2,009
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Genre independent authorship attribution for turkish documents
In this thesis, we propose a scaling algorithm using multivariate analysis for authorship attribution in different document types with heterogeneous properties. The scaling algorithm is inspired by the idea of removing the non-variable background used in capturing moving objects in image recognition systems. This algorithm consists of two steps, which are determining the source-based common features of the documents in different topics and genres and removing these common features from the document vector for uncovering the style of the authors. Authorship attribution differs from other text classification types in terms of text processing techniques. The topic, genre, and target audience affect the author's word choice, causing the author's style to blur. In this context, the author's different types of documents are scaled according to the type which the document belongs to, and the similarity between the documents by the same author or different authors is exposed. In the thesis, classification based accuracy measurements were made by using term and character sequences on different types of documents, such as e-mails, blogs, micro messages, newspaper articles, and novel excerpts. The proposed scaling algorithm achieves the highest accuracy regardless of topic, feature set and genre in any dataset in classification based authorship attribution. In addition, scaling on only the term or character sequence features in the cross-domain and cross-genre datasets is highly competitive with the complex text processing techniques obtained by linguistic analysis.
Gizliliği koruyan çoklu-ölçütlü ortak filtreleme
Gizliliği koruyan ortak filtreleme sistemleri, tek-ölçüt değerlerinde bulunan gizlilik tehditlerini ortadan kaldırmaya odaklanır ve çoklu-ölçütlü tercih alanındaki gizlilik riskleri göz ardı edilir. Çoklu-ölçütlü tercih verilerinin yapısı, bireylerin neden bir öğenin kullanıcı tarafından tercih edildiğini anlama olanağı sağlamasına rağmen, bireyleri daha ciddi gizlilik tehditlerine maruz bırakır. Bu nedenle, bu sistemler esnek ve her bir alt-ölçütün yapısı ile uyum sağlayan akıllı koruma mekanizmalarına ihtiyaç duyar. Bu tezde, çoklu-ölçütlü öneri sistemleri açısından mevcut gizlilik ihlali koşulları değerlendirilmekte ve bu hizmetlerin maruz kaldığı tehditler kapsamlı bir şekilde tartışılmaktadır. Bu tür tehditleri hafifletmek için, çoklu-ölçütlü ortak filtreleme sistemleri için rastgele karıştırma yöntemine dayalı gizlilik koruma yaklaşımları ve geleneksel tek-ölçütlü sistemlerde etkin bir şekilde kullanılan gizlilik koruma yöntemleri çoklu-ölçütlü derecelendirmelere uyarlanmaktadır. Öneri doğruluğunu arttırmak için, orijinal çoklu-ölçütlü tercihlerin bozulmasından kaynaklanan doğruluk kayıplarını azaltan entropi tabanlı rastgelelik belirleme prosedürünü uyarlayan yeni bir gizlilik koruma protokolü sunulmuştur. Ek olarak, olağandışı kullanıcı derecelendirmelerinin tahmin doğruluğu üzerindeki olumsuz etkilerini azaltmak için yeni bir veri karıştırma yaklaşımı sunulmuştur. Önerilen gizlilik koruma programlarının, farklı mahremiyet seviyelerinde hem kullanıcı gizlilik seviyeleri hem de tahmin doğruluğu üzerindeki etkilerini göstermek için yaklaşımlar Yahoo!Movies çoklu-ölçütlü tercih veri setinin üç alt grubunda deneysel olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen deneysel sonuçlara göre, önerilen yaklaşımlar geleneksel gizlilik koruma senaryosunun sağladığı gizlilik seviyesini korurken önemli ölçüde başarımı yüksek öneriler üretebilmektedir.
Farklı sosyal medya platformlarında otomatik hakaret tespiti
Sosyal medya platformları, düşünce paylaşımının merkezi hâline gelirken, hakaret ve küfür içerikli söylemlerin yayılmasıyla birlikte otomatik hakaret tespiti giderek daha önemli bir araştırma alanı hâline gelmiştir. Bu bağlamda Facebook, Instagram, X ve Reddit'ten toplanan yorumlar üzerinden, derin öğrenme modelleriyle çok sınıflı ve ikili sınıflandırma çalışmalar yürütülmüştür. CNN, LSTM ve BERTurk modelleri kullanılmış; ayrıca GPT-4o tabanlı büyük dil modeli ile sıfır, bir ve üç örnekli etiketleme senaryoları gerçekleştirilmiştir. Birleşik veri ikili sınıflandırmasında BERTurk %90, LSTM %87, CNN %87 F1 skoruna ulaşmıştır. Birleşik veri çok sınıflı sınıflandırmada ise BERTurk %87 ile en yüksek başarıyı sağlamıştır. GPT-4o, en iyi sonucu ortalama %69 F1 skoru ile tek örnekli çalışmada göstermiştir. Çalışma, Türkçe sosyal medya verilerinde hakaret tespiti alanında dört farklı platformu bir arada ele alan ve derin öğrenme ile büyük dil modeli temelli analizleri yapan ilk kapsamlı araştırmalardan biri olarak literatüre özgün katkılar sağlamaktadır. Ayrıca çalışma, dört farklı platformdan derlenen ilk kapsamlı Türkçe hakaret veri setini sunmaktadır. Elde edilen bulgular, tüm platformların bir arada olduğu bir modelin çoğu durumda platforma özgü modellere benzer hatta daha yüksek başarı göstererek, platformlar arası genellemenin mümkün olduğunu göstermektedir.
Ulusal güvenlik için blokzinciri tabanlısiber güvenlik modeli
Günümüzde İnternete bağlı bilgisayarlar; kolumuzdaki saatten fabrika otomasyon sistemlerine (SCADA) kadar hayatımızın her alanına girmiş durumdadır. İnternetin bu derece genişlemesi, siber saldırıları kişisel ve ulusal güvenliğimizin karşısındaki en büyük tehdit unsuru haline getirmektedir. Devletlerin kritik altyapılarına nüfus edebilecek kadar kabiliyet kazanan siber saldırılar, 2017 yılı içerisinde dünya çapında toplam 600 milyar dolar maddi zarara sebebiyet vermişlerdir. Bulut bilişim ve nesnelerin interneti gibi internet ortamını kullanan teknolojilerdeki gelişmeler, siber ortamdaki riskin yönetimini her geçen gün daha da zorlaştırmaktadır. Son yıllarda suçun tespitinde yaşanan zorluklar ve adli bilişim süreçlerinde öne çıkan diğer bir siber güvenlik unsuru ise inkâr edilemezliğin ve denetlenebilirliğin sağlanmasıdır. Blokzinciri, dağıtık mimarisi ve gerçekleşen işlemlerin tutulduğu silinemez kayıt defteri sayesinde bizlere, tüm bu güvenlik problemlerini giderebilecek yeni nesil bir teknoloji vaat etmektedir. Bu çalışmada blokzinciri sisteminin işleyişi ele alınmış, bu konudaki çalışmaların güvenlik konusunda ortaya koyduğu yeni yaklaşımlar ve bu yaklaşımlarla siber güvenlik için ne tür çözümler geliştirilebileceği incelenmiştir. Blokzincirinin kullanılarak, ulusal kritik altyapılarda bilgi güvenliğinin sağlanmasına örnek teşkil edebilecek bir model oluşturulmuş ve Hyperledger-Fabric'te kodlanarak gerçeklenmiştir. Bu kapsamda blokzincirinin ulusal güvenlik amaçlı kullanımına yönelik çıkarımlarda bulunulmuştur.
İngilizce bilgi erişimi veri kümelerinde Latin dışı alfabelerle yazılmış içeriğin analizi
Yüzyıllardır insanlar arşivleme ve bilgi bulmanın öneminin farkında olmuşlardır. Bilgisayarların gelişiyle birlikte, büyük miktarda bilgiyi depolamak mümkün olmuştur ve bu tür koleksiyonlardan yararlı bilgiler bulmak bir gereklilik haline gelmiştir. Bilgi erişimi alanı 1950'lerde bu gereklilikten doğmuştur. Bilgi erişimi kullanıcıların ihtiyaç duydukları bilgi ile ilgili kaynakları büyük koleksiyonlardan bulma işlemidir. Bilgi erişim sistemlerinin başarısı bulunan dokümanların ne kadarının kullanıcının aradığı bilgi ile ilgili olmasıyla doğru orantılıdır. Bilgi erişim sistemlerinin başarımını ölçmek, performansları karşılaştırmak için yıllık olarak Text Retrieval Conference düzenlenmektedir. Bu organizasyon tarafından standart veri setleri oluşturulup yayınlanmaktadır. Bu çalışmada İnternet'ten toplanan ve İngilizce Web sayfalarından oluşan ClueWeb09, ClueWeb12 ve Gov2 veri setleri kullanılmıştır. Her ne kadar bu Web sayfalarındaki kelimelerin çoğu Latin alfabesiyle yazılmış olsa da veri setleri ayrıca Latin dışı alfabelerde (Japon, Kiril, Yunan, Arap, vb.) yazılmış kelimeleri de içermektedir. Ayrıca, bu veri kümeleriyle ilişkilendirilmiş olan sorgu kümeleri, tamamen Latin alfabesinde yazılmış sözcüklerden oluşmaktadır. Bu kapsamda, bu tezin amacı, Latin dışı alfabelerle yazılmış kelimelerin İngilizce veri setleri üzerindeki dağılımı incelemek ve Latin dışı kelimelerin indekse dahil etmenin veya hariç tutmanın bilgi erişim başarımı üzerindeki etkisini araştırmaktır.
Genetik algoritma tabanlı gizliliği koruyan ortak filtreleme
İnternet kullanımının artması ile insanlar hemen her ihtiyacını çevirim içi hizmet sunan firmalardan karşılamaya başladılar. Ancak internet üzerinden hizmet veren firmaların kullanıcı ve ürün sayısı ile ürün çeşitliliği arttıkça kullanıcıların ürün seçiminde karar verebilmeleri giderek güçleşmiştir. Öneri sistemleri, bu süreçleri otomatikleştirerek kullanıcıların karar verme aşamasında kendilerine en uygun ürünün sunmaktadır. Öneri sistemlerinin doğru öneriyi kabul edilebilir bir süre içerisinde güvenli bir şekilde öneri üretebilmeleri gerekmektedir. Yapılan tez çalışmasında bu kriterleri hepsinin karşılanması amaçlanmıştır. Geleneksel hafıza tabanlı en yakın komşuluk esasına dayalı ortak filtreleme tekniği genetik algoritma ile geliştirilerek kullanıcılara daha doğru önerilerin üretilmesi amaçlanmıştır. Diğer taraftan kullanıcıların ürünlere verdikleri oylama bilgilerinin de gizliliği sağlanarak sistemin veri güvenliği de sağlanmıştır. Yapılan çalışmalarda ortak filtreleme ve gizliliği korunmuş ortak filtreleme yöntemleri ayrı ayrı genetik algoritma ile geliştirilmiş ve sonuçlar analiz edilmiştir. Her iki yöntemde de sistemin geleneksel tekniklere göre daha doğru sonuçlar ürettiği deneylerle gözlemlenmiştir. Gizliliği koruyan ortak filtreleme yönteminin genel doğruluğunun genetik algoritmalar ile iyileştirildikten sonraki artışının gizliliği sağlanmamış ortak filtreleme yönteminde elde edilen iyileştirmeden oransal olarak daha iyi olduğu gözlemlenmiş ve bu durumun sebepleri açıklanmıştır.
