108
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Evolving strategies for web crawler
With the rapid growth of Internet and Internet-based information, it becomes the largest and publicly accessible data source in the world. Every day millions of information available so to achieve information becomes harder. To get the correct information trusted web sites and search engines are used. Trusted web sites have links between themselves, and users can reach correct and relevant information. Search engines are using crawler to follow links between pages. The context available to such crawlers can guide the navigation of links with the goal of efficiently locating highly relevant target pages. Crawler takes seed pages from search engines and follows these links using multi-agents. After first search, the results are inserted to database and they are used for seed pages for another search. The aim is to get access more reliable information using more seed pages in a short time.
Perception of it governance in Turkey
Effective governance of IT in an organization is essential for delivering value to its business. IT Governance can be identified as an integral part of enterprise governance that includes processes and methods for making decisions, accountability and authority standards for giving IT decisions in an organization. From an academic perspective, many studies in the literature investigate the IT governance from several aspects. However, the literature on IT governance in emerging markets such as Turkey, China and Hungary is scarce. Thus, there is a need for understanding a degree of which IT governance is realized truly. This research aims to contribute to an understanding of an extent to which IT governance practiced in Turkey. The study intends to show how well an IT governance practice is realized in Turkey and performs an empirical study on the IT Governance perception of practitioners in Turkey. A special emphasis is given on decisions on budget planning, project prioritization, and approval and execution of IT projects. Also it provides valuable suggestions for suitable IT governance model for Turkey.
Designing innovative applications using near field communication (NFC) technology
Nowadays, there is a growing interest on rapid development and adoption of information technologies (IT) especially in contactless smart cards and mobile communication technologies. Near Field Communication (NFC) technology has become one of the promising technological developments in IT industry as well as one of the attractive research areas. NFC technology is a short range, high frequency, low bandwidth and wireless communication technology based on Radio Frequency Identification (RFID) technology, which simplifies and secures the interaction with ubiquitously around people. NFC ecosystem is designed from synergy of several technologies including mobile devices, smart cards, secure elements (SEs), Over-the-Air (OTA) technology, and mobile applications; hence it enables a variety of services with a dynamic environment. The aim of this study is to present NFC Loyal and NFC Internal applications with a comprehensive analysis of the NFC technology in aspects of technical, operational as well as business. NFC Loyal aims to promote loyalty and payment services on multi-application smart cards through a secure model. In case of NFC Internal, a reliable and low cost indoor navigation system is designed by taking advantages of NFC technology. This study gives valuable insights on the NFC technology?s development and adoption.
Transforming Hacivat-Karagöz shadow play to an interactive-educational computer game
It is a known fact that computer games are influential on cognitive performance and that they have a huge potential if used as learning tools. In this study, the aim is to design an educational computer game based on Hacivat-Karagöz play, i.e. a Turkish shadow theater play. Instead of a classic shadow theater play, the current design lets children direct the characters and tell their improvised story. The game is designed to be helpful for improving the social abilities of children and as a side benefit it can help for keeping this valuable tradition alive. In this study, the outline of this game is provided and the classic Hacivat-Karagöz characters are re-designed in 3D. The chosen interaction medium is Leap Motion. HCI of leap motion is tested and the results indicate that the designed UI is successful enough to let children simulate the basic shadow theater tools. The redesign of these 2D-shadow theater characters in 3D was one of the most challenging steps. In order to tackle the task at hand, artistic skills were found to be equally important as technical skills. Although the current design is sufficiently capable of what was initially required, the current game concept needs to be revised with people from different backgrounds in order to create a more elaborate educational tool and to take the developed concept a step further.
The effects of social media and gamification on prospective students' university choice perception
This study is about the effect of online social media and gamification on prospective student's university choice perceptions. University choice perception is very longstanding topic on research area. There are numerous study about university choice but these studies not include newly discussed topics such as online social media and gamification. In this study, our model based on Selin et al. [1] which is an extensive and up-to-date local study about university choice, but the difference is we examined that "Can we add 'online social media' as a new information source factor to the model?", and 'gamification' as a moderator factor. In this survey-driven study, we prepare a questionnaire based on Selin et al. [1] and we applied these online survey to Özyeğin University's new students who registered the university at 2012 because, in 2012, Özyeğin University published a Facebook Application "The Game of Your Life" which is a good example of gamification done by a university in Turkey. Our survey reached 304 students from 1264 students who registered the university at 2012. There is 41 students (17 percent of all participants) who played Özyeğin University's "The Game of Your Life" game.
Makine öğrenimi tabanlı karar destek sistemlerinde algoritmik önyargı ve eşitsizlik üzerine bir araştırma: Kredi değerlendirme vaka analizi
Bu çalışmada, insanların günlük yaşamlarında sıklıkla karşılaştığı yapay zekâ, makine öğrenmesi ve algoritmaların artan maruziyeti ele alınmaktadır. Bununla birlikte, bu teknolojilerin kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte, algoritmik önyargı ve makine öğrenmesi adaletsizliği gibi yeni kavramların ortaya çıktığına dikkat çekilmektedir. Makine öğrenmesinin kısıtlı bir alanda aldığı kararların fark yaratmasına rağmen, kapsam alanının artmasıyla birlikte algoritmaların etki alanı dar kapsamlı olmaktan çıkabildiği ve toplumsal ayrışmalara neden olabileceği ifade edilmektedir. Bu nedenle, kredi karar süreçlerinde kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarının önyargı veya eşitsizliğe neden olup olmadığı Alman Kredi verisi üzerinde test edilmiştir. Test sonuçları istatistiksel sonuçlar ve eşitsizlik metrikleri yardımıyla yorumlanmış ve makine öğrenmesi algoritmalarının kredi süreçlerinde adaletsizliğe sebep olduğu belirlenmiştir. Algoritmik önyargıların, yapay zekanın insanlara kıyasla geniş kapsamlı öğrenme ve anlamlandırma yeteneğinin olmaması, yapay zekanın adaptasyon yeteneğinin yetersiz kalmasının yanı sıra duygusal zekâsı gibi yeteneklerinin eksikliğinden kaynaklanabileceği tartışılmıştır. Ayrıca, makine öğrenmesinin adaptasyon yeteneğinin olmaması değişimlerde yapay zekanın genel zekaya göre uyumsuz kalmasına neden olduğu vurgulanmaktadır. Bu çalışma, yönetim bilimleri açısından bir optimizasyon problemi olarak karar destek sistemi için açıklanabilir yapay zekanın önemini ve çözüm gücü de vurgulamaktadır. Algoritmik önyargı ve eşitsizlik metrikleri gibi konular, yönetim bilimleri alanında karar alıcıların yapay zekâ teknolojileri kullanımında dikkate almaları gereken önemli hususlardır. Ayrıca, yapay zekanın duygusal boyutunun eksikliği, algoritmik önyargıları ortaya çıkarabileceğinden, bu teknolojilerin geliştirilmesinde duygusal zekâ bileşenlerinin dikkate alınması önemlidir. Bu çalışma, yapay zekâ teknolojilerinin etik, hukuk ve toplumsal boyutlarına da dikkat çekerek, yapay zekâ kullanımının toplumsal yararına katkı sağlamayı amaçlamaktadır.
Yaratıcı endüstrilerin proje ve aktörlerinin coğrafi bilgi sistemleri web uygulamaları ile sunulması: İstanbul yaratıcılık ağı örneği
Yaratıcı endüstriler şehirlerde sürdürülebilir ekonominin önemli bir parçası olarak kabul edilmektedir. Ekonominin estetik ve gösterişli alanını oluşturan yaratıcı endüstriler için şehir yönetimleri ve kalkınma ajansları etkinlikler yapmakta, destek programları açıklamakta ve çeşitli sektörlerden aktörlerle projeler hazırlamaktadır. Dünyadaki gelişmiş ülkeler ve Avrupa Birliği'ne baktığımızda yaratıcı endüstrilere büyük önem verdikleri ve bu ülkelerde yaratıcı ekonominin ülkenin genel ekonomisine büyük katkı sağladığı görülmektedir. Bu nedenle ülkemizde yaratıcı endüstrilerin üretiminin arttırılması ve geliştirilmesi için örnek bir çalışma yapılmak istenmiştir. Çalışma ile yaratıcı endüstri projelerinin ve aktörlerinin ilişki ağlarının Web tabanlı Coğrafi Bilgi Sistemleri uygulamaları ile kamuya sunularak yaratıcı sınıf içerisindeki aktörlerin etkileşim hızının arttırılması ve böylece yaratıcı endüstrilerdeki üretimin artmasının sağlanması amaçlanmaktadır. Bu sayede yaratıcı ekonominin büyümesi ve sürdürülebilir kalkınmanın gelişmesi beklenmektedir.
Mobil alışveriş uygulamalarında deneyimsel pazarlama yöntemi: Artırılmış gerçeklik uygulamalarının teknoloji kabul modeli ile incelenmesi
Bu çalışma, pazarlama alanında kullanıcı deneyimi kavramının ortaya çıkmasıyla birlikte, tüketici davranışlarının anlaşılmasının önemini vurgulamaktadır. Günümüzde çevrimiçi alışveriş uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte, artırılmış gerçeklik (AG) teknolojisinin kullanımı da kullanıcı deneyimini iyileştirmek için önemli bir araç haline gelmiştir. Bu nedenle, "Houzz" adlı alışveriş uygulaması üzerinde yürütülen bu çalışmada, Genişletilmiş Teknoloji Kabul Modeli (GTKM) kullanılarak AG teknolojisiyle kullanıcı deneyiminin iyileştirilmesine yönelik bulgular incelenmektedir. AG teknolojilerinin çevrimiçi alışveriş üzerinde nasıl etkileri olduğu araştırılmaktadır. Araştırmada, Algılanan Fayda (AF), Algılanan Kullanım Kolaylığı (AKK), güvenlik, donanım, teknik destek gibi Dışsal Faktörler (DF), Kullanıcı Arayüzü (KA), Erişilebilirlik (E), Tutum (T) ve Memnuniyet (M) faktörleri ölçülmektedir. Bu faktörler, çevrimiçi alışveriş deneyiminin farklı yönlerini ve deneyimi etkileyen unsurları temsil etmektedir. Anket ifadeleri, teknoloji kabul modeli temel alınarak hazırlanan mevcut literatürden elde edilen bilgilere dayanmaktadır. Anket, 5'li Likert ölçeği kullanılarak tasarlanmış ve toplamda 32 ifadeden oluşmaktadır. Toplam 215 katılımcıdan geçerli anket yanıtları elde edilmiştir. Araştırmanın bulguları, teknoloji kabul modeli ile uyumlu sonuçlar ortaya koymaktadır. Artırılmış gerçeklik teknolojisinin kullanımının çevrimiçi alışveriş deneyimini geliştirmek ve tüketici memnuniyetini artırmak üzerinde olumlu etkileri olduğu görülmektedir. Algılanan fayda, algılanan kullanım kolaylığı, güvenlik, donanım, teknik destek gibi faktörlerin kullanıcıların tutumunu ve memnuniyetini olumlu yönde etkilediği belirlenmiştir. Bu bulguların, akademik araştırmalara ve endüstriye katkı sağlayarak uygulama geliştiricilerine rehberlik edebileceği düşünülmektedir. Artırılmış gerçeklik teknolojisinin kullanıcı deneyimini iyileştirmede etkili bir araç olduğu, AG ile kurulan pazarlama stratejilerinin ve kullanıcı odaklı tasarımın kullanıcılar açısından önemi vurgulanmaktadır.
