38
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Derin öğrenme yöntemlerini kullanarak iha görüntülerinden çevresel atık tespiti
Pet ve cam şişeler genellikle tek kullanımlık malzemeler olduklarından kullanıldıktan sonra uygun olmayan yerlere özensiz bir şekilde atılmaktadır. Pet ve cam şişe atıkları, çevre kirliliğinin önemli sebeplerinden biridir. Ayrıca cam şişelerin orman yangınlarının çıkmasında çok büyük etkileri vardır. Bu nedenlerden dolayı pet ve cam şişelerin tespit edilmesi ve çevreye zarar vermeden toplanması gerekmektedir. İnsansız Hava Araçları (İHA) günümüzde birçok sektörde oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. İHA'ların kullanım alanlarının artması ve geçmişe göre erişiminin kolay olması birçok alanda gelişmenin de önünü açmıştır. Daha az insan gücü kullanılarak daha düşük maliyetlerle birçok sorun çözüme kavuşturulmuştur. Bu tez çalışmasında, İHA'lardan alınan görüntülerdeki pet ve cam şişelerin tespit edilmesi için görüntü işleme teknikleri kullanılmıştır. Yapılan çalışmada öncelikle eğitim için tespit edilecek nesnelerin bulunduğu görüntüler belirlenmiştir. Bu görüntülerde tespit edilmesi istenen nesneler etiketlenmiş, gerekli düzenlemeler yapılarak eğitim ve test verileri elde edilmiştir. Bu veriler kullanılarak YOLOv3 derin öğrenme algoritması ile eğitim gerçekleştirilmiş, elde edilen veriler ile nesne tespit test işlemi yapılmıştır. Bu test işlemi için pet ve cam şişe atıklarının bulunduğu görüntüler kullanılmıştır. Yapılan tez çalışması sonucunda, doğal ortamlardaki pet ve cam şişelerin büyük bir doğruluk oranı ile tespiti gerçekleştirilmiştir. Ekosistemin korunması amaçlı özellikle pet ve cam şişelerin tespitinin yapıldığı benzer bir çalışmanın olmaması sebebiyle hazırlamış olduğum tez çalışmasının bundan sonraki çalışmalara fayda sağlayacağı düşüncesindeyim.
Elazığ ilinde güneş enerjisi santral yerlerinin CBS ve AHP yöntemleri ile belirlenmesi
Dünyada enerjiye olan talep her geçen gün artmaktadır ve artan talebe paralel olarak yenilenebilir enerji kaynakları ön plana çıkmaktadır. Yenilenebilir enerji türleri arasında en çok enerji potansiyeline sahip enerji türü güneş enerjisidir. Güneş enerjisinin kullanılabilmesi için Güneş Enerji Santrallerinin (GES) kurulması gerekir. GES kurulum maliyeti çok yüksektir. GES kurulum maliyetlerinin yüksek olmasından dolayı kurulum için yapılacak fizibilite çalışmaları oldukça önem arz etmektedir. Fizibilite çalışmalarında kullanılan parametrelerin başında yer seçimi gelmektedir. GES için uygun yerlerin seçimi teknik, ekonomik ve çevresel hususların dikkate alındığı mekânsal değerlendirmeyi gerektirir. Bu çalışmada, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden biri olan Analitik Hiyerarşi Yöntemi (AHP) ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile güneş enerji santralleri için uygun yer seçimi incelenmiştir. Yer seçiminde önemli olan kriterler güneş enerjisi potansiyeli, eğim, bakı, enerji hatlarına uzaklık, akarsulara ve göllere uzaklık, yerleşim alanlarına uzaklık, karayollarına uzaklık, demiryollarına uzaklık, deprem fay hattına uzaklık, Boru Hatları ile Petrol Taşıma Anonim Şirketi (BOTAŞ) boru hattına uzaklık ve yıllık bulutsuz gün sayısı ortalaması olarak tespit edilmiştir. Önemli olan kriterlerin AHP ile kendi aralarında belirlenen önem seviyesine göre ağırlıkları oluşturulmuştur. Elde edilen veriler doğrultusunda CBS analizlerinden faydalanılarak Elazığ ilinde güneş enerji santralleri kurulumu için uygun konumlar Elazığ iline ait harita üzerinde belirlenmiştir. Çalışmada tespit edilen GES alanları ve mevcut olan GES'lerin konumlarının karşılaştırılması yapılarak çalışmanın doğruluğu gösterilmiştir.
Su altı çöp tespiti için yapay zekâ tabanlı yöntemlerin geliştirilmesi
Deniz kirliliği dünyadaki en büyük çevre sorunlarından biridir. Günümüzde, okyanus ve denizlerde, yaklaşık 100 ile 150 milyon ton plastik çöpün yüzdüğü tahmin edilmektedir. Bu rakamlara her yıl artmaktadır. Denize bırakılan plastik atıklar asırlarca denizlerdeki varlıklarını sürdürebilmektedirler. Böylece başta deniz canlıları olmak üzere canlıların yaşamlarını olumsuz etkilemektedir. Bu tez çalışmasında, su altı görüntülerinden çöp tespiti için yapay zekâ tabanlı yöntemler geliştirilmiştir. Tez kapsamında su altı görüntüleri üzerinde görüntü işleme, makine öğrenmesi ve derin öğrenme tabanlı yöntemler uygulanmıştır. Önerilen yöntem uygulanması için yeni bir veri seti toplanmıştır. Ayrıca literatürde yaygın olarak kullanılan veri setleri kullanılmış ve internet kaynaklarından farklı görüntülerde toplanmıştır. Önerilen yöntemler birçok veri seti için uygulanmış ve deneysel sonuçlar verilmiştir. Tez kapsamında üç temel noktada bilimsel katkı sunulmuştur. İlk olarak, GLADIUS MINI model kablolu su altı robotu kullanılarak veri seti toplanmıştır. Bu veri seti üzerinde çöpler türlerine göre etiketlenmiştir. YOLO-V4 algoritması kullanılarak 80:20 eğitim test verileri için %88.7 başarı sağlanmıştır. İkinci olarak su altı görüntü sınıflandırma için görüntü işleme ve K En Yakın Komşu Algoritması (KNN) tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemin test edilmesi ve literatürdeki sonuçlar ile karşılaştırılabilmesi için Trash-ICRA19 veri seti kullanılmıştır. Veri seti kırpma işlemi uygulanmış ve toplamda 11060 görüntüden oluşan bir veri seti elde edilmiştir. Bu görüntüler ön işleme kullanılarak 200×200 piksele dönüştürülmüştür. Yönlü Gradyan Histogramı (HOG) algoritması uygulanılarak, 11060×900 öznitelik vektörleri elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar KNN sınıflandırıcının bu yöntemde kullanılması durumunda % 97.78 doğruluk elde edilmiştir. Üçüncü olarak ise su altı görüntülerini kullanan projektör derin özellik çıkarımı tabanlı çöp görüntü sınıflandırma modeli önerilmiştir. Bu yöntemin çok sayıda görüntü ile test edilmesi için hibrit bir veri seti toplanmıştır. Görüntü üzerinde projektör ResNet101 kullanılarak özellik çıkarımı yapılmıştır. Çıkarılan özellikler birleştirilmiş ve en ağırlıklı özellikler Komşu Bileşen Analizi (NCA) kullanılarak seçilmiştir. Seçilen özellikler KNN algoritması ile sınıflandırılmıştır. Önerilen yöntem ile %99.35 doğruluk hesaplanmıştır. Sonuç olarak, bu yüksek lisans tez çalışması kapsamında su altındaki çöplerin tespit edilmesi için yöntemler önerilmiş ve performans sonuçları sunulmuştur. Tez kapsamında yapılan çalışmalar 1649B022204832 proje numaralı (TÜBİTAK) 2210/C Yurt İçi Öncelikli Alanlar Yüksek Lisans Burs Programı tarafından ve TEKF.22.01 Numaralı FÜBAP yüksek lisans tez araştırma projeleri tarafından desteklenmiştir.
Siber zorbalık konusunun mobil platformlar üzerinde incelenmesi
Sanal âlemde son yıllarda güvenlik ve şiddet ekseninden farklı olarak yeni bir problem ortaya çıkmıştır. Siber zorbalık adıyla bilinen bu problem; kişilerin iletişim kurabildikleri, birbirleri hakkında paylaşım yapabildikleri ve kısacası etkileşimin olduğu her alanda görülmektedir. Birçok platformda görülen siber zorbalık faaliyetleri son zamanlarda mobil platformlar üzerinde daha fazla etkili olmaktadır. Bu tez çalışmasının temel amacı mobil cihazlarda ortaya çıkan siber zorbalık faaliyetlerinin her yönüyle incelenmesi ve mobil uygulamalar sebebiyle yayılan siber zorbalığa karşı yeni bir ölçeğin sunulmasıdır. Bu çalışma siber zorbalık olgusunu temel alarak hazırlanmıştır. Siber zorbalık kelime manasıyla incelenerek toplumda kullanımları ve benzer çağrışımları ele alınmıştır. Siber zorbalığın türleri, eylemleri ve kullanım şekilleri en geniş haliyle araştırılarak çalışma içerisinde aktarılmıştır. Son yıllarda siber zorbalık faaliyetlerinin görüldüğü platformlar incelenerek bir kıyaslama yapılmıştır. Kıyaslama sonunda siber zorbalık eylemlerinin sık yaşandığı dijital oyunlar, sosyal medya uygulamaları ve mobil cihazlar ayrıntılı incelenmiştir. Ayrıca mobil platformların içerisine, diğer siber zorbalık platformlarının aktarılmasıyla, siber zorbalık eylemlerinin değişimi gözlemlenmiştir. Bu tez çalışmasıyla beraber daha önce araştırmalarda sık karşılaşılmayan mobil cihazların siber zorbalığa etkisi anlatılmıştır. Mobil cihazların ilk şekli olan cep telefonları ile araştırma başlamış, günümüzde mobil cihazların son haliyle karşılaştırmalar sunulmuştur. Mobil cihazlarda siber zorbalığın görülme şekli olan siber zorbalık kapsamında yapılan telefon görüşmeleri, metin mesajları, uygunsuz resimler ve aşağılayıcı videolar aktarılarak, mobil cihazlarda görülen siber zorbalık şekillerinin diğer platformlardan farkları incelenmiştir. Yapılan bu çalışmayla mobil uygulamalar üzerinden siber zorbalık ölçeği geliştirilmiştir. Geliştirilen ölçekle siber zorbalıkta etkili olan mobil uygulama özellikleri keşfedilmiştir. Çevrimiçi özellikler, kullanım amaçları, mobil içerik derecelendirmeleri ve kullanıcıya sunulan bazı özellikler birtakım puanlama sistemi oluşturularak ve veri setinde bulunan mobil uygulamalara siber zorbalık puanı oluşturulmuştur.47145 adet mobil uygulama kullanılan ölçekte, uygulamalara sınıflandırma uygulanarak siber zorbalık düzeyleri belirlenmiştir. Mobil uygulamalar 3 düzeyde siber zorbalık düzeyleri gösterilmiştir. Bu düzeyler düşük siber zorbalık düzeyi, orta siber zorbalık düzeyi, yüksek düzey siber zorbalık şeklinde düzenlenmiştir. Ayrıca siber zorbalık düzeyi yüksek olan uygulamaların insanlar tarafından sık kullanılan; mobil chat uygulamaları, mobil sosyal medya uygulamaları ve mobil oyunlar olduğu tespit edilmiştir.
