2.157
Arşivlenen Tez
0
DOI Atanmış
0%
DOI Oranı
Anabilim Dalı
Çiftlik hayvanlarının akıllı tasma ile güvenli takibi
Günümüz çiftliklerinde, hayvanların süt verimi çiftlik için önemli bir parametredir. Hayvan hastalıklarında süt verimi düşebilir hatta hayvanın ölümüyle sonlanabilir. Hayvanda hastalığı ilk evresinde tespit etmek son derece önemlidir. Bu nedenden dolayı çiftliklerde teknolojik olanakların kullanılması istenilmektedir. İnsan yordamıyla yapılan analiz ve takibi yerine, sensörler ile gözlem yapılması hedeflenmektedir. Bu tez çalışmasında tasma, pedometre ve mide aparatı için elektronik tasarım yapılmıştır. Yapılan tasarım doğrultusunda ürünler geliştirilip prototipler hazırlanmıştır. Tasmadaki sensörler aracılığıyla hayvanın yaptığı geviş sayısı ve su içme miktarı bulunmuştur. Pedometreden alınan yol, atılan adım sayısı, yatma süresi ve ayakta kalma süresine ulaşılmıştır. Mide aparatında ise mide sıcaklığı ve pH değeri elde edilmiştir. Tüm verilerin takibi için .NET Core ile geliştirilmiş web arayüzünde hayvanları analiz ve takibi yapılabilmektedir. Her hayvandan gelen sensör değerleri ile her hayvana özel kimliklendirme uygulayarak maksimum verim elde edilmeye çalışılmaktadır. Ayrıca pedometreden alınan veriler ile Xgboost, Adaboost, Destek vektör makinesi ve Naive Bayes sınıflandırıcıları kullanılarak kızgınlık sınıflandırması yapılmıştır. Maksimum başarım %83.6 ile Xgboost sınıflandırıcısından elde edilmiştir. Böylelikle besi çiftlikleri için süt verimini ve tohumlamayı maksimum verimde yapılması hedeflenmektedir. Elde edilecek olan veriler ile gelecek çalışmalara katkı sağlanacağı düşünülmektedir.
Patolojik tanı ve bulguların derin öğrenme yöntemleri ile analizi ve tahmini
İnsan hastalıklarında olduğu gibi, hayvan hastalıklarında da hızlı teşhisin önemi büyüktür. Hastalık tedavilerinin doğru yapılabilmesi açısından teşhisin hızlı konulması kadar, konulan teşhisin yüksek doğruluk oranında olması da gerekmektedir. Bu çalışmada Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Veteriner Fakültesi Patoloji Anabilim Dalına ait 2000-2020 yılları arasında incelenen verilerden oluşan veri seti içerisinde bulunan hastalık türlerinin, karar ağacı sınıflandırma modeli ile KNN sınıflandırma modeli kullanılarak tahmini yapılmıştır. Veri seti içerisinde bulunan yaş, tür, şehir, cinsiyet gibi kategoriler ise grafikler halinde analiz edilmiştir. Tahmin ve analiz işlemlerinin doğru sonuçlar verebilmesi açısından veri seti bazı ön işlemlerden geçirilerek düzeltilip, eksik veriler tamamlanmıştır. Tahmin ve analizlerden elde edilen sonuçların hayvan hastalık teşhislerinde hızlı ve doğru teşhis koyulmasına olanak sunacağı düşünülmektedir.
Nesnelerin üç boyutlu modellenmesi için kinect tabanlı bir uygulama
Günümüzde insan gözünün gördüğü şekliyle, üç boyutlu gerçek dünya nesnelerini, iki boyutlu bir görüntü yapısı ile içeriğini yeniden düzenleyip, yeniden yapılandırmak için çözüm üretmek son derece zordur. İnsan gözünün görsellik yapısı özelliği itibariyle iki boyuttan, (2B) üç boyuta (3B) dönüşüm gerçekleştirme gibi bir zorunluluğu yoktur, bu özellik insan için görsel dünyayı anlamak adına olağanüstü bir yetenektir. Bilgisayar görmesi, sanal gerçeklik, nesne tanınması, arttırılmış gerçeklik, yeniden yapılandırma görsel dünyanın mantıksal yaklaşımını anlamak için insanların bu tür yeteneklerini taklit etmek istemektedir. Fakat gerçek dünya nesnelerini 3B olarak bilgisayar ortamında yeniden yapılandırılması oldukça zahmetlidir. Bu tez çalışmasının arka planında, temel olarak fiziksel dünya nesneleri ile sanal uzay arasında, çeşitli metotlar kullanarak yeni bir etkileşimin sağlanması yatmaktadır. Bu açıdan amaç, kapalı bir sahnenin, detaylı olarak yeniden yapılandırılması için, gerçek dünya nesnelerinin, hareketli olarak 360 derecelik tarama üretme kapasitesine sahip bir standart 3B kamera ile oluşturulacak olan sanal alanlar içerisinde, nesnenin 3B modelinin görüntülenmesini sağlamaktır. Bu hedefin uygulanmasında öncelikle, fiziksel nesnelerin 360 derecelik sağlam bir yapıda oluşturulması için, nesnenin tam derinlik verilerinin elde edilmesi aşamasında, birden fazla tarama bütünü hakkındaki mevcut yöntemlerin incelenmesi ile ilgili araştırma yapılarak işe başlandı. Bu tez çalışmasında Microsoft Kinect ve açık kaynak kodlu nokta bulutu kütüphanesi kullanılarak, yakalanan gerçek dünya nesnelerinin nokta bulutu ile yeniden yapılandırılması sırasında en iyi sonuçların elde edilmesi için bu noktaların işlenmesi üzerine odaklanır. Sonuç olarak bu tez çalışmasında, düzlemsel yüzeyler üzerinde sabit olarak yerleşik durumdaki gerçek dünya nesnelerinden, hareketli olarak birden fazla alınmış olan nokta bulutu kümesi (nbk) derinlik taramaları üzerine, nesneye ve arka planlarına uygulanacak olan çeşitli filtreleme yöntemleri incelenmiş, bu verilerin üçgenleme yöntemiyle birleştirildikten sonra MeshLab ve OpenGL sanal görüntüleme ortamlarında görselleştirilmiştir.
Güneş enerji santrallerinde derin öğrenme ile aylık elektrik üretim tahmini
Türkiye'deki toplam kurulu güç 97.070 MW olup bunun %64'ü yenilenebilir enerji kaynaklarından sağlanmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının %7,2'sini güneş enerji santralleri oluşturmaktadır. Elektrik üretiminde fosil yakıt kullanımını azaltmak ve yenilenebilir enerji ile ülkemizde artan elektrik ihtiyacı karşılanmak istenmektedir. Bu kapsamda, güneş enerjisi santrallerine olan talep her geçen gün artmaktadır. Ancak yatırımcıları tedirgin eden önemli unsurlardan biri amortisman süresidir. Yapay zekâ ve derin öğrenme uygulamaları kullanılarak bu sürenin tahmin edilmesi üzerine bir çalışma yapılmıştır. Bu tez çalışmasında LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) yapay sinir ağları kullanılmıştır. Makine öğrenimi ile güneş enerjisi santralinin gelecek aylarda ne kadar elektrik enerjisi üretebileceği tahmin edilmiştir. Hesaplamada hava koşulları, güneş panelleri, inverterler (eviriciler), geçmiş yılların performans oranı gibi parametreler kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda %1 ile %17 arasında hata oranı ile karşılaşılmıştır. Bu oranın diğer yapay zekâ algoritma tahminlerine karşın çok daha başarılı olduğu görülmüştür.
Sosyal ağlarda toplulukları keşfetmek için çok amaçlı genetik algoritma kullanımı
Sosyal ağ analizi (SAA) 2000?li yıllardan itibaren gittikçe önem kazanan bir konudur. SAA sosyal bilimler, bilgisayar bilimleri, biyoloji vb. birçok bilim dalının ilgi alanına girmektedir. SAA canlı ya da cansız varlıklar arasında bulunan ilişkileri bilgi ağı şeklinde ele alıp karmaşık ağların daha iyi anlaşılması ile ilgilenir. Ağdaki aktörler arası bağlantı tahmini, kullanıcıların davranışlarından örüntü çıkarımı, topluluk keşfi SAA alanındaki çalışma konularından bazılarıdır. Bu çalışmada sosyal ağlarda topluluk keşfi için çok amaçlı bir genetik algoritma öneriliyor. Çok amaçlı optimizasyon yaklaşımı birden çok kriteri olan problemlerin çözümünde iyi sonuçlar vermektedir. Sosyal ağlarda topluluk keşfi problemi de çok amaçlı optimizasyon problemi olarak ele alınabilir. Literatürde olan uygunluk fonksiyonları önerilen etkili bir seçim yöntemi ile kullanılarak sosyal ağlardaki topluluklar keşfediliyor. Benzer çalışmaların çoğu, başlangıç popülasyonun oluşturulmasında ve yeni bireyler elde etme için kullanılan mutasyon adımında klasik yöntemleri kullanmışlardır. Çalışmamızda topluluk keşfi probleminin yapısına uygun bir yöntemle bu işlemler yapılıyor. Önerilen yöntem gerçek ve yapay ağlar üzerinde test ediliyor, elde edilen sonuçlar benzer çalışmalarla karşılaştırılıp daha iyi sonuçlar elde edildiği gözlemleniyor. Anahtar Kelimeler: Karmaşık ağlar, topluluk keşfi, çok amaçlı evrimsel algoritma.
GPU programlama kullanan seviye kümeleri ve uygulamaları
Son yıllarda grafik işlemcilerinin gelişmesi ile birlikte ekran kartları, genel amaçlı hesaplamalar yapmak için yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Özellikle 2007 yılında yayınlanan CUDA C dili ile birlikte birçok araştırmacı, CUDA C programlama dilini yüksek hesaplama gereken işlemler için kullanmıştır. Bu tez çalışmasında görüntü bölütleme için kullanılan seviye kümesi yöntemi ölçeklendirme yaklaşımı ile GPU üzerinde çalıştırılmıştır. Seviye kümeleri yaklaşımı ağırlıklı olarak kısmi diferansiyel denklemlerin çözümüne dayanmaktadır. Sunulan yöntem kısmi diferansiyel denklem çözümüne gerek duymaz. Temel geometrik dönüşümlerden olan ölçeklendirme yaklaşımını kullanır. Böylece çözüm için gerekli olan hesaplama yükünü hafifletir. GPU üzerinde CUDA programlama kullanılarak performans ve harcanan zaman bakımından avantaj sağlanmış ve çok daha hızlı sonuçlar elde edilmiştir. GPU kullanılması ile gerçek zamanlı işlem yapmaya da olanak sağlamıştır. Geliştirilen uygulama MRI beyin görüntüleri üzerinde tümör bulunması amacı ile kullanılmıştır.
