koordinat fonksiyonları, bu fonksiyonların sıfırdan farklı (2m  1 tane) lineer kombinasyonları ise bileşen fonksiyonları olarak isimlendirilir. Sıfır vektöründen farklı bir  = (0, 1, …, m−1)  GF(2)m için karşılık gelen bileşen fonksiyonu f ile gösterilir ve aşağıdaki eşitlik ile elde edilir:

() ()

Bu bölümde S-kutuları için verilen doğrusal olmama, mutlak gösterge ve cebirsel derece özellikleri, tek çıkışlı Boole fonksiyonları için tanımlanan kriptografik özelliklerin m-bit çıkışlı S-kutularına genişletilmesi olarak görülebilir.

2.1 Cebirsel derece

Herhangi bir Boole fonksiyon f : GF(2)n  GF(2), çıkış bitlerinin oluşturduğu 2n uzunluğundaki doğruluk tablosu ile veya cebirsel normal biçim olarak isimlendirilen, GF(2) üzerinde çok değişkenli bir polinom ile eşsiz şekilde gösterilebilir. Değişken sayısı n için, cebirsel normal biçimin genel ifadesi aşağıdaki gibidir:

burada a0, a1, ..., a12, a13, ..., a12...n  GF(2) eşsiz sabitlerdir ve Möbius dönüşümü ile doğruluk tablosundan elde edilebilir. f

Boole fonksiyonunun cebirsel derecesi df, cebirsel normal biçimindeki terimlerin sahip olduğu en yüksek değişken sayısıdır. Derecesi en fazla bir olan fonksiyonlar afin fonksiyonlar, sabit terimi sıfır (a0 = 0) olan afin fonksiyonlar ise doğrusal fonksiyonlar olarak adlandırılır.

nm büyüklüğünde bir S-kutusu S için cebirsel derece (dS) değeri, bileşen fonksiyonların aldığı kriptografik açıdan en kötü değer olarak tanımlanır. Diğer bir ifadeyle,

Bir S-kutusunun yüksek mertebeden farksal kriptanaliz [5] yöntemine karşı dayanıklı olabilmesi için yüksek cebirsel dereceye sahip olması beklenir.

2.2 Doğrusal olmama

f Boole fonksiyonunun Walsh-Hadamard dönüşümü (veya spektrumu), tüm doğrusal fonksiyonlar ile korelasyonunu görmemizi sağlayan bir dönüşümdür:

∑ ( ) ( )( )

NLf doğrusal olmama değerini, spektrumdaki mutlak değerce en büyük değer belirler ve aşağıdaki gibi hesaplanır:

Diğer bir ifadeyle, bir Boole fonksiyonun doğrusal olmama değeri, tüm afin fonksiyonlara olan Hamming uzaklıklarının en küçüğüdür. Çift değişken sayısı n için, doğrusal olmama değeri açısından en iyi olan Boole fonksiyonları bükük fonksiyonlar olarak isimlendirilir ve (Parseval teoreminden) n-değişkenli bir bükük fonksiyonun tüm spektrum değerleri mutlak değerce 2n/2’ye eşittir. Fakat bükük fonksiyonlar dengeli değillerdir ve cebirsel dereceleri düşüktür.

Herhangi bir nm S-kutusu S için doğrusal olmama (NLS) değeri, bileşen fonksiyonlarının aldığı en düşük doğrusal olmama değeri olarak tanımlanır. Diğer bir ifadeyle,

45/80

Bir Boole fonksiyonun doğrusal olmama özelliği, tüm afin fonksiyonlara uzaklıklarının en küçüğü olarak tanımlandığından, doğruluk tablosundaki 2n − NLf tane bitin afin bir fonksiyonla aynı olduğu ve bu nedenle afin bir fonksiyonla aynı çıktıyı üretme olasılığının (diğer bir ifadeyle doğrusallık olasılığının) (2n − NLf)/2n olduğu görülmektedir. Doğrusal ilişkinin azalması için, bu değerin 0.5’e yaklaşması gerektiğine dikkat edilmelidir. Bir S-kutusu için ise doğrusallık olasılığı, bileşen fonksiyonlarının en kötü (en yüksek)

doğrusallık olasılığıdır ve bu değer pd ile gösterilir. Doğrusal kriptanaliz [2] karşısında dayanıklılık için, S-kutusunun yüksek doğrusal olmama değerine sahip olması beklenir.

Bir S-kutusunun bileşen fonksiyonlarının tüm doğrusal fonksiyonlara yakınlıkları, Doğrusal Yaklaşım Tablosu (DYT)

[2, 30, 31] ile ölçülmektedir. nm büyüklüğündeki bir S-kutusu S için karşılık gelen DYT, 2n2m büyüklüğündedir ve bu tablonun her bir elemanı aşağıdaki eşitlik ile bulunur:

( )+

burada u  GF(2)n, v  GF(2)m ve “ ” işlemi iç çarpım işlemidir. Diğer bir ifadeyle, vS(x) bileşen fonksiyonunun ux doğrusal fonksiyonuna eşit olma olasılığı DYT(u, v)/2n + 0.5 olur. Ayrıca, S-kutusunun doğrusal olmama değeri, DYT değerleri kullanılarak aşağıdaki eşitlikle bulunabilir:

( ) ( )| ( )|

DYT’deki mutlak değer bakımından en yüksek değer ne kadar küçükse, pd olasılığının da 0.5’e o kadar yakındır.

2.3 Farksal birbiçimlilik

Herhangi bir nm S-kutusu S’nin farksal birbiçimlilik

değeri S, S(x)  S(x  ) =  eşitliğini sağlayan x  GF(2)n

girişlerinin en yüksek sayısıdır ve bu durumda S’ye farksal-S

birbiçimlidir denir. Bu tanımdan, S-kutusunun girişine

uygulanan bir fark ile karşılık gelen çıkış farkının değişmeme

olasılığının gösterilir ve

eSn/2ndüoşlüdkuğ2un−1göorlüablmilmeketkedteidr.ir.BBuir

değer pf ile S-kutusunun

farksal kriptanalize [1] karşı dayanıklı olabilmesi için düşük

farksal birbiçimlilik değerine sahip olması beklenir.

Her bir giriş ve çıkış farkı (, ) çifti için S(x)  S(x  ) =  eşitliğini sağlayan x girişlerinin sayısı Fark Dağılım Tablosu (FDT) ile verilmektedir [1, 30, 31]. S’nin FDT’si 2n2m büyüklüğündedir ve tablo elemanları aşağıdaki eşitlik ile bulunur:

() () ( ) +

Farksal birbiçimlilik değeri, FDT değerleri kullanılarak aşağıdaki gibi bulunabilir:

( )( )

2.4 Cebirsel bağışıklık

S-kutularının giriş ve çıkış bitleri arasında düşük dereceye sahip çok değişkenli polinomlar ile tanımlanan ilişkilerin varlığı, cebirsel saldırılarda kullanılabilmektedir. Büyüklüğü nm olan herhangi bir S-kutusu S, (x0, x1, …, xn−1)  GF(2)n giriş bitlerini ve (y0, y1, …, ym−1)  GF(2)m çıkış bitlerini temsil etmek üzere, aşağıda verilen (r tane) eşitliklerden oluşan bir sistem ile tanımlanabilir:

46/80

S-kutusunun cebirsel bağışıklığı (IS) sistemdeki tüm polinomların en düşük derecesi olarak tanımlanır:

Sistemi oluşturan bağımsız eşitliklerin sayısı ise NS parametresi ile verilmektedir. Bir S-kutusunun cebirsel saldırılar karşısında dayanıklı olması için cebirsel bağışıklık değerinin yüksek ve bununla birlikte eşitlik sayısının düşük olması beklenir.

Çalışmamızda ele aldığımız 88 ve 1010 S-kutuları için ulaşılabilecek en iyi (IS, NS) değerleri sırasıyla (3, 441) ve (3, 327)’dir [32, 33].

2.5 Mutlak gösterge

Özilinti fonksiyonu rf (d), f Boole fonksiyonu ile girişine d  GF(2)n farkı uygulandığında elde edilen versiyonu arasındaki korelasyonu verir:

∑ ( ) ( )( ) ( )

Özilinti spektrumuyla ilişkili olan ve global çığ etkisi karakteristiği [34] olarak adlandırılan iki önemli kriptografik özellik, mutlak gösterge ve kareler toplamı göstergesidir. Mutlak gösterge AIf (özilinti fonksiyonu d = (0, .., 0) için her zaman 2n’ye eşit olduğundan) rf (0, …, 0) haricinde özilinti spektrumunda bulunan mutlak değerce en büyük değer olarak tanımlanır:

burada 0 = (0, …, 0).

nm büyüklüğünde bir S-kutusu S için mutlak gösterge (AIS) değeri, bileşen fonksiyonların mutlak gösterge değerlerinin en düşüğü olarak tanımlanır:

Çalışmamızda maliyet fonksiyonu seçiminde kullanılan ve global çığ etkisi karakteristiklerinden diğeri olan kareler toplamı göstergesi, özilinti spektrumundaki değerlerin karelerinin toplamıdır:

∑ ()

Mutlak ve kareler toplamı göstergelerinin düşük olması, Skutusunun iyi difüzyon özellikleri taşıdığını gösterir.

2.6 Maliyet fonksiyonu

Kareler toplamı göstergesi ile Walsh-Hadamard spektrumu aşağıda verilen teorem ile ilişkilendirilir.

Teorem 1 [35].

∑ ( () )

Teorem 1’den, özilinti değerlerindeki (mutlak değerce) minimizasyonun, aynı zamanda Walsh-Hadamard değerlerini (doğrusal olmama yönünden en iyi olan) bir bükük fonksiyon spektrumuna yaklaştıracağı görülmektedir. Bu nedenle, arama algoritmamızda S-kutusunun bileşen fonksiyonlarının kareler

Bazı Alt Uzaylarda Kriptografik Açıdan Eniyilenmiş Büyük S-kutuları Cryptographically Optimized Large S-boxes in Some Subspaces Selçuk Kavut

toplamı göstergeleri minimize edilmeye çalışılmış ve maliyet fonksiyonu olarak bu göstergelerin toplamı seçilmiştir.

2.7 Simetrik S-kutuları

Herhangi bir S-kutusu S : GF(2)nGFn, (x0, x1, …, xn1) bir permütasyon olmak üzere, her x = (x0, x1, …, xn1)  GF(2)n için S((x)) = (S(x)) koşulunu sağlıyorsa  permütasyonu altında simetrik S-kutusu olarak isimlendirilir.  permütasyonuna göre, bir x vektörü tarafından üretilen yörünge

( ) * ( )|

+

ile tanımlanır ve yörüngede bulunan vektörlerin sözlüksel (leksikografik) sıralanışında ilk sırada yer alan vektör yörünge temsilcisi olarak isimlendirilir. nn büyüklüğünde simetrik bir S-kutusu için toplam yörünge sayısı ile gösterilir.

DSSK’lar (x0, x1, …, xn1) = (x1, x2, …, xn1, x0)

permütasyonu altında ve bağlaşımlar (x0, x1, …, xn1) = (x0, x2,

…, xn1, x1) permütasyonu altında simetrik S-kutuları olarak düşünülebilir. Değişken sayısı n çift olmak üzere, 2-DSSK’lar

ve (n/2)-DSSK’lar ise sırasıyla (x0, x1, …, xn1) = (x2, x3, …,

xn1, x0, x1) ve (x0, x1, …, xn1) = (xn/2, x n/2+1, …, xn1, x0, x1,

…, xn/21) durumunda

permütasyonlarına göre simetriktir. GF(2)10 vektör uzayı, DSSK’lar için 1,

n 2,

= 5 ve

10 10

büyüklüğünde sırasıyla 2, 1, 6 ve 99 yörüngeye, bağlaşımlar

için ise 1, 3 ve 9 büyüklüğünde sırasıyla 4, 4 ve 112 yörüngeye

bölüntülenmektedir.

3. Arama algoritması

DSSK’lar ve bağlaşımlar için gerçekleştirilen en dik iniş prensibine dayalı sezgisel arama algoritmasının akış diyagramı Şekil 1’de verilmiştir. Algoritma, DSSK’lar veya bağlaşımların oluşturduğu alt uzayda rastgele üretilen bir S-kutusu (S) ile başlamaktadır ve arama aynı alt uzayda gerçekleşmektedir. İterasyon sayısı (N) denemelerimizde 400 olarak alınmıştır. Aynı iterasyon çıktılarının üretilmesini engellemek için her iterasyon çıktısı STOK kümesine kaydedilir. Algoritmanın her bir iterasyonunda, iterasyon girişindeki S-kutusunda aşağıda verilen değişiklikler yapılarak, iterasyon çıktısı için aday Skutularının bulunduğu ve bunların her biri için maliyet fonksiyonunun hesaplandığı bir komşuluk oluşturulmaktadır.

 Büyüklüğü birden fazla olan çıkış yörüngelerinin olası tüm permütasyonları ile yer değiştirmesi. Diğer bir ifadeyle, her 1 ≤ k < t değeri için çıkış yörüngesinde bulunan tüm S(x) vektörleri k(S(x)) olarak değiştirilir, burada t değeri t(x) = x eşitliğini sağlayan en küçük değerdir. Örneğin, DSSK’lar için 10 büyüklüğünde 99 yörünge bulunmaktadır; buna göre, böyle bir yörüngedeki vektörler en fazla 9 kere kaydırılabilir ve böylelikle 9×99 = 891 komşu elde edilir. Bu adımda DSSK’lar için 916 ve bağlaşımlar için 904 komşu üretilir.

 Aynı büyüklükte iki farklı çıkış yörüngesinin permütasyonları göz önüne alınmadan birbiri ile değiştirilmesi. Örneğin bu şekilde, DSSK’lar için 10 büyüklüğündeki 99 yörüngeden 99×98/2 = 4851 komşu elde edilir. Böylelikle DSSK’lar için 4867, bağlaşımlar için 6228 komşu bulunur.

Bu iki adımın sonunda komşulukta bulunan S-kutularının toplam sayısı (Şekil 1’deki K parametresi) DSSK’lar için 5783 ve bağlaşımlar için 7132 bulunmaktadır. Her iterasyonda, iterasyon girdisi S’nin komşuluğunda bulunan S-kutularının

Başla

I = 0; STOK = ; N = Maksimum iterasyon sayısı; S = Rastgele üretilen başlangıç S-kutusu;

{S1, S2, …, SK} = S’nin komşuluğundaki tüm S-kutuları; M = {Mi |  i = 1, 2, …, K için Mi = Si’nin maliyeti};

Mmin = min M; Smin = Mmin maliyetine sahip komşuluktaki S-kutusu;

H Smin  STOK?

E M kümesinden Mmin değerini çıkart;

S = Smin; I = I + 1; STOK kümesine Smin’i ekle;

E I ≤ N?

H STOK kümesini kaydet;

Dur Şekil 1. En Dik İniş Prensibine Dayalı Arama Algoritması. maliyetleri hesaplanır ve STOK kümesinde bulunmayan en düşük maliyetli S-kutusu, iterasyon çıktısı olarak STOK kümesine eklenir. Komşuluktaki herhangi bir S-kutusu için algoritmada kullanılan maliyet fonksiyonu, (6×6 ve 8×8 S-kutuları için yapılan çalışmalarda [13, 26] iyi sonuçlar veren) bileşen fonksiyonlarının kareler toplamı göstergelerinin toplamıdır:

47/80

burada d = 0 için özilinti değeri sabit olduğundan hesaplamaya katılmamaktadır.

Algoritma C dilinde gerçeklenmiş ve Windows 8.1 Pro işletim sistemi, Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1650 v3 @ 3.50GHz işlemci ve 16 GB RAM’e sahip bir bilgisayarda bütün çekirdekler kullanılarak iki hafta çalıştırılmıştır. N = 400 için algoritmanın tek çekirdek üzerinde bir kere koşulması DSSK’larda 2 saat sürerken, bağlaşımlarda 2.5 saat, 2RSSB’lerde 9 saat ve 5-RSSB’lerde ise yaklaşık 6 gün sürmektedir. Algoritmanın kodları [36]’da verilen bağlantıdan indirilebilmektedir.

3.1 Zaman ve bellek karmaşıklığı

Algoritma kısır döngüye girmemek için, her iterasyon

sonucunu önceki iterasyon sonuçları ile karşılaştırmaktadır. Bu

nedenle, genel olarak

büyüklüğündeki S-kutuları için

algoritmanın koşulduğu düşünülürse,

iterasyon için

(  ) karşılaştırma işlemi yapılmaktadır. Herhangi bir

iterasyonda, önceki iterasyon sonuçlarından birisi üretilirse

karşılaştırma işlemi tekrar etmektedir; bununla birlikte, yapılan

tekrarın işlem yükü açısından etkisi sınırlıdır. Ayrıca, her

iterasyonda her bir komşuluk için (19) ile verilen maliyet

fonksiyonu hesaplanmaktadır. Maliyet fonksiyonunu bileşen

fonksiyonlarının kareler toplamı göstergelerini kullanarak

hesaplamak, özilinti değerlerini elde etmek için iki kere Walsh-

Hadamard dönüşümü almayı gerektirir. Bunun yerine, ((17)

eşitliğinden) doğrudan Walsh-Hadamard spektrumlarını

kullanarak hesaplamak daha verimlidir. değişkenli bir Boole

fonksiyonun Walsh-Hadamard dönüşümünün toplama ve

çıkarma işlemi ile elde edilebildiği bilinmektedir. Mutlak

Walsh-Hadamard değerlerinin dağılımı afin dönüşüm altında

değişmez olduğundan, simetrik bir S-kutusunun maliyet

fonksiyonunu hesaplamak için bütün bileşen fonksiyonlar

yerine sadece birbiri ile afin ilişkili olmayan (  tane)

bileşen fonksiyonların Walsh-Hadamard spektrumlarını elde

etmek yeterlidir. Bu spektrumların tümü elde edildikten sonra,

(17) eşitliğini kullanarak maliyet fonksiyonunun hesaplanması

için, kare alma işlemlerinin yapılması gerektiği görülmektedir.

