Doç. Dr. Hasan Oğul danışmanlığındaki tezler
18 tez · Başkent University, Sinop University
Tavsiye sistemlerinde veri bütünleştirme
Tavsiye sistemlerinde temel amaç, insanların beğenisini tahmin edip onlara bu beğenileri doğrultusunda tavsiyelerde bulunmaktır. Bu alanda en yaygın olarak kullanılan yöntemler;?İçerik Tabanlı Filtreleme?İşbirlikçi Filtreleme Yöntemi (İF)?Melez Filtreleme Sistemleri?Demografik Yöntemler?Bilgi Bazlı Yöntemlerİçerik bazlı filtreleme yöntemleri, üzerinde çalışılan ürünle (şarkı, film, kitap vs.) ilgili bilgiler kullanılarak benzer ürünlerin önerilmesi esasına dayanır. İF yönteminin çalışma prensibi ise diğer kullanıcı ve/veya kullanıcı gruplarının öneri ve öngörülerine dayanır. Bir kullanıcıya tavsiyede bulunabilmek için diğer kullanıcıların benzer içeriklere verdiği değerler kullanılır. Kullanıcılar arasındaki benzerliklere göre diğer kullanıcıya benzer tavsiyelerde bulunulur. Melez sistemler ise iki yöntemin birlikte kullanılmasına dayanır.Veri bütünleştirme işlemi; İF yönteminde kullanılan, kullanıcı ve bu kullanıcıların öğeler üzerinde yaptığı değerlendirmeler ile oluşturulmuş veri setlerinin iki yönlü olarak birleştirilmesidir. Bu işlemin amacı, dikey oluşturulmuş vektörlerin yatay vektörlerinin sonuna eklenmesi ile daha çok sayıda öz niteliğe sahip yeni vektörler oluşturmaktır.Bu çalışmada yeni bir melez yöntem önerilmiş ve meta veriler kullanılarak elde edilen içerik bazlı tahminler üzerinde, ?bir kullanıcının ürünlere verdiği değerler? bilgisi ile ?bir içeriğe verilen bütün kullanıcı değerleri? bilgilerini birleştirererek kullanan bir çift yönlü sınıflandırma yaklaşımı denenmiştir. Oluşturulan yeni gösterim üzerinde güncel iki sınıflandırma algoritması olan ?Destek Vektör Makinesi? ve ?K-En Yakın Komşu? yöntemleri denenmiş, birbirleriyle ve daha önceki çalışmalarla sonuçları karşılaştırmıştır. Bu çalışmada, veri bütünleştirme yönteminin kullanımı ile tavsiye sistemlerinin daha iyi sonuçlar vermesi amaçlanmıştır.Bu alanda yöntemlerin performanslarını değerlendirirken en çok kullanılan F-ölçütüne göre daha önceki yöntemlerin üstünde bir sınıflandırma yeterliliği elde edilmiştir. Kaynak kullanım performansları açısından değerlendirildiğinde ise ?Destek Vektör Makinesi? (DVM), ?K-En Yakın Komşu? (KNN) algoritmasına göre daha çok bellek tüketmektedir. Süre olarak da daha uzun sürede sonuç vermektedir. KNN ise CPU kullanımında çok yüksek bir kullanım sergilemektedir.