Yapay sinir ağlarında beyin tümörlerinin görüntü işleme ile segmentasyonu ve bir uygulama
Beyin tümörleri kafatası içinde anormal hücre ve kitle büyümesinin genel adıdır. Beyin tümörü tanısı konulabilmesi için en yaygın tetkik beyin dokusu ve dokudaki yabancı kitleleri gösteren MR (manyetik rezonans) görüntülemesinin yapılmasıdır. Tanı konduktan sonra hızlıca tedavi süreci planlamalıdır. MR görüntüleri çekildikten sonra uzman radyologlar tarafından görüntülerin incelenerek raporlanması zaman alabilmektedir. Son yıllarda hızla gelişen derin öğrenme teknolojileri ile tıp alanında bulunan yenilikler sayesinde hastalıkların erken ve doğru teşhis edilmesi için çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. İnsan kaynaklı hataların en aza indirilmesi bu çalışmalar içerisinde önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada MR görüntülerinin işaretlenerek uzmanlara yardımcı olması için yapay zekâ tekniklerinden yararlanılarak yeni bir evrişimli sinir ağı modeli eğitilmiştir. Eğitim aşamasında U-Net modelinden yararlanılarak, BRAST veri kümesinin %80'i kullanılmıştır. Veri kümesi içerisindeki örneklerin %20'si modelin performansının değerlendirilmesi için kullanılmıştır. Eğitim ve test işlemleri sonucunda elde edilen bulgular incelendiğinde eğitilen modelin tüm tümör, tümör çekirdeği ve genişleyen tümör bölgelerini sırayla 0.908, 0.807 ve 0.877 Benzerlik oranı (BO, Dice Coefficent Score) ile başarılı bir şekilde işaretleme yapabilen bir model eğitildiği görülmektedir.
Demir yollarında ray profil analizi için üç boyutlu görüntü işleme
Kullanım sıklığı ve tren hızlarının artmasına bağlı olarak, demiryollarında güvenlik ve konfor raylı taşımacılık için her geçen gün daha fazla önem taşımaktadır. Güvenliğin sağlanması, işletme maliyeti ve bakım masraflarının düşürülmesi için yol ve raylardaki bozulmaların teşhis edilmesi gerekir. Demiryollarında raylara ait hata tespiti için temaslı ölçüm teknikleri kullanılmaktadır. Temaslı algılama sistemlerinin düşük hassasiyeti ve doğruluk seviyesi günümüz modern demiryolu gereksinimlerini karşılayamadığından demiryollarında gelişmiş teknolojiler ile beraber temassız algılama teknikleri kullanılmaktadır. Bu tezde kamera ve lazer teknolojileri kullanılarak ve üç boyutlu görüntü işleme algoritmaları geliştirilerek temassız ray profil ölçümü yapılmaktadır. Lazer kamera ile raydan alınan görüntüler işlenerek arızalı bölgelerin tespit edilmesi, yine lazer kamera ile alınan mesafe ve koordinat verileri ile arızanın olup olmadığı garantilenmektedir. Lazer teknolojileri ile elde edilen mesafe ve koordinat verileri ile lazer ışınların rayın şekline göre kırılması kamera ile elde edilen iki boyutlu görüntüye üçüncü bir boyut kazandırmaktadır. Bu şekilde raya ait derinlik bilgisi elde edilmektedir. Gerçekleştirilen uygulamalarda görüntüye dair gürültüler gaussian ve medyan filtreleme teknikleri uygulanarak yok edilmektedir. Gürültüden arındırılan görüntülerden faydalı veri elde edebilmek için Watershed dönüşümü gibi dönüşümler, Roberts, Canny, Prewitt gibi kenar çıkarım teknikleri ve Boundary Detection gibi sınır algılama teknikleri uygulanmaktadır. Derinlik verileri ve görüntü verileri bulanık mantık ve yapay sinir ağları gibi akıllı hesaplama teknikleri ile sınıflandırılmaktadır. Geleneksel izleme ve kontrol yöntemlerine karşılık rayların temassız izlenmesi, böylece izlemeden dolayı herhangi bir aşınmanın olmaması için görüntü işleme tekniği tabanlı ray profil analizi yapılmaktadır. Günümüz koşullarında bir ray hattının sadece ölçüm işlemine harcanan maliyetlerin çok yüksek olduğu düşünüldüğünde daha düşük maliyetlerle ray profil analizi yapılacağına dair bir başlangıç adımı sağlanmaktadır. Bu tez ile demiryollarındaki ölçüm sistemleri konusunda bilgi birikiminin oluşması, başka tezler ve çalışmalara yön vermesi, son derece pahalı olan demiryolu ölçüm sistemlerinde maliyetlerin düşürülmesi kısmen de olsa sağlanmaktadır.
Makine öğrenmesi yöntemleriyle Burdur ilinde arazilerin güneş enerjisi santrallerine yönelik uygunluğunun değerlendirilmesi
Teknolojinin gelişmesi ve artan dünya nüfusu insanlığın enerjiye olan ihtiyacını giderek artırmaktadır. Enerji talebinin fosil kaynaklı yakıtlardan karşılanması çevre kirliliği ve karbon emisyonları dolayısıyla iklim değişikliğine neden olmaktadır. Ayrıca fosil kaynaklı yakıtların dünya üzerinde eşit dağılmamış olması nedeniyle bazı ülkelerin enerji arz güvenliği tehdit altındadır. Bu nedenlerden dolayı yenilenebilir enerjinin önemi hızla artmaktadır. Yenilenebilir enerjinin rüzgâr, güneş, biyokütle, hidrolik gibi kaynakları bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında yenilenebilir enerji kaynaklarından güneş enerjisinin dönüşümü ile enerji elde edilen fotovoltaik güneş enerjisi santrallerinin düşük maliyetli ve verimli kullanılabilmesi açısından önemli katkısı olan yer seçimi faktörü ele alınmıştır. Burdur ilinde fotovoltaik güneş enerjisi santrallerinin kurulabileceği alanların uygunluğunun çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) kullanılarak elde edilen veri ile makine öğrenmesi algoritmaları eğitilmiş ve algoritmaların performansları karşılaştırılmıştır. K-En yakın komşu, rastgele orman, destek vektör makineleri, XGBoost algoritmaları kullanılarak yapılan değerlendirmelerde %99'un üzerinde doğruluk oranlarıyla sınıflandırma yapılmıştır.
Biyomekanik analiz tabanlı insan hareketi tanıma algoritmalarının geliştirilmesi
Bilgisayarla görmede hareket algısının bir parçası olan insan hareketlerinin analizi ve tanınması son yıllarda stratejik öneme sahip bir konu haline gelmiştir. İnsan davranışlarının anlaşılması için geliştirilen tanıma sistemleri; suç tespiti, güvenlik sistemleri, sanal gerçeklik, bilgisayarlı görme, insan ve bilgisayar etkileşimi gibi uygulamalarda araştırma alanı olmuştur ve tanıma problemlerini çözmek için pek çok yöntem geliştirilmiştir. Gerçek video görüntülerinden elde edilen veriler ile insan hareketlerinin tanınmasına yönelik pek çok yöntem olmasına rağmen, insan hareketleri arasındaki bağıntılar ve ilişkiler yeterince araştırılmamıştır. Bu tez kapsamında, üç temel katkı sağlayan çalışmalar sunulmuştur. İlk olarak, koşma hareketinin modellenmesi ve simülasyonu için adaptif yöntem ile birlikte bulanık mantık tabanlı bir yöntem önerilmiştir. İki boyutlu modele uygulanan yöntemin performansı simülasyon sonuçları ile test edilmiştir. Sonraki çalışmalarda, oturma, kalkma, zıplama, yürüme gibi doğal insan hareketlerinin biyomekaniksel analizi yapılarak, bu analizleri kullanan bilgisayar görme tabanlı insan hareketi tanıma algoritmaları geliştirilmiştir. Belirli bir hızda görüntü yakalayabilen bir sensör ile hareketli eklem noktalarından 3B veriler elde edilmiştir ve bu veriler toplanarak hareketlerin tanınması için basit ve güvenilir bir biyomekaniksel model oluşturulmuştur. Son olarak anahtar eklem özellikleri kullanarak ve Temel Bileşenler Analizi (TBA) ile özellik çıkarımı yapılarak önerilen tanıma yöntemleri, gerçeğe yakın zamanlı performans ve hassasiyetin pratik gerekliliğinin yanı sıra insan vücudunun biyomekaniksel teori bilgisini kullanarak avantaj sağlamıştır. Deneysel sonuçlar göstermiştir ki, önerilen tanıma yaklaşımı literatürde var olan çoğu yöntem ve modelden daha iyi bir performans ve hesapsal etkinlik sağlamıştır. Önerilen yöntemlerin sonuçları çeşitli bilimsel yayınlarla tartışılmış ve desteklenmiştir.
