Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2023; 29(4): 357-369 | DOI: 10.5505/pajes.2022.95595

Semantic-based anomaly detection in laboratory environments using SOSA/SSN sensor ontology frameworks

Musa Milli¹, Mehmet Milli², Sanaz Lakestani³, Özlem Aktaþ^4
1Department Of Computer Engineering, Turkish Naval Academy, National Defense University, Tuzla, Istanbul, Turkey
²Department Of Computer Engineering, Faculty Of Engineering, Bolu Abant Ýzzet Baysal University, Bolu, Turkey
³Scientific Industrial And Technological Application And Research Center, Bolu Abant Ýzzet Baysal University, Bolu, Turkey
⁴Department Of Computer Engineering, Faculty Of Engineering, Dokuz Eylül University, Ýzmir, Turkey

In today's modern world, laboratories have become indispensable parts of education life, business life and daily life in schools, hospitals and many institutions. Whether laboratories are used in the field of education, health or industry, the most basic principle should be to ensure the safety of employees and the environment. The foremost security measures are monitoring, following and keeping the physical (temperature, humidity), chemical (gases), biological (bacteria, viruses) environmental parameters that directly affect human health and that have to be in the environment due to the nature of the laboratories under control. Keeping these parameters under control in laboratory environments is either not done at all or is still done with classical and conventional methods. In this study, a sensor-based system was established in order to eliminate the disadvantages of classical methods with the aim of continuous monitoring of laboratory environment parameters. The proposed sensor-based system is semantically enriched with semantic web technologies. Thus, the efficiency and sustainability of the proposed system has been increased. To effectively control and prevent the spread of diseases such as Covid-19, which has affected the whole world in recent years and is transmitted by air, it is essential to monitor and improve the air quality of indoor environments. The proposed study has a high potential to be used in critically important areas such as hospitals, schools, public transport and intensive care units, especially during epidemic times such as Covid-19. By adding artificial intelligence approaches to the proposed system in future studies, the system will gain the ability to predict air quality for the future. Thanks to the developed system, institutions and companies will be able to put their action plans into action earlier and gain an advantage in terms of the manageability of environmental conditions.

Keywords: Laboratory environment measurement, Anomaly detection, Sensor ontology, Wireless sensor networks, Real-time monitoring, Indoor air quality, Laboratory safety

---

SOSA/SSN sensör ontoloji çerçevelerini kullanarak laboratuvar ortamlarýnda semantik tabanlý anomali tespiti

Musa Milli¹, Mehmet Milli², Sanaz Lakestani³, Özlem Aktaþ^4
1Bilgisayar Mühendisliði Bölümü, Deniz Harp Okulu, Milli Savunma Üniversitesi, Tuzla, Ýstanbul, Türkiye
²Bilgisayar Mühendisliði Bölümü, Mühendislik Fakültesi, Bolu Abant Ýzzet Baysal Üniversitesi, Bolu, Türkiye
³Bilimsel Endüstriyel Ve Teknolojik Uygulama Ve Araþtýrma Merkezi, Bolu Abant Ýzzet Baysal Üniversitesi, Bolu, Türkiye
⁴Bilgisayar Mühendisliði Bölümü, Mühendislik Fakültesi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Ýzmir, Türkiye

Günümüz modern dünyasýnda, laboratuvarlar okullarda, hastanelerde ve birçok kurumda, eðitim hayatýnýn, iþ hayatýnýn ve gündelik yaþamýn vazgeçilmez parçalarý haline gelmiþtir. Laboratuvarlar gerek eðitim alanýnda, gerek saðlýk alanýnda veya gerekse endüstriyel alanda kullanýlsýn en temel prensip çalýþanlarýn ve çevrenin güvenliðinin saðlanmasý olmalýdýr. Güvenlik önlemlerin ise en baþýnda insan saðlýðýný doðrudan etkileyen ve laboratuvarlarýn doðasý gereði ortamda bulunmak zorunda olan fiziksel (sýcaklýk, nem), kimyasal (gazlar), biyolojik (bakteriler, virüsler) ortam parametrelerinin sürekli izlenmesi, takibinin yapýlmasý ve kontrol altýnda tutulmasý gelmektedir. Laboratuvar ortamlarýnda bu parametrelerin kontrol altýnda tutulmasý birçok yerde ya hiç yapýlmamaktadýr ya da hala klasik ve konvansiyonel yöntemler ile yapýlmaktadýr. Bu çalýþmada laboratuvar ortam parametrelerinin devamlý izlenmesi amacý ile klasik yöntemlerin dezavantajlarýný ortadan kaldýrmak için sensör tabanlý bir sistem kurulmuþtur. Önerilen sensör tabanlý sistem semantik web teknolojileri ile anlamsal olarak zenginleþtirilmiþtir. Böylelikle önerilen sistemin etkinliði ve sürdürülebilirliði de arttýrýlmýþtýr. Özellikle son yýllarda tüm dünyayý etkisi altýna alan ve hava yolu ile bulaþan Covid-19 gibi hastalýklarýn yayýlýmýn azaltmak için iç mekân ortamlarýnýn hava kalitelerinin gözetimi ve iyileþtirilmesi þarttýr. Önerilen çalýþmanýn özellikle Covid-19 gibi salgýn zamanlarýnda hastaneler, okullar, toplu taþýma araçlarý ve yoðun bakým üniteleri gibi kritik öneme sahip alanlarda kullanýlma potansiyeli yüksektir. Sonraki çalýþmalarda önerilen sisteme yapay zekâ yaklaþýmlarý da eklenerek sisteme ileriye yönelik hava kalitesi tahmin kabiliyeti kazandýrýlacaktýr. Geliþtirilen sistem sayesinde kurumlar ve firmalar eylem planlarýný daha erken devreye sokarak ortam þartlarýnýn yönetilebilirliði noktasýnda avantaj saðlayacaklardýr.

Anahtar Kelimeler: Laboratuvar ortam ölçümü, Anomali tespiti, Sensör ontolojisi, Kablosuz algýlayýcý aðlar, Gerçek zamanlý izleme, Ýç ortam hava kalitesi, Laboratuvar güvenliði

---