Data processing
58 theses under this subject heading
Modelling breach parameters of embankment dams
Dams provide many benefits to the environment in which they are established and to the living creatures at there. These benefits can generally be grouped under the following headings; irrigation, drinking-utility water supply, industrial water supply, energy production. However, besides its advantages, of course there are also disadvantages. The most dangerous of these in terms of life and economy is the collapse of dams. It is very important to predict these failure parameters in order to predict these failures and to minimize the resulting damage. In this study, parameters such as breach width, peak discharge and collapse time were investigated. For this purpose, data of constructed dams obtained from different sources found in literature was used. Using the GMDH modeling system, both dimensional and non-dimensional models were created for each failure parameter. In addition, the data for all models are divided into test and training data. As a result of these studies, R2 and RMSE values were compared statistically and graphically with existing studies in the literature. Both dimensional and non-dimensional results modeled with GMDH gave far better results than the existing methods that used for comparison. Key Words: Dam Breach Parameters, Dam Failure, Risk Analysis, Dam Safety, GMDH Modelling
Matematik dersi öğretim programlarının veri işleme öğrenme alanına ilişkin karşılaştırmalı analizi
Bu araştırmada 2005, 2013 ve 2018 yıllarına ilişkin ortaokul matematik öğretim programlarının genel yapısı ile veri işleme öğrenme alanına ilişkin alt öğrenme alanları ve kazanımların program geliştirme çalışmaları açısından değişiminin incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç kapsamında ilgili içeriğin öğretim programlarında nasıl güncellendiği belirlenmeye çalışılmıştır. Bu araştırmanın modeli doküman incelemesidir. Bu çalışmada, veri işleme öğrenme alanına ilişkin içeriklerin analizi gerçekleştirilmiştir. Öğretim programlarına ilişkin alan yazın ve uzman görüşlerine dayalı olarak analiz çerçevesi oluşturulmuştur. İlgili içerik incelemesine yönelik temalar şunlardır: (1) programın genel yapısını düzenleme, (2) içerik düzenleme, (3) kazanım düzenleme, (4) öğrenme alanı düzenleme. İncelemeler sonucunda öğrenme alanı isim değişikliği, alt öğrenme alanı birleştirme, alt öğrenme alanı sadeleştirme, içerik sadeleştirme, içerik genişletme, kazanım birleştirme, kazanım ayrıştırma, kazanım zenginleştirme yapıldığı görülmüştür. Elde edilen bulgular ve bulgulara ilişkin örnekler her bir tema altında tablolar halinde sunulmuştur. Çalışmada kazanımları sınıflandırma düzeyinde güncellemeler yapıldığı tespit edilmiş ve bu durum alan yazındaki araştırmalarla ilişkilendirilmiştir. Program güncelleme çalışmalarına ilişkin kopuklukların olduğu yapılan çalışmada belirlenmiştir. Bu araştırma sonucunda, güncellenen programların eğitim sürecini detaylı bir şekilde yönlendirmediği, içeriği genel hatlarıyla sunduğu görülmektedir. Öğretim programlarının incelenmesi sonucunda program yoğunluklarının azaldığı ancak veri işleme öğrenme alanının program içerisindeki yerinin arttığı tespit edilmiştir.
Beton karışım verilerinin yapay zekâ teknikleri kullanılarak tahmin edilmesi
Yapay zekâ bilimi ve bir alt dalı olan makine öğrenmesi konularında günden günde inanılmaz gelişmeler yaşanmaktadır. Asıl amacı problemi insan zekasından ilham alarak çözmek olan bu disiplin, gayesini çok sayıda bilim dalında başarıyla gerçekleştirmektedir. Yapılan çalışmada, inşaat mühendisliği alanında yorucu yöntemlerle belirlenebilen ve zaman alan beton basınç dayanımı tespiti için makine öğrenmesi yöntemleriyle sayısız dijital tahmin deneyleri yapılmıştır. Yapılan deneyler sırasında özellikle veri ön işleme aşaması için özgün yöntemler geliştirilmiş ve geliştirilen yöntemlerin tahminlere katkısı test edilmiştir. Birçok yaygın model ve yaygın modellerin birleştirildiği topluluk modelleriyle, geliştirilen ön işleme yöntemlerinin verimliliği kanıtlanmıştır. Ayrıca bu sayede tahmin algoritmalarının veri setine uyumluluğu gözlemlenmiş ve performans sıralaması yapılmıştır.
Özel nitelikli kişisel verilerin işlenmesi ve bundan doğan sorumluluk
Kişisel verilerin korunması, insan haklarıyla yakın ilişkili, insanın onurunun, kendi geleceğini belirleme hakkının bir biçimidir. Son zamanlarda, gelişen teknolojiler ve yaygın internet kullanımı, kişisel verilerin korunmasının önemini arttırmıştır. Kişisel verilerin güvenliğini sağlamak ve ilgili kişinin kişisel verileri üzerindeki hâkimiyetini korumak adına uluslararası ve ulusal alanda birçok düzenleme yapılmıştır. Ülkemizde bu amaçla 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu yürürlüğe girmiştir. 6698 sayılı Kanunda, kişisel veriler, genel ve özel nitelikli veriler olarak ikiye ayrıldıktan sonra her iki veri grubu bakımından işlenmelerine ilişkin ilkeler ve işlemenin hukuka uygunluk halleri düzenlenmiştir. Kişisel veriler, kişisel verilerin işlenmesi sözleşmesi borcu kapsamında işlenebileceği gibi sözleşme ilişkisi olmaksızın işlenmesi mümkündür. Kişisel verileri işleme sözleşmesi, veri sorumlusu, veri işleyen ve ilgili kişilerin taraf olduğu, verilerin kanunda sayılan işleme faaliyetlerinin ifası borcunu doğuran bir sözleşmedir. Çalışmamızda, veri sorumlusu ile ilgili kişi arasında akdedilen kişisel verilerin işlenmesi sözleşmesinin hukuki niteliği ve özelliklerinin, sözleşmenin hüküm ve sonuçları incelenecektir. Bunun yanında, bir sözleşme ilişkisi olmaksızın, haksız fiil olarak verilerin işlenmesi halinde sorumluluğun belirlenmesi ve ilgili kişinin hakları, bu kapsamda özellikle maddi ve manevi tazminat talebi konusu çalışılmıştır.
