Research Projects

1- Architecture-centric Development of Smart Car Parking Management Systems

Finding out an available car parking space has been one of the most crucial problems for the crowded cities, which causes such issues as traffic congestions, air pollutions, and stressful drivers. To mitigate the issues here, smart car parking management system (SPMS) solutions can be used which digitalise the parking processes and maximise the drivers’ productiveness. However, the existing SPMS solutions are either domain-specific or address the applications of particular techniques and technologies. None of the solutions in the literature propose any generic approach that can be re-used for the analysis and design of any SPMSs. In this project, we propose a reference architecture (RA) for the SPMS product family. Performing comprehensive domain analysis, we provide a feature model of the common and varying features for SPMSs. We designed 4 architectural viewpoints, which are context, module, component&connector, and allocation. Each viewpoint addresses a different concern and proposes a generic solution that can be re-used for any specific SPMSs. 

To validate our RA design, we further developed an SPMS solution for the specific case of Istanbul, Turkiye. Our SPMS product here can be used for different stakeholders including parking controller, parking provider and driver. Using our SPMS product, the parking provider can design the layout of their parking area and assign parking controller(s) for their parking area. The parking controller for a particular parking area can confirm the driver reservations, report any issues to the provider, manage the check-in and check-out activities of the drivers in the parking area. The driver can search for any parking areas on the map, detect the empty parking spaces in the parking area of their interest, send a reservation request for any empty parking space, and navigate to the parking area. 

Project Period: 11-2023 - 11-2024

Contributors: Alper Turunç, Elif Çolak, Oğuzhan İçelliler, Burak Eymen Çevik, Emirhan Elibol, Abdurrahman Gündüzlü, Ulaş Can Demirbağ, Eylül Akar

Reference Architecture Preprint (an initial version, final form to be published soon): https://www.preprints.org/manuscript/202409.2462

Video: https://www.youtube.com/watch?v=rOWZSe43Mc0&t=13s

2- A Digital Twin for Detecting Building Vulnerabilities 

Nowadays, earthquake is considered one of Turkey’s (any many other countries’) most crucial concerns. To be able to manage the earthquake disasters productively and effectively, digital techniques and technologies should be developed and used. In this project, a digital twin web application has been developed, whose goal is to receive building information for any street (e.g., building type, building age, population density, fire escape, number of floors, etc.) and visualize the information on a street map. The digital twin application uses the data and makes predictions on the earthquake vulnerability of the buildings at real-time which are then reflected on the street map dynamically with some proper shapes and coloring. The web application can further export the building information in a standard format based on XML. So, any other tools (e.g., decision support systems) may use the street building information in their decision-making facilities. We strongly believe that different stakeholders (e.g., those providing the street building information, those using the information to make decisions, and any tool developers) can utilize the digital twin web application and perform their goal(s) of managing the earthquake disasters using a digital approach.

Funding Agency: Yeditepe University

Project Period: 09-2023 - 04-2024

Contributors:

Technology Developers: Emirhan Uysal, Eren Taşken, Fevzi Babaoğlu, Okan Bulgur

Data Analysts: Berke Özkeleş, Ceren Yazgan, Ece Gökçen Sarı, Ece Tipici, Nilhan Süer

Business Analysts: Asude Beyza Demirboğa, Hatice Müberra Gül

3- ModelTGM:  Model Tabanlı ve Güdümlü Mühendislik ve Alan Özgü Dil Geliştirme

Bu projede, değişik yazılım modellemesi yaklaşımları ve teknolojilerinden faydalanarak, Radar ve EH sistemi yazılım bileşenleri geliştirilmesine yönelik modelleme dili ve araç kümesinin geliştirilmesi planlanmaktadır. Proje kapsamında tanımlanacak modelleme dili ve araç kümesi (editör ve dönüştürücüler) ile, yazılım geliştirme yaşam döngüsüne (YGYD) katkı sağlayan paydaşlar arasında ortak bir dil oluşturularak paydaşlar-arası iletişimin iyileştirilmesi ve model güdümlü mühendislik ile farklı yazılım girdi ve çıktılarının otomatik olarak oluşturulması ile ASELSAN ürünlerinin kalite faktörlerinin iyileştirilmesi amaçlanmaktadır.

• Destekleyen Kuruluş: ASELSAN A.Ş.

• Proje başlangıç ve Bitiş Tarihi: 01.07.2021 - 31.12.2022 (18 ay)

4- Artificial Intelligence supported Tool Chain in Manufacturing Engineering (AITOC)

The goal is to develop an integrated tool-chain for manufacturing engineering that supports decision making in early phases. To achieve this, the tool-chain will support formalization and automated analysis of requirements, computer-aided generation of simulation models, and software-supported generation of layout. In all of these dimensions, Artificial Intelligence will be utilized in expert systems and simulations based on data from existing solutions.