Otel işletmelerinde varlık ve mahal yönetimi için BIM-destekli tesis yönetimi uygulaması
Tesis Yönetimi, insanların yaşam kalitesini ve bir işletmenin verimliliğini artırmak amacıyla, tesise dahil olan insanları, yeri ve süreci birleştiren kurumsal bir yönetim faaliyetidir (IFMA, 2023). Tesis Yönetimi, 2000'li yılların ortalarından sonra, yapı sektöründeki sorunların çözümü için geliştirilen BIM yani Yapı Bilgi Modellemesi ile entegre olmaya başlamıştır. Bu tez çalışması, BIM desteğinin Tesis Yönetimi faaliyetlerine sağladığı katkı ve kolaylıkları inceleme amacı taşımaktadır. Tez içeriğinde, BIM ve Tesis Yönetimi kavramlarının tanımlamaları ve tarihçeleri hakkında detaylı bilgiler verilmiş, geçmişten 2020'li yıllara kadar geçirdiği aşamalarla neden ve nasıl oluştukları hakkında açıklamalar yapılmıştır. Ayrıca, benzer örnekleri içeren çalışmaları ve yayınları içeren geniş bir literatür araştırması yapılarak konu hakkındaki bilgilerin derinleştirilmesi sağlanmıştır. Tez çalışması ile benzerlik ve farklılık gösteren örnekler değerlendirilerek tez metninde yer alması sağlanmıştır. Tez kapsamında, vaka çalışması için The Marmara Pera Hotel kullanılmış olup bir otel binasının ve The Marmara Pera Hotel'in seçilme nedenleri anlatılmıştır. Otel binasına teknik geziler düzenlenmiş, Teknik Servis ve Kat Hizmetleri müdürleri ile görüşmeler yapılarak yapı, varlıklar ve işletmeye ait veriler toplanmıştır. Sonrasında Yapı Bilgi Modeli hazırlanmış, Mahal ve Varlık Yönetimi için gerekli anlamsal bilgi, modellere eklenmiştir. Binanın tümünü kapsayan geometrik ve geometrik olmayan bilgi modelinin oluşturulma aşamaları tez metninde detaylı bir şekilde açıklanmıştır. Tesis Yönetiminin sayısal bir ortamda yapılabilmesi için, o tesise ait mekan, varlık, bakım-onarım, enerji tipi ve enerji miktarı bilgilerinin Tesis Yönetimi yazılımına girilmiş olması gereklidir. Vaka çalışması için seçilen tesiste sayısal Tesis Yönetimi için DigiTwix adlı yazılım kullanılmıştır. DigiTwix bir dijital ikiz platformu olarak geliştirilmiştir. Bir tesisin anlık olarak mahal, varlık ve işletme-bakım yönetimi için kullanılabilmekte, ayrıca tesiste kullanılan farklı tipteki enerji ve su harcamalarını, sayaç okumaları yardımıyla kayıt altında tutabilmekte ve grafik gösterimler ile Tesis Yöneticisi ve teknik personelin bilgisine sunabilmektedir. Tez içeriğinde DigiTwix yazılımının seçilme sebebi, çalışma mantığı ve emsallerine göre kıyaslamaları yer almaktadır. Tesis Yönetimi ile ilgili çalışan kurumlar ve Tesis Yönetimi yetkinlikleri hakkında bilgiler verilmiş, DigiTwix programının bu yetkinlikleri karşılama performansı hakkında sonuçlar paylaşılmıştır. DigiTwix yazılımı, tesiste kullanılmaya başlanmadan önce programın geliştiricileri ve işletme yetkilileri ile yapılan çevrim için toplantılar, bilgi paylaşımlarına ait detayları anlatılmıştır. Yazılımın devreye alınmasından sonra tesisteki personelin beklentileri hakkında bilgi alınarak bu yönde geliştirme ve iyileştirmeler sağlanmıştır. Yazılımın otel bünyesinde ve otel personeli tarafından deneyimlenmesinin ardından otel personeli ile mülakatlar gerçekleştirilmiştir. Mülakatların değerlendirilmesi sonucunda, katılımcıların sayısal Tesis Yönetimi uygulamasına çok olumlu baktıkları sonucuna varılmıştır. Çalışanlar, teknoloji ve yazılımın çalışma şartlarını iyileştireceği ve kolaylaştıracağını düşünmektedirler. Tesiste kullanılması önerilen yazılımın geliştirilmesi için zamana ihtiyaç olduğu ve verilen görüşler ile bunun sağlanacağına yönelik sonuçlar elde edilmiştir. Bu tez, BIM-destekli Tesis Yönetimi uygulamalarının faydalarını inceleme amacı taşımaktadır. BIM öncesinde geleneksel yöntemler ile yürütülen uygulamalara oranla, sayısallaştırılmış metodlar ile yapılan Tesis Yönetiminin kullanıcılara kolaylık sağlayabileceği üzerine bir incelemedir.
Uzman sistem tabanlı kayısı bilgi sistemi tasarlanması
Uzman sistemler, bilgi tabanlı sistemler olup, problemleri daha geniş bir perspektifte inceleyip, problemin çözümünde insan zekasını taklit etmeyi amaçlayan uygulamalı bir yapay zeka alanıdır. Spesifik olarak, uzman bilgisine dayalı zor problemleri çözmek için tecrübelerden faydalanan etkileşimli bir karar verme aracıdır. Uzman sistemler farklı bilim dallarında yaygın olarak kullanılmakla birlikte tarım alanında kullanımı sınırlı olup üzerinde çalışmalar yapılması gereken önemli bir konudur. Dünya kuru kayısı üretiminin %57'si Türkiye'de üretilmektedir. Türkiye Kayısı üretiminin ise %85'i sadece Malatya ilinde üretilmektedir. Kayısı hakkında veri toplayıp raporlama ve analizlerinin yapılmasına maliyet ve brüt kar hesaplamalarına yönelik yapılmış bir yazılım bulunmamaktadır. Bu teze konu olan kayısının maliyet ve brüt kar hesaplamalarını yapan uzman sistem tabanlı bir uygulama yapılmıştır. Çalışmada Visual Studio 2017 yazılım geliştirme ortamı kullanılarak KAYBİS (Kayısı Bilgi Sistemi) yazılımı geliştirilmiştir. Söz konusu yazılımın veri analizini doğrulamak için; Malatya ilinin Akçadağ ilçesinde yüz yüze yapılan anket çalışmasıyla elde edilen veriler sisteme girilmiş ve doğru sonuçlar elde edildiği tespit edilmiştir. Geliştirilen yazılım ile kayısıda verim maliyet hesaplamalarında kullanılan değişen masraflar ve brüt kar hesaplamaları yapılmıştır. Bu program ile tarımsal işletmeler bireysel olarak anlık maliyet hesaplamalarını ve bürüt karlarını hesaplayarak üretim planlamalarını yapmalarında kolaylık sağlayacaktır. Çalışma sonucunda geliştirilen program ile tarımsal işletmelerin bireysel olarak anlık maliyet yapılarını ve brüt karlarını araştırmacılar tarafından görülmekle birlikte bölge ve bölge üreticisi hakkında bilgiler sağlayabilecek temel bir program haline gelecektir.
Bitki yapraklarındaki hastalıkların derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tespiti ve sınıflandırılması
Dünya nüfusunun her geçen gün artması ile birlikte gıdaya olan ihtiyaç da bununla birlikte paralel bir şekilde artmaktadır. Bu nedenle tarıma duyulan ihtiyacın artmasıyla mahsul veriminin kalitesinin artırılması ve iyileştirilmesi önemli bir ilgi alanıdır. Bitkiler bir hastalıkla karşılaşması durumunda elde edilecek mahsulün miktarı ve kalitesinde azalma gerçekleşmesiyle birlikte verim düşecektir. Bu bakımdan, bitkilerden elde edilen ürünlerin kaliteli olması, bitkilerin hastalıklardan korunmasına bağlıdır. Bitkide hastalık meydana geldiğinde ise hastalığın erkenden tespitinin yapılabilmesi ve bitkinin tedavi edilebilmesi çok önemli bir gereklilik olup bu sayede bitkiden elde edilecek ürün verimi kalitesinin düşmesinin önüne geçilebilmiş olunacaktır. Bu çalışmada hastalıkların erken aşamada tespit edilmesi amacıyla son yıllarda oldukça popüler olan derin öğrenme tabanlı modeller ve çeşitli halka açık veri setleri kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Tarım teknolojisindeki gelişmeler ve bitki hastalıklarının teşhisinde yapay zekânın kullanılmasıyla, sürdürülebilir tarımsal kalkınma için uygun araştırmaların yapılması gittikçe önemli hale gelmektedir. Bitkilerdeki hastalıkların erken tespit edilmesi ve elde edilecek ürün miktarının artırılmasına yönelik yapılacak bir çalışma önemlidir. Çünkü hastalığın bir uzman ya da çiftçiler tarafından çıplak gözle veya laboratuvar testleri gibi geleneksel sınıflandırma yöntemleriyle teşhis edilmesi zor ve yanıltıcı olabileceğinden ve aynı zamanda zaman alıcı, maliyetli ve öznel olması gibi birçok sınırlaması olduğundan dolayı bitki hastalıklarının derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tespiti ve sınıflandırılması hızlı ve doğru bir yöntem sunmaktadır. Bu amaçla bitki yapraklarındaki hastalıkların erken tespit edilebilmesi için literatürde kabul gören derin öğrenme mimarileri kullanılmıştır. Ayrıca daha başarılı sonuçlar elde etmek için yeni bir model geliştirilmiştir. ANAHTAR KELİMELER: Bitki Hastalıkları, Derin Öğrenme, Görüntü İşleme, Evrişimli Sinir Ağı, Sınıflandırma, Yapay Zeka
Akciğer kanserinin bilgisayarlı tomografi görüntüleri kullanılarak derin öğrenme ile tespiti
Yapay zekâ, artan teknolojik faaliyetlerle birlikte hem söylem hem de teknik olarak yaşantımızın önemli bir bölümünde yer almaktadır. Bir yapay zekâ türü olan makine öğrenmesi ve bunun alt kümesi derin öğrenme modelleri ve algoritmalar kullanılarak mevcut veriler işlenebilmekte, yeni ve faydalı veriler elde edilmektedir. Derin öğrenme yöntemlerinden biri olan görüntü işleme teknolojisi, var olan görüntüleri işleyerek yeni ve kullanışlı bilgiler sunma modelidir. Tıbbi görüntüleme teknolojisi ise hastalıkların erken teşhis edilmesi ve tedaviye yanıt oranını arttırmaktadır. Ayrıca hastaların tıbbi görüntülerinin hekimler tarafından okunma süreci zaman kaybının yanı sıra sonuçların sübjektif olmasından dolayı tartışma konusudur. Görüntü işleme teknolojisi bu alanda radyologların iş gücü ve zaman kaybını azaltmasıyla birlikte objektif sonuçlar ortaya çıkarmasıyla popülerliğini arttırmaktadır. Bu tez kapsamında "Görüntü işleme teknolojisi nedir?" sorusuna cevap aranmıştır. Bu soruya cevap niteliği taşıyan tezin bilim dünyasına katkısı vurgulanmıştır. Tez kapsamında, sağlıklı, akciğer kanserli kötü ve iyi huylu tümörler bulunan bilgisayarlı tomografi görüntülerinin yer aldığı veri kümesi, önceden eğitilmiş konvolüsyonel sinir ağları; AlexNet, DenseNet 201, GoogleNet, MobileNetV2, ResNet50 mimarileriyle eğitime tabi tutulmuştur. Bu eğitim sonrası bulunan doğruluk oranının arttırılması hedeflenmiştir. Bu bağlamda yeni bir hibrit model geliştirilmiştir. Deneysel sonuçlar önerilen modelin başarısını kanıtlar niteliktedir.