Malatya ilinde görüntü işleme tabanlı akıllı kavşak uygulaması
Son yıllarda kırsaldan kentlere olan göç artışından dolayı merkezlerindeki nüfusun azami ölçüde artması ile kent kaynakları yetersiz gelmektedir. Ulaşım, güvenlik, çevre, sağlık, yönetim, ekonomi alanlarında birçok problemin oluşmasına sebep olmuştur. İşte bu problemleri çözerek şehirleri daha yaşanabilir ve yönetilebilir hale getirmek için akıllı şehir kavramı geliştirilmiştir. Sensörler, internet bağlantı hızları, büyük veri, bulut bilişim, yapay zekâ, nesnelerin interneti gibi teknolojik alanlardaki gelişmeler sayesinde şehirlerde kullanılan ulaşım, otoparklar, duraklar, atık toplama, aydınlatma gibi birçok alanda akıllı uygulamaları gerçekleştirilmektedir. Şehir içi ulaşımda yolların birbirine bağlanmasını sağlayan kavşaklar trafik akışında önemli bir yere sahiptir. Normal kavşak sistemlerde trafik ışıklarının süreleri sabit olarak belirlenir. Trafikte araç sayısı çok fazla ya da hiç araç olmasa bile belirtilen sürede araçlar ve yayalar beklemek zorundadır. Akıllı kavşak sistemlerinde trafik ışıklarının süreleri araç yoğunluğa göre otomatik olarak belirlenir. Bu sistemlerde iki yöntem kullanılmaktadır. Birinci yöntemd, kamera sistemi ile kavşaktaki araç sayıları görüntü işleme yöntemleriyle hesaplanmaktadır. Araç sayısına göre sinyalizasyondaki bekleme süresi optimize edil İkinci yöntemde ise kavşaklardaki yollara yerleştirilen sensörler tarafından araç sayısı belirlenmektedir. Daha sonra araç yoğunluğu fazla olan tarafa sistem tarafından geçiş üstünlüğü verilerek trafik yoğunluğunun önüne geçilmektedir. Ayrıca bu sistemde uzaktan merkezi yönetim ile müdahale edilebilmektedir.. Yollara geçiş üstünlükleri manuel olarak verilebilir. Malatya Büyük Şehir Belediyesi ulaşım biriminden alınan özel izinle kullanılan akıllı kavşak sistemi incelenmiştir. Bu sistemin çalışması ve sağlamış olduğu faydalar vurgulanmıştır. Ayrıca kavşaklardaki veri görüntülerinden araç tespiti için açık kaynaklı sinir ağı çerçevesi olan DARKNET'in gerçek zamanlı nesne algılama sistemi YOLOV3 derin öğrenme modeli kullanılmştır.. Araçların sayımı ve sınıflandırılması anlık tespit edilerek verit tabanına kaydedilmiştir. Program arayüz ile buradaki anlık bilgilerle sinyalizasyonun dinamik olması sağlanmıştır. Böylelikle yakıt tasarrufu, zaman ve araçların egzozlarından çevreye daha az zehirli gazların yayılması sağlanmaktadır. Temiz çevre oluşumuna katkı sağlanmış olur.
Uydu imgelerine steganografik yöntemler kullanarak konum ve yer bilgisi gizleme
Dijital ortamda veri aktarılırken veri güvenliği ve gizliliği giderek daha önemli hale gelmiştir. Bunu sağlamak için birçok yöntem geliştirilmiştir. Steganografi de bu yöntemlerden biridir. Steganografi, mesajları veya verileri bir medyaya gizleme bilimidir. Steganografi de veriler karşı tarafa aktarılırken video, ses, metin, protokol ve görüntü gibi ortamlar kullanılır. Görüntü steganografisin de yaygın olarak kullanılan yöntemlerden biri an az anlamlı bit (LSB) tekniğidir. Bu çalışma da uydu üzerinden almış olduğumuz 128x128 ve 256x256 boyutlarında ki 14 farklı imgeye konum ve yer bilgisi LSB tekniği kullanılarak 6, 7 ve 8. bite gizlenmiştir. Görüntülerde ki bozulmaları önlemek ve PSNR değerini arttırmak için gizlenen verilerin tersi alınıp veri gizleme işlemi yapılmıştır. PSNR değeri hesaplanıp görüntüde ki bozulmalar gözlemlenmiştir.
Yapılarda kullanılan betonun basınç dayanımı deney sonuçlarının makine öğrenme teknikleri ile tahmin edilmesi
Beton basınç dayanımının ölçülmesi yapı dayanıklılığı hakkında bilgi veren için çok önemli bir işlem olarak inşaat sektöründe yer almaktadır. Beton basınç dayanımı deneylerinin yapılması bir dizi işlem ve uygun adımlar gerektirmektedir. Deney aşamalarında en önemli unsur alınan beton numunelerinde gerekli olan bileşenlerin gerekli oranda eklenmesidir. Ayrıca en iyi beton basınç dayanımını elde etmek için deneylerin belirli bir süre zarfında yapılması gerekmektedir. Ayrıca, bu deneyleri gerçekleştirilmesi için ciddi bir maliyete ve alanında uzman kişilere ihtiyaç duyulmaktadır. Buna rağmen, iş yükü yoğunluğundan dolayı basınç deney sonuçlarının alınmasında ve kaydedilmesinde yanlışlıklar olabilmektedir. 1990 yılların başından beri yapay zekâ algoritmaları otomatik sınıflandırma ve regresyon problemlerinde aktif olarak kullanılmaya başlanmıştır. Zaman ilerledikçe veri tipleri ve boyutları ile birlikte yapay zekâ algoritmaları geliştirilmiş ve nesne tanıma, doğal dil işleme, ses, görüntü ve video sınıflandırma görevlerinde bu algoritmalar karar destekleyici olarak büyük başarı sağlamıştır. Güvenlik, enerji, metalürji ve tıp gibi birçok alanda kullanılan yapay zekâ algoritmaları inşaat mühendisliği alanında da sıkça kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında modern yapay zekâ algoritmaları (makine öğrenmesi) ile basınç dayanımı tahminleri gerçekleştirilmiştir. Bu algoritmaları uygulamak için 1030 kez yapılan kapsamlı bir deney veri seti kullanılmıştır. Bu deney 8 farklı beton bileşenin karışım oranlarına göre beton basınç dayanım sonuçlarını içermektedir. Makine öğrenmesi algoritmaları uygulanmadan önce keşifsel veri analizi yapılmış ve bileşenlerin beton basınç dayanımı üzerindeki etkisi incelenmiştir. Daha sonra 9 farklı makine öğrenmesi algoritması ile beton basınç dayanımı tahminleri yapılmıştır. Gradyan Artırma algoritması ile en iyi ve güvenilir bir tahmin sonucu elde edilmiştir.
Derin öğrenme kullanılarak çocukların el–bilek radyoloji görüntülerinden kemik yaşı tahmini
Kemik yaşı tahmini, çocuk gelişiminde endokrin ve metabolik bozuklukları teşhis etmede, adli tıp vakalarında, kişilerin kimliklerinde beyan edilen yaşlarının doğruluğunun tescil edilmesinde kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, kız ve erkek çocuklara ait el-bilek radyoloji görüntülerinden kemik yaşı tespitine yönelik derin öğrenme tabanlı bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Kemik yaşı tespiti, uzman hekimlerin el-bilek radyoloji görüntülerini göz yordamı ile inceleyerek yapılmaktadır. İyi eğitilmiş bir derin öğrenme modeli, insan gözünün görmekte veya yorumlamakta zorlandığı küçük ayrıntıları etkili bir tahminleme/sınıflandırma için kullanılabilmektedir. Bu çalışmada, halka açık RSNA veri seti kullanılmıştır. Çalışma için 1-7 yaş aralığındaki 1206 adet kız ve 1115 adet erkek olmak üzere toplam 2321 adet X-ray el-bilek görüntüsü incelenmiştir. Görüntüler ResNet, DenseNet ve EfficientNet olmak üzere üç farklı derin öğrenme mimarisi ile analiz edilmiştir. Her bir görüntünün üç derin öğrenme modeli ile özellik vektörleri elde edilmiş ve bu vektörler destek vektör makineleri ile sınıflandırılmıştır. Görüntüler dört farklı şekilde incelenmiştir. İlk incelemede ham görüntüler kullanılmıştır. İkincisinde görüntüdeki istenmeyen kısımlar çıkarılmıştır. Üçüncü yöntemde ise yaş grupları arasındaki veri dengesizliğinden dolayı veri artırma uygulanmıştır. Dördüncü yöntemde ise ön işlem uygulanan görüntülere kenar çıkarma yöntemi uygulanmıştır. Ön işlem uygulanan görüntülerin tahmin doğruluğu, ham görüntülere göre kızlarda yaklaşık %8, erkelerde ise yaklaşık %16 daha iyi bulunmuştur. Aynı şekilde veri artırma ile dengeli bir veri sayısına ulaşıldığında ise ön işlem uygulanan görüntülere göre kızlarda yaklaşık %21, erkeklerde ise yaklaşık %20'lik bir doğruluk artışı elde edilmiştir. Kenar çıkarma algoritması uygulandıktan sonra yapılan tahminleme de ise başarım veri artırma yönteminden düşük çıkmıştır. Her üç derin öğrenme modelinde farklı yaş ve cinsiyet gruplarında birbirine yakın tahminleme değerlerine ulaşılmıştır. Her üç modelin görüntülerden etkili özellik çıkarımı yapabildiği ve bunun sonucunda da başarılı bir tahminleme doğruluğuna ulaştıkları görülmüştür. Sonuç olarak el-bilek X-ray görüntülerine ön işlem uygulanması, veri setinin büyük olması ve dengeli bir veri setinin oluşturulması, evrişim sinir ağlarının başarılı tahminleme sonucu üretebilmesine büyük bir katkı sağladığı görülmüştür.
Kimyasal reaksiyonlarla gerçek rastgele sayı üretme
Rastgelelik şans oyunları, istatistik hesaplamaları, bilgisayar simülasyonları, bilgi güvenliği ve şifreleme gibi içerisinde rastgele olayların yaşandığı her türlü uygulamada kullanılmaktadır. Rastgele sayıları üretmek için kullanılan araçlara rastgele sayı üreteçleri (RSÜ) adı verilir. RSÜ, aralarında herhangi bir örüntü veya ilişki olmayacak şekilde tahmin edilemeyecek sayı dizileri üretilmesini sağlayan yazılımsal veya donanımsal bileşenlerdir. RSÜ ile ilgili farklı tekniklerle çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmalarda rastgele sayı üretiminin zorlukları ve maliyetin yüksek olması geliştirilen üreteçlerin verimliliğini olumsuz etkilemektedir. Gerçek rastgele sayı üretiminde çok farklı yöntemler kullanılmış hatta tahmin edilebilirliği zorlaştırmak için radyoaktif rastgele sayı üreteçleri (kuantum rastgele sayı üreteci) dahi geliştirilmiştir. Kuantum Rastgele Sayı Üreteçleri (KRSÜ); klasik fizik yerine Kuantum fiziği yasalarının temel alındığı bir üreteç çeşididir. Fotonik tabanlı KRSÜ'de fotonların belirsizliğinden faydalanılarak çeşitli yazılımsal ve donanımsal işlemlerden sonra rastgele sayılar üretilir. Üretilen bu sayılar, tahmin edilemeyecek seviyede güçlü rastgele sayılardır. Ancak bu yöntemin hem insan sağlığı hem de maliyet açısından olumsuzlukları mevcuttur. Bu çalışmada, özellikle radyoaktif rastgele sayı üreteçlerine alternatif olacak ve maliyeti düşürmek adına daha önce çalışılmamış olan kimyasal reaksiyonlar kullanılarak gerçek rastgele sayı üreteci geliştirilmesi amaçlanmıştır. Donanımsal kaynaklar ve kimyasal reaksiyonlar birlikte kullanılarak gerçek rastgele sayılar üretilecektir. Bu üreteç geliştirilirken öncelikle bitki tohumu çimlendirilecektir. Sensörler ve diğer donanım elemanlarının (Kütle ölçer, nem ve sıcaklık ölçer gibi) ortak kullanımıyla veri üretilmiş, üretilen değerler tohum değeri olarak alınıp rastgele sayı üretmede kullanacağımız algoritmaya girdi olarak kullanılarak gerçek rastgele sayılar üretilmiş ve bu sayılar bilinen test yöntemleriyle detaylı olarak test edilmiştir.