8.sınıf öğrencilerinin veri işleme süreçlerindeki istatistiksel akıl yürütme düzeylerinin incelenmesi
İstatistiğin matematikten ayrılarak, başka bir bilim dalı olarak görülmesiyle birlikte, istatistiksel akıl yürütme kavramı da ilgili alan yazında ele alınan önemli bir kavram olarak karşımıza çıkmaktadır. İstatistiksel akıl yürütmenin bireylerde sezgisel türden geliştirilebilecek bir beceri olmadığı, bu becerinin okul eğitiminin bir parçası olarak öğrencilik döneminde geliştirilebilir olduğu ifade edilmektedir. Bu araştırmanın amacı ortaokul 8. sınıf öğrencilerinin veri işleme süreç ve alt süreçlerindeki istatistiksel akıl yürütme düzeylerinin incelenmesidir. Mooney'nin ortaokul öğrencilerine yönelik geliştirdiği istatistiksel akıl yürütme gelişim düzeyleri çalışmanın kuramsal çerçevesi olarak ele alınmıştır. Araştırmada betimsel tarama deseni kullanılmıştır. Ayrıca çalışmaya gönüllü katılan 16 öğrenci ile yarı-yapılandırılmış görüşmeler yapılmıştır. Araştırma, Ankara İli Etimesgut İlçesinde bulunan üç farklı devlet ortaokulundan uygun örnekleme yöntemiyle belirlenen 540 sekizinci sınıf öğrencisi ile yürütülmüştür. Öğrencilerin istatistiksel akıl yürütme düzeylerinin belirlenmesine yönelik hazırlanan testte 9 adet açık uçlu soru bulunmaktadır. Bu sorulara verilen yanıtların analizi Mooney'nin istatistiksel akıl yürütme veri işleme süreç ve alt süreçlerine göre 4 seviyede değerlendirilmiştir. Bu süreçler; verilerin tanımlanması (VT), verilerin düzenlenmesi ve indirgenmesi (VD), verilerin gösterimi (VG), verilerin analizi ve yorumlanması (VA)'dır. Belirtilen bu alt süreçler Düzey 1'den Düzey 4'e doğru sıralanmaktadır. Bu düzeyler: Düzey 1: Kişiye özgü, Düzey 2: Geçici, Düzey 3: Nicel ve Düzey 4: Analitik olarak tanımlanmıştır. Öğrencilerin düzey 1'den düzey 4'e doğru istatistiksel akıl yürütmelerinin arttığı belirtilmektedir. Testten elde edilen bulgular, 8.sınıf öğrencilerinin istatistiksel akıl yürütme düzeylerinin ortalamasının 1,85 olduğunu göstermektedir. Mooney (2002)'ye göre bu değerin, Düzey 2'ye yakın olmakla beraber, Düzey 1 ile Düzey 2 arasında olduğu söylenebilir. Diğer bir ifade ile 8.sınıf öğrencilerinin yüzde 46'sının İAY düzeylerinin Düzey 1 ile Düzey 2 arasında; yüzde 32,4'ünün Düzey 2 ve Düzey 3 arasında; yüzde 3,7'sinin Düzey 3 ile Düzey 4 arasında yer aldığı tespit edilmiştir. Düzey 4'e en yakın ortalamaya sahip yalnız bir öğrenci bulunmaktadır. Öğrencilerle yapılan görüşmelerden elde edilen bulgular içerik analizi ile analiz edilmiştir. Mooney'nin çerçevesinde yer alan süreçler ve düzeyler kategori ve tema olarak ele alınmıştır. Genel olarak öğrencilerin grafik çizimlerinde en çok sütun grafiğini tercih ettiklerini, yatay sütun grafiği verildiğinde grafiği okumakta oldukça zorlandıklarını ve akıl yürütme gerektiren sorularda düşüncelerini açıklamakta güçlük çektiklerini ifade etmişlerdir.
Big-data and a big-data application
Recently, data in a Big-Data are gleaned from nontraditional sources such as blogs, social media, emails, sensors, photographs, video footage, etc. Therefore, they are typically unstructured and voluminous. Yet, they hold the promise of giving enterprises deeper insight into their customers, partners, and businesses. Such data can provide answers to questions that they were not asked earlier. Enterprises must learn to understand how best to use Big-Data. This point implies importance of a Big-Data Development Strategy. In the study, after present definitions of Big-Data, previous studies about Big-Data are given, a development strategy will be proposed. This strategy used in a Big-Data application will be given with real-data to collect sentiment analysis of airline customers.