Buna karşın, olası tüm Walsh-Hadamard dönüşümü değerleri

için ( ( ) ) işleminin karşılık gelen sonuçları

önceden bir diziye atılarak, çarpma işlemi yapılmadan

) toplama işlemi ile maliyet fonksiyonu

hesaplanabilir. Bunun sonucunda, iterasyon ve komşu için

( ) ( )

toplama ve çıkarma işleminin

yapılması gerektiği görülmektedir. Bu nedenle, simetrik S-

kutuları için komşu sayısı ( )

olduğundan, sabit

iterasyon sayısı için asimptotik zaman karmaşıklığı (

olarak elde edilir.

Kriptografik elemanların tasarımında yaygın olarak kullanılan tavlama benzetimi ve tepe tırmanma gibi diğer benzer arama yöntemleri ile karşılaştırıldığında, en dik iniş prensibine dayalı arama algoritmasında olduğu gibi tüm komşulukta arama yapmadıkları için, bu yöntemlerin daha verimli oldukları düşünülebilir. Bununla birlikte, tepe tırmanma algoritmasının zayıf yönü yerel minimumdan kaçamamasıdır. Tavlama benzetimi algoritması ise tüm komşulukta arama yapmamaktadır ve bu nedenle daha iyi sonuçları kaçırma olasılığı bulunmaktadır. Ayrıca, başlangıç sıcaklığı, soğutma çarpanı, (bir iterasyonda rastgele üretilen) komşu sayısı gibi parametrelerinin ayarlanmasına ihtiyaç duymaktadır. Gerek tavlama benzetimi gerek tepe tırmanma yöntemlerinde, belirli

48/80

bir komşu üretme operatörü ile elde edilebilen tüm komşuluğa

bakıldığı varsayıldığında, asimptotik karmaşıklıklarının en dik

iniş prensibine dayalı arama algoritmasınınki ile aynı olduğu

görülmektedir. Burada elde edilen avantaj, yerel minimuma

takılmadan her zaman komşuluk içerisindeki en iyi çözümün

üretilmesidir. Bellek açısından değerlendirdiğimizde, en dik

iniş prensibine dayalı arama algoritması her iterasyon çıktısını

kaydetmektedir ve bu yüzden belirlenebilecek en yüksek

iterasyon sayısı kullanılan bellek kapasitesi ile sınırlıdır.

İterasyon çıktılarını kaydetmek için ihtiyaç duyulan bellek

miktarının

bit olduğu kolaylıkla görülebilir. Bunun yanı

sıra, simetrik S-kutuları yörünge temsilcileri ile temsil

edilebildiğinden, sadece

bit, tüm iterasyon çıktılarını

kaydetmek için yeterlidir. Örneğin, döngüsel simetrik S-

kutuları için

olduğundan, gerek duyulan belleğin

bit olduğu görülür. Bu gereksinim, genellikle makul büyüklükteki S-kutuları ve iterasyon sayıları için karşılanabilir niteliktedir.

4. Bulgular

En dik iniş prensibine dayalı sezgisel arama ve rastgele arama algoritmalarından elde edilen en iyi sonuçlar ile birlikte AES S-kutusunun kriptografik özellikleri Tablo 2’de sunulmuştur. Tablo 2’den, bağlaşımlar için elde edilen sonuçların, DSSK’lar için elde edilen sonuçlara yakın olduğu gözlenmektedir. Sezgisel aramanın rastgele aramadan daha iyi sonuçlar verdiği, her iki alt uzayda da en yüksek olmama değerinin 456, en düşük farksal birbiçimliliğin 8 ve en düşük mutlak göstergenin 168 bulunduğu görülmektedir; bununla birlikte DSSK alt uzayında bulunan 456 doğrusal olmama değerine sahip sonucun farksal birbiçimlilik değeri (S = 10) daha iyi çıkmıştır.

Tablo 2. (NLS, AIS, S, dS), (pd, pf) ve (IS, NS) sonuçlarının karşılaştırılması.

DSSK’lar

Bağlaşımlar

(450, 200, 12, 9) (450, 304, 12, 9)

Rastgele arama (448, 200, 10, 9) (448, 334, 10, 9)

(440, 176, 14, 9) (440, 176, 12, 9)

(0.560546875, 0.009765625) (3, 327)

(456, 192, 10, 9) (456, 192, 12, 9)

Sezgisel arama (454, 184, 8, 9) (454, 184, 8, 9)

(448, 168, 10, 9) (448, 168, 10, 9)

(0.5546875, 0.0078125) (3, 327)

2-DSSK’lar

5-DSSK’lar

(448, 224, 10, 9) (442, 232, 14, 9)

Rastgele arama (444, 184, 10, 9) (440, 216, 12, 9)

(442, 176, 12, 9) (432, 200, 12, 9)

(0.5625, 0.009765625) (3, 327)

(454, 208, 8, 9)

Sezgisel arama (454, 176, 10, 9) (450, 200, 10, 9)

(444, 176, 8, 9)

(0.556640625, 0.0078125) (3, 327)

AES S-kutusu

(112, 32, 4, 7)

(pd, pf) (IS, NS)

(0.5625, 0.015625) (2, 39)

Rastgele üretme yöntemi ile elde edilen sonuçlardan mutlak göstergesi en düşük (AIS = 176) olanların doğrusal olmama değerleri düşük (NLS = 440) olduğundan, AES S-

Bazı Alt Uzaylarda Kriptografik Açıdan Eniyilenmiş Büyük S-kutuları Cryptographically Optimized Large S-boxes in Some Subspaces Selçuk Kavut

kutusundan daha kötü doğrusallık olasılığına (pd = (1024−440)/1024 = 0.5703125) sahip oldukları gözlenmektedir. 448 doğrusal olmama değeri AES S-kutusu ile aynı (pd = 0.5625) ve 450 doğrusal olmama değeri ise AES S-kutusundan daha iyi (pd = 0.560546875) doğrusallık olasılığı vermektedir. Farksal birbiçimlilik açısından bakıldığında ise rastgele üretme ile bulunan 10, 12 ve 14 değerlerinin tümü AES S-kutusundan daha düşük pf olasılığı üretmektedir. Sezgisel arama algoritmasının her iki alt uzay için de kriptografik özellikleri iyileştirerek, AES S-kutusundan daha iyi doğrusallık ve farksal olasılıkları bulduğu görülmektedir.

Diğer taraftan, n çift olmak üzere, GF(2)n uzayında tanımlı ters fonksiyonun 2n−1−2n/2 doğrusal olmama değerine sahip farksal-4 birbiçimli olduğu bilinmektedir [11]. Sezgisel arama algoritmasında, başlangıç S-kutusu olarak rastgele üretilen bir S-kutusu (DSSK veya bağlaşım) yerine ters fonksiyon kullanıldığında, ters fonksiyon ile aynı veya yakın kriptografik özelliklere sahip S-kutuları üretilmiştir. Özel olarak, arama algoritması 400 iterasyon için koşulduğunda, bulunan doğrusal olmama değerleri 470, 472, 474, 476, 478, 480 ve farksal birbiçimlilik değerleri 4, 6, 8, 10, 14 olarak elde edilmiştir.

Karşılaştırma amaçlı olarak 2-DSSK’ların ve 5-DSSK’ların oluşturduğu alt uzaylarda yürüttüğümüz arama sonuçlarına bakıldığında, (Tablo 1’de sunulan) özellikle 5-DSSK’lar için arama uzayının büyüklüğünden dolayı diğer alt uzaylarda elde edilen sonuçlara ulaşılamadığı; bununla birlikte her iki alt uzay için de sezgisel arama algoritmasının, rastgele üretme yöntemi ile elde edilen sonuçları iyileştirdiği gözlenmektedir. Tablo 2’de sunulan sonuçlar cebirsel bağışıklık açısından ele alındığında, 10 boyutlu alt uzayların tümü için elde edilen Skutularının cebirsel bağışıklıklarının en iyi olduğu ve AES Skutusundan daha iyi cebirsel bağışıklık sağladıkları görülmektedir.

Tablo 2’de verilen sonuçlardan DSSK’lar için elde edilen (en iyi) 456 ve 454 doğrusal olmama değerlerine sahip Skutularını sırasıyla S1 ve S2 ile, bağlaşımlar için elde edilen aynı doğrusal olmama değerlerine sahip S-kutularını sırasıyla S3 ve S4 ile, ve AES S-kutusunu AES ile gösterelim. Bu Skutularının FDT ve DYT’leri, S-kutuları ile birlikte [36]’da verilen bağlantıdan indirilebilmektedir. Bu tablolar çok büyük olduğundan, burada (10 boyutlu durum için her biri 641024, 8 boyutlu durum için ise her biri 16256 büyüklüğünde) 16 parçaya bölüntülenerek, her bir bölüntüdeki mutlak değerce en büyük değer FDT için Tablo 3’te ve her bir bölüntüdeki en büyük değer DYT için Tablo 4’te sunulmuştur.

Tablo 3. Elde edilen en iyi sonuçların ve AES S-kutusunun

FDT’lerinin karşılaştırılması.

10 8 12 8 4

11 10 8 8 8 4

8 8 12 8 4

Tablo 4. Elde edilen en iyi sonuçların ve AES S-kutusunun

DYT’lerinin karşılaştırılması.

56 58 56 58 −16

−56 −58 −56 58 −16

−56 −58 56 58 −16

56 58 56 −58 −16

56 −58 56 58 16

56 −58 56 −58 16

56 −56 56 −58 −16

−56 58 −56 −58 −16

56 58 56 56 16

10 −56 −58 56 58 16

56 −58 −56 56 −16

56 −56 56 58 −16

56 58 56 58 16

14 −56 56 −56 56 −16

15 −56 58 56 58 −16

16 −56 58 −56 58 16

FDT ve DYT dağılımları incelendiğinde, farksal birbiçimlilik değeri 8 olan S-kutularının, farksal birbiçimlilik değeri 10 ve 12 olan S-kutularına göre daha tekdüze FDT’lere sahip oldukları; benzer şekilde, doğrusal olmama değeri 456 olan S-kutularının, doğrusal olmama değeri 454 olan Skutularına göre daha tekdüze DYT’lere sahip oldukları oldukları görülmektedir. AES S-kutusunun doğrusal olmama ve farksal birbiçimlilik değerlerinin en iyiye yakın olmasından dolayı, tabloların bütününe [36] bakıldığında hem FDT hem de DYT’sinin arama algoritması ile elde edilen S-kutularına göre daha tekdüze olduğu gözlenmektedir.

1010 büyüklüğündeki S-kutuları için DSSK’lar ve bağlaşımların sırasıyla 2872.4 ve 2976.1 olan arama uzaylarında uyguladığımız rastgele veya sezgisel arama yöntemleri ile bulunan S-kutularının, doğrusal, farksal ve cebirsel kriptanalize karşı AES S-kutusundan daha dayanıklı olabileceği gösterilmiştir. Bu çalışmada elde edilen kriptografik özelliklerin ve kullanılan metodun, büyük S-kutularının aranmasında farklı sezgisel arama yöntemlerinin geliştirilmesini motive edebilecek nitelikte olduğu düşünülmektedir. Gözlemlerimiz, elde edilen S-kutularının AES S-kutusuna göre üstünlüğünü yansıtmaktan çok, S-kutusu büyüklüğünün doğrusal olmama, farksal birbiçimlilik ve cebirsel bağışıklık gibi kriptografik özelliklerin sağladığı kriptanaliz karşısında dayanıklılığa etkisinin bağımsız biçimde onaylanması olarak yorumlanmalıdır.

Kaynakça

[1] E. Biham, A. Shamir. Differential cryptanalysis of DESlike cryptosystems. Journal of Cryptology, 4(1):3-72, 1991.

[2] M. Matsui. M. Linear cryptanalysis method for DES cipher. In: EUROCRYPT'93, LNCS, vol. 765, pp. 386397, Springer, 1994.

[3] N.T. Courtois, J. Pieprzyk. Cryptanalysis of block ciphers with overdefined systems of equations. In: Advances in Cryptology - ASIACRYPT 2002, LNCS, vol. 2501, pp. 267-287, Springer, 2002.

[4] N.T. Courtois. General principles of algebraic attacks and new design criteria for cipher components. In: Advanced Encryption Standard - AES 2004, LNCS, vol. 3373, pp. 67-83, Springer, 2005.

49/80

[5] X. Lai. Higher order derivatives and differential cryptanalysis. In: “Symposium on Communication, Coding and Cryptography”, in honor of J. L. Massey on the occasion of his 60'th birthday, The Springer International Series in Engineering and Computer Science, vol. 276, pp. 27-233, Springer, 1994.

[6] C. Carlet. Vectorial Boolean functions for cryptography. In: Yves Crama, Peter L. Hammer (Eds.), Chapter of the Monography “Boolean Models and Methods in Mathematics, Computer Science, and Engineering”, Cambridge University Press, pp. 398-469, 2010.

[7] C. Carlet. On highly nonlinear S-boxes and their inability to thwart DPA attacks. In: Proceedings of INDOCRYPT’05, LNCS, vol. 3797, pp. 49-62, Springer, 2005.

[8] W. Millan. How to improve the nonlinearity of bijective S-boxes. In: Australasian Conference on Information Security and Privacy, vol. 1438, pp 181-192, Springer, 1998.

[9] S. Picek, M. Cupici L. Rotim. A New Cost Function for Evolution of S-Boxes. Evolutionary Computation, 24(4):695-718, 2016.

[10] J. Daemen, V. Rijmen. AES Proposal: Rijndael. NIST Publication, 1999.

[11] K. Nyberg. Differentially uniform mappings for cryptography. In: Proceedings of EUROCRYPT’93, LNCS, vol. 765, pp. 55-64, Springer, 1994.

[12] M. A. Evci, S. Kavut. DPA resilience of rotationsymmetric S-boxes. In: Proceedings of IWSEC 2014, LNCS, vol. 8639, pp. 146-157, Springer, 2014.

[13] S. Kavut, S. Tutdere. Highly nonlinear (vectorial) Boolean functions that are symmetric under some permutations. Advances in Mathematics of Communications, 14 (1):127-136, 2020.

[14] D. Jakobovic, S. Picek, M. S. R. Martins, M. Wagner. A characterisation of S-box fitness landscapes in cryptography. In: Proceedings of Genetic and Evolutionary Computation Conference – GECCO’19, pp. 285-293, 2019.

[15] D. Jakobovic, S. Picek, M. S. R. Martins, M. Wagner. Toward more efficient heuristic construction of Boolean functions. Applied Soft Computing, vol. 107, 107327, 2021.

[16] W. Millan, L. Burnett, G. Carter, A. Clark, E. Dawson. Evolutionary heuristics for finding cryptographically strong S-boxes. In: International Conference on Information and Communications Security, LNCS, vol. 1726, pp 263-274, Springer, 1999.

[17] J. A. Clark, J. L. Jacob, S. Stepney. The design of Sboxes by simulated annealing. New Generation Computing, 23(3):219-231, 2005.

[18] P. Tesař. A new method for generating high non-linearity s-boxes. Radio Engineerng, 19(1):23-26, 2010.

[19] O. V. Kazymyrov, V. N. Kazymyrova, R. V. Oliynykov. A method for generation of high-nonlinear S-Boxes based on gradient descent. Mat. Vopr. Kriptogr., 5(2):7178, 2014.

[20] A. Mamadolimov, H. Isa, M. S. Mohamad. Practical Bijective S-box Design, arXiv:1301.4723v1, 2013.

[21] H. Isa, N. Jamil, M. R. Z’aba. S-box construction from non-permutation power functions. In: Proceedings of the 6th International Conference on Security of Information and Networks, pp. 46-53, 2013.

[22] H. Isa, N. Jamil, M. R. Z’aba. Construction of cryptographically strong S-boxes inspired by bee waggle dance. New Generation Computing, 34(3):221-38, 2016.

[23] G. Ivanov, N. Nikolov, S. Nikova. Reversed genetic algorithms for generation of bijective s-boxes with good

cryptographic properties. Cryptography and Communications, 8:247-276, 2016.

[24] S. Kavut, S. Baloğlu. Results on symmetric S-boxes constructed by concatenation of RSSBs. Cryptography and Communications, 11:641-660, 2019.

[25] V. Rijmen, P. S. L. M. Barreto, D. L. G. Filho. Rotation symmetry in algebraically generated cryptographic substitution tables. Information Processing Letters, 106:246-250, 2008.

[26] S. Kavut. Results on rotation-symmetric S-boxes. Information Sciences, 201:93-113, 2012.