Türkçe metinlerden anlamsal bilgi çıkarımı için bir veri madenciliği uygulaması
Günümüzde genel ağın yaygınlaşması ile beraber kaynakların fazlalığı bilgiye erişmede yeni bir sorun olarak ortaya çıkmaktadır. Bilgiye erişimde şu anki durumuyla çeşitli arama motorları anlamsal bağlantılar olmaksızın arama yapmamıza izin vermekte fakat doğru veriye erişmeyi garanti edememektedir. Anlamsal ağ genel ağ üzerinde işlenmiş veriye ulaşmak üzere öngörülen bir yapıdır, fakat beslenmesi için mevcut verilerin işlenmesi gerekmektedir. Bu bağlamda bilgi çıkarımı, doğal dildeki, yapısal olmayan, metinlerin çözümlenmesi ve bu metinlerin içerdiği gerekli bilginin yapısal olarak belirlenmesi işlemidir. Bu noktada veri madenciliği süreçleri bu kez yapısal olmayan veri üzerinde çalışacak şekilde evrilebilir. Bu amaçla belirlenen süreç OİÇ(Otomatik İçerik Çıkarımı) ile tanımlanmıştır. Bu süreç temel olarak 3 adımda oluşur: varlık(ad) çıkarımı, ilişki çıkarımı, olay çıkarımı. Varlık (ad) çıkarımı serbest metinlerde gecen varlık isimlerinin bulunması, ilişki çıkarımı ise metinde belirlenen bu varlıklar arasındaki ilişkinin belirlenmesi ve olay-eylem çıkarımı ise belirlenen bu varlıkların içinde bulunduğu olayların belirlenmesidir.Bu çalışmanın amacı Türkçe metinlerden bilgi çıkarımı sürecinde ilişkilerin tanımlanması için yapılabileceklerin incelenmesidir. Bu bağlamda Türkçe ve İngilizce için yapılan çalışmalar incelenmiş ve bilgi çıkarım sürecindeki "varlık" kavramının Türkçe bir ada eşit olduğu varsayılarak bir sistem tasarlanmıştır. Gazete haber metinlerinden seçilen tümcelerden bir veri kümesi oluşturulmuş ve oluşturulan bu veri kümesinde her bir tümcenin içinde geçen her iki sözcük , ele alınan tümcelerin yüklem olabilecek sözcüğü göz önüne alınarak , karşılaşma sıklığı, aralarında bulunan diğer sözcüklerin sayısı, tümcede ilk sözcük oluşları gibi bazı özellikleri kullanılarak ilişkili olup olmadıkları hakkında inceleme yapılmıştır. İncelemede kullanılan bu özellikler ifadede bulunduğu konuma göre belirlenen özelliklerin yanı sıra ilk sözcüğün kaç farklı sözcükle birlikte oluşu ,sözcük çiftinin kaç farklı yüklem ile birlikte olduğu gibi sıklık verileri de eklenmiştir. Yapılan inceleme ele alınan iki sözcüğün ilişkili olmalarına karar vermede farklı özelliklerine çeşitli eşik değerler uygulanarak karar verilmiş ve sınıflandırılmış veri destek vektör makinesi algoritması kullanılarak belirlenen eşik değerleri ve veri kümesinin doğruluğuna dair sonuçlar elde edilmeye çalışılmıştır. Hazırlanan bu sistem Türkçe hazırlanmış bir genel ağ sayfasının içeriğinin belirlenen standartlara uygun hale getirilmesi ve sunulması için bir ön çalışma niteliğindedir.
Kısa biyodizilimlerin sınıflandırılması
Dizilim sınıflandırma biyobili?imin en temel problemlerinden bir tanesidir. Ne olduğu bilinmeyen bir moleküler birimi sadece bu birimin dizilim verisi kullanılarak, daha önceden bilinen bir sınıfa atamak için birçok araç ortaya çıkmıştır. Fakatçıkan bu araçların hepsi ilgili olduğu problemler e özeldir. Ayrıca bu araçlar problemin ait olduğu biyolojik dizilim alfabesine bağlıdır. Bu tezde alfabeden bağımsız yeni bir genel dizilim sınıflandırıcı (TRAINER) java programla dili kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bu araç ile kullanıcılar kendi eğitim veri setleri ve kendi dizilim alfabeleri ile dizilim sınıflandırması yapabilecektir. TRAINER kullanıcıların sistemde tanımlı öğreticiyle (supervised) öğrenme yöntemlerinden istediğini, yöntemin parametrelerini ve önceden tanımlı çeşitli özellik belirtme kalıplarından birini seçerek kullanmasını sağlar. Sistemde eğitilmiş modellerkullanıcının isteğine bağlı olarak sisteme ileride tekrar eğitilmeden kullanılmak üzere kayıt edilebilir. Aday efektör tahmini, mikroRNA hedef tahmini ve nükleolar konumlanma sinyal tahmini çalı?maları ile sistemin DNA, RNA ve proteindizilimleri için verimli bir ?ekilde çalıştığı gösterilmi?tir. Ortaya çıkan sonuçların biyolojik manaları tezde tartışılmıştır.