Uydu görüntülerinden alınan halka açık binaların derin öğrenme yöntemleriyle sınıflandırılması ve performans ölçümü
Günümüzde yapay zekânın her konuda uygulanabilir bir teknoloji olması nedeniyle birçok görsel ve ses verisi için kullanımı oldukça artmıştır. Gerek özel, gerekse kamu kurumları var olan yapılarının dışına çıkıp işlerin daha kolay ve hızlı yürütülebilmesi için çeşitli sınıflandırma algoritmaları ile çalışan sistemler geliştirir hale gelmiştir. Özellikle belediyelerde şehir ve bölge planlaması için yapılan çalışmalarda kullanılan görsel sınıflandırmalar, istenilen sonuçlara ulaşılması, detaylandırılması ve hızları bakımından yetersiz bulunmaktadır. Bu tip bina tespiti çalışmasının uydu verileri üzerinden sağlanması verilerin gerçekliğine katkı sağlarken, derin öğrenme algoritmasının test edilip en iyi performans ile gerçekleştirilmesi bu çalışmanın birçok kuruma ve/veya sektöre uyarlanabileceğini göstermektedir. İmge üzerinde yapılmış olan çalışmada halka açık (hastane, okul, hava limanı, cami ve saha) alanların tanımlanması sağlanmıştır. Kullanıma açık uydu görüntülerinden alınan 5 sınıfa ayrılmış toplam 300 imge üzerinde, derin öğrenme tabanlı YOLOv3 ve YOLOv5 kütüphanesi ile bina sınıflandırılası ve tespiti analiz edilmiştir. Veri seti üzerinde derin öğrenme için test ve eğitim verileri ayrılmıştır. Python dilinde tasarlanmış YOLOv3 ve YOLOv5 kütüphanesi algoritmaları ile imgeler eğitilmiştir. Eğitim adımı öncesinde ve sonrasında doğru sınıflandırılmış veri oranının kontrolü için daha hızlı bölgesel-evrişimsel sinir ağlar uygulanmıştır. Sınıflandırma sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu halka açık binaların tespiti için Darknet-53 açık kaynaklı sinir ağı çerçevesi ile gerçek zamanlı nesne algılama sistemi YOLOv3 ve YOLOv5 derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Belirtilen bu binaların sınıflandırılması gerçekleştirilerek nitelikli ağırlık modeli oluşturulmuştur. Böylelikle ileriki ekobilişim alanındaki uzay görüntülerinde nesne tespitine katkı sağlanmıştır.
İnsanlı ve insansız öğrenen araçlarda sürüş davranışı ve trafik ekosistemi
Günümüzün vazgeçilmez ulaşım ve taşıma unsurları olan vasıtalar insan hayatında önemli bir yer tutmaktadırlar. Bu vasıtaların sürüşleri esnasında güvenlik ve konfor sürücüler için önemli konular arasında yer almaktadır. Sürücüler, kullandıkları araçların olası hatalı bir sürüş davranışı esnasında gerekli uyarıyı yapabilecek ve müdahale yetkinliğe sahip olmasını istemektedirler. Yoksa bu hatalar can ve mal kaybına sebebiyet verebilmektedir. Günümüzde geliştirilen otomobil sistemleri sürücü destek sistemleri ile donatılmaktadırlar. Bu sürücü destek sistemleri geçmiş sürüş deneyimleri analiz edilerek sürücülerin hataları ve eksik yanları belirlenerek geliştirilmişlerdir. Bu sistemler genellikle statik yapıda olmakta ve sürekli aynı müdahaleler yapmaktadırlar. Bu sistemler için sürücünün kim olduğu ve nasıl bir ruh haline sahip olduğunun bir önemi yoktur. Gerçekleşen davranışlar ve gerçekleşebilecek davranışlar bellidir. Bu davranışlara verecekleri cevaplar ve müdahalelerde bellidir. Bu çalışmada, öncelikle belirli bir güzergâhta hareket eden bir sürücünün verileri geliştirilen android uygulaması kullanılarak akıllı telefon sensörlerinden alınmakta ve sürücü hakkında bilgi veritabanı oluşturulmaktadır. Daha sonra bu veriler etiketlenmekte ve bu etiketler sayesinde sürücünün yolun hangi bölgesinde nasıl davrandığı belirlenmektedir. Bu adımın ardından sürücünün genel sürüş profili belirlenmektedir. Genel sürüş profili çıkarılan sürücü tekrar arabayı sürmeye başladığında sürüş verileri alınmaya devam edilmekte ve elde edilen sonuçların geliştirilmesi sağlanmaktadır. Böylece sürekli gelişen ve güncellenen bir sistem oluşturulmaktadır. Sürücüler değiştiğinde yeni sürücü içinde sürüş profili oluşturabilen ve bu sürücünün profiline göre gelişmiş sürücü destek sistemini harekete geçiren bir sistem oluşturulmuş olunacaktır. Böylece, sürücülü ve sürücüsüz otomobillerin destek sistemlerinin daha etkin bir şekilde destek sağlaması ve efektif bir müdahale yapısına sahip olması sağlanmak istenmektedir.
Makine öğrenmesi teknikleri ile ekolojik verilerin değerlendirilmesi
Ekoloji, organik ve inorganik sistemler üzerinde çalışan doğa bilimcilerin bu sistemler ile ilgili karmaşık ilişkileri incelemesini, anlamasını ve bu ilişkilerden çıkarım yapmalarını amaçlayan bir bilim dalıdır. Bu karmaşık ilişkilerin anlaşılabilmesi ve ileriye dönük tahminlerin yapılabilmesi noktasında Makine Öğrenmesi teknikleri istatistiksel metotlara göre daha avantajlı olabilmektedir. Makine Öğrenmesi ile ekolojik sistemlere ait doğrusal olmayan, yüksek hacimli, fazla niteliğe sahip veya çok sayıda eksik veri içerebilen veri kümeleri, eğitim algoritmaları ile yapay öğrenme sürecinden geçirilip bu veri kümeleri ile ilgili kestirimler yapılabilmektedir. Bu tez çalışmasında, Makine Öğrenmesi' nde yaygın kullanılan Yapay Sinir Ağları, K-NN, K-Means, Naive Bayes, ve Karar Ağacı Sınıflandırma (ID3) yöntemlerinin, ekolojik verilerde ne şekilde kullanılabileceğinin anlaşılması amacıyla, ayrıca bu yöntemlerin daha iyi kavranmasını sağlamak için iki adet örnek veri kümesi, bu yöntemler kullanılarak değerlendirilmiştir. Bu beş yöntem de modellenerek geliştirilen bir deney ortamında test edilmiştir. Test süreçlerinde farklı parametreler kullanılmış ve seçilen bir doğrulama yöntemi üzerinden en iyi performans değerleri elde edilmeye çalışılmıştır. Sonuç olarak elde edilen performans değerleri, literatürde yaygın olarak kullanılan diğer algoritmaların performanslarına yakın olduğu gözlemlenmiştir.
İklim değişikliği sorununun matematiksel modellemeler ile incelenmesi
İklim, bir coğrafyanın belirli elemanlar çemberinde uzun vadeli incelenerek meydana gelen hava olaylarının analizi şeklinde tanımlanabilir. İklim bir sistemdir ve belirli elemanlardan oluşmaktadır. İklim değişikliği ise oluşumunun uzun zaman aldığı düşünülen ve genellikle olumsuz olarak karşımıza çıkan hava ve çevre olaylarındaki değişimdir. İklim değişikliği konusu toplumların siyasal, ekonomik, sosyal yapıları gibi birçok alan ile etkileşim halinde olduğu için oldukça çeşitli bakış açılarına sahiptir. Bu nedenle iklim değişikliği konusundaki bilinç özellikle son zamanlarda önemli bir artış göstermiş ve literatürde her alanda yer edinmiştir. İklim modeli ise iklim sisteminin işleyişi ve tepkilerinin nümerik olarak gösterimi şeklinde ortaya çıkmaktadır. Bu çalışma, iklim değişikliği ile ilgili önemli kuruluşlardan biri olan Hükümetlerarası İklim Değişikliği Paneli tarafından yapılan çalışmalardaki matematiksel model boyutlarının incelenmesinden oluşmaktadır. Konu sadece matematiksel boyutu ile değil, aynı zamanda hukuki, sosyal, politik boyutlarıyla da disiplinler arası bir şekilde ele alınmaya çalışılmıştır. Çalışma, Türkiye ve Fırat-Dicle Havzası'nın iklim değişikliği projeksiyonlarını incelenerek Elazığ ili için iklim değişikliği projeksiyonu oluşturmayı amaçlamaktadır. Bunun için IPCC 5. Değerlendirme Raporu'nda yer alan HadGEM2-ES modeli kapsamında RCP 4.5 ve RCP 8.5 senaryoları temelinde ölçek küçültme yöntemi ile elde edilmiş verilerin, ArcGIS 10.5 programı ile Elazığ ili için haritalanması yapılmıştır. Türkiye'de yapılan çalışmalar sonucu Türkiye için 2-5 oC sıcaklık artışları ve %5-%45 arasında yağış azalışları ile Fırat-Dicle Havzası için 2-6 oC sıcaklık artışları ile %20'lere varan yağış azalışları beklenmektedir. Bu çalışma sonucunda ise Elazığ ili için yaklaşık 3 oC'lik sıcaklık artışı ve yaklaşık 200 mm'lik yağış azalması öngörüleri elde edilmiştir. Anahtar kelimeler: İklim Değişikliği, İklim Modelleri, İklim Değişikliği Projeksiyonları.
Derin öğrenme yöntemiyle çevrimiçi sosyal ağlarda duygu analizi ve metin özetleme
Duygu analizi kişisel blog ve sosyal ağ gibi kullanıcıların duygu ve düşüncelerini paylaştıkları yazılı metinler üzerinde semantik bilginin ortaya çıkarılmasını amaç edinir. Sosyal ağlarda kullanıcılar tarafından paylaşılan veriler kısa metinlerden oluştuğu için bir metin sınıflandırma problemi olarak görülebilir. Duygu analizi probleminin çözümü için diğer dillerde gerekli dil kütüphaneleri geliştirilmiş olmakla beraber Türkçe dili için yapılan çalışmalar hala sınırlıdır. Bu çalışmada birçok sosyal ağdan elde edilen veriler ile iki kategorili duygu analiz çalışılıp, twitter üzerinde bir konu hakkında duygu sınıfı bulunup sınıf üzerinde metin özetlenmesi yapılmıştır. Duygu analizi bir sınıflandırma problemi olarak düşünülüp başarı oranını artması için kelimeler arasındaki semantik bağlam kelime gömme metotlarını kullanarak kelimelere ağırlık verilmiştir. Klasik metin sınıflandırma yöntemleri yerine bir derin öğrenme yöntemi olan LSTM kullanılmıştır. Kelimeler arası semantik anlamanı kaybetmemek için birden fazla kelimelerin sayısal gösterimi (Word Embedings) yöntemi kullanılarak başarı oranlarının değişimi gözlenmiştir. Metin özetlemesi için yine LSA kullanılmıştır. Hem duygu analizi hem de metin özetlemenin gerçekleştirildiği bu çalışmada asıl hedef bir konu hakkındaki duygu ve düşünceyi analiz edip kullanıcıya özet bilgi sunmaktır. Ana model birçok sosyal ağdan toplanan veriler ile oluşturulmuştur. Analiz ve metin özetleme ise Twitter üzerinde bir hashtag den alınan veriler ile yapılmıştır. Duygu analizinde kullanılan yöntemler ile en yüksek %93 oranında başarı elde edilmiştir. Metin özetleme ile başarılı bir şekilde özet bilgi sunulmuştur.
