taking advantage of the target’s category and kinematic data in two-dimensional space. It is thought that this method can be used on platforms where there is no data about the identity and the characteristic of the target. Presented Bayesian threat assessment model performance is measured by creating synthetic scenarios. 1
Bu çalışma öncesinde kategori verisi dikkate alınmadan tasarlanmış bir tehdit
değerlendirme modeli üzerinde çalışıldı [1]. Yapılan çalışma değerlendirilirken hava
hedeflerinin parametreleri göz önüne alınarak sentetik senaryolar oynatıldı. Önceki
çalışmada yer almayan su üstü hedefleri ile yapılan denemelerde kategori verisinin tehdit
değerlendirme modeli üzerindeki etkisinin azımsanamayacak kadar büyük olduğu
görülmüştür. Kullanılan parametrelerin ve bu parametrelerin ağırlığının kategori
bilgisine göre önemli ölçüde değiştiği görülmüştür [
Askeri operasyonlar anlık değişen büyük miktardaki veriler işlenerek
gerçekleştirilir. Kısıtlı zaman içinde verilmesi gereken kararlar tecrübeli operatörleri bile zorlar.
Bu stresli ortam savaş yönetim sistemi operatörlerini kolayca yanlış kararlara
yönlendirir. Bundan dolayı; Gözetle-Belirle-Karar Ver-İşlet döngüsü içinde elektronik
beyinlerden yardım almak kaçınılmaz bir hâl alır [
Durumsal farkındalık safhası komuta kontrol süreçlerindeki gözetleme adımının
tamamlandığı yerdir. Bu safha, belirleme adımı için gereken bilgilerin üretildiği
yerdir [
Tehdit değerlendirme algoritmaları çevredeki tespitlerin tehdit seviyelerini
belirlemek için çeşitli yöntemler kullanıyor [
Tehdit değerlendirme ipuçları hedeflerin karakteristiğinden ve kinematiklerinden çıkarılmaktadır. Sınırlı yeteneklere sahip olan deniz platformları etraftaki cisimlerin karakteristiği hakkındı sınırlı bilgiye sahip olurlar. Elektronik destek ve IFF gibi teknolojilerin eksikliği, karşılaşılan cisimler hakkında sınıflandırma yapmayı zorlaştırır. Operatörün gözlem gücü ve diğer sensörlerden sağlanan verilerle belirli bir noktaya varana kadar yorumlama yapılabilir. Nihayetinde, operatör çevresindeki cisimlerin karakteristiğinden mahrum kalarak sadece kinematiklerine mahkûm şekilde yorum yapmak durumunda kalabilir. Bu koşulları göz önünde bulundurarak, bu çalışmada cisimlerin kinematiklerine dayanan Bayesci bir tehdit değerlendirme modeli anlatıyoruz.
Bu makalenin geri kalan kısımları şu şekilde organize edilmiştir. İkinci bölümde bu çalışmanın sebepleri ve çalışmanın ardındaki motivasyon anlatılmıştır. Üçüncü bölüm tehdit değerlendirme modeline odaklanmıştır. Dördüncü bölümde yöntemin performansı ölçülmüştür. Beşinci bölümde makalenin özeti verilmiştir. 2
Devam eden askeri bir operasyon esnasında komuta ve kontrol operatörlerini
davranışlarını tahmin etmek mümkün olmadığı için tehdit değerlendirme probleminin
tamamlanmış bir çözümü yoktur [
Tehdit değerlendirme ipuçlarını tespit etmek için pek çok çalışma gerçekleştirilmiştir. Dünyadaki önemli komuta ve kontrol sistemleri temasların kökeni, IFF modu, istihbarat raporu, yükseklik, uçuş rotasına yakınlık ve elektronik destek parametrelerini hava savunma sistemlerinde en etkin tehdit değerlendirme ipuçları olarak kullanmaktadır. Benzer şekilde, su üstü savunma sistemleri, platformun tipini, silah menzilini, elektronik desteği, kökeni baskın parametreler olarak kullanmaktadır. Görüldüğü üzere, hedeflerin karakteristikleri tehdit seviyelerini belirlerken ön sırada yer almaktadırlar. Maalesef, gelişmiş tespit sistemlerinin yokluğundan ötürü deniz platformlarının savaş yönetim sistemleri bu parametreleri kullanamıyor duruma düşebilmektedir. Bu yüzden, bu tip platformlar, hedeflerin kinematiklerini en iyi şekilde değerlendirecek tehdit değerlendirme yöntemlerine ihtiyaç duyarlar. Bu çalışmada, kinematik parametreleri temel alan bir tehdit değerlendirme yöntemi geliştirilmiştir. 3