[27] 3rd Generation Partnership Project, Technical Specification Group Services and System Aspects, 3G Security, Specification of the 3GPP Confidentiality and Integrity Algorithms; Document 2: KASUMI Specification, V.3.1.1, 2001.

[28] M. Bartholomew-Biggs. Chapter 5: The steepest descent method, nonlinear optimization with financial applications. pp. 51-64. Springer, 2005.

[29] L. Goubin, A. Martinelli, M. Walle. Impact of sboxes size upon side channel resistance and block cipher design. In AFRICACRYPT’13, LNCS, vol. 7918, pp. 240-259, Springer, 2013.

[30] B. Aslan, M. T. Sakalli, E. Bulus. Classifying 8-bit to 8bit S-Boxes based on power mappings from the point of DDT and LAT Distributions. In: Proceedings of Arithmetic of Finite Fields – WAIFI 2008, LNCS, vol. 5130, pp. 123-133, Springer, 2008.

[31] H. Heys, C. M. Adams. A tutorial on linear and differential cryptanalysis. Cryptologia, 26(3):189-221, 2002.

[32] O. Kazymyrov. Methods and tools for analysis of symm etric cryptographic primitives. PhD thesis, The Selmer Center, Department of Informatics, University of Bergen, Norway, 2014.

[33] A. M. Eilertsen, O. Kazymyrov, V. Kazymyrova, M. Storetvedt. A Sage library for analysis of nonlinear binary mapping. In: Pre-proceedings of Central European Conference on Cryptology – CECC’14, pp. 69-78, 2014.

[34] X. M. Zhang and Z. Yheng. GAC – the criterion for global avalanche characteristics of cryptographic functions, Journal for Universal Computer Science, 1(5):316-333, 1995.

[35] M. D. Yücel. Alternative nonlinearity criteria for Boolean functions. Electrical and Electronics Engineering Department, Middle East Technical University, Memorandum No. 2001-1, 2001.

[36] GitHub, URL: https://github.com/Selcuk-kripto/sbox10, (Erişim tarihi: 27, 02, 2022).

50/80

Bazı Alt Uzaylarda Kriptografik Açıdan Eniyilenmiş Büyük S-kutuları Cryptographically Optimized Large S-boxes in Some Subspaces Selçuk Kavut

Özgeçmişler Selçuk Kavut, Ankara Üniversitesi Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden lisans derecesini 1998 yılında, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı’ndan yüksek lisans ve doktora derecelerini sırasıyla 2002 ve 2008 yıllarında almıştır. 2009-2014 yılları arasında Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü’nde Öğr. Gör. Dr. olarak çalıştıktan sonra Balıkesir Üniversitesi’ne geçmiş olup, halen Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde Doç. Dr. olarak çalışmaktadır. Çalışma alanları kriptoloji ve kodlama teorisi üzerinedir.

51/80

EMO Bilimsel Dergi 2021 Cilt:12 Sayı: 23 52/80

Şebekeden Bağımsız Güneş/Rüzgâr/Biyogaz/Yakıt Hücresi/Batarya Tabanlı Hibrit Enerji Sisteminin Tekno-Ekonomik Analizi: Muğla Zaferler Köyü Vaka Çalışması Techno-Economic Analysis of an Off-Grid Solar/Wind/Biogas/Fuel Cell/Battery Based Hybrid Energy System: Muğla Zaferler Village Case Study Aykut Fatih Güven, Cüneyt Hatipoğlu

Makale Türü: Araştırma Makalesi Makale Gönderim Tarihi:14.04.2022

Makale Kabul Tarihi: 20.05.2022

Şebekeden Bağımsız Güneş/Rüzgâr/Biyogaz/Yakıt Hücresi/Batarya Tabanlı Hibrit Enerji Sisteminin Tekno-Ekonomik Analizi: Muğla Zaferler Köyü Vaka

Çalışması

Techno-Economic Analysis of an Off-Grid Solar/Wind/Biogas/Fuel Cell/Battery Based Hybrid Energy System: Muğla Zaferler Village Case Study

Aykut Fatih Güven1, Cüneyt Hatipoğlu2

1,2 Yalova Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Enerji Sistemleri Mühendisliği Bölümü, Yalova/TÜRKİYE [email protected], [email protected]

Dünya çapında hızla artan enerji tüketimi, fosil yakıtlar ve sera gazları nedeniyle sürdürülebilir bir dünya için alternatif enerji kaynaklarına ihtiyaç duyulmaktadır. Geleneksel enerji varlıklarına bağımlılığı azaltmak için şebekeden bağımsız yenilenebilir enerji çerçevesi kullanılabilir. Bunun yanında Hibrit Yenilenebilir Enerji Sisteminin (HRES) ani yük değişimlerine karşı duyarlı ve düşük maliyetli olması içinde en iyi şekilde boyutlandırılması gerekmektedir. Bu bağlamda çalışmada, 220 hane ve 590 kişiden oluşan, 2021 yılına ait ortalama 1.087,26 kWh/gün ve 162,15 kW elektrik pik yükü talebine sahip Muğla ili Köyceğiz ilçesine bağlı olan Zaferler köyü için şebekeden bağımsız HRES 3 farklı senaryo oluşturularak araştırılmıştır. HOMER (Hybrid Optimization Model for Electric Renewable) programı kullanılarak seçilen pilot bölgenin enerji ihtiyacının HRES ile 3 farklı senaryoya göre optimal olarak sağlanıp sağlanamayacağı analiz edilmiştir. Şebekeden bağımsız HRES için yakıt Hücresi ve jeneratör içeren ama dizel jeneratör içermeyen senaryo 3 en optimum sonuç olarak değerlendirilmiştir. Optimizasyon sonucunda, sistemin birim enerji maliyeti ve net bugünkü değer maliyeti 0,152 $ ve 2.69 milyon $ olarak hesaplanmıştır. Burada, güneş paneli % 78.9, rüzgar türbini % 1.52, biyogaz jeneratörü % 1.15 ve yakıt hücresi jeneratörü % 18.4 katkı oranı ile ihtiyaç olan toplam enerjiyi karşılamaktadır. Genel olarak çalışmada yenilenebilir enerji alanında kurulabilecek hibrit enerji sistemlerine iyi bir örnek teşkil ederek özellikle ülke olarak bu alanda büyük bir potansiyelimiz olduğunu göstermekte ve araştırmacıların da bu alanda çalışma yapmalarını teşvik edici özelliktedir.

Anahtar Kelimeler: Hibrit enerji sistemleri, yenilenebilir enerji optimizasyonu, maliyet analizi,

HOMER.

Alternative energy sources are needed for a sustainable world due to rapidly increasing energy consumption, fossil fuels and greenhouse gases worldwide. Off-grid renewable energy framework can be used to reduce dependency on traditional energy assets. In addition, the Hybrid Renewable Energy System (HRES) should be optimally sized to be sensitive to sudden load changes and low cost. In this context, in the study, 3 different off-grid HRES scenarios were created for Zaferler village, which consists of 220 households and 590 people, and has an average electricity demand of 1,087.26 kWh/day and 162.15 kW electricity peak load for 2021, which is connected to the town of Köyceğiz in Muğla province. By using the HOMER (Hybrid Optimization Model for Electric Renewable) program, it has been analyzed whether the energy need of the selected pilot region can be optimally met with HRES according to 3 different scenarios. For off-grid HRES, scenario 3 with fuel Cell and generator but no diesel generator was evaluated as the most optimal result. As a result of the optimization, the unit energy cost and net present value cost of the system were calculated as $0.152 and $2.69 million. Here, solar panel 78.9%, wind turbine 1.52%, biogas generator 1.15% and fuel cell generator 18.4% contribute to the total energy needed. In general, the study sets a good example for hybrid energy systems that can be established in the field of renewable energy, showing that we have a great potential in this field, especially as a country, and it encourages researchers to work in this field.

Keywords: Hybrid energy systems, renewable energy optimization, cost analysis, HOMER.

53/80

Enerji insanların yaşam tarzını ve kalitesini belirleyen önemli bir faktör olup, ekonominin temel girdisini oluşturmakta ve medeniyetin sürekliliğindeki en önemli gereksinimdir. Dünya nüfusu ve bağlantılı olarak enerji ihtiyacı sürekli olarak artmaktadır. Gelişmekte olan ülkeler için enerji, kırsal alanların kalkınması için önemli bir seçenektir. Geleneksel kaynaklar bu enerjiyi kesintisiz olarak tedarik etmek için yeterli değildir. Son zamanlarda dünya geneline bakıldığında enerji krizleri ortaya çıkmaya başlamıştır. Bu nedenle yenilenebilir enerji kaynakları bugün ve gelecekte tek umut kaynağımız olacaktır [1]. Dünya üzerinde farklı formlarda ve miktarlarda her ülkede yenilenebilir enerji kaynağı mevcuttur. Türkiye’nin güneşlenme süresi ve düşen radyasyon değerlerine bakıldığında ülkenin tüm bölgelerinin birbirlerine göre avantajları olmakla birlikte güneş enerjisi için uygun olduğu görülmektedir. Bu bağlamda Türkiye birçok yenilenebilir enerji kaynağını bünyesinde barındırmaktadır. Bu yenilenebilir enerji kaynakları coğrafi bölgeye uygun olarak seçileceğinden dolayı, farklı bölgelerde farklı yenilenebilir enerji kaynaklarının kombinasyonlarından yararlanarak hibrit sistem kurmak da mümkündür.

Yenilenebilir enerji kaynakları içerisinde güneş ve rüzgar enerjisi kaynakları, güneş ışınımı ve rüzgar hızı değerleri saatler veya günler arasında büyük ölçüde değişebilir. Bu aynı zamanda, özellikle bu tür sistemlerin büyük ölçekli yatırımları planlandığında, güvenilir ve istikrarlı bir enerji sistemi için sorunlara neden olan ölçülemez bir belirsizlik yaratır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının değişken doğasından dolayı ortaya çıkan belirsizlikler, yedekleme üniteleri kullanma zorunluluğunu da beraberinde getirmektedir. Bu da üretim maliyetini artırmaktadır [2]. Bu nedenle, yenilenebilir enerji kaynaklarına ait sayısal verilerin ölçülmesi, elektrik enerjisi ve enerji üretim sistemlerinin planlanması, yönetimi ve verimli çalışması sağlanarak belirsizlik azaltılır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının istikrarsız ve değişken doğasının üstesinden gelmek için temel ve ana çözüm, HRES olarak adlandırılan birden fazla yenilenebilir enerji kaynağı kullanmaktır. Bir enerji sisteminde daha fazla enerji kaynağının kullanılmasıyla, ihtiyaç duyulan enerji, tek bir yenilenebilir enerji kaynağına göre daha az maliyetle, ihtiyaç duyulan saatler ve mevsimler için üretilebilir. Bununla birlikte, belirli bir konumda yük talebini karşılamak için en uygun boyutlandırmanın belirlenmesi, enerji kaynaklarının değişken doğası, başarılı bir maliyet modelinin hesaplanmasının zorluğu ve optimum boyutlandırmada optimizasyon algoritmalarının uzun işlem basamakları nedeniyle zordur [3]. Bu zorluğun üstesinden gelmek için yazılım programlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Literatürde birçok optimizasyon sürecine fayda sağlayan yazılımlar olmasına rağmen, bu yazılımların içinde HOMER en fazla kullanılan, farklı kombinasyonların daha kolay ve hassas şekilde değerlendiren bir yazılımdır.

HRES’lerde şebekeye bağlı veya şebekeden bağımsız olarak tasarlanmış sistemin en iyi çalışma koşullarını elde etmek için HOMER yazılımın kullanıldığı farklı çalışmalar bulunmaktadır [4-11]. Akan çalışmasında, Türkiye’de Tekirdağ ilinin kırsal bir bölgesinde şebekeden bağımsız bir müstakil konut için rüzgâr-güneş yenilenebilir enerji kaynakları ile oluşturulan bir hibrit sistemin tekno-ekonomik analizlerini HOMER yazılımı ile gerçekleyerek, güneş enerjisi %61,8, rüzgar enerjisi %38,2 katkı oranı ile yük talebini karşılamıştır [12]. Rajbongshi ve arkadaşları Hindistan’ın Jhawani köyünde elektriksiz hanelerin ihtiyacını karşılamak üzere, HOMER yazılımı kullanarak hibrit sistem tasarlamışlardır. Çalışma sonucu olarak, güneş paneli/biyokütle/dizel tabanlı hibrit sistemin çok uzak köyler şebekeden bağımsız olarak uygulanabilir ve güvenli olduğunu göstermiştir. Ancak önerilen hibrit sistemlerin pratik zorluklarını anlamak için uygulamaya ihtiyaç duyulduğu da ayrıca vurgulanmıştır [13]. Shadid Jaman, yapmış olduğu çalışmada Bangladeş’e bağlı St. Martin adasının bulunduğu konuma göre en optimum hibrit sistem olan güneş paneli/yakıt hücresi önermiş ve sistemin tekno-ekonomik bileşenlerinin analizini ve boyutlandırılmasını HOMER yazılımı ile gerçekleştirerek simülasyonlarda önemli ölçüde CO2 emisyonunu azaldığını gözlemlemiş ve kırsal alanlar için hidrojen temelli hibrit sistemin şebeke bağlantılı mümkün olabileceğini belirtmiştir . Khan ve Iqbal , Newfoundland, Kanada’daki uygulamalar için hidrojeni enerji taşıyıcı olarak kullandıkları bir hibrit enerji sistemi için fizibilite çalışması hazırlamışlardır. Benzetim ve optimizasyon için HOMER programını kullanarak çeşitli yenilenebilir ve konvansiyonel enerji çözümleri ve farklı enerji depolama yöntemleri değerlendirilmiştir. Çalışma sonuçlarında bugünkü fiyatlarla rüzgar-dizel akümülatör sistemi uygun çözüm görünmüş ancak yakıt pillerinde % 15 civarında bir maliyet düşüşü yaşandığı takdirde rüzgar-yakıt pili sistemini daha cazip hale geleceği belirtilmiştir [14].

Bu çalışmada ise Muğla ilinin Köyceğiz ilçesine bağlı Zaferler köyünün 2020 yılındaki elektrik kullanım istatistiklerine bakılarak bölgenin enerji ihtiyacının karşılanması için şebeke bağlantısız Rüzgâr türbini/Güneş paneli/Jeneratör/Batarya hibrit enerji sistemi tasarımı ve tekno-ekonomik analizi HOMER yazılımı kullanılarak yapılmıştır. Sistem tasarımlarında kullanılan jeneratör bileşeninin 3 farklı türü olan biyogaz, yakıt hücresi ve dizel kullanılarak 3 farklı senaryo uygulanmıştır. Oluşturulan senaryolar arasında en uygun senaryo seçilmiştir. Seçilen senaryolarda, her bir bileşenin sisteme olan etkileri teknik ve ekonomik açıdan incelenmiş ve en optimum sonuç ortaya konulmuştur. Sonuç olarak, ekonomi ve çevre açısından en uygun sistem tasarımı ve optimizasyonu ortaya çıkarılmıştır.

54/80

Şebekeden Bağımsız Güneş/Rüzgâr/Biyogaz/Yakıt Hücresi/Batarya Tabanlı Hibrit Enerji Sisteminin Tekno-Ekonomik Analizi: Muğla Zaferler Köyü Vaka Çalışması Techno-Economic Analysis of an Off-Grid Solar/Wind/Biogas/Fuel Cell/Battery Based Hybrid Energy System: Muğla Zaferler Village Case Study Aykut Fatih Güven, Cüneyt Hatipoğlu

Bu çalışmada, Türkiye’nin Ege Bölgesinde bulunan Muğla ili Köyceğiz ilçesinde yer alan Zaferler köyünün (36°57.5′????????????, 28°37.0′????????????) enerji ihtiyacının karşılanması adına hibrit sistem ekonomik analizi yapılmıştır. Zaferler köyünde 220 hane mevcuttur ve 590 kişi köyde yaşamaktadır. Çalışmanın uygulanacağı yörede yaşayan yerel halk geçinimini çiftçilikle sağlamaktadır. Yöre halkı tüm yıl boyunca erken saatlerde kalkmakta, öğlene kadar çalışmakta, birkaç saatlik dinlenmenin ardından tekrar çalışmaya koyulmaktadır. Akşam saatlerine kadar çiftçilikle uğraşan yerel halk gece erken saatler de yatmaktadır.

Yöre halkının 2021 yılı aylık enerji kullanımına ait veriler Aydem Elektrik Dağıtım A.Ş’den alınmıştır. Bu veriler kullanılarak köyün günlük ortalama enerji ihtiyacı 1087,26 kWh olup, günlük tepe değeri ise 162,15 kW olarak hesaplanmıştır. Köy halkının yıl içerisinde en fazla enerji kullanımı Eylül ayı, en düşük ise Mart ayımda gerçekleşmektedir. Yıl içerisinde yaz mevsiminde gerçekleşen tarla sulama enerji ihtiyacında artışa neden olmaktadır. Bu nedenle 5 aylık günlük enerji kullanımı diğer aylara göre fazladır.