Tek kullanımlık şifre üreteci
Teknolojinin yaygınlaşmasıyla internet kullanımı çok fazla artmıştır. E-devlet uygulamalarından elektronik ticarete; fatura ödeme işlemlerinden internet bankacılığına kadar birçok uygulama artık günlük yaşantının bir parçası olmaktadır. Elektronik ortamlarda yapılan işlemlerde kimlik doğrulama işlemi için çoğunlukla kullanıcı adı ve şifre kullanılmaktadır. Ancak gelişen siber saldırılar ile birlikte klasik kimlik doğrulama işlemi artık kritik verilerin güvenliği için yetersiz kalmaktadır. Bu yüzden son dönemde birçok uygulama iki seviyeli bir kimlik doğrulama işlemini tercih etmektedir. İki seviyeli kimlik doğrulama işleminde kullanıcı adı ve şifrenin doğrulanmasının ardından her bir giriş işleminde değişen rasgele bir karakter dizisinin girilmesi istenmektedir. Tek Kullanımlık Şifre (TKŞ) elektronik ortamlarda kimlik doğrulama işlemini gerçekleştirmek için bir defaya mahsus olarak kullanılan belirli uzunluktaki bir karakter dizisidir. Bunlara atılabilir veya kullan at şifrelerde denilmektedir. Bu karakter dizisinin uzunluğu ve karakter türü uygulamalarda değişiklik göstermektedir. Bu tez çalışmasında TKŞ üretimi incelendi. TKŞ çeşitli şekillerde üretilmekle birlikte en yaygın kullanım şekli özet fonksiyonlarını temel alan yaklaşımdır. Özet fonksiyonları rastgele uzunluktaki bir mesaj için belirli bir uzunlukta bir özet değeri üretir. Bu tez çalışmasında TKŞ üretimi için Keccak özet algoritması kullanıldı. Bu algoritma Ekim 2012'de NIST (National Instute of Standards and Technology) tarafından özet (Hash) algoritmaları için son standart olarak belilendi. Bu algoritma diğer aday algoritmalara göre daha hızlı, güvenli olduğundan tercih edildi. Özet fonksiyonlarına dayanan TKŞ üretim yöntemleri, HMAC (Özetleme Tabanlı Mesaj Doğrulama Kodu) yapıları olarak adlandırılmaktadır. Bu yapılarda, özet fonksiyonu ve anahtar değeri beraber kullanılarak HMAC değeri üretilmektedir. Üretilen TKŞ değeri bu HMAC değerine dayanmaktadır. Bu uygulamada; TKŞ değerinin uzunluğu, uygulamada kullanışlı olabilmesi için, sekiz karakter olarak belirlendi.
Algılayıcı tabanlı gerçek rastgele sayı üreteci tasarımı ve analizi
Birçok alanda, belirsizliğin ve öngörülemezliğin rastgele sayılar aracılığıyla temsil edilmesi çok önemlidir. Bu sayılar bilgisayar bilimi, kriptografi ve istatistik gibi sistemlerin ve prosedürlerin güvenliğini sağlamaya yardımcı olduğu alanlarda hayati önem taşır. Şifreler, anahtarlar ve diğer güvenlik simgelerini oluşturmanın yanı sıra algoritmalara ve simülasyonlara rastgelelik katmak için bilgisayar bilimciler rastgele sayı üretiminden yararlanır. Yakın zamanda yapılan çalışmalar, milyarlarca IoT cihazında bulunan donanımsal rastgele sayı üreteçleri tarafından üretilen entropinin yetersiz olduğunu ortaya koymuştur. Bu araştırma, IoT sensör verilerinin kriptografi sistemleri için rastgele sayılar üretmek üzere nasıl kullanılabileceğini açıklamanın yanı sıra, bu rastgele sayıların etkilerini de incelemektedir. Kamera, ışık ve renk sensörleri, algılayıcı olarak kullanılmıştır. Öngörülemezlik seviyesini ölçmek için monobit ve poker testlerinden elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir. Analiz sonucunda kaliteli değerler üreten teknik kullanılarak bir milyon ve yirmi bin bit uzunluğunda diziler oluşturulmuş ve bu diziler daha sonra NIST ve FIPS 140-1 rastgelelik testi yazılım paketlerine girilmiştir. Bu iki testin sonuçları incelendiğinde dizilerin her bir testi başarıyla geçtiği görülmüştür.
Akademik başarının eğitsel veri madenciliği ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak tahminlenmesi
Makine öğrenmesi, bir bilgisayarın, verileri analiz etmek, modeller oluşturmak ve kararlar vermek için öğrenmesini sağlayan bir yapay zekâ alanıdır. Pek çok alanda yaygın olarak kullanılan makine öğrenmesinin yaygın olarak kullanıldığı alanlardan biri de eğitimdir. Eğitimde makine öğrenmesi kullanımının birçok faydası vardır. Makine öğrenmesi, öğrencilerin öğrenme ihtiyaçlarına uygun olarak kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunabilir. Öğrenci performansı, öğretmen geribildirimi ve diğer ölçümler gibi birçok veriyi analiz edebilir. Bu verilerin analizi, öğretmenlere öğrencilerin ne kadar iyi öğrendiğini anlamalarına ve öğrencilerin daha iyi öğrenmelerine yardımcı olacak öğrenme stratejilerini geliştirmelerine olanak tanır. Öğrencilerin başarı düzeylerini analiz ederek, öğretmenlere öğrencilerin neleri anladığını ve neleri anlamadığı konusunda yol gösterici olabilir. Öğrenci performansını izlemek ve öğretmenlerin değerlendirme yapmasına yardımcı olmak için birçok süreci otomatikleştirir. Bu sayede eğitimde maliyet tasarrufu sağlanabilir. Ayrıca öğretmenlerin daha iyi ders planları oluşturmalarına yardımcı olabilir ve öğrencilere daha etkili öğrenme materyalleri sunabilir. Bu sebeplerden dolayı, makine öğrenmesi eğitimde yaygın olarak kullanılmaktadır ve gelecekte daha da yaygınlaşması beklenmektedir. Bu tez çalışmasının amacı; çevrimiçi açık ders veri seti üzerinde, farklı makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak, öğrencilerin akademik başarılarını tahmin etmek ve başarıya etki eden parametreleri belirlemektir. Çalışmada kitlesel çevrimiçi açık ders veri seti kullanılmıştır. Veri seti üzerinde öznitelik seçimi yapılarak akademik başarı üzerinde en fazla etkiye sahip değişkenler tespit edilmiş olup modellemede bu nitelikler kullanılmıştır. Hedef niteliğin sınıflandırılması amacı ile Lojistik Regresyon, Linear Diskriminant Analizi, Rastgele Orman, K-En Yakın Komşu, Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri ve Naive Bayes olmak üzere 7 adet makine öğrenmesi algoritması uygulanmış ve modellerin başarı performansları karşılaştırılmıştır. Model performans değerlendirmesi sonuçlarına göre en başarılı model Rastgele Orman algoritması olarak belirlenmiştir. Öğrencilerin final sonucu başarıyı en fazla etkileyen öznitelik olarak tespit edilmiştir.
Grup asansör sistemlerinin kontrolü için optimizasyon ve tahmin tabanlı çevresel zeka uygulaması
Günümüzde sayıları gün geçtikçe artan yüksek katlı binalarda dikey taşımacılık hizmetinin sağlanabilmesi için bina içerisinde birden fazla asansör kabininin kullanımı bir zorunluluk haline gelmiştir. Özellikle kullanıcılar açısından zaman ve enerji verimliliğinin önemli olduğu bu sistemler için yüksek performanslı kontrol algoritmaların geliştirilmesi kaçınılmaz bir gerçektir. Literatürde bu konu ile ilgili çeşitli çalışmalar olmasına karşın, tüm parametrelerin göz önüne alınamaması bu sistemlerde önemli konfor, zaman ve enerji kayıplarına sebep olabilmektedir. Bu tez çalışmasında grup asansör sistemleri için optimizasyon ve tahmin tabanlı yeni bir çevresel zekâ uygulaması geliştirilmiştir. Birçok optimizasyon algoritmasının sonuçlarını bir tahmin algoritması ile birleştirerek sunan bu yaklaşım temel olarak kullanıcıların ortalama bekleme süresi, ortalama seyir süresi ve kabinlerin enerji tüketim değerlerinin dengelenmesini amaçlamaktadır. Farklı bina ve kabin karakteristiklerine göre geliştirilen algoritma ile elde edilen verimlilik çeşitli senaryolar üzerinden simülasyon sonuçları ile doğrulanmaktadır. Optimizasyon için kullanılan genetik algoritma, DNA hesaplama ve yapay bağışık sistem tarafından elde edilen sonuçlar ile bir tahmin algoritmasından elde edilen sonuçlar bulanık mantık kullanılarak birleştirilmiştir. Önerilen yeni yaklaşımın doğrulanması için 2-5 adet kabinli 10-20 katlı bina kombinasyonları kullanılarak farklı uygulama senaryolarında yaklaşık %20-25 zaman tasarrufu ve yaklaşık %10 enerji tasarrufu sağlandığı görülmüştür. Burada önemli olan nokta kullanılan enerjinin tüm kabinler arasında eşit kullanımını sağlamak olmuştur. Çünkü kabinlerin eşit oranda enerji tüketmeleri eşit oranda kullanıldıklarını, dolayısıyla mümkün olduğu kadar zaman açısından da optimum kullanıldığını gösterecektir. Bu nedenle tez kapsamında birçok optimizasyon algoritması ile tahmin algoritmasından elde edilen özellikler birlikte kullanılarak verimlilik sağlanmıştır.
Gerçek zamanlı uykulu sürüş algılama sistemi
Uykulu sürüş her ülkede olduğu gibi ülkemizde de büyük maddi kayıplı ve ölümlü trafik kazalarına sebep olmaktadır. Bu sistemler sosyal ve ticari değeri yönüyle üzerinde araştırma yapılmaya değer bir konudur. Bu çalışmada bir Uykulu Sürüş Algılama Sistemi sunulmuştur. Bu sistem video tabanlı test verileri ile yürütülmektedir. Modelin uygulaması OpenCV kütüphanesinin 2.4.5 sürümü kullanılarak yapılmıştır. Visual C++ programlama dili, Visual Studio 2010 ortamında kullanılmıştır. Test için ZJU (Zhejiang University) veri tabanı kullanılmıştır. Bu veri tabanı standart bir veri tabanı olup daha önce Uykulu Sürüş Algılama çalışmalarında kullanılmıştır. Mevcut Uykulu Sürüş Algılama Sistemi temel olarak 4 modülden oluşmaktadır. Birinci modül de video yakalayıcıdan gelen görüntüden yüz tespit edilir. İkinci modülde konumlandırılmış yüz görüntüsünden kişi tanınır. Üçüncü modül de konumlandırılmış yüz görüntüsünden gözler bulunur. Son modül ise göz görüntülerinden göz kırpma oranını hesaplar ve göz kırpma oranı ile sürücünün yola bakıp bakmamasına göre sürücünün ikaz edilip edilmeyeceğine karar verir. Bu tez çalışmasında sınıflandırıcı olarak yüz ve göz tespiti için kaskad sınıflandırıcı kullanılmıştır. Yüz tanıma için LDA (Linear Discriminant Analysis) yöntemi kullanılmıştır. Göz durumu tespiti için son senelerde işlem basitliği ve sağlamlığıyla ilgi çekip gerçek zamanlı uygulamalarda tercih edilen LBP (Local Binary Pattern) yöntemi kullanılmıştır. Geliştirilen sistemin test edildiği veri tabanında ışık kontrolünün olmaması, arka planın dinamik olması ve aynı deneklerin gözlüksüz ve iki çeşit gözlük takmasıyla elde edilen veriler olmasından dolayı elde edilen sonuçların kısmen de olsa gerçek verilere yakın olduğu söylenilebilir.