Mini bilgisayarların akıllı kart sistemleri için tasarlanması ve uygulanması: Üniversite örneği
Günümüz toplumunda kurumlar, işletmeler ve yöneticiler bilgiye çok fazla gereksinim duymaktadırlar. Bunun önemli sebeplerinden biri de, bilgiyi oluşturan verinin çeşitliliğinin ve sayısının artmasıdır. Bilgisayar donanım, yazılım ve iletişim sistemlerinde oluşan bilgi teknolojileri de örgütsel mimarinin önemli unsurları arasında yer alır. Teknolojik gelişmelere bağlı olarak bilgi teknolojilerinin de büyük bir hızla gelişmesi bilgi ihtiyacının daha etkin ve hızlı şekilde giderilmesini sağlamaktadır. Akıllı kartlar ve bunlara bağlı olarak birçok uygulamalar günümüzde bilgi teknolojileri alanında çok önemli rol oynamaktadır. Üniversiteler de artık modern anlamda idari iş akışlarından, yemekhane, kütüphane, öğrenci ve personel devam sistemlerine kadar her türlü hizmette bu teknolojiyi sistemlerine dahil etmeye başlamışlardır. Akıllı kart sistemlerinin sağladığı yararlardan birçok üniversite yararlanmakla beraber, kendi sistemini kuran sayılı üniversite bulunmaktadır. Üniversiteler gibi bilim üreten, teknolojiyi takip eden, teknik imkanları olan kurumlar gerektiğinde farklı isteklere cevap verebilecek, geliştirme imkanı olan akıllı kart sistemlerini kendi bünyelerinde oluşturmaları doğabilecek her türlü ihtiyaca cevap verebilmeleri açısından gereklilik göstermektedir. Bu çalışma, üniversite bünyesindeki yerleşkelerde kullanılmak üzere, mini bilgisayarların tasarlanması ile, her türlü geçiş sistemleri, öğrenci devam kontrol sistemi ve personel devam kontrol sistemi yazılımlarının nasıl geliştirilebileceğini kapsamaktadır. Veri işleme sistemleri (VİS) olarak tasarlanan bu bilgi sisteminin kullanıcıları; geçiş sistemleri için üniversite bünyesindeki akademik ve idari personel ile üniversite öğrencileridir. Öğrenci devam kontrol sisteminin kullanıcıları üniversite öğrencileri, personel devam kontrol sisteminin kullanıcıları ise idari personeldir. Bütün bu sistemlerin yönetici ve kurumun ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde geliştirilen yazılımlarında özellikle farklı pozisyondaki yöneticilerin karar alma sürecini kolaylaştıracak bir YBS oluşturulması hedeflenmiştir. Uygulama alanı olarak Dokuz Eylül Üniversitesi yerleşkeleri dikkate alınarak, sistemin yönetim bilişim sistemleri ve karar destek sistemleri olarak kullanılma olanağı yaratılmıştır. Akıllı Kart Sistemleri tasarlanırken kullanılan yazılımları: Python, Sqlite, Oracle ve PHP'dir. Anahtar Kelimeler: Akıllı Kart Sistemi, Veri İşleme Sistemi, Yönetim Bilişim Sistemi, Dokuz Eylül Üniversitesi
Hybrid soft computing methods for improving real estate price forecasting
Real estate has a very important place for countries and the world economy. The fact that real estate has a heterogeneous structure, that is, the diversity of the properties that make up each property itself, shows that the methods to be selected for determining the sale and rent value of the real estate are important. For real estate price estimation, it can be said that non-traditional methods are more successful than traditional ones. In recent years, metaheuristic approaches for real estate valuation have increased and researches on this subject are continuing. The superiority of metaheuristics in solving non-linear and complex problems provides an important advantage for real estate valuation. In this study, a hybrid approach has been developed for real estate valuation by using artificial neural networks and feature selection methods. The grid search method was used for the most suitable model parameters before the analysis with the artificial neural network. It is aimed to increase the model success by optimizing the parameters that can be selected for the model with grid search method. In addition, in order to minimize possible errors and prevent overfitting during training, the data was divided into appropriate training sets by cross validation technique. The selected data set for this study contains housing data of various districts of Istanbul province, which has a significant value for Turkey. Considering that data preprocessing is important for the success of the model, data preprocessing steps were performed for each district data. After the data preprocessing process, firstly feature selection method, then grid search method with cross validation and finally artificial neural network method with cross validation were applied step by step. The advantage and success of the artificial neural network method, which is one of the metaheuristic approaches, is supported by this study for real estate price estimation involving many variables. With this model developed for real estate appraisal, it is aimed to examine the properties that affect real estate prices and to contribute to valuation methods in addition to finding realistic price estimation. In addition, it is an important advantage that it is possible to follow the price changes in the real estate market which has a heterogeneous structure with this research, and it is thought that it will provide benefit for the subsequent real estate appraisal studies.
Digital oil refinery: Utilizing real-time analytics and cloud computing over industrial sensor data
This thesis addresses big data challenges seen in large-scale, mission-critical industrial plants such as oil refineries. These plants are equipped with heavy machinery (boilers, engines, turbines, etc.) that are continuously monitored by thousands and various types of sensors for process efficiency, environmental safety, and predictive maintenance purposes. However, sensors themselves are also prone to errors and failure. The quality of data received from them should be verified before being used in system modeling or prediction. There is a need for reliable methods and systems that can provide data validation and reconciliation in real-time with high accuracy. Furthermore, it is necessary to develop accurate, yet simple and efficient analytical models that can be used with high-speed industrial data streams. In this thesis, design and implementation of a novel method called DREDGE, is proposed and presented first by developing methods for real-time data validation, gross error detection (GED), and gross error classification (GEC) over multivariate sensor data streams. The validated and high quality data obtained from these processes is later used for pattern analysis and modeling of industrial plants. We obtained sensor data from the power and petrochemical plants of an oil refinery and analyzed them using various time-series modeling and data mining techniques that are integrated into a complex event processing (CEP) engine. Next, the computational performance implications of the proposed methods are studied and regimes that are sustainable over fast streams of sensor data are uncovered. Distributed Control Systems (DCS) continuously monitor hundreds of sensors in industrial systems, and relationships between variables of the system can change over time. Operational mode (or state) identification methods are developed and presented for these large-scale industrial systems using stream analytics, which are shown to be more effective than batch processing models, especially for time-varying systems. To detect drifts among modes, predictive modeling techniques such as regression analysis, K-means and DBSCAN clustering are used over sensor data streams from an oil refinery and models are updated in real-time using window-based analysis. In addition, the shifts among steady states of data are detected, which represent systems' multiple operating modes. Also, the time when a model reconstruction is required is identified using DBSCAN algorithm. An adaptive window size tuning approach based on the TCP congestion control algorithm is proposed, which reduces model update costs as well as prediction errors. Finally, we proposed a new Lambda architecture for Oil & Gas industry for unified data and analytical processing over DCS. We discussed cloud integration issues and share our experiences with the implementation of sensor fault detection and classification modules inside the proposed architecture.
