Data processing
67 theses under this subject heading
Video tabanlı egzersiz tanıma ve kalori yakımı tahmini
Modern yaşam koşulları ve sağlıksız beslenme nedeniyle obezite ve hareketsizlik kaynaklı sağlık sorunları günümüzde büyük bir problem haline gelmiştir. Sağlıklı bir yaşam sürmek veya kilo vermek isteyen bireyler çeşitli spor aktiviteleri yapmayı tercih ederler, ancak bu aktivitelerin doğru bir şekilde yapılması ve yakılan kalorilerin doğru hesaplanması zordur. Yanlış kalori hesaplamaları kilo kontrolünü zorlaştırabilir ve motivasyon kaybına, metabolizma sorunlarına, yorgunluğa ve performans kaybına yol açabilir. Bu nedenle, egzersiz sırasında yakılan kalorinin doğru hesaplanması çok önemlidir. Bu çalışmada, kişinin yaptığı egzersiz türüne göre kendi videosu üzerinden ne kadar kalori harcadığını hesaplayan bir yazılım geliştirilmiştir. Yazılım, video görüntüsünden egzersiz türünü tanımlama, hareket sayısını sayma ve tahmini kalori yakımını izleme yeteneklerine sahiptir. Literatürde ayrı ayrı ele alınan video sınıflandırma, hareket sayma ve kalori hesaplama problemleri bu çalışmada bütüncül bir yaklaşımla bir araya getirilmiştir. Çalışmada barfiks, şınav, koşma, bisiklet, squat ve ip atlama gibi yaygın egzersiz türleri ele alınmıştır. Yapılan deneysel sonuçlara göre yüksek doğruluklar elde edilmiştir
Nesne tanıma algoritmaları ile trafik tabelası tanıma
Otonom araçlar ve akıllı ulaşım sistemlerinin gelişimi, trafik işaretlerinin doğru, hızlı ve güvenilir biçimde tespit edilmesini zorunlu hale getirmiştir. Trafik işaretlerinin gerçek zamanlı olarak tanınması, araçların yol koşullarına uyum sağlayabilmesi, güvenliğin artırılması ve trafik kurallarına uygun hareket edilmesi açısından önemli bir öneme sahiptir. Bu tez çalışmasında hem doğruluk hem de işlem verimliliği arasında denge sağlamayı amaçlayan altı farklı YOLOv11 versiyonu trafik işareti tespiti açısından incelenmiştir. Modeller, trafik işareti veri kümesi üzerinde eğitilmiş ve doğruluk, geri çağırma ve F1 puanı gibi metrikler üzerinden değerlendirilmiştir. Üç basit YOLOv11 modeli ve bu üç modelin ince ayar yapılmış sürümleri de çalışmada uygulanmış ve böylece trafik işareti tespitinde doğruluk oranının artırılması hedeflenmiştir. Yapılan iyileştirmeler sayesinde modellerin genelleme kabiliyeti güçlendirilmiş, küçük boyutlu ya da kısmen örtülmüş işaretlerin daha başarılı şekilde algılanması sağlanmıştır. Bu durum, özellikle karmaşık yol koşullarında ve farklı aydınlatma ortamlarında daha güvenilir bir performans ortaya koymuştur. Yapılan çalışma sonrasında elde edilen bulgular, YOLOv11n, YOLOv11s ve YOLOv11m modelleri ile bunların ince ayar yapılmış varyantlarının gerçek zamanlı trafik işareti tespiti için uygulanabilir ve güçlü çözümler sunduğunu göstermektedir. Çalışma, aynı zamanda veri artırma ve ince ayar teknikleriyle daha da yüksek performans elde edilebileceğini ortaya koyarak gelecekteki araştırmalar için yeni bir yön çizmektedir. Bu çalışmada kullanılan veri artırımı teknikleri ve dikkatle gerçekleştirilen etiketleme süreci, modellerin gerçek dünya koşullarına uyum yeteneğini önemli ölçüde geliştirmiştir. Farklı hava koşulları, aydınlatma değişimleri ile oluşturulan veriler sayesinde, modellerin dayanıklılığı artırılmış ve tespit hataları minimize edilmiştir. Yapılan çalışma sonucunda YOLOv11s modelinde 0.9882, YOLOv11m modelinde 0.9877, YOLOv11n modelinde 0.9899 F1 skoru elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen YOLOv11 tabanlı modellerin otonom sürüş sistemleri ve akıllı ulaşım uygulamalarında güvenilir, hızlı ve ölçeklenebilir bir çözüm olarak kullanılabileceğini ortaya koymaktadır.