Sosyal ağlarda hastalık ilaç bağlantı tahmini
Ağ yapısı sayesinde elde bulunan çeşitli verilerden yeni veriler elde etme ve geleceğe dönük tahminler üretmek amaçlanır. Ağ yapısındaki düğümler ve bu düğümlerin aralarındaki ilişkilerden yola çıkarak, ağın gelecekteki yapısı ve bireylerin oluşturabileceği yeni ilişkilerin veya vazgeçeceği ilişkilerin tahmini yapılmaya çalışılır. Bu tezde özellikle sosyal ağlarda bağlantı tahmininin tanımı, özellikleri, bu konuda yapılmış çalışmalar irdelenmiştir. Bağlantı tahmini ile ilgili önerilen yönteme geçilmeden önce veri madenciliği, sosyal ağlar, sosyal ağ analizi konularında bilgiler verilmiştir. Uygulama olarak, verilen bağlantı tahmini yöntemi kullanılarak yapay oluşturulan hastalık ilaç ağı üzerinde analizler yapılmıştır. Bu yöntemlerin kullanılabilirliği, bağlantı tahminin bu ağlara uygulanabilirliği gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler: Sosyal Ağ Analizi, Bağlantı Tahmini, Bağlantı Madenciliği, Veri Madenciliği, Bilgi Ke?fi, Hastalık ?laç Ağı
Dört rotorlu insansız hava aracı için görüntü işleme tabanlı akıllı kontrol algoritmalarının geliştirilmesi
İnsansız hava araçları, son zamanlarda sivil ve askeri amaçlarla birçok alanda kullanımı artan ve bilimsel olarak önemli bir araştırma alanı oluşturan uygulamalardandır. Çok çeşitli modelleri bulunan insansız hava araçlarından dört rotorlu tipi yüksek hareket kabiliyeti ve belirli avantajlarıyla ön plana çıkmaktadır. Dört rotorlu insansız hava araçlarının özellikle modelleme ve kontrolüne yönelik birçok çalışma yapılmaktadır. Bu çalışmalarda akıllı sistem yaklaşımları da kullanılmaktadır. Bu tez kapsamında dört rotorlu insansız hava araçları için görüntü işleme tabanlı akıllı kontrol algoritmalarının geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla tezde öncelikle tip-2 bulanık sistemlerin incelemesi ve optimizasyon çalışması yapılmıştır. İkinci olarak dört rotorlu insansız hava aracının matematiksel modeli oluşturularak MATLAB simülasyonu ile doğrulama işlemleri gerçekleştirilmiş ve sonrasında tip-2 bulanık sistemlerle pozisyon kontrolü yapılmıştır. Tip-1 bulanık sistem, PD ve tip-2 bulanık sistem kullanılan pozisyon kontrolünde simülasyon sonuçları karşılaştırmalı olarak verilmiş ve başarılı sonuçlar alınmıştır. Tez çalışmasında son olarak dört rotorlu aracın görüntü işleme tabanlı pozisyon kontrolü gerçekleştirilmiştir. Bu yaklaşımda dört rotorlu aracın üzerinde bulunan bir kameradan alınan görüntülerin işlenmesi ile aracın bir nesneyi takip etmesi için gerekli kontrol algoritmaları sunulmaktadır. Üç eksenli (ileri-geri, sağ-sol, aşağı-yukarı) olarak gerçekleştirilen kontrol yaklaşımı için elde edilen simülasyon sonuçları, bir nesnenin tespit edilerek takip edilmesi için görüntü işleme tabanlı tip-2 bulanık kontrol algoritmasının doğru, sağlam ve başarılı sonuçlar verdiğini göstermektedir. Sonuç olarak bu tez çalışması dört rotorlu bir insansız hava aracının modellenmesi ve simülasyonu, tip-2 bulanık sistemlerin gerçekleştirilmesi ve optimizasyonu, dört rotorlu insansız hava aracının tip-2 bulanık mantık tabanlı pozisyon kontrolü ve dört rotorlu insansız hava aracının görüntü işleme tabanlı pozisyon kontrolü olmak üzere dört temel katkı noktasına sahiptir. Bilimsel yayınların da yapıldığı tez kapsamında yapılan katkılar birçok simülasyon sonucu ile doğrulanmıştır. Anahtar Kelimeler: Dört Rotorlu İnsansız Hava Aracı, Tip-2 Bulanık Sistemler, Görüntü İşleme, Pozisyon Kontrolü, Nesne Takibi.
İnsan hareketlerinin Tip-2 bulanık mantık tabanlı analiz ve simülasyonu
İnsan hareketlerinin yapısal, fiziksel ve matematiksel olarak modelleme çalışmaları özellikle günümüzde geniş çalışma alanı bulmaktadır. Robotik, bilgisayar görmesi ve biyomekanik analiz gibi birçok alanda kullanılabilen bu modellerin oluşturulması, yüksek serbestlik derecesi, büyük veri kümeleri ve karmaşık optimizasyon ve kontrol tekniklerinin gereksinimi nedeniyle zor bir problemdir. İnsan hareketlerinin modellenmesi için literatürde görüntü işleme, yapay zekâ ve akıllı tekniklerin kullanıldığı birçok çalışma bulunmaktadır. Bu tez çalışması, tip-2 bulanık sistemler için görüntü işleme tabanlı bir durulama yönteminin geliştirilmesi ile insan hareketlerinin bulanık mantık tabanlı modellenmesi ve kontrolü olmak üzere iki önemli katkı sunacaktır. Ayrıca, ilgili konularda ayrıntılı bir analiz verilecektir. Tez kapsamında ilk olarak tip-2 bulanık sistemlerin karmaşıklık analizi yapılarak, bu karmaşıklığın azaltılması için yeni bir durulaştırma yöntemi önerilmektedir. Simülasyon çalışmalarıyla doğrulanan yöntem var olan tekniklere göre etkili sonuçlar sunmaktadır. İkinci olarak insan hareketlerinin analizini yapmak üzere kullanılacak iki boyutlu beş segmentli insan modeli verilerek, bu model üzerinden hareketlerin kontrol ve analiz çalışmaları deneysel sonuçlarla doğrulanmaktadır. Temelde bulanık sistemleri kullanan kontrol yaklaşımında, tip-2 bulanık sistemin kullanılması ile elde edilen avantajlar net olarak ortaya konulmaktadır. Yürüme, kaldırma ve halter hareketlerinin modellenmesi, kontrolü ve analizi yapılarak aynı zamanda bu hareketlerin vücut bileşenlerinin kütlesi de dikkate alınarak kuvvet ve moment değişimleri de incelenmiştir. Deneysel verilerin kullanıldığı sonuçlardan da görülebileceği üzere önerilen kontrol bileşeni ve model çatısı basit, sağlam, etkili ve hızlı bir yaklaşım sunmaktadır. Sonuç olarak tez kapsamında tip-2 bulanık sistemleri için doğruluğu yüksek bir durulaştırma yöntemi ve bulanık sistemleri kullanan insan hareketlerinin modellenmesi ve analizi için bir yaklaşım önerilmiştir. Elde edilen sonuçlar çeşitli bilimsel yayınlarla pekiştirilmiştir.
Fotovoltaik diziler için görüntü mozaikleme tekniklerinin geliştirilmesi
Görüntü mozaikleme birçok görüntünün veya bir videonun ardışık görüntü karelerinin birleştirilmesi ile panoramik bir görüntünün elde edilmesini sağlayan bir görüntü işleme algoritmasıdır. Özellikle haritalamada, tıp alanında, insansız hava aracı ve çeşitli bilgisayar görme uygulamalarında kullanılmaktadır. Bu tez kapsamında bir görüntü mozaikleme uygulamasının gerçekleştirilmesi, yeni bir adaptif görüntü mozaikleme algoritmasının önerilmesi ve görüntü mozaikleme yaklaşımının izleme ve kontrol amaçlı fotovoltaik diziler üzerinde uygulaması olarak üç temel çalışma yapılmıştır. Tez süresince ilk olarak literaürde kullanılan görüntü mozaikleme algoritmaları incelenerek bir görüntü mozaikleme uygulaması geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulamada giriş olarak alınan görüntüler üzerinde sırası ile özellik çıkarımı, görüntü eşleştirme, aykırı noktaların tespiti ve çıkarılması, homografi tahmini ve görüntü birleştirme adımları uygulanarak iki, üç, beş parçalı resimler ile videolardan panoramik bir görüntü elde edilmektedir. İkinci olarak tezde optimizasyon tabanlı adaptif yeni bir görüntü mozaikleme algoritması önerilmektedir. Önerilen algoritma görüntü mozaiklemenin performansını etkileyen özellik sayısı, benzerlik oranı ve küme merkezi sayısının optimize edilerek sürekli ayarlanmasına dayanır. Genetik algoritma kullanılarak optimize edilen bu üç parametre eş zamanlı olarak görüntü mozaiklemenin doğruluğunu ve hesapsal karmaşıklığını iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Önerilen bu yeni yaklaşımın etkinliği ortaya konulmuştur. Son olarak gerçekleştirilen görüntü mozaikleme algoritmalarının, benzerliği yüksek olduğundan birleştirilmesi daha zor olan fotovoltaik dizi görüntüleri üzerinde uygulamaları yapılmıştır. Özellikle büyük boyutlu fotovoltaik dizilerde veya güneş enerjisi santrallerinde birçok kameradan alınan görüntülerin birleştirilmesinde kullanılacak bu yaklaşım ileride bu tür sistemlerin izlenmesi ve kontrol edilmesi açısından önemli avantajlar getirecektir. Deneysel sonuçlarla doğrulanan algoritmaların performansı karşılaştırmalı sonuçlarla analiz edilmektedir. Sonuçlar gerçekleştirilen algoritmaların etkinliğini ve doğruluğunu ortaya koymaktadır. Sonuç olarak bu tez kapsamında bir görüntü mozaikleme uygulamasının gerçekleştirilmesi, yeni bir adaptif görüntü mozaikleme algoritmasının önerilmesi ve görüntü mozaikleme algoritmalarının fotovoltaik dizilerde uygulaması olmak üzere üç çalışma yapılarak deneysel sonuçlarla doğrulanmıştır.