Popülasyon temelli metasezgiseller için genelleştirilmiş çatıların tasarımı ve gerçekleştirimi
Popülasyon tabanlı metasezgisel algoritmaların problem çözmede gösterdiği başarı bu algoritmalara olan ilginin artmasına sebep olmuştur. Yapay Arı Kolonisi ve Parçacık Sürü Optimizasyon algoritmaları, öne çıkan popülasyon tabanlı metasezgisel algoritmalardan iki tanesidir. Araştırmacılar, bu algoritmaların yapısına dahil ettikleri ufak değişiklikler ile gelişmiş yeni varyantlar ortaya koymuşlardır. Bu yeni önerilmiş varyantlar genellikle araştırmacıların kullandıkları problem setine ve araştırmacıların tecrübelerine bağlı olmaktadır. Bu da algoritmaların karşılaşmadıkları problem türlerinde yeterli başarıyı gösterememesine yol açmaktadır. Ortaya çıkan bu problemi aşmak için bu tez çalışmasında ABC ve PSO algoritmaları için genelleştirilmiş algoritma çatıları önerilmiştir. Çeşitli ABC varyantlarının özelliklerini içinde barındıran ve bir otomatik yapılandırma aracı ile probleme özgü ABC algoritması üretmesini sağlayan ABC-X isminde bir genelleştirilmiş algoritma çatısı önerilmiştir. Bu algoritmanın başarısı elli adet problem içeren ölçüt seti ile test edilmiştir. Ayrıca algoritma bir gerçek dünya problemi olan valf etkili güç dağıtım probleminin çözümünde kullanılmıştır. Bir diğer yapılan çalışma PSO algoritması için Şablon PSO isminde bir algoritma önerilmesidir. Algoritmanın performansı CEC'17 ölçüt seti ve SOCO yüksek boyut ölçüt seti kullanılarak analiz edilmiştir. Son olarak, algoritmaların performansındaki en büyük pay sahibi olan bileşenin algoritmalarda yer alan arama denklemi olduğu düşüncesiyle kendinden uyarlanabilir arama denklemi tabanlı ABC (SSEABC) algoritması önerilmiştir. SSEABC'nin performansı, CEC'17 ve SOCO ölçüt setleri ile test edilmiştir. Ayrıca SSEABC, bir mühendislik problemi olan filtre tanıma probleminin çözümünde de kullanılmıştır. Önerilmiş olan üç algoritma da karşılaştırıldıkları algoritmalardan daha iyi ve rekabetçi sonuçlar elde etmiştir.
Sürekli entegrasyon destekli hata öngörü sistemi
Bu araştırmada yazılım geliştirme sürecinde sürekli entegrasyon sistemi verileri kullanılarak oluşabilecek hataların önceden tahmini üzerine çalışılmıştır. Yazılım geliştirme süreçlerinde kod değişikliklerinden, hata raporlarına, tasarım dokümanlarından, sürüm bilgilerine kadar uzanan bir dizi veri oluşur. Bu veriler kullanılarak yazılımdaki hata oluşabilecek noktalar önceden tahmin edilebilir. Hata öngörü sistemleri için kullanılabilecek çok çeşitli veri setleri ve yöntemler bulunmaktadır. Bunların birçoğu kod değişiklikleri, statik kod analizi değerleri, geçmiş hataların analizi gibi verileri kullanır. Bu çalışmada ise kodun sürekli entegre edildiği ve derlendiği sistemin ürettiği veriler kullanılmıştır. Çalışma için üç farklı açık kaynaklı yazılım projesi kullanılmıştır. Bu projelerin sürekli entegrasyon verileri, hata sistemlerindeki verileri ve sürüm verileri kullanılmıştır. Projeye uygun bir sürüm süresi belirlenerek gelecek sürümde çıkabilecek hata sayısı tahmini yapılmıştır. Bu sayede yazılım geliştirme sürecinde oluşan bu tahminler yazılım ekibine yol gösterici olur. Anahtar Sözcükler: Hata öngörüsü, Yazılım geliştirme depoları, Veri madenciliği, Sürekli entegrasyon, Yazılım geliştirme süreci, Yazılım derleme.
Sınırlı bakış durumunda ara-imge sentezleme
Bu çalışma kamera barındıran nesnelerin fonksiyonlarını daha da geliştirmek için başlatılmıştır. Görüntüleme cihazlarının sınırlı bakış açılarından aldıkları görüntülerden daha fazla bilgi edinmek için yöntemler uygulanmıştır. Farklı iki bakış açısından edinilen resimlerle diğer ara görüntülerin oluşturulması hedeflenmiştir. Farklı iki görüntü arasında matematiksel bir bağ kurabilmek amacıyla işaretleyici kareler kullanılmıştır. Karelerin görüntüler içerisinde otomatik bulunması, kameraların pozisyonlarının hesaplanabilmesini sağlamıştır. Ara görüntülerin sentezlenebilmesi için resimler üzerinde anahtar noktalar bulunmuştur. Bu noktaların bulunması için AKAZE, SURF, BRISK, ORB gibi farklı yöntemler incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. Bulunan noktaların farklı iki resim arasındaki bağlarının oluşturulması amacıyla Brute Force ve FLANN tabanlı eşleyici algoritmalar kullanılmıştır. Bu iki algoritmanın başarımları konusunda inceleme ve değerlendirme ilgili bölümlerde bulunabilir. Ara görüntülerin hesaplanması için iki resimden elde edilecek derinlik algısına ihtiyaç vardır. Bu hesaplama için epipolar geometri kuralları kullanılmıştır. Bilgi edinilemeyen görüntü alanları için bilinen noktaların üç boyutlu interpolasyon metotları ile gerçekteki nesnelere yaklaşım sağlanmaktadır. Böylece fotoğraflardaki nesnelerin üç boyutlu yapıları mümkün olduğunca tekrar oluşturularak farklı bakış görüntüleri oluşturulabilmiştir.
Metin sınıflandırma için terim ağırlıklandırma
Metin sınıflandırma, metin dokümanlarının etiketleri önceden belirlenmiş sınıflara atanması işlevidir. İnternetin ve teknolojinin gelişimine paralel olarak elektronik ortama aktarılan metin dokümanlarının dramatik bir biçimde artması, söz konusu dokümanların hızlıca erişimi, organize edilmesi ve sınıflandırılması gibi işlevler metin sınıflandırmanın önemini daha da arttırmıştır. Metin sınıflandırmada efektif öznitelik vektör gösterimleri sınıflandırma performanslarını doğrudan etkileyebildiği için, metin içeriklerinden elde edilen özniteliklere (terimlere) uygun ağırlık değerlerinin atanması, önemli araştırma problemlerinden biridir. Literatürde bu araştırma problemine çözüm geliştirmeyi hedefleyen birçok terim ağırlıklandırma şeması önerilmiştir. Bu tez çalışmasında, metin sınıflandırma için terim ağırlıklandırma problemleri ile popüler terim ağırlıklandırma şemalarının sundukları çözümler geniş kapsamlı olarak analiz edilmiş ve ağırlıklandırma problemlerine yönelik olarak çeşitli yeni çözümler önerilmiştir. Bu amaçla, ilk olarak yüksek terim frekansı değerlerinin ve çeşitli terim frekans faktörleri ile bu değerleri indirgemenin mevcut gözetimli terim ağırlıklandırma şemalarının performanslarına etkileri incelenmiştir. Bunun dışında, literatürde son yıllarda önerilmiş olan ters yer çekimi momentine bağlı olarak terim ağırlıklandırma şemasının bazı ekstrem senaryolara sahip terimlerin ayırt edicilik güçlerini daha makul bir biçimde yansıtabilen gelişmiş bir versiyonu önerilmiştir. Son olarak, metin sınıflandırma için, terimlerin geçmedikleri dokümanlardaki dağılım bilgilerini, ayırt ediciliklerini hesaplarken daha efektif bir biçimde kullanabilen; TF-MONO ve SRTF-MONO adında iki yeni ağırlıklandırma şeması önerilmiştir. Üç farklı popüler veri setinde iki farklı sınıflandırıcı kullanılarak, toplamda yedi farklı terim ağırlıklandırma şemasının kıyaslandığı deneylerden elde edilen sonuçlar; özellikle SRTF-MONO terim ağırlıklandırma şemasının diğerlerine nazaran daha başarılı olduğunu göstermiştir.
Yapay görme tabanlı optik form değerlendirme yöntemi
Görüntü işleme; bir görüntüyü dijital ortamda algılayarak içerisindeki anlamlı ve yararlı bilgileri ortaya çıkarmak suretiyle belirli sonuçlar elde etmek amacıyla kullanılan bir bilim dalı olarak ifade edilebilir. Yukarıda da belirtildiği üzere bu işlemin girdisi bir imge ya da imgelerden oluşan bir video serisi de olabilir. Bu girdiler üzerinde çeşitli işlemler yapılarak istenmeyen görüntü veya gürültü engellemesi ile istenilen çıktılar elde edilir. Bu işlemin günümüzde kullanılan örneklerinden birkaçı; insan yazısını bilgisayarların okuması, sosyal medyalarda ve çeşitli platformlarda kullanılan fotoğraf filtreleme araçları, trafikte plaka tanımlama sistemleri, yüz tanıma sistemleri olarak ifade edilebilir. Dershanelerde, okullarda ve çeşitli sınav merkezlerindeki sınav değerlendirmeleri de konunun en yaygın örneklerinden birisidir. Bu tez çalışmasında görüntü işleme yöntemleri kullanılarak, farklı açılardan, farklı ortamlarda ve farklı ışık koşullarında çekilmiş optik formlar üzerinde çeşitli filtrelemeler ve çarpıtma işlemi yapılarak standart bir okuma ve sonuç döndürme işlemlerinin ardından optik form değerlendirme işlemi gerçekleştirilmiştir. Anahtar Sözcükler: Görüntü işleme, Optik form okuma, Filtreleme, Çarpıtma, Optik form değerlendirme.
Data mining for web application attacks analysis
The greatest challenge of web application attack investigations is dealing with the huge amount of data, the level of complexity of the web application integration technology and the huge number of sophisticated attacks. There is a need for more intelligent and convenient techniques for better web application attack investigations. Data mining and machine learning might aid to analyze and investigate web application attacks. This study proposes a framework for web application attacks forensic by applying data mining models. To date, there has not been an adequate approach to apply data mining technique to find web attack digital evidence. In this study, a hybrid approach is proposed for the feature selection and a data mining framework is proposed for web application forensics process. This framework has been validated by experimental measurements on three different web attack datasets. The results show that our proposed framework can find evidence with high recall, high accuracy and low error rates. We believe that the results presented herein may help to improve accuracy and recall of data mining techniques; particularly in the field of web attack investigation. The solution that will utilize this framework may help in digital forensic investigation and provide aid to experts and law enforcement in finding digital evidence significantly more productively and quicker.