Yüksek ölçekli genomik verinin çok yönlü analizi
Gelişen mikroçip teknolojileri sayesinde gen ifade (gene expression) verilerinin ölçümleri yapılarak yüksek ölçekli (high throughput) veriler elde edilebilmekte ve bu veriler çok boyutlu matrislerde saklanabilmektedir. Yüksek ölçekli verinin analizi, gerek işlemsel karmaşıklık yönüyle, gerekse anlamlı bilgi çıkarımındaki zorluklar nedeniyle üzerinde çalışılması gereken önemli bir konudur. Son yıllarda özellikle yaşam bilimleri alanında bu tür veri üretiminin fazla olması ve genellikle bu verilerin analizlerinin gözle veya standart yöntemlerle yapılamaması nedeniyle, problem daha kritik bir hale gelmiştir. Bu tür veriler, yapılan deneyler ve kullanılan düzenekler gereği, çok yönlü ve/veya çok kaynaklı bir yapıya sahip olabilmektedir. Bu çalışmada belirtilen motivasyondan yola çıkılarak, akıllı veri analizi yeterliliklerini artıracak bir yöntemin geliştirilmesi hedeflenmiş ve bir yazılım aracının gerçekleştirimi yapılmıştır. Geliştirilen uygulamada iki veya daha fazla organizmadan (örneğin; insan, fare ve maymun) alınan, aynı koşullarda elde edilmiş mRNA (mesajcı RNA) ifade verileriyle türler arası (çok kaynaklı) bir analiz hedeflenmiştir. Bunun için yeni bir üç-yönlü kümeleme yöntemi (TriClustering) geliştirilmiş ve bu yöntem geliştirilen yazılım aracı ile NCBI'S GEO veri merkezinden alınan üç farklı veri kümesine uygulanmıştır. Gen ontoloji (GO) terimi zenginleşme analizi ve Dunn indeks (DI) metriği kullanılarak sonuçların biyolojik ve istatiksel değerlendirilmesi yapılmıştır. Deneysel sonuçlara göre TriClustering yöntemi anlamlı üçlü kümeler (tricluster) bulabilen, türler arası analiz için kullanışlı bir araçtır.
Kanser sınıflandırmada mikroRNA ve mRNA anlatım bilgilerinin entegrasyonu
Gen ifade verilerinden kanserli doku örneklerinin sınıflandırılması günümüz biyokimyasının en önemli problemlerindendir. Bu problemi zor kılan en önemli durum, tipik bir mikroseri deneyindeki çok yüksek miktarda gen sayısına (mRNA) karşılık çok az sayıda örnek bulunmasıdır. Yapılan son araştırmalarda öznitelik seçimi yöntemlerinin bu sorunu aşmada önemli rolü olduğu raporlanmaktadır. Bunun yanı sıra kanserli doku saptamada mikroRNA ifade biçimlerinin de önemli bir bilgi değeri taşıdığı belirtilmektedir. Bu çalışmada bu iki bulgunun kapsamlı bir şekilde ele alınmasıyla mikroRNA-mRNA entegrasyonu üzerinde öznitelik seçimi yöntemlerinin etkisi değerlendirilmiştir. Çalışmamızın sonucunda bu entegrasyonun etkili bir öznitelik seçim stratejisinin de yardımıyla uygulanan sınıflandırıcıların tahmin doğruluğunu önemli ölçüde arttırdığı ispatlanmıştır.
Bütünleştirici modül ağlarıyla gen düzenleme analizi
Gen düzenlemesi karmaşık bir biyolojik olgudur. Bu sürecin güvenilir bir analizi, çok sayıda veri kaynağının kullanımını gerektirir. Bu tezde, Bayes modül ağları kullanılarak transkripsiyon sırası ve transkripsiyon sonrası gen düzenlemesinin aynı anda modellenmesi için bir yaklaşım sunulmaktadır. Model mRNA, mikroRNA ve transkripsiyon faktörlerinin birlikte düzenlenen elemanlarına ek olarak düşük seviyeli düzenlenme devrelerinin üretimi için mRNA ve mikroRNA ifade ve dizilim bilgisinin eşleştirilmiş örneklerini kullanır. Gerçek kanser veri seti üzerinde yapılan deneylerde, biyolojik olarak anlamlı birçok küme ve anlaşılabilir motifler elde edilmiştir. Sonuçlar, bazı test edilebilir biyolojik hipotezler üretilmesini de sağlamıştır. ANAHTAR SÖZCÜKLER: gen düzenlenmesi, mikroRNA, transkripsiyon faktörü, bayes ağlar, veri birleştirme, modül ağlar, düzenleme ağları.