Mikroservis ile görüntü işleme tabanlı kimlik tanıma ve canlılık analiz sistemi
Dijital kimlik doğrulama, bireylerin veya sistemlerin dijital ortamlarda kimliklerini tespit etmek ve doğrulamak için kullanılan bir süreçtir. Bu süreç, genellikle kullanıcı adları, parolalar, biyometrik veriler (parmak izi, yüz tanıma, retina tarama gibi), tek kullanımlık şifreler ve diğer güvenlik protokollerini içerir. Çevrimiçi hesaplar, finansal işlemler, sağlık kayıtları ve diğer dijital platformlarda güvenliği artırmak için yaygın olarak kullanılan dijital kimlik doğrulama yöntemleri, kullanıcı bilgilerini koruyarak yetkisiz erişimlere karşı savunma sağlamayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada, Türkiye Cumhuriyet Kimlik Kartı görüntülerinden kart bilgilerinin optik karakter tanıma yöntemiyle çıkarılması hedeflenmiştir. Ayrıca, kimlik kartında bulunan yüz görüntüsü ile kart sahibinin kimlik kartını tanıyan kişi olup olmadığını belirlemek için yüz benzerlik analizi ve canlılık analizi yapılmıştır. Görüntü iyileştirmesi için CURL derin öğrenme mimarisi kullanılmış, ardından YOLOv8 Örnek Segmentasyonu ile kimlik kartının konumu %99,2 mAP skoru ile belirlenmiştir. Dışbükey noktalar üzerinden maksimum alanı tespit eden bir arama algoritması geliştirilmiş ve bu algoritma genetik algoritma ile optimize edilmiştir. Kimlik kartındaki Türk Bayrağı ve yüz görüntüsü tespit edilmiş, perspektif düzenlemesi yapılarak kartın köşe noktaları belirlenmiştir. Türk Bayrağının tespiti için YOLOv8 nesne tespiti modeli %97,6 mAP skoru ile eğitilmiştir. Metin tespiti için CRAFT modeli kullanılmış, ardından Otsu yöntemi ile optimal eşik değeri tespiti yapılmıştır. Görüntü kalitesini artırmak için Görüntü Süper Çözünürlüğü (ISR) modelleri kullanılmış ve TesseractOCR, DonutOCR ve TrOCR modelleri ile metin okuma işlemi gerçekleştirilmiştir. Yüz tanıma ve benzerlik analizi için RetinaNet + Arcface modeli kullanılmış, canlılık analizi için poz tahminleme mimarisi olan 6DRepNet modeli kullanılmıştır. Sistemin mikroservis mimarisine göre tasarımı tamamlanmıştır. Yapılan sistemin performansları çalışmada sunulmuştur.
Görüntü işleme teknikleri ile balıklarda duruş tahmini ve hareket tanıma
Balıkların besin değerinin yüksek olması, nüfus artışına bağlı olarak balık etine olan talebin artması ve gelecekte daha da artacak olması balıkların insan yaşamındaki önemini ortaya koymaktadır. Ancak bu önemine karşın yeterli veri setinin olmaması gibi etkenler balıklar üzerinde çalışma yapmayı zorlaştırmaktadır. Bir başka ifadeyle literatürde balıklar üzerine yapılmış çalışma sayısı yeterli düzeyde değildir. Bu alanda yapılacak çalışmalar hem literatüre katkı yapacağı hem de bu konudaki bilinçlenme düzeyini artıracağı söylenebilir. Bu araştırmada veri olarak Xu vd. tarafından 2017 yılında yapılan çalışmada açık olarak paylaşılan veri seti kullanılmıştır. 16528 görüntüden oluşan veri setinde 9 farklı sınıfta balık hareketi mevcuttur. Bu çalışmada literatürden farklı olarak direkt balık görüntülerinin üzerinden işlem yapılmasının aksine balığın hareketini duruş tahmini yöntemi ile iki boyutlu bir düzleme aktarıp hareketinin görüntüsü üzerinden transfer öğrenme yöntemlerini kullanarak sınıflandırılması önerilmiştir. Çalışmada hareketin düzleme aktarılma aşamalarında görüntü işleme yöntemleri kullanılmıştır. Anahtar nokta tespiti için YOLOv8 modeli ve sınıflandırma için evrişimsel sinir ağları modellerinden olan Xception, ResNet50, ResNet101, Inception v3, NasNetLarge, DensNet169, VGG 16, EfficientNet-B4 modelleri kullanılmıştır. Çalışmada detaylı olarak sınıflandırma raporları verilen modellerden en yüksek model performansına %89,43 doğruluk, %91,85 kesinlik, %88,80 duyarlılık ve %89,17 f1-skor değerleri ile EfficientNet-B4 ile ulaşılmıştır.
Ağ anomalisi tespitinde emülatör ortamı tasarımı ve makine öğrenmesi ile saldırı tespiti
İnternetin ortaya çıkışı ve bununla bağlantılı cihazların sayısının hızla artması birçok avantajı beraberinde getirmiştir. Bu avantajların yanı sıra bize önemli zorluklar da sunmuştur. Bu zorluklar arasında siber tehditler, acil müdahale gerektiren en önemli konu olarak öne çıkıyor. Bireyleri, kuruluşları, hatta ulusların tamamını hedef alan bu saldırılar, maddi kayıpların yanı sıra duygusal ve psikolojik zarara da yol açma potansiyeli taşımaktadır. Bu olumsuz durumların ışığında bu araştırmanın amacı, ağ saldırılarını doğru bir şekilde tanımlayıp tespit edebilen anomali tabanlı tespit sistemleri geliştirmek amacıyla çeşitli makine öğrenme tekniklerinin kapsamlı bir analizini yapmaktır. Bu tez çalışması kapsamında emülatörden beş farklı veri seti oluşturmak için yararlanılmıştır. Deneysel çalışmalar üç farklı öznitelik seçimi yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bu yöntemler özyinelemeli, ileri yönelimli ve manuel özellik seçimidir. Dengesiz veri kümelerini ele almak için Sentetik Azınlık Aşırı Örnekleme Tekniği uygulanarak veri artırma gerçekleştirildi. Tüm potansiyel sonuçlara ilişkin doğruluk oranları, Rastgele Orman, Kara Ağaçları, K En Yakın Komşu ve Destek Vektör Makinesi olmak üzere sınıflandırma algoritmaları kullanılarak doğruluk oranları hesaplandı. Bu hesaplamalar Python programlama dili ve Sklearn, NumPy, Pandas ve Matplotlib gibi kütüphaneler kullanılarak gerçekleştirildi. Saldırı tespit sistemlerinde, makine öğrenmesi algoritmalarından özellikle Rastgele Orman, Karar Ağaçları ve En Yakın Komşu algoritmaları, performans ve başarı açısından en yüksek düzeyde sonuçlar vermiştir. Bu üç algoritmanın doğruluk oranları genel olarak %99.92 ile %100 arasında gerçekleşmiştir. Bu durum söz konusu algoritmaların saldırı tespiti için son derece etkili olduğunu ortaya koymaktadır. Sentetik veri artırımının uygulanmasının sonuçlar üzerinde önemli bir etki yaratmadığı gözlemlenmiştir. Yapılan bu tez çalışması sayesinde, ağdaki veri modellerinin ve hacminin derinlemesine incelenmesi, izlenmesi ve analiz edilmesi, ağın verimli bir şekilde işlev görmesini sağlayacak ve bilgi paylaşımının güvenli bir şekilde gerçekleşmesine olanak tanıyacak güvenilir bir Saldırı Tespit Sistemi'nin geliştirilmesine katkıda bulunacaktır.
Yapay zeka ile domates hastalıklarının tespiti ve sınıflandırılması
Hızla artan küresel nüfus ile birlikte dünyada gıda talebi sürekli artmaktadır. Tarım alanlarının sınırlı olması ve iklimsel değişiklikler artan bu ihtiyacın karşılanmasında, tarımda verimin arttırılması ve kayıpların önlenmesini zorunlu kılmaktadır. Tarımdaki kayıpların önlenmesi için bitki hastalıkları ve zararlılarının, erken ve doğru bir şekilde tespit edilip sınıflandırılması, teknolojinin kullanımı ile mümkündür. Bu amaçla çalışmada, transfer öğrenme yöntemi ile domates yaprak hastalıklarının sınıflandırması yapılmıştır. Çalışma kapsamında Antalya bölgesinden elde edilen domates yaprağına ait 1100 adet ToBRFV (Tomato Brown Rugose Fruit Virus/Domates Kahverengi Buruşukluk Meyve Virüsü) içeren görüntüler veri arttırma yöntemleri ile arttırılmış, 3070 adet görüntüden oluşan ToBRFV veri kümesi oluşturulmuştur. Oluşturulan ToBRFV veri kümesi, 11 sınıfa ait görüntüler içeren veri arttırma uygulanmış "Tomato Disease Multiple Sources" isimli veri kümesiyle birleştirilmiş, daha geniş kapsamlı veri kümesi oluşturulmuştur. 35550 görüntü ve 12 sınıftan oluşturulan bu veri kümesi, tabakalı 5-katlı çapraz doğrulama kullanılarak transfer öğrenme yöntemiyle Vgg19, ResNet101 ve EfficientNetB3 mimarileri kullanılarak 10 dönem eğitilmiş ve performans sonuçları kıyaslanmıştır. Vgg19, ResNet101 ve EfficientNetB3 mimarilerine ait ortalama test doğrulukları sırasıyla %85,02, %96,96 ve %99,27 olmuştur. Her mimarideki 5 çapraz doğrulama sonucu oluşan 15 farklı modelden, EfficientNetB3-Model 1 ise %99,54 ile çalışmadaki en iyi test doğruluğu sonucunu vermiştir. Ayrıca aynı model, ToBRFV dahil 3 sınıfa ait görüntüleri tam doğrulukla sınıflandırmıştır. Elde edilen sonuçlarla farklı domates hastalıklarının da sınıflandırılmasında EfficientNetB3 mimarisinin, güvenilir ve doğru bir şekilde kullanılabileceği görülmektedir.