Derin öğrenme algoritmaları kullanarak Bitcoin'de duygu analizine dayalı yön tahmini
Duygular hayatımızın çok önemli ve temel bir yönünü oluşturur. Yaptıklarımız ve söylediklerimiz, doğrudan olmasa da bir şekilde bazı duygularımızı yansıtır. Bir insanın temel davranışlarını anlamak için, duygulanım verileri olarak da adlandırılan bazı duygusal veriler aracılığıyla analiz edilmesi gerekir. Bu veriler metin, ses, yüz ifadeleri vb. olabilir. Sosyal ağ sitelerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, birçok insan bu çeşitli sitelerde bulunan içerikleri analiz etmeye yönelmiştir. Twitter bu sosyal ağ sitelerinin başında gelmektedir. İnsanların bir konu hakkındaki duygu ve düşünceleri üzerinden olumlu, olumsuz veya nötr duygu değerleri ortaya çıkarılmaktadır. Twitter'da duygu analizi yapmak çok önemli ve zorlu bir görevdir. Bu tez kapsamında, derin öğrenme mimarilerinin gücünden ve makine öğrenmesi metotlarından faydalanarak Bitcoin ile ilgili duyguların araştırılması ve bitcoin değeri üzerindeki etkisine genel bir bakış sunulmaktadır. Tez kapsamında kullanılmak üzere Twitter'da 12 Aralık 2021 ve 13 Mart 2022 arasında paylaşılan İngilizce tweetler toplanmıştır. İnsanların Bitcoin ile ilgili duyguları, doğal dil işleme (Doğal Dil İşleme, DDİ) aracı olan TextBlob kullanılarak değerlendirilmiştir. Daha sonra, duygu sınıflandırması için tez kapsamında GloVe tabanlı BiLSTM modeli önerilmiştir. Önerilen modelin performansı temel makine öğrenmesi algoritmaları ve CNN, LSTM derin öğrenme mimarileri kullanılarak TF- IDF ve GloVe kelime gömme yaklaşımlarıyla ayrı ayrı test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen modelin başarısını kanıtlamaktadır.
Derin öğrenme ile kayısıda kükürt analizi
Kuru kayısının uzun süre bozulmadan muhafaza edilebilmesi için kükürtleme işlemi önemlidir. Ancak, kükürtleme işlemi belirli ppm miktarlarını aşarsa, kuru kayısı ihracatı yapılamamaktadır. Bu nedenle, kayısıda kükürt analizi yapılması zorunludur. Kükürt analizi genellikle kayısı araştırma merkezlerinde, üniversitelerde ve Malatya kayısı borsasında belirli bir ücret karşılığında gerçekleştirilmektedir. Bu kimyasal analiz süreci kayısı talep edenler için zaman kaybına neden olmaktadır. Kayısıda kükürt analizi sürecinde çok fazla su tüketilmekte ve bu durum su israfına sebep olmaktadır. Kimyagerlerin görev alma zorunluluğu hem nitelikli insan gücü hem de maliyet gerektirmektedir. Bu tez çalışmasında, derin öğrenme ve görüntü işleme teknikleri kullanılarak bu zorlu kayısı kükürt analizinin otomatik hale getirilip, sürecin kısaltılması, maliyetin azaltılması, su israfı ve kimyasal kullanılmasının ortadan kaldırılması amaçlanmıştır. Bu sayede, geleneksel kükürt analiz sürecinde yaşanan zaman kaybı ve işgücü ihtiyacı minimum seviyeye indirilmektedir. Ayrıca, su israfı ve kimyasal kullanımı da olmadığından çevreye verilen zararda ortadan kaldırılmıştır. Bu otomatik analiz yöntemi, kayısı ihracatçıları ve diğer ilgili taraflar için önemli bir avantaj sağlamaktadır. ANAHTAR KELİMELER: Kükürtlenmiş kayısı, Kayısı analizi, Derin öğrenme, Kükürt analizi, AlexNet, DarkNet53, DenseNet201, MobileNetV2, ResNet50
Blok zinciri ve sağlık uygulamaları
Dünyada birçok işlemler artık dijitalleştiğinden veri güvenliliği, veri paylaşımı, veriye hızlı erişim ve veri bütünlüğünü korumak son derece önemli görülmektedir. Her geçen gün, günlük yaşantıda bilgisayara olan bağımlılık ve bu bağlılığa paralel olarak yeni verilerin dijital ortamlarda verilerin katlanarak artmasından bahsedilmektedir. Oluşan bu verilerin güvenli bir Şekilde paylaşımını sağlamak her geçen gün önemi artmaktadır. Bu verilerin güvenliliğini korumak, muhafaza etmek son derece önem arz etmektedir. Veri güvenliliği konusunda son yıllarda blok zinciri kelimesi sıkça duyulmaktadır. Blok zinciri, güvenli veri paylaşımını, veri bütünlüğünü korumakla görevli, merkezi olmayan dijital kayıt defteri olarak tanımlanmaktadır. Blok zinciri verileri tek yönlü olarak kaydeden, tersine mühendisliğin imkânsız olan ve paylaşımlarını şeffaflık ilkesine göre veri aktarımını gerçekleştirmektedir. Blok zinciri, kaydedilen bu verilerin ortak veri paylaşımına olanak sağlayan, veri güvenliliği korumakla görevli veriye ulaşım süresini kısaltan teknolojinin genel adı olduğu söylenmektedir. Hastaların tıbbi kayıt bilgilerin çalınması, değiştirilmesi hastaların mahremiyeti için çeşitli riskler doğurmaktadır. Bu bilgilerin kötü amaçlı kişilerin vereceği zarar hem hastaya hem de finanse eden kuruma ciddi zararlar vermektedir. Bundan dolayı bulut tabanlı ESK (elektronik sağlık kayıtları), birçok sağlık alanında odak noktası haline gelmektedir. Hasta verilerinin saklanmasında, veri doğruluğunu sağlamada, veri gizliliğini korumakta ve veriyi bulut sisteminde hızlı iletilmesi sağlamak, sağlık sektöründe önemli bir endişe kaynağı haline gelmektedir. Bu tezde, ESK kayıtları için veri erişim kontrolü ve denetimi sağlarken, bulut servis sağlayıcıları yardımıyla sağlık verilerinin paylaşılması için blok zincire ek olarak katmanlı mimari yapısına da değinilmektedir. Bu katmanlı mimari sisteme giriş için, JWT (json web token), hasta bilgilerini özet fonksiyonu (hashing) uygulayarak destekleyici yeni ek çözümler önerilmektedir. Önerilen bu yöntemle, hastanın sağlık kayıtlarını, elektronik ortamda yönetilmesinde ve kontrol edilmesinde kullanılmaktadır. Bu nedenle, blok zinciri platformunda kullanılan bu teknolojilerle daha güvenli sürdürülebilinir yeni kapılar aralamaktadır.
Gerçek ortam görüntülerinin yapay zeka ile sınıflandırılmasında sanal gerçeklik görüntülerinin etkisi
Sanal gerçeklik (SG) yeni ve güncel bir çalışma alanı olduğundan araştırmacılar tarafından yoğun şekilde çalışılmaktadır. Sağlık, eğitim, mühendislik, kültür ve turizm, mimari, askeri alanlar ve daha birçok çalışma alanı SG teknolojisi ile çalışmalarını destekleyici adımlar atmış ve ilgili konu birçok araştırmacının odağı haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında gerçek ortam görüntülerinin sınıflandırma başarımını artırmak için SG teknolojisinden yararlanılmıştır. Önerilen yaklaşım transfer öğrenme ile gerçek ortam görüntülerinin sınıflandırılması işleminden oluşmaktadır. Tez çalışmasında bahsedilen transfer öğrenme eğitilmemiş bir derin mimarinin SG görüntüleri ile eğitilmesi ardından ağın gerçek görüntülerle yeniden eğitimi (fine-tuning) olarak tanımlanabilir. Bu amaç için UNITY ortamında SG sahneler tasarlanmıştır. Tasarlanan SG sahnelerinden V-Env15 olarak isimlendirilen ve 15 ortamdan oluşan veri seti hazırlanmıştır. Ortam sınıflama çalışmalarında sıklıkla kullanılan Scene-15 veri seti ile önerilen yaklaşım test edilmiştir. Tez çalışmasında tasarlanan seri ve Paralel ağ ile GoogLeNet ve Inception-ResNet-V2 derin öğrenme mimarileri kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda tasarladığımız seri mimaride %0.56 ve paralel mimaride ise %4.68 daha yüksek doğruluk performans artışı elde edilmiştir. GoogLeNet ile Seri ağ arasında %4.79 artış, Paralel ağ arasında %0.44 azalma elde edilmiştir. Inception-ResNet-V2 ile Seri ağ arasında %4.47 artış, Paralel ağ arasında %4.57 azalma elde edilmiştir
Dokunsal sensör sinyalleri ile yüzey dokularının sınıflandırılması
Dokunsal algılama, robotik ve protez teknolojilerinde çevresel etkileşimleri hassas bir şekilde yönetmek için kritik bir rol oynar. Bu alandaki önemli araştırma konularından biri yüzey tanımlamadır. Yüzeylerin doku özelliklerini anlamak amacıyla insan doku tanıma sistemleri yapay parmak yapıları kullanılarak modellenir. Bu modellemede, yüzeylere içsel ölçüm birimleri yerleştirilir ve bu birimler yüzeyde titreşim oluşturarak çeşitli elektriksel sinyaller toplar. Toplanan sinyaller, örüntü tanıma teknikleri ile analiz edilip sınıflandırılır. Bu tezde, yüzey tanımlama için iki farklı veri seti kullanılmıştır. İlk veri setinde, Eğimden Arındırılmış Dalgalılık Analizi (EADA) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) yöntemleri uygulanmıştır. EADA, verileri belirli bir eğimden arındırarak yüzeylerin daha doğru analiz edilmesini sağlar. DVM ise bu verilerin yüksek doğrulukla sınıflandırılmasını sağlar ve %99.16 oranında bir sınıflama doğruluğu elde edilmiştir. İkinci veri setinde, yapay parmak yapısına entegre edilen Alan Programlanabilir Kapı Dizileri (APKD) kullanılarak öznitelik çıkarımı yapılmış ve bu öznitelikler Uzun Kısa Zamanlı Bellek (UKZB) algoritması ile sınıflandırılmıştır. UKZB, zaman serisi verilerini etkili bir şekilde işleyerek dokunsal verilerin dinamik özelliklerini öğrenir ve %96.87 doğruluk oranı sağlar. Bu çalışmalar, dokunsal algılamanın robotik ve protez teknolojilerindeki potansiyelini artırırken, yüzey tanımlama ve analiz yöntemlerinin geliştirilmesine önemli katkılarda bulunmaktadır. Yapay parmak yapıları ve APKD tabanlı öznitelik çıkarımı gibi yenilikçi yöntemler, bu alandaki araştırmaların doğruluk ve verimlilik seviyelerini yükseltmeye yönelik önemli adımlar sunmaktadır.
AHP tabanlı karar destek sisteminin tasarlanması: E-ticaret sitesi seçimi
Günümüzde ticari firmaların rakipleri ile rekabet edebilmesi kullanışlı ve güvenilir e-ticaret sitelerini oluşturmaları ve online platformalara adapte olmaları ile mümkündür. Oluşturulan e-ticaret siteleri kullanıcı ihtiyaçlarına ve taleplerine ne kadar cevap verecek şekildeyse o oranda tercih edilmektedir. Çalışmada kullanıcı tercihlerine göre en iyi e-ticaret site seçimi için çok kriterli karar verme yöntemlerinden AHP tabanlı karar destek sistemi tasarlanmıştır. Bunun için kullanıcı trafiklerinin en yoğun olduğu 4 e-ticaret sitesi, 5 ana ve 27 alt kriter ile değerlendirilerek tercih sıralaması bulunmuştur. Tasarlanan karar destek sistemiyle e-ticaret sitesinde hangi özelliklerin olması gerektiği, kullanıcıların hangi kriterleri daha fazla önemsediği ve bir e-ticaret sitesi oluşturulurken nelere dikkat edilmesi analiz edilmiştir. Çalışmada AHP tabanlı yapılan değerlendirme sonucunda sitelerin tercih sıralamaları bulunmuştur. EC1 sitesi optimum e-ticaret sitesi olarak belirlenmiştir. Sonuçları incelediğimizde kullanıcılar site seçiminde en çok sayfanın hızlı açılması, SSL sertifikasının bulunması, web sitenin responsive olması ve Application bulunması kriterlerini önemsediği görülmüştür.