Tablo 1: Zaferler Köyü aylık ortalama enerji kullanım

Enerji

Kullanımı(kWh)

Enerji Kullanımı(kWh)

01/2021 02/2021 03/2021 04/2021

784,6666667 932,8 718,6666667 982,6666667

07/2021 08/2021 09/2021 10/2021

1261,333333 1386 1562 1232

05/2021 1173,333333

11/2021 902

06/2021 1144

12/2021 960,6666667

HOMER’da kullanılan meteorolojik veriler ‘’NASA ''Yüzey Meteorolojisi ve Güneş Enerjisi'' veri tabanından elde edilmiştir. Buradan elde edilen solar ışıma ve hava sıcaklığı değerleri için 22 yıllık (Temmuz 1983-Temmuz 2005) verilerin ortalaması, rüzgâr hızı değerleri için 10 yıllık (19831993) verilerin ortalaması alınmaktadır. Çalışmada ele alınan bölgenin solar enerji potansiyeli yaz aylarında fazlayken, kış aylarında azalmaktadır. Bölgenin yıllık ortalama günlük solar enerji potansiyeli Şekil 2’de de görüldüğü gibi 5,27 kWh/m2/gün olarak belirlenmiştir.

Şekil 1: Aylık ortalama solar radyasyon (kWh/m2/gün) profil

Bölgenin aynı şekilde rüzgâr hızı profili NASA’dan elde edilmiştir. Bu verilere göre bölgenin ortalama rüzgâr hızı 4,34 m/s’dir. Bölgenin rüzgâr hızı profili Şekil 3’te gösterilmiştir. Solar enerjinin yetersiz kaldığı durumlarda rüzgâr enerjisinin

tamamlayıcı enerji kaynağı olacağı göz önündedir. Be nedenden dolayı hibrit sistemlerde en çok kullanılan enerji kaynakları olmuşlardır.

Şekil 2: Aylık ortalama rüzgâr hızı (m/s) profili Şekil 3: Bölgenin aylara göre günlük sıcaklık değerleri (℃).

55/80

Çalışma yapılacak bölgenin yıllık sıcaklık ortalaması 18,58℃ olarak gözlemlenmiştir. Bölgenin aylara göre günlük sıcaklık değerleri Şekil 4’te gösterilmiştir.

2.1 HOMER (Hybrid Optimization of Multiple Electric Renewables) programı

Temel bir bilgisayar yazılımı olan HOMER programı, Birleşik Devletler Ulusal Yenilenebilir Enerji Laboratuvarı (NREL) tarafından geliştirilmiş bir mikro güç optimizasyon programıdır. HOMER programı dünyanın en gelişmiş modelleme yazılımıdır [15]. Bu program, sistemlerin fiziksel davranışlarını, işletme ve kurma maliyeti toplamı olan yaşam boyu maliyeti ve enerji birim maliyetini (COE) farklı kombinasyonlar için bulmaktadır. Ek olarak, sistem modellenirken yapılan herhangi bir değişikliğin ve belirsizliğin anlaşılmasına yardımcı olur. HOMER yazılımı bir yükü besleyen rüzgar türbinlerinin, fotovoltaik panellerin, hidroelektrik santrallerin, yakıt hücrelerinin, pistonlu motor jeneratörlerinin, biokütle gücünün, akülerin ve hidrojen depolama sistemlerinin bulunduğu şebeke bağlantılı ve şebeke bağlantısız çalışan sistemleri modelleyebilir. Sistem tasarımı yaparken birçok değişken vardır. HOMER yazılımı tasarımı zorlaştıran bu gibi sorunların önüne geçmesi için tasarlanmış olup üç temel görevi gerçekleştirirler. Bunlar; hassaslık, simülasyon ve optimizasyon analizleridir. Hassaslık analizi kısmında HOMER programı, girişlerdeki değişikliklerin ve belirsizliklerin sistem üzerindeki etkilerini ölçmek için çok sayıda optimizasyon işlemi gerçekleştirir. Optimizasyon

işlemi, sistemi tasarlayan kişinin belirlediği bütün değişkenlerin optimum değerlerini belirler. Hassaslık analizinde ise kişinin elinde olmayan değişkenlerin etkilerinin değerlendirilmesinde yardımcı olur. Simülasyon süreci kısmında ise HOMER programı yılın her saati için sistem konfigürasyonu performansını, sistemin teknik fizibilitesini ve yaşam süresi maliyetini belirleyebilmek için modeller.

2.2 Hibrit sistem bileşenleri

Hibrit sistemin temel bileşenleri içinde güneş panelleri, rüzgar türbinleri, dizel jeneratörler, yakıt hücresi, biyogaz jeneratörler, dönüştürücüler ve bataryalar mevcuttur. Dönüştürücüler, istenilen elektrik yüküne bağlı olarak alternatif akıma (AA) veya doğru akıma (DA) dönüştürmek için kullanılır. Tasarlanacak olan sistemde alternatif akıma ihtiyaç vardır. Bu nedenle sisteme dönüştürücü eklenmiştir. Sistem talep edilen yükü karşılamak için yakıt hücresi, rüzgâr türbini ve güneş panelleri kullanmaktadır. Fakat bu bileşenler enerji ihtiyacını karşılamakta yetersiz kalırsa dizel jeneratör ve biyogaz jeneratörü devreye girecektir. Bütün bu bileşenler sisteme dahil edilmiş ve HOMER programında simülasyonları elde edilmiştir. Ele alınan bölgenin yük ihtiyacını karşılamak için 3 farklı simülasyon yapılmıştır. Bunlar; güneş panelirüzgâr türbini-dizel jeneratör-batarya, güneş paneli-rüzgâr türbini-biyogaz jeneratör-batarya ve güneş paneli-rüzgâr türbini-yakıt hücresi-biyogaz jeneratörü-batarya şeklindedir. Bu farklı senaryolara ait HOMER şematik diyagramı Şekil 4’te verilmiştir.

Şekil 4: (a) Güneş paneli-rüzgâr türbini-biyogaz jeneratör-batarya (b) güneş paneli-rüzgâr türbini-dizel jeneratör-batarya (c) güneş paneli-rüzgâr türbini-yakıt hücresi-biyogaz jeneratörü-batarya hibrit sistem modeli

56/80

Şebekeden Bağımsız Güneş/Rüzgâr/Biyogaz/Yakıt Hücresi/Batarya Tabanlı Hibrit Enerji Sisteminin Tekno-Ekonomik Analizi: Muğla Zaferler Köyü Vaka Çalışması Techno-Economic Analysis of an Off-Grid Solar/Wind/Biogas/Fuel Cell/Battery Based Hybrid Energy System: Muğla Zaferler Village Case Study Aykut Fatih Güven, Cüneyt Hatipoğlu

2.2.1.Rüzgâr türbini

Rüzgâr türbinleri, rüzgâr hızıyla pervanelerin dönmesinden oluşan mekanik enerjiyi elektrik enerjisine dönüştüren yenilenebilir bir enerji kaynağıdır. Genel olarak rüzgâr türbinleri, kule jeneratör, hız dönüştürücüleri, elektrik ve elektronik devreler ve pervanelerden oluşan ekipmanlar bütününden meydana gelir. Her enerji kaynağı türüne göre enerji maliyeti değişkenlik göstermektedir [16]. Birim enerji maliyetini düşürmek için en uygun yollardan birisi de rüzgâr türbinleridir. Fakat rüzgâr türbinlerinin kurulum maliyeti yüksek olduğu için düşük kapasiteli rüzgâr türbinleri elverişsizdir. Bu nedenle, çalışmada rüzgâr türbinleri 10 kW’lık kullanılmıştır. Bu seçimle kurulum maliyetini düşürmesinin yanında aynı zamanda bölge için verimli bir enerji kaynağı olmuştur. Çalışmada, rüzgâr türbininin ömrü 20 ve 25 yıl, türbin yüksekliği ise 24 ve 30 m farklı değerlerde seçilmiştir. Rüzgâr türbinin ekonomik özellikleri Tablo 2’de verilmiştir.

Tablo 2: Rüzgar türbininin ekonomik verileri.

Rüzgar türbini

Generic 10 kW

Kurulum maliyeti/kW Kurulum maliyeti Yenileme maliyeti Yıllık operasyon ve bakım maliyeti Ömrü Türbin yüksekliği

7.000 $ 50.000 $ 50.000 $ 500 $ 20 ve 25 yıl 24 ve 30 m

2.2.2.Güneş paneli

Güneş enerji kaynağının en önemli parçalarından birisi güneş panelidir. Güneş panelindeki fotovoltaik hücreler, gelen ışınımı direkt olarak doğru akıma çevirirler. Güneş enerjisi dünyanın enerji ihtiyacını karşılayabilecek bir yenilenebilir enerji kaynağıdır [17]. Doğal olarak, Türkiye’nin de güneş enerji potansiyeli yüksek olmasından dolayı tercih edilebilecek en uygun yenilenebilir enerji sistemidir [18]. HOMER programının kullanılmasıyla tasarlanacak sistemde Peimer SGM360M paneli tercih edilmiştir. Sistemde kullanılan panelin ömrü 30 yıl olarak alınmıştır. Kullanılacak panelin 1 kW için maliyeti 650$, yenileme maliyeti 650$, bir yıl için operasyon ve bakım maliyeti 20$ olarak kabul edilerek HOMER programında simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Sistemde kullanılacak olan panelin azaltma faktörü yani kir, sıcaklık, gölge ve eskime gibi nedenlerden dolayı çıkışında oluşacak kayıpların dikkate alınmasını sağlayan değer %80 olarak alınmıştır. Peimer SG360M panelinin teknik özellikleri aşağıda Tablo 3’te verilmiştir.

Tablo 3: Peimer SGM360M güneş panelinin teknik

Panel tipi

Düz plaka

Değerlendirilen kapasite (kW) 1

Sıcaklık katsayısı Verimlilik (%) Ağırlık (kg) STC güç derecesi (W)

-0,352 18,5 22,5 360

2.2.3.Batarya

Sistem modellemesinde bataryalar, yenilenebilir enerji kaynakları tarafından üretilen enerjiyi, üretilen enerji yük ihtiyacından fazla olduğu zaman depolayan ve aynı zamanda üretilen enerji sisteme yeterli olmadığında depoladığı enerjiyi sisteme aktaran elemanlardır. Bataryalar tarafından depolanan enerji ve sisteme aktarılan enerji DA gerilimindedir. Bataryaların maliyeti oldukça fazla olmasından dolayı batarya sayısının sisteme olan etkisi oldukça önemlidir [19]. Sistemde kullanılacak olan bataryaların 1 kWh başına maliyeti 450$, yenileme maliyeti 450$, yıllık operasyon ve bakım maliyeti ise 20$ olarak kabul edilerek simülasyona dahil edilmiştir. Bataryaların ömrü 15 ve 25 yıl olarak eklenmiştir. Aynı zamanda bataryanın deşarj derinliği %80 olarak simülasyonda kullanılmıştır. Sistemde kullanılan bataryanın teknik özellikleri Tablo 4’ de verilmiştir.

Tablo 4: Generic 1 kWh Li-Ion batarya teknik özellikleri.

Nominal Voltaj (V)

Nominal kapasite (kWh)

Nominal kapasite (Ah)

Gidiş-dönüş verimliliği (%) 90 Maksimum şarj akımı (A) 167 Maksimum deşarj akımı (A) 500

2.2.4.Dizel jeneratör

Çalışmada kullanılan jeneratörlerden biri dizel jeneratördür. HOMER programında tanımlı Autosize Genset jeneratör alınmış olup, sistemde 180 kW’lık dizel jeneratör kullanılmıştır. Dizel jeneratörün kW başına maliyeti 550$, yenileme maliyeti 550$ olarak alınmıştır. Aynı zamanda birim saatte operasyon ve bakım maliyeti 0,030$ olarak alınmıştır. Jeneratörün çalışma ömrü ise 15.000 saat olarak alınmıştır. Dizel jeneratör saatte 4,96 litre yakıt harcamaktadır. Dizel jeneratörde kullanılacak dizelin fiyatı 20 Aralık 2021 tarihinde Merkez Bankası’ndan alınan değerler kullanılarak (1$=17 TL) 0,68$/L değeri alınmıştır. Dizel yakıtın emisyon ve yakıt özellikleri aşağıda Tablo 5’te verilmiştir.

Tablo 5: Sistemde kullanılan dizel yakıtın emisyon ve

Emisyon değerleri

Yakıt özellikleri

CO (g/L yakıt)

16,5 Alt ısıl değer 43,2

(MJ/kg)

Partikül miktarı (g/L 0,1 Yoğunluk

(kg/m3)

NOx (g/L yakıt)

15,5 Karbon içeriği 88

Yanmayan HC (g/L 0,72 Sülfür içeriği (%) 0,4

57/80

Dizel jeneratörün tüketeceği yakıta göre elde edeceği çıkış gücü ve çıkış gücüne göre verimliliği Şekil 5’te verilmiştir.

Şekil 5: (a) dizel jeneratörün tüketeceği yakıta göre çıkış gücü (b) dizel jeneratörün çıkış gücüne göre verimliliği.

2.2.5.Biyogaz jeneratörü

Sistemde kullanılan diğer bir jeneratör tipi biyogaz jeneratörüdür. Biyogaz jeneratörünün yakıtı kızılçam odun peletidir. Çalışma yapılacak bölgede kızılçam ormanları mevcuttur. Kızılçam ormanlarından hasat edilen dal odunları Muğla il merkezinde bulunan ticari pelet üretimi gerçekleştiren Yücel Kereste İşletmesinde kızılçam peleti haline getirilmektedir. Üretilen kızılçam peletlerinin özkütlesi, kül bırakma yüzdesi ve uçucu madde miktarı sırasıyla 0,671 g/cm3, %4,91 ve %73,9 olarak bulunmuştur. Aynı zamanda C, H, O, N miktarları ise sırasıyla %47.52, %5.15, %42.16, %0.26 olarak bulunmuştur. Kızılçam peletinin ısıl değeri ise 17-18 MJ/kg aralığındadır [20]. Simülasyona kızılçam peletinin ısıl değeri 17 MJ/kg olarak dahil edilmiştir. Biyogaz jeneratörü için kızılçam peleti işletmeden istenilen miktarda alınacaktır. Kızılçam peletinin 1 ton için maliyeti 50$ olarak hesaplanıp simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Tercih edilen biyogaz jeneratörünün 1kW için maliyeti 1000$, yenileme maliyeti 1000$ ve operasyon-bakım maliyeti 1 saat için 0,30$ olarak hesaplanmıştır. Sistemde kullanılan biyogaz jeneratörü 30kW kapasitelidir. Jeneratörün kullanım ömrü ise 20.000 saat olarak belirlenmiştir.

2.2.6.Yakıt Hücresi

Yakıt hücresi, kaynak olarak hidrojen kullanan ve kullandığı hidrojenden ısı ve elektrik üreten elektrokimyasal bir sistemdir. HOMER programında tanımlı olan Generic Fuel Cell yakıt hücresi sisteme dahil edilmiştir. Kullanılan yakıt hücresinin kapasitesi 30 kW, kullanım ömrü 50.000 saat, kurulum maliyeti 2000$/kW, operasyon ve bakım maliyeti 0,010$/saat/kW, yenileme maliyeti 2000$/kW alınarak simülasyon işlemleri gerçekleştirilmiştir.

denir. Sistemde kullanılan Elektrolizör HOMER programında tanımlı Generic Elektrolizer olup, verimliliği %85, kullanım ömrü 15 yıl olarak alınmıştır. Elektrolizörün kapasitesi 100 kW olarak sisteme dahil edilmiştir. Elektrolizörün ekonomik özellikleri, kurulum maliyeti 1000$/kW, operasyon ve bakım maliyeti 0,10$/saat/kW, yenileme maliyeti 500$/kW olarak değerlendirilmiştir.

2.2.8.Hidrojen tankı

Elektrolizörde elde edilen hidrojeni sıkıştırılmış gaz halinde depolamaya yarayan en basit yöntem hidrojen tank kullanımıdır. Yapılan araştırmalara göre hidrojen tankının 1kg için 1000$-1100$ arasında maliyeti olduğu görülmüştür [21]. Hidrojen tankının ekonomik verileri , kurulum maliyeti 1000$/kg, operasyon ve bakım maliyeti 10$/saat/yıl, yenileme maliyeti 500$/kg ve ömrü 25 yıl seçilmiştir.

Ekonomik verileri verilen hidrojen tankı, HOMER programına tanımlı olan Generic Hidrojen Tank olarak sisteme dahil edilmiştir. Hidrojen tank boyutu 0 kg, 100 kg ve 200 kg olacak şekilde tercih edilip simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Sisteme 3 farklı tank boyutu tanımlanmasının sebebi, en uygun tank boyutunun bulunmasıdır.

2.2.9.Dönüştürücü

AA ve DA arasındaki enerji akışını sağlayabilmek için bir güç dönüştürücü gereklidir. HOMER’da dönüştürücü olarak tanımlanan eleman, hem DA-AA dönüştüren evirici hem de AA-DA dönüştüren doğrultucu gibi çalışmaktadır. Sisteme eklenen dönüştürücü, HOMER’da tanımlı Generic System Converter olarak simülasyonları yapılmıştır. Sisteme dahil edilen dönüştürücünün verimi %95, ömrü 15 yıl, kurulum ve yenileme maliyetleri 600$/kW, operasyon ve bakım maliyeti 40$/yıl olarak belirlenmiştir.