Sosyal ağ tabanlı modelleme yöntemiyle GSM kullanıcılarına en uygun tarifenin önerilmesi
GSM insanların birbirleriyle haberleşmesini sağlayan bir mobil teknolojidir. Bireyler belirli bir tarifeye sahip GSM numarasından diğer numaraları arayarak kişilerle iletişim kurarlar. Arama, aranma ve mesajlaşma ile birlikte kişiler arasında bir iletişim ağı oluşur. Bu tezde, sosyal ağ tabanlı bir modelleme yöntemiyle iletişim ağındaki belirli bireylerin toplam faydası gözetilerek her bir GSM kullanıcısına en uygun tarifeyi öneren bir sistem geliştirilmiştir. Bu bildiğimiz kadarıyla belirli bir GSM kullanıcı topluluğuna en uygun tarifenin önerilmesi için sosyal ağ modeli kullanılarak yapılan ilk çalışmadır. Farklı tarifelere sahip kullanıcılardan oluşturulan bir yapay iletişim ağı üzerinde yapılan deneysel sonuçlar, yöntemin kullanılabilirliğini ve doğru sonuçlar ürettiğini gösterir.
Makine öğrenme ve derin öğrenme ile rüzgâr hızının tahmini
Günümüzde, enerji sektörü, teknolojik ilerlemelerin hız kazanması ve çevresel etkenlerin etkisiyle önemli değişimlere maruz kalmaktadır. Bu değişim sürecinde, yenilenebilir enerji kaynakları, özellikle rüzgâr enerjisi, giderek artan bir öneme sahiptir. Rüzgâr enerjisi, sürdürülebilir enerji portföylerinde kilit bir rol oynamakta olup, rüzgâr hızı tahmini, rüzgâr enerjisi santrallerinin performansını artırmak ve enerji üretim süreçlerini optimize etmek için kritik bir unsurdur. Bu araştırma, rüzgâr enerjisi potansiyelinin en etkili şekilde değerlendirilmesi amacıyla Çanakkale ili Bozcada, Gökçeada, Ezine ve Ayvacık ilçelerindeki rüzgâr hızı tahminine odaklanmıştır. Rüzgâr hızının doğru tahmin edilmesi, rüzgâr enerjisi santrallerinin verimliliğini artırarak enerji üretimindeki dalgalanmaları minimize etme potansiyeline sahiptir. Bu çalışma, rüzgâr hızı tahminini iyileştirmek için farklı makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarının performansını incelemektedir. Uygulanan algoritmalar arasında Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM), Aşırı Dereceli Artırma (XGBoost), k-En Yakın Komşu, Yapay Sinir Ağları ve Evrişimli Sinir Ağları gibi önemli modeller bulunmaktadır. Sonuçlar, rüzgâr hızı tahmininde LSTM ve XGBoost değerlerinin genellikle yüksek bir doğruluk sağladığını ve diğer modellere göre daha başarılı olduğunu göstermektedir. XGBoost modeli, Ayvacık ilçesinde 0,9438 R-kare değeriyle en yüksek doğruluğu sağlarken, Bozcaada ve Ezine'de de benzer şekilde yüksek R-kare ve düşük hata metrikleriyle dikkat çekmiştir. Öte yandan, Gökçeada ilçesinde LSTM modeli 0,964 R-kare değeriyle diğer modellere göre yüksek doğruluk sağlamış, ancak MAPE gibi bazı hata metriklerinde dezavantaj göstermiştir. Bu bulgular, genellikle LSTM modelinin rüzgâr hızı tahmininde yüksek doğruluğa sahip olduğunu ve bazı durumlarda diğer modellerin de uygun olduğunu göstermektedir. Bu bulgular, tahmin modellerinin veri kalitesinin iyileştirilmesi ve farklı algoritmaların kullanılmasıyla doğruluğunun artırılabileceğini vurgulamaktadır. Gelecekteki araştırmaların, rüzgâr enerjisi sektöründe tahmin modellerinin daha da geliştirilmesi ve operasyonel verimliliğin artırılması üzerine odaklanması gerektiği sonucuna varılmıştır.
Makine öğrenmesi ile akademik başarı analizi ve tercih tespiti: Isparta ili örneği
Yaşamak için bir işe sahip olmak gerektiği kadar bu işteki başarı ve mutluluk ta önemlidir. Dolayısıyla her öğrenci maddi kazanç elde etmenin yanında kendine uygun bir meslek seçmeyi amaçlar. Çalışmanın amacı lise dönemine kadar örgün eğitim almış öğrencilerin, eğitim öğretim aşamalarının sonunda kendilerine uygun bir meslek seçmelerinde yardımcı olmaktır. Her öğrenci maddi kazanç elde etmenin yanında kendine uygun bir meslek seçmeyi amaçlar. Çalışmada bu amaç doğrultusunda öğrencilerin meslek tercih tespiti yapılmıştır. Çalışma evreni olarak Isparta ili merkez lise öğrencileri seçilmiş ve anket araştırma modeli kullanılmıştır. Gönüllülük esasına dayalı yapılan çevrim içi anket uygulaması ile öğrencilerin akademik başarı bilgileri ve demografik özellikleri hakkında veri toplanmıştır. Uygulama sonunda toplanan veriler öncelikle hatalı ve eksik cevaplar bakımından incelenmiş ve 786 sağlıklı veri elde edilmiştir. 52 soru üzerinden toplamda 96 öznitelik bilgisi alınmıştır. A74 (tercih edilen fakülte) özniteliği hedef olarak belirlenmiştir. Çalışmada öznitelik seçimi için Mutual info classif, Chi-2 ve Spearman fonksiyonları kullanılmıştır. Makine öğrenmesi için K-Nearest Neighbor Regressor (KNN), Random Forest Regressor (RFR), Decision Tree Regressor, Lineer Regression, Ridge Regression ve Lasso Regression kullanılmıştır. Çalıştırılan algoritmalar içerisinden en başarılı sonuçlar KNN ile en zayıf sonuçlar ise Ridge Regression ve Lasso Regression algoritmaları ile elde edilmiştir. Tüm öznitelikler kullanılarak yapılan testlerde daha yüksek skorlar elde edilmiştir. Çalışmada KNN ile 0,79, RFR ile 0,34 doğruluk skorları elde edilmiştir. Öznitelik seçim algoritmaları ile elde edilen 20 öznitelik üzerinde yapılan testlerde en yüksek skor 0,28 KNN algoritması ile elde edilmiştir. Öğrencinin meslek tercihi yapılırken akademik başarısı, ders notları, kişilik özellikleri, aile yapısı, teknoloji bağımlılıkları ve ders çalışma alışkanlıkları gibi değerler üzerinden çalışılmasının ve yorumlanmasının başarılı sonuçlar ortaya çıkardığı gözlenmiştir. Günümüzde her sektörde aktif olarak kullanılan makine öğrenmesinin daha net ve başarılı sonuçlar elde edebilmesi için araştırma konusu ile ilgili tüm detayların veri setine dönüştürülmesi gerektiği görülmüştür.
Pantograf-katener sistemlerinde görüntü işleme tabanlı temassız izleme yöntemlerinin geliştirilmesi
Günümüzde önemli bir ulaşım aracı olan elektrikli trenler hızlı, güvenilir ve konforlu bir yapıya sahiptir. Demiryolu ulaşımı bu avantajlarının yanında izlenmesi, bakımı, arızası ve kazaları açısından oldukça maliyetlidir. Bundan dolayı raylı sistemler için doğruluğu yüksek izleme ve tespit algoritmaları geliştirilmektedir. Bir demiryolu aracı için tekerleklerin üzerinde hareket ettiği raylar ve elektriğin iletimini sağlayan pantograf-katener sistemi en önemli bileşenlerdir. Bu tez çalışmasında pantograf-katener sistemleri için görüntü işleme tabanlı izleme ve arıza teşhisine yönelik yöntemler geliştirilmiştir. Özellikle hızlı trenlerde pantograf-katener sistemlerinde arklar, aşırı sürtünme, yanlış temas kuvveti, pantograf üst çubuğu arızası ve katener hattı arızaları gibi birçok arızalar oluşabilir. Literatürde bu arızaların teşhisi için temaslı ve temassız teknikler olmakla birlikte günümüzde görme tabanlı temassız tekniklerin kullanımı zorunlu hale gelmiştir. Bu tez çalışmasında pantograf-katener sistemlerinin görme tabanlı izlenmesi ve arıza teşhisi için üç temel çalışma sunulmaktadır. Birinci çalışma görüntü işleme kullanılarak pantograf modellerinin çıkarılmasına yöneliktir. Trenlerde çeşitli şekillerde kullanılabilen pantograf tiplerinin belirlenmesi doğru bir izleme ve arıza tespiti için önemlidir. Burada kenar çıkarma algoritmaları ile pantograf doğruları bulunarak, bu doğruların konum ve açı bilgisinden pantograf tipi tespit edilmektedir. İkinci çalışma katener hattının pantografa temas ettiği noktanın tespitine ve izlenmesine yöneliktir. Görüntü işleme ile bulunan katener hattı ve pantograf üst çubuğunun kesiştiği nokta, geliştirilen algoritmalarla tespit edilerek katener hattının pantograf yüzeyinde düzenli olarak gezindiği izlenmektedir. Son çalışmada termal kameralardan alınan görüntüler ile temas noktasında oluşan ark noktaları da tespit edilebilmektedir. Burada pantograf üst bölgesi sürekli izlenerek pantografın ömrü ve oluşabilecek arızalara yönelik çıkarımlar elde edilmekte, hem de oluşan çeşitli arızaların tespitine yönelik önerilen algoritmalar FPGA ile gerçekleştirilmektedir. Sonuç olarak bu tez çalışmasında raylı sistemlerde pantograf-katener sistemlerinin yüksek doğrulukla izlenmesi ve arızaların teşhis edilmesine yönelik görüntü işleme tabanlı yöntemler geliştirilmiş ve gerçek veriler ile doğrulanmıştır. Bu tez çalışması 112E067'nolu TÜBİTAK 1001 programı kapsamında yürütülen araştırma projesi ile desteklenmiş, yapılan çalışmalar çeşitli ulusal ve uluslararası yayınlar ile sonuçlandırılmıştır.
