Uzaktan kontrollü sinyalizasyon sistemleri, fiziksel olarak birbirinden uzak sensör, kontrol cihazı, iletişim ağı ve merkezi yönetim platformlarının aynı operasyon zinciri içinde çalışmasını sağlar. İncelenen araştırma bu yapıyı demiryolu sinyalizasyonu, akıllı trafik kontrolü, endüstriyel otomasyon, enerji sistemleri ve su altyapısı gibi farklı uygulama alanları üzerinden değerlendirmektedir.

Çalışmada RCSS'nin temel teknolojileri arasında SCADA, PLC, RTU, CBTC, IoT tabanlı haberleşme, adaptif trafik kontrol sistemleri, veri analitiği ve kestirimci bakım yer almaktadır. Önerilen mobil iletişim mimarisi ise beş temel aşamadan oluşmaktadır: fiziksel olayın sensörle algılanması, ESP32/STM32 sınıfı bir mikrodenetleyicide ön işleme, 4G/5G modem üzerinden iletişim, mobil ağdan merkezi platforma aktarım ve MQTT kullanan bulut tabanlı sunucuda verinin alınarak yanıt üretilmesi.

Sayısal karşılaştırmada sensörden mikrodenetleyiciye gecikme hem 4G hem 5G senaryosunda 2 ms, mikrodenetleyiciden modeme 5 ms ve sunucu işlemesi 10 ms kabul edilmiştir. En büyük fark mobil ağ segmentindedir: 4G için 150 ms olarak verilen mobil ağ gecikmesi 5G senaryosunda 50 ms'ye düşürülmüştür. Böylece çalışmada toplam uçtan uca gecikme 167 ms'den 67 ms'ye inmektedir.

Ham değerlerden hesaplandığında toplam gecikmedeki azalma yaklaşık %59,9'dur. Mobil ağ segmentindeki 150 → 50 ms değişimi ise kaynakta yaklaşık üçte iki oranında azalma olarak yorumlanmıştır. Bu sonuç çalışmanın kullandığı simülasyon koşulları için geçerlidir; gerçek bir 5G şebekesinin her zaman 50 ms, her 4G şebekesinin de 150 ms gecikme göstereceği anlamına gelmez.

Çalışmada iletişim güvenilirliği için paket teslim başarı oranı da karşılaştırılmış ve 4G için %97, optimize edilmiş 5G için %99,5 değerleri verilmiştir. Ancak bu oranların kaç paket üzerinden, hangi ağ yükünde, hangi sinyal gücü koşullarında veya kaç tekrarla elde edildiği belirtilmemektedir. Dolayısıyla değerler gerçek operatör şebekeleri için genel başarı oranı olarak kullanılmamalıdır.

Araştırmanın diğer önemli bölümü, Real-Time Adaptive Protocol Optimization Simulator (RAPOS) adı verilen uyarlanabilir yönlendirme ve protokol optimizasyonu yaklaşımıdır. Yazarlar bu yaklaşımın yapay zekâ destekli optimizasyon ve uyarlanabilir karar verme prensiplerini kullandığını ve Python tabanlı simülasyonla değerlendirildiğini belirtmektedir. Bununla birlikte makalede RAPOS'un ayrıntılı algoritması, amaç fonksiyonu, eğitim verisi, karar kuralları veya ayrı performans sonuçları verilmemiştir. Bu nedenle çalışma RAPOS için bir kavram ve başlangıç simülasyonu sunmakta, tam ölçekli doğrulanmış bir ağ optimizasyon sistemi göstermemektedir.

Türkiye açısından ne ifade ediyor?

Çalışmada Türkiye'ye ait doğrudan saha verisi veya altyapı uygulaması bulunmamaktadır. Buna rağmen ele alınan mimari; metro ve demiryolu sinyalizasyonu, kent içi trafik yönetimi, enerji dağıtım ağları, su altyapısı ve endüstriyel otomasyon açısından Türkiye'de de sınanabilecek genel bir mühendislik çerçevesi sunmaktadır. Özellikle sensör–kontrolcü–mobil ağ–merkezi sunucu zincirinde gecikmenin hangi noktada oluştuğunun ayrı ayrı ölçülmesi, yalnız toplam iletişim süresine bakmaktan daha açıklayıcı bir yaklaşım olabilir.