Üst-n listesi üreten öneri sistemlerinin segment atağa karşı gürbüzlüğünün analizi
Üst-N listesi üreten öneri sistemleri, internet dünyasında etkili bir şekilde kullanılan iş birlikçi filtreleme(İF) yöntemidir. Bu sistemler kullanıcının ilgilenebileceği, henüz satın almadığı ürünlerin listesini önerirken, benzer kullanıcılar veya benzer ürünler üzerinden çeşitli algoritmalar aracılığı ile tahminde bulunurlar. Belirli bir alana yönelimi görülen kullanıcı için yine o alana uyan önerilerde bulunmak sistemi başarılı kılabilir. Öneri sistemleri kullanıcıların hareketlerinden yola çıkarak topladıkları bilgiyi kullanırlar ve bu yol sistemleri bazı kötü amaçlı saldırılara açık hale getirir. Literatürde şilin atak ismiyle anılan saldırılar, sistemin kararlılığını bozar ve öneri sistemlerinin başarısını düşürür. Bu tez kapsamında, üst-N listesi üreten öneri sistemi belirli bir kategori üzerine uygulanmıştır. Saldırı çeşitlerinden biri olan Segment Atak yapılarak sistemin kararlılığı incelenmiştir. Yapılan deneyler ile atağın başarılı olup olmadığı, üst-N öneri sisteminin atak yapılmadan önceki ve sonraki başarı oranları karşılaştırılmıştır. Anahtar Sözcükler: Üst-N Öneri Sistemleri, Şilin Atak, Gürbüzlük Analizi
Meme kanseri hastalarının sağ kalım tahmini için öznitelik seçimi ve sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması
Meme kanseri günümüzde özellikle kadınlar arasında en sık görülen hastalıklardan biri haline gelmiş, bu durum da hastaların hayatta kalma tahmininin önemini artırmıştır. Bu çalışmada The Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) meme kanseri veri seti kullanılarak makine öğrenme algoritmalarının sağ kalım tahmini üzerinde sağladığı başarılar karşılaştırılmış ve öznitelik seçiminin bu algoritmaların başarısı üzerinde sağladığı etki incelenmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında veri setindeki sağ kalım tahmini için anlamlı olabilecek özniteliklerin tamamı kullanılarak 4 farklı makine öğrenme algoritması bu veri seti üzerinde Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) ortamında çalıştırılmıştır. Bunlar: Naive Bayes, J48, Çok Amaçlı Evrimsel Bulanık Sınıflandırıcı (ÇAEBS), Destek Vektör Makineleridir (DVM). En başarılı algoritma olarak J48 algoritması belirlenmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında ise filtre ve sarmalama öznitelik seçim yöntemleri birlikte kullanılarak elde edilen veri setleri üzerinde ilk aşamada kullanılan sınıflandırma algoritmaları test edilmiş ve başarıları karşılaştırılmıştır. Daha az öznitelikle daha yüksek başarılar elde edilebildiği gözlemlenmiştir. Anahtar Sözcükler: Meme kanseri, Öznitelik seçimi, Sağ kalım, Sınıflandırma algoritmaları
Derin öğrenme yaklaşımları ile çoklu-kriterli öneri sistemlerinin problemlerini çözmek
Artan İnternet kullanımıyla birlikte kullanıcılar kişisel zevklerine uygun ürünlere/hizmetlere erişmekte zorlanırlar. Geleneksel öneri sistemleri bu durumla başa çıkabilmede etkili yöntemlerdendir. Ancak günümüzde kullanıcılar geleneksel öneri sistemlerindekinin aksine ürünler/hizmetler hakkında farklı kriterler bazında değerlendirmelerde bulunurlar. Çoklu-kriterli öneri sistemleri, kullanıcılarına farklı kriterler altında değerlendirme yapmalarına olanak sunan geleneksel öneri sistemi uzantılarıdır. Çoklu-kriterli öneri sistemlerinde üretilen tahminlerin doğruluğu, kullanıcı memnuniyetini ve bu sistemlerin sürdürülebilirliğini etkiler. Ayrıca artan kriter sayısına bağlı olarak çoklu-kriterli öneri sistemlerinde veri seyrekliği problemi daha belirgin bir sorun haline dönüşmekte ve artan veri miktarından dolayı makul zamanda tahminler üretmek zorlaşmaktadır. Derin öğrenme tekniklerinin heterojen ve büyük boyutlu veriden gizli, kompleks ve lineer olmayan özellikleri çıkarmadaki başarısı bu tekniklerin geleneksel öneri sistemlerinde sıklıkla kullanılmasını sağlamıştır. Bu tez kapsamında çoklu-kriterli öneri sistemlerinin temel problemlerinden olan doğruluk, veri seyrekliği ve ölçeklenebilirlik sorunlarını çözebilmek amacıyla otokodlayıcılara dayanan yeni yaklaşımlar önerilmiştir. Gerçek veri setleri üzerinden gerçekleştirilen deneysel çalışmalar ve analizler, önerilen yöntemlerin mevcut öncü çoklu-kriterli öneri sistemi algoritmalarına göre belirtilen problemlerin çözümünde daha etkili olduklarını göstermiştir. Anahtar Sözcükler: Çoklu-kriterli öneri sistemleri, Doğruluk, Veri seyrekliği, Ölçeklenebilirlik, Derin öğrenme
Öğrenci kayıt yenileme işlemlerinde öneri sistemleri uygulaması
Ders seçim aşaması üniversite öğrencileri için zorluklar teşkil etmektedir. Bu aşamadaki öğrenciler için ders tavsiyesi sunmak üzere akademik danışmanlık yapan bir öneri sistemi bu sorunların üstesinden gelebilir. Geleneksel yöntemlerle sözlü tavsiye alarak ya da ders kataloglarındaki bilgilere bakarak öğrencilerin kendi akademik profillerine uyan dersleri bulmaları oldukça zordur. Bunun yanı sıra bir akademisyenden akademik danışmanlık desteği alınsa bile ilgili akademisyenin her öğrencinin akademik profilini bilmesi mümkün değildir. Ayrıca akademisyenlerin bölümlerindeki bütün derslerin niteliklerini bilmeleri de mümkün değildir. Bu çalışma ile öğrencilerin akademik başarılarının yükseltilmesi ve öğrencilerin kendi profillerine uyan dersleri seçebilmeleri için bir ders öneri sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen öneri sistemi, bir kullanıcı tabanlı ortak filtreleme öneri sistemidir. Bu sistem öğrencilerin kendisiyle benzer akademik özellikteki diğer öğrencilerin önceden aldıkları dersleri inceleyerek, kullanıcılarına ders öneri listesi ve harf notu tahminleri sunar. Sistem kullanıcılarına, kendisiyle akademik benzerlik gösteren diğer öğrencilerin alıp başarılı olduğu dersler üzerinden almasını tavsiye ettiği dersleri sunar. Bu öneri listesini ve harf notu tahminlerini üretirken kullanıcılarından hiçbir veri talep etmez. Öneri üretilecek olan kullanıcının daha önceden almış olduğu derslerdeki performansını aynı bölümdeki mezun ve üst dönem öğrencilerinin geçmişteki performansları ile benzerlik kurarak önerilerini oluşturur. Böylelikle derslerle ilgili akademik özelliklerin tanımlanmasına ve içeriklerinin bilinmesine gerek duymaz. Sistem deneysel yöntemlerle geliştirilmiştir. Deneylerden elde edilen sonuçlar sistemin başarılı bir şekilde çalıştığını göstermektedir. Anahtar Sözcükler: Öneri sistemleri, Kullanıcı tabanlı ortak filtreleme, Ders öneri sistemi
Kentsel dönüşüm parametrelerinin nedensel çizgelerle irdelenmesi
Kentsel dönüşüm, bozulma ve çökme olan bir kentsel alanın fiziksel, toplumsal, ekonomik ve çevresel koşullarının sistematik ve bütünleşik yaklaşımlar ile sürekli iyileştirilmesine yönelik olarak uygulanan eylemlerin tamamı şeklinde ifade edilmektedir. Ülkemizde 21. Yüzyılda meydana gelen depremler sonucu oluşan kayıplar ve ülkemiz mevcut yapı stokunun büyük çoğunluğunun bozulmaya uğramış ya da deprem etkisi altında olması nedeniyle, kentsel yapının dönüşümünde proaktif bir yaklaşım benimsenmesi gerekmektedir. Bu nedenle meydana gelebilecek can ve mal kaybına karşı maksimum önlem alabilmek için risk teşkil eden alanların önceliklendirilerek belirlenmesi son derece önemli bir konudur. Kentsel dönüşüm kapsamında risk tespiti için değerlendirilmesi gereken parametre sayısının çok olması ve önem ağırlıklarının belirlenmesindeki zorluklar tespit sürecini olumsuz yönde etkilemektedir. Bu amaçla tezde, kentsel dönüşüm kapsamında değerlendirilen tekil yığma yapıların risk tespitinde kullanılan parametrelerin irdelenmesi için nedensel çizge tabanlı bir model önerilmiştir. Model ön hazırlık aşamasında, lojistik regresyon analizi ile risk tespitinde kullanılan parametreler arasından öznitelik seçimi yapılarak parametre sayısı indirgenmiştir. Seçilen parametrelerin aralarındaki ilişkiler iz analizi yöntemiyle değerlendirilerek, iki değişken arasındaki neden-sonuç ilişkisini ifade eden, bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerinde doğrudan ya da dolaylı etkisi olduğunu gösteren nedensellik yapısı kurulmuş ve çizgelere aktarılmıştır. Nedensel ilişki modelinin kurulmasında istatistiksel analiz sonuçları ve bilimsel veriler birlikte değerlendirilmiştir. Seçilen parametrelerin sadece doğrudan etki katsayıları kullanılarak yapılan doğru sınıflandırma oranı %89 iken, oluşturulan nedensel çizge modeli ile doğrudan ilişkilerin de analize dahil edilmesi sonucunda bu oran %96'ya yükselmiştir. Model sayesinde, saha çalışması, yapıdan veri toplanması ve simülasyon adımları ile haftalar süren risk tespit süreci optimum hale getirilerek, yapının risk durumu (Riskli/Risksiz) hakkında bilgi edinilmesi sağlanmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre çalışmada önerilen yöntemin riskli yapı tahminini yüksek doğrulukla gerçekleştirdiği ve ön değerlendirme aşamasında kullanılabileceği, model verimlilik ve sınıflandırma performansının mühendislik ve literatür açısından kabul edilebilir olduğu görülmektedir. Buna göre oluşturulan ön değerlendirme modeli ile karar sürecine katkı sağlayarak, risk tespiti zaman ve maliyetlerinin ve bu süreçte yapıda meydana gelen tahribatın azaltılması amaçlanmaktadır. Dört farklı şehirde yer alan binalar dikkate alınarak yapılan analizler sonucunda geliştirilen yöntem, hazırlanan yazılım sayesinde indirgenmiş parametreler ile risk tespitini gerçekleştirmektedir. Hızlı ve ön değerlendirme tekniklerinin en büyük dezavantajı belirli bir bölge ile sınırlı olmasıdır. Bu nedenle metodolojinin geliştirilmesinde kullanılan veri setinin karakteristiği ve güncellenebilirliği oldukça önemlidir. Yazılımda veri tabanına yeni veri girişi ile eklenen yeni bölgelerin ağırlıkları güncellenerek, yöntem kalibre edilmektedir. Veri tabanının ve buna bağlı olarak parametreler arasındaki önem ağırlıklarının güncellenmesi yöntem sınırlılıklarının azaltılması açısından önemlidir.
Spect miyokard perfüzyon görüntülemesinden koroner arter hastalığı tanısı için yeni sınıflandırma modelleri
Bu tez çalışmasının amacı, tek foton emisyon bilgisayarlı tomografi (SPECT) miyokard perfüzyon görüntülemesinden (MPG) iskemi ve enfarktüs olarak adlandırılan koroner arter hastalıklarının varlığının ve lokalizasyonunun tespiti amacıyla bilgisayar destekli sınıflandırma modelleri geliştirmektir. Derin öğrenme (DÖ) tabanlı ve kural tabanlı olmak üzere iki farklı sınıflandırma modeli önerilmiştir. İlk model, sıfırdan eğitilmiş derin sinir ağı (DNN), önceden eğitilmiş çeşitli DNN'ler ile transfer öğrenimi, bu ağlardan çıkarılan derin ve sığ öznitelikler ile destek vektör makinesi, güçlendirilmiş karar ağacı ve rastgele orman gibi çeşitli sınıflandırıcıları kullanır. İkinci model ise; uzman okuyucuların bilgisini renk eşikleme, segmentasyon, öznitelik çıkarımı ve bazı sezgisel algoritmaları içeren uygun görüntü işleme tekniklerine dönüştürmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, tek gün protokolüne göre istirahat/stres Tc-99m SPECT MPG için başvuran 192 hastanın görüntüleri tüm araştırmacıların kullanımına açık bir veri seti oluşturmak için toplanmıştır. Referans standart olarak iki uzman okuyucu tarafından yapılan görsel değerlendirmeler kullanılmıştır. Önerilen modellerin performansı bu referans standarda göre değerlendirilmiştir. Maksimum doğruluk, duyarlılık ve özgüllük değerleri, sırasıyla DÖ tabanlı model için %94, %88, %100, kural tabanlı model için %93, %100, %86 olarak hesaplanmıştır. Önerilen modeller uzman analizi düzeyine yakın tanı performansı sağlamaktadır. Bu nedenle, SPECT MPG'nin miyokard iskemisi ve enfarktüsü ile ilgili yorumlanması sırasında klinik karar vermede yardımcı olabilirler.
Türkçe youtube yorumları üzerınde spam filtreleme
İnternet kullanımının gün geçtikçe yaygınlaşmasına paralel olarak sosyal medya kullanım oranları da hızla artış göstermektedir. Sosyal medya kullanıcıları tarafından en çok tercih edilen platformlardan biri de YouTube'tur. YouTube kullanımının artması beraberinde bazı problemleri de getirmiştir. Genellikle paylaşılan video içerikleriyle alakası olmayan, reklam amaçlı ve sürekli tekrarlayan istenmeyen (spam) yorumlar boşuna kaynak kullanımına sebep olmaktadır. Bu çalışmada, YouTube yorumları üzerinde istenmeyen yorumların otomatik tespit edilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaca ilişkin daha önce yapılan çalışmaların araştırma sonuçları, metin sınıflandırma problemlerinin çözümü için diğer dillerde gerekli sistemler geliştirilse de Türkçe için yapılan çalışmaların oldukça sınırlı olduğunu göstermiştir. Bu tezde Türkçe Youtube yorumlarından oluşan veri setleri oluşturulmuş ve veri setleri üzerinde otomatik metin sınıflandırma algoritmalarının performansları değerlendirilmiştir. Bu tezin önemli bir katkısı da gelecek akademik çalışmalarda kullanılmak üzere erişime açık olacak Türkçe veri setleri oluşturulmuş olmasıdır. Çalışmada, Weka doğal dil işleme aracı kullanılarak doğruluk ve hız açısından iyi sonuçlar veren sınıflandırma algoritmalarının performansları karşılaştırılmıştır. Doğruluk değerleri açısından bakıldığında SMO ve Rastgele Orman makine öğrenimi algoritmaları Türkçe Youtube yorumları sınıflandırma problemi üzerinde diğerlerine göre daha başarılı olarak görünmektedir.