Kişisel verilerin işlenmesine yönelik olarak açık rıza verilmesi ve açık rıza beyanında bulunma ehliyeti
Bilişim teknolojilerinde yaşanan gelişmeler, insan hayatını olumlu olduğu kadar olumsuz yönde de etkilemiş; bireylerin mahremiyetine müdahale edebilecek uygulamaların hayata geçirilmesine yönelik talepler, kişisel verilerin ve kişi mahremiyetinin korunması hususunda çözüm arayışlarını da beraberinde getirmiştir. Bireyin, kendi verilerinin geleceğini belirleyebilme hakkının bulunduğunun ve kişisel verilerin korunmasının bir hak alanı olduğunun kabul edilmesi ile gerek ulusal gerek uluslararası alanda pek çok düzenlenme yapılmıştır. Bu kapsamda ülkemiz, Anayasal ve yasal düzeyde öngörmüş olduğu düzenlemeler ile bireyin kendi verilerinin geleceğini tayin edebileceğini kabul eden ülkeler arasında yerini almıştır. Kişinin, kendi verileri üzerinde kontrol sağlayabileceği en önemli araç, açık rızadır. 6698 sayılı Kanun'da açık rızanın unsurlarına yer verilmiş ise de açık rızanın geçerlilik şartlarına ve bu anlamda kimlerin açık rıza vermeye ehil olduğuna yönelik bir düzenlemeye yer verilmemiştir. Bu bakımdan, 4721 sayılı Türk Medeni Kanunu hükümleri uyarınca tam ehliyeti bulunmayan kimselerin, vereceği açık rızaların geçerli olup olmadığının tartışma konusu edildiği görülmektedir. Bu çalışmada, kişisel verilerin işlenmesinde açık rıza verebilme ehliyeti konusu incelenmiş olup; konu, öğreti ile Avrupa Veri Koruma Kurulu uygulaması çerçevesinde ele alınmıştır.
Özel sağlık kurumları kapsamında kişisel sağlık verilerinin işlenmesi ve korunması
Kişisel sağlık verileri, günümüzde, son derece gelişmiş bilişim tabanlı sistemler aracılığıyla, pek çok kişi ve kurum tarafından gerçekleştirilen toplanma, depolanma, paylaşılma gibi farklı veri işleme faaliyetlerine konu olmaktadır. Bu veri işleme faaliyetlerinde bulunan önemli aktörlerden biri de hiç şüphesiz özel sağlık kurumlarıdır. Özel sağlık kurumları, sundukları sağlık hizmeti sürecinde, çok sayıda ve çeşitte kişisel sağlık verisini elde etmekte, depolamakta ve Sağlık Bakanlığı ve Sosyal Güvenlik Kurumu başta olmak üzere çok sayıda kişi ve kurumla paylaşmaktadır. Gelişen teknoloji ile birlikte bu faaliyetlerin gerçekleştirilmesi sürecinde, bilişim tabanlı sistemlerin payının her geçen gün artması ve kişisel sağlık verilerinin diğer kişisel verilere kıyasla hassas nitelikte olması da göz önünde bulundurulduğunda, özel sağlık kurumlarının kişisel sağlık verilerini hangi şart ve kapsamda işleyebileceğinin ve kişisel sağlık verilerinin hukuka aykırı işlenmesi halinde ilgili kişilerin hangi hukuki yollara başvurabileceğinin belirlenmesi son derece önemlidir. Bundan dolayı bu çalışmada özel sağlık kurumları çerçevesinde kişisel sağlık verilerinin işlenmesi ve korunması incelenecektir.
İdarenin kamu hizmeti ve kolluk faaliyeti kapsamında veri işlemesi
Dijitalleşme ve modern teknolojilerle beraber veri işleme uygulamaları da gelişmiş ve veriden sağlanan fayda inanılmaz bir boyuta ulaşmıştır. Bu dijital dünyada faaliyetlerini yerine getirirken veri işleme teknolojilerinden yararlanılması sadece özel sektör için değil, idare için de bir zorunluluk haline gelmiştir. Ancak veri işleme faaliyeti kamu hizmeti ve kamu düzeninin sağlanması açısından önemli bir yere sahip olsa da veri işleme faaliyetlerinin kişi hak ve özgürlüklerini ihlal etme tehlikesi bulunmaktadır. Her ne kadar veri işlenmesi ve bundan dolayı ortaya çıkabilecek problemler özel hukuk boyutuyla geniş çalışma alanı bulsa da kanımızca bu konu idare hukuku perspektifinden, özel hukuka kıyasla, yeterince incelenmemektedir. Bu bağlamda, tezde idarenin kamu hizmeti ve kolluk kapsamında gerçekleştirdiği veri işleme faaliyetleri ile bu faaliyetlerden dolayı ortaya çıkabilecek problemler incelenecektir.
Özel nitelikli kişisel verilerin işlenmesinde açık rızanın aranmadığı haller
Kişisel verilerin korunması bilinci 1980'li yıllarda başlayan kanunlaştırma süreçleri kapsamında, ilk olarak Avrupa Birlik ve Örgüt oluşumları bünyesinde kendisini gerçekleştirmeye başlamış, aynı bilinç, ülkelerin iç hukuklarına da sirayet etmiştir. Bu kapsamda çalışmalara başlayan Türkiye Cumhuriyeti de ilk olarak 1981 yılında imzaladığı sözleşmeyle kişisel verilerin korunması alanında adımını atmış, sonrasında ise başlattığı yasama faaliyetlerini ve kişisel verilerin korunmasına ilişkin mevzuat çalışmalarını, 2016 yılında kabul ettiği 6698 sayılı Kişisel Verileri Koruma Kanunu ile tamamlamıştır. Bu nispetle, bu çalışmada 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'nda düzenlenen özel nitelikli kişisel veriler, bu verilerin diğer uluslararası düzenlemelerde düzenlenişi, ilgili kanun ve uluslararası mevzuat kapsamında özel nitelikli kişisel verilerin işlenmesinde açık rızanın aranmadığı haller incelenmiştir. Çalışmamız üç bölümden oluşmaktadır. Çalışmamızın ilk bölümünde; kişisel verilerin korunması ihtiyacının ortaya çıkışı, kişisel veri kavramı ve türleri ile kişisel verilerin korunması alanına ait yasal düzenlemeler, ikinci bölümünde; özel nitelikli kişisel verilerin işlenmesi esasları ve açık rıza kavramı, üçüncü bölümünde ise; özel olarak özel nitelikli kişisel verilerin işlenmesinde açık rızanın aranmadığı haller konuları incelenmiştir.