Kişisel sağlık verilerinin işlenmesinde açık rıza kavramı
Kişisel verilerin korunması, bireylerin kişiliğini geliştirebilmesi ve insan hakları açısından oldukça önemli bir kavramdır. Kişisel veri, kimliği belirli veya belirlenebilir gerçek kişiye ait her türlü bilgidir. Kişisel sağlık verisi ise, kimliği belirli veya belirlenebilir gerçek kişinin fiziksel veya ruhsal sağlığıyla ilgili her türlü bilgidir. Kişisel sağlık verisi, özel nitelikli kişisel veriler arasında sayılmaktadır. Bu nedenle, daha nitelikli bir korumaya tabi tutulmaktadır. Kişisel sağlık verilerinin işlenmesi, kural olarak yasaktır. Ancak 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'nda sayılan hallerde işlenebilmektedir. Kişisel sağlık verileri, ilgili kişiden açık rıza alınarak işlenebilmektedir. Açık rıza ise; belirli bir konuya ilişkin, bilgilendirmeye dayanan ve özgür iradeyle açıklanan rıza olarak tanımlanmaktadır. Bunun yanı sıra, ilgili kişinin açık rızası aranmaksızın kişisel sağlık verilerinin işlenebileceği diğer işleme şartları da bulunmaktadır. Bu çalışmada, öncelikli olarak kişisel veri ile kişisel sağlık verisi kavramı ve işleme şartları açıklanmıştır. Ardından açık rızanın tanımı ve unsurlarıyla birlikte, kişisel sağlık verilerinin açık rıza aranmaksızın işlenebileceği haller ele alınmıştır. Son olarak ise, Kişisel Verileri Korunma Kurulu kararları ve uluslararası yaklaşımlar ışığında, açık rızaya ilişkin uygulamada karşılaşılabilecek sorunlar incelenmiştir.
Veri sorumlusu ve veri işleyen arasındaki sorumluluk paylaşımının Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Tüzüğü ve Kişisel Verilerin Korunması Kanunu çerçevesinde değerlendirilmesi
İçinde bulunduğumuz 21. yüzyılda "veri" artık geleneksel anlamda bilginin karşılığı değildir. Verinin giderek artan ekonomik değeri ve verilerin korunmasının bir temel hak olarak kabul görmesi neticesinde, 1950'li yıllardan bu yana küresel ve ulusal düzeyde kişisel verilerin korunması hukuku alanında çalışmalar yapılmaktadır. Avrupa Birliği'nde yıllar süren uygulamaların sonucunda kapsayıcı ve detaylı bir düzenleme olarak kabul edilebilecek Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Tüzüğü 2016 yılında yürürlüğe girmiştir. Türk Hukuku bakımından ise kişisel verilerin korunması hukukuna ilişkin ilk yasal düzenleme, 7 Nisan 2016 tarihinde yürürlüğe giren 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'dur. Veri sorumlusu ve veri işleyen kavramları kişisel verileri koruma hukuku bakımından merkezi öneme sahip kavramlardır. Her ne kadar 6698 Sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'nda veri sorumlusu yükümlülüklerin ve yaptırımların neredeyse tamamı bakımından muhatap olarak karşımıza çıkıyor olsa da günümüzde teknolojik gelişmeler ve günden güne karmaşık bir hal alan iş yaşamının bir neticesi olarak veri işleyen kavramının önemi giderek artmaktadır. Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Tüzüğü ile, bu doğrultuda veri işleyen bakımından yükümlülükler öngörülmüş ve sorumluluk düzeyi arttırılmıştır. Bu açıklamalar doğrultusunda, üç bölümden oluşan tezimizin ilk bölümünde kişisel veri kavramı, kişisel verilerin korunması ihtiyacı ve kişisel verilerin korunmasına ilişkin düzenlemelerin tarihsel gelişimi üzerinde durulmaktadır. İkinci bölümde, tez konumuzun temelini oluşturan veri sorumlusu ve veri işleyen kavramları açıklanmış, bu kavramlar ekseninde işleme faaliyetinin önemine binaen kişisel verilerin işlenmesine ilişkin temel prensipler ile kişisel verilerin işlenmesinde hukuka uygunluk nedenleri açıklanmıştır. Tezimizin son bölümünde ise veri sorumlusu ve veri işleyen arasındaki sorumluluk paylaşımı Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Tüzüğü ve 6698 Sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu çerçevesinde değerlendirilmiştir. Anahtar Sözcükler: Kişisel Verilerin Korunması, Kişisel Veri, Veri Sorumlusu, Veri İşleyen, Veri İşleme Sözleşmesi, GVKT, Veri Gizliliği
Sekizinci sınıf öğrencilerinin merkezi eğilim ölçülerine yönelik istatistiksel düşünmelerinin incelenmesi
Bu araştırmada sekizinci sınıf öğrencilerinin merkezi eğilim ölçülerine (aritmetik ortalama, ortanca, tepe değer) yönelik istatistiksel düşünmelerini incelemek amaçlanmıştır. Araştırmada nitel araştırma yöntemlerinden fenomenoloji (olgubilim) deseni benimsenmiştir. Araştırma 2019 - 2020 eğitim öğretim yılında Ankara'da bir devlet ortaokulunda öğrenim görmekte olan sekizinci sınıf öğrencileri ile gerçekleştirilmiştir. Sekizinci sınıf öğrencilerinin merkezi eğilim ölçülerine yönelik istatistiksel düşünmelerini incelemek amacıyla literatürdeki ölçekler incelenerek araştırmacı tarafından aritmetik ortalama, ortanca ve tepe değer kavramlarına yönelik bir veri toplama aracı geliştirilmiştir. Araştırmanın verileri, yapılan görüşmelerdeki katılımcıların veri toplama aracındaki sorulara verdikleri cevaplardan ve ses kayıtlarından elde edilmiştir. Sekizinci sınıfa devam eden otuz öğrenciden oluşan katılımcılar ile araştırmacı tarafından hazırlanan veri toplama aracı üzerinden yapılan görüşmeler sonucunda elde edilen öğrencilerin merkezi eğilim ölçülerine yönelik istatistiksel düşünmelerine dair veriler literatür incelenerek temel alınan bir istatistik düşünme çerçevesine göre analiz edilerek yorumlanmıştır. Araştırma sonucunda sekizinci sınıf öğrencilerinin merkezi eğilim ölçülerine (aritmetik ortalama, ortanca, tepe değer) yönelik bilgilerinin işlem düzeyinde olduğunu, kavramlara yönelik kavramsal öğrenme geliştiremediklerini ve istatistiksel düşünme seviyelerinin orta düzeylerde olduğu gözlemlenmiştir. Öğrencilerin veri grubuna ait aritmetik ortalama, ortanca ve tepe değer belirlemeyi genellikle yapabildikleri, ancak merkezi eğilim ölçülerini kullanarak yorumlar yapılması gereken sorularda ve veri grubuna uygun merkezi eğilim ölçüsü belirlemeye yönelik sorularda zorlandıkları, istatistiksel düşünme düzeylerinde alt düzeylerde yer aldıkları gözlemlenmiştir.