• • Funded by TUBITAK TEYDEB

  • Started on 2020-09-01, To be Delivered on: 2023-09-01 (36 months)

  • Budget: 15.4 M €

  • URL: https://itea3.org/project/aitoc.html

  • Coordinated by Volvo Group Trucks Operations

• • • 5 partners from Finland (including Dark Amber Softworks, Lappeenranta University of Technology, MeVEA Ltd, Process Genius Oy, Raute Corporation)

    • 4 partners from France (including Airbus Group SAS, Cesames Institut, IRT AESE Saint Exupéry, ISAE-SUPAERO)

    • 9 partners from Germany (including Daimler Buses - EvoBus GmbH, DFKI German Research Center for Artificial, EKS InTec GmbH, in2sight gmbH, Institut für Automation und Kommunikation (IFAK), isb innovative software businesses GmbH, Raumtänzer GmbH, Software AG, TWT GmbH Science & Innovation)

    • 8 partners from Sweden (ABB, ÅF-Industry AB, Algoryx Simulation, Fraunhofer-Chalmers Research Centre for Industrial Mathematics, Solme AB, University of Technology Chalmers, Univrses AB, Volvo)

    • 4 partners from Turkey (Eryaz Bilgi Teknolojileri, TOFAŞ, Ford Otosan, Ericsson, ARD Group, UNIT)

5- Boosting Design Efficiency for Heterogeneous³ Systems (PANORAMA)

The goal of PANORAMA is to research model-based methods and tools to master development of heterogeneous embedded hardware/software systems in collaboration with diverse and heterogeneous parties by providing best practice, novel analysis approaches, and guidance for development. To that end, the main line of action is geared to extending the scope and interoperability of current system level analysis approaches, particularly by enhancing existing abstract performance meta-models. The enhanced meta-model and the related tool framework will be a common and open platform to support collaborative development.

• • Funded by TUBITAK TEYDEB

  • Started on April 2019, Delivered on April 2022 (36 months)

  • Budget: 19.1 M €

  • URL 1: https://itea3.org/project/panorama.html         

  • URL 2: https://panorama-research.org/

  • Coordinated by Robert Bosch GmbH, Germany

    • 10 partners from Finland (including Ericsson, Aalto University and University of Oulu)

    • 10 partners from Germany (including Bosch,  Siemens, Eclipse, Fraunhofer, Dortmund University)

    • 2 partners from Portugal

    • 9 partners from Sweden (including Saab, Scania, KTH, Malardalen University)

    • 4 partners from Turkey (AVL, Ford Otosan,  Mantis Software, and UNIT)

6- Blended Modeling for Enhanced Software and Systems Engineering (BUMBLE)

BUMBLE aims at providing an innovative system and software development framework based on modeling through blended modeling notations/languages (e.g. textual and graphical). The framework provides semi-automatic generation and management of full-fledged blended modeling environments from arbitrary DSMLs. Such modeling environments are expected to greatly boost the development of complex multi-domain systems by enabling seamless textual and graphical collaborative modeling. Based on a preliminary empirical study by some of the project idea partners, we expect at least a 30% improvement of the development speed using BUMBLE blended solutions compared to the state of the art of mutually exclusive notations for DSMLs. The results of BUMBLE will be (1) fed back into existing state-of-the-art open-source solutions enabling interested industrial and academic partners in the project and beyond to benefit from the project results, and (2) exploited in the development processes and tools of the consortium’s industrial partners.

• • Funded by TUBITAK TEYDEB

  • Started on November 2019, Delivered on November 2022 (36 months)

• • Budget: 11.4 M €

  • URL: https://itea3.org/project/bumble.html

  • Coordinated by Alten, Sweden

    • 4 partners Austria (AVL, EclipseSource, TU Wien, WU Vienna)

    • 7 partners from Germany (Eclipse Foundation Europe, Expleo, Fraunhofer, Hella, Itemis, Lemonize, Ulm University)

    • 4 partners from Netherlands (ING, Modeling Value Group, Oce Technologies,  VU University Amsterdam)

    • 7 partners from Sweden (Alten, Knowledge Centric Solutions, Malardalen University, Saab, Unibap AB, University of Gothenburg, Volvo Technology)

    • 4 partners from Turkey (Ford Otosan, Hermes Iletisim, Mantis Software, UNIT)

7- Web Uygulamalarının Kullanıcı Davranışlarına Göre Model-Tabanlı Testi Için Alana-Özgü Modelleme Dili Ve Araçlarının Geliştirilmesi