Görüntü sınıflandırması için evrişimsel sinir ağı-metasezgisel algoritmalar tabanlı yeni bir hibrit yaklaşım geliştirilmesi
Maymun çiçeği virüsü, önceden Afrika'da endemik olan ve çiçek hastalığına benzeyen bir zoonotik hastalıktır. Ancak son zamanlarda, insanlar arasında bulaşma ve Afrika dışındaki salgınlar artmıştır, bu da dikkat çekmektedir. Hastalık genellikle kendi kendine sınırlıdır, ancak %10'a kadar ölümcül olabilir ve ciddi yan etkilere neden olabilir. Bu nedenle, etkili bir tespit, tedavi ve önleme stratejilerinin geliştirilmesi önemlidir. Derin öğrenme, özellikle tıp alanında, çeşitli karmaşık sorunları çözmek için yüksek doğruluk ve hassasiyet gerektiren uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Görüntü sınıflandırma alanında derin öğrenme tabanlı yaklaşımlar önemli başarılar elde etmiş ve birçok sağlık problemine karar destek mekanizması olarak hizmet etmiştir. Bu çalışmada, Maymun Çiçeği Virüsü (Monkeypox) hastalığına yakalanan insanların vücut görüntüleri ile normal vücut görüntülerini sınıflandırmak için uygun bir veri seti kullanılmıştır. Toplamda 1139 görüntüden oluşan veri seti, 587 Monkeypox ve 552 normal görüntü içermektedir. Derin öğrenme modellerinden Evrişimli Sinir Ağları (ESA), özellik çıkarımı için kullanılmıştır. ESA mimarilerinden önceden eğitilmiş AlexNet, DarkNet19, InceptionNet-v3 ve ResNet18 modelleri tercih edilmiştir. Elde edilen özellikler daha sonra Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN) ve Decision Tree (DT) gibi farklı sınıflandırıcılarla sınıflandırılmıştır. Daha sonra, Metasezgisel Algoritmaların biri olan Deniz Atı Optimizasyon Algoritması (Sea-horse Optimizer - SHO) kullanılarak sınıflandırıcı yöntemler bir araya getirilerek özellik seçimi yapılmıştır. Bu, sınıflandırma performansını artırmak için olumsuz etkilere neden olabilecek özelliklerin elemine edilmesini ve daha etkili özelliklerin seçilmesini sağlar. Deneysel sonuçlar, ESA modellerinden elde edilen özelliklerin SHO ile özellik seçimi uygulanmasıyla sınıflandırma performansının önemli ölçüde arttığını göstermektedir.
Çevresel atıkların sınıflandırılmasında derin öğrenmeye dayalı yaklaşımların uygulanması
Dünya genelindeki çarpık kentleşme, sanayileşme ve insanların bilinçsiz bir şekilde hareket etmesi sonucunda atık problemi ortaya çıkmıştır. Bu problem hayatımızı olumsuz etkiler ve kirliliğin olduğu bir ortamda yaşam sürmemizi zorunlu kılar. Bilinçli ya da bilinçsiz rastgele atılan her çöp doğaya karışır. Böylece bu çöplerin doğada kendi kendine çözünmesi yılları alır. Atıkların ayrıştırılması ile çevre kirliliği sorunu en aza indirgenir. Böylece geri dönüşüme katkı sağlanarak ortalama yaşam süresi uzatılmış olur. Yapılan bu çalışma da Derin Öğrenme modelleri ve makine Öğrenme yöntemlerinden yararlanılarak geri dönüşüme olan faydasından bahsedilmiştir. Atık ayrıştırma veri seti kullanılarak çevresel atıkların sınıflandırma işlemi gerçekleşmiştir. Bu çalışmada atık ayrıştırma tespitinde AlexNet, GoogLeNet, ResNet50, DenseNet201, ShuffleNet, SqueezeNet mimarileri ile sonuçlar elde edilmiştir. Sonraki aşama da derin mimarilerden elde edilen özellik haritaları çıkarılmıştır. Sonraki aşama da destek vektör makinelerin sınıflandırma yöntemlerinden sonuçlar alınmıştır. Önerilen hibrit modelden elde edilen deneyler sonucunda en iyi doğruluğun %85.96 değeri olduğu gözlemlenmiştir
Derin öğrenme yöntemleri ile Alzheimer hastalığının tespiti ve sınıflandırılması
Günümüzde yapay zekanın gelişimi ile birlikte derin öğrenme algoritmaları görüntüler üzerinde yapılan çalışmalarda sıklıkla kullanılmaktadır. Görüntüler üzerinde sınıflandırma ve nesne tespiti problemlerinde derin öğrenme algoritmaları yüksek doğruluk oranı sağlamaktadır. Alzheimer hastalığının derin öğrenme algoritmaları kullanılarak hızlı ve yüksek doğruluk oranına sahip modellerin geliştirilmesi Alzheimer hastalığının tespiti için önem arz etmektedir. Alzheimer hastalığı; bilişsel işlevlerde ve günlük yaşam etkinliklerini sürdürme becerilerinde azalma, davranışsal değişimler ve psikiyatrik belirtiler ile karakterize, progresif nörodejeneratif bir hastalıktır. Dünya sağlık örgütü verilerine göre tüm dünyada yaklaşık 55 milyon demans hastası bulunmakta ve bu sayının 2030'da 78 milyona ve 2050'de ise 139 milyona çıkması beklenmektedir. Türkiye'de 600 binden fazla Alzheimer hastası olduğu tahmin edilmektedir. Alzheimer hastalığının tedavisi henüz mümkün değildir. Alzheimer hastalığının doğru teşhisi, özellikle erken aşamada hasta bakımında önemli bir rol oynamaktadır, çünkü ciddiyet ve ilerleme risklerinin bilinci, hastaların geri dönüşü olmayan beyin hasarları şekillenmeden önce önlem almalarını sağlar. Bu tez çalışmasında Alzheimer hastalığının EfficientNetB0, ResNet50,DenseNet201, MobileNetV2 ve InceptionV3 modelleri üzerinde sınıflandırılması gerçekleştirilip, kullanılan modeller üzerinden hibrit model geliştirilmiştir. Deneysel sonuçlar geliştirilen hibrit modelin en başarılı model olduğunu göstermiştir.
Diz osteoartritinin yapay zekâ tabanlı yöntemlerle tespiti
Osteoartriti eklem bölgelerinde kemik üzerinde bulunan ve eklem bölgelerinin hareketini kolaylaştıran, kaygan özellikli kıkırdak dokunun işlevini kaybederek aşınması yıpranması anlamına gelmektedir. Diz Osteoartriti ise diz eklem bölgesindeki kıkırdak kaygan dokunun aşınması anlamına gelmektedir. Diz Osteoartriti yaş ilerledikçe görülme riski oranı yükselmekte olan bir hastalıktır. Bu çalışmada, Yönlü Gradyanlar Histogramı (YGH), Darknet53, Yerel İkili Örüntü (YİÖ), Komşuluk Bileşen Analizi (KBA) özellik seçimi yöntemleri kullanılarak hibrit model geliştirilmiştir. Deneylerde kullanılan veri setimiz; toplam 1650 adet diz eklemi görüntüsünü içermekte, Normal, Şüpheli, Hafif, Orta ve Ağır olmak üzere 5 sınıftan oluşmaktadır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda önerilen yöntemin performansı Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) Modelleri ile karşılaştırılmıştır. Alexnet, VGG16, ResNet50, Xception, NasNetMobile, EfficientNet-b0, Darknet53, MobileNetV2 ESA modellerinin doğruluk değerleri sırasıyla %55.35, %61.41, %50.51, %33.13, %34.75, %36.97, %65.45, %44.65, %54.75 çıkarken, önerilen yöntem ile %83.6 doğruluk elde edilmiştir.
Endüstriyel kontrol sistemlerindeki yazılım açıklarına yönelik dinamik aldatma yama stratejileri ile güvenlik yönetimi
Endüstriyel Kontrol Sistemleri (EKS), enerji üretimi, su ve atık su arıtma, petrol ve gaz üretimi ve ulaşım ağları gibi çeşitli sektörlerde kritik bileşenlerdir. Geleneksel olarak fiziksel güvenilirliğe ve güvenliğe odaklanarak tasarlanan bu sistemler, giderek daha fazla entegre Bilgi Teknolojisi (BT) sistemlerine sahip olup, bu da gelişmiş verimlilik ve uzaktan izleme yeteneklerine yol açmaktadır. Ancak bu entegrasyon aynı zamanda BT ortamlarında yaygın olan bir dizi güvenlik açıklarını da beraberinde getirerek EKS'yi potansiyel siber tehditlere maruz bırakmıştır. Bu tez, güvenlik yönetimini geliştirmek amacıyla EKS yazılımındaki güvenlik açıklarına göre uyarlanmış dinamik aldatıcı yama stratejilerini araştırmaktadır. Bu araştırma, rakip eğitimi ve bal küpü tasarımları da dahil olmak üzere gelişmiş makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerini kullanarak, EKSyi hedef alan karmaşık siber saldırılara karşı sağlam savunma mekanizmaları geliştirmeyi amaçlamaktadır. Çalışma, çeşitli veri kümelerini kullanarak bu yöntemlerin etkinliğini değerlendirmekte ve geleneksel yama yaklaşımlarının karşılaştırmalı bir analiz sunmaktadır. Bulgular, dinamik aldatma stratejilerinin, EKS''nin siber tehditlere karşı direncini önemli ölçüde artırabildiğini ve hem BT hem de operasyonel teknoloji (OT) güvenlik açıklarını ele alan kapsamlı bir güvenlik çözümü sunduğunu göstermektedir. Bu tez, kritik altyapıyı siber saldırılardan korumaya yönelik temel hizmetlerin güvenilirliğinin ve güvenliğinin sürekliliğini sağlama konusunda katkı sunmaktadır.
Kalp hastalıklarının teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı yaklaşım
Kalple ilgili hastalıklar son yıllarda dünyada çok sayıda ölümün ana nedeni haline gelmiş ve sadece ülkemizde değil tüm dünyada yaşamı en çok tehdit eden hastalık olarak ortaya çıkmıştır. Bu nedenle, uygun tedavi için bu tür hastalıkların zamanında teşhis edilmesini sağlayacak güvenilir, doğru ve uygulanabilir bir sisteme ihtiyaç duyulmaktadır. Yapay zeka, büyük veri analizi ve gelişmiş algoritmalar kullanarak sağlık sektöründe önemli tahminler yapmaktadır. Son yıllarda yapay zeka sağlık sektöründe yaygın şekilde kullanılmakta ve pek çok avantaj sağlamaktadır. Tez çalışmasında yüksek doğruluk oranına sahip makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak yeni hastalarda kalp hastalıklarının erken teşhisi ve tespiti sağlanmıştır. Bu kapsamda yapılan çalışmada, 526 kalp hastası ve 499 sağlıklı örnekten oluşan ve yaş, cinsiyet, göğüs ağrısı tipi vs. 14 öznitelikten oluşan veri setinde makine öğrenmesi teknikleri uygulanarak hastaların kalp rahatsızlığının tahmin edilmesi konusunda yüksek başarı oranları tespit edildiği görülmüştür. Makine Öğrenmesi Algoritmalarından K-En Yakın Komşu (KNN), Lojistik Regresyon, Karar Ağacı, Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Rastgele Orman algoritmaları kullanılmış ve algoritmaların doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F Ölçütü değerlerine yer verilmiştir. Alınan sonuçlarda toplam verinin %20 sini oluşturan 205 test verisi değerlendirilmiş ve Rastgele Orman Algoritması ile %98,54 oranında doğruluk değeri elde edilmiştir
Kaotik yapay sinekkuşu algoritmaları
Optimizasyon; günümüz dünyasında vazgeçilmez bir alan haline gelmiştir. Bunun başlıca nedeni Fizik, Kimya, Mühendislik ve daha birçok alandaki problemlerin çözümünde hızlı olması ve başarım oranının yüksek olmasıdır. Bu işi yaparken optimizasyon algoritmaları bağımsız değişkenlere sahiptir ve çeşitli kısıtlayıcı şartlarla optimum çözüme yakınsamaya çalışır. Doğada yaşayan canlıların beslenme, avlanma, uçma, saldırma gibi eşsiz yetenekleri birbiriyle olan kusursuz dayanışmaları, içlerindeki hiyerarşik yapı optimizasyon algoritmalarının ilham kaynağı olmuştur. Tezimizde canlıların bu eşsiz dayanışmasından ilham alarak oluşturulmuş YSA, BA, KAA, YA, GKA incelendi. Bunlar sırasıyla Çadır harita, Gauss harita, Çember harita, Lojistik Harita, Henon harita, Sinüozidal haritadır. Meta-sezgisel algoritmalar arama sürecini çeşitlendirmek ve yerel minimumlardan kaçmak için rastgeleliği kullanır. Tezimizde fazla zaman ve fazla rastgelelik içeren bu klasik başlangıç yerine kaotik haritalar kullanıldı. Yapay sinekkuşu optimizasyon algoritmasının başarımlarını ve performansını arttıracak altı kaotik haritalı yeni versiyonu üretildi. Bunlar sırasıyla Çadır harita, Gauss harita, Çember harita, Lojistik Harita, Henon harita, Sinüozidal haritadır. Elde edilen bu yeni algoritmaların başarımları tek modlu ve çok modlu on adet kalite test fonksiyonunun yardımıyla ölçüldü. Sonuç kısmında elde ettiğimiz sonuçlara göre KYSA' nın bu altı versiyonun global optimuma yakınsamada daha başarılı olduğunu ve diğer algoritmalara göre daha hızlı sonuçlar verdiği görüldü.