Doküman kategorizasyonu ve imza bölge analizi
Bu tezde, taranmış doküman görüntülerinin otomatik analizi üzerine çalışmalar yapılmıştır. Bu amaçla doküman analizinde iki alt problem ele alınmıştır; dokümanların otomatik kategorizasyonu ve doküman üzerinde imza tespiti. Doküman tabanlı resimlerin kategorizasyonu birçok uygulama için önemli bir araçtır. Bu çalışma bankacılık uygulamalarında sık kullanılan dokümanları kategorize eden bir altyapıyı tanıtmaktadır. Altyapı, dokümandan oluşturulan metin bilgisi ve doküman resim özniteliklerini kullanmaktadır. Özniteliklerin çıkartılması ve seçilmesi ile ilgili teknik uygulanmış ve Türkçe metinler için özelleştirilmiştir. Dokümanın resim özniteliklerini kullanarak yapılan kategorizasyon ise, işlem maliyeti yüksek olan optik karakter tanıma işlemine gereksinim duymadığından daha hızlı sonuç veren bir alternatif sunmaktadır. Dokümanlarda elle atılan imzanın bulunduğu bölgenin otomatik olarak belirlenmesi bankacılık, sigorta ve kamu sektöründeki iş süreçlerinde katma değer üretebilecek bir özelliktir. Çalışma, herhangi bir tip sigorta dokümanından imzanın çıkarılmasını sağlayan bir altyapıyı tanıtmaktadır. Geliştirilen altyapı, bölütlere ayrılmış resmin temsil eden resim öznitelikleri ile sınıflandırılması işlemine dayanmaktadır. Bölütleme, iki etaplı bağlı bileşenlerinin etiketlenmesi ile gerçekleştirilmektedir. Bölütler, farklı öznitelik temsil yöntemleri ile vektöre çevrilip, destek vektör makineleri ile sınıflandırılarak imza içeren ve içermeyen olarak ayrıştırılmaktadır. Gerçek sigorta dokümanlarından oluşan veri kümesi üzerinde yapılan deneyler, geliştirilen altyapının yüksek doğruluk değerlerine ulaşabildiğini ve gerçek hayattaki uygulamalarla birlikte çalışabileceğini göstermektedir.
Gen ifade veritabanlarında içerik tabanlı arama
Büyük ölçekli gen ifade veritabanlarında zaman serisi mikrodizi deneylerinin içerik tabanlı aranması problemi ilk defa bu çalışmada araştırılmaktadır. Probleme bir bilgi geri getirim görevi olarak yaklaşılmış ve bir deneyin tamamı sorgu olarak ele alınıp önceki deneyler içerisinde aranmıştır. Metadata (üstveri) açıklamalarından daha ziyade içerik benzerliğine göre uygun deneylerin veri tabanı içerisinden bulunup getirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, farklı parmak izi oluşturma yöntemleri ve uzaklık hesaplama şemalarının karşılaştırılması çeşitli zaman noktaları içerisindeki genlerin farklı ifade olma durumlarına dayalı geri getirim çatısı üzerinden sunulmuştur. Bizim oluşturduğumuz veri tabanı üzerinde yapılan tüm deneyler için, sonuçlar Pearson Bağıntı Katsayısı ve Tanimoto Uzaklığı'nın Öklid Uzaklığına göre farkı ifadeye dayalı parmak izlerinin karşılaştırılmasında yaklaşık %15 daha iyi olduğunu göstermektedir.
Dizilim verisinden mikrorna fonksiyon tahmini
Gelişen teknolojiyle birlikte bilimsel çalışmalar da hız kazanmıştır. Bu durum bilimsel çalışmaların sayısını arttırıp, elde edilen sonuçların başka çalışmalarda kullanılma oranını yükseltmiştir. Dolayısıyla kusursuz verilerle ve zaman kaybını minimize ederek çalışmak önemli bir hal almıştır. Özellikle kanser gibi bütün insanlığı önemli ölçüde etkileyen hastalıklarla ilgili çalışmalarda bu durum daha da önem kazanmıştır. Kanser çalışmalarındaki ilerlemeler, mikroRNA adı verilen kısa RNA dizilerinin kanserle ilişkili olduğunu ispatlamıştır. Bu durum mikroRNA'lar üzerinde yapılan deneylerin artmasına ve ilgili veri tabanlarına bir çok veri eklenmesine sebep olmuştur. Bu veriler her ne kadar özenle elde ediliyor olsa da, bazen eksik ya da yanlış olarak kaydedilebilmektedir. Ayrıca yapılan ölçümler mikroRNA'ların keşif hızına yetişememekte ve araştırmacılar bu ölçümlerin yapılmasını beklemek zorunda kalmaktadır. Bu çalışma ile mikroRNA ların gen ifadelerinin, bilgisayar destekli yöntemlerle tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda gen ifadesi aranan mikroRNA'nın, ifadesi bilinen mikroRNA'ların promotör kısımları ve transkripsiyon faktörler arasındaki ilişkiden faydalanarak ifadesinin tahminine çalışılmıştır. Çalışmada lineer regresyon, KNN regresyon ve RVM regresyon yöntemleri uygulanmış ve sonuçların doğruluğu Spearman ve Pearson doğrulama yöntemleriyle değerlendirilmiştir. Değerlendirmeler sonucunda RVM regresyon yönteminin yüksek başarı sağladığı görülmüştür. Bu çalışma dizilim verisinden mikroRNA ifadesi tahminine yönelik ilk çalışma olduğundan, sonraki çalışmalara ışık tutması bakımından önemli bir yere sahiptir.