Büyük veri analizinde dağıtık makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılması
Farklı kaynaklarca üretilen verinin türünde, miktarında ve oluşturulma hızındaki artış bu verilerin yönetimi ve onlardan yararlanılması amacıyla yeni teknoloji ve yöntemlerin doğmasına sebep olmuştur. Büyük ölçekteki verilerin standart bilgisayarlar ile saklanması veya işlenmesi mümkün değildir. Büyük miktarda veri üzerinde çalışmak ve bu veriler üzerinde analiz yapabilmek için yüksek hesaplama güçlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu sebeplerden dolayı da artık geleneksel hesaplama yaklaşımları yerine bilgisayar kümeleri, dağıtık dosya sistemleri (HDFS, RDD), geleneksel programlar ve programlama dilleri yerine ise Hadoop, Spark gibi platformlar yaygınlaşmaktadır. Verinin saklanması ve işlenmesinde kullanılmaya başlanan bu teknolojiler verilerin analizinde kullanılan makine öğrenmesi yöntemlerini de etkilemiştir. Duygu analizi, doğruluk tespiti, tavsiye sistemleri, sosyal ağ keşifleri, tıbbi keşifler, web içeriklerinin keşfi ve sınıflandırılması gibi birçok amaçla makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında büyük veri ve bulut bilişim teknolojileri, büyük veri üzerinde paralel algoritmaların çalıştırılması ve dağıtık makine öğrenmesi algoritmalarının büyük veriye uygulanması incelenmiştir. Anahtar kelimeler: Büyük veri, dağıtık makine öğrenmesi
Yeniden düzenleşim için entropi tabanlı arama algoritmalarının geliştirilmesi
En önemli yenilenebilir enerji kaynağı olan güneş enerjisinin elektrik enerjisine dönüştürülmesi için fotovoltaik (PV) paneller kullanılır. Günümüzde güneş enerjisinden faydalanarak enerji elde etmek için bu paneller çeşitli şekillerde bağlanarak PV diziler ve hatta PV santraller oluşturulmaktadır. Ancak PV sistemlerin verimi ışık miktarı, sıcaklık ve dizinin bağlantı yapısına doğrudan bağlıdır. Özellikle kısmi gölgeli durumlar PV dizilerden elde edilen maksimum güç noktasını oldukça etkilemektedir. Bir PV diziyi maksimum güç noktasında çalıştırmak için çeşitli izleme algoritmaları kullanılır. Diğer taraftan PV dizilerden elde edilebilecek maksimum güç noktası, dizinin bağlantı yapısı değiştirilerek artırılabilir. Bunun için yeniden düzenleşim algoritmaları kullanılır. PV dizilerde yeniden düzenleşim algoritmalarının amacı, sistemden daha yüksek gücün elde edilmesi için ortam şartlarına göre panel bağlantılarının gerçek zamanlı olarak değiştirilmesidir. Diğer bir deyişle yeniden düzenleşim, panellerin olası farklı bağlantı şekilleri arasından en uygun bağlantı düzeninin aranması ve bulunması yöntemidir. Bu işlem, dizi içerisindeki panellerin tamamına veya bir kısmına ait bağlantı düzeninin belirli ilkeler çerçevesinde değiştirilmesi ile yapılır. Literatürde bulunan yeniden düzenleşim yöntemlerinde, genellikle kabarcık sıralama gibi kullanımı zor olan algoritmalar kullanılmaktadır. Etkili bir yeniden düzenleşim algoritmasında, en yüksek gücü verecek bağlantı düzeni gerçek zamanlı olarak bulunabilmelidir. Bu tez çalışmasında, PV dizilerde kısmi gölgelenme koşullarında sistemden maksimum gücün elde edilmesini sağlamak için yeni bir yeniden düzenleşim yaklaşımı önerilmektedir. Dizinin boyutu arttıkça oluşan milyonlarca hatta milyarlarca ihtimal arasından optimal bağlantı düzenini bulmak için entropi tabanlı genetik algoritma kullanılmaktadır. Bu yöntem yüksek doğruluklu ve etkili bir arama yöntemi sunmaktadır. Adaptif ve sabit panellerden oluşan PV sistemde, adaptif panele ait modüllerin sabit panele ait modüllere bağlanarak sistemin aynı panellerle farklı bir konfigürasyona sahip olması sağlanmaktadır. Bunun için bir anahtarlama matrisi kullanılmaktadır. Böylece, aynı koşullarda daha yüksek güç elde edilecek yapı sağlanmaktadır. Geliştirilen algoritmalara giriş parametresi olarak kısa devre akımları ve görüntü işleme ile elde edilen gölgelenme değerleri olmak üzere iki ayrı ölçüm bilgisi kullanılmıştır. Deneyler için üç adaptif panel ve dokuz sabit panele sahip sistem oluşturulmuştur ve önerilen yöntemin her boyuttaki PV dizilerde gerçek zamanlı olarak kullanılabilir olduğu etkili sonuçlarla gösterilmektedir. Karşılaştırmalı olarak elde edilen güç-gerilim grafikleri önerilen yöntemin performansını ortaya koymaktadır. Sonuç olarak, bu tez kapsamında her boyuttaki PV diziler için kısmı gölge şartlarında daha yüksek güç elde etmek üzere gerçek zamanlı olarak uygulanabilen entropi tabanlı genetik algoritma kullanan yeni bir yeniden düzenleşim yöntemi önerilmektedir. Ayrıca bu yöntem simülasyon ve deneysel sonuçlarla doğrulanmaktadır. Bu tez kapsamında hedeflenen algoritmaların geliştirilmesi için yapılan çalışmalar 112E214 numaralı TÜBİTAK 1001 araştırma projesi ile desteklenmiştir.
Yönsüz ağırlıklı hastalık ağında bağlantı tahmini
Bağlantı tahminiyle ağ yapısında olan çeşitli verilerden yeni veriler elde etme ve geleceğe dönük tahminler yapılabilmektedir. Ağ yapısındaki düğümler ve bu düğümlerin aralarındaki ilişkilerden yola çıkılarak, ağın gelecekteki yapısı ve bireylerin oluşturabileceği yeni ilişkilerin veya vazgeçeceği ilişkilerin tahmini yapılmaya çalışılır. Bu tezde özellikle sosyal ağlarda bağlantı tahmininin tanımı, özellikleri, bu konuda yapılmış çalışmalar irdelendi. Bağlantı tahmini ile ilgili önerilen yöntemlere geçilmeden önce veri madenciliği, sosyal ağlar, sosyal ağ analizi konularında bilgiler verildi. Uygulamada Fırat Üniversitesi Hastanesinde Hemogram testi yaptıran hasta verileri kullanılarak "Yönsüz Ağırlıklı Hastalık Ağı" oluşturuldu. Hastalık ağında, her bir düğüm birer hastalığı ilişkiler ise hastalıklar arası ilişkiyi temsil etmektedir. Sosyal ağ analizi ve bağlantı tahmini metotları kullanılarak yeni bir bağlantı tahmini yöntemi geliştirilmiştir. Geliştirilen bu yöntemle, belirli şikâyetlerle gelen hastaların ne gibi hastalık riskleri taşıdığını tespit edilerek proaktif bir yaklaşımla hastalık riski tahmini yapılmaktadır. Bu yöntemlerin kullanılabilirliği, bağlantı tahminin bu ağlara uygulanabilirliği gösterildi. Anahtar Kelimeler: Hastalık ağları, Bağlantı tahmini, Sosyal Ağ Analizi, Benzerlik Ölçütü Algoritmaları, Veri Madenciliği
Şebekeye bağlı fotovoltaik sistemlerde üretilen enerjinin yapay sinir ağları kullanılarak tahmini
Yapılan bu tez çalışmasında günümüz enerji ihtiyacının karşılanmasında kullanımı gittikçe yaygınlaşan fotovoltaik (PV) sistemlerden elde edilecek enerjinin tahmini konusu ele alınmıştır. Çalışmanın başında PV sistemlerin güç karakteristikleri, çalışma prensibi, yapısı, PV panellerin güneş ile olan açısal ilişkileri ile ışınım hesaplamaları araştırmalarla ortaya konmuştur. Daha sonra PV sistemlerden elde edilecek enerjinin tahmini için yapay sinir ağları (YSA) ve mimarileri hakkında temel bilgiler verilmiş olup normalizasyon kurallarının YSA performansı üzerindeki önemine değinilmiştir. Bu çalışmada, Elazığ'da bulunan 2.3 kW'lık fotovoltaik bir sistemin ürettiği günlük enerji miktarı, Elazığ'ın 2013 yılı meteorolojik verileri kullanılarak YSA ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Elde edilen meteorolojik veriler bir dizi hesaplama ve çevrimler ile yapay sinir ağı için uygun verilere dönüştürülmüştür. Bunun yanında fotovoltaik sistemin 2013 yılında şebekeye verdiği enerji miktarı verileri de inverter aracılığıyla elde edilip YSA'nın eğitim aşamasında kullanılmıştır. Veriler eğitim ve test olmak üzere iki gruba ayrılmış olup eğitim verileriyle, farklı YSA mimarileri kullanılarak yapay sinir ağı eğitilmiştir. Eğitimler sonunda en iyi performansa sahip YSA modeli temel alınarak test verileri denenmiş ve simülasyon verileri ile inverter gerçek verileri karşılaştırılmıştır. Çalışmadaki hesaplama ve analizlerde Matlab yazılım geliştirme ortamı kullanılmıştır.
GPS kullanan web servis tabanlı uyarlanabilir mobil uygulama
Bu tezde, GPS kullanan ve bağlam farkındalığı olan, kullanıcının ilgilendiği servisleri bağlam bilgisine ve profil bilgisine göre üreten web servis tabanlı bir sistem geliştirilmiştir. Sistem aynı zamanda kullanıcının yaptığı tercihlere göre profili güncellemektedir. Bu sistemin mobil ara yüzü kullanıcıdan bilgi girişi istemeden bağlam bilgilerini merkezi uygulamaya göndermektedir. Merkezi uygulama kayıtlı etkinlikler arasından bir değerlendirme yaptıktan sonra mobil uygulamaya yanıtı gönderir. Mobil uygulama aracılığıyla tercihler yapılır. Yapılan tercihler kullanıcı profilini güncellemek üzere kaydedilmektedir.Güncellenen profil sayesinde kullanıcının ilgilenebileceği etkinlikler otomatik olarak belirlenmiş olur. Zaman harcayan, birçok servis arasından yapılacak seçimler, konum bilgisine göre gönderilen seçenekler arasından yapılır. Böylece mobil cihaza mobil kullanıcının ilgisini çekmeyecek bilgi iletilmemiş olur. Zaman tüketimi, mobil cihaz kaynaklarının tüketimi ve maliyetler azalacaktır. Bunların yanı sıra, profilde bulunan sağlıkla ilgili etiketler aracılığıyla hastalık gibi acil durumlarda hızlı sonuç üretilmesi faydalı olacaktır.