Herhangi bir kimlik bilgisinin olmadığı bir ortamda tehditleri diğer unsurlardan ayırmak zorlayıcı bir işlemdir. Hedefin kinematikleri tek tek incelendiğinde; ancak sınırlı bir öngörü sahibi olabiliriz. Fakat bu kinematik bilgilerinden elde edilen veriler birleştirilerek öngörümüzü güçlendirmek mümkündür. Veri füzyonu operasyonu hedeflerin doğası gereği hava ve su üstü hedefleri için ayrı ayrı yapılmaktadır. Bunun sebebi hava ve su üstü hedeflerinin kinematiklerinin arasında büyük farklılıklar olmasıdır. Bir hava hedefi herhangi bir su üstü hedefine göre çok yüksek hızlara çıkabilmektedir. Hava hedefinin manevralarının karakteristiği de çok farklıdır. Platformu harekete geçiren itici güçlerin ve hareket ettikleri ortamların farkı, cisimlerin hızlarındaki ivmelenmelerinde de büyük farklılıklar ortaya çıkmasına sebep olur. Bu farklılıkları aynı potada eriterek tek bir tehdit listesi oluşturmak zorlu bir süreçtir ve farklı çalışma metotlarına ihtiyaç duymaktadır. Bu çalışmada, öncelikle, hava ve su üstü hedeflerine ait iki adet ayrı tehdit listesi çıkarılmasına öncelik verilmiştir.
Şekil 1’de tehdit değerlendirme modeli özetlenmiştir. Elde olan veriler arasında cismin hava izi mi yoksa su üstü izi mi olduğu bilgisi mevcuttur. İlk aşama olan kategori seçimi safhasında, iz ait olduğu çevreye göre modelin ilgili akışına doğru yönlendirilir. Bu safhadan sonra hava ve su üstü izler için benzer adımlar takip edilir. İlk olarak izin kinematiklerinden ipuçları çıkarım işlemi yapılır. Bir sonraki aşamada bu ipuçları birleştirilerek ortak skor oluşturulur. Son aşama olan, tehdit seçimi aşamasında ise ortak skordan faydalanarak izin tehdit içeren bir davranış içinde olup olmadığına bakılır. Sonuç olarak onlarca izden oluşan derlenmiş bir taktik resimde, izler “tehdit” veya “tehdit değil” olarak işaretlenir. Operatör karar verme sürecine tehdit olarak seçilmiş hedeflere odaklanarak başlayabilir.
Kategori seçimi, ipuçları çıkarımı, ipuçları füzyonu ve Bayesçi tehdit seçimi olarak adlandırılan tehdit değerlendirme modelinin aşamaları aşağıda daha detaylı olarak anlatılmıştır.
Şekil 1 Tehdit Değerlendirme Modeli 3.1
Kategori Seçimi Tehdit değerlendirme modeline çevre bilgisine sahip bir iz giriş yapabilir. Bilinmeyen bir çevreye göre tehdit değerlendirme yapılmamaktadır. Tehdit değerlendirme modelinin başında iz ait olduğu akışa çevre bilgilerine bakılarak yönlendirilir. Çünkü model, izin çevre kategorisine göre özelleşmiştir. Bu aşama çok basitmiş gibi görünse de modelin geri kalan aşamasına etkisi büyüktür. Tehdit değerlendirme modelinin sonraki aşamalarında kullanılan parametreler ve bu parametrelerin denklemlerdeki ağırlığı aynı kinematiklere sahip iki hava ve su üstü izi bambaşka sonuçlarla modeli bitirirler. 3.2
İpuçları Seçimi Çevredeki cisimlerin tehdit seviyelerini ölçerken doğru tehdit değerlendirme ipuçlarını kullanmak önem arz etmektedir. Tehdit değerlendirme modellerinde kullanılmak üzere pek çok tehdit değerlendirme ipuçları önerilmektedir. Bu makalede, kinematik kaynaklı tehdit ipuçlarına odaklanılacaktır.