Ancak 167 ms ve 67 ms değerlerinin Türkiye'deki 4G/5G şebekelerine doğrudan aktarılması uygun değildir. Gerçek uygulamada operatör ağı, kapsama, radyo koşulları, ağ dilimleme, paket boyutu, trafik yükü, sunucu konumu, çekirdek ağ mimarisi, yedeklilik ve güvenlik mekanizmaları gibi değişkenlerin yerel olarak ölçülmesi gerekir.

Uzaktan kontrollü sinyalizasyon sistemi nedir?

RCSS, fiziksel bir süreçteki olayların uzaktan algılanmasını, bu olaylara ilişkin verilerin bir iletişim altyapısı üzerinden merkezi veya dağıtık bir kontrol sistemine taşınmasını ve gerekli kontrol komutlarının yine uzaktan uygulanmasını sağlayan sistemler bütünüdür.

Buradaki “sinyalizasyon” yalnız trafik ışığı anlamına gelmez. Çalışmanın kapsamı demiryolu tren kontrolünden endüstriyel proseslere, enerji dağıtımından su altyapısına kadar genişletilmiştir.

Temel mühendislik problemi şudur: bir sensörden gelen bilgi karar verici sisteme yeterince hızlı ve güvenilir biçimde ulaşmalı; kontrol sisteminin ürettiği cevap da işletme açısından kabul edilebilir sürede sahaya geri dönmelidir.

Bir RCSS hangi bileşenlerden oluşabilir?

Çalışma farklı uygulama alanlarında değişen çok sayıda bileşen tanımlamaktadır. Bunların başlıcaları şunlardır:

• Sensörler: Tren hareketi, trafik yoğunluğu veya endüstriyel proses değişkenleri gibi fiziksel olayları algılar.
• PLC: Sensör girişlerini işleyerek önceden tanımlanmış kontrol mantığını yürütür.
• RTU: Uzak saha ekipmanı ile merkezi kontrol sistemi arasında veri toplama ve kontrol ara birimi görevi görür.
• SCADA: Dağıtılmış saha cihazlarından gerçek zamanlı veri toplanmasına, merkezi izlemeye ve kontrol komutlarının uygulanmasına olanak sağlar.
• Mobil iletişim: 4G/5G gibi şebekeler üzerinden saha ile merkezi sistem arasında veri aktarımı sağlar.
• IoT protokolleri: Özellikle düşük güçlü ve geniş alanlı sistemlerde uzak sensörlerin haberleşmesini destekler.
• Merkezi veya bulut sunucusu: Veriyi alır, işler, saklar ve kontrol kararlarının üretilmesine katkı sağlar.

Çalışmanın mobil iletişim mimarisi

Kaynağın 6. sayfasındaki Şekil 1, geleneksel 4G ve geliştirilmiş 5G tabanlı yapının kavramsal mimarisini göstermektedir. Süreç fiziksel olayın algılanmasıyla başlayıp merkezi sunucuda sonlanmaktadır.

SCADA'nın rolü

SCADA, çalışmada uzaktan izleme ve kontrolün temel yöntemlerinden biri olarak ele alınmaktadır. Enerji, su ve ulaşım altyapısındaki dağıtılmış saha cihazlarından verilerin merkezi sisteme aktarılması, operatörlerin sistem durumunu izlemesi ve gerekli komutları uzaktan gönderebilmesi bu yapının temel fonksiyonlarıdır.

RCSS açısından SCADA'nın önemi, yalnız veriyi görüntülemesi değil, coğrafi olarak dağıtılmış sistem bileşenlerini tek bir operasyon katmanında birleştirebilmesidir.

PLC ve RTU arasındaki işlev farkı

PLC'ler daha çok proses kontrol mantığını yerel olarak yürütürken, RTU'lar uzak saha ekipmanından veri toplama ve merkezi sisteme taşıma rolüyle öne çıkmaktadır. Gerçek sistem mimarilerinde bu görevler örtüşebilir; çalışma iki cihaz sınıfını RCSS'nin kontrol ve haberleşme altyapısının parçaları olarak değerlendirmektedir.