Müzik üst-veri tahmini için türkçe şarkı sözü madenciliği
Müzik geri getirimi, internet ve ilgili teknolojilerin eğlence amaçlı yaygın kullanımı ile birlikte önemli bir problem haline gelmiştir. Kullanıcının aradığı şarkıya daha kolay ulaşabilmesi, aradığı şarkıya benzer diğer şarkıları daha kolay bulabilmesi, dinlemek isteyebileceği şarkıları listeleyebilmesi için müzik geri getirim sistemleri geliştirilmiştir. Uygulanacak yöntem ne olursa olsun müzik nesnelerinin analiz edilmesi ve bu analizlere bağlı olarak müzik nesnelerinin anlamlandırılması gerekmektedir. Müzik analizi ile ilgili bu çalışmalar iki veri türü üzerine yoğunlaşmıştır. Bunlar; müzik geri getirim sistemleri için melodik ve aranjman özniteliklerin kullanıldığı içerik sinyali ve şarkının adı, türü, bestecisi gibi verilerin bulunduğu üst-veri bilgileridir. Şarkı sözü metninin kullanımı çok azdır. Bu çalışma müzik geri getirim uygulamalarında Türkçe şarkı sözü metninden müzik üst-verilerinin tahmin edilebilirliğine dayalı bir altyapı sağlamaktadır. Hazırlanan şarkı sözleri veri kümeleri üzerinden Türkçe metnine ve dilbilgisi yapısına göre öznitelikler seçilmiştir. Seçilen öznitelikler kullanılarak bir makine öğrenme algoritması ile şarkı sözü yazarını, türünü ve yayın tarihini tahmin edebilen bir sistem önerilmiş ve farklı tarzlardaki söz yazarlarından oluşturulan geniş bir şarkı veri kümesinde performansı değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar böyle bir yaklaşımın müzik veri madenciliği ve bilgi geri getirimi çalışmalarında faydalı olabileceğini göstermektedir.
MikroRNA veri tabanlarında bilgi geri-getirimi
Büyük ve açık veri tabanlarında bulunan biyolojik deneylerin içerik tabanlı geri getirimi biyoenformatik ve hesaplamalı biyolojide güncel bir problemdir. İçerik-tabanlı getirimde genel olarak, herhangi bir deneysel üst-veri içermeyen örnek sorgu kullanarak bir veri tabanında arama yapılabilmesi hedeflenmektedir. Bu çalışmada özel olarak mikrodizi veri tabanlarında ilgili mikroRNA deneylerinin geri-getirimi problemine odaklanılmıştır. Bunun için işlemsel bir alt yapı önerilmiştir. Mikrodizi profil deneylerinde farklı ifade olan mikroRNA'ları belirlemek için bir normal-tekdüze karışım modeli alt yapıya uyarlanmıştır. Ayrıca mikrodizi deney içeriğini temsil etmek için bilgi-tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Ölçülmüş ifade verisi üzerinde istatistiksel zenginleşme analizi için mikroRNA'ların kemoterapi direncini temel alan bir dizi ek açıklamalı mikroRNA kümesi kullanılmıştır. Farklı ifade değerlerini temel alan gerçek-değerli deney imzalarını ikili hale çevirmede kullanmak üzere sıra-tabanlı bir eşikleme yöntemi önerilmiştir. Kategorik imzaları karşılaştırmak için etkili bir benzerlik ölçütü tanıtılarak iki deney arasındaki ilgililiğin ortaya çıkarılmasında kullanılmıştır. Önerilen modelin geri-getirim kabiliyetini ayırt etmek için deneysel ilgililik iki farklı bakış açısı ile değerlendirilmiştir. Birincisi hastalık ilişkisi, ikincisi ise embriyonik köken ortaklığıdır. Bilindiği kadarıyla deney geri getirim problemi, mikroRNA mikrodizileri bağlamında ilk defa bu çalışma ile incelenmiştir.