2.2.7.Elektrolizör

Elektroliz işlemini gerçekleştiren ve işlem sonunda hidrojen oluşumunu sağlayan sistem bileşenine elektrolizör

2.3.Ekonomik Analiz Girdileri

HOMER programı maliyet hesaplamalarında yıllık gerçek faiz oranını kullanmaktadır. Gerçek faiz oranı bulunurken

58/80

Şebekeden Bağımsız Güneş/Rüzgâr/Biyogaz/Yakıt Hücresi/Batarya Tabanlı Hibrit Enerji Sisteminin Tekno-Ekonomik Analizi: Muğla Zaferler Köyü Vaka Çalışması Techno-Economic Analysis of an Off-Grid Solar/Wind/Biogas/Fuel Cell/Battery Based Hybrid Energy System: Muğla Zaferler Village Case Study Aykut Fatih Güven, Cüneyt Hatipoğlu

güncel faiz oranı ve enflasyon oranlarından yararlanılır. Yıllık

gerçek faiz oranı aşağıda verilen denklem ile bulunur.

???????????? = (????????????′ − ????????????)⁄(1 + ????????????)

Burada; ???????????? yıllık gerçek faiz oranı, ????????????′ güncel faiz oranı ve ???????????? ise yıllık enflasyon oranı olarak tanımlanmaktadır. Bu çalışma kapsamında güncel faiz oranı %15.00, enflasyon oranı %19.80 olarak alınmıştır. Bu verilere göre gerçek faiz oranı -%4.01 olarak bulunmuştur.

2.4.Hibrit Sistem Modeli

Bu çalışmada Muğla’nın Köyceğiz ilçesine bağlı Zaferler Köyü’nde şebekeden bağımsız 3 farklı hibrit enerji sisteminin HOMER programı yardımıyla simülasyon ve analizleri yapılmıştır. Yapılan simülasyonda 3 senaryo içinde birim enerji maliyeti ve net şimdiki maliyet değerleri elde edilmiştir. Bu senaryolarda belirtilen optimum maliyet sonuçları Tablo 6’da verilmiştir.

Tablo 6: Hibrit enerji sistemlerinin optimizasyon sonuçları.

Senaryo Rüzgâr Türbini Güneş Paneli (kW) Biyogaz Jeneratör (kW) Dizel Jeneratör (kW) Yakıt Hücresi

Jeneratö r (kW)

Dönüştürücü (kW)

Batary a Optimizasyo n

Stratejisi Net Bugünkü Maliyet ($) Birim Enerji Maliyeti ($)

1 1 546 30 2 1 465 3 1 320 30

-

- 134

- 119

- 30 113

1.077 Döngü Şarj

3.26 M 0,185

978 Yük İzleme

2.93 M 0,166

431 Yük İzleme 2.69 M 0,152

Bütün

senaryolarda

güneş

paneli/rüzgâr

türbini/batarya/jeneratör kullanılmıştır. Oluşturulan hibrit

sistemler arasındaki fark jeneratör tipleridir. Senaryo 1’de

biyogaz jeneratörü, senaryo 2’de dizel jeneratörü, senaryo 3’te

ise biyogaz jeneratörü ve yakıt hücresi kullanılarak hibrit

sistemler oluşturulmuştur. Senaryo 3’te kullanılan biyogaz

jeneratörü ve yakıt hücresi diğer seçeneklere göre uygun olup,

aynı zamanda optimizasyon stratejisinde yük izleme seçilmesi

sistemde ihtiyaç duyulan batarya sayısını da azaltmaktadır. Bu

sebeplerden dolayı sistemin net bugünkü maliyeti ve birim

enerji maliyeti diğer sistemlere göre oldukça düşük

çıkmaktadır. Hibrit sistemlerin maliyetleri karşılaştırıldığında,

net bugünkü maliyeti 2.69 milyon $ ve birim enerji maliyeti

0,152 $ olan senaryo 3 en uygun model olmaktadır.

Sistemlerde optimizasyon yapılırken batarya ve rüzgâr

panelinin yaşam ömrü, rüzgâr türbininin kule yüksekliği

değiştirilmiştir. Seçilen senaryonun hibrit sistem şematik

görünümü Şekil 4 c’de verilmiş olup köy halkının elektrik

ihtiyacını karşılayacak şekilde tasarlanmıştır.

Sistem senaryolarının optimizasyon sonuçlarının yanında aynı zamanda bileşenlerinin de optimizasyon sonuçları incelenip değerlendirilmesi gerekir. Yapılan simülasyonlar ışığında, belirlenen parametreler dahilinde seçilen bölgeye en uygun sistem senaryo 3 olmuştur. Aynı zamanda senaryo 3’ün

emisyon değerlerinin de incelenmesi gerekir. Senaryo 3’ün emisyon değerleri Tablo 7’de verilmiştir.

Tablo 7: Seçilen hibrit sistemin emisyon değerleri. Değer kg/yıl

Karbon Dioksit

53.163

Karbon Monoksit

5,52

Yanmamış Hidrokarbon 0

Partikül Madde Sülfür Dioksit Nitröz Oksit

0 0 0,577

Seçilen sistemin emisyon değerleri diğer sistemlere göre daha azdır. Her ne kadar karbon dioksit miktarı fazla çıksa da aslında biyogaz jeneratöründe kullanılan yakıt kızılçam peleti olduğundan karbon ayak izi neredeyse sıfırdır. Tüm bunlar göz önüne alındığında sistemin yenilenebilir enerji faktörü %67,1 olarak bulunmuştur. Yenilenebilir enerji faktörünün bu şekilde çıkması yine kullanılan kızılçam peletinin etkisidir. Kullanılan

59/80

kızılçam peletinin daha temiz bir yakıt olması sağlanabilir. Bu sayede yenilenebilir enerji faktörü arttırılabilir. Sürdürülebilir bir dünya için bunun gibi iyileştirmeler tüm sistemler için daima düşünülmeli ve daha temiz enerji elde etmek için uğraşılmalıdır.

3.1.Rüzgâr Türbininin Sisteme Etkisi

Tasarlanan 3 sistem arasında senaryo 3’ün yılın farklı gün ve saatlerinde rüzgâr türbininden elde edilen çıkış gücü Şekil 6’da verilmektedir. Seçilen bölgede, elde edilen rüzgâr türbininin çıkış gücü o anki rüzgar hızı ve sistemin ihtiyacı olan üretim miktarına bağlıdır.

Şekil 6: Seçilen sistemin yılın farklı zamanlarında rüzgâr türbini güç çıkış değerleri.

Şekilde gözüktüğü üzere sisteme entegre edilen rüzgar türbini, yılda 6.489 saat çalışarak 10.765 kWh/yıl elektrik enerjisi üretmektedir. Üretilen elektrik enerjisinin birim maliyeti 0,170 $/kWh, rüzgar türbinin ortalama güç çıkışı 1,23 kW, kapasite faktörü %12,3 olmaktadır. Rüzgar türbini görüldüğü üzere yılın ilk aylarında daha fazla kullanılmıştır. Bunun nedeni kış aylarında güneş panellerinin sağlayamadığı veya kullanımda olmadığı durumlarda rüzgar türbinin ihtiyaç olan elektrik enerjisini üretmesinden kaynaklıdır.

3.2.Güneş Panellerinin Sisteme olan Etkisi

Şekil 7’de senaryo 3’te kullanılan güneş panellerinin yılın farklı gün ve saatlerinde elde ettiği çıkış gücü değerleri

gözükmektedir. Seçilen bölgenin konumu itibariyle, güneş panellerinin elde ettiği güç miktarı sistemin ana enerji kaynağıdır. Aynı zamanda panellerin kapasitesi yüksek olmasından dolayı kısa sürede daha fazla enerji üretmektedir. Sistem için seçilen güneş panelleri yılda 4.387 saat çalışarak toplamada 558.809 kWh/yıl elektrik enerjisi üretmektedir. Panellerin günlük ortalama güç çıkışı 1.531 kWh ve kapasite faktörü %19,9 olmaktadır. Sisteme entegre edilen güneş panellerinin maksimum çıkış gücü ise 334 kW olarak ortaya çıkmıştır. Panellerin ürettiği elektrik enerjisinin birim maliyeti 0,0160 $/kWh olmaktadır. Şekil 7’de de görüldüğü üzere günün belli saatleri güç çıkışı elde eden panellerin tek başına yeterli olmadığı gözükmektedir.

Şekil 7: Yılın farklı zamanların sisteme entegre edilen güneş panellerinin çıkış gücü değerleri.

3.3.Biyogaz Jeneratörünün Sisteme olan Etkisi

Şekil 8’de görüldüğü üzere biyogaz jeneratörü en yüksek güç çıkışını gece saatlerinde elde etmiştir. Aynı zamanda yaptığı üretimin büyük kısmını yaz aylarında kullanıcıya tedarik etmiştir. Bunun sebebi yöre halkının yaz aylarında yaptığı tarla sulama olayıdır. Sulamadan kaynaklı elektrik kullanımının artması biyogaz jeneratörünün güç çıkışında

büyük role sahiptir. Sisteme entegre edilen biyogaz jeneratörü yılda 201 kez çalıştırılmış olup, yılda 399 saat çalıştırılmış ve toplamda 8.123 kWh elektrik enerjisi üretmiştir. Jeneratörün spesifik yakıt tüketimi 2,15 kg/kWh olup yıllık yakıt tüketimi ise 23.6 ton olarak ortaya çıkmıştır. Kullanılan yakıt olan kızılçam peletinin aylık kullanım miktarları Şekil 8’de verilmiştir.

60/80

Şebekeden Bağımsız Güneş/Rüzgâr/Biyogaz/Yakıt Hücresi/Batarya Tabanlı Hibrit Enerji Sisteminin Tekno-Ekonomik Analizi: Muğla Zaferler Köyü Vaka Çalışması Techno-Economic Analysis of an Off-Grid Solar/Wind/Biogas/Fuel Cell/Battery Based Hybrid Energy System: Muğla Zaferler Village Case Study Aykut Fatih Güven, Cüneyt Hatipoğlu

Şekil 8: Sisteme entegre edilen biyogaz jeneratörünün çıkış gücü değerleri.

Şekil 9: Biyogaz jeneratörünün kullandığı kızılçam peletinin aylık tüketimi.

Şekil 9’da görüldüğü üzere yaz aylarında jeneratörün kullandığı yakıt miktarı artmış ve en yüksek eylül ayında yakıt kullanılmıştır. Kızılçam peletinin ortalama günlük jeneratör beslemesi 0,0646 ton ve ortalama saatlik jeneratör beslemesi 0,00269 ton olarak ortaya çıkmıştır.

3.4.Yakıt Hücresi Jeneratörünün Sisteme olan Etkisi

Yakıt hücresi jeneratörü yakıt olarak hidrojen kullanılır. Kullanılacak olan hidrojen, elektrolizör vasıtasıyla suyun elektrolizi ile meydana gelir. Suyun elektrolizi sırasında kullanılacak olan elektrik enerjisi sistemdeki fazla elektrik enerjisinden sağlanır. Elde edilen hidrojeni depo etmek için hidrojen tankı kullanılmıştır. Yani sisteme entegre edilen bu yenilenebilir enerji sistemi bir nevi enerji depolama ve enerji üretme sistemidir. Çalışmada kullanılan yakıt hücresi jeneratörünün çıkış gücü değerleri Şekil 10’da verilmiştir.

Şekil 10: Sisteme entegre edilen yakıt hücresi jeneratörünün çıkış gücü değerleri.

Şekil 10’da görüldüğü üzere yakıt hücresi jeneratörünün çıkış gücü değerleri yılın farklı gün ve saatlerine göre verilmiştir. Sisteme entegre edilen bu jeneratör yılda 4.947 saat çalışarak toplamda 130.361 kWh/yıl elektrik enerjisi üretmiştir. Aynı zamanda yakıt hücresi jeneratörünün toplam yakıt tüketimi 27.376 m3 hidrojen ve spesifik yakıt tüketimi 0,210 m3/kWh olarak bulunmuştur. Sisteme dahil edilen bu jeneratör Şekil 12’de görüldüğü üzere, günün öğle saatlerinde

fazla çalışmamıştır. Genellikle akşam saatlerinden başlayıp öğle saatlerine kadar çalışmıştır. Bunun sebebi ise güneş panellerinin öğle saatlerinde ihtiyaç olan enerjiyi karşılamaya başlamasıdır. Bütün bunların yanında hidrojen üretmek için gereken elektrolizörün performansını da incelemek yerinde olur. Elektrolizörün aylık harcadığı enerji miktarı Şekil 11’de verilmiştir.

61/80

Şekil 11: Sisteme entegre edilen elektrolizörün aylık enerji kullanımı.

Şekil 11’de verilen grafiğe göre elektrolizör sadece Ocak ayında üretim yapmıştır. Sisteme entegre edilen elektrolizör yıllık 90 kg üretim yapmıştır. Sistem simülasyonu yapılırken 100 kW kapasiteli elektrolizör seçilmiştir. Burada 3-5 kW kapasiteli elektrolizör bu sisteme yeterli olacaktır. Sistem bileşenlerinden biri olan hidrojen tankı üretilen hidrojeni gerektiği zaman kullanılması için depo etmektedir. Daha

önceden hidrojen tankı için girilmiş olan tank boyutları 100 kg ve 200 kg olacak şekilde seçenek belirlenmişti. Şekil 11’de görüldüğü üzere elektrolizör yalnızca ocak ayında üretim yapmış olup, bu üretim 90 kilogramdır ve hidrojen tankında depolanmaktadır. Bütün bunlar göz önüne alındığında 100 kg boyutundaki hidrojen tankı yeterli olacaktır. Şekil 12’de hidrojen tankının aylık depoladığı hidrojen miktarı verilmiştir.

Şekil 12: Sisteme entegre edilen hidrojen tankının aylık depo ettiği hidrojen miktarı.

Sistem dahilinde mevcut 100 kg hidrojen tankı 3.333 kWh enerji depo etme özelliğine sahiptir.

3.5.Batarya Kullanımının Sisteme Etkileri

Sistem içerisinde batarya kullanımı sistem maliyetini önemli derecede arttırmıştır. Tablo 8’de 3 senaryo için sistemlerin net bugünkü değerleri ve birim enerji fiyatları içerdikleri batarya sayılarıyla birlikte verilmiştir.

Görüldüğü üzere batarya sayısının artması sistemin maliyetini önemli oranda arttırmıştır. Batarya sayısının 1.077 olduğu senaryo 1 de enerji maliyeti 0,185 $ iken, 431 batarya sayısına sahip senaryo 3 ise 0,152 $ birim enerji maliyetine sahiptir. Bu bilgilere dayanarak senaryo 3’teki batarya

sayısının miktarı ile birlikte birim enerji maliyeti ve net bugünkü değer de düşmüştür. Sisteme entegre edilmiş bataryaların yıl içerisindeki şarj durumunu saatlik olarak Şekil 13’te gösterilmiştir.

Tablo 8: Farklı senaryoların batarya sayısı, NBD ve birim

enerji maliyeti.

Senaryolar Batarya Net Bugünkü Birim Enerji

Sayısı Değer ($) Maliyeti ($)

1.077

3.26 M

0,185

2.93 M

0,166

2.69 M

0,152

Şekil 13: Bataryaların yıl içerisindeki şarj durumu.

Görüldüğü üzere bataryalar günün gündüz vaktinde şarj olmakta ve akşam vakitlerinde kullanılmaktadır. Bataryalara yıllık 76.732 kWh enerji girdisi olup, yıllık 7.690 kWh kayıp vardır.

4.Sistem Bileşenlerinin Üretim Dağılımı

62/80

Şebekeden Bağımsız Güneş/Rüzgâr/Biyogaz/Yakıt Hücresi/Batarya Tabanlı Hibrit Enerji Sisteminin Tekno-Ekonomik Analizi: Muğla Zaferler Köyü Vaka Çalışması Techno-Economic Analysis of an Off-Grid Solar/Wind/Biogas/Fuel Cell/Battery Based Hybrid Energy System: Muğla Zaferler Village Case Study Aykut Fatih Güven, Cüneyt Hatipoğlu

Sistem bileşenlerinin toplam üretime ne kadar payı olduğu değerlendirme için önemlidir. Şekil 14’te sistem bileşenlerinin aylık enerji üretimi verilmiştir.

Şekil 14: Sistem bileşenlerinin aylık enerji üretim dağılımı.

Görüldüğü üzere elektrik üretiminin büyük bir kısmını güneş paneli ve yakıt hücresi sağlamıştır. Tablo 9’da toplam

enerji üretiminin bileşenler tarafından ne kadarlık bir paya sahip olduğu verilmiştir.

Üretim kWh/yıl

%

Tablo 9: Sistem bileşenlerinin enerji üretimindeki payları

Güneş Paneli Rüzgar Türbini Biyogaz Jeneratörü Yakıt Hücresi Jeneratörü

558.809

10.765

8.123

130.361

78,9

1,52

1,15

18,4

Toplam 708.057

Tablo 9’da verilen değerlere göre güneş paneli ardından yakıt hücresi jeneratörü üretimde yüksek enerji üretim payına sahiptir. Biyogaz jeneratörü ve rüzgar türbini enerji üretim payında çok küçük bir paya sahip olduğu görülmektedir. Bütün bu sistemin fazla elektrik üretimi yılda 279.354 kWh, karşılanmamış elektrik yükü yılda 132 kWh ve kapasite sıkıntısı yılda 386 kWh olarak bulunmuştur. Seçilen sistemin yenilenebilir enerji faktörü %67,1 olarak elde edilmiştir.