Makine öğrenmesi teknikleri ile sondaj kuyu sularının içilebilirlik açısından sınıflandırılması
Su, tüm canlıların hayatta kalması ve beslenmesi için temel bir gerekliliktir. Bu nedenle, su kalitesi dengesinin korunması çok önemlidir. Aksi takdirde, insanların sağlığına ciddi zararlar verebilir ve diğer türler arasındaki ekolojik dengeyi ciddi şekilde etkileyebilir. Su kalitesi gerek ekosistem ihtiyaçları gerekse sağlık, hijyen, gıda ve ekonomiyi doğrudan etkileyen kirlilik seviyeleri açısından dikkate alınması gereken önemli bir faktördür. Artan küresel su talebi, yeraltı suyu kaynaklarının aşırı kullanımına ve yeraltı suyu kalitesinin düşmesine neden olmaktadır. Jeolojik oluşumlar ve insan faaliyetlerinden önemli ölçüde etkilenen fiziksel ve kimyasal özellikler, yeraltı suyu kalitesinin nasıl değiştiğini belirtmektedir. Yeraltı suyu kaynak bilgilerinin doğru ve güvenilir bir şekilde değerlendirilmesi, yeraltı suyu kalitesinin etkin bir şekilde yönetilmesi için önemli bir unsurdur. Bu tez çalışmasında, su izleme uygulamalarında geleneksel analiz yöntemlerine alternatif olarak su kalitesini tahmin etmek için etkili bir yapay zeka tekniği olan Makine Öğrenmesi (ML) sınıflandırma algoritmaları kullanılarak artezyen sularının içilebilirk açısından sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda Elâzığ İl Özel İdaresinden temin edilen 30 adet içilebilir ve 30 adet içilemez olarak etiketlenmiş sondaj kuyularına ait su verileri Karar Ağaçları (DT), K En Yakın Komşu (KNN), Naive Bayes (NB), Rastgele Orman (RF) ve Destek Vektör Makineleri (SVM) algoritmaları ile analiz edilmiştir. Veri setinin %80'i ML modellerinin eğitimi için, geri kalan %20'si ise test için kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, KNN algoritması %99,93 lük doğruluk oranı ile en iyi sınıflandırma performansını göstermiştir.
Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak zararlı yazılımların tespiti
Zararlı yazılımlar, bilgisayar sistemlerine zarar vermek, veri çalmak veya sistemleri kullanılamaz hale getirmek amacıyla tasarlanmış yazılımlardır. Günümüzde zararlı yazılımların tespiti ve önlenmesi, siber güvenlik alanında büyük bir önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında, makine öğrenmesi tabanlı algoritmalar ile zararlı yazılımların tespiti ve analizi gerçekleştirilmiştir. Tez çalışmasında, orijinal KDD99 veri setinin %10'luk bir alt kümesi olan KDD-cup-99 veri seti kullanıldı. Veri kümesi 42 özellik ve 494.020 kayıt içerir. Hedef özellik, normal ve anormal bağlantı türleri olarak sınıflandırılabilen bağlantı türünü belirtir. Ancak anormal bağlantılar ayrıca Probe, Hizmet Reddi (DOS), R2L (Kök 2 Yerel) ve U2R (Kullanıcı 2 Kök) olmak üzere dört tür siber saldırıya ayrılabilir. Saldırı tespitinde lojistik regresyon algoritması, ensemble algoritması, yapay sinir ağları, destek vektör makineleri ve k-en yakın komşu algoritmaları olmak üzere beş farklı makine öğrenme algoritması çalıştırılmış ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Yapay Sinir Ağları (ANN) modeli % 97,61 doğruluk oranı ile en iyi performansı sergilemiştir. Elde edilen sonuçlar, makine öğrenmesi yöntemlerinin zararlı yazılım tespitinde yüksek doğruluk oranlarına sahip olduğunu göstermektedir. Bu bulgular, siber güvenlik alanında daha etkili tespit ve önleme stratejilerinin geliştirilmesine katkı sağlayacaktır. ANAHTAR KELİMELER: Makine Öğrenmesi, Zararlı Yazılımlar, Sınıflandırma
Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak rahim ağzı kanserinin tespitedilmesi
Rahim ağzı kanseri, kadınlarda en sık görülen dördüncü kanser türüdür. Gelişmiş ülkelerde en yaygın kanser türlerinin ikinci sırasında yer almaktadır. "Serviks" olarak bilinen rahim ağzında gelişen bir kanser türüdür. Kanser öncülleri olarak bilinen hücreler, rahim ağzının yüzeyini oluşturan hücre tabakasının anormal hücrelere dönüşmesiyle ortaya çıkabilir. Her yıl 500.000'den fazla kadını etkileyen rahim ağzı kanseri, kadınlarda en yaygın kanser türlerinden biridir. Rahim ağzı kanseri evrelerine göre daha derin dokulara ve diğer organlara yayılabilir. Erken teşhis edildiğinde önlenebilen bir kanser türüdür. Bu bölgedeki sağlıklı hücrelerin DNA'larındaki mutasyonlar, serviks kanseriyle sonuçlanır. Sağlıklı hücreler belirli bir döngü boyunca bölünür, yaşamlarını sürdürür ve zamanı geldiğinde yerlerini genç hücrelere bırakırlar. Mutasyonlar sonucunda bu hücre döngüsü bozulur ve hücreler kontrolsüz biçimde çoğalmaya başlar. Anormal hücre artışı kitleler ya da tümör olarak ifade edilen yapıların oluşmasına neden olur. Bu olumsuz büyüme çevredeki ve uzaktaki diğer vücut yapılarını da işgal etme gibi kötü huylu olmaları halinde kanser olarak ifade edilirler. Bu kanser hücrelerinin erken tespit edilmesi, tedavi açısından oldukça önemlidir. Yapılacak bu tez çalışmasında rahim ağzı kanserini erken tespit edebilen yapay zekâ tabanlı hibrit bir model geliştirilmiştir. Geliştirilen yapay zekâ tabanlı bu sistem sayesinde rahim ağzı kanseri daha erken tespit edilebilecektir. Ayrıca geliştirdiğimiz model hem uzman olmayan yerlerde ön teşhis için, hem de uzmanların iş yükünü hafifletmek için kullanabilecektir. Yapılan tez çalışmasında geliştirilen model literatürde kabul gören önceden eğitilmiş modeller de kıyaslanmıştır. Geliştirilen model bu modellerden daha iyi sonuçlar elde etmiştir.
Endüstri 4.0 sürecinde karanlık fabrika kavramı ve robot kolun nesnelerin interneti (IoT) tabanlı uzaktan kontrolü
Günümüzde Endüstri 4.0 süreci, üretim ve endüstriyel otomasyonun dijital dönüşümüyle birlikte, enerji verimliliği, operasyonel maliyetlerin azaltılması ve sürdürülebilir kalkınma hedeflerini destekleyen yenilikçi teknolojiler sunmaktadır. Karanlık fabrika kavramı, insan müdahalesini minimize ederek Nesnelerin İnterneti (IoT), yapay zekâ, büyük veri ve siber fiziksel sistemler gibi teknolojilerin üretim ortamlarında kullanılmasını temel almaktadır. Bu yenilikçi yaklaşımlar, kaynakların etkin kullanılmasını ve çevresel etkilerin azaltılmasını hedeflemektedir. Bu çalışma, ESP32 tabanlı bir robot kol prototipi geliştirerek IoT destekli uzaktan kontrol mekanizmalarını ele almaktadır. Robot kol, Wi-Fi bağlantısı ile komut alabilen, hassas servo motor kontrolü sağlayan bir sistem olarak tasarlanmıştır. Tasarlanan sistem, enerji verimliliğini optimize etmek, işletme maliyetlerini düşürmek ve üretim süreçlerini otomatikleştirmek için yenilikçi bir çözüm sunmaktadır. Akıllı fabrikalarda uygulama potansiyeline sahip olan bu prototip, üretim hatlarında esneklik, hız ve verimlilik sağlamaktadır. Ayrıca, akıllı şehir yaklaşımı da bu çalışmanın önemli bir başlığını oluşturmaktadır. Akıllı şehirler, IoT teknolojileri ile donatılmış altyapıları sayesinde enerji verimliliğini artırırken sürdürülebilir kentsel dönüşümü desteklemektedir. Bu kapsamda, veri analitiği, büyük veri ve dijital sinyalizasyon sistemleri ile trafik yönetimi, enerji tüketimi ve çevresel etkiler kontrol altına alınmaktadır. Akıllı şehir politikaları, kentsel planlamadan altyapı yönetimine kadar farklı alanlarda dönüşüme olanak sağlayarak geleceğe yönelik çözümler sunmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, Endüstri 4.0 ve akıllı şehir politikalarının etkileşiminde IoT destekli bir robot kol prototipinin teknik tasarım ve uygulama süreçlerini ortaya koymak ve bu teknolojilerin enerji verimliliği, maliyet azaltımı ve sürdürülebilirlik açısından etkilerini değerlendirmektir. Bu doğrultuda, proje, karanlık fabrikaların otomasyon seviyelerini artırmak ve modern endüstriyel uygulamalara ışık tutmak amacıyla önemli bir katkı sağlamaktadır.
İki robotun unity 3D ortamı kullanılarak kolaboratif kontrolünün sağlanması
Robot, mekanik sistemler ile ilgili kontrol ve algılama sistemleriyle algoritmalar oluşturularak çalışan mekanizmalardır. Günlük hayatımızı kolaylaştırmamıza yardımcı olan, kendilerine verilen komutları sırasına göre yerine getiren mekanizmalar topluluğudur. Robotlar aldığı komutu algılama, planlama ve eylem süreçlerinden geçirerek uygular. Uzaktan bir kumanda veya günümüzde cep telefonlarımıza indirilebilen uygulamaları sayesinde robotları uzaktan takip edebilmekteyiz. Robotlar günümüzde teknolojinin gelişmesiyle birlikte birçok alanda kullanılmaktadır. Örneğin restoranlarda, mağazalarda, hastanelerde kullanılmaktadır. Robotlar, çoğunlukla endüstri alanında kullanılmaktadır. Üretim sektöründe ağır çalışma koşulları nedeniyle işçi sağlığı ve güvenliği için endüstriyel robotlardan faydalanmaktadır. Bu sayede üretim sürecinde minimum kayıp yaşanmaktadır. İş gücüne sağladığı faydanın yanı sıra endüstriyel robotlar fabrikalarda ağır yükleri taşıma işini de üstlenerek insana duyulan iş gücünü azaltmakta ve oluşabilecek kazaları önlemektedir. Endüstriyel robotların yerini günümüzde İşbirlikçi (Kolaboratif) robotlar almaktadır. İşbirlikçi robotlar endüstriyel uygulamalarda çevresel güvenlik önlemlerine gerek duymadan insanlar ile birlikte uyum içerisinde bunun yanı sıra insan gücünün yaptığı işleri tek başına yapabilen robotlardır. Endüstriyel anlamda Kolaboratif Robotlar montaj, paketleme taşıma, kesme, delme ve kaynak gibi insanlar için tehlikeli görünen, işçi sağlığı açısından risk oluşturan faktörleri engellemek amacıyla kullanılmaktadır. Kolaboratif robotlar mevcut iş yükünü hafifletmek amacıyla endüstride kullanılmaktadır. Kolaboratif robotlar, kısaca Cobotlar, insan ile iş birliği içerisinde kullanılmaktadır. Özellikle ağır sanayide cobotların kullanımı gelişen teknoloji ile beraber üretim tesislerinde iş yükünün hafiflemesini, üretim hızı ve verimin artmasını, işçi sağlığı ve güvenliği açısından risk oluşturacak durumların ortadan kalkmasını sağlamaktadır. Bununla birlikte sağlık sektöründe cerrahi operasyon, rehabilitasyon amacıyla, inşaat sektöründe, kafe ve restoranlarda malzeme taşıma, paketleme, alma-bırakma gibi işlemlerde, halka açık alanlarda bilgi verme, yani insan-robot iş birliğinin olduğu her alanda kullanılabilen cobotlar, hızlı ve pratik çözümler sunmak için de geliştirilmeye açık mekanizmalardır. Cobotlar, yeniden programlanarak sadece bir görevi tekrarlamakla kalmayıp birden fazla işi yapabilmektedir. Cobotlar çeşitli yazılımlar sayesinde entegrasyon işlemi yapılarak simüle edilebilmektedir. Simülasyon sayesinde sanal gerçeklik ortamı kurularak robot-insan ve çevresel faktörler etkileri öngörülebilmektedir. Günümüzde en popüler oyun motoru olarak kullanılan Unity ile sanal gerçeklik ortamı kurularak çeşitli simülasyonlar yapılabilmektedir. Unity 3D sağladığı simülasyon ortamı sayesinde gerçeğe yakın sonuçlar vermesi ve çeşitli animasyon uygulamalarına sahip olması açısından robotik kontrol uygulamalarında tercih edilmektedir. Unity 3D ortamında yapılan simülasyonlar sayesinde saha ortamında robotların davranışı izlenebilir ve program içerisinde çeşitli algoritmalar oluşturularak robota farklı işlevler kazandırılabilmektedir.