CBTC neden bu çalışmaya dahil edildi?

Communication-Based Train Control (CBTC), tren konumu ve hızının sürekli izlenmesine ve tren ile kontrol merkezi arasındaki kablosuz iletişimin kullanılmasına dayanan modern demiryolu kontrol yaklaşımı olarak ele alınmaktadır.

Çalışmaya göre CBTC'nin RCSS bağlamındaki temel önemi trenlerin güvenli ayrımının korunması, hareket bilgilerinin sürekli güncellenmesi ve operasyon planlamasının merkezi sistemle koordineli biçimde yürütülmesidir.

Akıllı trafik kontrolünde RCSS

Adaptif Trafik Kontrol Sistemleri (ATCS), kavşak sinyal sürelerinin gerçek zamanlı trafik verisine göre değiştirilmesini sağlayan bir başka RCSS uygulamasıdır. Sistem sabit zamanlı kontrol yerine trafik yoğunluğuna göre sinyal sürelerini dinamik olarak değiştirmeyi amaçlamaktadır.

Çalışmada bu yaklaşımın trafik akışını iyileştirme, bekleme sürelerini azaltma ve yol güvenliğini destekleme potansiyeli üzerinde durulmaktadır. Ancak makale belirli bir kavşakta gerçekleştirilmiş önce-sonra trafik deneyi sunmamaktadır.

LoRaWAN ve NB-IoT neden anılıyor?

Kaynak, geniş alanlara dağıtılmış ve enerji tüketiminin önemli olduğu sensör ağlarında LoRaWAN ve NB-IoT gibi IoT haberleşme teknolojilerini RCSS altyapısının olası bileşenleri arasında göstermektedir.

Bunlar özellikle çok sayıda uzak sensörün düşük veri hacmiyle merkeze bağlanması gereken çevresel izleme ve büyük ölçekli akıllı altyapı senaryolarında ele alınmaktadır.

4G ve 5G gecikme karşılaştırması

Çalışmanın en açık nicel sonucu sayfa 6'daki Tablo 1'dir. Toplam gecikme dört bileşene ayrılmış ve 4G ile 5G senaryoları karşılaştırılmıştır.

Bu tabloda 4G sisteminin toplam 167 ms gecikmesinin 150 ms'si mobil ağ aktarımından gelmektedir. Başka bir ifadeyle simülasyon modelindeki temel darboğaz sensör, mikrodenetleyici veya sunucu değil mobil şebekedir.

5G senaryosunda diğer üç bileşen değiştirilmemiş, yalnız mobil ağ aktarımı 150 ms'den 50 ms'ye düşürülmüştür. Sonuçta uçtan uca toplam değer 67 ms olmaktadır.

Bu nedenle çalışmanın 5G avantajı büyük ölçüde tek bir model parametresinin — mobil ağ gecikmesinin — değiştirilmesine dayanmaktadır. Kaynak, 4G ve 5G gecikmelerinin hangi fiziksel şebekede, hangi modemlerle veya hangi saha ölçümüyle elde edildiğini ayrıntılı biçimde açıklamamaktadır.

Gerçek zamanlılık açısından 67 ms ne ifade ediyor?

Yazarlar 67 ms toplam gecikmenin sistemi “yakın gerçek zamanlı” tepkiye yaklaştırdığını belirtmektedir. Ancak gerçek zaman gereksinimi uygulamaya özgüdür. Çalışmanın kendisi demiryolu, endüstriyel proses veya trafik kontrolü için kabul edilebilir maksimum gecikme sınırlarını ayrı ayrı test etmemektedir.

Dolayısıyla 67 ms'nin bütün kritik sinyalizasyon görevleri için yeterli olduğu sonucu bu araştırmadan çıkarılamaz.

Paket başarı oranındaki değişim

Gecikmeye ek olarak çalışma iletişim güvenilirliği için iki oran vermektedir:

Aradaki fark 2,5 yüzde puanıdır. Bununla birlikte kaynak bu oranların kaç paketlik deneyden elde edildiğini, paket boyutunu, hata modelini, radyo sinyal koşullarını, ağ yükünü veya tekrar sayısını açıklamamaktadır.