Derin öğrenme ile yüksek çözünürlüklü hava görüntülerinde yolların tespit edilmesi
Derin öğrenme, önceden bilinen veri setleri üzerinde çok katmanlı yapay sinir ağı ile modelleme yapar. Bilinmeyen veriler için özelliklerin öğrenimi yardımıyla analiz ve sınıflandırma yapılmasına olanak sağlayan makine öğrenmesi algoritmalarını temel alan bir yaklaşımdır. Yapay zekâ teknolojisinin hayatımızda kullandığımız cihazlarda kullanılırlığının artması sonucunda derin öğrenme ortaya çıkmış ve bu anlamda yapılan çalışmalar gün geçtikçe artmaya devam etmiştir. Derin öğrenme teknolojileri sayesinde nesne tanıma ve bu nesnelerin analizi sonucunda sınıflandırma çalışmaları gün geçtikçe hız kazanmıştır. En temel derin öğrenme algoritmaları konvolüsyonel sinir ağları ve çok katmanlı yapay sinir ağları olmuştur. Analiz çalışmalarında özellikle görüntü işleme alanında derin öğrenme algoritmaları yaygın bir şekilde kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında, derin öğrenme alanında önemli bir yeri olan yüksek çözünürlüklü hava görüntülerinin Evrişimsel Sinir Ağları ile analiz edilmesi ve yolların tespiti konusu işlenecektir. Bu çalışma ile büyük boyutlu hava görüntülerinin işlenebilir resim boyutuna gelmesi için bölümlenerek işlenmesi ve veri seti elde edilmesi sağlanmıştır. Hazırlanan bu veri seti eğitilerek daha sonra test amaçlı ayrılan verilerin Derin Öğrenme Unet ağ modeli ile istenilen yolların tespiti gerçekleştirilmiştir. Türkiye için derin öğrenme çalışmalarında kullanılabilecek veri seti oluşturma yöntemleri sunulmuştur. Eğitilen sinir ağının yaptığı tahminleme sonucunda görüntüdeki yol ağının HAVERSINE ve BEARING formülleri kullanılarak geliştirilen algoritma ile coğrafik verileri çıkarılmıştır Bu çalışma sonucunda yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinde yolların tespitinde derin öğrenmenin başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.
Türkiye'de afet yönetimi politikasının coğrafi bilgi sistemleri kapsamında incelenmesi
Coğrafi Bilgi Sistemleri(CBS) bilgi teknolojisinin bir ürünü olarak, afet ve afet yönetiminde artan sorunların çözümü için büyük olanaklar sunmaktadır. Afet yönetiminde CBS kullanılmasının nedeni; yıkımların kontrolü, afetin zarara neden olan sonuçların azaltılmasına, yaşamların ve kaynakların korunmasına yardımcı olmasıdır. Literatür taramasına dayanan bu çalışmada, ilk olarak kavramsal çerçevede afet yönetimi, afet politikası, CBS ele alınmakta, daha sonra Dünya'da ve Türkiye'de afet yönetimi ve politikası, bu konuların tarihsel gelişimi, afet yönetimi hakkında Türkiye'de yapılan hukuki düzenlemeler, afet yönetimi ve CBS ilişkisi, CBS'nin afet yönetimi ile ilgili etik boyutu ortaya konulmakta olup bununla birlikte, Türkiye'de afet yönetimi ve afet politikası için yapılan çalışmalar ilgili kurumların internet sayfaları ve konu ile ilgili yayınladıkları çalışmalar ve raporlar CBS özelinde incelenerek, Türkiye'de afet yönetimi politikası ile ilişkisi irdelenmektedir.
Türkye'de çevre hizmetleri ve e-belediye ilişkisi: Elâzığ belediyesi örneği
Çevre sorunu, insan davranışlarından kaynaklanır. Bu tür problemler, sadece insan hayatını zorlaştırıp tehdit etmez. İnsan davranışlarının sonucu olan çevre sorunu, tüm canlıların hayatını tehdit eder. Bu anlamda çevre hizmetlerinin hayati önemi olduğu sonucu bir gerçektir. Çevre politikaları ve mevzuatı, merkeziyetçi bir anlayışla düzenlenemez. Bu konuda ülkeler, uluslararası organizasyonlar gibi belediyeler ve diğer yerel yönetim kurumlarının da ön planda olması gerekir. Çünkü çevre sorunları; yerel toplumları, şehirleri, ülkeleri ve hatta kıtaları aşan nitelikte olduğu için bu konuda ilgili tüm birimlerin arka planda bırakılması söz konusu olamaz. E-belediye uygulamaları ile hizmet sunumu, yeni yönetim anlayışı ve yeni istihdam imkânları gibi birçok konuda belediyelere rehberlik yapmaktadır. Bu uygulama ile kente ilişkin bilgi ve verilerin bilgi ve iletişim teknolojileri temelli uygulamalarla yönetilmesi, elde edilen verilerden topluma yarar sağlayacak çeşitli bilgilerin üretilmesi ve bu bilgilerin etkin bir biçimde vatandaşın hizmetine sunulmasını sağlanmaktadır. E-belediye ve çevre hizmetleri bağlamında Elâzığ Belediyesi, günümüz şartlarına uyum sağlamaya çalışmış ve Elâzığ Belediyesi E-belediye Uygulaması projesini gerçekleştirerek hizmete sunmuştur. Üç bölümden oluşan bu çalışmanın ilk bölümünde Türkiye'de belediyelerin çevre hizmetleri ile çevre sorunları, çevre-belediye ilişkisi incelenmeye çalışılmıştır. Buna ek olarak birinci bölümde e-devlet kavramı, özellikleri, aşamaları gibi genel nitelikte açıklamalar yapılmaya gayret edilmiştir. Bu çalışmanın ikinci bölümünde e-belediye kavramı konu edinilmiştir. Bu anlamda tanım, amaç, faydalar, aşamalar, teknik altyapı ve ülkemizdeki e-belediye uygulama örnekleri değerlendirilmiştir. Çalışmanın üçüncü ve son bölümünde ise Elâzığ Belediyesi E-belediye Uygulaması incelenmeye çalışılmıştır. Söz konusu bölümdeki uygulamada yer alan sistemler şekillerle birlikte ayrıntılı olarak incelenmiştir.
Uydu imgelerine derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük yöntemlerinin uygulanması ve imgelerin iyileştirilmesi
Askeri ve sivil hayatta önemli tüm uygulamalar için kullanılan görüntünün çözünürlüğünün yüksek olması çok önemlidir. Uydu imgeleri barındıran çalışmalarda süper çözünürlük ile iyileştirilmiş imgelerin kullanımı bina tespiti gibi uygulamalarda gereklidir. Düşük çözünürlüklü görüntünün giriş olarak verildiği süper çözünürlük algoritmalarında çeşitli iyileştirme adımları neticesinde çıktı olarak yüksek çözünürlüklü görüntü elde edilir. Kullanıma açık uydu görüntülerinden alınan 6 sınıfa ayrılmış toplam 900 imge üzerinde, derin öğrenme tabanlı evrişimsel sinir ağları ile süper çözünürlük iyileştirilmesinin performansı analiz edilmiştir. Veri seti üzerinde derin öğrenme için test ve eğitim verileri ayrılmıştır. Verilere AlexNet, DenseNet201, ResNet50, SqueezeNet, Vgg16, Vgg19 olmak üzere toplam 6 derin öğrenme mimarisi ayrı ayrı uygulanmıştır. Süper çözünürlük adımı öncesinde ve sonrasında doğru sınıflandırılmış veri oranının kontrolü için evrişimsel sinir ağları uygulanmıştır. Sınıflandırma sonuçları karşılaştırılmıştır. Sınıflandırılma başarısı 6 sınıflandırılma mimarisi için en düşük %2,4 ve en yüksek %3,6 oranında arttırılmış olduğu kanıtlanmıştır. Sınıflandırma sonucunda evrişimsel sinir ağları öğrenme özellikleri süper çözünürlük sayesinde iyileştirilmiştir.
Koronavirüs (COVID 19) pandemi süresince önlisans öğrencilerinin uzaktan eğitime yönelik tutumlarının değerlendirilmesi.
Yüz yüze eğitimin yapılamadığı, olağanüstü zamanlarda ve şartlarda öğrencilerin eğitimlerinin aksamaması ve öğrenimlerinin devamının sağlanması aşamasında uzaktan eğitimin önemli bir seçenek olarak karşımıza çıkmaktadır. Uzaktan eğitim uygulamalarının öğretim sistemlerine olumlu katkılar sunabilmesi için, öğrencilerin uzaktan eğitim ve bu uygulamalara yönelik tutumlarını etkileyen sebeplerinin incelenmesi önem arz eder. Bu araştırmada; Covid 19 pandemi koşullarda uzaktan eğitime devam eden öğrencilerin öğrenim başarı durumlarının nasıl etkilendiğini, uzaktan eğitim süreci içerisinde üniversitenin öğrencilere sunduğu imkânlar, öğrencilerin süreç içerisinde öğretim üyelerine yönelik tutumları, uzaktan eğitim nedeniyle yapılan çevrimiçi (online) sınavlar hakkındaki görüşleri, bu eğitim modelinde yaşamış oldukları erişim ve iletişim durumları, yüz yüze eğitim ile uzaktan eğitim arasındaki farklılıkların karşılaştırılması incelenmiş ve sonuçlar değerlendirilmiştir. Yaşanılan süreç içinde sorunların tespit edilmesi, uzaktan eğitime yönelik öğrenci ilgilerinin olumlu bir düzeye yükseltilmesi eğitim ve öğretim hizmet kalitesinin arttırılması için gereken önlemlerin alınması, öğrenim hizmeti alan öğrencilerimiz gelişiminin incelenmesi, ülke eğitim ve öğretim sistemlerinin işleyişi ve planlanması adına önem arz etmektedir. Araştırmamız neticesinde, öğrencilerin pandemi sürecinde uygulanan uzaktan eğitim modeline yönelik tutumlarının genel anlamda orta düzeyde olduğu, bölümler bazında bazı bölümler arasında anlamlı farklılıklar olduğu görülmüştür. Bilişim teknolojileri kullanma yeterlilik düzeyinin iyi olduğu, uzaktan eğitime katılırken internet bağlantısı sorunları yaşadığı, bilişim teknolojik araçlarına sahip olma durumunun iyi, öğrenci ailelerinin maddi gelir düzeylerinin kısmen düşük olduğu gözlenmiştir.