Tablo 1’ de tehdit değerlendirme ipuçları çevre kategorisine göre listelenmiştir. Temelde, şüpheli cismin ve kendi platformumuzun pozisyonları, hızları ve gittikleri yön kullanılarak bu ipuçları çıkarılmaktadır. İpuçlarının skorlarını hesaplama yöntemi aynıdır. Çevre bilgisine göre, skorların katkısı katsayılar kullanılarak değiştirilir. Hız, yavaşlama, mesafe, gidilen yön, manevra ve en yakın yaklaşma noktası olarak adlandırılan ipuçlarının detayları aşağıda açıklanmıştır.
Tablo 1. Çevre Kategorisine Göre Tehdit Değerlendirme İpuçları İpucu Hız Yavaşlama
En Yakın yaklaşma Noktası Hava + + + + +
Su Üstü + + + + + 1)
Hız: Hız parametresi izin hangi sınıfa ait olduğunu belirlemek için önemli bir potansiyele sahiptir. Tek motorlu bir uçağın savaş uçaklarının ulaştığı hızlar ulaşması mümkün değildir. Benzer şekilde; sıradan bir balıkçı botunun, hücum botlarının hızlarına çıkması olanak dışıdır. Fakat hız parametresi açısından bakıldığında, donanmaya ait bir bot denizin ortasında durarak sınıfını gizleyebilir. Hız parametresini direk kullanarak cismin sınıfı hakkında kesin bir yargıya varmak mümkün görünmemektedir. Bu durum hız parametresinden yararlanmayacağımız anlamına gelmez. Hız parametresinin skoru aşağıdaki gibi hesaplanır.
ℎ = ℎ ℎ (1)
Güncel hız değeri, cismin kategorisine göre varsayılan maksimumu hız değerine bölünür ve belirli bir skor elde edilir.
Yavaşlama: Hız değişimi hava nesnelerinde önemli bir tehdit göstergesi olarak görülmemektedir. Ancak seyir rotasında devam eden bir deniz platformunun bilinmez bir nedenle yavaşlamaya başlaması anormal bir durum olarak algılanır [2]. Normal rotasında devam eden yabancı bir cisim savunduğunuz platformun çevresinde sebepsiz yere yavaşlıyorsa, bunun sebebi savunduğunuz platformu elektro optik kameralar yardımıyla daha iyi gözlemlemek olabilir. Bu tür davranışlar savunduğunuz platform açısından tehlike arz etmektedir.
Yavaşlamayı sayısal olarak skora çevirmek, öncelikle yabancı cismin güncel hızı bir önceki tekrarlamada elde edilen hızından çıkarılır. Daha sonra elde edilen bu değer varsayılan maksimumu yavaşlama değerine bölünür. Özetlemek gerekirse, yavaşlamanın derecesi aşağıdaki gibi hesaplanır: = ℎ−1 −ℎ , ℎ > 0 , ℎ < 0 , ℎ | | where < 1 (2) Mesafe: Derlenmiş taktik ekranda kendi gemimizin ve diğer cisimlerin pozisyonları mevcuttur. Bu enlem-boylam bilgilerini kullanarak iki nesne arasındaki dünya üzerinde uzaklığı bulmak mümkündür. Sınırlı yetenekler sahip olan deniz platformları çevredeki nesnelerin yükseklik bilgisini sağlayamaz. Bu sebeple hava nesnelerinin de yükseklik bilgisinden yoksun olarak iki boyuttaki uzaklıklarını bulabiliriz. Yine de, hava nesneleri için mesafe bilgisi vazgeçilemez bir ipucudur ve kullanılmaya devam etmektedir. Yalnız yükseklik bilgisinin eksikliği mesafenin hava ipuçlarındaki önem sırasının arkalara düşmesinde bir etken olarak görülmektedir.
Normal olarak, yakın nesneler kendi platformumuz için daha tehlikeli bir konumda yer almaktadırlar. Buna göre mesafe ipucu aşağıdaki gibi tehdit değerlendirme modeline katkı sağlar.
= 1 − (3)
Formül (3)’te diğer cismin kendi gemimize olan güncel mesafesini, ise diğer cisim ile kendi gemimize arasında ölçülebilecek maksimum uzaklığı temsil eder. Bu değer kendi geminin üzerindeki radar sisteminin menzili dikkate alınarak belirlenir. Cismin uzaklığı azalırken, mesafe ipucunun alacağı skoru artırmak için teriminin değeri 1 sayısından çıkarılmıştır.