Kişisel verilerin işlenme şartları bağlamında açık rıza
Verinin değerinin gün geçtikte artması ve veri işleme faaliyetlerinin ciddi bir şekilde yaygınlaşmasıyla birlikte kişilerin gizlilik hakkına yönelik ihlaller de doğru orantılı olarak artmaktadır. Bu nedenle kişisel verilerin korunması hakkı, uluslararası ve ulusal düzenlemeler ile güvence altına alınmıştır. Kural olarak kişisel verilerin işlenmesi yasak olup 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'nda kişisel verilerin işlenme şartları sayma yoluyla düzenlenmiştir. Çalışmamızda genel itibariyle 6698 sayılı Kanun ve Avrupa Birliği Veri Koruma Tüzüğü karşılaştırma olarak incelenerek kişisel verilerin işlenmesi bağlamında hukuka uygunluk sebepleri ve açık rıza kavramı ortaya konulmuştur. Çalışmanın birinci bölümünde, Kişisel Verilerin Korunması Hukukunun Genel Esasları başlığı altında uluslararası ve ulusal düzenlemeler, temel kavramlar, genel ilkeler ve kişisel verilerin korunması hakkının hukuki niteliği; ikinci bölümde, kişisel verilerin ve özel nitelikli kişisel verilerin işlenmesinde hukuka uygunluk sebepleri, açık rıza kavramı ve hukuki niteliği; üçüncü bölümde ise açık rızanın geçerlilik şartları, açık rıza ehliyeti, açık rızanın şekli, süresi, ispat yükü, açık rızayı geri alma hakkı ve diğer unsurları tartışmalı hususlarla birlikte incelenmiştir.
İş ilişkisinde işçinin kişisel verilerinin korunması
Teknolojinin ilerlemesi ve veri akışının kolaylaşması ile birlikte, kişisel verilerin korunmasının da önemi giderek artmaktadır. İş sözleşmesinin doğası gereği işçinin işverene olan hukuki/ekonomik bağımlılığı, iş ilişkilerinde kişisel verilerin ayrıca korunması ihtiyacını doğurmaktadır. İş ilişkisinde işveren, işçinin kendisine olan bağımlılığından faydalanarak işçinin kişisel verilerini ölçüsüz ve hukuka aykırı olarak işleyebilmektedir. Ulusal ve uluslararası mevzuatta kişisel verilerin korunmasına ilişkin düzenlemeler mevcuttur. Türkiye‟de Kişisel Verilerin Korunması Kanunu, 07.04.2016 günlü Resmi Gazetede yayımlanarak yürürlüğe girmiştir. Bu Kanun‟da genel düzenlemeler yer almakta olup doğrudan iş ilişkilerini düzenleyen hükümler mevcut değildir. İşçinin kişisel verileri bu çalışmamızda KVKK, 4857 sayılı İş Kanunu ve 6098 sayılı TBK‟nın hizmet ilişkilerine dair hükümleri çerçevesinde incelenmiştir. İşçinin kişisel verilerinin hangi hukuka uygunluk nedenleri mevcut olduğunda ve hangi şartlarla işlenebileceği açıklanmıştır. Veri koruma hukukunun genel ilkeleri iş hukuku açısından değerlendirilmiştir. İşverenin hukuka aykırı veri işleme faaliyetinde bulunduğu ve uygulamada en çok karşılaşılan veri elde etme yöntemleri detaylı olarak incelenmiştir. Son olarak, kişisel verileri hukuka aykırı şekilde işlenen işçinin başvurabileceği hukuki yollara değinilmiştir. Anahtar Kelimeler: Kişisel Verilerin Korunması, İş Hukuku, İşçi, İş İlişkisi, İşçinin Kişisel Verilerinin Korunması
Ortaokul matematik öğretmenlerinin veri işleme öğrenme alanına ilişkin problem kurma becerilerinin incelenmesi
Bu araştırmanın amacı ortaokul matematik öğretmenlerinin veri işleme öğrenme alanına ilişkin problem kurma becerilerinin incelenmesidir. Araştırmada öğretmenlerin kurdukları problemler derinlemesine incelendiğinden nitel araştırma yaklaşımına dayalı durum çalışması yöntemi kullanılmıştır. Araştırmanın katılımcılarını bir devlet ortaokulunda görev yapan 7 ortaokul matematik öğretmeni oluşturmaktadır. Katılımcılar, amaçlı örnekleme yöntemlerinden kolay ulaşılabilir örnekleme yöntemi ile seçilmiştir. Veri toplama aracı olarak araştırmacılar tarafından geliştirilen Problem Kurma Testi (PKT) kullanılmıştır. PKT'de yer alan problem kurma durumları oluşturulurken Stoyanova ve Ellerton (1996)'un serbest, yarı-yapılandırılmış ve yapılandırılmış problem kurma stratejilerinden oluşan çerçevesi kullanılmıştır. Çalışmanın geçerliği ve güvenirliği için uygulama öncesinde problem durumları üzerine üç farklı uzman görüşü alınmış ve pilot uygulama yapılmıştır. Pilot uygulama ve uzman görüşleri doğrultusunda serbest, yarı-yapılandırılmış ve yapılandırılmış problem kurma durumlarının her birinde dörder problem olmak üzere toplam 12 problemden oluşan PKT