Bu nedenle %99,5 sonucu kontrollü çalışmanın bildirdiği simülasyon/analiz sonucu olarak okunmalı; gerçek bir ticari 5G ağının garanti edilen paket teslim oranı olarak değerlendirilmemelidir.

Çalışmanın önerdiği optimizasyon stratejileri

Bu öneriler kaynakta mühendislik optimizasyon stratejisi olarak sunulmaktadır. Ancak LPWAN yedeğine geçiş süresi, QoS seviyelerinin gecikmeye etkisi veya yük dengelemenin nicel katkısı ayrı deneylerle ölçülmemiştir.

RAPOS nedir?

Çalışma, mobil iletişim tabanlı sinyalizasyon ortamları için Real-Time Adaptive Protocol Optimization Simulator (RAPOS) adlı bir yönlendirme/optimizasyon çerçevesi önermektedir.

Yazarlar RAPOS'un yapay zekâ destekli optimizasyon ve adaptif karar verme prensiplerini kullandığını belirtmektedir. Amaç, ağ koşullarındaki değişime göre iletişim yolunu veya protokol davranışını daha uygun biçimde düzenlemektir.

RAPOS gerçekten doğrulandı mı?

Kaynak “etkinliğin simülasyon deneyleriyle doğrulandığını” ifade etmektedir. Bununla birlikte yayımlanan metinde RAPOS'a özgü:

• algoritmik sözde kod,
• optimizasyon amaç fonksiyonu,
• AI model türü,
• eğitim veya doğrulama veri kümesi,
• karşılaştırılan yönlendirme algoritmaları,
• deneme sayısı,
• rastgele başlangıç tohumu,
• güven aralığı veya hata ölçüsü

verilmemektedir.

Sayfa 7'deki “Python-based implementation” sonucu, sistem bileşenleri için 4G ve 5G gecikmelerini gösteren sütun grafiğidir. Grafik mobil ağ segmentindeki 150 → 50 ms farkını görselleştirmektedir; RAPOS'un başka bir protokole kıyasla ölçülmüş ayrı performans kazancını göstermemektedir.

Bu nedenle bilimsel olarak en güvenli yorum, RAPOS'un çalışmada önerilen ve sınırlı bir simülasyon gösterimiyle desteklenen kavramsal optimizasyon çerçevesi olduğudur.

Azerbaycan uygulama örnekleri ne kadar ayrıntılı?

Çalışmanın özeti ve yöntem kısmı Bakü Metrosu, enerji sektörü, AzərEnerji ve Azərsu gibi kuruluşların RCSS uygulamalarını örnek vaka bağlamında değerlendirdiğini belirtmektedir.

Ancak ana metinde bu kuruluşlara ait ayrıntılı saha topolojisi, cihaz listesi, kurulum tarihi, gecikme ölçümü, arıza istatistiği, güvenilirlik oranı veya RCSS öncesi–sonrası performans tablosu sunulmamaktadır.

Dolayısıyla bu kuruluşların isimleri, çalışmada nicel saha doğrulaması yapılmış gibi yorumlanmamalıdır. Makalenin en somut nicel kanıtı, 4G/5G gecikme ve paket başarı karşılaştırmasıdır.

Güvenlik açısından ne söylenebilir?

Çalışma RCSS'nin tehlikeli ortamlarda doğrudan insan müdahalesini azaltma, operasyonların merkezi olarak izlenmesini sağlama ve arızalara daha hızlı cevap verme potansiyelini vurgulamaktadır.

Bununla birlikte makalede siber saldırı simülasyonu, tehdit modeli, kimlik doğrulama testi, şifreleme performansı, ağ kesintisi güvenliği veya fail-safe davranış analizi gerçekleştirilmemiştir.