Dökümhane kalıp kumlarının çevresel ve ekonomik yaşam döngüsü değerlendirmesi
Döküm, imalat sanayinde önemli bir rol oynamaktadır. Döküm yöntemiyle üretilen birçok ürün birçok imalat sürecinde kullanılmaktadır. Türkiye döküm sanayi, 3 milyon ton üretimle Avrupa'da ikinci, dünyada ise yedinci sırada yer almaktadır. Döküm üretimi arttıkça kullanılan döküm kalıp kumu miktarı da artmaktadır. Dökümhane kalıp kumunun ham maddesinin elde edilmesinden, üretim aşamalarından, bertaraf edilmesine kadar çevreye ve insan sağlığına zarar vermektedir. Çevreye verilen zararın iyileştirilmesi ve sürdürülebilirlik için yaşam döngüsü değerlemesi (YDD) kullanılmaktadır. YDD, beşikten mezara kadar her adımda meydana gelen çevresel etkilerin tespit edilmesini, raporlanmasını, ölçülmesini ve yönetilmesini içermektedir. Dökümhane kalıp kumunun oluşturulması ve kullanım ömrü boyunca işletilmesinin toplam maliyeti bulup iyileştirme yapmak ve sürdürülebilirliği için maliyet analizlerinin yapılması önem arz etmektedir. Yaşam döngüsü maliyet analizi (YDMA), bir ürünün veya sistemin tüm yaşam döngüsü süresince, ürün sisteminin geliştirilmesi, tasarımı, üretilmesi, işletimi ve elden çıkarılmasındaki maliyetlerin toplamıdır. Bu tezde; yaş döküm kalıp kumu ve reçineli döküm kalıp kumunun çevresel ve ekonomik etkileri YDD yöntemleriyle belirlenerek, ekonomik ve çevresel etkisi en düşük olan ürünün belirlenmesi ve sürdürülebilir, ekonomik bir model oluşturulması amaçlanmıştır Çalışmada openLCA yazılımı tercih edilmiştir. Sonuç olarak; YDD'de 15 çevresel etki kategorisinde değerlendirilmiş olup, tüm kategorilerde de reçineli döküm kalıp kumunun çevreye zararları daha fazla tespit edilmiştir. 15 çevre etki kategorisinin hepsinde elektrik tüketimi (kömürlü ve doğalgazlı elektrik üretimi kaynaklı) ve ham maddenin kamyon ve tankerlerle nakliyesi en çok potansiyelleri yükselten etmenlerdir. YDMA sonuçlarında da reçineli döküm kalıp kumunun maliyeti yaş döküm kalıp kumundan yüksek tespit edilmiştir. YDMA sonuçlarında, reçineli kalıp kumunun maliyeti yaş kalıp kumunun 2,2 katı fazla çıkmıştır.
Tek kullanımlık PET ve EPS bardakların yaşam döngüsü değerlendirmesi
Bu tezde; Akıllı şehir bileşenlerinden çevre ve ekonominin bir parçası olan tek kullanımlık mutfak gereçleri endüstrisine odaklanılarak, üretimde kullanılan ham madde temini, kullanımı ve geri dönüşümü süreçlerinin çevresel açıdan değerlendirilmesi, YDD ile analiz edilerek, openLCA yazılımı kullanılarak, iki farklı hesaplama yapılmıştır. Köpük (EPS-Expanded Polystyren Foam) ve polietilen tereftalat (PET) malzemelerinden imal edilen bardakların çevresel etkileri belirlenerek çevresel etkisi en düşük olan proses/ürünün belirlenmesi ve sürdürülebilir, ekonomik bir model oluşturulması amaçlanmıştır.
İklim değişiklikleri sürecinde iha ve yerküre verilerinden kuantum yapay zekâ ile hava trafik için faydalı sürdürülebilir bir model geliştirilmesi
Bu tez çalışmasında iklim değişikliği sürecinde sürdürülebilir hava trafik modellemesinin yapılabilirliği ve bu konudaki farklı yöntemler ele alınmaktadır. Tez çalışmasının amacı iklim değişiklikleri sürecinde İHA ve yerküre verilerinden kuantum yapay zekâ ile hava trafik için faydalı sürdürülebilir bir model geliştirilmesidir. Tez çalışması için başlangıç olan hipotez; iklim değişikliği ile hava trafik ekosisteminin, sürdürülebilirlik modelinde birbirine matematiksel olarak bağlı değişkenler olduğudur. Bu hipotezin testi için İHA uçuş verileri ve yerküre gözlem uyduları verileri kullanılmıştır. Yöntem olarak kuantum hesaplama teknikleri ve sınıflandırma teknikleri kullanılmıştır. Tez çalışmasında İHA uçuş verilerinin sınıflandırılması yapılmış, kuantum hesaplama yöntemleri ve klasik yöntemler karşılaştırılmıştır. Örneğin değişkenli kuantum sınıflandırma yönteminde doğruluk değeri 0,59 olarak hesaplanmıştır. Yerküre gözlem uydularından elde edilen mekânsal verilerin analizinde elde edilen bulgulara baktığımızda belirli tarih aralıklarında CO2 ve NO2 emisyon değerleri yüksek bölgeler belirlenebilmiştir. Örneğin 2022'nin Ocak ayında Ankara havalimanı bölgesindeki CO2 verisi 0,025 mol/m2 bandında görülmektedir. Ankara, İstanbul ve İzmir Havalimanları karşılaştırıldığında sıralamanın günlere bağlı olarak değişiklik gösterdiği görülmüştür. Bu veriler 0.03 mol/m2 eşik değerine göre sıralandığında Ankara düşük emisyonlu havaalanı kategorisinde gösterilirken, İstanbul ve İzmir havalimanları yüksek emisyonlu havaalanları olarak belirlenmiştir. Verilerden CO2/NO2 emisyonu yüksek bölgeler ile uçak rotalarının kesişim gösterdiği çıkarımı yapılabilir. Bu şekilde kullanılan uydu emisyon verileri gelecekte havaalanı emisyon değerlerinin hesaplanmasında yada yatırım yapılması planlanan havalimanlarının belirlenmesinde kullanılabilir. Yönetim kademesi açısından sürdürülebilirlik politikaları ile ulaşım politikaları ilişkilendirilebilir. Hava trafik kontrolü veya iklim değişikliği örneklerindeki çok sayıda algoritmik ve hesaplama sorununun çözümü ve büyük veri analizleri için kuantum bilgisayarlar ve/veya kuantum hesaplama teknikleri kullanılabilir.
Yapılarda ısı yalıtımı yapılmasının çevre, enerji, ekonomi ve yapı güvenliği açısından önemi
İnsan nüfusu tüm dünyada çoğalmakta ve enerji tüketimi de buna bağlı olarak artmaktadır. Kullanılan enerjinin yaklaşık olarak %28'lik kısmı binalarda tüketilmektedir. Bundan dolayı özellikle binalar başta olmak üzere tüm yapılarda enerji tasarrufunun önemi zamanla artmaktadır. Ancak en verimli tasarrufu yapabilmek için doğru malzeme seçimi yapıp alanda doğru uygulama yapılmalıdır. Bu çalışmada ısı yalıtımının önemine değinerek mevcutta olan malzemelerin kimyasal yapıları ele alınmış olup ısıl iletkenlik katsayıları değerlendirilmiştir. Mevcut malzemeler arasında karşılaştırılmalar yapılmıştır. Yalıtım uygulaması aşamasında yapıya verilebilecek zararlar mühendislik açısından incelenmiş olup nihai sonuçlar elde edilmiştir. Kullanılan malzemeden tam verim elde edebilmek için doğru ısı yalıtım uygulaması detaylı olarak anlatılmıştır. Bu çalışma sonunda bir yapıda istenilen tasarrufu elde edebilmek için doğru malzeme seçimi ve doğru uygulamanın nasıl olacağı detaylı olarak belirtilmiştir.
Yaşlı bakımında derin öğrenme ile video üzerinden sağlık durumunun takibi
Şehirlerde yaşayan insan nüfusunun gittikçe yoğunlaşması, akıllı şehir hizmetlerine talebi artırmaktadır. Bu hizmetlerin içinde akıllı sağlık başlığı altındaki önemli bir alt başlık da yaşlı bakım hizmetidir. Günümüzde insanların ömür süresi artmakta ve aynı zamanda Alzheimer gibi bakıma muhtaçlık doğuran hastalıklarda da artış görülmektedir. Hastane odasında veya evinde yalnız yaşarken bu insanların aktivitelerinin izlenip raporlanması akıllı şehir başlığı altında çokça çalışılan araştırma konularındandır. Sağlık sistemi için, düşme durumu olur olmaz algılanıp yetkililerin uyarılması çok önemlidir. Akıllı şehir hizmetlerinin gelişimine ve yaygınlaşmasına büyük katkı veren nesnelerin interneti teknolojisi büyük veriyi doğurmaktadır. Büyük veri analitiğinde, çok etkin bir yapay zekâ çözümü derin öğrenme ağlarıdır. Bu çalışmada, Evrişimsel Sinir Ağı (ESA) modelinde bir derin öğrenme ağını eğitmek üzere, bir odada yaşayan kişileri temsilen çekilen videolardan özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti kullanılarak, gerçek zamanlı olarak çalışması amaçlandığı için küçük boyutlu tasarlanan ve farklı hiper parametrelere sahip olan ESA modelleri, Matlab yazılımı aracılığı ile eğitilmiştir. Eğitim süreci, karmaşıklık matrisine dayalı başarım kriterleri ile değerlendirilmiştir. Eğitilen bu ağlar ile bir web kamerasının çektiği gerçek zamanlı video görüntüsü üzerinden aktivite izlenmesi ve düşme uyarısı yapılması sağlanmıştır. Aktivitelerin, ayakta, oturma, uyuma, eğilme, düşme ve boş oda durumlarına göre süreli dağılımları grafiğe dökülmüştür. Böylece, düşme olur olmaz bildirim yapılması ve periyodik aralıklarla aktivite raporlarının bulut bilişim aracılığı ile yetkililerle paylaşılması sağlanabilecektir. Farklı yapılardaki eğitilmiş ağların etkinlik değerlendirmesi yapılmıştır. Video akışından elde edilen fotoğraf çerçevelerine bağlı yapılan bu sınıflandırmalara ilaveten, bir mantıksal ayıklama süreci veya Uzun Kısa Süreli Bellek (UKSB) sınıflandırıcı eklenerek isteğe bağlı oturma ile istemsiz düşme olayları arasında ayrım yapılması gerektiği görülmüştür.
Coğrafik bilgi sistemlerinin eğitimde kullanılmasının araştırılması –Elazığ ili Arıcak
Coğrafik Bilgi Sistemlerinin Eğitimde Kullanılmasının Araştırılması Konulu Yüksek Lisans Tezimin amacı Milli Eğitim Bakanlığında halihazırda uygulanan Eğitimde Coğrafik Bilgi Sisteminin uygulanma alanlarının araştırılarak, uygulanan yöntemlerin ve kullanım alanlarının tespit edilerek işleyişteki aksaklıkları tespit etmek, Coğrafi Bilgi Sistemi Kullanımının Milli Eğitim Bakanlığında sağladığı yararları ve aksayan yönlerin tespitini yaparak bu konuda yapılacak olan bilimsel çalışmalara ışık tutmak ve böylelikle Milli Eğitim Bakanlığında; insan kaynaklarının verimli kullanımı, mali kaynakların verimli kullanılması ve ihale standartlarının belirlenmesi, hizmet sunum alanlarının verimli kullanımı konularında önemli ilerlemeler sağlanmasında katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Bu çalışma kapsamında gerekli literatür taramaları yapılmıştır. Ancak gerek doktora tezi gerek yüksek lisans tezi gerekse bilimsel makale çalışmalarında, mühendislik, fen ve sosyal bilimlerinde CBS uygulamalarının çalışmalara konu olduğu sınırlı kaynağa rastlanmıştır. Mühendislik ve fen bilimlerinde doktora düzeyinde çalışmalarda, Keskin (2018) tarafından hazırlanan "Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile Öğretimin Öğretmen Adaylarının Akademik Başarılarına ve Mekânsal Düşünme Becerilerine Etkisi" başlıklı tez kapsamında CBS ile öğretimin öğretmen adaylarının akademik başarılarına ve mekânsal düşünme becerilerine etkisi konulu bir çalışmanın yapıldığı, yüksek lisans düzeyinde çalışmalarında ise Mohammed Shukur Mahmood Alfaras (2017) tarafından hazırlanan "Hilla Şehri İçin Okul Konumlarının Belirlenmesinde En Uygun Kararın Verebilmesi Amacıyla CBS Yardımıyla İdeal Değerlendirme ve Coğrafi Analizler" başlıklı tez kapsamında Hilla şehrindeki eğitim hizmetlerinin konumsal dağılımının analiz edilmesi ve bu dağılım içerisindeki akışın tanımlanması ve planlama standartlarına göre bu işlemlerin nasıl yapılabileceğini gösterebilmek amacıyla bir çalışmanın yapıldığı, son olarak DergiParkta yapılan incelemeler, neticesinde Bilimsel Makale ya da Dergi olarak Geomatik, Çevre ve Fen Bilimleri alanında dergi ya da makalelerin olduğu ancak eğitim ile ilgili olarak CBS çalışmalarına sıkça karşılaşılmadığı tespit edilmiştir. Coğrafik Bilgi Sistemlerinin eğitimde kullanılmasının araştırılarak bu alanda çalışma yapılması eğitimde insan kaynaklarının verimli kullanımı, mali kaynakların verimli kullanılması ve ihale standartlarının belirlenmesi, hizmet sunum alanlarının verimli kullanımı konularında önemli ilerlemeler sağlanmasında katkı sağlamaktadır.