Kısa metin sınıflandırma için öznitelik seçimi
Kısa metin sınıflandırmada yüksek boyutluluk problemi sınıflandırıcıların işlem maliyetini ve performansını etkilediği için önemli bir yer tutmaktadır. Ayrıca kısa metinlerin seyrek, eksik ve tutarsız yapıda olmaları yüksek boyutluluk yanında uğraşılması gereken başka bir konudur. Tüm öznitelik uzayını en iyi temsil edecek alt öznitelik uzayını seçmek, yüksek boyutluluk problemine sunulan en etkili çözüm yollarından biridir. Bu yüzden bu alanda seyreklik probleminden en az etkilenecek ve etkili öznitelik seçecek yaklaşımlara ihtiyaç vardır. Bu amaç doğrultusunda kısa metin alanında etkili çalışacak iki öznitelik seçme yaklaşımı bu çalışmada sunulmuştur. Bu yaklaşımlardan ilki Orantılı Öznitelik Seçme (Proportional Rough Feature Selector-PRFS) adı verilen kaba kümeler tabanlı yaklaşımdır. PRFS yaklaşımı kaba kümeler yardımı ile terimlerin/özniteliklerin değer kümesine göre dokümanları belirli bölgelere ayırır. Bu bölgesel ayırma ile bir dokümanın bir sınıfa kesin ait olması veya ait olma olasılığında olduğu belirlenebilir. Ayrıca bir sınıfa ait olma olasılığında olma durumundaki dokümanlara bir ceza uygulamak için α adında bir katsayı ve terim vektör uzayındaki seyrekliğin etkisi hesaplanmıştır. Daha sonra PRFS metodu en iyi ve en çok bilinen öznitelik seçim yaklaşımlarından Gini katsayısı, bilgi kazanımı, ayırt edici öznitelik seçici ve son zamanlarda önerilmiş yöntemlerden max-min oranı ve normalleştirilmiş fark ölçüsü ile dört kısa metin veri kümesi üzerinde farklı öznitelik boyutlarında Makro-F1 sonuçlarının kıyaslanması yapılarak test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, PRFS'nin Makro-F1 açısından diğer öznitelik seçim yöntemlerine göre daha iyi veya rekabetçi performans sunduğunu göstermiştir. Bu çalışma, kaba küme teorisi kullanılarak kısa metin sınıflandırması için yeni bir filtre öznitelik seçme yöntemi önerdiğinden, bu araştırma alanında öncü bir çalışma olabilir. İkinci yaklaşım XY metot olarak tanıtılan yaklaşımdır. Bu yaklaşım, tüm ikili sınıf kombinasyonları için terimleri dokuman frekansına göre ikili koordinat düzleminde düşünür. Daha sonra terimin XY doğrusuna olan uzaklığı hesaplanır. Ayrıca λ gibi bir değer hesaplanır ve bu değere göre terimler pozitif, negatif ve üçüncü bölge diye farklı bölgelere ayrılır. XY metodunun amacı olabildiğince negatif bölgeden az terim seçmektir. Bu metot da çok iyi bilinen ki-kare, bilgi kazanımı, Poisson dağılımından sapma yaklaşımları ve son zamanlarda önerilmiş max-min oranı ve ayırt edici öznitelik seçici yaklaşımları ile dört farklı kısa metin verisi üzerinde farklı öznitelik boyutları için Makro-F1 sonuçları test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, XY metodunun Makro-F1 açısından diğer öznitelik seçim yöntemlerine göre daha iyi veya rekabetçi performans sunduğunu göstermiştir.
Comparative analysis of deep learning frameworks for automated fruit detection in smart agriculture
Recently, deep learning-based object detection approaches have come into prominence to automatically determine the fruits on trees for smart agriculture. However, the suitability of various frameworks to different fruit types has not been adequately analyzed in such studies. Taking this into consideration, in this thesis, the performance of different deep learning frameworks for object detection in detecting different fruit types has been comprehensively analyzed. For this purpose, RetinaNet, YOLOv3, and YOLOv4, which are among the highest performing deep learning frameworks for object detection according to the current literature, and 5 different datasets for mango, almond, grape, and apple images were used. After a through experimental analysis, it has been observed that RetinaNet is the best framework in terms of detection accuracy and training and detection time. Also, it has been found that the factors such as atmospheric conditions, properties of the object, and time of day while constituting the image datasets have great impact on the detection performance. Finally, it has been noted that documenting the conditions of the experiments facilitates the reproducibility of the experiments and comparison between different frameworks and datasets.
Grup öneri sistemleri için yeni otomatik grup tanımlama ve tercih birleştirme yöntemleri
Grup öneri sistemleri, grup üyelerinin bireysel tercihlerini bir araya getirerek, bireyler yerine bir kullanıcı grubuna tercih edilebilir ürünler/hizmetler önerebilme yeteneğine sahiplerdir. Kullanıcı gruplarının çoğunlukla önceden tanımlanmaması nedeniyle bu sistemlerde ilk görev genellikle kümeleme yaklaşımları ile benzer kullanıcılardan oluşan grupları otomatik olarak tanımlamaktır. Ancak, kullanıcıları gruplara ayırmak, öneri alanındaki içerik genişledikçe seyreklik ve karmaşıklık sorunlarıyla karşı karşıya kalmaktadır. Ayrıca, grup homojenliği ve büyüklüğü, grup üyelerini organize etmek ve memnuniyetlerini arttırmak için kritik unsurlardır. Bu tezde, gelişmiş grup formasyonu ve grup büyüklüğü kısıtlaması için yeni otomatik kullanıcı gruplama yaklaşımları önerilmektedir. Bununla birlikte, kullanıcıların derecelendirmelerini, onları temsil etmek için küçük ve yoğun bir vektöre dönüştüren iki farklı janr-tabanlı eşleme stratejisi önerilmektedir. Bu stratejiler hem gruplama yapmak için gerekli hesaplama süresini iyileştirir hem de veri seyrekliğin olumsuz etkilerini ortadan kaldırır. Son olarak, daha homojen bir grup oluşumu sağlamak için janr-tabanlı benzerliklerle birlikte demografik özelliklere dayalı benzerlikleri birlikte kullanan iki farklı strateji geliştirilmiştir. İki farklı popüler veri kümesinde yapılan deneyler, önerilen her yöntemin geleneksel rakibinden daha iyi performans sergilediğini göstermektedir. Grup önerileri genellikle gruptaki kullanıcıların tercihlerini birleştirerek tüm grubun eğilimlerini analiz eden birleştirme teknikleri kullanılarak üretilmektedir. Literatürde çeşitli birleştirme teknikleri bulunmasına rağmen, bu tekniklerin bazı zayıf yanları mevcuttur. Bu zayıflıkları gidermek ve grup önerisi kalitesini arttırmak amacıyla, bu tezde ilk olarak PwAvg olarak adlandırılan kişiliğe duyarlı bir birleştirme tekniği geliştirilmiştir. Bu teknik, beş temel kişilik özelliği kullanarak her bir üyenin etki derecesini belirler ve daha sonra bunları birleştirme aşamasında tercihleri ağırlıklandırmak için kullanır. Ayrıca, grup üyelerinin üzerinde fikir birliği sağladığı popüler ürünleri öne çıkarmak için iki temel birleştirme yöntemini birlikte uyum içinde kullanan iki farklı melezleştirilmiş teknik önerilmiştir. Son olarak, melezleştirilmiş tekniklerin üzerine inşa edilen ve AwU olarak adlandırılan gelişmiş bir birleştirme tekniği önerilmektedir. AwU tekniği, bilgi entropisini kullanarak grup üyelerinin derecelendirmelerinin dağılımını güçlü bir şekilde değerlendirir ve böylece maksimum sayıda memnun kişi sayısını sağlayan grup önerileri üretir. Farklı veri kümelerinde yapılan deneyler, önerilen birleştirme tekniklerinin mevcut yöntemlere kıyasla daha kaliteli grup önerileri sağladığını göstermiştir.
Çoklu kriter karar verme yöntemlerinde genelleştirilmiş bulanık kümelerin kullanılması
Çoklu kriter karar verme problemleri, sınırlı kriterler ve alternatifler arasında en uygun alternatifin seçilmesi ile tanımlanabilir. Çoklu kriter karar verme problemlerinde, kişilerin (uzmanların) görüşlerine dayalı karar matrislerinin oluşturulması nedeniyle hem yanlı hem de kriterler arasındaki ilişkiler göz ardı edilerek, bir karar mekanizması oluşturulmaktadır. Özellikle, kişilerden elde edilen veriler eksik ve açık olmayan veriler içerebilmektedir. Dolayısıyla, bu durumda bulanık kümelerin kullanılması, karar mekanizmasında daha güvenilir sonuçlar vermektedir. Diğer yandan bulanık kümelerin genelleştirilmesi ile açık olmayan verileri ifade etmek için karar vericiler açısından daha geniş bir bulanık küme oluşturulabilmektedir. Tezin kapsamında, çoklu kriter karar verme yöntemlerinde önerilen metotlar, genelleştirilmiş bulanık kümeler, geleneksel metotlar ve birleştirme yöntemleri ile birleştirilmiştir. Tez kapsamında ilk olarak Fermatean bulanık kümeler, Dombi T-norm operatörü ile birleştirilmiştir. Ardından geleneksel yöntemlerden olan TOPSIS metoda uygulanmıştır. Dombi T-norm yapısının esnek parametresi sayesinde, parametre değeri değiştikçe birleştirme yöntemi de değişmektedir. Böylece birleştirme operatörü geniş bir yelpazeyi kapsamaktadır. Tezin ikinci konusu, q-rung bulanık kümeleri ortamında öncelikli Dombi operatörünü içermektedir. Öncelik operatörü, farklı öncelikteki kriter ve karar vericilerin karar mekanizmasında değerlendirilmesinde büyük role sahiptir. Önerilen operatörün sınırlılık, monotonluk ve idempotentlik gibi bazı arzu edilen özellikleri de gösterilmektedir. Ayrıca önerilen yöntem MULTIMOORA yapısı ile hibrit edilmektedir. Diğer yandan, önerilen yöntem için geçerlilik testleri ve sayısal örnekler verilmektedir. Tezin üçüncü konusu yansızlık operatörünün, kuvvet operatörü ile uygulanmasını içerir. Yansızlık operatörü, karar vericiler arasındaki yanlı karar verme durumunu olasılıksal toplam ele almaktadır. Ayrıca sezgisel bulanık kümeler için kullanılan bir skor fonksiyonu, q-rung bulanık sayıları için genelleştirildi. Tezin dördüncü konusu olarak, aralıklı bulanık q-rung sayıları için öncelikli dual Muirhead mean operatörü önerilmiştir. Böylelikle dual Muirhead operatör, öncelikli operatör ile birleştirilmiştir. Tezin son konusu ise T-küresel bulanık kümelerde kuvvet Dombi operatörünün uygulanmasıdır. Önerilen bütün metotlar sayısal problemler ile test edilmiştir. Ayrıca elde edilen sıralama sonuçları, literatürde önerilen diğer yöntemler ile karşılaştırılmaktadır.