hazırlanmıştır. Veri toplama sürecinin ilk aşamasında öğretmenlerden verilen durumlara ilişkin problem kurmaları istenmiştir Araştırmada veri çeşitliliğin sağlanması için öğretmenlerin kurdukları problemlere ilişkin yazılı açıklamalar yanında görüşme, gözlem ve doküman analizi tekniklerine yer verilmiştir. Yarı yapılandırılmış görüşmeler bireysel olarak yürütülmüş olup, üç öğretmenin sınıf içinde veri işleme öğrenme alanında problem kurma davranışları gözlemlenmiştir. Verilerin analizinde nitel veri analizi tekniklerinden betimsel ve içerik analiz yöntemleri kullanılmıştır. Bu kapsamda, araştırma bulguları Silver ve Cai (2005)'nin yeniden düzenlenen şemasına göre değerlendirildiğinden betimsel analize tabi tutulmuştur. Buna ek olarak problem kurma durumlarından bazıları, Uluslararası Matematik ve Fen Eğilimleri Araştırması [TIMSS] (2011)'nın raporundaki bilgi, uygulama ve muhakeme kategorilerinden oluşan kuramsal çerçeveye göre analiz edilmiştir. Ayrıca öğretmenler tarafından kurulan problemler, araştırma sürecinde oluşturulan kodlara göre analiz edildiğinden içerik analizi yapılmıştır. Problemler, içerik olarak analiz edilirken taslak kodlar çıkarılmış, sonrasında bu taslak kodlarda tekrar eden kodlar kavramsal, bağlamsal, dil-anlatım ve bilişsel beceri olarak dört kategori altında birleştirilmiştir. Araştırma sonucunda öğretmenlerin çoğunun serbest, tamamının da yarı-yapılandırılmış ve yapılandırılmış kategorisinde çözülebilir problemler kurabildikleri tespit edilmiştir. İçerik analizi sonucunda bazı öğretmenlerin matematik probleminin cümlesini kurarken eksik bilgi içeren problem kurma, çizgi grafiğini hatalı kullanma, grafikte başlangıç noktasını yanlış alma, veri aralıklarını eşit almama, daire grafiğinde merkez noktayı belirlemeden açıları yerleştirme gibi kavramsal hatalar yaptıkları ortaya çıkmıştır. Bağlamsal kategorisinde öğretmenlerden bazılarının problemlerini günlük yaşamla ilişkilendirip, hikâyeleştirdikleri görülürken; bazılarının da işlemsel gerektiren problemler kurdukları görülmüştür. Dil ve anlatım yönünden bazı öğretmenlerin çok dikkat etmedikleri, problem metnini karmaşık oluşturma, anlatım bozukluğu, dilsel hata, tamlama eksikliği gibi hatalar yaptıkları tespit edilmiştir. Araştırma sonuçlarından bir diğeri de öğretmenlerin genellikle ders kitaplarında görülebilecek bilgi ve uygulama düzeyinde problem kurmalarıdır. Muhakeme gerektiren problem kuran öğretmenlerin sayısı ise oldukça az olup, bu problemler de öğrencilerin sıklıkla karşılaşabileceği problemlerden oluşmaktadır. Bu sonuçlardan hareketle, araştırmada öğretmenlerin problem kurma becerilerinin gelişimine yönelik öneriler sunulmuştur.
Şiir kategorisinin doğal dil işleme yöntemleri kullanılarak tahmin edilmesi
Doğal dil işleme; insanlar tarafından kullanılan dillerin (doğal dil) bilgisayarlar tarafından anlaşılmasını, yorum ve cevap üretilmesini sağlayan bilgisayar bilimleri ve dilbilim yöntemlerinin birlikte kullanıldığı bir bilim alanıdır. Doğal dil işleme, insanlarla bilgisayarların etkileşimini artırmak ve özellikle büyük veri setleri üzerinde çalışan kurumlar ve araştırmacılar için doğal dil verilerini analiz etmeyi ve anlamayı kolaylaştırmak amacıyla kendine birçok uygulama alanı bulmuştur. Bu uygulama alanlarından bir tanesi de metinlerin sınıflandırılmasıdır. Bu tezde, metin formatında olan ve farklı kategoride yazılmış olan şiirlerin önceden etiketlenmiş olan kategorilere göre sınıflandırılması üzerine çalışma yapılmıştır. Çalışmada web kazıma yöntemi ile elde edilen ve 4198 adet şiirden oluşan veri seti kullanılmıştır. Veri seti üzerinde 13 farklı doğal dil işleme adımları uygulanmıştır. Söz konusu işlemlerin yapılabilmesi için Zemberek Kütüphanesi kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi için altı farklı makine öğrenmesi algoritması kullanılmış, elde edilen sonuçlar değerlendirilmiş ve model performansını artırmaya yönelik hiperparametre analizi yapılmıştır. Hiperparametre analizi için GridSearchCV ve RandomizedSearchCV yöntemleri kullanılmıştır. Sınıflandırma algoritmalarının sonuçları kıyaslandığında en yüksek doğruluk oranını Random Forest ve SVM algoritmalarının verdiği görülmüştür.