Metaloproteinlerin biyoenformatik analizi
Protein içerisinde bulunan metal iyonları proteinlerin fonksiyonel görevlerini yerine getirebilmesi, yapısı ve kararlılığı için önem arz etmektedir. Bu sebeple, proteinler üzerinde metal ile bağlanma noktalarının yüksek performans ile tespiti çok önemlidir. Bu çalışma ile Sistein ve Histidin aminoasitlerinin protein dizilimlerini üzerinden metal ile bağlanma durumunu tahminleyen bir çalışma sunulmaktadır. Dört ayrı yöntem belirtilen amaç doğrultusunda kullanılmıştır. Bunlar; Destek Vektör Makinaları, Naive Bayes, Değişken uzunluklu Markov Zincirleri ve Smith Waterman algoritmasının bir sınıflandırıcı gibi kullanılmasıdır. Yukarda belirtilen bütün metotlar bu sınıflandırmayı sadece protein dizilim bilgisi üzerinden gerçekleştirilmiştir. Farklı birçok öznitelik vektörü oluşturulmuş ve bunların sonuçlara olan etkisi gözlemlenmiştir. Bu çalışma ile metal bağlanma noktaları %35 duyarlılık ve %75 anma değerleriyle Naive Bayes kullanarak, %25 duyarlılık ve %23 anma değerleriyle Destek Vektör Makinaları kullanarak, %0.05 duyarlılık ve %60 anma değerleriyle Değişken uzunluklu Markov zincirleri kullanarak ve çok düşük seçicilik performansı ile Smith Waterman algoritması kullanarak tahminlenebilmiştir. Bu çalışmalar sonrasında, seçilen öznitelik vektörlerinin sonuçlara önemli etkiler yaptığı gözlemlenmiştir. Aynı zamanda elde edilen sonuçlar Naive Bayes yönteminin bu alanda rekabetçi sonuçlar ürettiğini göstermiştir.
Nükleer reaktörlerde alternatif nötron zırhlama malzemelerinin teorik geliştirilmesi
Dünya nüfusunun artması ve gelişen teknoloji ile enerji ihtiyacı her geçen gün daha da artmaktadır. Bu enerji açığını kapatmak için yeni enerji kaynakları üzerinde durulması, düşünülmesi ve hızlı bir şekilde alternatiflerin kullanıma alınması gerekmektedir. Nükleer enerji bu açığı kapatmak için en önemli adaylardan bir tanesidir. Özellikle nükleer enerji uygulamalarının gelecek vaat eden türlerinden biri olan füzyon reaktörlerinden elde edilecek enerji ile gelecekte enerji ihtiyacının büyük bölümü karşılanacağı görüşünde bilim insanları hemfikirdir. Fakat füzyon reaktörlerinin yaygın bir şekilde kullanılmasını engelleyen bazı problemler bulunmaktadır. Bu problemlerden biri, füzyon reaktörü birincil duvarının ve yapı malzemelerinin, D-T reaksiyonu sonucu açığa çıkan nötronlardan dolayı radyoaktif olmaya başlaması ve hasar görmesidir. Bu sebepten dolayı belli bir zamandan sonra füzyon reaktör duvarının değiştirilmesi gerekmektedir. Bu nedenle füzyon reaktör ve santrallerinin tasarım ve geliştirilmesi gerekmektedir. Bu kapsamda malzeme geliştirme çalışmaları füzyon nükleer reaktör tasarımlarında büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, ITER füzyon test reaktörlerinin birincil duvar yapı bileşenlerinde kullanılması planlanan F82H, JLF-1, Eurofer-97 ve CLAM çelik alaşımlarının nötron zırhlama kapasitelerinin araştırılması ve bu alaşımlara Bor (B) ve Molibden (Mo) katkılanmasının nötron zırhlama kabiliyetleri üzerine etkisini teorik ve simülasyon yöntemleri ile belirlenmesi amaçlanmıştır. Ayrıca bulunan sonuçların nötron zırhlamada yaygın olarak kullanılan parafin ile karşılaştırılması gerçekleştirilmiştir. Bu amaç doğrultusunda kullanılan nötron enerjileri 4,5 MeV ve 14 MeV olarak seçilmiştir. Numunelerin teorik olarak değerlendirilmesi etkin nötron sökme tesir kesitleri belirlenerek yapılırken GEANT4 simülasyon programı ile malzemelerin nötron zırhlama kabiliyetleri belirlenmiştir. Sonuç olarak bu çalışmada oluşturulan "F8Bor20 alaşımı", nötron zırh malzemesi olarak en ideal malzeme olduğu saptanmıştır.