Böylece mesafe ile skor arasında ters orantı sağlanmıştır. 4)
Rota: Çevresindeki nesneler burunlarını kendi platformumuza döndürdükçe daha çok tehlike arz etmektedirler. Örneğin, cisim ile kendi platformumuz arasına bir çizgi çekildiğinde, bu çizgi ile cismin gittiği yön arasındaki açı farkı azaldıkça, cisim de burnunu kendi platformumuza döndürmüş demektir. Bu açı farkını α ile sembolize edersek, aşağıdaki hesaplamaya göre bir skor elde edebiliriz. Şekil 2 Rota Açısı = − (4) 5)
Manevra: Hava platformları keskin manevralar yapabilme kabiliyetine sahiptir. Ancak, belirli bir rotayı izleyen cisimlerin sıkça manevra yapması gerekmez. Bu sebeple, kendi platformumuz etrafında yapılan manevralar anormal bir davranış olarak algılanır ve tehlike arz eder. Şekil 3Anormal Davranış Sergileyen Hava Hedefi
Şekil 3’te rotasında seyreden dost unsur üzerinde gezinen bir hava cismi resmedilmiştir. Şekilde de görüldüğü üzere belirli bir rotada ilerleyen hava hedefi yukarıdaki manevraları yapmaz. Manevralar yabancı cismin kat ettiği yolu uzatacağı için bu durum cismin dost unsur civarında geçirdiği süreyi de artıracaktır. Böyle bir davranış, dost unsurunu elektro optik kameralar yardımıyla daha yakından incelemek için yapılıyor olabilir. Bu sebepten dolayı yabancı cisimlerin yaptıkları anormal manevralar kendi gemimiz için tehdit olarak algılanmaktadır. Şekil 4Manevra Skorunun Çıkarılması
Şekil 4’te yabancı cismin havada yaptığı hareketler süresince ortaya çıkan anlık rotaları gösterilmektedir. Her tekrarlamada, hava hedefinin rotası belirli açılarda değişmiştir. Bu değişimlerden faydalanarak hava cisminin manevralarını sayısallaştırmaya çalışıyoruz.
Bu çalışmada, manevra değeri güncel rotanın bir önceki ölçülen rotadan çıkarılması ile bulunur. Bu değerin mutlak değeri bulunarak Daha sonra bulunan değer ipucu skoruna çevrilir.
Aşağıdaki formülde manevra skorunun nasıl bulunduğu özetlenmiştir: = − −1 π (5)
Formül (5)’ te sembolü yabancı cismin gerçek kuzeye göre rotasını temsil
etmektedir. π ise yabancı cismin iki kayıt arasında başarabileceği maksimum
rota değişimidir.
6) En Yakın Yaklaşma Noktası: Şüpheli cisim hızını koruyarak en yakın
yaklaşma noktalarından geçerek kendi platformumuzun bulunduğu noktaya gider
[
Üç ayağın toplam mesafesi ve varsayılan maksimum mesafe kullanılarak bu ipucundan toplam skora katkı yapacak değer hesaplanır.
= 1 − (6)
Hava ve su üstü hedeflerde ayrı ağırlıklarla kullanılmak üzere ipuçları skorları yukarıdaki bölümlerde tarif edildiği gibi çıkarılmaktadır. 3.3
İpuçları Füzyonu Tehdit değerlendirme modelinde ipuçları hız, yavaşlama, mesafe, rota, manevra ve çarpışmaya kalan ipuçlarından elde edilen skorlar, bu adımda birleştirilerek normalize edilmiş tek bir skor haline getirilir. Bu işlem yürütülürken, nesnenin çevresine göre birleştirme işlemi farklılaşır. Birleşme işleminde, hava hedefleri ve su üstü cisimler için farklı bir ipucu listeleri kullanılır.
Tablo 1’de çevreye göre farklılaşan listeye göz atılabilir. Bu tablodan da görüleceği üzere, pek çok ipucu her iki kategoride de kullanılmaktadır. Ama kullanılan ipuçları her iki kategori de benzer ağırlıkta kullanılmazlar. Hedefin çevre bilgisi ipuçlarının önem sırası değiştirmektedir.