Doğal dil işleme ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak stilometri analizi ile Türkçe metinlerde eser – yazar eşleştirme
Teknolojinin ve internetin yaygınlaşmasıyla birlikte birçok alanda olduğu gibi gazetecilik alanında da değişimler ve gelişmeler meydana gelmiştir. Çevrim içi gazeteler, birçok unsuru içerisinde barındırabilmesi ve daha büyük kitlelere hitap etmesi nedeniyle çok sayıda gazete sahibinin ve bu alanda hizmet veren yazarın yoğun ilgisini üzerine çekmiştir. Bu kapsamda; geleneksel yöntemlerle yayın yapmakta olan gazeteler dijital ortamda hizmet verebilmek için hızla bu değişim sürecine dahil olmuş ve böylelikle internet üzerinden hizmet veren medya kuruluşlarının sayısında kısa süre içerisinde önemli ölçüde artış meydana gelmiştir. Gazetecilik alanında meydana gelen bu gelişmeler, farklı alanlarda eser veren yazarların aynı platform üzerinde okuyucular ile buluşmasına olanak sağlayarak birçok alanda sayısız eser verilmesinde etkili olmuştur. Ancak söz konusu bu olumlu gelişmelerin yanı sıra veri sayısında meydana gelen artış istenilen ve doğru veriye erişimi zorlaştırmıştır. Bunun sonucunda özellikle anlamsız verilerden anlamlı verilerin çıkarılması ve verilerin belirli niteliklere göre sınıflandırılması konuları önem kazanmıştır. Bu çalışmada elektronik ortamda gazete yazarlığı yapan kişilerin yazmış olduğu yazılar sayısal üslup analizi, yapay zekânın bir alt dalı olan doğal dil işleme ile makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak analiz edilmiş ve söz konusu yazıların hangi yazarlar tarafından yazıldığının doğru eşleştirilebilmesi amaçlanmıştır. Veri seti üzerinde veri ön işleme çalışmaları tamamlanarak veri seti optimizasyonu sağlanmış ve daha sonra Zemberek kütüphanesi fonksiyonları kullanılarak doğal dil işleme süreçleri ile öznitelik çıkarma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Son olarak çalışmada kullanılan makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarından hangisinin yazar-eser eşleştirmelerinde daha başarılı olduğuna karar verebilmek için karşılaştırma yapılmış ve model seçiminin buna bağlı olarak belirlenmesi hedeflenmiştir.
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'nun işçi ve işveren ilişkisi üzerine etkisi
Bu çalışmanın amacı, esasen eski bir tarihi olan ve fakat ülkemizde daha yeni yeni önemi anlaşılan kişisel verilerin korunması hakkını işçi işveren ilişkisi açısından incelemek, işçi ve işverenlerde veri koruma hukukundan doğan hak ve yükümlülüklerin kapsamına dair bir bilinç oluşturmaktır. Bu bağlamda, 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu 'nun yürürlüğe girmesi akabindeki sürecin işçi işveren ilişkisine olan etkisi, çalışmamızda dört ana başlık altında incelenmiş, işlenen konulara uygun düştüğü ölçüde Kişisel Verileri Koruma Kurulu tarafından verilen karar ve yayımlanan kamuoyu duyurularına yer verilerek Kişisel Verilerin Korunması Hukukunun iş ilişkisi üzerindeki güncel etkilerine değinilmeye çalışılmıştır. Buna göre, birinci bölümde, kişisel veri kavramı ile kişisel verilerin korunmasına dair ulusal ve uluslararası düzenlenmelerden bahsedilmiş; ikinci bölümde, kişisel verilerin korunması ile iş hukuku arasındaki ilişki, veri koruma hukukunun genel ilkeleri ve hukuka uygunluk sebepleri dahilinde iş sözleşmesinin özellikleri ve uygulamada kullanılan veri işleme faaliyetleri açıklanmaya çalışılmış; üçüncü bölümde ise işçi ve işverenin hak ve yükümlülükleri dördüncü bölümde ise işçinin kişisel verilerinin ihlal edilmesi karşısında başvurabileceği idari yollar, özel hukuk açısından öngörülen hukuki yaptırımlar ile Türk Ceza Kanunu'nu kapsamındaki cezai yaptırımlar işlenmeye çalışılmıştır. Çalışmamızın, alışılagelmiş olan işyeri uygulamalarını, çoğu zaman iş ilişkisinin getirdiği yükümlülükler olarak kabul ederek çalışma hayatında var olmaya çalışan tüm işçi ve işçi adaylarına, kişisel verilerin korunması kavramının ve hakkının önemini aşılamasını dileriz. Anahtar kelimeler: kişisel verilerin korunması, işçi işveren ilişkisi, Kişisel Verilerin Korunması Kanunu, İş Kanunu
Önleyici amaçla elde edilen verilerin ceza muhakemesinde kullanılabilirliği
Bu çalışmada önleyici amaçlı veya istihbari faaliyetler ile elde edilen verilerin ceza muhakemesinde kullanılabilirliği incelenmektedir. Önleyici amaçla veri elde edilmesi sonucunu doğuran pek çok yöntem mevcuttur. Çalışmada MOBESE (CCTV), önleme araması, telekomünikasyon yoluyla yapılan iletişimin denetlenmesi, internet trafik verilerinin incelenmesi gibi yöntemlerin yanı sıra trol ağı metodu, parmak izi veri tabanı, X muhbir beyanı gibi hususlar da ele alınmaktadır. Ayrıca konuyla ilgili bazı yabancı ülke hukuklarının yanında; uluslararası veri paylaşımına dayanan işbirliklerine, AB direktiflerine ve AİHM içtihatlarına değinilmiştir. İncelenen faaliyetlerin genel amacı suçları önlemeye yönelik olup; elde edilen verilerin adli amaçla kullanılabilirliği tartışmalıdır. Esas olan, amaca bağlılık ilkesi doğrultusunda verilerin elde ediliş amacına uygun kullanılmasıdır. Nitekim bir verinin resmi mercilerce elde edilmiş olması sınırsız biçimde her türlü amaçla kullanılabileceği anlamına gelmemektedir. Önleyici amaçlı veya istihbari faaliyet ile elde edilen verilerin adli mercilerce sınırsız biçimde kullanılması; adli mercilerin görevini farklı mercilerin üstlenmesine ve adli yöntemlerin ve güvencelerin işlevini kaybetmesine neden olabilecektir. Buna karşılık söz konusu verilere adli mercilerin tamamen kayıtsız kalması ise cezasızlık sorununa yol açabilecektir. Ayrıca, konunun totaliter devlet oluşumu boyutuyla da tartışılması gerekmektedir. Anahtar Sözcükler: Önleyici Tedbir, Kişisel Veriler, Verilerin İşlenmesi, İstihbarat, İletişimin Denetlenmesi, Delil.