Deep learning based offline handwritten character recognizer systems with a multilingual handwritten character dataset
Despite decades of research, offline handwriting recognition is still an unresolved research problem. Advancements in deep learning led to a boost in image processing domain in general including the recognition of offline handwritings. In order to max out the capabilities of deep learning-based methods, a large input set is essential. However, these is a lack of publicly available handwriting datasets, especially in certain languages. Absence of handwritten character datasets in Turkish and Hungarian was a prompt to create a handwritten character dataset in those languages. In this work, a public domain multilingual handwritten character dataset is generated. In addition to the proposed T-H-E Dataset, two different offline multilingual handwriting recognition systems were developed. The first one is a segmentation-based recognizer, using a novel deep learning architecture put forward in this study. In attempt to create a larger input for the network, synthetic characters based on the characters in TH-E Datasets are generated. Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGANs) are adopted to create synthetic data for augmenting the existing dataset. Additionally, a segmentation-free handwriting recognizer is proposed as the second recognizer. The latest version of YOLO network for object detection, namely YOLOv5 is applied to the system. An object detection algorithm takes a large image containing one or multiple objects as an input and predicts the location and class label of the objects. Based on this assumption, the handwritten characters are systematically placed onto a 416×416-pixel image thus creating a suitable input to YOLOv5 network. The results indicate that a segmentation-based recognition is ideal for the recognition of non-cursive single language handwritten texts. However, object recognition-based system outperforms the segmentation-based method in both single language and multilingual handwritten text recognition for cursive and non-cursive characters.
Akıllı şehir standartlarının Eskişehir ilinde uygulanmasına yönelik bir çalışma
In recent times, the term "smart city" has become widely circulated. This topic is still controversial, and many academics have different interpretations about what a smart city is, so more than one model has been reviewed to reach the broader concept of a smart city. It turns out that the term "smart city" differs from the digital city, the information city, and the sustainable city because it reflects a more comprehensive concept. The researcher discussed the challenges facing smart city initiatives, which can be classified into two main parts: technical challenges and non-technical challenges. A clear model was used for the evaluation. The clear criteria enabled us to measure the performance of the Turkish city of Eskişehir according to the performance of two European cities: Luxembourg, which ranked first in the evaluation of medium-sized European cities, and the Italian city of Naples, which ranked late. The research presents the result of the Eskişehir performance evaluation, identifies its strengths and weaknesses, and proposes measures to improve some aspects. In general, Eskişehir has shown acceptable performance, but there are many points that must be taken care of and developed further in order to obtain a higher evaluation in the future.
Metin sınıflandırma için öznitelik seçimi ve globalleştirmenin etkisi
Günümüzde internet hizmetlerinin artmasıyla her geçen gün metinsel veri üssel olarak artış göstermektedir. Bu metinlerin daha anlamlı ve kullanışlı hale gelebilmesi için metinlerin içeriklerine göre sınıflandırılması gerekmektedir. Bu sebeple otomatik metin sınıflandırma yaklaşımları oldukça önem kazanmıştır. Metin sınıflandırma yaklaşımlarının temel görevi metinleri içeriklerine göre sınıflara atamaktır. Metin içerikli dokümanları içeriklerine uygun sınıflara atayabilmek için birçok işlem adımları bulunmaktadır. Bunlar; öznitelik çıkartma, öznitelik seçimi, öznitelik ağırlıklandırma ve sınıflandırma işlemleridir. Metin sınıflandırma başarımını artırabilmek için bu aşamaların her biri ayrı bir öneme sahiptir. Ancak öznitelik seçimi son yıllardaki çalışmalarda daha popüler hale gelmiştir. Bu tez çalışmasında, metin sınıflandırma için kullanılan lokal öznitelik seçim metotları üzerinde farklı globalleştirme (maksimum, toplam, ağırlıklı toplam) teknikleri kullanılarak performans karşılaştırması yapılmış ve literatürde var olan güncel öznitelik seçim metotlarının performansından daha yüksek performansa sahip yeni bir öznitelik seçim metodu önerilmiştir. Bu amaçla farklı karakteristiğe sahip veri kümeleri üzerinde globalleştirme tekniklerinin başarımı nasıl değiştirdiğini gözlemlemiş olduk. Ayrıca, özniteliğin koleksiyon bazlı ve sınıf bazlı skorlarını göz önünde bulundurarak, Ayrıntılı Öznitelik Seçimi (EFS) adında yeni bir öznitelik seçim metodu önerilmiştir.
Çoklu-ölçütlü ortak filtreleme sistemlerinde kaba kümeler kullanımı
Teknolojinin gelişmesi ve Internet'in yaygınlaşması ile birlikte, bilgiye ulaşmak oldukça kolaylaşmıştır. Milyarlarca bilgiye saniyeler içerisinde kolaylıkla ulaşabilme imkânı, beraberinde bilgi bombardımanı denilen problemi de getirmiştir. Bu problemin üstesinden gelmek adına, bilgi yığınlarının içerisinde ihtiyaç olanın hangisi olabileceğini tahmin etmek üzere Öneri Sistemleri oluşturulmuştur. Birbirinden farklı yaklaşımları bulunan onlarca öneri sistemi içerisinde en yaygın olarak kullanılan tekniklerden biri Ortak Filtreleme sistemleridir. Ortak Filtreleme sistemlerinde kullanıcılar bilgi sahibi oldukları ürünlere oy vererek karakterlerini ortaya koyarlar ve sistem de karşılığında bilgi sahibi olmadıkları ürünleri beğenip beğenmeyeceklerini söyler. Ortak filtreleme sistemlerinde ürünler genel anlamda değerlendirilir ancak bazen; bir ürüne tek bir açıdan yaklaşmaktansa birden fazla perspektiften yaklaşmak, sistemin daha başarılı olmasını sağlar. Bu bağlamda, çoklu-ölçütlü öneri sistemleri geliştirilmiştir. Bu doktora tezinde, çoklu-ölçütlü ortak filtreleme sistemleri derinlemesine incelenmiş ve kaba kümeler teorisi kullanılarak oluşturulmuş toplama fonksiyonu tabanlı özgün bir yaklaşım sunulmuştur. Geleneksel ortak filtreleme sistemlerinin ölçeklenebilirlik, seyreklik gibi problemleri mevcuttur ve çoklu-ölçütlü ortak filtreleme sistemleri de ortak filtreleme sistemlerinin çoklu uzayı olarak değerlendirildiğinden, bu problemler çok daha büyük sorun teşkil etmektedir. Ayrıca, kriterler arasındaki ilişkinin ortaya çıkarılması da bu sistemler için bir başka optimizasyon problemidir. Dolayısıyla sistemin tahmin üretmedeki doğruluğun artırılması bir zorluk olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu doktora tezinde, çoklu-ölçütlü ortak filtreleme sistemlerinin tahmin doğruluğunun artırılması adına birtakım yaklaşımlarda bulunulmuştur. Bu sistemlerin içerdiği problemlerin üstesinden gelebilmek adına Kaba Kümeler Teorisinden faydalanılan özgün bir yaklaşım önerilmiştir.
Yeni kurulan üniversitelerin sosyal medya kullanım performanslarının değerlendirilmesi: Twitter ayak izi
Sosyal medyanın günlük hayatımızın bir parçası olmasıyla birlikte sunduğu olanaklar da giderek artmaktadır. İnsanların kendilerini ifade etmelerinde ve etkileşimde bulunmalarını sağlarken, kurumların ise kurum imajlarını yansıtma olanağı sunmaktadır. Bu çalışmada 18 Mayıs 2018 tarihli ve 30425 sayılı Resmî Gazete'de yayımlanan 7141 sayılı Kanun ile kurulan 20 Üniversitenin sosyal medyadaki etkinliğinin Twitter özelinde içerik analizi yöntemi kullanarak incelenmesini içermektedir. Twitter API aracılığı ile incelenen üniversitelerin Twitter hesaplarının açılış tarihinden 17 Aralık 2020 tarihine kadar atmış oldukları tweetler çekilerek, aylık tweet dağılım grafikleri oluşturulmuştur. Üniversitelerin Twitter ayak izleri çıkarılarak Twitter platformunu ne kadar etkin kullandıkları değerlendirilmiştir. Üniversitelerin değerlendirmeler sonucunda aldıkları puanlara göre sıralama yapılmıştır. Ayrıca Twitter hesaplarında da yapılabilecek iyileştirmeler hakkında tavsiyelerde bulunulmuştur
Kablosuz ağlarda yönlendirme protokolü ve tıkanıklık denetimi
ivKABLOSUZ AĞLARDA YÖNLENDİRME PROTOKOLÜ VE TIKANIKLIKDENETİMİ(Yüksek Lisans Tezi)Mehmet ŞİMŞEKGAZİ ÜNİVERSİTESİFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜEkim 2006ÖZETBu tezde, bilgisayar ağlarındaki en önemli sorunlardan biri olan tıkanıklık elealınmış ve hareketli kablosuz ağlarda tıkanıklık denetimi için bir protokolgeliştirilmiştir. Önerilen protokol talep üzerine çalışmakta ve tıkanıklık olacağınısezdiği anda devreye girmektedir. Benzetim aracı olarak Network Simulator 2 (ns-2) kullanılmıştır. Geliştirilen protokol, C++ programlama dili kullanılarakkodlanmış ve kablosuz ağlarda tıkanıklık denetimi için yaygın olarak kullanılanAODV (Ad Hoc On Demand Distance Vector) protokolü ile benzetim sonuçlarıkarşılaştırılmıştır. Benzetimde değişik yükler altında ağın çalışması incelenmiş veelde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, geliştirilen protokolüntıkanıklık önlemede daha başarılı olduğunu göstermiştir.Bilim Kodu : 902.1.063Anahtar Kelimeler : Tıkanıklık, Yönlendirme, Protokoller, Kablosuz AğlarSayfa Adedi : 69Tez Yöneticisi : Doç. Dr. M. Ali AKCAYOL
Kurumsal ağlarda açık anahtar altyapısı tabanlı elektronik imza uygulaması
KURUMSAL AĞLARDA AÇIK ANAHTAR ALTYAPISI TABANLIELEKTRONİK İMZA UYGULAMASI(Yüksek Lisans Tezi)Hüseyin EROLGAZİ ÜNİVERSİTESİFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜEkim 2006ÖZETKurumsal ağlarda karar alma sürecinin basitleştirilmesi, işlemlerin dahagüvenilir yapılması, hizmetteki kalitenin arttırılması ve zamanın daha verimlibir şekilde kullanılması için elektronik imza kullanımı vazgeçilmez bir ihtiyaçhaline gelmiştir. Ülkemizde elektronik imzanın 2004 yılı itibariyle resmi olarakyürürlüğe girmesi ile kurumların mevcut iş akışlarını bilgisayar ortamınaaktarmalarının yasal olarak önü açılmıştır. Ancak elektronik imza, çok sayıdaavantaja sahip olmasının yanı sıra oldukça yeni bir konudur ve uygulamayageçiş sürecinde özellikle kurumsal ağlarda çok dikkatli olunmasıgerekmektedir. Bu nedenle kurumsal ağlarda elektronik imza sistemlerine geçişprojelerinde, uygulama seçimi, alınacak yazılım, donanım ve hizmetlerkonusunda iyi derecede bilgi sahibi olunması, mevcut örneklerin incelenmesi,güvenilirlik, süreklilik ve kurumsallık analizlerinin iyi yapılması ve hizmetkalitesinin doğru değerlendirilmesi gerekmektedir.Bu çalışmada, kurumsal ağlarda açık anahtar altyapısı tabanlı elektronik imzasistemleri tüm bileşenleriyle detaylı olarak incelenmiş ve kurumsal elektronikimza projelerinin hayata geçirilmesine yönelik olarak kurumsal bir ağ üzerindeörnek bir uygulama geliştirilmiştir. Bu kapsamda, kurumsal ağlarda güvenlikaltyapısı, elektronik imza sistemleri, elektronik imza sistemlerinin altyapısınıoluşturan açık anahtar altyapısı konuları detaylı olarak incelenmiştir. Ayrıcakurumsal elektronik imza sistemlerine örnek olması açısından dünyada veülkemizde elektronik imzaya ilişkin mevzuat, kurumsal altyapı ve örnekuygulamalar hakkında araştırma sonuçları sunulmuştur.Tez çalışması kapsamında Gazi Üniversitesi'nin birimleri arasında örnek birelektronik imza uygulaması simule edilmiştir. Bu uygulama ile kurumsal birağın elektronik imza sistemlerine geçişinde dikkat edilmesi ve izlenmesi gerekenyollar, gereksinimlerin nasıl belirleneceği, uygulama seçiminde nelere dikkatedilmesi gerektiği, sistemlerin analiz, tasarım, gerçekleştirim, test, kullanım veyaygınlaştırma aşamaları detaylı olarak anlatılmıştır. Gerçekleştirilenuygulamanın sonuçlarına göre elektronik imzanın kurumsal ağlarda işakışlarını hızlandırdığı, maliyetleri düşürdüğü, güvenliği ve iş verimliliğiniartırdığı görülmüştür.Bu çalışma, kurumsal ağların güvenlik altyapısını; elektronik imzanın teknik vehukuksal boyutunu; dünyada ve ülkemizde elektronik imzaya ilişkin mevcutdurum, hukuksal altyapı ve örnek uygulamaları; kurumsal bir ağda elektronikimza sistemlerinin nasıl hayata geçirileceği konusunu adım adım içeren biruygulama bölümünü kapsamaktadır. Elektronik imza konusunun tümdetaylarıyla incelendiği bu çalışmayı diğerlerinden ayıran en önemli nokta,kurumsal ağlarda elektronik imza sistemlerinin nasıl hayata geçirilmesigerektiği konusunun detaylı olarak anlatıldığı güncel bir kılavuz doküman olmaözelliğidir. Sonuç olarak, bu çalışma ile ülkemizde elektronik imzateknolojisinin yaygınlaşmasına katkı sağlanmıştır.Bilim Kodu : 912.1.080Anahtar Kelimeler : Elektronik İmza, Açık Anahtar Altyapısı, GüvenlikSayfa Adedi : 258Tez Yöneticisi : Doç. Dr. M. Ali AKCAYOL
Adapting a recommendation system according to changing user consideration
The recommendation system is used to provide personalized recommendations to clients when they are selecting a product from a list of available options. The most often used technique for recommendation is collaborative filtering. In a collaborative filtering algorithm, the similarity factor employed in discovering the users with the same actions is one of the critical components of recommendations based on user rating for items; it does not consider any other information related to the recommender system entity (user and item). Although these methods can produce successful predictions, they have some drawbacks, such as scalability issues, finding suitable neighbors, and facing the cold-starting problem. Thus, the similarity computed in this manner is volatile for user pairs sharing a limited set of experiences and is undecidable for most users due to the absence of specified common tastes. In this dissertation, different solutions are presented to identify fluctuating user preferences and provide accurate recommendations. The first solution proposes a novel neighbor selection approach based on correlation and slope that focuses on determining the relevance of entities. It is outlined the connected entities' similarities according to importance degree. Additionally, we proposed a new model for rating prediction based on the first accessible rating from nearby neighbors. The second solution introduces a new user similarity measure to promote recommendation accuracy by determining each user's similarities even when only a few ratings are available. The suggested model considers only users' common ratings based on the proportion of dissimilar ratings and the highest value of this dissimilarity. The third method provides a user similarity algorithm that uses item genre characteristics to provide more accurate suggestions. It establishes a relationship between users based on item genre preferences, identifies the current users' nearest neighbors in each genre, and generates a final list of nearest neighbors who share the same taste across all genres. Finally, it uses a definite prediction process to forecast ratings for goods. Additional to suggest a solution to the user cold-start problem via the "Ask-to-rate" technique/adaptive approach of inquiring about the new user's chosen item genre. Then, top users from the same genre are considered nearest neighbors for the active user. To assess the model's accuracy, we suggest two additional assessment criteria: the rating level and the rating level's reliability among users. Numerous tests on real-world data sets have been undertaken. The experimental results demonstrate that the suggested algorithms generate highly accurate and reliable predictions.