Bu çalışmada, Muğla ilinin Köyceğiz ilçesine bağlı olan Zaferler köyünün elektrik ihtiyacının karşılaması amacıyla şebeke bağlantısız bir hibrit enerji sistem analizleri yapılmıştır. Toplanan veriler HOMER programında kullanılarak farklı sistemler karşılaştırılmış ve simülasyonları yapılmıştır. HOMER programında 3 farklı senaryonun simülasyonu gerçekleştirilmiştir. Bütün senaryolarda rüzgâr türbini, güneş paneli ve bataryalar kullanılırken, senaryo 1’de biyogaz jeneratörü, senaryo 2’ye dizel jeneratörü ve senaryo 3’e yakıt hücresi ve biyogaz jeneratörü eklenmiştir. Bütün senaryoların simülasyon sonuçlarına göre, birim enerji maliyeti ve net bugünkü değerleri göz önüne alındığında senaryo 3 en uygun hibrit sistem olarak karşımıza çıkmıştır. Senaryo 3’ün birim enerji maliyeti, net bugünkü değeri, kurulum maliyeti ve operasyon ve bakım maliyeti sırasıyla 0,152 $, 2.69 milyon $, 809.980 $, 42.222 $ olarak hesaplanmıştır. Her hanenin yaklaşık 12.300 $ yatırım yapmasıyla 25 yıllık hem elektrik hem de tarla sulama ihtiyacını karşılayabileceği düşünülmektedir. Senaryo 3’ün bileşenlerinden olan güneş paneli % 78.9, rüzgar türbini % 1.52, biyogaz jeneratörü % 1.15 ve yakıt hücresi jeneratörü % 18.4 olacak şekilde ihtiyaç olan toplam enerjiyi karşılamıştır. Her ne kadar biyogaz

jeneratörü ve rüzgâr türbininin toplam enerji ihtiyacını karşılamada payları düşük olsa da ana enerji üretim kaynağı olan güneş panelinin enerji üretmediği zamanlarda ihtiyaç olan yükü karşılamışlardır. Bunun yanında biyogaz jeneratörünün yakıt olarak kullandığı kızılçam peleti üretimi için çevrede bolca bulunan kızılçam artıkları bu sistem bileşeninin avantajlarından birisidir. Aynı zamanda sistem bileşeninde bulunan yakıt hücresi jeneratörü fazla üretilen enerjiyi hidrojen olarak depo ettiği ve ihtiyaç zamanında kullandığı için sistemde batarya sayısı diğer senaryolara göre oldukça düşüktür. Bu durumda senaryo 3’ün maliyetini düşürmüş ve sistemin daha avantajlı bir sistem olmasını sağlamıştır. Bu değerlendirmeler kapsamında, seçilen bölgeye güneş paneli/rüzgar türbini/biyogaz jeneratörü/yakıt hücresi jeneratörü/batarya sistemi simülasyonları gerçekleştirilen sistemler arasında kurulumu yapılabilecek en uygun sistemdir. Fakat hibrit sistem konfigürasyonlarının pratik zorluklarını anlamak için uygulamaya ihtiyaç vardır. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte yenilenebilir enerji bileşenlerinin düşmesi ve fosil yakıtların tükenmesinden dolayı fiyat artışı yakın bir gelecekte hibrit enerji sistemlerinin ürettiği enerjinin birim maliyetinin geleneksel yolla üretilen enerjinin birim maliyetinden daha uygun olacağını ortaya koymaktadır.

[1] S. Jaman, “Techno-Economic Analysis Of A Solar PvFuel Cell Based Hybrid Energy System For St. Martin Island Using Homer,” Seu J. Sci. Eng., Vol. 12, No. 1, 2018.

[2] A. Maleki, M.G. Khajeh, M. Ameri, Optimal sizing of a grid independent hybrid renewable energy system

63/80

incorporating resource uncertainty, and load uncertainty, Int. J. Electr. Power Energy Syst. 83 (2016) 514–524. [3] G. Tina, S. Gagliano, S. Raiti, Hybrid solar/wind power system probabilistic modelling for long-term performance assessment, Sol. Energy. 80 (2006) 578–588. [4] A. Tabak, “Konya İlinde Bir Fabrikanın Enerji Talebinin Karşılanması Için Hibrit Enerji Üretim Sisteminin Analiz Ve Tasarımı Analysis And Design Of A Hybrid Energy Production System To Meet The Energy Demand Of A Plant In Konya,” 2021. [5] B. E. Türkay And A. Y. Telli, “Economic Analysis Of Standalone And Grid Connected Hybrid Energy Systems,” Renew. Energy, Vol. 36, No. 7, Pp. 1931–1943, 2011. [6] D. Ribó-Pérez, Á. Herraiz-Cañete, D. Alfonso-Solar, C. Vargas-Salgado, And T. Gómez-Navarro, “Modelling Biomass Gasifiers In Hybrid Renewable Energy Microgrids; A Complete Procedure For Enabling Gasifiers Simulation In Homer,” Renew. Energy, Vol. 174, Pp. 501– 512, 2021. [7] M. S. Hossain, A. G. Alharbi, K. Z. Islam, And M. R. Islam, “Techno-Economic Analysis Of The Hybrid Solar Pv/H/Fuel Cell Based Supply Scheme For Green Mobile Communication,” Sustain., Vol. 13, No. 22, Pp. 1–29, 2021. [8] Ş. Emeç and G. Akkaya, “Techno-economic analysis of a university’s electrical energy consumption with hybrid systems,” J. Inf. Optim. Sci., vol. 42, no. 2, pp. 417–430, 2021. [9] A. Singh and P. Baredar, “Techno-economic assessment of a solar PV, fuel cell, and biomass gasifier hybrid energy system,” Energy Reports, vol. 2, pp. 254–260, 2016. [10] B. K. Das, R. Hassan, M. S. Islam, and M. Rezaei, “Influence of energy management strategies and storage devices on the techno-enviro-economic optimization of hybrid energy systems: A case study in Western Australia,” J. Energy Storage, vol. 51, no. March, p. 104239, 2022. [11] S. Madhura and V. Boddapati, “Optimal sizing and assessment of a hybrid energy based AC microgrid,” Mater. Today Proc., vol. 49, pp. 326–332, 2021. [12] A. E. Akan, “Techno-Economic Analysis Of An Off-Grid Hybrid Energy System With Homer Pro,” Icontech Int. J., Vol. 5, No. 3, Pp. 56–61, 2021. [13] R. Rajbongshi, D. Borgohain, And S. Mahapatra, “Optimization Of Pv-Biomass-Diesel And Grid Base Hybrid Energy Systems For Rural Electrification By Using Homer,” Energy, Vol. 126, Pp. 461–474, 2017. [14] P. Nema and S. Dutta, “Feasibility Study of 1 MW Standalone Hybrid Energy System: For Technical Institutes,” Low Carbon Econ., vol. 03, no. 03, pp. 63–68, 2012. [15] S. Dursun, “Optimal Wind / Pv / Biomass Hybrid Power System For Forest Mugla Journal Of Science And

Technology Optimal Wind / Pv / Biomass Hybrid Power System For Forest,” Vol. 2, No. June, Pp. 43–47, 2016. [16] M. A. Vaziri Rad, M. Panahi Vaghar, A. Kouravand, E. Bellos, and A. Kasaeian, “Techno-economic evaluation of stand-alone energy supply to a health clinic considering pandemic diseases (COVID-19) challenge,” Sustain. Energy Technol. Assessments, vol. 51, no. August 2021, p. 101909, 2022. [17] S. Basu, A. John, Akshay, And A. Kumar, “Design And Feasibility Analysis Of Hydrogen Based Hybrid Energy System: A Case Study,” Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 46, No. 70, Pp. 34574–34586, 2021. [18] A. F. Güven And M. Mete, “Balikesiı̇ lı̇ Erdeı̇ lçesiı̇ çı̇ n Bağimsihı̇ brı̇ tenerjsı̇ stemı̇ nfı̇ zı̇ bı̇ lı̇ te Çalişmasi Ve Ekonomı̇ analı̇ zı̇ ,” Konya J. Eng. Sci., Vol. 8055, Pp. 1063–1076, 2021. [19] M. F. Roslan, M. A. Hannan, P. Jern Ker, R. A. Begum, T. M. Indra Mahlia, and Z. Y. Dong, “Scheduling controller for microgrids energy management system using optimization algorithm in achieving cost saving and emission reduction,” Appl. Energy, vol. 292, no. October 2020, 2021. [20] T. Türkoğlu And C. Gökoğlu, “Kızılçam Ormanları Hasat Artıklarından Yapılan Odun Peletinin Yakıt Özelliklerinin Belirlenmesi,” Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilim. Enstitüsü Derg., Vol. 21, No. 1, P. 58, 2016. [21] F. Dawood, G. M. Shafiullah, And M. Anda, “Standalone Microgrid With 100% Renewable Energy: A Case Study With Hybrid Solar Pv-Battery-Hydrogen,” Sustain., Vol. 12, No. 5, 2020.

Aykut Fatih Güven, Lisans ve

Yüksek Lisans eğitimlerini sırasıyla

2000 ve 2004 yıllarında Karadeniz

Teknik Üniversitesi Elektrik

tamamlamıştır. 2018 yılında

başladığı doktora eğitimine Kocaeli Üniversitesi Elektrik

Mühendisliği Anabilim Dalında devam etmektedir. Halen

Yalova Üniversitesi Enerji Sistemleri Mühendisliği

bölümünde Öğretim Görevlisi olarak çalışmaktadır. Araştırma

alanları; yenilenebilir enerji, hibrit enerji sistemleri yönetimi,

güç sistemi analizi ve meta-sezgisel optimizasyon

algoritmaları.

Cüneyt Hatipoğlu, Lisans

eğitimini, 2022 yılında Yalova

Üniversitesi Enerji Sistemleri

tamamlamıştır. Araştırma Alanları;

hibrit enerji sistemleri, biyokütle ve

yenilenebilir enerji kaynakları.

64/80

Şebekeden Bağımsız Güneş/Rüzgâr/Biyogaz/Yakıt Hücresi/Batarya Tabanlı Hibrit Enerji Sisteminin Tekno-Ekonomik Analizi: Muğla Zaferler Köyü Vaka Çalışması Techno-Economic Analysis of an Off-Grid Solar/Wind/Biogas/Fuel Cell/Battery Based Hybrid Energy System: Muğla Zaferler Village Case Study Aykut Fatih Güven, Cüneyt Hatipoğlu

Özgeçmişler Aykut Fatih Güven, Lisans ve Yüksek Lisans eğitimlerini sırasıyla 2000 ve 2004 yıllarında Karadeniz Teknik Üniversitesi Elektrik Mühendisliği bölümünde tamamlamıştır. 2018 yılında başladığı doktora eğitimine Kocaeli Üniversitesi Elektrik Mühendisliği Anabilim Dalında devam etmektedir. Halen Yalova Üniversitesi Enerji Sistemleri Mühendisliği bölümünde Öğretim Görevlisi olarak çalışmaktadır. Araştırma alanları; yenilenebilir enerji, hibrit enerji sistemleri yönetimi, güç sistemi analizi ve meta-sezgisel optimizasyon algoritmaları. Cüneyt Hatipoğlu, Lisans eğitimini, 2022 yılında Yalova Üniversitesi Enerji Sistemleri Mühendisliği bölümünde tamamlamıştır. Araştırma Alanları; hibrit enerji sistemleri, biyokütle ve yenilenebilir enerji kaynakları.

65/80

EMO Bilimsel Dergi 2021 Cilt:12 Sayı: 23 66/80

Güç Sisteminde Oluşan Harmonik ile Ara Harmoniklerin Modellenmesi ve Simülasyonu Modeling and Simulation of Harmonic and Interharmonics in the Power System Sabir Rüstemli, Behçet Kocaman, Sinan Tekev

Makale Türü: Araştırma Makalesi Makale Gönderim Tarihi:07.03.2022

Makale Kabul Tarihi:29.05.2022

Güç Sisteminde Oluşan Harmonik ile Ara Harmoniklerin Modellenmesi ve Simülasyonu

Modeling and Simulation of Harmonic and Interharmonics in the Power System

Sabir Rüstemli1, Behçet Kocaman1, Sinan Tekev2

1Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Mühendislik Mimarlık Fakültesi Bitlis Eren Üniversitesi, Bitlis, Türkiye [email protected], [email protected]

2Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Bitlis Eren Üniversitesi, Bitlis, Türkiye [email protected]

Elektrik tesislerinin güvenli olarak çalışmasında, tesisin tasarımında ve işletiminde güç kalitesini etkileyen parametrelerin dikkate alınması gerekir. Bu parametrelerden biri de nonlineer özellikli elemanların oluşturduğu harmonik ve ara harmoniklerdir. Güç sisteminde oluşan harmonik ve ara harmonikler, güç kalitesini önemli ölçüde etkilemektedir. Bu araştırmada, güç sisteminde oluşan harmonik ve ara harmoniklerin etkilerinin tespiti için MATLAB/Simulink programı yardımıyla farklı nonlineer yüklere karşı seri aktif güç filtresi modellenip simülasyon yapılmıştır. Nonlineer yükleri olan güç sistemindeki harmoniğin filtre yapılmadan önce ve filtre yapıldıktan sonra elde edilen sonuçlar analiz edilmiştir. Yapılan analizde, seri aktif güç filtresi kullanıldıktan sonra 3. harmonik için % 5.11 olan harmonik bozulmanın % 0.09’a düştüğü ve 3.5 ara harmonik için % 4.16 olan harmonik bozulmanın % 0.17’e düştüğü tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Güç sistemi, harmonik, ara harmonik, seri aktif güç filtresi.

In order for electrical installations to operate safely, some factors must be taken into account during the design and operation of the plant. One of these factors is the harmonics and interharmonics created by the elements with nonlinear characteristics, which are among the parameters that determine the power quality. The harmonics and interharmonics that occur in the power system significantly affect the power quality. In this study, a serial active power filter was modeled and simulated against different nonlinear loads with the help of MATLAB/Simulink program to determine the effects of harmonics and interharmonics in the power system. The results obtained before and after filtering the harmonic in the power system with nonlinear loads were analyzed. In the analysis, it was determined that after using the serial active power filter, the harmonic distortion, which

was 5.11% for the 3rd harmonic, decreased to 0.09%, and the harmonic distortion, which was 4.16% for the 3.5 interharmonic, decreased to 0.17%.

Keywords: Power system, harmonic, inter harmonics.

Elektrik enerjisine olan talep, insan ve sanayileşmeye bağlı olarak her geçen gün artmaktadır. Bu artan talep ile birlikte, enerjinin daha kaliteli ve daha güvenilir olmasına gereksinim duyulmaktadır. Elektrik enerjisi, üretildiği santralden tüketim noktasına ulaştırılıncaya kadar ki aşamalarda akım ve gerilimin saf sinüs dalgası şeklinde olması gerekmektedir. Ancak bunun sağlanması daima mümkün olmayabilir. Çünkü teknolojinin gelişmesiyle birlikte artan elektronik cihazlar ve lineer olmayan (nonlineer) elektrik devre elemanları güç sistemlerinde harmonik oluşturmaktadır. Harmonik, saf sinüs dalgası (sinüsoidal) şeklini bozan, istenmeyen, frekansı değişmiş dalga şekilleridir [1].

Hem düşük hem de yüksek frekanslarda harmonikler ve ara harmonikler; gerilimde istenmeyen dalgalanma, ekipmanın aşırı ısınması, şebekede artan kayıplar, iletişim sistemlerinde parazit, kontrol sistemlerinde ve dijital sayaçlarda hatalar gibi etkiler oluşturmaktadır [2-4]. Endüstride kullanılan transformatör, ark fırını, dönüştürücü, güç elektroniği devre elemanları gibi harmonik oluşturan cihazlar, güç kalitesinin bozulmasına neden olmaktadır. Son yıllarda tüm dünyada güç kalitesini iyileştirmek ve harmonik ve ara harmoniklerin elimine edilmesi için artan bir çaba görülmektedir. Bunun için enerjinin sürekliliğine, güç faktörü değerinin 1’e yakın olmasına, faz gerilimlerinin dengeli olmasına, akım ve gerilimde oluşan toplam harmonik değerlerinin standartlarda istenilen değerlerde kalmasına yönelik çalışmalar yapılmaktadır. Ara harmonikler, enerji sisteminin temel frekansının tamsayı katı olmayan

67/80

frekanslardan oluşurlar. Ara harmoniğin, gerilim dalgalanması temel frekansın % 0.2’nin ve 200 Hz’den büyük bileşenler için ise 0.3%’ün altında olması istenmektedir. Ara harmonikler, harmoniklerden kaynaklı birçok problemle birlikte ışık titremesi gibi ek problemler de oluşturmaktadır [5].

