KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Journal of Artificial Intelligence and Data Science / 2026 / Cilt: 6 Sayı: 1

Bölgesel Enerji Verimli Akıllı Laboratuvar Aydınlatma Sistemi

A Zonal Energy-Efficient Smart Laboratory Lighting System

Havva Kaya(İZMİR KATİP ÇELEBİ ÜNİVERSİTESİ)0009-0000-0051-9812
Mehmet Erdal Özbek(IZMIR KATIP CELEBI UNIVERSITY)0000-0001-5840-7960
Sayfa
49–55
Yayın Tarihi
2026-06-29
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu çalışmada, Lighting and Energy Automation Framework olarak adlandırılan IoT tabanlı, bölgesel ve enerji verimli bir akıllı aydınlatma mimarisi önerilmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Büyük ölçekli eğitim ortamlarında kullanılan mevcut merkezi aydınlatma sistemleri, düzensiz kullanıcı yoğunluğu ve değişken gün ışığı koşulları nedeniyle önemli enerji verimsizliklerine yol açabilmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, Lighting and Energy Automation Framework olarak adlandırılan IoT tabanlı, bölgesel ve enerji verimli bir akıllı aydınlatma mimarisi önerilmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Deneysel sonuçlar, önerilen sistemin gereksiz enerji tüketimini etkili bir şekilde azalttığını ve laboratuvar ortamları için uygun, uyarlanabilir ve gerçek zamanlı aydınlatma kontrolü sağladığını göstermektedir.
🔬Tür:Laboratuvar & Saha Deneyi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Enerji Verimliliği · Nesnelerin İnterneti · MQTT Protokolü

Özet

Büyük ölçekli eğitim ortamlarında kullanılan mevcut merkezi aydınlatma sistemleri, düzensiz kullanıcı yoğunluğu ve değişken gün ışığı koşulları nedeniyle önemli enerji verimsizliklerine yol açabilmektedir. Nesnelerin İnterneti (IoT) tabanlı akıllı aydınlatma çözümleri yaygın olarak araştırılmış olsa da mevcut yaklaşımların çoğu merkezi kontrol yapısına dayanmakta veya yeterince ayrıntılı bölgesel uyarlanabilirlik sağlayamamaktadır. Bu çalışmada, Lighting and Energy Automation Framework olarak adlandırılan IoT tabanlı, bölgesel ve enerji verimli bir akıllı aydınlatma mimarisi önerilmektedir. Sistem, kenar düğümleri ile merkezi kontrolcü arasında verimli iletişim sağlamak için yıldız topolojisini ve Message Queuing Telemetry Transport protokolünü kullanmaktadır. Ortamda yalnızca hareket algılandığında ve çevresel aydınlatma yetersiz olduğunda aydınlatmayı etkinleştirmek için bağlam farkındalığına sahip bir kontrol algoritması uygulanmıştır. Gereksiz aydınlatma ise önceden tanımlanmış bir zaman aşımı süresinden sonra otomatik olarak devre dışı bırakılmaktadır. Deneysel sonuçlar, önerilen sistemin gereksiz enerji tüketimini etkili bir şekilde azalttığını ve laboratuvar ortamları için uygun, uyarlanabilir ve gerçek zamanlı aydınlatma kontrolü sağladığını göstermektedir.

Abstract

Existing centralized lighting systems in large-scale educational environments often lead to significant energy inefficiencies due to non-uniform occupancy and varying daylight conditions. Although Internet of Things (IoT)-based smart lighting solutions have been widely investigated, many existing approaches rely on centralized control or lack sufficiently granular zonal adaptability. In this study, an IoT-based, zonal, and energy efficient smart lighting architecture, named as the Lighting and Energy Automation Framework, is proposed. The system employs a star topology and the message queueing telemetry transport protocol to enable efficient communication between edge nodes and a central controller. A context-aware control algorithm is implemented to activate lighting only when occupancy is detected and ambient illumination is insufficient, while unnecessary lighting is automatically deactivated after a predefined timeout period. Experimental results demonstrate that the proposed system effectively reduces unnecessary energy consumption and provides adaptive, real-time lighting control suitable for the laboratory environments.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Kaya, H., Özbek, M. E. (2026). Bölgesel Enerji Verimli Akıllı Laboratuvar Aydınlatma Sistemi. Journal of Artificial Intelligence and Data Science, Cilt: 6 Sayı: 1, 49–55. https://ajindex.com/articles/1618285