Bu nedenle “5G kullanmak sistemi güvenli hale getirir” sonucu çalışmadan çıkarılamaz. Burada incelenen güvenilirlik büyük ölçüde iletişim gecikmesi ve paket teslim performansıyla ilgilidir.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• RCSS; sensör, yerel kontrol, iletişim ve merkezi yönetim katmanlarının entegrasyonuna dayanan bir altyapı yaklaşımıdır.
• Çalışmanın modelinde temel gecikme darboğazı mobil ağ aktarımıdır.
• Kaynakta kullanılan parametrelerle 4G toplam gecikmesi 167 ms, 5G toplam gecikmesi 67 ms'dir.
• Mobil ağ aktarımı 150 ms'den 50 ms'ye düşürülmüştür.
• Kaynak 4G için %97, optimize 5G için %99,5 paket başarı oranı bildirmektedir.
• SCADA, PLC, RTU, CBTC, IoT ve adaptif trafik kontrolü RCSS'nin farklı uygulama katmanlarında kullanılabilecek teknolojiler olarak ele alınmaktadır.
• Çalışma RAPOS adı verilen uyarlanabilir bir optimizasyon yaklaşımı önermektedir.

Çalışmanın kanıtlamadığı sonuçlar

• Her gerçek 4G ağının 167 ms, her 5G ağının 67 ms gecikme göstereceği kanıtlanmamıştır.
• %99,5 paket başarısının bütün gerçek 5G altyapılarında sağlanacağı gösterilmemiştir.
• RAPOS'un mevcut yönlendirme algoritmalarından istatistiksel olarak üstün olduğu gösterilmemiştir.
• RAPOS'un gerçek demiryolu, trafik, enerji veya su altyapısında saha testi gerçekleştirilmemiştir.
• Bakü Metrosu, AzərEnerji veya Azərsu için ayrıntılı nicel önce–sonra performans analizi sunulmamıştır.
• 5G'nin tek başına kritik altyapının siber güvenliğini sağladığı kanıtlanmamıştır.
• 67 ms'nin tüm kritik sinyalizasyon görevleri için güvenli gecikme sınırı olduğu gösterilmemiştir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Çalışma tasarımı

Araştırma iki ana bileşeni birleştirmektedir:

1. RCSS mimarileri ve uygulamalarına ilişkin nitel/analitik literatür incelemesi.
2. 4G ve 5G tabanlı mobil iletişim mimarisinin gecikme ve paket teslim performansını karşılaştıran sayısal/Python tabanlı simülasyon.

Kaynak metodolojisini “systematic review” ifadesiyle tanımlamakta ve teknik dokümantasyon, endüstriyel raporlar ve hakemli literatürü kullandığını belirtmektedir. Ancak hangi veri tabanlarının tarandığı, kullanılan arama terimleri, tarih aralığı, dahil etme/dışlama kriterleri veya kaç kaynaktan kaçının elendiği belirtilmemektedir. Bu nedenle çalışma klasik anlamda yeniden üretilebilir sistematik derleme protokolü sunmamaktadır.

İncelenen RCSS yöntemleri

Simülasyonun temel parametreleri

Sayısal karşılaştırma

Toplam uçtan uca gecikme farkı:

\[ 167\ \text{ms}-67\ \text{ms}=100\ \text{ms} \]

Kaynak değerlerinden hesaplanan göreli gecikme azalması:

\[ \frac{167-67}{167}\times100 \approx 59{,}9\% \]

Mobil ağ segmentindeki değişim:

\[ 150\ \text{ms}\rightarrow50\ \text{ms} \]

Bu da mobil ağ gecikmesinde yaklaşık:

\[ \frac{150-50}{150}\times100 \approx 66{,}7\% \]

azalmaya karşılık gelmektedir.

Paket başarı oranındaki mutlak değişim ise:

\[ 99{,}5\%-97\%=2{,}5\ \text{yüzde puanı} \]

olmaktadır.

Simülasyon sonuçlarının yorum sınırı

Çalışma Tablo 1 değerlerini “latency assessment” olarak sunmaktadır; ancak gecikmelerin gerçek şebeke ölçümü mü, literatürden alınan tipik değerler mi yoksa doğrudan simülasyon girdileri mi olduğu yeterince ayrıntılı biçimde tanımlanmamıştır.