Füzyon reaktörlerinde birincil duvardaki radyasyon hasarı
Füzyon enerjisi, artan enerji ihtiyacına müteveccih çözümün bir parçası ve aynı zamanda, fosil yakıtların iklim değişikliği üzerinde olumsuz etkisi ve kısıtlılığından dolayı, üretim ve iklim dostu bir yol olarak gösterilmektedir. Füzyon neredeyse sınırsız miktarda enerji sağlayabilir, yakıt kaynakları bakımından neredeyse sınırsız olabilir ve radyoaktif atık olarak fisyona benzer bir içerik oluşmaz, ancak reaktörler henüz pozitif bir net enerji çıktısı üretmeyi başaramamıştır. İşlevsel bir füzyon reaktörü inşa etmek meşakkatlidir, ancak birçok önemli araştırma projesi yürütülmektedir. Teknik yapılandırmalar ve plazma fiziği üzerine araştırmalar hala devam etmekte ve bu da füzyon enerjisi için kesin bir zaman diliminde olacağını zorlaştırmaktadır. Tokamaklar ve Stellaratörler, füzyon için başlıca reaktör modellerdir. Her iki reaktöründe avantajları ve dezavantajları vardır. Bu sebeple, bu tezde bir ITER füzyon reaktöründe, birincil duvar yapısında genel olarak kullanılan, yoğunluğu demir elementi ile fazla olan malzemelerin üzerine etki eden belli enerji aralıklarında ki radyasyonun etkileşim durumları, SRIM/TRIM yardımı ile; toplam yer değiştirmeler, iyonizasyon, iyon aralıkları, titreşimler vb. diyagramlarının incelenmesi amaçlanmıştır.
Kamu binalarında güneş enerji sistemi dizaynı ve maliyet hesabı
Artan nüfus ve enerji ihtiyacıyla beraber çevre kirlilikleri de artış göstermiştir ve bu bağlamda yenilenebilir enerji kaynaklarına olan ilgi de her geçen gün artmaktadır. Günümüzde, güneş enerjisinden enerji üretimi de bu kapsamda en çok tercih edilen veya sahip olunmak istenen enerji türlerinden bir tanesidir. Güneş panelleri ilk başta hesap makinesi, radyo, saat vb. düşük akıma ihtiyaç duyulan elektronik cihazlarda kullanılmıştır. Bunların dışında sokak aydınlatma sistemlerinde ve trafik ışıklarında da kullanılması öngörülmüştür. Son yıllarda, güneş enerjisini kullanım çeşitliliğini arttırabilmek için küçük ve büyük çaplı birçok çalışma gerçekleştirilmektedir. Özellikle çeşitli güneş panelleri üzerinde yapılan çalışmalar her gün artmakta, verimleri açısından çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Kamu binaları için örneklem olarak, bu tez çalışmasında güneşten elektrik elde edilerek Şırnak Belediyesi'nin elektrik ihtiyacını karşılayacak 10 MW'lık sistemin projelendirilmesi yapılmıştır. Bu çalışma ile kamu binalarında, gelecek için en avantajlı enerji üretme yöntemleri arasında yer alan güneş enerjisi tüm dünya ve canlılar için çok fazla önem arz ettiği vurgulanmıştır.
ABS-PLA filamentlerinin nötron zırhlaması için kullanılabilirliklerinin araştırılması
Radyasyonun canlı hücrelerine yararı ve zararının bilinmesi, radyasyon teknolojisindeki uygulama sayısını ekonomik gelişmelere paralel olarak artırmaktadır. Radyasyonun zararından korunabilmek için üç temel yasa olan zaman, mesafe ve zırhlama parametrelerinden faydalanılmaktadır. Ayrıca, 3D yazıcılar ev ve iş yerlerine kullandığımız küçük ve büyük nesneleri üretebilir hale gelmiştir. Günümüzde, radyasyon zırhlama çalışmaları ve 3D yazıcı teknolojisinin bir arada kullanılabilmesi için araştırmalar yapılmaktadır. Bu çalışmaların sonucunda aktif ilerlemeler kaydedilmiştir. Bu bağlamda, 3D yazıcıların radyasyon zırhlama malzemelerini istenilen ölçüde ve tasarımda üretilmesi kolaylığı sağlayacağı düşünülmektedir. Bu çalışmada, 3D yazıcılarda kullanılan ABS-PLA polimerlerine bazı geçiş metalleri eklenmiş ve elde edilen polimer kompozitlerin nötron enerjisine ve malzeme kalınlığına göre nötron zırhlama kabiliyetleri GEANT4 ve FLUKA simülasyon programları kullanılarak belirlenmiştir. Ek olarak, hızlı nötron ayırma tesir kesiti teorik olarak hesaplanmıştır. Elde edilen polimer kompozitler arasında nötron zırhlama için Tungsten katkılı kompozitlerin literatüre katkıda bulunması beklenmektedir.