Hastalık tanısı verilerinde veri ön işlemenin topluluk öğrenme sınıflandırma algoritmaları üzerindeki etkisinin incelenmesi
Sağlık alanında hastalığın tanımlanması ve incelenmesi için sınıflandırma yaparken, özellikle karmaşık verilerden anlamlı bilginin ortaya çıkarılmasında, yapay zekâ teknolojisini kullanarak hesaplama yapabilen denetimli makine öğrenme yöntemleri kullanılmaktadır. Topluluk öğrenme yöntemleri ise aynı problemi çözmek için birden fazla öğreniciyi aynı anda eğiterek daha başarılı modellerin kurulmasını sağlamaktadır. Bu çalışmada, sağlık verilerinde doğru hastalık tanısı koymak için kullanılan veri setlerinde olası karşılaşılabilecek kayıp gözlem, sınıf gürültüsü ve sınıf dengesizliği gibi problemlere veri ön işleme yapıldıktan sonra, sınıflandırma algoritmalarının performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Çalışmada, KEEL veri tabanından kalp hastalığı, tiroid, hepatit, lenfödem, meme kanseri ve diyabet gibi hastalıkların tanısı için toplanmış veriler kullanılmıştır. Sınıflandırma yapmak amacıyla, torbalama algoritmalarından rastgele orman ve ağırlıklı alt uzay rastgele orman algoritmaları kullanılırken; artırma algoritmalarından eklemeli lojistik regresyon ve gradyan artırma makinaları algoritmaları kullanılmıştır. Algoritmaların performanslarının karşılaştırılmasında doğruluk, duyarlılık/hassaslık, seçicilik, kesinlik, Kappa istatistiği, Youden indeksi, F - ölçütü ve ROC ölçüm metrikleri kullanılmıştır. Aynı zamanda, algoritmaların çalışma süreleri hesaplanmıştır. Tüm istatistiksel analizler, RStudio 1.2.1335 - Windows 7+ (64-bit) programı ile yapılmıştır. Orijinal veriler ve işlenmiş veriler için algoritmaların performansları karşılaştırıldığında, veri ön işlemeden sonra algoritmaların performans başarılarının arttığı görülmüştür. Genel olarak, artırma algoritmalarının performansları torbalama algoritmalarına göre daha yüksek sonuçlar vermiştir. Algoritmalar çalışma süreleri açısından kıyaslandığında ise, artırma algoritmaları en uzun süre çalışan algoritmalardır. Sonuç olarak, araştırmalar tarafından yüksek performans başarısı hedefleniyorsa, veri ön işleme göz ardı edilmemelidir. Veri ön işlemede, parametrelerin ayarlanma ve değişken seçimi gibi farklı konularda eklenerek benzetim çalışmaları yapılabilir. Anahtar Kelimeler: Hastalık Tanısı; Veri Ön İşleme; Kayıp Gözlem; Sınıf Gürültüsü; Sınıf Dengesizliği; Topluluk Öğrenme
Ağır ticari bir aracın radyatör braketinin D-optimal tasarım yöntemiyle kuvvet sensörüne dönüştürülmesi
Bu çalışmada ağır ticari bir aracın radyatör braketinin optimum tasarım yöntemi kullanılarak kuvvet sensörüne dönüştürülmesi amaçlanmıştır. Parçaların maruz kaldığı kuvvetlerin bilinmesi ürün geliştirme sürecinin en önemli ihtiyaçlarından birisidir. Bunun için piyasada ticari olarak geliştirilmiş kuvvet sensörleri bulunsa da parçanın kuvvet sensörü ile değiştirilerek çalışma koşullarında ölçümlerin alınması her zaman mümkün olmamaktadır. Ayrıca parçanın sistemden çıkarılıp yerine bu