Aşağıdaki parametreler kaynakta raporlanmamaktadır:

• 4G ve 5G modem modeli,
• mobil operatör veya test şebekesi,
• radyo sinyal gücü,
• mesafe,
• paket boyutu,
• paket gönderim sıklığı,
• ağ yükü,
• çekirdek ağ/topoloji,
• sunucunun fiziksel konumu,
• deneme/tekrar sayısı,
• ortalama, medyan veya yüzdelik gecikme dağılımları,
• standart sapma veya güven aralığı.

Bu eksikler nedeniyle sonuçların gerçek saha performansına genellenmesi sınırlıdır.

RAPOS doğrulamasındaki sınırlamalar

RAPOS için kaynakta “AI-powered optimization” ve “adaptive decision-making” kavramları kullanılmaktadır; ancak hangi yapay zekâ algoritmasının uygulandığı teknik ayrıntıyla açıklanmamıştır.

Şekil 2'de gösterilen Python simülasyonu dört sistem bileşeninin 4G ve 5G gecikmelerini karşılaştırmaktadır. Bu grafik, Tablo 1'in görsel karşılığı niteliğindedir. RAPOS'un açık algoritmik giriş/çıkış yapısı veya alternatif protokolle başa baş kıyaslaması yer almamaktadır.

Yöntemsel güçlü yönler

• RCSS tek bir sektöre indirgenmeden ulaşım, endüstri ve altyapı sistemleri birlikte ele alınmıştır.
• Sensörden sunucuya kadar gecikme bileşenlere ayrılmıştır.
• 4G–5G karşılaştırması yalnız toplam süreyle değil ağ segmenti bazında gösterilmiştir.
• Paket başarı oranı gecikmeden ayrı bir güvenilirlik göstergesi olarak ele alınmıştır.
• Gecikme, paket kaybı ve sunucu yükü için farklı optimizasyon önerileri sunulmuştur.

Yöntemsel sınırlılıklar

• Literatür incelemesi için yeniden üretilebilir sistematik tarama protokolü sunulmamıştır.
• 4G/5G gecikme değerlerinin ölçüm veya simülasyon girdisi olarak nasıl üretildiği ayrıntılı değildir.
• Paket başarı oranlarının deney büyüklüğü ve istatistiksel belirsizliği verilmemiştir.
• RAPOS algoritması yeniden uygulanabilecek ayrıntıda açıklanmamıştır.
• AI modelinin türü ve optimizasyon hedefi belirtilmemiştir.
• Gerçek saha testi yapılmamıştır.
• Bakü Metrosu, AzərEnerji ve Azərsu örnekleri için nicel vaka verileri sunulmamıştır.
• Güvenlik/kritik altyapı iddialarına rağmen siber güvenlik saldırı veya dayanıklılık testi gerçekleştirilmemiştir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Tam özgün çalışma adı: Applied Research on Remote-Controlled Signaling Systems with Mobile Communication Integration

Azerbaycanca başlık: Mobil rabitə inteqrasiyalı uzaqdan idarə olunan siqnalizasiya sistemləri üzrə tətbiqi tədqiqat

Yüklenen tam metindeki yazar sırası: G.V. Aliyeva; A.H. Dadashova.

Sorumlu yazar: Aypara Dadashova.

Kurum: Azerbaijan State Oil and Industry University, Baku, Azerbaijan.

Dergi: Herald of the Azerbaijan Engineering Academy / Azərbaycan Mühəndislik Akademiyasının Xəbərləri.

Cilt / sayı: 18(2), 2026.

Sayfalar: 63–70.

UDC: 621.398:004.7:681.5.

Basılı ISSN: 2076-0515.

Elektronik ISSN: 2789-8245.

Gönderim tarihi: 15 Aralık 2025.

Kabul tarihi: 8 Haziran 2026.

Kaynakta verilen yayın tarihi: 25 Haziran 2026.

DOI:10.52171/herald.401

Resmî makale sayfası:Herald of the Azerbaijan Engineering Academy resmî kaydı

Kaynak türü: Hakemli uygulamalı/analitik mühendislik araştırması; literatür incelemesi ile sayısal simülasyon bileşimini bir araya getirmektedir.

Hakemlik: Derginin resmî yayın politikası çift-kör hakem değerlendirmesi uygulandığını belirtmektedir.

Lisans: Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International — CC BY-NC 4.0.