Tablo 2. Önem Sırasına ve Kategoriye Göre İpuçları 1 2 3 4 5
Hava İzi Hız Manevra Rota Mesafe En Yakın Yaklaşma Noktası
Su Üstü İzi Mesafe Rota Yavaşlama Hız En Yakın Yaklaşma Noktası
Tablo 2’de ipuçlarının önem sırası belirlenirken ABD donanması ile yapılan
çalışmalar kaynak alınmıştır [
İpuçları birleştirilirken kategoriye bakılıp, önem sıralarına göre ağırlandırılarak normalize edilmiş bir skor elde edilir. Aşağıdaki formüller hava izi için uygulanan birleştirme prosedürünü anlatmaktadır.
Benzer şekilde farklı ipuçlarını öne çıkararak su üstü izleri için uygulanan birleştirme yöntemi aşağıda gösterilmiştir.
1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 1 1 > 1 > 2 > 3 > 4 > 5 > 0 = 1 + 2ℎ + 3 + 4 + 5
= 1 + 2 + 3 + 4ℎ + 5 (6) (7) (8) (9) 3.4
Bayesçi Çıkarıma Dayanan Tehdit Seçimi Onlarca yabancı nesneye tehdit değerlendirme puanı atansa da bu kadar nesneyi gözlemlemek komuta kontrol operatörü için zor bir işlemdir. Genellikle beklenen işlem, operatörün listeyi baştan aşağı inceleyip nesneleri kimliklendirmesidir. Listenin herhangi bir noktasında önemli hedefleri önemsizlerden ayıran bir sınır yoktur. Operatörün inisiyatifi ve tecrübesi bu noktada önemli bir rol oynar.
Komuta kontrol operatörünün zamanını en etkin şekilde kullanması çok kritiktir. Önemsiz bir nesne ile meşgul olurken, önem arz edebilecek başka bir nesneye zaman ayırmaması savaş yönetim sistemi için bir dezavantajdır. Bayesçi Çıkarım yaklaşımı ile dikkate değer olan nesneleri diğer nesnelerden ayırılması sağlanabilir.
Bayesçi Çıkarım’da, bir hipotez öne sürülür ve hipotez bulgular değerlendirilerek kanıtlanmaya çalışılır. Değerlendirme sonucunda hipotez yanlış veya doğru çıkabilir. Tehdit değerlendirme modelinde, iz bir tehdit midir, sorusu tehdit seçim aşamasındaki hipotezdir. Tehdit değerlendirme ipuçları ise Bayesçi Çıkarımdaki bulguların yerine geçer. Hipotezin sonucu doğru çıkarsa iz potansiyel bir hedef olarak işaretlenecektir. Bayesçi Çıkarım tehdit değerlendirme problemine uyarlandığında aşağıdaki gibi formüle edilmektedir. aşağıda verilmiştir: ( | ) = ( | −1 ). ( −1 ) ( ) (12) Yukarıdaki Bayesçi Çıkarım formülünde geçen terimlerin daha detaylı açıklamaları eder.
( ) olarak tanımlanmıştır. bir tehdit midir, sorusuna karşılık gelmektedir.
: Tehdit seçimi hipotezini sembolize eder. Bu hipotez, değerlendirilen iz C : Hipotezin kanıtlarını sembolize etmektedir. Tehdit seçimi hipotezi için ipuçları skorları kanıt olarak görülmektedir. Bu sebeple tehdit seçimi probleminde ipuçlarını sembolize ettiği söylenebilir.
( −1 ) ∶ Önceki olasılık olarak adlandırılır. ( | ): Hipotezin bulgular gözlendikten sonra vardığı olasılığı ifade ( | −1 ) : Bu terim ipuçlarının füzyonunun önceki olasılık değerine olan etki
Bayesçi Çıkarımda, bulguların önceki olasılık ( ( −1 )) üzerindeki etkisine bakılır. Bu etkinin ardından sonraki olasılığın ( ( | )) oluştuğu görülür. Bu olasılık belli bir eşiğin üzerindeyse hipotezin doğru olduğu kabul edilir. Yani, tehdit seçimi adımı izi tehdit olarak işaretler ve operatöre sergiler.