tarz kuvvet sensörlerinin takılması sistemin rijitlik matrisini ve yük akışını değiştirdiği için bu şekilde hesaplanan kuvvetler de gerçekte olan kuvvetlerden bir miktar farklılık göstermektedir. Otomotiv sektöründe artan rekabet, yasal olarak getirilen karbon emisyonu ve ağırlık kısıtlamaları, müşterilerin düşük maliyet ve yüksek performans beklentileri ve belki de son yılların en yüksek seviyesinde olan elektrikli araç yönelimleri araç projelerinde çalışan mühendislerdeki yeterince dayanıklı aynı zamanda olabildiğince de hafif parçalar oluşturma baskısını giderek artırmaktadır. Durum böyle iken parçalarının maruz kaldığı kuvvetleri net bir şekilde hesaplayabilen firmalar rakipleri karşısında çok önemli bir avantaj elde etmektedir. Kuvvet tanımlama yöntemleri bölümünde parçanın maruz kaldığı kuvvetlerin yine parça üzerinden hesaplanması için literatürde yapılan çalışmalara değinilmiştir. Bu çalışmalar içerisinden optimum tasarım tekniği baz alınarak Matlab programında sonlu eleman analizi ile elde edilen sonuçlardan model üzerindeki optimum strain-gage pozisyonlarını hesaplayabilen parametrik bir kod yazılmıştır. Geliştirilen algoritmanın ve kodun doğrulaması basit numuneler üzerinden yapıldıktan sonra radyatör braketi üzerinde yöntem uygulanmıştır. Braket, analiz ile belirlenen pozisyonlardan strain-gage'ler ile enstrümante edildikten sonra fikstüre bağlanıp hidrolik pistonlarla bilinen kuvvetler uygulanarak strain ölçümleri alınmıştır. Toplanan veriler işlenip kullanıma hazır hale getirildikten sonra analiz ile belirlenen hassasiyet matrisi kullanılarak strain ölçümlerinden kuvvet verileri hesaplanmıştır. Ölçülen kuvvetler ile hesaplanan kuvvetler karşılaştırıldığında X ve Z eksenleri için hatanın %1'in altında, Y ekseni için ise hatanın %5'in altında kaldığı görülmüştür. Sonuç olarak optimum tasarım yöntemi ile radyatör braketi üzerindeki optimum strain-gage pozisyonları belirlenmiş ve yapılan testlerle de kuvvetlerin ne derece hassas hesaplanabildiği başarıyla gösterilmiştir. Bu çalışmada geliştirilen yöntem ve Matlab kodunun geçerliliği sadece bu parça ile sınırlı kalmayacak olup elastik bölgede yapısal olarak zorlanan ve süperpozisyon prensibinin geçerli olduğu tüm parçalarda kullanılabilecektir.
E-ticaret sektöründe verinin analizi, işlenmesi ve hazırlık evreleri
Elektronik ticaret, "mal ve hizmetlerin elektronik yollarla üretimi, dağıtımı, pazarlanması, satışı veya teslimi" olarak bilinmektedir. Elektronik ticaret işletmeleri; evler, kişiler, hükümetler ve diğer devlet veya özel kuruluşları arasında gerçekleştirilir. Elektronik ticaretin tanımı, güçlü ve zayıf yönleri, elektronik ticaretin tarihsel süreci açıklanmaktadır. Bu çalışma e-ticarete katılmak isteyen bireyler ve işletmeler için bir rehber niteliğindedir. Bu çalışma ışığında görülmüştür ki veri, dijital pazarlamanın vazgeçilmezleri arasına girmiştir. Verinin analizi, yorumlanmasıyla birlikte işletmeler daha doğru reklam bütçe çalışmaları yaparak daha iyi sonuçlar elde etmişlerdir.