Ara harmonikler temel olarak, tesislerin hızlı bir akım değişiminin neden olduğu genlik ve/veya faz değişikliğinden dolayı sistem frekansı ve harmoniklerinin yan bantları etrafında yer almasından ve yarı iletken cihazlar kullanan statik dönüştürücülerde asenkron anahtarlama frekansının güç sistemi ile senkronize olmaması durumundan olmak üzere iki şekilde oluşmaktadır.

Harmonik ve ara harmonik değerlerini azaltmak/elimine etmek için kullanılan en etkili yöntemlerden biri de harmonik filtre kullanılmasıdır [6,7].

Güç sisteminde oluşan harmonikler; teknik ve ekonomik sorun olan ek kayıp ve gerilim düşümlerine, rezonans olaylarına, güç faktörü değerinin değişmesine neden olmaktadır. Alternatörlerin alternatif akım (AC) üretimi sırasında alternatörler için alınan önlemler ile, elde edilen dalganın mümkün mertebede sinüzoidal dalgaya yakın elde edilmesi sağlanır. Fakat, aynı şebekede bulunan lineer olmayan alıcılar (yükler) lineer olan yüklerle etki edebilmesi mümkündür [8-10].

Sanayi tesislerinde gerilim dalgasında oluşan bozulma ( ) değerinin % 5’den fazla olmaması gerekir. Bu değerden fazla çıkması durumunda, pasif filtre yardımıyla bu değer indirilebilir. Bunun yanında havalimanı ve hastane gibi yerlerde gerilim değerinde oluşan bozulma değerinin %3’ün altında olması gerekir. THDv değerinin istenilen değerlerin üzerinde çıkması halinde, çeşitli yapı ve şekilde filtre tasarımları mümkündür. Genel manada aktif ve pasif olmak üzere iki tür filtreleme tekniği kullanılmaktadır. Yapılan filtreyi oluşturan bileşenlerin direnç (R), bobin (L) ve kondansatör (C) gibi pasif devre elemanlarından oluşması durumundaki fitrelere pasif filtre, filtrelerin kontrollü akım veya gerilim değerine sahip olduğu filtrelere ise aktif güç filtresi denir. Her zaman pasif filtrelerden çözüm bulunmayabilir. Bu durumda, aktif filtrelerin kullanılmasına gerek duyulmaktadır. Bu amaç için aktif güç filtresi, çalışma karakteristiği gereği sistemin belirtilen noktalarından elde edilen akım ve gerilim verilerinden dalga şekli bozulmalarını tespit eder ve bunlara kendi dahili güç kaynağı üzerinden ters yönlü etki oluşturarak bozulmaları giderir.

Pasif filtreler, seri ve paralel (şönt) olarak iki şekilde yapılmaktadır. Seri filtre olarak tasarlanan, filtrelerdeki rezonans hali görülmemesine rağmen, tam yükteki akımı taşıma ve hat gerilim değerine göre izolasyon zorunluluğu bulunmaktadır [11]. Güç sisteminde seri filtre devresinin uygulanmasında; sistemde bulunan bütün alıcıların çektiği akımların seri pasif filtrenin üzerinden geçmesidir. Ayrıca, tam hat gerilimlerinin yalıtılmasına ihtiyaç durulması ve gerilim düşümünün ortaya çıkmasıdır [12].

Harmoniği oluşturan kaynağa paralel olarak bağlanan pasif filtrelere paralel pasif filtreler denir. Paralel pasif filtre (PPF) büyük salınımlı harmoniklerin kompanzasyonu için modellenmektedir. Pasif filtrenin kullanıldığı bir güç sisteminde, filtre kullanılmadan önce güç katsayısı 0.6877 ve THDI değeri % 12.71 olarak ölçülmüştür. Pasif filtre kullanıldıktan sonra aynı güç sistemindeki güç katsayısı 0.99 ve THDI değeri % 3.591 olduğu tespit edilmiştir [13].

Şebekede bulunan harmonik değerlerin hesaplanarak, bunlara aynı genlik değerinde ters yönde harmonik üreten filtrelere aktif filtre denilmektedir. Aktif filtre olarak tasarlanmış bir filtrenin çalışma prensibi, pasif filtre olarak tasarlanmış bir filtrenin çalışma prensibi birbirlerinden tamamıyla farklı olmaktadır. Aktif filtre yardımıyla güç kalitesini etkileyen harmonikler elimine edilmektedir. Aktif filtreleri yapıları açısından; seri, paralel ve hibrit aktif güç filtresi olarak üç kısımda incelemek mümkündür. Bu filtreler, kontrol yöntemi açısından ise açık ve kapalı çevrim aktif güç kontrol filtre sistemi olmak üzere iki kısımda incelenmektedir.

Şebekeye paralel olarak bağlanan aktif filtrelere paralel aktif güç filtresi (PAGF) denilmektedir. Bu filtreler, endüstri tesislerinde en yaygın kullanım alanı bulan en önemli filtrelerdir [14]. Ayrıca, bu filtrelerle akım harmoniklerinin filtrelenmesi, reaktif güç kompanzasyonun sağlanması, yük akımının dengelemesi ve nötr akım kompanzasyonun sağlanması gibi akıma bağlı harmoniklerin yok edilmesi sağlanmaktadır [15,16]. Paralel aktif filtre ile, tesisin iç şebekesinde yoğun olarak bulunan 5. ve 7. akım harmonik bileşenlerin, kompanzasyon kapalı sistemde %10 seviyelerinden %3 seviyelerine ve gerilim harmonik bileşenlerinin, % 9 seviyelerinden %5,5 seviyelerine düşmüştür [9].

Şebekeyle bağlı bir transformatör üzerinden seri bağlanan filtrelere seri aktif güç filtresi (SAGF) denilmektedir. Bu filtre, genellikle güç kaynakları ve yükler arasında bağlanır ve gerilim harmonik bozulmalarını düzeltmek için yeterlidir [17]. SAGF, temelde anlık gerilimin giriş ve çıkışının yük süresince tam sinüzoidal gerilimin dalga şeklinin kararlı kalmasını sağlamak, şebekede oluşabilecek gerilim dengesizliğini yok etmek ve gerilim düşümlerinin elimine etmek için kullanılır [18,19]. SAGF devrede olmadan önce %THD değerleri; kaynak gerilimi için 41,23 ve akım harmonikleri için ise 19.46 olarak ölçülmüştür. SAGF devreye alındıktan sonra kaynak gerilim ve akımları için harmonik bozulmalar azalmış ve %THD değerleri; kaynak gerilimi için 0.33, akım harmonikleri için ise 0.02 olarak ölçülmüştür [20]. Hibrit bir yapıda kurgulanan SAGF ve paralel pasif filtreden oluşan hibrit bir yapıya ait benzetim çalışması yapılmıştır. Burada, filtre kullanılmadan önce % THD değerleri; a fazının 23.24, b fazının 23.79 ve c fazının ise 23.28 olarak ölçülmüştür. Hibrit filtre kullanıldığında % THD değerleri; a fazının 4.93, b fazının 4.84 ve c fazının ise

68/80

Güç Sisteminde Oluşan Harmonik ile Ara Harmoniklerin Modellenmesi ve Simülasyonu Modeling and Simulation of Harmonic and Interharmonics in the Power System Sabir Rüstemli, Behçet Kocaman, Sinan Tekev

4.75 olmuştur [21.] SAGF’in blok şeması Şekil 1’de verilmiştir.

Şekil 1: SAGF blok şeması

Gerilim değişimlerine duyarlı cihazlar için saf sinüzoidal dalga şekli çok önemlidir. Bu dalga şekli, sistemde bulunan harmonik ve ara harmoniklerin filtre edilmesiyle sağlanmaktadır. PAGF’nin SAGF’ye göre en belirgin kusuru, filtre üzerinde bulunan çıkış gerilim dalga formunun sinüzoidal olan şeklini devam ettirememesidir. Belirtilen kusur, harmonik ve ara harmoniklerin filtrelemesinde SAGF’ın tercih edilmesini sağlamaktadır [18]. Bununla birlikte, SAGF transformatördeki bağlantıların tümünü yük akımlarının üzerinden akıtacağından, büyük kapasiteli olmalıdır. Harmonikli akım değerlerinin büyük olması durumunda, seçilecek aktif güç filtresi kapasitesinin de artması gerekmektedir.

Aktif güç filtresi ile pasif güç filtresine ait bağlantı yapılarının birleştirilmesinde oluşan filtreye hibrit aktif güç filtresi (HAGF) denilmektedir. Maliyet azaltmak ve etkinliği artırmak amacıyla tasarlanan HAGF, gerilim regülasyonunda, güç kompanzasyonunda, kaynak ve harmonik kaynaklı yük arası izolasyonlarda veya sadece harmonik kompanzasyonunda kullanılmaktadır. Yüksek sıralı harmoniklerin kompanzasyonunda, anahtarlama frekansları sınırlandırılmaktadır. Aynı zamanda, burada kullanılan PAGF, PPF ile kaynak empedansının arasında olabilecek rezonansı yok edebilmek adına kullanıldığı bilinmektedir [14]. HAGF’nin tekniği için belirgin kusur, PPF için fazla miktarda güç bileşeninin bulunmasıdır. Dolayısıyla, PPF sürekli sisteme bağlı olduğundan önceden lineer olmayan

kaynakları bilinen alıcılarda kullanılması uygun olmaktadır

[22].

Enerji sistemlerinde oluşan harmonik değerlerini belirli

sınırlarda olması için farklı standartlar tarafından belirli

sınırlama konulmuştur. Bu sınırlama toplam harmonik

distorsiyonu (THD) değerine göre yapılır.

 (Vn )2

(In )2

THDV 

V1

;

THDI 

I1

Harmonik bileşenin efektif değerinin, temel bileşen

efektif değerine oranı olan THD, gerilim ve akım için

Denklem (1)’deki gibi ayrı ayrı tanımlanır ve yüzde

cinsinden ifade edilir. IEC standartlarına göre THD değeri,

gerilimler için % 3, akımlar için ise % 6’dır.

Yapılan çalışmada, endüktif ve kapasitif yük durumunda

güç sistemindeki harmonik ve ara harmoniklerin kıyaslanıp

incelenmesi yapılarak alınması gereken tedbirler

belirtilmiştir. Güç sistemi üzerinde oluşan harmonik ve ara

harmonik sonucunun görülmesi için MATLAB / Simulink

programı yardımıyla modellenip, simülasyonu yapılmıştır.

Ayrıca sonuçlar analiz edilerek gerekli önerilerde

bulunulmuştur.

Güç sisteminde oluşan harmonik ve ara harmoniklerin modellenmesi ve simülasyonunda MATLAB/Simulink programı kullanılmıştır. Harmonik ve ara harmoniklerin elimine edilmesi için seri aktif güç filtresinden faydalanılmıştır. Yükün fazlara dengeli bir biçimde dağıldığı kabul edilen örnek olarak alınan sistemde THD azaltılması üzerinde durulmuştur. Yapılan analiz neticesinde grafikler incelenmiş, harmonik ve ara harmonikler tespit edilip eliminasyonu yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılarak gösterilmiştir. Lineer olmayan endüktif ve kapasitif yükün MATLAB/Simulink programında hazırlanmış blok şeması, Şekil 2’de verilmiştir.

(a) Lineer olmayan endüktif yük

(b) Lineer olmayan kapasitif yük

Şekil 2: Lineer olmayan endüktif (a) ve kapasitif (b) yükün MATLAB/Simulink blok şeması

Çalışma kapsamında uygulanan seri aktif güç filtresinin tasarımında, literatürde mevcut olan filtre tasarım

matematiksel modellerinden faydalanılmıştır. Bu kapsamda

yapılan

tasarım,

Şekil

3’te

69/80

(a) SAGF tetikleme şeması

(b) SAGF iç yapısı blok şeması

Şekil 3: Seri aktif güç filtresi tetikleme ve iç yapısı blok şeması

Üç fazlı seri aktif güç filtresinin kontrol yapısına yönelik

Tasarlanan sistemde, üç fazlı bir dağıtım şebekesi dikkate

oluşturulmuş blok diyagramı Şekil 4’te verilmiştir.

alınmış ve her bir fazın gerilimi, 380 V olarak alınmıştır.

Kullanılan yük, fazlara eşit şekilde dağıtılmıştır. Tasarlanan

sistem de bulunan parametreler, Tablo 1’de verilmiştir.

Tablo 1: Tasarlanan sistemdeki SAGF’ye ait parametreler

SAGF Parametreleri

Değer

Şebekeye Ait Gerilim ve Akım (Va, Vb, 380 V, 60A

Vc, Ik)

Şebeke Frekansı

50 Hz

Şebekeye Ait Empedans (Rk, Ck)

1 Ω, 100e-6 F

Endüktif Yüke Ait Empedans (Ry, Ly) 60 Ω, 15e-3 H

Kapasitif Yüke Ait Empedans (Ry, Cy) 60 Ω, 1e-6 F

Şekil 4: Üç fazlı aktif güç filtresi temel kontrol blokları

Güç sistemi için MATLAB/Simulink programında sistem yükü tasarlanmıştır. Buna ilişkin tasarlanan blok şeması, Şekil 5’te verilmiştir.

70/80

Şekil 5: Güç sistemine ilişkin MATLAB/Simulink blok şeması

Güç Sisteminde Oluşan Harmonik ile Ara Harmoniklerin Modellenmesi ve Simülasyonu Modeling and Simulation of Harmonic and Interharmonics in the Power System Sabir Rüstemli, Behçet Kocaman, Sinan Tekev

Lineer olmayan endüktif ve kapasitif yüklü ve filtre kullanılmadan önceki güç sistemine ilişkin

MATLAB/Simulink blok şeması, Şekil 6’da verilmiştir

Şekil 6: Filtre kullanılmadan endüktif yüklü (a) ve kapasitif yüklü (b) güç sistemine ilişkin MATLAB/Simulink blok şeması

Yapılan çalışmada, Şekil 5’te verilen güç sistemi, MATLAB/Simulink programı yardımıyla SAGF’nin sistem yükü (endüktif ve kapasitif) tasarlanmış ve simülasyon için

veriler alınmıştır. Filtrenin değişen gerilim karşısındaki tolerasyon aralığı tespit edilmiş olup analiz sonucunda istenmeyen gerilim dengesizlikleri yok edilmiştir. Filtre kullanılmadan endüktif ve kapasitif yüklü güç sistemine ilişkin gerilim dalga formları Şekil 7’de verilmiştir.

Şekil 7: Filtresiz endüktif yüklü (a) ve kapasitif yüklü (b) güç sistemine ilişkin gerilim dalga formları

Şekil 7’de görüldüğü gibi, tasarlanan filtre devrede olmadığından güç sistemine ilişkin olan gerilim dalga formalarının örnek alınan (0.4-0.8) t süreleri boyunca harmonikten dolayı genliğinin 250 V’tan 150 V’a azalmıştır. Ayrıca gerilim dalga formu sinüzoidal olmaktan

uzaklaşmıştır. Endüktif ve kapasitif yüklü filtre kullanılmayan güç sisteminin hızlı fourier dönüşümü (Fast Fourier Transform–FFT) sistemine ait genlik analiz diyagramı Şekil 8’de verilmiştir.

71/80

Şekil 8: Filtresiz endüktif yüklü (a) ve kapasitif yüklü (b) güç sisteminin FFT sistemi genlik analiz diyagramı

Şekil 8’de görüldüğü gibi filtrelenmemiş sistemin FFT sistemi analiz diyagramında görülen endüktif yüklü için oranının %19.29 ve kapasitif yüklü için THDv oranının %19.21 olduğu görülmektedir. Ayrıca n. harmonik dışında kalan ara harmoniklerin de var olduğu görülmektedir.

Endüktif ve kapasitif yüklü filtre yapılmayan güç sisteminin FFT sistemi ve genlik spektrumu görünümü Şekil 9’da verilmiştir.

Şekil 9: Endüktif yüklü (a) ve kapasitif yüklü (b) filtre yapılmayan güç sisteminin FFT sistemi genlik spektrumu

SAGF, endüktif ve kapasitif yüklü olan güç sistemine ilişkin MATLAB/Simulink blok şeması, Şekil 10’da

72/80

Güç Sisteminde Oluşan Harmonik ile Ara Harmoniklerin Modellenmesi ve Simülasyonu Modeling and Simulation of Harmonic and Interharmonics in the Power System Sabir Rüstemli, Behçet Kocaman, Sinan Tekev

Şekil 10: SAGF endüktif yüklü (a) ve kapasitif yüklü (b) güç sistemine ilişkin MATLAB/Simulink blok şeması

Endüktif ve kapasitif yüklü filtre yapılan güç sistemine

ilişkin gerilim dalga verileri, Şekil 11’de verilmiştir.

Şekil 11: Endüktif yüklü (a) ve kapasitif yüklü (b) filtreli sistem gerilim dalga verileri

Şekil 11’de görüldüğü gibi SAGF, endüktif ve kapasitif yüklü güç sisteminde olduğunda gerilim dalga formunun kararlığı için örnek alınan (0.4-0.8) t sürelerindeki yüklerde, 250 V gerilim değerinin korunması için gerilim genliğinin

100 V arttırılıp harmonik ve ara harmoniklere karşı koyulduğu görülmüştür. Endüktif ve kapasitif yüklü filtre yapılan güç sisteminin FFT sistemine ait analiz diyagramı, Şekil 12’de verilmiştir.