ABS filamentinin gama ve nötron radyasyonu zırhlama kabiliyetinin araştırılması ve geliştirilmesi
Radiation is a fundamental safety concern for nearly all nuclear applications, requiring careful control to protect living organisms and surrounding materials. In this context, radi-ation shielding materials have been researched and utilized in nuclear technologies. Mate-rial selection must be based on the radiation's application, type, and energy. Polymer mate-rials are preferred for radiation protection applications due to their superior properties such as chemical inertness, durability, flexibility, strength, and cost-effectiveness. In this thesis, the gamma and neutron shielding properties of ABS (Acrylonitrile Butadiene Styrene) thermoplastics commonly used in 3D printing have been comprehensively investigated through enrichment with Er2O3 and Gd2O3 additives. Employing a versatile approach encompassing experimental, theoretical, and simulation methods, the efficacy of these modified thermoplastics in attenuating gamma and neutron radiation has been studied across different material thicknesses and radiation energies. Furthermore, the microstruc-tures of the produced materials have been examined to ensure structural integrity. The re-search includes a comparative analysis of two different production methods: casting and 3D printing. The manufactured samples were systematically labeled based on the produc-tion technique and the nano-oxide compounds they contained. Various radioactive point sources were utilized to measure gamma radiation attenuation, and the HPGe detector sys-tem, along with theoretical tools like XCOM and EpiXS, as well as simulations such as FLUKA and GEANT4, were employed. Simultaneously, neutron attenuation properties were evaluated through theoretical calculations and FLUUKA and GEANT4 simulations. SEM/EDS analysis was conducted to examine microstructures, and TGA analysis was per-formed for thermal characterization, ultimately determining the optimal shielding material for each sample. Through rigorous analysis and evaluations, this thesis contributes to the development and optimization of radiation shielding materials, particularly for applications requiring customization and complex structures, such as those produced using 3D printing technology.
PLA filamentinin gama ve nötron radyasyonu zırhlama kabiliyetinin araştırılması ve geliştirilmesi
Radyasyon, birçok uygulamada avantajlı olsa da, insanlar ve çevre için risk oluşturmakta ve kurşun gibi koruyucu malzemelerin kullanılmasını gerektirmektedir. Bu tez çalışmasında, 3D yazıcılarda kullanılan Polilaktik Asit (PLA) filamentinin gama ve nötron radyasyonuna karşı alternatif bir zırh malzemesi olarak kullanım potansiyeli araştırılmıştır. PLA'nın, Er2O3 ve Gd2O3 metal tozları ile farklı oranlarda (%5, %10 ve %20) katkılanması sonrasında çeşitli gama radyasyon kaynakları kullanılarak radyasyon zırhlama kabiliyetleri incelenmiştir. Katkılı kompozitlerin yapısı ve homojenliği SEM ve EDS kullanılarak analiz edilmiştir. Lineer zayıflama katsayısı ve yarı değer kalınlığı gibi çeşitli parametreler hem deneysel olarak hem de GEANT4 ve FLUKA simülasyon programları aracılığıyla hesaplanmıştır. Bulgular, %20 Gd2O3 katkılı PLA'nın özellikle düşük enerjilerde üstün gama radyasyonu zırhlama kabiliyetine sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca nötron radyasyonuna karşı PLA filamentinin zırhlama kabiliyetinin söz konusu metal tozları ile katkılandığında azaldığı tespit edilmiştir. GEANT4 ve FLUKA ile gerçekleştirilen hesaplamalar neticesinde elde edilen bulgular da katkılamanın numunelerin hızlı nötronlara karşı gösterdiği zırhlama etkinliğini artırmadığını doğrulamaktadır.