Kısa dönem rüzgâr hızı için derin öğrenme ve özellik çıkarımına dayalı tahmin yönteminin geliştirilmesi
Bu tez çalışmasında, kısa dönem rüzgâr hızı tahmini için sinyal ayrıştırma ve derin öğrenme tabanlı bir yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen ağın girişinde yalnızca rüzgâr hızı kullanılmış ve rüzgâr hızı verisi, önerilen modele uygulanmadan önce Varyasyonel Mod Ayrıştırması (VMA) yöntemi ile alt bileşenlerine ayrılmıştır. Elde edilen içsel mod fonksiyonu bileşenleri matrise dönüştürülerek önerilen modele giriş olarak verilmiş ve tahmin süreci Evrişimli Sinir Ağı (ESA) ile Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek (Çift Yönlü UKSB) katmanlarından oluşan hibrit bir mimari ile gerçekleştirilmiştir. ESA katmanları ayrıştırılmış sinyalden yapısal özellikleri çıkarırken, Çift Yönlü UKSB katmanları zamansal bağımlılıkları iki yönlü olarak modelleyerek tahmin doğruluğunu artırmıştır. Önerilen model, 2019 yılına ait saatlik rüzgâr hızı verileri kullanılarak test edilmiş ve ESA - UKSB (Uzun Kısa Süreli Bellek) ve ESA - KTÜ (Kapılı Tekrarlayan Ünite) modelleriyle tüm tahmin ufuklarında karşılaştırılmıştır. Önerilen modelin performansı; Kök Ortalama Kare Hata (RMSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE), Korelasyon Katsayısı (R) ve Simetrik Ortalama Mutlak Yüzde Hata (SMAPE) metrikleri ile değerlendirilmiştir. Önerilen ESA - Çift Yönlü UKSB modeli, 1 saat ileriye dönük tahminde R değeri 0.9680, RMSE değeri 0.8417, MAE değeri 0.6263 ve SMAPE değeri 0.1280; 2 saat ileriye dönük tahminde R değeri 0.9418, RMSE değeri 1.1479, MAE değeri 0.8654 ve SMAPE değeri 0.1730; 3 saat ileriye dönük tahminde ise R değeri 0.9165, RMSE değeri 1.3294, MAE değeri 1.0098 ve SMAPE değeri 0.1997 elde etmiştir. Bu sonuçlar önerilen modelin kısa vadeli tahminde yüksek doğruluk sergilediğini göstermektedir. Ayrıca önerilen model, ESA - UKSB ve ESA - KTÜ mimarileriyle karşılaştırılmış ve tüm tahmin ufuklarında daha düşük hata ve daha yüksek doğruluk elde ederek en başarılı yöntem olarak belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin rekabetçi bir performans sergilediğini ve akıllı şebeke operasyonlarında etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.
Sosyal medya metinlerinden depresyon ve intihar söylemlerinin derin öğrenme ve büyük dil modelleriyle tespiti
Sosyal medya platformları, bireylerin duygu ve düşüncelerini metinler aracılığıyla ifade ettikleri yaygın iletişim ortamlarıdır ve bu içerikler ruh sağlığına ilişkin risklerin belirlenmesi açısından önemli veriler sunmaktadır. Küresel ölçekte intihar oranlarının özellikle genç nüfus arasında artış göstermesi, sosyal medya verilerinin erken uyarı sistemlerinde kullanılmasına yönelik araştırmaları ön plana çıkarmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı, sosyal medya metinlerinden depresyon ve intihar söylemlerinin tespitinde Derin Öğrenme ve Büyük Dil Modelleri (LLM) tabanlı yaklaşımların etkinliğini incelemektir. Çalışmada, geleneksel öznitelik çıkarımı yöntemleri (TF-IDF), statik kelime temsilleri (GloVe) ve bağlamsal gömme tabanlı LLM yaklaşımları (BERT, RoBERTa) karşılaştırmalı olarak ele alınmıştır. Reddit platformundan elde edilen veri setleri üzerinde Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri ve LightGBM gibi klasik makine öğrenmesi algoritmaları ile Evrişimsel Sinir Ağları, Uzun Kısa Süreli Bellek ve Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek mimarileri değerlendirilmiştir. Model çıktılarının yorumlanabilirliğini artırmak amacıyla SHAP ve LIME yöntemlerinden yararlanılmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar, metin temsil yönteminin sınıflandırma başarımı üzerinde belirleyici bir etkiye sahip olduğunu göstermiştir. Bağlamsal öğrenme yeteneğine sahip LLM tabanlı modellerin, statik yöntemlere kıyasla daha yüksek performans sergilediği ve özellikle intihar riski tespitinde %95'e varan duyarlılık (recall) değerlerine ulaştığı belirlenmiştir. Çalışma bulguları, önerilen yaklaşımların ruh sağlığı alanında erken uyarı ve karar destek sistemleri için uygulanabilir bir çözüm sunduğunu ortaya koymaktadır.
Alzheimer ve frontotemporal demans için EEG tabanlı çok modelli analiz
Alzheimer hastalığı (AD) ve frontotemporal demans (FTD), benzer klinik belirtiler göstermeleri nedeniyle ayırıcı tanısı zor olan iki demans alt tipidir. Bu çalışmada, EEG sinyallerine dayalı hiyerarşik bir sınıflandırma yaklaşımı önerilmiştir. İlk aşamada hasta–sağlıklı kontrol ayrımı yapılmış, ikinci aşamada ise AD ve FTD sınıfları ayırt edilmiştir. EEG verileri uygun ön işleme adımlarından geçirildikten sonra EEGNet, CNN+LSTM, CNN+BiLSTM, XGBoost ve LightGBM modelleri kullanılarak analiz edilmiştir. Ayrıca, EEGNet ve XGBoost modellerinin bağımsız olarak eğitilip çıktı olasılıklarının ortalamasının alınmasıyla karar düzeyinde bir ensemble model oluşturulmuştur. Deneysel sonuçlar, önerilen ensemble yaklaşımının her iki sınıflandırma aşamasında da tekil modellere kıyasla daha yüksek doğruluk ve F1-skoru sağladığını göstermektedir. Bu bulgular, EEG tabanlı demans tanısı için güvenilir bir karar destek yaklaşımı sunmaktadır.
Belirsiz kenmotsu manifoldların lightlike altmanifoldları üzerine
Belirsiz Kenmotsu manifoldaların ligthlike altmanifoldları üzerine yapılmış olan tez çalışması beş bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde, semi Riemann geometri, lightlike altmanifoldlar ve Kenmotsu manifoldların temel kavramları ve motivasyonları hakkında bilgilendirme yapılmıştır. İkinci bölümde, literatürde lightlike altmanifoldlar ve Kenmotsu manifoldlar üzerine yapılmış çalışmalar özetlenmiştir. Üçüncü bölümde, lightlike geometri ve Kenmotsu manifoldların yapısal özellikleri, temel tanım ve teoremlerle sunulmuştur. Dördüncü bölümde, Kenmotsu manifoldların lightlike altmanifoldları detaylı şekilde incelenmiş ve örnekler verilmiştir. Beşinci bölümde ise elde edilen sonuçlar tartışılmış ve ileride yapılabilecek çalışmalar için öneriler sunulmuştur.
Yapay zekâ teknikleri kullanılarak hastalıkların teşhisi için beyaz kan hücre tiplerinin ayrıştırılması
Beyaz kan hücreleri, bağışıklık sisteminin temel unsurları arasında yer alarak vücudu enfeksiyonlara, yabancı maddelere ve diğer zararlı tehditlere karşı koruyan hayati hücrelerdir. Kemik iliğinde üretilen ve kan dolaşımıyla vücuda dağılan bu hücreler, patojenlere karşı savunma mekanizmalarını başlatma, düzenleme ve uygulamada kilit bir rol oynar. Bundan dolayı beyaz kan hücresi türlerinin otomatik tespit edilmesi büyük bir önem arz etmektedir. Yapılan bu tez çalışmasında beyaz kan hücrelerinin otomatik tespiti için Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) ve Vision Transformer (ViT) kullanılarak hibrit bir model geliştirilmiştir. Öncelikle 13 farklı ESA ve ViT mimarisi kullanılarak özellik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Daha sonra bu modeller arasında en başarılı sonucu üreten iki model önerilen modelin tabanını oluşturmuştur. En iyi performansı gösteren iki modelden elde edilen özellik temsilleri birleştirilmiş ve ardından VOTE tabanlı bir karar mekanizması uygulanmıştır. Sonuç olarak %97.44 oranında bir doğruluk değeri elde edilmiştir. Önerilen model çalışmada kullanılan diğer modeller ile de karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak önerilen modelin diğer modellerden başarılı sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir. Bundan dolayı önerilen modelin beyaz kan hücrelerinin tespit edilmesinde kullanılabileceğini düşünüyoruz. Önerilen model sayesinde uzmanların iş yükü hafifleyecek ve tanı ve teşhis süresi kısalacaktır. Bununla birlikte hastaların tedavisine daha erken başlanabilecektir.
Üniversite mobil arayüzünün incelenmesi ve optimize edilmesi: Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi örneği
Bu tez çalışmasında Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi web sitesi mobil ara yüzü incelenerek optimize edildi. Dört bölümden oluşan bu tezin giriş bölümünde internetin tarihçesi, gelişimi ve internetin günümüzde ulaşmış olduğu durumu ile ilgili bilgi verildi. İkinci bölümde web sitelerinin mobil kullanıcı ara yüzü hakkında literatür çalışmalarına yer verildi. Üçüncü bölümde mobil ara yüzün insan-bilgisayar etkileşimi arasında nasıl bir gelişim gösterdiği incelendi. Dördüncü bölümde Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi'ne ait olan mobil ara yüzünün kullanılabilirliğini ve memnuniyetini ölçmek için anket çalışması yapıldı. Son olarak bu anket çalışmasının nicel ve grafiksel istatistiklerine yer verildi.