Şekil 12: Filtre yapılan endüktif yüklü (a) ve kapasitif yüklü (b) güç sisteminin FFT sistemi genlik analiz diyagramı

73/80

Endüktif ve kapasitif yüklü filtre yapılan güç sisteminin FFT sistemine ait genlik spektrumu Şekil 13’te

görülmektedir.

Şekil 13: Filtre yapılan endüktif yüklü (a) ve kapasitif yüklü (b) güç sisteminin FFT sistemi genlik spektrumu

Şekil 12’deki analiz diyagramında ve Şekil 13’teki genlik spektrumunda endüktif ve kapasitif yüklü sistemde örnek alınan (0.5-0.7) t süre aralığında genlik değerini koruduğu 3., 5., 7., 9. harmoniklerin sıfırlara çekildiği ve aradaki 3.5, 4.5, 5.5, 7.5’deki ara harmonik değerlerinde tanımlanan nonlineer dengesizlikler yok olduğu görülmektedir. Bilgiler üç fazlı

yük sisteminden alınmıştır. Güç sistemi için temel frekans 50 Hz'dir. Seri aktif güç filtre devredeyken sinüzoidal dalga formunu koruduğu ve nonlineer yüke karşı koyup harmonik ve ara harmonikleri yok ettiği görülmüştür. Endüktif ve kapasitif yüklü güç sisteminin akım dalga verileri, Şekil 14’te verilmiştir.

Şekil 14: Endüktif yüklü (a) ve kapasitif yüklü (b) filtreli sistem akım dalga verileri

Şekil 15’te SAGF kullanılmadan önce olan endüktif yükün, Şekil 16’da SAGF kullanılmadan önce olan kapasitif yükün, Şekil 17’de SAGF kullanıldıktan sonra endüktif yükün, Şekil 18’de SAGF kullanıldıktan sonra kapasitif yükün harmonik analizleri verilmiştir. Filtre yapılmadan önce ve filtre yapıldıktan sonra bulunan veriler karşılaştırılmış ve güç sistemi değerleri Tablo 2’de verilmiştir. Elde edilen FFT analizi yardımıyla harmonik değerlerdeki sonuçların çok düşük bir seviyede olduğu görülmüştür. Bununla birlikte SAGF sistemde iken harmonik ve ara harmonikerin yok

edildiği tespit edilmiş ve karşılaştırmaları çizelgeler şeklinde verilmiştir.

74/80

Güç Sisteminde Oluşan Harmonik ile Ara Harmoniklerin Modellenmesi ve Simülasyonu Modeling and Simulation of Harmonic and Interharmonics in the Power System Sabir Rüstemli, Behçet Kocaman, Sinan Tekev

Şekil 15: Filtre yapılmadan önce endüktif yükün FFT sistem gerilimi harmonik analizi

Şekil 16: Filtre yapılmadan önce kapasitif yükün FFT sistem gerilimi harmonik analizi

Şekil 18: Filtre yapıldıktan sonra kapasitif yükün FFT sistem gerilimi harmonik analizi

Tablo 2: Filtresiz ve filtreli durum için sistemin

gerilim ve

Sistem

Sistem Gerilim Sistem Gerilim

(V)

Endüktif Yük

19.29 1.72

217.4 RMS 161.1 RMS

91.08

Kapasitif Yük

19.21 1.59

219.6 RMS 161.3 RMS

91.34

Sistemden alınan ve Şekil 15-19’da görülen veriler ayrıntılı analizinde, önemli bilgileri elde edilmiştir. Bu bilgilerden harmonik ve ara harmonik değerlerinin eliminasyonu görülmüştür. Ayrıca harmonik ve ara harmonik bozulmadaki değerler farklı yüklerdeki karşılaştırmalı olarak gösterilmiş ve kazanımlar verilmiştir. Endüktif ve kapasitif yüklerin SAGF’ye karşı verilen gerilimin sonuçları Tablo 3’te verilmiştir.

Şekil 17: Filtre yapıldıktan sonra endüktif yükün FFT sistem gerilimi harmonik analizi

75/80

Tablo 3: Endüktif ve kapasitif yüklerin SAGF’ye karşı verilen gerilimin sonuçları

Endüktif Yükün Olması Durumunda

Kapasitif Yükün Olması Durumunda

Filtre Yapılmadan Önce Filtre Yapıldıktan Sonra

Harmonik Yükteki Harmonik

Yükteki Harmonik

5.11

0.09

3.5

4.16

0.17

4.66

0.03

5.5

3.23

0.11

3.47

0.10

7.5

0.08

Filtre Yapılmadan Önce Yükteki

Harmonik Bozulma (%) 5.08

4.14

4.60

3.22

3.45

Filtre Yapıldıktan Sonra Yükteki Harmonik Bozulma (%)

0.04 0.05 0.02 0.03 0.02 0.03

Tablo 3’te görüldüğü gibi, endüktif yükte SAGF kullanılmadan önce 3. harmonik değerindeki harmonik bozulma değeri % 5.11 olmuştur. SAGF’nin sisteme dahil edilmesiyle 3. harmonik değerindeki harmonik bozulma değeri % 0.09’a düşmüş ve % 98.24 oranında azalmıştır. Pasif filtre kullanılarak yapılan harmonik eliminasyon çalışmasında 3. harmonik bileşende % 59.51 oranında azalma olduğu tespit edilmiştir [23]. Endüktif yükte ara harmonik olan 3.5 değerindeki harmonik bozulma değeri % 4.16 iken SAGF’nin sisteme dahil edilmesiyle bu ara harmonikteki harmonik bozulma değeri % 0.17’a düşmüş ve % 95.91 oranında azalmıştır. Benzer şekilde 5. ve 7. harmonik ile 5.5 ve 7.5 ara harmoniklerde de SAGF kullanıldıktan sonra % 96’nın üzerinde azalma oluşmuştur. Buradan aktif filtre kullanılmasıyla harmonik ve ara harmonik değerlerinin daha fazla düştüğü görülmüştür.

Kapasitif yükte SAGF kullanılmadan önce 3. harmonik değerindeki harmonik bozulma değeri % 5.08 olmuştur.

SAGF’nin sisteme dahil edilmesiyle 3. harmonik değerindeki harmonik bozulma değeri % 0.04’a düşmüş ve % 99.21 oranında azalmıştır. Kapasitif yükte ara harmonik olan 3.5 değerindeki harmonik bozulma değeri % 4.14 iken SAGF’nin sisteme dahil edilmesiyle bu ara harmonikteki harmonik bozulma değeri % 0.05’e düşmüş ve % 98.79 oranında azalmıştır. Benzer şekilde 5. ve 7. harmonik ile 5.5 ve 7.5 ara harmoniklerde de SAGF kullanıldıktan sonra % 98’in üzerinde azalma oluşmuştur. Buradan aktif filtre kullanılmasıyla harmonik ve ara harmonik değerlerinin daha fazla düştüğü görülmüştür.

Elektrik enerji sistemlerinin sorunsuz olarak çalışması için sistemin belirli bir kalite koşuluna sahip olması gerekiyor. Elektrik şebekesinde var olan harmonik akımlar elektrik şebekesinin empedansında gerilim düşümünün oluşmasına neden olmaktadır. Bu durum gerilimin dalga formunun bozulmasına, kayıpların artmasına, elektrik şebekesinde kullanılan cihazların arızalanmasına yol açmaktadır. Burada endüktif ve kapasitif yük durumu için filtre kullanmadan önceki ve filtre kullanıldıktan sonra harmonik ve ara harmoniklerdeki bozulmaları göre bilmek için sistem MATLAB/Simulink programında modellenerek simülasyonu yapılmıştır. Filtre kullanmadan önce endüktif yüklü nonlineer yük için sistemin THDv oranının % 19.29 olduğu, filtre kullanıldıktan sonra sistemin THDv oranının % 1.72 seviyesine düştüğü yani % 91.08 oranında azaldığı tespit edilmiştir. Filtre kullanmadan önce kapasitif yüklü nonlineer yük için sistemin THDv oranının % 19.21 olduğu, filtre kullanıldıktan sonra sistemin THDv oranının % 1.59 seviyesine düştüğü yani % 91.34 oranında azaldığı tespit edilmiştir. Endüktif yük kullanılması durumunda, SAGF’nin sisteme dahil edilmesiyle harmonik ve ara harmonikteki harmonik bozulma değeri % 96’ın üzeri oranında azalmıştır

Kapasitif yük kullanılması durumunda, SAGF’nin sisteme dahil edilmesiyle harmonik ve ara harmonikteki harmonik bozulma değeri % 98’in üzeri oranında azalmıştır.

Buradan da gerek sistemin tasarım aşamasında gerekse de sistemin işletme aşamasında harmonik analizi ile birlikte ara harmonik analizlerinin de yapılaması ve filtrelemeye önem verilmesi kanaatine varılmıştır. Seri aktif güç filtresi

76/80

Güç Sisteminde Oluşan Harmonik ile Ara Harmoniklerin Modellenmesi ve Simülasyonu Modeling and Simulation of Harmonic and Interharmonics in the Power System Sabir Rüstemli, Behçet Kocaman, Sinan Tekev

kullanmanın daha faydalı olacağı görülmüştür. Yapılan bu çalışmayla, seri aktif güç filtresinin de harmonik kaynağı gibi davrandığı gözlemlenmiştir. Ancak sistemdeki harmonikleri yok edeceği için bu şekilde dalga formu üretmesi gerektiği tespit edilmiştir. Elektrik güç sistemlerinde harmonik ve ara harmoniklerin olması, elektrik güç sistemlerinin çalışmayacağı anlamına gelmez. Bu hususların sistemin tasarım aşamasında dikkate alınması gerekir.

[1] M.R. Tür, F.Yaprdakdal, "Yenilenebilir Enerji Kaynaklarına Dayalı Bir Sistemde Güç Kalitesi Analizi, Kontrolü ve İzlemesi", Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology, 8 (3), pp. 572587, 2020.

[2] A. Kalair, N. Abas, A.R. Kalair, Z. Saleem, N. Khan, "Review of harmonic analysis, modeling and mitigation techniques", Renew. Sustain. Energy Rev.,78, pp.1152– 1187, 2017.

[3] A. Otcenasova, A. Bolf, J. Altus, M. Regula, "The Influence of Power Quality Indices on Active Power Losses in a Local Distribution Grid", Energies, 12(7), pp.1389, 2019.

[4] S. Adak, H. Cangi, B. Eid, "Developed analytical expression for current harmonic distortion of the PV system’s inverter in relation to the solar irradiance and temperature", Electrical Engineering, 103, pp. 697–704, 2021.

[5] H.C. Lin, "Sources, effects, and modelling of interharmonics", Mathematical Problems in Engineering, vol.2014, pp.1-10, 2014.

[6] S. Rüstemli, E. Okuducu, M.N. Almalı, S.B. Efe, "Reducing The Effects Of Harmonics On The Electrical Power Systems With Passive Filters", Bitlis Eren Univ J Sci & Technology, 5(1), pp. 1 – 10, 2015.

[7] S. Rüstemli, M.S.Cengiz, "Passive Filter Solutions and Simulation Performance in Industrial Plants", Bitlis Eren Univ J Sci & Technology, 6 (1), pp. 39-43, 2016.

[8] S. Adak, H. Cangi, A.S.Yılmaz, "Design of an LLCL type filter for stand-alone PV systems’ harmonics", Journal of Energy Systems. 3(1), pp. 36-50, 2019.

[9] E. Orucu, "Endüstriyel Tesislerde Aktif Harmonik Filtre Uygulaması İle Elektrik Güç Kalitesinin Düzenlenmesi",

Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Denizli, Türkiye, 2020. [10] S.B. Efe, A. Dalcalı, "Elektrik Makinalarında Harmonik ve Ara-Harmonik Analizi" Electronic Letters on Science and Engineering, 17 (2), pp. 117-125, 2021.

[11] F. Kürker, R. Taşaltın, K. Karadağ, "Elektrik Tesisinde Harmonik İncelemesi ve Harmonik Filtreli Kompanzasyon", Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 3 (3), pp. 43-51, 2018.

[12] S. Rüstemli, S. Tekev, "Güç Sistemindeki

Harmoniklerin

Bilgisayar

Destekli

Modellenmesi", Dicle Üniversitesi Mühendislik

Fakültesi Mühendislik Dergisi, 12(5), pp. 711-718,

2021.

[13] S. Adak, H. Cangi, A.S.Yılmaz, “Doğrusal Olmayan

Yüklerde Güç Faktörünün Düzeltilmesi ve Harmonik

Bileşenlerin Süzülmesi”, Gazi University Journal of

Science Part C: Design and Technology, 7 (1), pp. 153-

164, 2019.

[14] M. Kashif, M.J.Hossain, F. Zhuo, S. Gautam, "Design and implementation of a three-level active power filter for harmonic and reactive power compensation", Electric Power Systems Research, 165, pp.144–156, 2018.

[15] V.N. Gali, N. Gupta, R.A.Gupta, "Mitigation of power quality problems using shunt active power filters: A comprehensive review", 12th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), Cambodia, June 18-20, pp. 1100-1105, 2017.

[16] M.T.L. Gayatri, A.M. Parimi, K.A.V. Pavan, "A review of reactive power compensation techniques in microgrids", Renewable and Sustainable Energy Reviews, 81, pp.1030–1036, 2018.

[17 L. F. J. Meloni, F. L. Tofoli, A. J. J Rezek, E. R. Ribeiro, "Modeling and Experimental Validation of a Single-Phase Series Active Power Filter for Harmonic Voltage Reduction", IEEE Access, 7, pp. 151971– 151984, 2019.

[18] W. Śleszyński, A. Cichowski, P. Mysiak, "Current harmonic controller in multiple reference frames for series active power filter integrated with 18-pulse diode rectifier", Bulletin of The Polish Academy of Sciences Technical Sciences, 66(5), pp. 699-704, 2018.

[19] R. Jadeja, A. Faldu, T. Trivedi, S. Chauhan, V. Patel, "Compensation of harmonics in neutral current using active power filter for three phase four wire system",

77/80

Gazi University Journal of Science, 31 (3), pp. 846861, 2018. [20] M. O. Mahmoud, W. Mamdouh, H. Khalil, "Power System Distortion Mitigation by Using Series Active Power Filter", International Journal of Industry and Sustainable Development (IJISD), 1 (2), pp. 36-48, 2020.

[21] M.T. Akçay, U. Arifoğlu, "Anlık Güç Kuramı ile Dengesiz Yükler İçin SAGF Uygulaması", Haliç Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 2 (1), pp. 1-16, 2019.

[22] S. Agrawal, D.K. Palwalia, M. Kumar M, "Performance Analysis of ANN Based three-phase four-wire Shunt Active Power Filter for Harmonic Mitigation under Distorted Supply Voltage Conditions", IETE Journal of Research, pp.1-9, 2019.

[23] S. Adak, "Güç Sisteminde Triplen Harmoniklerin Eliminasyonu", SETSCI Conference Indexing System, 3, pp. 111-116, 2018.

78/80

Güç Sisteminde Oluşan Harmonik ile Ara Harmoniklerin Modellenmesi ve Simülasyonu Modeling and Simulation of Harmonic and Interharmonics in the Power System Sabir Rüstemli, Behçet Kocaman, Sinan Tekev

Sabir RÜSTEMLİ, Lisans ve Yüksek Lisans eğitimini, 1990 yılında Azerbaycan Devlet Petrol Akademisinde tamamlamıştır. Doktora Eğitimini 1995 yılında Azerbaycan Devlet Petrol Akademisi ve Azerbaycan Bilimler Akademisinde tamamlamıştır. 2005-2012 yılları arasında Yüzüncü Yıl Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği bölümünde Profesör olarak çalışmıştır. 2012 yılından itibaren Bitlis Eren Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği bölümünde Profesör olarak çalışmaktadır. Araştırma alanları; yüksek gerilim, iletim dağıtım sistemleri ve yenilenebilir enerji kaynaklarıdır.

Behçet KOCAMAN, Lisans eğitimini, 1993 yılında Yıldız Teknik Üniversitesi Elektrik Mühendisliği bölümünde tamamlamıştır. Yüksek Lisans ve Doktora eğitimlerini sırasıyla 1997 ve 2015 yıllarında Kocaeli Üniversitesi Elektrik Mühendisliği Anabilim Dalında tamamlamıştır. 19932015 yılları arasında ise Yüzüncü Yıl Üniversitesi/ Bitlis Eren Üniversitesi Tatvan Meslek Yüksekokulu Elektrik-Enerji bölümünde Öğretim Görevlisi olarak çalışmıştır. 2015-2021 yılları arasında Bitlis Eren Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği bölümünde Dr. Öğr. Üyesi olarak çalışmıştır. Halen aynı bölümünde Doçent olarak görev yapmaktadır. Araştırma alanları; enerji verimliliği, aydınlatma, reaktif güç kompanzasyonu ve yenilenebilir enerji sistemleridir

Sinan TEKEV, Lisans eğitimini 2014 yılında Pamukkale Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği bölümünde tamamlamıştır. Yüksek Lisans eğitimini, 2021 yılında Bitlis Eren Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalında tamamlamıştır. Araştırma alanı, güç kalitesidir.

79/80

EMO Bilimsel Dergi 2021 Cilt:12 Sayı: 23 80/80