Çatışma yönelimli makine öğrenme üzerine istatistiksel bir çalışma
Bu çalışmada makine öğrenmede yaklaşımlar, kullanılan yöntem ve temel kavramların bir kısmı gözden geçirilmiştir. Kullanılan algoritmalar özetlenerek örneklerle verilmiştir. Makine öğrenme ile istatistik disiplinin kullandığı yol, yöntem ve değerlendirme anlayışları kullandıkları terminoloji temelinde kısaca karşılaştırılmıştır. Gözlem altında öğrenmede yapay sinir ağı yönteminin kullanılışı öne çıkarılmıştır. Çatışmalı makine öğrenme, örüntü ve şekil tanımada yaygınca kullanılan el yazısı rakamları veri kümesi MNIST üzerinde uygulanarak ele alınmıştır. El yazısı rakamlarını tanıma konusu; beyaz kutu ortamında, hedefsiz, kaçınma türünde saldırı çatışmalı makine uygulamasına örnek olarak seçilmiştir. Bu örnekte, öğrenmiş sisteme yanlış sınıflandırma yaptırarak, makine öğrenimi yanıltılmaya çalışılmıştır. Saldırı başarısı makine ile insan algı ve estetiğinin karşılaştırılmalarıyla ve saldırı gerçekleştirme hızı bakımlarından değerlendirilmiştir. Saldırı algoritması PSNR (Peak Signal Noise Ratio - tepe sinyal gürültü oranı) ölçütüyle ve Carlini ve Wagner (2017)'de önerilen tanjant hiperbolik sınıflandırma fonksiyonunun Maclaurin yaklaşımı kullanılarak oluşturulmuştur. Yeni yöntem, Carlini ve Wagner saldırı yönteminden %25.53 daha hızlı çalışmış ancak tahminlerde yanıltma oranında %11.6 düşüş gözlenmiştir.
Radar data acquisition and processing system for UAV positioning applications
Small drones have started to be utilized by researchers for applications such as object tracking, imaging and remote sensing as they become more available, inexpensive and capable with the advancements in sensor and UAV technologies. Drones can be equipped with sensors such as cameras and radars. Radars can be used onboard for navigation aid by detecting range and velocity, as well as for radar imaging applications. Although the latter is common, they can be useful in navigation since they are barely affected by weather conditions or smoke. FMCW radars are fitting devices for drones since they are relatively simple and can be lightweight. Therefore, following a broad FMCW radar survey, a custom drone system and a radar system are designed and implemented for UAV positioning applications. A postprocessing algorithm for detecting the altitude above ground level and ground reflection is developed, and a range compensation method is proposed to improve the performance of the algorithm. Results of a field experiment showed that the radar system can be used for airborne positioning applications. Detected altitudes show similarity to the flight video. Reflections coming from the metal objects are distinguished from those coming from the ground. Range compensation method enabled detecting much lower altitudes, and magnitude of ground reflections obtained from different altitudes became similar. The system can be used in landing aid applications with a proper autopilot software and in SAR imaging with a position sensor more accurate than GPS.
Sağlık hizmetlerinin sunumunda kişisel verilerin sağlık hukukundaki yeri ve önemi
Başlık: Sağlık Hizmetlerinin Sunumunda Kişisel Verilerin Sağlık Hukukundaki Yeri ve Önemi Amaç: Çalışmamızın amacı, sağlık hizmetleri sunumunda kişisel verilerinin işlenmesinin süreçlerini inceleyerek genel bir kavram çerçevesi oluşturmaya çalışmak, sağlık hizmetleri sunucularının ve sağlık hizmetinden faydalanan bireylerin kişisel verileri hakkında bilgi düzeyini artırmak, yazılı kaynak oluşturmaktır. Yöntem: Çalışmamız, özellikle 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu ve Kişisel Sağlık Verileri Hakkında Yönetmelik ile sağlık alanındaki mevzuat hükümleri çerçevesinde, Türkiye Cumhuriyeti Yargıtay Başkanlığı'nın internet üzerinden karar arama sayfası ile Yargıtay kararlarında HUDOC Veri Tabanı üzerinden Avrupa İnsan Hakları Mahkemesi'nin içtihatlarında ele alınmıştır. Bulgular: Kanunun genel düzenlemesine karşılık, kişisel sağlık verilerinin korunmasına ilişkin özel düzenlemelerinin yetersiz olması, kişisel