Çıkar çatışması: Yazarlar makalenin yayımlanmasıyla ilişkili çıkar çatışması bulunmadığını beyan etmektedir.

Finansman: Kaynak metinde ayrı bir finansman beyanı verilmemiştir.

Veri erişilebilirliği: Kaynakta bağımsız bir veri deposu veya ham simülasyon veri seti bağlantısı verilmemiştir.

Yazar katkıları: Kaynakta ayrıntılı CRediT katkı bildirimi bulunmamaktadır.

Bibliyografik kayıt farklılığı

Yüklenen yayımlanmış tam metinde başlık altında yazarlar G.V. Aliyeva, A.H. Dadashova sırasıyla verilmiş ve “For citation” bölümünde de aynı sıra kullanılmıştır. Buna karşılık derginin resmî OJS makale kaydı ve otomatik atıf çıktıları A.H. Dadashova, G.V. Aliyeva sırasını göstermektedir.

Bu Verianla metninde özgün yayımlanmış tam metindeki yazar sırası korunmuştur; resmî metadata farklılığı ise sessizce değiştirilmeden burada kaydedilmiştir.

Kaynak içinde özellikle dikkat edilmesi gereken noktalar

• Makalenin özeti Azerbaycan'daki Bakü Metrosu, enerji, AzərEnerji ve Azərsu uygulamalarından vaka çalışmaları olarak söz etmektedir; ana metinde bu kuruluşlara ait ayrıntılı nicel saha sonuçları gösterilmemektedir.
• Kaynak araştırma yöntemini sistematik inceleme olarak tanımlasa da veri tabanı, arama sorgusu, çalışma seçimi ve eleme akışı verilmemektedir.
• 4G ve 5G gecikme tablosu nicel sonuç sunmaktadır; ancak değerlerin gerçek saha ölçümü mü yoksa simülasyon girdisi mi olduğu yeterince açıklanmamıştır.
• Paket başarı oranları %97 ve %99,5 olarak verilmiş, fakat paket sayısı ve hata dağılımı açıklanmamıştır.
• RAPOS için AI destekli optimizasyon iddiası vardır; ancak kullanılan AI algoritması yeniden üretilebilir ayrıntıda sunulmamıştır.
• Python simülasyon sonucu temelde 4G ve 5G gecikme bileşenlerinin sütun grafik karşılaştırmasıdır.

Bilimsel yorum sınırı

Bu çalışmanın en güçlü doğrulanabilir sayısal kısmı, kaynakta tanımlanan mimari için verilen 4G ve 5G gecikme bileşenleri ile paket başarı oranlarıdır. Sonuçlar, 5G mobil ağ gecikmesinin daha düşük kabul edildiği modelde toplam uçtan uca gecikmenin belirgin biçimde azaldığını göstermektedir.

Buna karşılık çalışma, gerçek bir metro hattı veya kritik endüstriyel tesiste geniş ölçekli saha doğrulaması değildir. Bu nedenle 67 ms toplam gecikme, %99,5 paket başarı oranı veya RAPOS yaklaşımı gerçek altyapılar için doğrudan performans garantisi olarak yorumlanmamalıdır.

Çalışmanın mühendislik açısından en yararlı mesajı, uzaktan kontrol edilen sistemlerde gecikmenin tek bir toplam sayı olarak değil sensör, mikrodenetleyici, modem, mobil ağ ve sunucu gibi ayrı bileşenler üzerinden incelenmesi gerektiğidir. Kaynağın kendi simülasyonunda en büyük iyileştirme potansiyeli mobil ağ segmentinde görülmektedir.

Kaynak sadakati notu: Bu Verianla açıklamasındaki sistem mimarisi, gecikme değerleri, paket başarı oranları, optimizasyon stratejileri ve RAPOS hakkındaki ifadeler incelenen çalışmaya dayanmaktadır. Kaynakta bulunmayan yeni saha performansı, 5G gecikme değeri, güvenilirlik oranı veya RAPOS sonucu eklenmemiştir. Verianla tarafından yapılan yüzde hesapları yalnız kaynakta verilen ham sayıların aritmetik karşılaştırmasıdır.