Elektrikli kargo ticari araçları için rotalama optimizasyonu
Dünya artık yenilenebilir enerjiye hızla geçmeye başlamıştır. Artık dünyada petrol kullanımı giderek azalmakta ve daha temiz ve sağlıklı ekosistem için çalışmalar hızla ilerlemektedir. Bu konu kapsamında elektrikli araçların gelişimi bayağı yol katetmiştir. Tüketim toplumunda yeri oldukça fazla olan ulaşımda artık elektrikli araçlar yer bulmaya başlamıştır. En fazla ulaşımda yer kaplayan ticari araçlar gün geçtikçe çevre kirliliğine fazlaca neden olup canlılara zarar vermektedir. Böylece fosil yakıtlarda tüketimi artmıştır. Bu tezde amacımız bunun önüne geçer elektrikli ticari araçlarla gidilebilecek en kısa ve tüketimi en aza indirerek çoğu yönden avantaj sağlanmasını oluşturmaktır. Bu tez çalışması ile günümüzdeki kargo şirketlerinin hem yenilenebilir enerji ile maliyeti indirip hem de zamandan tasarruf ederek gideceği yere en kısa zamanda gitmesi amaçlanmaktadır. Bu tezde, aracın şarj durumuna göre gidebileceği menzil göz önüne alınarak en uygun rota hesaplanarak optimum zamanda ve/veya enerji tüketimi ile hedefe gitmesi sağlanacaktır. Hesaplanacak rotalar mobil ortamda harita üzerinde kullanıcılara gösterilerek en uygun güzergah ile gideceği yere ulaşması sağlanmış olacaktır. Örnek olarak Elazığ il haritası üzerinde, belirlenen senaryolara göre optimizasyon amacıyla, hedef adreslere elektrikli bir ticari araç ile en kısa sürede teslimat yapıldığında ne kadarlık bir enerji tüketimi olacağı hesaplanmıştır. Bilgisayar ortamında yapılacak benzetimler aracılığı ile hesaplamalar yapılmıştır. Kapasite Kısıtlı Araç Rotalama Problemi (KKARP), Zaman Kısıtlı Araç Rotalama Problemi (ZKARP), Elektrikli Araç Rotalama Problemleri (EARP) gibi yöntemler kullanılmıştır. Ayrıca Google Maps gibi internet üzerindeki haritalama sistemleri kullanılmıştır. Aracın şarjına göre rotalamalar tamamlandığı zaman mobil uygulamalarda kullanmak üzere hedef konum paylaşımı yapılacaktır.
Beyin BT görüntülerinden inme teşhisine yönelik derin öğrenme tabanlı hekim karar destek sistemi
Anomalileri tespit eden, insan hatasını en aza indiren, doğru sonuçlar veren ve harcanan zamanı azaltan derin öğrenme modellerinden belli ölçüde yararlanılmaktadır. Özellikle radyoloji ve nöroradyoloji, üretilen büyük miktarda veri nedeniyle derin öğrenme modellerinin uygulanması için uygun alanlardır. Görüntü işleme kurallarının anlamlı bir şekilde uygulanarak tıbbi teşhis güvenilirliğinin sağlandığı en önemli alanlardan biri de tıbbi görüntülemedir. İnme, nörogörüntülemenin klinik yönetiminde önemli rol oynayan hastalıklardan biridir. Tüm dünyada önemli bir sağlık sorunu olan inme, yetişkinlerde fiziksel, sosyal, psikolojik ve ekonomik yıkıma neden olan sakatlık ve ölümlerin en önemli nedenlerinden biridir. İnmenin erken evrelerinde beyin sağlıklı beyin fonksiyonları gibi davrandığından erken teşhis zorlaşır. Uzman radyologlar bile inmenin başlangıç aşamasındaki bulguları gözden kaçırabilirler. İnmede zaman faktörü çok değerlidir. Bu nedenle tedavilerin etkili olabilmesi için semptomların başlaması ile birlikte bu tedavilerin mümkün olan en kısa sürede uygulanması gerekmektedir. Erken tedavi hayat kurtarır. Bu nedenle inme olgularında inmenin nedeninin (iskemik, hemorajik) ne olduğunun anlaşılması, kanamanın ekarte edilmesi, enfarktüs bölgesinin belirlenmesi, etiyoloji hakkında bilgi edinilmesi ve tedavi planlamasının yapılabilmesi için görüntülemeye ihtiyaç duyulmaktadır. Kontrastsız BT, inme şüphesi olan hastaların ilk değerlendirmesinde kullanılan birincil görüntüleme protokolüdür. Hızlı inme protokollerinin ilk adımı olan kontrast madde verilmeden elde edilen Beyin BT görüntülerinde inmenin patolojik tipinin belirlenmesine yönelik derin öğrenme çalışmaları oldukça sınırlıdır. Bu tez çalışması, kontrastsız beyin BT görüntülerinden inme lezyonlarının tespiti ve teşhisi için derin öğrenme tabanlı yeni bir otomatik segmentasyon ve sınıflandırma yaklaşımının etkisini göstermeyi amaçlamaktadır. Bu tez, 2015 ile 2020 yılları arasında yayınlanan derin öğrenme tabanlı Evrişimli Sinir Ağları kullanılarak beyin BT görüntülerinden inme tespiti, inme sınıflandırması ve patolojik inme tipinin segmentasyonu için belirli kriterlere göre filtrelenmiştir. Elde edilen görüntüler hemorajik, iskemik inme türü içeren hastalar ile BT görüntü bulguları normal olan hastalardan oluşmaktadır. İnme enfarktüs alanlarını saptamak için çeşitli görüntüleme yöntemleri kullanılabilir. Sınıflandırma sonuçlarının doğruluk oranı %94,75'tir. Deneyde AUC, %98.47'lik bir başarı oranı göstermiştir. Bu, modelimizin inme bulunan beyin BT sınıfı ile normal beyin BT sınıfı arasında ayrım yapabilme olasılığının %98,47 olduğu anlamına gelmektedir. Her biri 10 saniye süren 300 epoch sonucunda, önerdiğimiz segmentasyon modelimiz %83,32'lik bir doğrulama ortalama IoU skoruna ulaşmıştır. Bu tez kapsamında, sınıflandırma ve anlamsal bölütleme problemleri için elde edilen başarılı sonuçlar neticesinde beyin felcinin tespiti için bir hekim karar destek sistemi önerilmiştir.
Diyarbakır ili için güneş panellerinin optimum eğim açısının belirlenmesi
PV panellerin güneş ışığı ile enerji üretiminin keşfedilmesiyle insanlık elektrik enerjisi üretiminde bu alana yoğun ilgi göstermeye başladı. Güneş kaynağından gelen güneş ışıkları dünyanın atmosferine girerken çeşitli açılar ile yeryüzüne gelmektedir. Bu açılardan bazıları; azimut açısı, zenit açısı, geliş açısı, saat açısı..vb gibi yardımıyla eğim açısının hesabı yapılabilir. Bu çalışmada, 3 tane özdeş PV panel Diyarbakır ili için hesaplanan optimum eğim açısına ve buna yakın 2 farklı değerde montajı yapılarak, güneş enerjisinden maksimum verimlilikte faydalanmak için deneysel çalışma tamamlanmıştır. Güneşin deklinasyon açısı (δ),saat açısı(ω), zaman denklemi ve azimut açısı(γ) yardımıyla gerekli hesaplamalar yapılır. Bu hesaplamalar sonucunda optimum eğim açısı ve bu açının 10 derece altında ve üstünde olmak üzere toplam 3 panelin akım ve gerilim değerleri ölçülür. 3 adet PV panelin farklı eğim açılarıyla ürettiği DC gerilim ve üzerinden beslenen çeşitli yüklerin beslendiği DC akım değerleri doğrultusunda güç hesabı yapılmıştır. Optimum eğim açısındaki panel ile aynı fiziksel şartlarda ve koşullarda fakat farklı eğim açısında bulunan PV panelin ürettiği gerilim akım değerleri karşılaştırılarak optimum açının doğruluğu ispatlanmıştır.
Akıllı ev sistemlerine uyumlu yapıların yenilenebilirenerji kaynakları kullanılarak desteklenmesi ve ekolojik çevre faydaları
Günlük yaşantımızı hem daha fazla kolaylaştırmak hem de verimliliği arttırıp işlevsellik kazandırmak için teknolojinin kullanım oranı her geçen gün artmaktadır. Sürekli değişen ve gelişen teknoloji sayesinde akıllı ev kavramı ortaya çıkmış ve farklı alanlarda kullanımı yaygınlaşmıştır. Akıllı ev sistemlerinin tek bir arayüz ile evimizin tüm elektronik aksamına erişmesi, yoğun yaşam standartlarında yapıdan mesafe fark etmeksizin uzaktan kontrolünü sağlaması, güvenliği üst düzeyde tutmayı amaçlaması, tasarruf tedbirlerini arttırması ve konfor yönünden oldukça avantaj sağlaması gibi birçok avantajı bulunmaktadır. Tez çalışmasında, akıllı ev sistemlerinin ne olduğu, nasıl çalıştığı, hangi avantajları sunduğu, çeşitlerinin ne olduğu, kullanılan malzemelerin sınıflandırılması, kendi enerjisini kendisi üreten yenilenebilir akıllı evlerin tasarımı, kurulumu, işletimi ve faydaları hakkında bilgi verilecektir. Ev sahiplerinin bu sistemleri seçerken nelere dikkat etmeleri gerektiğine dair detaylı bilgiler yer alacaktır. Yenilenebilir enerji kaynakları kullanarak evlerin enerji ihtiyacını karşılamak, fosil yakıtlara bağımlılığı azaltmak ve bu sayede maliyet tasarrufu sağlamak amaçlanmıştır. Örnek bir akıllı ev sistemi maketi ve kullanılan donanımlar detaylı olarak anlatılmıştır. Güneş ve rüzgâr enerjisinin ortak kullanımı ile oluşan hibrit sistem sayesinde yenilenebilir enerji kaynaklarından enerji üretimi ve kullanılan donanım parçaları detaylı olarak sınıflandırılmıştır. Çalışma monokristal güneş panelleri, rüzgâr türbinleri, invertörler, aküler ile pako switchler gibi bileşenler ve bunların nasıl çalıştığı ve bir arada nasıl kullanıldığı detaylı bir şekilde açıklamaktadır. Ayrıca, bu sistemlerin kurulumu, bakımı, işletimi ve faydaları da ele alınarak kendi enerjisini kendisi üreten yenilenebilir akıllı evlerin artan önemine ve gelecekteki potansiyeline de dikkat çekilmiştir.