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. A. G. Putrada, M. Abdurohman, D. Perdana, and H. H. Nuha, “Machine learning methods in smart lighting toward achieving user comfort: A survey,” IEEE Access, vol. 10, pp. 45137–45178, 2022.
  2. A. Natarajan, V. Krishnasamy, and M. Singh, “Design of a low-cost and device-free human activity recognition model for smart led lighting control,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 11, no. 4, pp. 5558–5567, 2023.
  3. C. F. Filho, E. Borba, T. Valentim, E. Nascimento, D. Silva, J. Dantas, and E. Tavares, “Smart street lighting systems: performance, energy consumption and availability assessment,” Journal of Reliable Intelligent Environments, vol. 11, no. 4, p. 19, 2025.
  4. L. Tang, Y. Xu, X. Liu, Y. Wang, J. Wang, and H. Shao, “Multimodal sensing and lighting estimation for poe-enabled intelligent and energy efficient lighting networks,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 12, no. 13, pp. 23788–23796, July 2025.
  5. S. Mouhim and F. Lachhab, “Towards a context awareness system using iot, ai, and big data technologies,” IEEE Access, vol. 13, pp. 40302– 40315, 2025.
  6. Y. Uhm, I. Hong, G. Kim, B. Lee, and S. Park, “Design and implementation of power-aware led light enabler with location-aware adaptive middleware and context-aware user pattern,” IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 56, no. 1, pp. 231–239, 2010.
  7. A. Mohagheghi and M. Moallem, “Intelligent spectrum controlled supplemental lighting for daylight harvesting,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 17, no. 5, pp. 3263–3272, 2020.
  8. C.-T. Lee, L.-B. Chen, H.-M. Chu, and C.-J. Hsieh, “Design and implementation of a leader-follower smart office lighting control system based on iot technology,” IEEE Access, vol. 10, pp. 28066–28079, 2022.
  9. Espressif Systems, “ESP32 Overview,” 2026. [Online]. Available: https://www.espressif.com/en/products/hardware/esp32/overview
  10. A. Gozuoglu, O. Ozgonenel, and C. Gezegin, “Design and implementation of controller boards to monitor and control home appliances for future smart homes,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 20, no. 9, pp. 11458–11465, 2024.
  11. C. S. Abella, S. Bonina, A. Cucuccio, S. D’Angelo, G. Giustolisi, A. D. Grasso, A. Imbruglia, G. S. Mauro, G. A. Nastasi, G. Palumbo et al., “Autonomous energy-efficient wireless sensor network platform for home/office automation,” IEEE Sensors Journal, vol. 19, no. 9, pp. 3501–3512, 2019.
  12. M. Wang, P. Fang, B. Lv, D. Yang, X. Zheng, and H. Gao, “A novel multi-zone uniform lighting control strategy for buildings based on ssa and elm,” Building Simulation, vol. 18, no. 11, pp. 2899–2921, 2025.
  13. P. Jamborsalamati, E. Fernandez, M. Moghimi, M. J. Hossain, A. Heidari, and J. Lu, “Mqtt-based resource allocation of smart buildings for grid demand reduction considering unreliable communication links,” IEEE Systems Journal, vol. 13, no. 3, pp. 3304–3315, 2018.
  14. J. B. Madavarapu, H. Islam, A. Appathurai, G. A. Safdar, N. Muthukumaran, and J. Gnanamalar, “Heterogeneous energy harvesting techniques for smart home iot acceleration,” IEEE Access, vol. 12, pp. 73667– 73675, 2024.
  15. T. E. Achar, C. Rekha, and J. Shreyas, “Smart automated highway lighting system using iot: a survey,” Energy Informatics, vol. 7, no. 1, p. 76, 2024.
  16. W. A. Jabbar, T. K. Keat, F. A. Dael, L. C. Hong, Y. F. M. Yussof, and A. Nasir, “Optimising urban lighting efficiency with iot and lorawan integration in smart street lighting systems,” Discover Internet of Things, vol. 5, no. 1, p. 64, 2025.