Artırılmış gerçeklik ile desteklenen öğretimin, güneş sistemi ve ötesi ünitesinde öğrencilerin akademik başarılarına, öğrenmedeki kalıcılık düzeyine ve derse yönelik motivasyona etkisi
Bu araştırmanın amacı, Artırılmış Gerçeklik ile desteklenen öğretimin, 7. sınıf Fen Bilimleri "Güneş Sistemi ve Ötesi" ünitesinde öğrencilerin akademik başarılarına, öğrenmedeki kalıcılık düzeyine ve derse yönelik motivasyona etkisinin incelenmesidir. Araştırmacı tarafından, Unity programı aracılığıyla işaretleyici (marker) tabanlı Artırılmış Gerçeklik (AG) uygulaması geliştirilmiştir. Araştırma 2020-2021 eğitim-öğretim yılında Hatay'ın Reyhanlı ilçesinde bir ortaokulda gerçekleşmiştir. Araştırmanın örneklemi; aynı öğretmenin ders verdiği 7.sınıf düzeyinde 2 şubede öğrenim gören 54 öğrenciden oluşmaktadır. Öğretim süreci, deney grubunda AG uygulaması kullanılarak gerçekleşirken kontrol grubunda ise ders kitabı, akıllı tahta sunusu, video, animasyon vb. materyaller yardımıyla; düz anlatım, beyin fırtınası, soru-cevap, tartışma ve grup çalışması yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Araştırmada ön test - son test kontrol gruplu yarı deneysel desen kullanılmıştır. Eğitim ve verilerin toplanma süreci, haftalık 4 ders saatinden toplamda 8 hafta sürmüştür. Veri toplama araçları, geçerlilik ve güvenirlik çalışması yapılmış; "Güneş Sistemi ve Ötesi Akademik Başarı Testi" ve "Fen Eğitimine Yönelik Motivasyon Ölçeği" her iki gruba araştırma öncesi ve sonrası uygulanmıştır. Deney ve kontrol gruplarına başarı testi ön test, son test ve kalıcılık testi olarak, motivasyon ölçeği ise ön test ve son test olarak uygulanmıştır. Test puanlarının parametrik test varsayımlarını sağladığı tespit edildikten sonra ilişkili ölçümler için Bağımlı Gruplar t Testi, bağımsız ölçümler içinde İlişkisiz Örneklemler t Testi kullanılmıştır. Toplanan veriler SPSS programı kullanılarak analiz edilmiştir. Analiz sonucunda deney ve kontrol grubu öğrencilerinin başarı ve motivasyon ön test ortalamalarının birbirine denk olduğu saptanmıştır. Ardından deney ile kontrol grubu, başarı ve motivasyon son test ortalamaları İlişkisiz Örneklemler t Testi ile karşılaştırılmış ve sonuçlarda anlamlı derecede bir fakın olmadığı tespit edilmiştir. Ancova sonuçlarında da öğrencilerin başarı ön test ortalamaları kovaryant değişken olarak alındığında deney ve kontrol grubu başarı son test puanları arasında anlamlı bir fark olmadığı bulunmuştur. Sonuç olarak artırılmış gerçeklik uygulamasının, öğrencilerin Fen Bilimleri dersi akademik başarısına ve derse yönelik motivasyona herhangi bir etkisinin olmadığı tespit edilmiştir. AG'nin öğrenmedeki kalıcılık düzeyine etkisi de incelenmiş, deney ve kontrol grubu öğrencilerinin akademik başarı son testi ile ön testi, kalıcılık testi ile karşılaştırılmış Bağımlı Gruplar t Testi analizi sonucunda aralarında anlamlı farkın olmadığı saptanmıştır. Bu sonuçla da AG öğretim materyalinin öğrenmedeki kalıcılık düzeyine etkisinin olmadığı sonucuna ulaşılmıştır.
Bulanık mantık kullanılarak Poisson ve Binom dağılımlarının incelenmesi
Bu tez çalışması beş bölümden oluşmaktadır. İlk bölüm giriş bölümü olarak hazırlandı ve bulanık mantığın gelişim süreci ile kullanım alanları hakkında bilgi verildi. Önceki çalışmalar adlı ikinci bölümde ise daha önce yapılan çalışmalarla ilgili literatüre yer verildi. Materyal ve yöntem bölümünde ise bazı temel kavramlar, klasik kümeler, bulanık kümeler, üyelik fonksiyonları, bulanık sayılar, kesikli rassal değişkenler, bazı kesikli dağılımlar verildi. Tezin esas kısmı olan dördüncü bölümde ise olasılık teorisinde kullanılan Poisson, Binom dağılımları ve onların özelliklerinin bulanık mantık teorisinde kullanımları ele alındı. Ayrıca bu dağılımlarla ilgili çeşitli örnekler ele alınarak yapılan hesaplamalar bulanık mantık teorisine uyarlandı. Tezin son bölümü ise sonuç ve öneriler bölümü olarak düzenledi. Anahtar Kelimeler: Bulanık Mantık, Poisson Dağılımı, Binom Dağılımı.
Bazı biyolojik modellemelerde fark denklemlerinin kullanımı ve denklemlerin kararlılığı
Bu tezde diferansiyel denklemler ve fark denklemlerinin bazı biyolojik modellemelerde kullanılması ve kararlılıkları incelenmiştir. Çalışma dört bölümden oluşmuştur. İlk bölümde genel tanımlara ve önceki çalışmalara değinilmiştir. İkinci bölümde temel tanım ve teoremler verilmiş, örneklerle desteklenmiştir. Üçüncü bölümde kararlılık teorisi, diferansiyel ve fark denklemlerinde kararlılık konuları yer almıştır. Dördüncü bölümde ise fark denklemlerinde de Wit modeline dayanan iki bitki türü rekabetinin kararlılık şartları belirlenmiş, diferansiyel denklemlerde ise sınırlı bir alanda bulunan ve yiyecek rekabeti olan iki tür için lojistik denklem yardımıyla matematiksel modelleme oluşturulması ve bazı sabitler için modelin kararlılık kriterleri incelenmiştir
Duygusal zekâ temalı etkileşimli ortamın ortaokul öğrencileri üzerindeki etkileri ve ortam hakkında öğrenci görüşleri
Bu araştırma ile duygusal zekâ destekli çevre eğitim yazılımının öğrenme süreçlerine etkisinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaca yönelik olarak geleneksel metotlarla çevre eğitimi verilen kontrol grubu oluşturulmuş ve böylece duygusal zekâ destekli çevre eğitiminin etkisinin daha net belirlenmesi amaçlanmıştır. Nicel ve nitel yöntemlerin beraber kullanıldığı karma yöntemde olan araştırma, ön test-son test kontrol gruplu yarı deneysel modeldedir. Nicel verilerin toplanmasında çevresel davranış, çevresel tutum, çevre başarı testi ve Bar-On duygusal zekâ ölçeği çocuk ve ergen formu (EQ-i(YV)) ölçekleri, nitel verilerin toplanmasında ise yarı yapılandırılmış görüşme formu kullanılmıştır. Araştırmanın örneklemi Hatay ili Kırıkhan ilçesinde 5.sınıfta öğrenim gören 56 deney grubu ile 52 kontrol grubu öğrencisinden oluşmuştur. Araştırmadan elde edilen verilerin analizi SPSS.25 programında analiz edilmiştir. Verilerin yorumlanmasında Betimsel İstatistikler, Bağımsız Gruplar t Testi, Kovaryans analizi, Korelasyon analizi kullanılmıştır. Elde edilen bulgularda deney grubunun duygusal zekâ, çevresel davranış, çevresel akademik başarılarında anlamlı değişimler olduğu belirlenirken çevresel tutum puanlarında anlamlı bir değişim saptanmamıştır. Ayrıca çevresel tutum ile çevresel davranış arasında, çevresel davranış ile duygusal zekâ arasında, çevresel tutum ile duygusal zekâ arasında, çevresel akademik başarı ile çevresel tutum arasında anlamlı ilişkiler olduğu belirlenmiştir. Öğrenci görüşlerinden elde edilen bulgulara göre ise çevre eğitim yazılımının eğitim sürecini kolaylaştırdığı, dersi eğlenceli hale getirerek derse ilişkin motivasyonu artırdığı saptanmıştır. Anahtar Kelimeler: Çevre eğitimi, bilgisayar destekli eğitim, duygusal zekâ
Robotik kodlama eğitiminin ortaöğretim öğrencilerinin programlama öz yeterlik düzeylerine ve yaratıcı düşünme becerilerine etkisi
Bu araştırmada robotik kodlama eğitiminin ortaöğretim öğrencilerinin programlama öz yeterlik düzeylerine ve yaratıcı düşünme becerilerine etkisi araştırılmıştır. Bu bağlamda araştırmanın örneklemini 2019-2020 eğitim öğretim yılında Hatay ilinin Antakya ilçesinde bulunan bir ortaöğretim kurumunda robotik kodlama eğitimi alan 71 öğrenci oluşturmaktadır. Öğrenciler deney ve kontrol grubu olmak üzere iki gruba ayrılmıştır. Deney grubunda bulunan öğrencilere eğitim öğretim süreci boyunca robotik kodlama eğitimleri verilirken kontrol grubunda bulunan öğrencilere müfredat içeriğine göre eğitimler düzenlenmiştir. Verilen eğitimlerin sonrasında öğrencilerin programlama öz yeterlik düzeylerinde ve yaratıcı düşünme becerilerinde anlamlı bir farklılaşma olup olmadığının tespit edilmesi amaçlanmıştır. Nicel yöntemlerle verilerin toplandığı araştırmada deneysel modellerden kontrol gruplu yarı deneysel model kullanılmıştır. Araştırma kapsamında robotik kodlama eğitimi alan ortaöğretim öğrencilerinin programlama öz yeterlik düzeylerini belirlemek için programlama öz yeterlik ölçeği ve yaratıcı düşünme becerilerini belirlemek için yaratıcılık ölçeği kullanılmıştır. Elde edilen veriler SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) programında betimsel istatistikler, Bağımsız Gruplar t Testi, İlişkili Örneklemler t Testi, ANCOVA kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırmada elde edilen sonuçlara göre robotik kodlama eğitimlerinin ortaöğretim öğrencilerinin programlama öz yeterlik düzeylerine ve yaratıcı düşünme becerilerini artırdığı sonucuna ulaşılmıştır.
Kuazi optiğin durgun olmayan denklemi için başlangıç sınır değer problemlerinin sonlu farklar yöntemiyle çözümü
Bu tezde Kuazi optiğinin durgun olmayan denklemi için başlangıç sınır değer problemlerinin sonlu farklar yöntemiyle çözümü ele alınmıştır. Bu çalışmanın 3.1. bölümünde Fonksiyonel uzayda kararsız ekstramal problemi tanımlanarak bu probleme ait genelleştirilmiş çözümlerin varlığı ve bu tekniğe ait hükmün ispatı verilmiştir. Devamında problemle ilgili örnekler verilip çözümler yapıldıktan sonra probleme ait teoremler verilip bu teoremlerin ispatı yapılmıştır. Çalışmanın 3. bölümünde ise 2. Çeşit başlangıç sınır değer problemi tanımlanarak bu probleme ait fark şemasının çözümü için kararlılık kestirimi elde edildi ve bu kestirim kullanılarak fark şemasının hatası değerlendirilmiştir. Son olarak 1. ve 2. Çeşit başlangıç sınır değer problemlerinin nümerik çözümleri için algoritma verilmiştir. Verilen algoritmalar ile fonksiyonların minimize edilebilmesi için , fonksiyonlarının doğrulukta verilmesi fonksiyonlarının yerine fonksiyonlarının minimizasyonunun gerektiği gösterilmiştir.
Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi yerleşkesi ağ ortamının iyileştirilmesi ve güvenlik politikalarının belirlenmesi
Bu tez çalışmasında Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi örneği üzerinden ağ ortamlarının güvenliği konusu işlenmiştir. Güvenlik konusu pek çok açıdan hassas bir konu olup, titizlikle üzerine çalışmayı gerektiren bir konudur. Üniversite ağ ortamları diğer ağ ortamları gibi hem teknik olarak hem de güvenlik politikaları ile güvenli hale getirilebilmektedir. Ancak bu işlem tek bir seferde çözümlenebilecek bir durum olarak görülmemeli, sürekli denetim ve gözden geçirme ile döngüsel bir şekilde sürdürülebilir bir halde yürütülmelidir. Tezin araştırma kısmında Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi içinde kurulan bir laboratuvar ortamında çeşitli yöntemlerle kaba kuvvet saldırıları düzenlenmiş ve ağ yapısının çeşitli açıkları tespit edilmiştir. Bu açıkların tespiti sonrası çözüm önerileri tezin sonuç bölümünde verilmiştir.