Medula Sisteminde blockchain uygulaması
Medula (Medikal Ulak) Sistemi günümüz sağlık endüstrisi içinde çok önemli bir yere sahiptir. Sistem kendi içerisinde raporlama, e-reçete, HBYS (Hastane Bilgi Yönetim Sistemi), e-medical ve e-eczane ilaç sistemini barındırmaktadır. Tüm bu sistemler güvenlik ve gizlilik ihlaline açık olup; içinde barındırdığı verilerin güvenliğinin sağlanması hasta mahremiyeti ve sosyal güvenlik kurumu ödemeleri gereğince zorunludur. Medula Sistemi'ne karşı sürekli siber saldırılar gerçekleşmektedir. Gerçekleştirilen siber saldırılar e-imza, e-raporlama, e-eczane sistemlerinin yetkisiz kişilerin eline geçmesine neden olacaktır. Bu ise hasta verilerinin değiştirilmesine neden olabileceğinden hem hastanın hayatının tehlikeye girmesi hem de devletin maddi zarara uğraması demektir. Bu çalışmada Blokzincir kullanılarak Medula Sistemi'ni daha güvenilir, kontrol mimarisi daha özgün, hasta etkileşim gücü daha hızlı ve gerek ilaç gerek medikal altyapısına ulaşımın daha ekonomik hale getirilmesi planlanmıştır. Blokzincirin üstün özelliklerinden yararlanılarak Medula Sistemi'nin sağlık sistemine daha güvenilir, daha ekonomik, daha ergonomik bir altyapı sağlayacağı öngörülmektedir.
Kent bilgi sistemleri: Elazığ Belediyesi örneği
2020 yılında yaşanan deprem sonrası Elazığ Belediyesi tarafından KBS oluşturulmaya başlanmıştır. Bu çerçeve de öncelikli Elazığ Belediyesi coğrafi bilgi sistemi etkin hale getirilmeye çalışılmaktadır. İkinci olarak da kent alanı içinde akıllı şebeke sistemleri çeşitlendirilmeye başlanmıştır. Bu bağlamda, Elâzığ Belediyesi KBS'ni hem baştan inşa etmekte hem de var olan sistemleri güncellemektedir. Bu tez çalışmasında, Elazığ Belediyesi örneği üzerinden Türkiye'de uygulama alanı bulan KBS'lerin belediye örgütlenmelerinde hangi uygulamalarının kullanıldığını, uygulama sırasında hangi sorunlarla karşılaşıldığını ve bu sorunlara yönelik ne gibi çözüm önerilerinin geliştirilebileceğini araştırmak ana amacı oluşturmaktadır. Başka bir ifadeyle, bu tez de belediyelerin kent alanı içinde yaşanan sorunların çözümünde hangi bilgi sistemlerini kullanarak çözümler ürettikleri, elde edilen verilerle süreci nasıl takip ettikleri Elazığ Belediyesi Örneği üzerinden sorunsallaştırılmıştır. Elazığ Belediyesi KBS'nin oluşturulması; Elazığ Belediyesi tarafından KBS'nin uygulanması altyapı verilerinin kayıt altına alınmasını sağlayacak ve böylece altyapı yatırımları zarar görmeyecektir. Ayrıca, KBS'nin uygulanması hem Belediyenin ekonomik ve sosyal göstergelerinin düzenli olarak ele alınmasını sağlayacak ve geleceğe yönelik tahminler geliştirilebilecek hem hizmet sunumunda şeffaf ve katılımcı bir yönetim anlayışının gelişmesine katkı sunacak hem de bilişim altyapısının gelişmesini sağlayarak afet yönetim sürecine katkı sunacaktır. Ayrıca, çalışmada nitel araştırmalarda dolaysız gözlem (veri toplama) yöntemlerinden "Bireysel Monografi" tekniği kullanılacaktır. Örnek olay araştırmaları daha çok kurumların, özel kuruluşların belirli bir zaman kesiti içerisindeki durumun araştırılması şeklinde de olabilmektedir. Bu teknik, bir kurum veya kuruluşu derinlemesine incelemek için kullanılmaktadır. Veri toplama tekniği olarak ise katılımsız yoğun gözlem uygulanmıştır.
IoT tabanlı çok amaçlı akıllı çevre aydınlatması
Ülkemizde ve dünyada devletler için ciddi maddi yükümlülük oluşturan konulardan birini çevre aydınlatması oluşturmaktadır. Çevre aydınlatmasında kullanılan direklerin geceleri sürekli tam güçte çalışması, arıza durumunda tespit edilemeyişi ve acil durumlarda kablosuz bir haberleşme sisteminin olmayışı, çevre aydınlatılmasında kullanılan direklerin akıllı sistemlere dönüştürülmesi zorunluluğunu ortaya çıkarmıştır. Belirtilen sorunların çözümü için çok amaçlı akıllı direklerin kullanılması önerilmektedir. Direklere eklenecek akıllı sistemler sayesinde aydınlatmanın geceleri herhangi bir hareket olmadığı zaman tasarruf modunda çalışması, hareket durumunda tam güçte yanması ve hareket kaynağı uzaklaştıktan sonra tekrar tasarruf modunda çalışmaya devam edecektir. Aydınlatmada kullanılan ledlerin yanmaması durumunda, ledin bağlı olduğu direkten ilgili birimlere sms mesajı gönderilerek, arızalı direğin tespit edilmesi sağlanacaktır. Yangın ve sel gibi durumlarda akıllı direklerden ilgili birimlere sms mesajı gönderilmesi sağlanarak afet durumlarının önceden tedbir alınması sağlanacaktır. Ayrıca akıllı direklere acil çağrı butonları eklenerek, yollarda meydana gelen trafik kazaları ve toplumsal olaylarda GPS üzerinden anlık konum bilgisi gönderilmesi sağlanarak, insanların daha güvenli yaşaması sağlandığı gibi toplumsal olayların meydana geldikleri yerin anlık olarak belirlenmesi sağlanacaktır.
Enerji tüketim verileri kullanılarak tüketici davranışlarının analizi
Bu tez, belirli bölgelere ait zamana bağlı enerji tüketimi ve çeşitli demografik faktörlerin analizi üzerine odaklanarak, bölge halkının tüketici davranışlarını anlamayı amaçlamaktadır. Günümüzde, enerji tüketimi ve tüketici davranışları, sürdürülebilir enerji yönetimi ve toplum refahı açısından kritik öneme sahiptir. Bu bağlamda, bu tez İstanbul'un ilçelerine odaklanarak, zamana bağlı olarak doğalgaz, su, hane halkı, gaz abone sayısı, okuma yazma bilme oranları, kiralık konut fiyatları, sosyal yardım alan haneler, yıllık tıbbi atık miktarları ve evsel atık miktarları verilerini içermekte ve bölgesel enerji tüketimi üzerindeki etkilerini analiz etmeyi amaçlamaktadır. Tezde, doğalgaz, su, atık yönetimi, okuma yazma oranları ve gelir durumu gibi kritik verilerle ve bu veriler üzerinden bölgesel enerji tüketimi ile tüketici davranışları arasındaki ilişkinin incelemesini amaçlamaktadır. Analizde, belirli bir zaman dilimindeki enerji tüketim desenlerinin ve bu desenlerin demografik faktörlerle ilişkisinin anlaşılması için istatistiksel ve makine öğrenme yöntemleri kullanılmaktadır. Ayrıca, bölgesel enerji tüketimini etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve çıkarımlarda bulunulması için regresyon analizleri ve veri madenciliği teknikleri uygulanmaktadır. Elde edilen bulgular, bölgesel enerji tüketimi üzerinde etkili olan faktörleri vurgulayacak ve bölge halkının tüketici davranışlarını şekillendiren unsurları ortaya çıkaracaktır. Tez, enerji planlaması ve sürdürülebilirlik açısından önemli olan bu bağlantıları anlamamıza ve bölgesel enerji tüketimini optimize etmeye yönelik stratejiler geliştirmemize katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Tezde ayrıca Covid-19 döneminin enerji tüketimi ve tüketici davranışları üzerindeki etkilerini anlamak için çeşitli istatistiksel ve veri madenciliği yöntemlerini kullanmaktadır. Tezde, veriler kullanılarak zaman serilerini grafik üzerinde yorumlama, grafikler üzerinden geleceğe yönelik tahminde bulunma, makine öğrenme teknikleri ile sınıflandırma yapma ve bu işlemi Manifold Learning ile tekrarlama gibi uygulamalar yapılmıştır. Veriler üzerinde yapılan analizlerde kişi bazlı ortalama enerji tüketiminin okur-yazarlıktan çok gelir durumu ile ilgili olduğu anlaşılmıştır. Pandemi döneminde su tüketimi ve tıbbi atık miktarında artış olduğu görülmüştür. Bu çalışma, enerji sektörü ve tüketici davranışları alanında politika yapıcılar, akademisyenler ve endüstri uzmanları için değerli bilgiler sunacak ve sürdürülebilir enerji yönetimi konusundaki çabaları destekleyecektir. Tez, İstanbul'un ilçelerindeki enerji tüketimini etkileyen faktörleri belirleyerek, enerji Bu tez, belirli bölgelere ait zamana bağlı enerji tüketimi ve çeşitli demografik faktörlerin analizi üzerine odaklanarak, bölge halkının tüketici davranışlarını anlamayı amaçlamaktadır. Günümüzde, enerji tüketimi ve tüketici davranışları, sürdürülebilir enerji yönetimi ve toplum refahı açısından kritik öneme sahiptir. Bu bağlamda, bu tez İstanbul'un ilçelerine odaklanarak, zamana bağlı olarak doğalgaz, su, hane halkı, gaz abone sayısı, okuma yazma bilme oranları, kiralık konut fiyatları, sosyal yardım alan haneler, yıllık tıbbi atık miktarları ve evsel atık miktarları verilerini içermekte ve bölgesel enerji tüketimi üzerindeki etkilerini analiz etmeyi amaçlamaktadır. Tezde, doğalgaz, su, atık yönetimi, okuma yazma oranları ve gelir durumu gibi kritik verilerle ve bu veriler üzerinden bölgesel enerji tüketimi ile tüketici davranışları arasındaki ilişkinin incelemesini amaçlamaktadır. Analizde, belirli bir zaman dilimindeki enerji tüketim desenlerinin ve bu desenlerin demografik faktörlerle ilişkisinin anlaşılması için istatistiksel ve makine öğrenme yöntemleri kullanılmaktadır. Ayrıca, bölgesel enerji tüketimini etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve çıkarımlarda bulunulması için regresyon analizleri ve veri madenciliği teknikleri uygulanmaktadır. Elde edilen bulgular, bölgesel enerji tüketimi üzerinde etkili olan faktörleri vurgulayacak ve bölge halkının tüketici davranışlarını şekillendiren unsurları ortaya çıkaracaktır. Tez, enerji planlaması ve sürdürülebilirlik açısından önemli olan bu bağlantıları anlamamıza ve bölgesel enerji tüketimini optimize etmeye yönelik stratejiler geliştirmemize katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Tezde ayrıca Covid-19 döneminin enerji tüketimi ve tüketici davranışları üzerindeki etkilerini anlamak için çeşitli istatistiksel ve veri madenciliği yöntemlerini kullanmaktadır. Tezde, veriler kullanılarak zaman serilerini grafik üzerinde yorumlama, grafikler üzerinden geleceğe yönelik tahminde bulunma, makine öğrenme teknikleri ile sınıflandırma yapma ve bu işlemi Manifold Learning ile tekrarlama gibi uygulamalar yapılmıştır. Veriler üzerinde yapılan analizlerde kişi bazlı ortalama enerji tüketiminin okur-yazarlıktan çok gelir durumu ile ilgili olduğu anlaşılmıştır. Pandemi döneminde su tüketimi ve tıbbi atık miktarında artış olduğu görülmüştür. Bu çalışma, enerji sektörü ve tüketici davranışları alanında politika yapıcılar, akademisyenler ve endüstri uzmanları için değerli bilgiler sunacak ve sürdürülebilir enerji yönetimi konusundaki çabaları destekleyecektir. Tez, İstanbul'un ilçelerindeki enerji tüketimini etkileyen faktörleri belirleyerek, enerji politikalarının ve sürdürülebilirlik stratejilerinin geliştirilmesine katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Sonuçlar, yerel yönetimlere, enerji şirketlerine ve planlamacılara bölgesel enerji tüketimi üzerinde etkili politika oluşturma konusunda rehberlik edecek ve gelecekteki araştırmalara yön gösterecektir. Çalışma, bölgesel düzeyde enerji verimliliğini artırmaya yönelik stratejilerin geliştirilmesine ışık tutabilir. İstanbul'un ilçeleri üzerinden yapılan bu analiz, benzer büyük şehirlerde ve bölgelerde benzer çalışmaların uygulanmasına ilham verebilir.
