Product tracking with internet of things and blockchain in the food supply chain
Gıda tedarik zincirinde nesnelerin interneti ve blokzincir ile ürün takibi
- Tez No: 989142
- Danışmanlar: PROF. DR. SEMİH UTKU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Nesnelerin İnterneti (IoT) teknolojisi, çok geniş bir uygulama alanı yelpazesinde sürekli veri akışlarını mümkün kılar ve bu verilerin bütünlüğünün ve değişmezliğinin Blockchain teknolojisi kullanılarak sağlanması, önemli ölçeklenebilirlik ve finansal zorluklar ortaya çıkarır. Özellikle Ethereum gibi halka açık ağlarda her bir sensör verisinin tekil olarak işlenmesi, işlem ücretleri nedeniyle sürdürülemez maliyetlere yol açmaktadır. Bu çalışma, gıda tedarik zincirine odaklanan bir ana örnek olay olarak ele alınmıştır. Bu deneysel ana örnek olay çalışmasında IoT verilerinin gıda tedarik zinciri bağlamında Ethereum ağına entegrasyonu için iki farklı mimari yaklaşım deneysel olarak karşılaştırılmıştır: (1) verilerin tek tek zincire işlendiği Tekil Mod (Single Mode) ve (2) verilerin zincir dışında Merkle Ağacı ile özetlenip yalnızca kök hash değerinin işlendiği Toplu Mod (Batch Mode). Karşılaştırma, geliştirilen deterministik bir simülatör aracılığıyla N=32 ile N=32.768 arasında değişen veri yükleri altında gerçekleştirilmiştir. Metodolojik olarak, EVM'in deterministik yapısı nedeniyle saf gaz tüketim analizleri izole edilmiş yerel ağ (Hardhat) üzerinde yürütülmüş; işlem onay süreleri ve finansal maliyetler ise gerçekçi Sepolia test ağında analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular, Tekil Modun O(N) zaman karmaşıklığına sahip olduğunu ve kayıt başına medyan yaklaşık 51.696 gas tükettiğini; buna karşın Toplu Modun zincir üzerinde yaklaşık O(1) karmaşıklık sergileyerek N=32.768 veri hacminde kayıt başına maliyeti ~4,44 gas seviyesine düşürdüğünü göstermiştir. Bu, gaz verimliliğinde %99,99 oranında bir iyileşmedir. Sepolia testlerinde, Toplu Modun saniyede yaklaşık 3188 kayıt (record) işleme hacmine ulaştığı kanıtlanmıştır. Maliyet analizinde, 32.768 adet verinin işlenmesi Toplu Mod ile sadece 0,00029 ETH tutarken, Tekil Mod ile bu işlemin ~3,38 ETH gibi sürdürülemez bir maliyet yaratacağı hesaplanmıştır. Sonuçlar, önerilen Merkle tabanlı mimarinin yoğun veri akışını Ethereum üzerinde düşük maliyet ve yüksek performansla gerçekleştirebildiğini doğrulamaktadır.
Özet (Çeviri)
Internet of Things (IoT) technology enables continuous data streams across a wide range of application areas, and ensuring the integrity and immutability of this data using Blockchain technology introduces significant scalability and financial challenges. Specifically on public networks like Ethereum, recording each sensor measurement as an individual transaction results in unsustainable costs due to network fees. This study is conducted as a key case study focusing on the food supply chain. It experimentally compares two distinct data recording architectures for integrating IoT data into the Ethereum network: (1) Single Mode, where data points are processed individually on-chain, and (2) Batch Mode, where data is aggregated off-chain using a Merkle Tree and only the root hash is committed. The performance comparison is conducted using a custom-developed deterministic simulator across data loads ranging from N=32 to N=32,768. Methodologically, pure gas consumption analysis was performed on an isolated local network (Hardhat) to leverage EVM determinism, while transaction confirmation latency and financial costs were measured on the realistic Sepolia testnet. Experimental results demonstrate that Single Mode follows O(N) time complexity, consuming a median of approximately 51,696 gas per record. Conversely, Batch Mode exhibits approximately O(1) on-chain complexity, reducing the per-record cost to ~4.44 gas at a volume of N=32,768, corresponding to a 99.99% improvement in gas efficiency. In Sepolia tests, Batch Mode achieved a throughput of approximately 3188 records per second. Cost analysis indicates that processing 32768 records incurs only 0.00029 ETH in Batch Mode, whereas Single Mode would result in an unsustainable projected cost of ~3.38 ETH. These findings confirm that the proposed Merkle-based architecture successfully enables high-frequency data flow on Ethereum with minimal cost and high performance.
Benzer Tezler
- Industry 4.0 technologies revolutionizing the civil aviation sector: Passenger perspective on modern digitalization (e-services / self-services) implementation
Endüstri 4.0 teknolojileri sivil havacılık sektöründe devrim yaptı: Modern dijitalleşme (e-servis / self-servis) uygulamasına yolcu bakış açısı
YA NENEH AWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Sivil Havacılıkİbn Haldun ÜniversitesiHava Taşımacılığı Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT HACIOĞLU
- Endüstri 4.0 kapsamında IOT (Nesnelerin interneti) uygulamalarının müşteri memnuniyetine etkisi ve bir araştırma
The effect of IOT (Internet of things) applications on customer satisfaction in the scope of industry 4.0 and a research
İPEK CANSEV TAVUKÇUOĞLU
- Endüstri 4.0 ve dijital dönüşüm teknolojileri ile desteklenen akıllı fabrika yönetim ve bilişim sisteminin geliştirilmesi
Development of smart factory management and information system supported by industry 4.0 and digital transformation technologies
ÇAĞLAR GÜRKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERİH PALANDÖKEN
- Endüstri 4.0 tabanlı akıllı fabrikalar için UWB üzerinden konumlamaya yönelik sensör kartı tasarımı
Sensor board design for localization via UWB for industry 4.0 based smart factories
BURAK YAŞAR ÇOLDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN KAYA
- Veri madenciliği teknikleri ile bulut bilişim tabanlı giyilebilir hareket tanı sistemi oluşturulması
Creating cloud computing based wearable motion diagnostic system with data mining techniques
ERHAN KAVUNCUOĞLU
Doktora
Türkçe
2022
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESMA UZUNHİSARCIKLI
DOÇ. DR. AHMET TURAN ÖZDEMİR