P-hub center and routing network design problem and solution algorithms
The p-hub center and routing problem deals with finding the location of hub facilities and allocating the demand nodes to these hub facilities, and forming the routes of the vehicles so as to minimize the maximum distance/time between any origin-destination pair under the assumption that one vehicle is dedicated between each non-hub node and hub node. In this study, we relax this assumption and present a mathematical programming model and combinations of algorithms for solving this challenging problem, namely, the single allocation p-hub center and routing problem. In order to generate initial solutions, we propose random, greedy and efficient mat-heuristic algorithms. Our mat-heuristic algorithm is based on a decomposition scheme in which we divide this hierarchical problem into two parts as the location of the hubs and allocations of non-hub nodes to the hubs; also as the routing part. Furthermore, we combine these initial solution algorithms with Variable Neighborhood Search and Simulated Annealing Algorithms. The algorithms are tested on instances on the Turkish network (TR) and Australia Post (AP) datasets. The results show that our initial solution algorithms combined with the metaheuristic algorithms could provide good solutions for medium and large-size instances within reasonable computing times.
Leveraging user-generated content with latent semantic indexing for cold-start playlist continuation
Music recommender systems, which are indispensable components of online music streaming services, aim to provide better music listening experience to their users by providing personalization in line with users' musical preferences. An important requirement in achieving this goal is the automatic continuation of playlists in a coherent manner. A music recommender system should identify the characteristics of a playlist, create a user profile based on these characteristics, and recommend music suitable for this profile. This requirement, which is quite challenging due to the huge size of music catalogs, becomes even more complex for new playlists that do not yet contain any tracks. In such cold-start cases, the use of additional information to reveal possible music themes in playlist is essential. In this dissertation, playlist naming tendencies of users consuming music via the Internet are analyzed. Furthermore, it is investigated how the common attitude in playlist organization can be utilized in music recommender systems. Based on the findings obtained from a large dataset containing one million different playlists, a novel recommendation approach using latent semantic indexing is proposed to alleviate the cold-start problem in automatic playlist continuation. The experimental studies and results show that the proposed method can produce recommendations with higher accuracy than the state-of-the-art approaches in the literature for the addressed cold-start problem. The statistically significant improvements on a large, real-world dataset reveal that latent semantic indexing can effectively discover hidden relationships between user-generated titles and music preference.
Duygu analizinde fikir hedefi çıkarımı için alanlar arası birmodel tasarımı
Fikir hedefi çıkarımı, metin verisinde duygu analizinin temel görevlerinden biridir. Son yıllarda, fikir hedefi çıkarımı için bağımlılık ayrıştırıcı tabanlı yaklaşımlar yaygın olarak incelenmiştir. Ancak, bağımlılık ayrıştırıcıları, dil ve dilbilgisi kısıtlamaları ile sınırlıdır. Bu yüzden, bu tez çalışmasında, bilinmeyen alanlardaki İngilizce ürün yorumlarından alanlar arası fikir hedefi çıkarımı için, böyle kısıtları olmayan, sıralı desen temelli bir kural madenciliği modeli önerilmiştir. Böylece, fikir hedefleri çıkarılırken yorumların alanını bilmeye gerek kalmamaktadır. Önerilen model, literatürde sıklıkla karıştırılan fikir hedefi ve özellik kavramları arasındaki farkı da ortaya koymaktadır. Model, iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, hedef alana ait yorum içerisindeki özellikler, kaynak alanlardan otomatik olarak üretilen kurallar kullanılarak çıkarılmaktadır. Ayrıca, kaynak alanlardaki özellikler hedef alana transfer edilmektedir. Bu aşamada ek olarak, özellik çıkarma performansını arttırmak için özellik budama uygulanmaktadır. İkinci aşamada, fikir hedefi çıkarımı için otomatik olarak üretilen kurallar kullanılarak, ilk aşamada çıkarılan özellikler arasından fikir hedefleri çıkarılmaktadır. Önerilen model, farklı alanlardaki veri kümeleri üzerinde değerlendirilmiş ve literatürdeki modellerle karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, bilinmeyen alanlardaki yorumların fikir hedeflerinin, önceki çalışmalara kıyasla daha yüksek doğrulukla çıkarılabildiğini göstermiştir.
Klavye dinleme ve önleme sistemleri analiz, tasarım ve geliştirme
ivKLAVYE DİNLEME VE ÖNLEME SİSTEMLERİANALİZ, TASARIM VE GELİŞTİRME(Yüksek Lisans Tezi)Gürol CANBEKGAZİ ÜNİVERSİTESİFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜEylül 2005ÖZETBu tez çalışmasında, bilgi ve bilgisayar güvenliğini son zamanlarda tehdit edenkötücül ve casus yazılımlar ile, bu tür yazılımları önlemeye yönelik geliştirilencasus savar yazılımlar kapsamlı olarak incelenmiştir. Bu kapsamda, özellikle buçalışmanın temelini teşkil eden klavye dinleme ve önleme sistemleri araştırılmış;incelenmiş; karşılaştırılmış ve bu sistemlerin sahip oldukları özellikler vekullanılan yöntemler ve yaklaşımlar açıklanmıştır. Elde edilen bulgularçerçevesinde günlük hayatımızda, işyeri gözetleme, çocukların İnternet vebilgisayar güvenliğinin sağlanması, otomatik kişisel bilgisayar faaliyetgünlüğünün çıkarılması, eğitim ve başka kişilerin bilgisayar ve İnternetfaaliyetlerinin gizlice izlenmesi gibi farklı amaçlar için kullanılabilecek,TürkSpyware adı verilen ileri özelliklere sahip bir casus yazılım geliştirilmiştir.Bu tez çalışmasında ayrıca, casus yazılımlar ve klavye dinleme sistemleritarafından oluşturulan tehditleri ortadan kaldırmak amacıyla kullanılabilecek,TürkAntiSpyware adında bir klavye dinleme önleme sistemi yazılımı dageliştirilmiştir. Geliştirilen bu yazılımlar ile ülkemizdeki çevrimiçi İnternetbankacılığı, popüler web tabanlı e-posta sağlayıcılarının güvenliğiaraştırılmıştır. Sonuç olarak araştırılan, incelenen ve değerlendirilen konular vegeliştirilen yazılımların, ülkemizde bilgi ve bilgisayar güvenliği konusundakişisel ve kurumsal güvenliğin ve verimliliğin oluşturulmasına büyük katkısağlaması ve yeni ufuklar açması beklenmektedir.vBilim Kodu : 908Anahtar Kelimeler : Klavye dinleme, önleme, etkinlik izleme, kötücül yazılım,casus yazılım, bilgi, bilgisayar, güvenlik, gizlilik, işyerigözetleme, çocuk güvenliğiSayfa Adedi : 305Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Şeref SAĞIROĞLU
Çok ölçütlü oy değerleri üzerinde en iyi-N öneri sistemi ve şilin atakların etkisi
Öneri sistemleri, kullanıcıların bir ürün için tahminler oluşturmasına ve kullanıcıların geri bildirimlerine dayalı olarak ürün listeleri sunulmasına yardımcı olan popüler yöntemlere sahiptir. Bu tür sistemlerin çıktıları, doğru öneriler üreterek müşteri memnuniyetini artırabilir. Ancak, sistemlerin başarısı, kullanıcı tercih verilerinin kişiselleştirilme düzeyine bağlıdır. Dolayısıyla daha detaylı müşteri verilerinin toplanması ile bu kişiselleştirme seviyesini artırmak mümkündür. Çok ölçütlü öneri sistemleri olarak adlandırılan bu sistemler, artırılmış bu kişiselleştirme seviyeleri ile kullanıcıya daha doğru tavsiyeler sunulmasını sağlar. Ancak literatürdeki çalışmalara bakıldığında çok ölçütlü sistemler üzerine geliştirilmiş bir en iyi-n öneri sistemlerinin yer almadığı görülmektedir. Bu tez kapsamında ilk olarak, çok ölçütlü veri kümeleri için yeni bir komşuluk oluşturma süreci ile sezgisel bulanık küme tabanlı en iyi-n öneri sistemi yöntemi önerilmektedir. Önerilen yöntem iki önemli noktadan oluşmaktadır: i) Ürünler arasındaki ilişkisel yapının belirlenmesi; ii) Kullanıcı eğilimlerinin, ayırt edici yapılarının ve derecelendirme dağılımlarının araştırılmasıdır. Derecelendirme dağılımı ve ürünler arasındaki ilişkisel yapı, birliktelik kuralı ve Entropi ölçümü ile belirlenirken, değerlendirme sırasında kullanıcıların tutum ve eğilimleri sezgisel bulanık kümeler kullanılarak analiz edilmektedir. Önerilen yaklaşımların performans karşılaştırması, tek ölçütlü sistemlerde yer alan algoritmanın çok ölçütlü sisteme uyarlanması ile gerçekleştirilmiştir. Kullanıcı memnuniyetinin yanı sıra önerilen listenin şans eser bulma, çeşitlilik ve yenilik gibi farklı ölçümlerde gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntemlerin kullanıcıya oldukça başarılı/doğru tavsiyeler sunduğu ve kullanıcı memnuniyetinin sağlandığı görülmüştür. Kullanıcıya başarılı tavsiyeler sunmanın yanı sıra, şilin saldırılarına karşı güvenlik açığı, öneri sistemlerinin performansını kötü etkilemektedir. Bu nedenle çalışmanın ikinci aşamasında, ürün tabanlı çok ölçütlü en iyi-n öneri sistemlerinin şilin saldırılara karşı ne derece gürbüz olduğunun analizi gerçekleştirilmiştir. Çalışmada ürün tabanlı sistemler de oldukça başarılı yeni bir atak modeli olan güçlü ürün atak tipinin dört farklı varyantı kullanılmıştır. Saldırıların etkinliği için yeni ve mevcut değerlendirme kriterleri, çok ölçütlü sistemlere uyarlanmış bir saldırı modeli, hedef ve güçlü ürün seçimini içeren deneysel bir tasarım kullanılmıştır. Gerçek dünya veri setine dayanan deneysel sonuçlara göre, çok ölçütlü en iyi-n algoritmalarının manipülasyonlara açık olduğu görülmüştür. Manipülasyonlara açık bu sistemleri bu tür saldırılara karşı savunmak için çeşitli yöntemler mevcut olsa da şilin profillerini yakalayarak sağlam sistemler elde etmek, çok ölçütlü derecelendirmeye dayalı olanlar için zor olmaya devam etmektedir. Dolayısıyla son fazda, kullanıcı özelliklerine dayalı olarak sahte profilleri tespit eden bir sınıflandırma yöntemi önerilmiştir. Bu kullanıcı özelliklerine, literatürde var olan genel ve model tabanlı yöntemlere ek olarak ürün popülerliğine ve kullanıcı karakteristik yapısına dayalı yeni özellikler eklenmiştir. Deneysel sonuçlarda, önerilen yöntemin, seçilen boyutunun ve saldırı boyutunun küçük olması durumunda bile gerçek kullanıcılardan saldırı profillerini başarılı bir şekilde ayırt ettiği sonucuna varılmıştır. Ampirik sonuçlar ayrıca, derecelendirme profillerine dayalı ürün popülerliği ve kullanıcı özelliklerinin, şilin saldırı profillerini yakalamada oldukça faydalı özellikler olduğunu göstermiştir
Büyük veri ile hava kalitesi tahmini
Bu tezde, İstanbul il genelinde yer alan istasyonlarda ölçülen hava kalitesi indeksi ve hava kirleticilerinin yoğunluğu büyük veri ve akıllı yöntemler aracılığı ile tahmin edilmiştir. Tezde temel olarak ele alınan problem, makine öğrenmesinin temel problemlerinden biri olan regresyon problemidir. Hava kalitesinin tahmini için çok sayıda farklı kaynaktan veri elde edilmesi, bu verilerin ilgili regresyon problemini oluşturmak üzere düzenlenerek veri kümesi haline dönüştürülmesi amacıyla çeşitli web servisleri ve web kazıma yaklaşımları kullanılmıştır. Daha sonra temizlenen veri kümeleri üzerinden literatürde ana akım olarak bulunan birçok regresyon yöntemi kullanılmış ve bu yöntemlerin parametrelerinin en iyi şekilde belirlenmesine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar karşılaştırmalı olarak raporlanmıştır.