Dünya yenilenebilir enerji kaynaklarından enerji üretimi
Bu çalışma kapsamında, Yeşilöz (Nevşehir) çevresinde kayaç ve dere sedimanı örnekleri drenaj ağları boyunca toplanarak bölgede drenaj jeokimya prospeksiyon çalışmaları, detaylı mineralojik ve kimyasal analiz çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Önceki çalışmalar, bölgede uranyum varlığını ortaya koymasına rağmen, mineralojik olarak detaylı bir çalışma yapılmamıştır. Bu doğrultuda, toplanan kayaç ve dere sedimanı örneklerinde mineralojik ve kimyasal analizler, Raman, XRF, XRD, SEM, ICP-MS yöntemleri ile gerçekleştirilmiştir. XRD, SEM, ICP-MS ve XRF analizleri sayesinde örnekler içerisinde uranyumun varlığı belirlenmiştir. Kayaç örneklerinde kimyasal analiz sonuçları uranyum konsantrasyonlarının dere sedimanlarından fazla olduğunu ve 950 ppm'e kadar çıktığını göstermektedir. Kayaç örneklerindeki mineralojik incelemeler sonucunda, metatorbernit, uraninit, kofinit mineralleri belirlenmiştir. Dere sedimanı örneklerinde berlinit, klarkeit mineralleri belirlenmiştir. İnce kesit çalışmalarında opak görülen uranyum, parlak kesit çalışmalarında karakteristik yapısı ile belirlenmiştir. Uranyum minerallerinin tam olarak tanımlanabilmesi için ultraviole ışık yardımıyla bazı minerallerin lüminesans özellikleri ortaya konulmuştur. Uranyumun birlikte bulunduğu elementler ve mineraller çalışma kapsamında değerlendirilerek analizlerde belirlenmiştir. Dere sedimanı örneklerinde eşik değer hesaplanarak, uranyumun yüksek pozitif korelasyon gösterdiği elementler (Nd, Pr, Th, La, Ce, Se) ile uranyum zenginleşme alanları örnek lokasyon haritası üzerinde belirlenmiştir. Anomali haritası uranyum zenginleşmelerinin havzanın doğu-batı yönünde olduğunu göstermektedir.
Güneş enerji sistemlerindeki fotovoltaik hücre çatlaklarının elektrolüminesans görüntüler üzerinden makine öğrenmesi tabanlı yaklaşımlarla tespiti ve sınıflandırması
Elektrolüminesans (EL) görüntüleme, güneş panellerinin üretim, kurulum ve işletiminin her aşamasında kusurları tespit etmek için en yaygın kullanılan teşhis tekniğidir. Bu yöntem, mikro çatlaklar ve parmak hatlarındaki kırılmalar gibi güneş paneli arızalarını tespit edip gidererek elektrik kesintilerini potansiyel olarak azaltabilir. EL testi güvenilir bir inceleme yöntemidir, ancak karmaşık hata modelleri ve heterojen arka planlar nedeniyle EL görüntülerini yorumlamak zor olabilir. Sonuç olarak, kusurlu hücreleri değerlendirmek ve bir sorunun ciddiyetini belirlemek özel bilgi gerektirir, bu da bu yöntemlerin her hücre için manuel olarak yürütülmesini zaman alıcı hale getirir. Bu nedenle, güneş pillerinin otomatik görsel denetimi çok önemli hale gelmektedir. Bu çalışmada, güneş pili hatalarının otomatik olarak belirlenmesi ve sınıflandırılması için derin öğrenme tabanlı bir model sunulmaktadır. Derin özellikleri çıkarmak için CNN tabanlı modelden çıkarılmıştır. Derin özellikler altı farklı makine öğrenmesi sınıflandırıcısında değerlendirilmiştir. Önerilen metodolojiyi test etmek için iki sınıflı popüler ELPV veri kümesi kullanılmıştır. Anahtar Kelimeler: – Elektrolüminesans görüntüleme, güneş panelleri, derin öğrenme, kusur, sınıflandırma
Elazığ il sınırları içindeki farklı sistemle çalışan sinyalize kavşaklarda trafik yoğunluğu, yakıt sarfiyatı ve emisyonlarının incelenmesi
Bu çalışma şehir içi trafik yönetiminde sabit ve değişken süreli sinyalize kavşak sistemlerinin çevresel, operasyonel ve güvenlik açısından karşılaştırmasını kapsamaktadır. Artan motorlu taşıt sayısı ve kentleşme, trafik yoğunluğunu artırmakta; bu da yakıt tüketimi ve sera gazı salınımını tetiklemektedir. Sabit süreli sistemler trafik yoğunluğundaki değişimlere tepki veremezken, değişken süreli sistemler gerçek zamanlı verilere göre sinyal sürelerini ayarlayarak bekleme süresini ve karbon salınımını azaltmaktadır. Elazığ'da uygulanan dinamik sistemler, özellikle Hazardağlı Kavşağı gibi kritik noktalarda araç yoğunluğuna göre planlanan adaptif trafik sinyali yönetimiyle %26 oranında bekleme süresini azaltmış ve yıllık 1000 ton daha az karbon salınımı sağlamıştır. Bu sistemler, aynı zamanda akıllı ulaşım sistemleriyle entegre edilerek verimliliği ve sürdürülebilirliği artırmakta, trafik kazalarını ve çevresel etkileri azaltma potansiyeli taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı, Elazığ'daki sabit ve değişken süreli sinyalize kavşakların trafik akışı, yakıt tüketimi ve sera gazı emisyonları üzerindeki etkilerini karşılaştırmalı olarak analiz etmektir. Özellikle Hazardağlı Kavşağı üzerinden elde edilen veriler doğrultusunda, farklı sinyal yönetim sistemlerinin çevresel ve operasyonel performansları değerlendirilmektedir. Bu bağlamda, trafik yönetiminde daha etkili ve sürdürülebilir çözümler geliştirmek için mevcut uygulamaların güçlü ve zayıf yönleri ortaya konmaktadır. Ayrıca, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) verilerine göre, 2023 yılı itibarıyla Elazığ'da trafiğe kayıtlı motorlu kara taşıtı sayısı 127.000'i aşmış olup, bu artış trafik yoğunluğunu ve sinyalizasyon sistemlerinin etkinliğini doğrudan etkilemektedir. Bu nedenle, çalışmada TÜİK'in güncel taşıt ve trafik istatistikleri de dikkate alınarak, Elazığ'daki trafik yönetimi politikalarının mevcut durumu ve iyileştirme potansiyeli değerlendirilmektedir
Atık su arıtma tesisi tasarımı, yapımı, işletmesi ve ekolojik sisteme etkileri
Türkiye'deki şehirleşme sürecinin yanında, içinde bulunulan ekonomik koşullar, kentleşmenin zorunlu kıldığı birçok yatırımın yapılmasına imkân tanımaktadır. Bunun en başta gelen örneklerinden biri, kentlerimizdeki atık su toplama ve arıtma sistemleridir. Şehirde yaşamanın gereklerinden biri de kullanılmış suların toplanması ve alıcı ortama zarar vermeyecek şekilde arıtıldıktan sonra deşarj edilmesidir. Özellikle faydalı kullanım imkânları kaybolmamış alıcı ortamların mutlak korunması gereklidir. Bu sebeple Türkiye'deki tüm yerel yönetimlerin atık su arıtma sorunlarını günümüz modern ileri teknolojilere uygun çözümlerle giderilmesi gerekmektedir. Yapılacak bu tez çalışmasında şimdiye kadar yapılmış olan su arıtma sistemlerine alternatif olarak günümüz modern ileri teknolojiler kullanılarak yeni su arıtma tesisi tasarımı yapılarak yapım maliyetleri, enerji giderleri, işletme giderleri, su arıtma kapasiteleri ve doğaya deşarj edilen arıtılmış su ekolojik sisteme etkileri incelenerek buna uygun çalışma gerçekleştirilecektir.
Güneş enerji santrallerinde farklı parametrelere bağlı olarak kablo kayıplarının hesaplanması
Bu Güneş Enerji Santralleri (GES), çevre dostu ve sürdürülebilir enerji üretiminde kritik bir rol oynamaktadır. Ancak, bu sistemlerin verimliliğini etkileyen birçok faktör vardır. Bu faktörlerden biri de kablo kayıplarıdır. Kablo kayıpları, elektrik enerjisinin güneş panellerinden enerji depolama veya dağıtım noktalarına iletilmesi sırasında çeşitli nedenlerle meydana gelen enerji kaybını ifade etmektedir. Bu çalışma, güneş enerji santrallerinde kablo kayıplarını etkileyen farklı parametreleri ve bu kayıpların hesaplanması yöntemlerini ele almaktadır. Kablo kayıplarını etkileyen başlıca parametreler arasında kablo uzunluğu, kesit alanı, malzeme direnci, akım yoğunluğu ve çevresel koşullar yer almaktadır. Her bir parametrenin kablo kayıpları üzerindeki etkisi detaylı bir şekilde incelenmiş ve hesaplama yöntemleri sunulmuştur. Çalışmanın bulguları, kablo kayıplarının minimize edilmesi için aşağıdaki temel önerileri içermektedir: Kablo Uzunluğu: Kablo uzunluğunun azaltılması, direnci ve dolayısıyla enerji kayıplarını düşürür. Kesit Alanı: Daha büyük kesit alanına sahip kablolar kullanmak, direnç değerini düşürerek kayıpları azaltır. Malzeme Seçimi: Düşük dirençli malzemeler kullanmak, enerji kayıplarını azaltır. Akım Yoğunluğu: Akım yoğunluğunu düşürmek için uygun kesitte kablolar seçilmeli ve sistemin genel tasarımı optimize edilmelidir. Çevresel Koşullar: Kablonun yerleştirildiği çevresel koşullar (sıcaklık, nem vb.) dikkate alınarak uygun izolasyon ve koruma önlemleri alınmalıdır. Bu çalışma, güneş enerji santrallerinde enerji verimliliğini artırmak ve işletme maliyetlerini azaltmak için kablo kayıplarının hesaplanması ve optimize edilmesi konusunda kapsamlı bir rehber sunmaktadır. Güneş enerjisi sistemleri tasarımında ve uygulamalarında yer alan mühendisler ve teknisyenler için değerli bir kaynak olmayı amaçlayan bu çalışma, yenilenebilir enerji sistemlerinin daha etkin ve sürdürülebilir bir şekilde kullanılmasına katkıda bulunmayı hedeflemektedir. Anahtar Kelimeler: Akım Yoğunluğu, Çevresel Koşullar, Kablo Uzunluğu, Kablo Kesiti