Bütün ipuçları birleştirilerek elde edilen skor, önceki olasılığın üzerindeki etki olarak adlandırılabilir. 4
Gerçeklenen tehdit değerlendirme modelinin performansı su üstü ve hava izlerini simüle eden senaryolar ile ölçülmüştür. Bu senaryolar kurumumuzda geliştirilen bir simülasyon aracından faydalanılarak oluşturulmuştur. Simülasyon aracı kendi gemimizin ve yabancı cisimleri istenilen yolları takip edecek şekilde simüle edebiliyor.
Şekil 6 ve Şekil 7‘de benzer rotalar izleyen ve kategorileri farklı olan iki adet izin kinematiklerine tehdit değerlendirme modelinin ürettiği cevabı görmekteyiz. Bu senaryolarda hedefler öncelikle burunlarını kendi gemimize çeviriyor, gemiye yaklaştıktan sonra burnunu uzaklara çevirerek uzaklaşıyor.
Şekil 6 Su Üstü İze Ait Sentetik Senaryo Şekil 6’da su üstü izi tekrarlamaların çoğunda tehdit olarak algılanıyor. Senaryonun sonunda doğru tehdit olmaktan çıkıyor.
Şekil 7 Hava İzine Ait Sentetik Senaryo Şekil 7’de hava izi tekrarlamaların yaklaşık olarak yarısına kadar tehdit olarak algılanıyor. Sonrasında ise tehdit sınıfından çıkıyor.
Sonuç olarak, benzer rotalardan elde edilen farklı tehdit seçimi sonuçları kategorinin ne kadar etkileyen bir unsur olduğunu gösteriyor. Tehdit değerlendirme problemi ve deniz platformlarındaki kullanımı kritik karar verme süreçlerinde önemli bir rol oynar. Mevcut, tehdit değerlendirme algoritmalarının çevredeki unsurların karakteristik bilgilerinden mahrum deniz platformlarında direk kullanılamamaktadır. Bu makalede unsurların kinematik bilgilerine odaklanarak geliştirilen Bayesci bir tehdit değerlendirme modeli anlatılmıştır.
Model, kategori seçimi adımı ile başlamaktadır. Unsurun çevresinin hava veya su üstü oluşu uygulanan prosedürün parametrelerini değiştirmektedir. Başlangıçta bu ayrım yapıldıktan sonra geri kalan aşamalar benzerlik göstermektedir. İkinci aşamada unsurun kinematik bilgilerinden faydalanarak tehdit değerlendirme ipuçları çıkarılmaktadır. İpuçlarından modele katkı sağlayacak skorlar bahsi geçen hesaplama işlemlerinden sonra elde edilir. Bundan sonra, çıkarılan skorlar ortaklanır ve tehdit seçimi adımı Bayesçi Çıkarımı temel alarak unsurun tehdit olup olmadığı sorusuna cevap arar. Bu cevap aranırken ipuçlarından çıkarılan skorlardan faydalanılır. Son olarak, unsurların her birine tehdit değerlendirme puanı atanarak, izler tehdit seviyelerine göre sıralanır.
Yapılan değerlendirmelerde sentetik senaryolar kullanılarak kategori farkının tehdit seçimi sonucunu ne kadar etkileyebildiği görülmüştür. Farklı ipuçlarının farklı ağırlıklarda kullanmak benzer rota izleyen hava ve su üstü izlerindeki tehdit seçimini gözle görülür seviyede değiştirmiştir.
Sınırlı yeteneklere sahip deniz platformlarının savaş yönetim sistemleri için bu tehdit değerlendirme modelinin kullanımı büyük fayda sağlayacaktır. Operatör çevresinde dolaşan onlarca yabancı cisimden hangilerine odaklanması gerektiğini bilecektir. Yöntem bütün karar verme sürecini otomatikleştirme iddiasında değildir. Amaç, operatöre tehdit belirleme aşamasında yardımcı olarak karar verme aşamalarında geçen süreyi kısaltmaktır. Dolayısıyla, bu çalışmayla ilgili platformlardaki komuta ve kontrol operatörlerine karar destek aşamasında yardımcı olmak hedeflenmiştir.
Bu makalede yer alan tüm çalışmalar ASELSAN A.Ş. çatısı altında gerçekleştirilmiştir. Yazarlar bu çalışmanın gerçekleşmesindeki katkılarından dolayı ASELSAN A.Ş.’ye teşekkür eder.