LGS hazırlanma sürecinde teknoloji kullanımının incelenmesi
Bu araştırmada, ortaokul öğrencilerinin LGS'ye hazırlanma sürecinde teknoloji kullanım durumları ve teknoloji kullanımlarının sınavda aldıkları puana etkisi araştırılmıştır. Bu bağlamda; 2018-2019 eğitim öğretim yılında sınav sürecini yaşamış 200 öğrenci ile kompozisyon çalışması, sınava sürecini geçirmiş 410 öğrenci ile anket çalışması, sınav sürecini yaşamakta olan 140 öğrenci ile anket çalışması ve 5 öğrenci ile görüşmeler yapılmıştır. Öğrenciler iki gruba ayrılmıştır. Sınav sürecini yaşamış öğrenci deneyimleri ve sınav sürecini yaşamakta olan 1.grup ve eğitimde teknoloji kullanımlarının sınav puanına etkisini araştırmak için 2.grup. Eğitimde teknoloji kullanım durumlarının LGS puanına etkisi araştırılmıştır. Araştırma; verilerin toplanması, nicel yöntem kullanılarak ve aynı zamanda nitel veri toplama yöntemlerinden görüşmeler de yapıldığından karma desenden oluşan bir araştırmadır. Araştırma kapsamında teknoloji kulanım durumlarını belirlemeye yönelik anketler uygulanmıştır. Görüşme formu kullanılarak görüşmeler yapılmıştır. Elde edilen nicel veriler SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) programında betimsel istatistikler, normallik testi için Kolmogorov-Smirnov, korelasyonu belirlemek için Sperman's rho kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırmada elde sonuçlara göre sınava hazırlanma sürecinde öğrencilerin bazılarının olumlu bazılarının olumsuz bir tutum içinde oldukları, eğitimde teknoloji kullanan öğrencilerin sınav puanının daha yüksek olduğu tespit edilmiştir.
Kamu kurumlarında elektronik belge yönetim sisteminin kullanım durumu: TRT örneği
Bu çalışmanın amacı; Türkiye Radyo Televizyon Kurumu (TRT) personelinin Elektronik Belge Yönetim Sistemi (EBYS) kullanımını etkileyen faktörleri Kişisel Bilgi Formu (KBF) ve Genişletilmiş Teknoloji Kabul Modeli (TKM-G) ölçeği çerçevesinde belirlemek ve EBYS hakkındaki görüşlerini incelemektir. Çalışmanın örneklemini uygun örnekleme yoluyla çevrim içi ankete katılım gösteren 304 TRT çalışanı oluşturmuştur. Araştırma, karma yöntem yaklaşımlarından gömülü desen kullanılarak gerçekleşmiştir. Araştırmada veriler çevrim içi anket yöntemiyle toplanmıştır. Anketin nicel kısmında tarama modeli, nitel kısmında ise açık uçlu sorular kullanılmıştır. Anketten elde edilen nicel verilerin analizinde çoklu regresyon analizi ve Kruskal Wallis H; nitel verilerde ise içerik analizine başvurulmuştur. Araştırma bulguları EBYS kullanım niyetini TRT çalışanının TRT hizmet süresi, ortalama EBYS kullanım süresi ve EBYS giriş sıklığının etkilediği; çalışanın cinsiyetinin, yaşının, öğrenim durumunun ve unvanının EBYS kullanım niyetini etkilemediğini ortaya çıkarmıştır. Ayrıca algılanan fayda, algılanan kullanım kolaylığı, son kullanıcı desteği, işe uygunluğu, sonuç gösterilebilirliği, kaygı ve güvenin niyet üzerinde önemli birer yordayıcı olduğu, kolaylaştırıcı koşullar ve kişisel normun ise anlamlı bir yordayıcı olmadıkları ortaya çıkmıştır. Nitel sonuçlarda ise EBYS'nin kolaylık sağladığı, hızlı ve pratik olduğu avantajlar içinde yer almaktadır. EBYS'nin karmaşık olması, teknik problemlerin yaşanması, eğitim ve rehberin yetersiz olması dezavantaj olarak görülmektedir. Katılımcılar, EBYS kullanımı için eğitim verilmesini, güncel rehber hazırlanmasını ve mobil uygulamanın yaygınlaştırılmasını önermişlerdir. EBYS üzerine gelecekte yapılacak çalışmalar için EBYS'de siber güvenlik ve mobil EBYS konuları üzerine çalışma yapılması alanyazına katkı sağlayabilir.
Kesirli mertebeden diferansiyel denklemlerin fonksiyonel değişken yöntemi ile tam çözümleri
Beş bölümden oluşan tezin, giriş bölümünde kesirli türev ile ilgili literatür bilgisi verildi. İkinci bölümde, conformable kesirli türev ve fonksiyonel değişken yöntemi ile daha önceden yapılan çalışmalara yer verildi. Üçüncü bölümde, bazı kesirli türev yaklaşımları ve fonksiyonel değişken yöntemine yer verildi. Tezin orjinal kısmı olan dördüncü bölümde ise kesirli mertebenden genişletilmiş BKP-Boussinesq, genelleştirilmiş Calogero–Bogoyavlenskii–Schiff ve genelleştirilmiş (2+1) boyutlu Hirota-Satsuma-Ito denklemlerinin fonksiyonel değişken yöntemi kullanılarak analitik çözümleri elde edildi. Elde edilen analitik çözümlerin iki ve üç boyutlu grafikleri verildi. Son bölüm olan beşinci bölümde ise sonuç ve önerilere yer verildi.
Conformable kesirli mertebeden kısmi diferansiyel denklemlerin tam çözümleri
Beş bölümden oluşan tezin giriş bölümünde kesirli türev ile ilgili literatürdeki çalışmalara yer verildi. İkinci bölümde, conformable kesirli türev ve e^(-ϕ(ξ) ) yöntemi ile yapılan çalışmalara yer verildi. Üçüncü bölümde, conformable türev yaklaşımının tanımı ve özellikleri verildikten sonra e^(-ϕ(ξ) ) yöntemine yer verildi. Tezin orijinal kısmı olan dördüncü bölümde ise kesirli mertebenden Boussinesq-Double Sinh-Gordon, yeni ikili Mkdv, genelleştirilmiş Rosenau-Kawahara-RLW denklemlerinin e^(-ϕ(ξ) ) yöntemi kullanılarak tam çözümleri elde edildi. Beşinci bölümde ise sonuç ve önerilere yer verildi.
Analog tümdevre tasarımına uygun MOS-C tabanlı yeni sinüzoidal osilatör ve süzgeç topolojileri
Elektronik ve haberleşme sistemlerinde analog süzgeç ve sinüzoidal osilatör devrelerinin çok geniş kullanım alanlarına sahip olmalarından dolayı bu devreler işaret işleme uygulamalarında vazgeçilmez önem taşırlar. Bu yüzden analog süzgeç ve sinüzoidal osilatörler ile ilgili yapılan çalışmalar her zaman ilgi görmüş olup son yıllarda yeni nesil aktif devre elemanı tabanlı olarak gerçekleştirilen çalışmaların sayısı günden güne artmış ve teknolojik gelişmelere bağlı olarak tümdevre tekniğine uyumlu olması önem kazanmıştır. Bu tez çalışması devre sentezi ile yeni analog süzgeç ve sinüzoidal osilatör topolojileri oluşturma, bu topolojiler ile elde edilen devreleri tümdevre tekniğine uygun yapıda MOS-C olarak gerçekleştirme ve bu devrelerin PSpice simulasyon yazılımı ile başarım analizi kısımlarından oluşmaktadır. Devrelerin MOS-C olarak gerçeklenebilmesi ve elektronik olarak ayarlanabilmesi amacıyla pasif dirençlerin MOS transistörler ile gerçeklenme yöntemleri incelenmiş ve gerçeklenen dirençlerde doğrusal olmayan etkilerin giderilmesi ile ilgili tekniklerden yararlanılmıştır. Önerilen topolojilerde kullanılmış olan yeni nesil aktif devre elemanları tanıtılıp gerçeklenen devrelerin teorik analizi yapıldıktan sonra PSpice simulasyon yazılımı ile elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış, devrelerin çalışabilirliği doğrulanmış ve başarım düzeyleri gösterilmiştir. Bazı devrelerde, kullanılan aktif elemanın ideal olmayan durumlar için analiz çalışması gerçekleştirilmiştir. Tez çalışması ayrıca, önerilen bazı topolojilerde ticari olarak elde edilebilen tümdevrelerin makromodel parametreleri kullanılarak simulasyon yazılımı ile ve akım işlemsel kuvvetlendiricisi elemanının akım taşıyıcı tümdevreleriyle gerçekleştirilip bir süzgeç devresinde çalıştırılmasına yönelik bir deneysel çalışma ile desteklenmiştir. Akım taşıyıcı tabanlı devrelerde kompozit yapı kullanarak devrenin başarım düzeyinin nasıl geliştirilebileceği karşılaştırmalı çalışmalarla gösterilmiştir. Devre tasarımında genellikle aynı topoloji ile birden çok süzgeç türünü sağlayan çok fonksiyonlu süzgeç devreleri elde edilmiştir. Bu şekilde tasarlanan devrelerin daha az sayıda aktif ve pasif eleman çalıştırması, daha düşük maliyet ve daha düşük güç tüketimi gibi özelliklere sahip olmaları amaçlanmıştır. Ayrıca, süzgeçlerde kesim frekansı ve sinüzoidal osilatörlerde osilasyon frekansının devredeki pasif elemanlara göre duyarlılık analizleri yapılmıştır. Gerçeklenen osilatör devrelerinde osilasyon frekansının osilasyon koşulundan bağımsız ve elektronik olarak ayarlanabilir özellikte olmasına ve kuadatür sinüzoidal osilatörlerde faz hatasının olabildiğince düşük düzeyde kalmasına çalışılmıştır.
Yapay zekâ yöntemleriyle borsa endeksinin yönünün tahmini üzerine bir çalışma: Karşılaştırmalı analiz
Bu çalışmada, Makine öğrenmesinin alt dallarından, Regresyon Analizi ve Destek vektör makineleri ile Teknik analiz göstergeleri kullanılarak Bist100 endeksinin yönü tahmin edilmeye çalışılacak ve bulunan sonuçlar karşılaştırılacaktır. Çalışmanın sonunda Bist100 endeksinin tahmini için en iyi yöntem ve tekniğin hangisi olduğuna karar verilecektir. Uygulama aşamasında Bist100 endeksinin günlük ve 60 dakikalık zaman serisi veri setleri kullanılarak, Logistic Regresyon, Lasso Regresyon, Ridge Regresyon ve Destek Vektör Makinesi tahmin modellerinin her biri ile uygulamalar yapılıp simüle edilecek, elde edilen sonuçlar her bir model için ayrı ayrı değerlendirilecektir. En iyi sonuç veren model, teknik analiz göstergeleri ile birlikte kullanılarak Bist100 endeks tahmini için en iyi yöntem elde edilmeye çalışılacaktır
Yeni genişletilmiş doğrudan cebirsel yöntem ile conformablekesirli mertebeden kısmi diferansiyel denklemlerin analitikçözümleri
Beş bölümden oluşan tezin, ilk bölümünde giriş bölümüne yer verildi. İkinci bölümde, kısmi diferansiyel denklemlerin çözümlerini içeren çalışmalara yer verildi. Üçüncü bölümde, conformable kesirli türev yaklaşımının tanımı ve yeni genişletilmiş doğrudan cebirsel yöntemi verildi. Tezin orjinal kısmı olan dördüncü bölümde ise conformable kesirli türev içeren kesirli mertebeden Whitham-Broer-Kaup ve Sawada-Kotera-Ito denklemlerinin analitik çözümleri yeni genişletilmiş doğrudan cebirsel yöntemi ile elde edildi. Son bölüm olan beşinci bölümde ise sonuç ve önerilere yer verildi.