GMDH türünde sinir ağı algoritması ile ikili sınıflandırma
Group Method of Data Handling (GMDH) - type neural network algorithms are the self organizing algorithms for modeling complex systems. GMDH algorithms are used for different objectives; examples include regression, classification, clustering, forecasting, and so on. In this thesis, we propose a new algorithm named as diverse classifiers ensemble based on GMDH (dce-GMDH) algorithm for binary classification. Also, we develop an R package, GMDH2, to make our proposed algorithm available. The package offers two main algorithms, GMDH and dce-GMDH algorithms. GMDH algorithm performs binary classification and returns important variables. dce-GMDH algorithm performs binary classification by assembling classifiers based on GMDH algorithm. The package also provides a well-formatted table of descriptives in different format (R, LaTeX, HTML). Moreover, it produces confusion matrix and related statistics, and interactive scatter plot (2D and 3D) with classification labels of binary classes to assess the prediction performance. All properties of the package are demonstrated on Wisconsin Breast Cancer data. A Monte Carlo simulation study is also conducted to compare GMDH algorithms to the other well-known classifiers under the different conditions. Moreover, a user-friendly web-interface of the package is developed especially for non-R users. This web-interface is available at http://www.softmed.hacettepe.edu.tr/GMDH2.
A Statistical Analysis on the Visits to EMU Health Center by the Students
There are different statistical techniques in estimating and predicting future events or outcome given a set of independent factors influencing such an event. Regression analysis is one of the modern statistical tools used for such purpose. Knowing the outcome of an event given a set of independent variable will help make proper decisions regarding the scenario. Here, regression analysis was used to predict the number of visitors visiting some key department of the Eastern Mediterranean University Health Center. This will help the school management to know the area where the health center is shorting man power and to also carry out a research or study on the reason why visitors are faced with such illness relating to the department they visit often. A solution has been detected and discussed to help in the prediction of the number of visitors visiting some key department of the school health center. A regression analysis has been carried out on the data set of the visitors who visited the health center in the past 22 months (January, 2014 to October, 2015) this involves the number of visitors in each month and the department they visited. This is done by the use of statistical software called SPSS. It is use for regression, and prediction measure especially when one is dealing with large numbers. Keywords: Estimating, Department, Health Center, Predicting, Regression Analysis, SPSS, Statistical Techniques
Smoothing Techniques for Time Series Forecasting
There are many forecasting techniques available, and selecting the appropriate technique is very important issue to achieve a good forecasting performance. This thesis intends to present the smoothing techniques for time series forecasting. The forecasting process using simple moving average and weighted moving average methods is investigated. The exponential smoothing forecasting method is analyzed. The simple exponential smoothing method is described. Some error measures - Mean Absolute Deviation, Mean Absolute Percentage Error, and Mean Square Error are calculated for above forecasting techniques to define the forecast accuracy of these methods. The double exponential smoothing method is discussed.
An RFID - based distributed control system for flexible manufacturing system
ABSTRACT: A modern flexible manufacturing (FMS) system typically consists of several distributed control systems, such as machining stations, assembling stations, material handling and storage systems. Employing new technologies and novel approaches on a FMS results to more flexibility, agility and re-configurability. The application of Radio Frequency Identification (RFID) technology in the manufacturing systems provides the basis for accomplishing more flexible and agile systems by utilizing real-time information of the components. Modeling an RFID-enabled FMS is necessary, so as to evaluate the design, measure the performance and translate the resulting models into operational applications. However, these processes are complex but very vital in implementation of the new technology. This thesis (a) presents the architecture for modeling an RFID-enabled flexible manufacturing system.(b) discusses the architecture devised to deploy RFID-enabled distributed control and monitoring system by means of a set of agents that are responsible for the realization of different control and monitoring tasks and cooperating with each other to enhance agility, flexibility and re-configurability of manufacturing system. The primary focus is on, requirement analysis of the manufacturing system, design and development of RFID-enabled manufacturing system using Unified Modeling Language (UML) diagrams that ensure systems integration with more flexibility and re-configurability, using efficient algorithms and effective tools and applications for implementing RFID-enabled architecture for the FMS. The RFID-enabled distributed control and monitoring system has been explored using a flexible manufacturing system (EMU- CIM lab) to demonstrate the feasibility of the proposed architecture successfully. Keywords: Flexible Manufacturing (FMS) System, Radio Frequency Identification (RFID) Technology, Unified Modeling Language. ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… OZ: Modern esnek üretim sistemi genellikle bir çok kontrol sistemlerinde oluşur ki,buna imalat istasyonları,montaj istasyonları,malzeme taşıma ve depolama sistemleri dahildir. Üretim sistemi sonuçları üzerinde yeni teknolojiler ve yenilikçi yaklaşım istihdamı daha fazla esneklik,çeviklikle sonuçlanır.Radio frekansı uygulama teknolojisi imalat sistemlerinde gerçek zamanı kullanarak geçiş ve esnek sistem sağlar. Üretim sistemi modellemesinde radio frekansı ile tanımlama özelliği gereklidir,böylece tasarım değerlendirildiğinde performans ölçer ve operasyon uygulamalarını çevirir. Ancak, bu yöntem karmaşık olsada yeni teknolojinin uygulanmasında hayati rol oynar. Bu tez, a) radio frekansı tanımlama özelliği ile esnek üretim sistemi için mimari modelleme sunar. b)radio frekansı tanımlama özellikli kontrol sisteminin mimari keşfi açışından tartışır ve izleme sistemi hangi farklı kontrollerin gerçekleşmesi için sorumlu, izleme görevleri ve çeviklik,esneklik üretim sistemini geliştirmek için işbirliğini anlatır. En önemli odak noktası,üretim sisteminin tasarımı ve geliştirme analizidir.Radio frekansı tanıma özelliği ile üretim sistemi kullanarak birleşik modelleme dili diagramları temin eden sistem entegrasyonu ile daha fazla esneklik yaratır,verimli algoritmalar ve etkili araçlar ve radio frekansı tanımlama özelliği ile üretim sistemi mimari uygulamalarını anlatır. Radio frekansı tanımlama özellikli dağıtılmış kontrol etkin ve izleme sistemi başarıyla önerilen mimari uygulanabilirliğini göstermek için esnek bir üretim sistemi (DAÜ-CIM laboratuar) kullanılarak incelenmiştir.