Sanal şehir parametrelerinin otomatik belirlenmesi için bir sistem geliştirilmesi
Simülasyon sistemleri bilgisayarla oluşturulan üç boyutlu sanal gerçeklikortamlarıdır ve fiziksel ortamların olası risklerini ortadan kaldırmak için dekullanılmaktadırlar. Lisp, yapay zeka uygulamaları ile ilgili karmaşıkkavramları temsil etmek için tasarlanmış bir bilgisayar dilidir. Buçalışmada ileride trafik eğitim platformu olarak kullanılacak bir simülasyonsistemi için Lisp programlama dili ve New York şehir planlama modelikullanılarak sanal şehirler üretilmektedir. Sanal şehirler üretilirkenkanunlarla belirlenmiş şehir planlama standartlarına uyulmuştur. Sanal birşehre ait nüfus ve yüzölçümü değerleri girildiğinde şehre ait detaylarüretilmekte ve bu detayların şehir içindeki yerleşimleri yapılmaktadır.Bilim Kodu : 702Anahtar Kelimeler : Sanal şehirler, Lisp dili, şehir planlamaSayfa Adedi : 64Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Abdullah ÇAVUŞOĞLU
Eğitimde bilgisayar destekli animasyon tasarımı ve gerçeklenmesi
Günümüzde, bilimsel bilginin sürekli artması ve bilginin öğrenilmesi hususundaki teorilerin değişimi, bilginin öğretilme yaklaşımlarını da etkilemektedir. Bilgisayar dünyasında yaşanan hızlı gelişmeler, tüm alanlarda olduğu gibi öğretim alanını da etkilemiştir. Yavaş yavaş, geleneksel ezbere dayalı yöntemler yerlerini bilgisayar destekli öğretime bırakmaktadır. Bu sebepler, bilgisayarların öğretimde kullanımı zorunlu hale gelmektedir. Günümüzde artık, bilgisayarın öğretim için kullanılmalı mı kullanılmamalı mı konusu değil, bilgisayarın öğretim için en etkili bir şekilde nasıl kullanılabileceğinin yolları aranmakta ve bu hususta birçok araştırma yürütülmektedir.Bu düşünceden yola çıkarak, bu çalışma, kimya öğretiminde animasyonların önemini ve gerekliliğini belirlenen konular ile uygulama yapılarak öğrenci başarısını incelemek amacıyla yapılmıştır. Ayrıca Adobe Flash programlama dilinin uygun bir platform olduğunu belirlemek için diğer animasyon yazılımlarıyla karşılaştırma yapılmıştır. Yapılan bu tezde, Flash, Java ve 3DS Max ile yapılan animasyonlar bulunmaktadır. Bu animasyonların yapım kolaylığı ve görsel açıdan öğrenci üzerindeki etkisine göre karşılaştırma yapılarak Flash animasyon programının daha avantajlı olduğu tespit edilmiştir.Uygulama, 2010 ? 2011 öğretim yılı güz döneminde Selçuk Üniversitesi Sınıf Öğretmenliği Bölümü 1. Sınıf öğrencileri üzerinde Genel Kimya dersi için yapılmıştır. Mevcut sınıflardan rastgele seçilerek, biri deney diğeri de kontrol grubu olmak üzere iki grup oluşturulmuştur. Uygulama, deney ve kontrol gruplarından oluşan toplam 104 öğrenci üzerinde yürütülmüştür. Sınıf öğretmenliği bölümünün Genel Kimya ders programında yer alan ?Atom, yapısı ve periyodik cetvel? konuları, deney grubu öğrencilerine animasyonlu powerpoint sunumlarıyla, kontrol grubu öğrencilerine ise sabit materyaller içeren powerpoint sunumlarıyla anlatılmıştır. Uygulama öncesinde ve sonrasında deney ve kontrol gruplarına konu ile ilgili hazırlanmış ön test ve son test (başarı testi) uygulanmıştır.Deney gruplarının, uygulama öncesi ve sonrası başarı sonuç durumlarını karşılaştırmak için başarı testi hazırlanmıştır. Başarı testi; bilgi, kavrama, uygulama ve toplam başarı düzeylerini ölçmeye yöneliktir. Başarı testi gruplara uygulama öncesi ve sonrası, ön test ve son test olarak verilmiştir. Grupların ön ve son test sonuçlarından elde edilen veriler, belirlenen düzeylerde karşılaştırılmak üzere SPSS 16.0 programı kullanılarak analiz edilmiştir. Yapılan istatistiksel analizler, animasyonla ders işlenen deney grubunun, alışılmış materyalle ders işlenen kontrol grubuna göre çok daha yüksek bir başarı düzeyine ulaştığını göstermiştir.Anahtar Kelimeler: Bilgisayar Destekli Öğretim, Animasyon, Kimya Öğretimi
Geliştirilmiş yerçekimsel arama algoritması
Optimizasyon teknikleri birçok mühendislik probleminin çözümünde kullanılmaktadır. Son zamanlarda klasik optimizasyon yöntemlerine ek olarak sezgisel optimizasyon yöntemleri, verilen şartlar altında en iyi, optimum, sonucu bulmak için geliştirilmiştir. Yerçekimsel arama algoritması (YAA) sezgisel optimizasyon yöntemlerinden biridir.Yapılan bu tez kapsamında, YAA temel alınarak daha etkin, daha verimli ve daha hızlı optimizasyon algoritmalarının geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, nesnelerin deformasyonunda sıkça kullanılan kütle-yay sistemleri metodu incelenmiş ve YAA içine ekilmiştir. Ek olarak YAA metodu daha fazla yüzey taraması yapacak şekilde modifiye edilmiştir. Geliştirilen algoritmalar test edilerek, sonuçları YAA ile karşılaştırılmıştır. Yapılan testler sonucunda algoritmaların daha etkin ve daha verimli sonuçlar verdiği fakat daha yavaş çalıştığı gözlemlenmiştir.Anahtar Kelimeler Optimizasyon, GSA, MSS-GSA, Üye-Uydu Algoritması
Gerçek tıbbi veriler üzerinde veri madenciliği yöntemlerini kullanarak hastalık teşhisi
Günümüzde veri madenciliği çoğu kritik problemin çözümünde önemli bir rol oynamaktadır. Özellikle tıp alanında medikal verilerin veritabanlarında saklanmasıyla birlikte oluşan büyük veri yığınları, veri madenciliği yöntemleri için çok tercih edilen bir uygulama alanı olmaktadır. Veri madenciliği tekniklerini kullanan biyomedikal sistemler sayesinde hızlı ve etkili bir şekilde bilgilerin elde edilmesi, hekimlere ve hastalara büyük fayda sağlamaktadır.Bu tez çalışmasında k-en yakın komşu (KNN) ve k-means algoritmaları detaylı bir şekilde incelenmiştir. Ayrıca bu algoritmalar kullanılarak tıp alanında hekimlerin kullanabileceği, dermatolojik hastalıkların teşhisi için tahmin yapabilen ve hasta kayıtlarının nitelikleri arasındaki ilişkileri analiz etme imkanı sunabilen yardımcı bir karar verme sistemi tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir.Anahtar Kelimeler Veri madenciliği, K en yakın komşu, K-means, Biyomedikal, Tıp Bilişimi, Dermatoloji
Lorenz kaotik sisteminin sabit noktalı sayı gösterimi ile FPGA üzerinde gerçeklenmesi ve analizi
Tez çalışmasında Lorenz kaotik sistemi, kayan ve sabit noktalı sayı gösterimleri ile yazılımsal olarak oluşturulmuştur. Sabit noktalı sayı gösterimiyle de Verilog dilinde donanımsal olarak tasarlanan sistem, FPGA üzerinde gerçeklenmiştir. Bu çalışmayı literatürdeki diğer çalışmalardan ayıran en önemli nokta ise Lorenz kaotik sisteminin gerçeklenmesinde Verilog kodlarının herhangi bir otonom yazılım yardımı olmadan oluşturulmasıdır. Tasarımın bütün parçaları, çalışma kapsamında ayrıntılarıyla yazılmış olup farklı sayıda bit uzunluklarıyla sabit noktalı sayı gösterimi kullanılarak sistem gerçeklenmiştir. Ayrıca kaotik sistemlerin belirlenen kısıtlar ve koşullar altında farklı parametreler kullanılarak, bilgisayar ortamında kurgulanan benzetimi ile FPGA üzerinde gerçeklenen tasarımın aynı sonuçlar vermesi ve bu sistemlerin donanımsal olarak sentezlenmesi sağlanmıştır. Bu sayede Lorenz kaotik sisteminin FPGA üzerindeki kaynak kullanım sonuçları, Xilinx Virtex 2 modelleri üzerinde elde edilmiştir.Anahtar Kelimeler FPGA, Verilog, Matlab, Lorenz, Kaotik Sistemler
SMS ve Android tabanlı uygulamalarla sınıf içi etkileşimin arttırılması
Bu tezde, eğitimde teknolojik olanaklardan faydalanarak öğrenci-eğitimci etkileşiminin ve verimliliğinin arttırılması yönünde çalışmalar yapılmıştır. Öğrenci ve eğitimcilerin, cep telefonları ve İnternet olanakları kullanılarak interaktif olarak hızlı ve verimli bir biçimde iletişim kurabilmeleri için bir sistem tasarlanmış ve uygulama ortamı geliştirilmiştir.Bu çalışma kapsamında, sınıf içi öğrenci-eğitimci etkileşimini daha verimli kılmak için mobil iletişimle bütünleşik bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen bu sisteme kullanıcılar, ihtiyaca ve olanaklara göre SMS, Web arabirimi ve Android uygulaması olmak üzere 3 farklı şekilde erişmesi sağlanmıştır. Uygulamanın esnek olabilmesi ve kurumlarda kullanılan diğer otomasyon sistemleri ile entegre çalışabilmesi de planlanmış, bunu sağlayabilmek için Web Servisleri geliştirilmiştir.Geliştirilen sistemde, SMS yorumlama sistemi, web teknolojileri ve Android uygulamaları bütünleşik olarak çalıştırılmış ve ihtiyaca en uygun ve kolay erişilebilir bir sistem tasarlanmıştır. Kullanıcıların birbirleriyle SMS üzerinden haberleşmesini sağlayan GSM modem sisteme dâhil edilerek, mesajlaşmalar modem üzerinden sağlanmıştır. Diğer taraftan sistem, sadece araştırma alanında kalmaması için farklı uygulamada da kullanılabilecek şekilde esnek olarak tasarlanmıştır. İstenirse, web servisleri sayesinde kolayca farklı sistemlerle entegre edilebilecek yapıya getirilmiştir.Anahtar sözcükler: NET, Android, GSM Modem, Mobil iletişim, SMS
Yerçekimsel arama algoritması ile PID denetleç parametrelerinin tespiti