Bu projede, teknik bilgisi kısıtlı paydaşların web uygulamaları kullanırken sergilemek istedikleri davranışları aksiyonlar ve aksiyonların aralarındaki ilişkiler cinsinden modellemelerine yönelik bir alana-özgü modelleme dili önerilecektir. Yeni modelleme dili, her profilde kullanıcının kolayca kavrayacağı düşünülen akış şeması (flowchart) notasyonunu temel alacaktır. Ayrıca, modelleme dili için geliştirilecek bir araç kümesi ile, kullanıcıların modelleme diline göre akış şeması modelleri yaratabilmesi ve sonrasında bu modellerden olası tüm davranış senaryolarını Behaviour-driven Development yaklaşımına göre otomatik türetebilmesi hedeflenmektedir. Her ne kadar kullanıcılar kendi davranışlarını akış şeması ile modellese de, bu diyagramlardaki bazı akışların (yani senaryoların) diğer akışlara göre daha çok tercih edilmesi muhtemeldir. Bundan ötürü, geliştirilecek başka bir araç ile de, kullanıcıların web uygulamayı kullanırken sergiledikleri gerçek aksiyonların tespit edilip sıklık derecelerine göre sınıflandırılması ve kullanıcı akış şema modelinden türetilen olası tüm BDD senaryolarının sık karşılaşılan aksiyonlara göre öncelik sırasına koyulması hedeflenmektedir. Böylece, olası tüm senaryoların sayıca büyük olduğu durumlarda önceliği düşük olan senaryolar (sık karşılaşılan aksiyonları içermeyenler) göz ardı edilebilecektir. Elde edilen öncelikli BDD senaryoları, web uygulama geliştiricileri tarafından BDD’yi destekleyen test otomasyon araçları (Selenium gibi) ile otomatik olarak web uygulama üzerinde koşulabilir ve web uygulamalarının kullanıcıların sık sergiledikleri davranışlara göre otomatik test edilmesi mümkün olabilir.

• Destekleyen Kuruluş: TÜBİTAK ARDEB 120E394

• Proje başlangıç ve Bitiş Tarihi: 15.11.2020 - 15.11.2021 (12 ay)

• Bütçe: 44129 TL

• Yürütücü: Doç. Dr. Mert Özkaya

• Bursiyer:  Arda Burak Mamur, Türker Koç (Lisans Bursiyer)

• Website: https://sites.google.com/view/modelweblanguage/

8- Yazılım Tasarım Kalıplarına Uygun Modellerin Tasarlanması, Analizi, ve Koda Dönüştürülmesi için Alana-özgü Modelleme Dili ve Araçlarının Geliştirilmesi

Yazılım tasarım kalıpları kaliteli yazılım geliştirme konusunda büyük öneme sahip olsa da, yazılımcılar tasarım kalıplarını kullanırken farklı sorunlar yaşamaktadır. Bunlardan bazıları şu şekilde ifade edilebilir: tasarım kalıplarının anlaşılmasının güç olması, hangi tasarım kalıbının hangi sistemler için uygulanması gerektiğinin net olarak tespit edilememesi, yazılım tasarım kalıplarına göre sistem mimarisi modelleyebilmek için UML benzeri bir modelleme teknolojisinin mevcut olmaması, mevcut sistem yapısının (yada davranışının) tasarım kalıplarına uyarlanmasına kod seviyesinde uğraşılması, ve tasarım kalıplarının doğru şekilde uyarlandığının otomatik olarak kontrol edilmesinin mümkün olmaması. Ayrıca, her ne kadar birçok üniversite yazılım mühendisliği dersinin müfredatına tasarım kalıplarını dahil etse de, öğrencilerin tasarım kalıpları üzerine yeterli bilgi sahibi olup pratik anlamda tecrübe kazanması pek de kolay olmamaktadır.

Bu projede, farklı yazılım tasarım kalıplarını destekleyen yazılım mimarileri modellemeye yönelik görsel yazılım modelleme dilinin ve mimari modelleri analiz edip otomatik kod üretmeyi sağlayan araçların geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Buna göre, ilk olarak, geliştirilecek olan modelleme dilinin söz-dizimi ve semantik açısından tanımlanması yapılacaktır. Sonrasında, modelden koda dönüşüm algoritmaları tasarlanacaktır. Metaedit+ meta-modelleme aracı kullanılarak tanımlı modelleme dili için modelleme editörü geliştirilecektir. Yine Metaedit+ ile, semantik kurallara göre modellerin analizini destekleyen araç ile modelden Java koduna dönüşüm algoritma tasarımına göre modelden kod üreten dönüştürücü aracın geliştirilip modelleme editörüne entegrasyonu gerçekleştirilecektir. Son olarak, geliştirilen modelleme editörü ve dönüştürücü uygulamaların gerçek sistemler kullanılarak değerlendirilip test edilecektir.

• Destekleyen Kuruluş: TÜBİTAK ARDEB 120E144

• Proje başlangıç ve Bitiş Tarihi: 1 Ekim 2020 - 1 Ekim 2021 (12 ay)

• Bütçe: 45000 TL

• Yürütücü: Doç. Dr. Mert Özkaya

• Bursiyer: Mehmet Alp Köse (Doktora)

• Website: https://sites.google.com/view/despat/