sağlık verilerinin hükümlerin çeşitli kanunlarda ve dağınık bir şekilde bulunması, kişisel sağlık verilerinin işlenmesinin niteliğini gözetip denetleyecek bir mekanizmanın eksikliğinin hissedilmesi nedeniyle bazı hak ihlallerinin meydana gelmemesi adına bu alandaki çalışmaların gerekliliğini ortaya koymuştur. Diğer yandan hak ihlali konusunda soru işaretine sahip olan hasta bireylerin verilerinin paylaşılmaması durumunda bilgilere yasal erişim kapsamındaki belirsizlik sonucu gerekli tedavinin uygulanmasında aksamaya yol açabilmektedir. Sonuçlar: Yapılan güncel hukuki düzenlemeler ve mesleki bilgilendirmeler sağlandığında sadece hastaların haklarını korunmakla kalmaz, aynı zamanda sağlık hizmeti sağlayıcılarının ve kurumların hakları da koruma altına alınmış olur. Tartışma : Mevzuat düzenlemelerinin yanı sıra kurallarının etkin bir şekilde uygulanması, hastaların da bilinçlendirilmesi kişisel sağlık verilerinin gizliliğini güçlendirerek sağlık hizmetlerinin etkinliğini artırır. Böylelikle bireylerin sağlık sektörüne olan güveni pekişir ve sağlık çalışanları da görevlerini etkin bir şekilde yerine getirebilir.
Utilization of C-arm poses for 3D reconstruction of coronary artery tree from 2D X-ray angiograms
Cardiovascular diseases are the most common diseases in our age and are known to be the cause of one-third of the mortality rates in the world unless they are treated. The core priority for the treatment of these diseases is to make the correct diagnosis. Although there are lots of methods such as computer tomography angiography (CTA) and magnetic resonance angiography (MRA) in the diagnosis of cardiovascular diseases, the most used method for diagnosis is X-ray angiography. X-ray angiography images provide 2D vessel images and the next step for a complete diagnosis is that surgeons/doctors interpret these images through their experiences, make a diagnosis and determine the treatment method. Diseases maybe diagnosed easily by using the 3D representation of 2D XRA technology. There are several methods proposed for 3D reconstruction of coronary artery tree in literature, but they usually make use of analytical solutions. In this thesis, it has been studied to reconstruct 3D coronary artery vessels tree by using segmented 2D X-ray angiography images and the pose values of these images. In order to obtain a 3D coronary artery vessel, a fully connected convolutional neural network model in which we present the synthetically prepared segmented 2D X-ray vessel images and their pose values as in input is proposed and a 3D vessel image has been reconstructed by the network. This model has been introduced for the first time in the literature. The synthetic 3D vessels tree has been successfully reconstructed as a result of the tests performed with the segmented synthetic data.
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.
Tüketici sözleşmelerinde kişisel verilerin korunması
Çalışmamızın konusu tüketici sözleşmeşmelerinde kişisel verilerin korunması oluşturmaktadır. Konumuz kapsamında öncelikle kişisel veri kavramı genel hatları itibariyle incelenmiştir. Bu incelemede kişisel verinin tanımı, unsurları, türleri hakkında genel bilgiler verilmiştir. Daha sonra çalışmamızın ana konusunu oluşturan tüketicilerin kişisel verilerinin durumu ele alınmıştır. Bu bağlamda çık rızaya dayalı olarak ve rıza olmaksızın tüketici verilerinin işlenmesi, özel nitelikli verilerin kayıt altına alındığı tüketici sözleşmeleri ve özel nitelikli verilerin işlenmesi için gerekli olan şartlar ele alınarak incelenmiştir. İncelememiz kapsamında tüketicilerin kişisel veri işleme faaliyeti esnasında uygulamada karşılaştığı sorunlara ilişkin doktrindeki görüşler ve Yargıtay uygulaması ele alınmıştır. Çalışmamızın son bölümünde ise, tüketicinin kişisel verilerinin ihlal edilmesi durumunda başvurabileceği yollar ile tüketicinin korunması özelinde mevzuatımızda kanuni düzenleme olmamasına dikkat çekilerek, eleştiri ve önerilerde bulunulmuştur.
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.