Doğrusal olmayan sistemlerin optimizasyon problemlerinde sezgisel optimizasyon algoritmaları oldukça sık kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında sezgisel optimizasyon algoritmalarından Yerçekimsel Arama Algoritması (YAA) kullanılarak Doğru Akım (DA) motor denetimi için Oransal-İntegral-Türevsel (Proportional-Integral-Derivative, PID) denetleç parametrelerinin tespiti yapılmıştır. Sezgisel algoritmaların (Tur Atan Karınca Kolonisi Algoritması (TACO), Genetik Algoritma (GA), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Diferansiyel Gelişim Algoritması (DE)) 100 defa koşturulması sonucu elde edilen ortalama PID denetleç parametreleri ile YAA' nın denetim başarımı, Kesler vd. (2011)' nin yaptıkları çalışmada verilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Kıyaslamasını yaptığımız YAA, birçok kategoride TACO ve GA' dan daha iyi, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Diferansiyel Gelişim (DE) algoritmalarından daha düşük başarım sergilemektedir.Anahtar Kelimeler DA Motor, Optimizasyon, PID, Sezgisel Algoritmalar, Yerçekimsel Arama Algoritması
Ten rengi ve yüz bulma teknolojisine dayalı insan sayma sistemi
İnsan sayma sistemleri iç ve dış mekanlardaki insanların sayısını otomatik olarak tahmin etmeyi amaçlar. Reklam ve promosyon değerlendirmeleri gibi ticari ortamlarda ve benzeri birçok uygulamada, video gözetim ve taşımacılık yönetim sistemlerinde insan sayma sistemleri sıklıkla kullanılmaktadır. Bu tez kapsamında yüz bulmaya dayalı insan sayma sistemi ve ten rengini bularak yüz bulmaya dayalı insan sayma sistemi olmak üzere 2 sistem geliştirilmiştir. Yüz bulmaya dayalı insan sayma sistemine (Sistem 1) ten rengi tespit sistemi eklenerek ten rengini bularak yüz bulmaya dayalı insan sayma sistemi (Sistem 2) oluşturulmuştur. Bu tez, eğitim ortamlarında yer alan bülten panosunu izleyen potansiyel öğrenenlerin sayısını hesaplayan ten rengi tespit ve yüz bulma teknolojisine dayalı bir insan sayma sistem modeli sunmaktadır. Önerilen sistemin yüz bulma sistemi, yüzleri bulmak için Viola-Jones metodunu kullanır. Viola Jones metodu, Haar sınıflandırıcı yöntemiyle çok hızlı bir şekilde insan yüzü tespit edebilir ve bu yöntem yüksek doğruluk oranına sahiptir. Bu sistem, OpenCV kütüphanesi kullanılarak geliştirilmiştir. Bu tezde ten rengi tespitinde sıklıkla kullanılan HSV ve YCbCr olmak üzere 2 renk uzayı kullanılmıştır. Verilen parametreler doğrultusunda yapılan testlerde, HSV renk uzayının kullanıldığı insan sayma sisteminde YCbCr renk uzayının kullanıldığı insan sayma sistemine oranla daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Yapılan testler sonucunda insan sayma sistemlerinin, video gözetim, reklam panosu izleyenlerin sayısının hesaplanması gibi çalışmaların dışında eğitim alanında da kullanılabileceği gösterilmiştir.Anahtar Kelimeler ?nsan sayma sistemi, ?nsan sayımı, Yüz bulma, Ten rengi tespiti, Bülten panosu, Bilgisayarla görü.
Sezgisel arama algoritma tabanlı bulanık sistem optimizasyonu
ABC algoritması bal arıların doğadaki yiyecek kaynaklarını bulma ve nektar toplama davranış ilkelerine dayalı güncel bir sezgisel optimizasyon algoritmasıdır. Bu çalışmada, doğrusal olmayan dinamik sistemlerin ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) bulanık çıkarım modeli kullanılarak modellenmesi problemi üzerinde Yapay Arı Kolonisi (Artificial Bee Colony, ABC) algoritmasının optimizasyon başarımı incelenmiştir. İnceleme için literatürden seçilen beş denektaşı kullanılmıştır. Her bir denektaşı problem parametreleri ABC ile ayarlanan ANFIS ile modellenmiştir.Her bir denektaşı için ABC ile elde edilen sonuçlar popüler ve sıklıkla kullanılan PSO ve DE'nin sonuçlarıyla kıyaslamalı olarak irdelenmiştir. Çalışma çerçevesinde elde edilen istatistiki verilere göre, ABC algoritmasının DE'ye çok yakın başarım gösterdiği belirlenmiştir. Ancak bir nesil başına koşma zamanı kategorisinde ABC'nin başarımı en yakın rakibi olan DE'ye göre iki kat daha hızlı olduğu sonucuna varılmıştır. Bu sonucu dayalı olarak ABC algoritmasının gerçek zaman gömülü sistem uygulamalarında işletiminin diğerlerine nazaran daha verimli olacağı değerlendirilmiştir.Anahtar Kelimeler: Yapay Arı Kolonisi Algoritması, ANFIS, Bulanık Modelleme, Dinamik Sistem
Moleküler modelleme metodu ile nesnelerin hacimsel olarak modellenmesi ve deformasyonu
Nesnelerin gerçek zamanlı ve fiziksel olarak doğru bir şekilde deformasyonlarının elde edilebilmesi için çeşitli metotlar ve algoritmalar geliştirilmiştir. Simülasyon uygulamaları yaygın olarak Kütle-Yay Sistemleri ve Sonlu Elemanlar Metodu kullanılarak gerçekleştirilir. İnsan organları, animasyon karakterleri gibi deforme edilecek nesneler yüzeysel olarak veya hacimsel olarak modellenir. Yüzeysel modellemede çoğunlukla üçgenler kullanılır. Bu modelleme metodu hacim bilgisini dikkate almaz ve sonuçları da gerçekçi değildir. Hacim bilgisini hesaba katan modelleme tekniklerinde genellikle üçgen prizma (tetrahedral) geometrik yapı elemanları kullanılır.Moleküler modelleme teknolojisi hızlı çalışan ve gerçekçi iç kuvvetler üreten bir metottur ancak yüzeysel modelleme için geliştirilmiştir. Bu tezde moleküler modelleme algoritması hacimsel olarak modellenmiş nesnelerin deformasyonunda kullanılmak üzere modifiye edilmiş, yeni kuvvet fonksiyonları elde edilmiş ve deformasyon algoritmasında kullanılmıştır.Yeni algoritma değişik nesnelerin deformasyonunda kullanılmış ve göze hoş gelen simülasyonlar ve gerçeğe daha yakın sonuçlar elde edilmiştir. Kütle-yay sistemi ve yüzey modelleme ile karşılaştırıldığında hız konusunda taviz verilmesine karşın birçok model için gerçek zamanlı simülasyonlar yapılabilmiştir.Anahtar Kelimeler Deformasyon, Kütle-Yay Sistemi, Moleküler Modelleme ,Tetrahedral Model
Saldırı tespit sistemlerinde yapay sinir ağlarının kullanımı ve başarımlarının incelenmesi
Bu çalışmada, önemi her geçen gün daha da artan ağ ve bilgi sistemlerine yapılan saldırıların analizi için, kullanılan saldırı tespit sistemlerinin (STS) türleri incelenmiş, bu doğrultuda Yapay Sinir Ağlarının (YSA) kullanılması araştırılmış ve örnek bir çalışma oluşturulmuştur. STS'lerin oluşturulmasında KDD'99 (Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition) veri kümesi kullanılmıştır. Bu veri kümesinde belirli saldırı dosyaları kullanılarak, MATLAB programı üzerinde YSA kapsamlı çok katmanlı algılayıcılar (ÇKA) kullanan, örnek bir STS oluşturulmuştur. Geliştirilen model ile benzer konuda çalışacak yeni araştırmacılara önerilerde bulunulmuştur. Çalışmada eğitilen YSA ve KDD'99 tarafından oluşturulan örnek veri kümeleri ile testler yapılmış ve YSA'nın bilinmeyen saldırıları tespit ettiği gözlenmiştir. Saldırıların tespitinde ayrıca, YSA'nın normal veri akışı içine saklanan anormal veri akışını tespit ederek, kötüye kullanım saldırılarını başarılı bir şekilde sınıflayabildiği gözlenmiştir.
Üniversitelere yönelik yeni bir veri merkezi tasarımı ve uygulaması
Son yıllarda dünya genelinde telekomünikasyon, e-ticaret, web sitesi işletmeciliği, çevrimiçi bankacılık/sigortacılık kolları hızla büyümektedir. Bu hızlı büyüme ile birlikte e-ticaret, sosyal medya, video, oyun gibi alanlar için altyapı ihtiyacının günden güne artması, veri merkezlerini bu sektörlerin en önemli ayağı haline getirmiştir.Veri merkezi tasarımında dikkat edilmesi gereken hususlarınarasında, fiziksel ve dijital güvenlik, altyapı, yedeklik, esneklik, erişilebilirlik ve fiyat/performans göstergeleri olarak sayılabilir. Bu çalışmada, üniversitelerde tüm bilişim ağını, internet ve ağ alt yapısının kontrolü için kullanılacak örnek bir veri merkezinin fiziksel, teknolojik ve ekonomik kriterler göz önünde bulundurularak tasarımı yapılmıştır. Yapılan tasarım Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi'nde uygulamaya geçirilmiştir. Bu çalışmanın, veri merkezi kurulumu yapmak isteyen kurum ve kuruluşlara önemli bir kaynak olacağı düşünülmektedir.
SMSM denetim sisteminin hızlı modellenmesi ve DSP gömülü kodlarının otomatik üretilmesi
Sürekli Mıknatıslı Senkron Motor'un, (SMSM) yüksek güç / ağırlık oranı, yüksek ivmelenme, moment geçişlerinin düzgünlüğü, akım oranına göre yüksek hız ve moment üretebilme kapasitesi, yüksek verim ve düşük atalet gibi avantajları kompakt bir yapı içerisinde barındırması, bu motor tipinin son yıllarda geliştirilen yüksek performanslı kontrol sistemlerinde kullanım yaygınlığını giderek arttırmaktadır. Günümüzde motor kontrol uygulamaları halihazırda dijital sinyal işlemciler (Digital Signal Processors, DSP) gibi özel işlemciler ile gerçekleştirilmektedir. Ancak gerçekleştirilen bu uygulamalarda kod üretme yöntemleri genellikle klasik yöntemlerle sınırlı kalmakta ve her bir uygulama için farklı ve uzun kodlar yazma gereksinimi duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında ise SMSM'nin Alan Yönlendirmeli Kontrol (Field Oriented Control, FOC) yöntemi ile denetim sisteminin hızlı modellenmesi ve bu model üzerinden hiçbir kodlama işlemine girilmeden DSP gömülü kodlarının otomatik olarak üretimi ele alınmaktadır.