Mikrofon dizileri ile telekonferans sistemlerinin iyileştirilmesi
Mikrofon sistemlerinin kullanıldığı ses algıma, ses kayıt, ses tanıma gibi uygulamalarda yaşanan en büyük problemlerden biri ortam koşulları nedeni ile ses sinyalindeki bozulmalardır. Günümüzde ses kaynağından alınan ses sinyalinin daha güçlü olarak alınabilmesi için birden fazla mikrofondan oluşan mikrofon dizileri kullanılmaktadır. Mikrofon dizilerinin normal mikrofonlara göre iki temel üstünlüğü mevcuttur; kaynağa yakın olma zorunluluğunu ortadan kaldırmak ve her bir mikrofona sesin geliş zamanları arasındaki farkı kullanarak sesin kaynağını veya konuşmacının takibini gerçekleştirmek.Mikrofon dizilerinde, sesin elde edilmesi için dizide yer alan mikrofonların yerlerinin bilindiği kabul edilerek geliş sürelerindeki gecikmelerin, ikili çiftler halinde incelendiği genelleştirilmiş çapraz korelasyon (GÇK) tekniği kullanılmaktadır. Bu teknik kullanılır iken ses sinyalinin daha iyi elde edilebilmesi için hüzme şekillendirme işlemi yapılması gerekir. Çalışmada ses sinyalinin elde edilebilmesi hüzme şekillendirme yöntemi olarak Yönlendirilmiş Tepki Gücü (YTG) yöntemi Faz Dönüşümü (FD) ağırlık fonksiyonu kullanan GÇK metodu ile birleştirilmiştir.Bu çalışmada, beş farklı kişinin %75 oranla aynı anda konuştuğu bir ortamda konuşmacıların yerlerini 3 boyutlu uzayda bulunması hedeflenmiştir. Mikrofon dizilerine gelen seslerin kaynaklarının uzaysal konumlarının otomatik olarak belirlenmesi amaçlanmıştır. Mikrofon dizileri ile YTG-FD yöntemi kullanarak ses kaynaklarının yönlerinde hüzme şekillendirme yapılmış ve en güçlü çıkış sinyallerinin elde edildiği noktalar aranan ses kaynaklarının yeri olarak tahmin edilmiştir. İncelenecek noktaların belirlenmesi konusunda optimizasyon yöntemi olarak genetik algoritma kullanılmıştır.
Fidan gelişimi algoritması ile protein yapı tahmini
NP türü problemleri çözmek amacıyla, özellikle doğadaki sistemlerden esinlenme konusunda yapılan çalışmalara son yıllarda ilgi gittikçe artmıştır. Genetik algoritmalar, karınca koloni algoritmaları, yapay sinir ağları, parçacık sürü optimizasyonu ve yapay bağışıklık sistemleri gibi teknikler yoğun olarak optimizasyon amaçlı kullanılmaktadır.Bu tez çalışmasında, fidanların gelişiminden esinlenerek geliştirilen hesapsal bir yöntem olan Fidan Gelişimi Algoritması kullanılmıştır. Fidan Gelişimi Algoritması hem yerellik ve hem de küresellik özelliğine sahip yeni bir hesapsal yöntemdir.Aminoasitler arasındaki etkileşimler analitik olarak bilinmediğinden, protein yapı tahmini yapmak için yaklaşımsal yöntemler kullanmak uygundur.Bu tezde, proteinlerin peptit bağları arasındaki karbon atomları kullanılarak proteinlerin ikincil yapısının tahmini yapılmaya çalışılmıştır. Veriler Fidan Gelişimi Algoritması kullanılarak eğitime tabi tutulmuştur. Algoritmanın test işlemleri 1a9a, 1a89, 1bbe proteinleri için yapılmıştır ve proteinlerin açı sınıfları tespit edilerek proteinlerin yapıları tahmin edilmiştir.
Gizliliği koruyan bulanık veri madenciliği yöntemlerinin geliştirilmesi
Veri madenciliği veya veri tabanlarında bilginin keşfi, büyük miktardaki veriden önceden bilinmeyen ilişkilerin otomatik çıkarılması için yapılan araştırmalardır. Veri madenciliği üzerine yapılan çalışmalardaki artış ve internet ile diğer medya organları sayesinde bulunan bilgilerin çok fazla ortak kişilerle paylaşılması, kişisel gizlilik problemlerini ortaya çıkarmıştır. Kişisel gizliliği korumak için bir çok yöntem geliştirilmiştir, bu yöntemlerin çoğu keskin (1-0) değerleri üzerinde işlem yapmaktadır. Gerçek hayatta veri tabanları nicel değerlerden oluşmaktadır. Örneğin, insan kanında yapılan veri madenciliği araştırmalarında, kanda akyuvar olup olmadığı gibi keskin bir araştırmadan ziyade bunların oranı üzerinde çalışılmaktadır. Bu nicel değerler üzerinde yapılan veri madenciliği araştırmalarında, kişisel gizliliği korumaya yönelik araştırmalar çok azdır.Bu tez çalışmasında, nicel değerli veri tabanlarında bulanık mantık yöntemi kullanılarak kişisel gizliğin sağlanması gerçekleştirilmiştir. Günümüzde nicel değerler en çok hastalık verilerinde bulunmaktadır. Bu tezde, birliktelik ve sınıflandırma işlemlerinde çıkabilecek kişisel gizlilik problemlerine karşı iki algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritmalar için göğüs kanseri verileri üzerinde çalışan bir uygulama yazılımı oluşturulmuştur.
Çok amaçlı genetik algoritma kullanarak biyodizilerden çoklu motiflerin keşfi
Bu tezde DNA üzerinde bulunan saklı bilgilerin, genetik algoritma yardımıyla çıkartılması gerçekleştirilmiştir. DNA içerisinde gizli örüntü çıkarma genetik bilimi açısından çok önemli bir konudur. Biyolojik diziler üzerinde arama yapan birçok yöntem bulunmaktadır. Bu yöntemlerin birçoğu tek bir amaca ulaşmak için çalışmaktadır. Bazı problemlerde birden fazla amacı gerçekleştirmek gerekir. Bu gibi durumlarda tek amacı optimize eden yöntemler istenilen sonucu vermez.Bu tezde önerilen yöntem DNA üzerinde motif araması yaparken birden fazla amacı gerçekleştirir. Yöntem daha önce geliştirilmiş yöntemlerden bu açıdan farklılık gösterir. Geliştirilen bu algoritma birçok giriş parametresine bağlı en iyi çözüm kümesini sunar. Çözüme etki eden değişken değerlerini kendisi otomatik olarak ayarlar.Geliştirilen bu yöntem ile DNA üzerindeki çok iyi gizlenmiş motifleri arama işleminde daha optimal sonuçlar elde edilecektir.
Mobil robotlarda programlanabilir kapı dizileri alanı kullanılarak gerçek zamanlı modelleme
Programlanabilir Kapı Dizileri Alanı (Filed Programable Gate Array, FPGA) yapılandırılabilir mantık blokları ile birlikte bu bloklar arasındaki değiştirilebilir ara bağlantılardan oluşan sayısal tümleşik devrelerdir. FPGA'lar hızlı işlem gerektiren gerçek zamanlı uygulamalarda ve paralel işlem gerektiren özel işlemler için kullanılır. Tipik bir FPGA altmış dörtten yüzbinlere kadar lojik blok ve flip-flop içerir. Kullanıcının tasarladığı devreye göre, FPGA üreticisi tarafından sağlanan bir yazılım sayesinde lojik bloklar ve aralarındaki bağlantılar programlanır.Bu çalışmada, FPGA geliştirme kartı kullanılarak bir omni-directional robot modeli gerçekleştirilmektedir. Robot üç tane omni-directional tekerleğe sahiptir ve bu tekerlekler üzerinde serbestçe hareket eden ufak tekerlekler bulunmaktadır. Bu sayede robot her yöne hareket etme yeteneğine sahip olmaktadır.Bu tez çalışmasında, ilk olarak omni-directional robotun ters kinematik ve dinamik modelleri Matlab'da oluşturulmuştur. Sonra farklı yörüngeler için robot simülasyonu gerçekleştirilmiştir. Daha sonra robot modelinin FPGA uygulaması gerçek zamanlı uygulamalar için kullanılan Altera'nın geliştirme kartı ve araçları ile gerçekleştirilmiştir. Son olarak, omni-directional robot modelinin gerçek zamanlı FPGA uygulamasını doğrulamak için sonuçlar karşılaştırılmıştır.Anahtar Kelimeler : Gerçek zamanlı modelleme, Omni-directional robot, FPGA
Tıbbi görüntülerde içerik tabanlı görüntü erişimi için özellik çıkarım yöntemleri
Bilişim dünyasında gün geçtikçe değeri artan görsel bilginin saklanması ve gerektiğinde bu bilgilere tekrar erişilmesi önem kazanmıştır. Kişisel ve kurumsal olarak, artan görsel veritabanı ihtiyacı düşünüldüğünde, büyük boyutlardaki görüntü veri tabanlarında aranılan bilgiye erişilmesi önemli bir problemdir. İçerik tabanlı görüntü erişim sistemi, materyalin muhtevası üzerinden çeşitli hesaplamalar ile sorgulama yapma temeline dayanır. Burada amaç, görsel materyallerin renk, şekil, doku gibi temel özellikleri kullanılarak geri erişimin sağlanabilmesidir.Bu tez çalışmasında içerik tabanlı görüntü erişim sistemleri incelenmiş ve tıbbi uygulamalarda kullanılmak üzere, oluşturulan biyomedikal imge veri tabanı üzerinde istatistiksel doku analizi yapılmıştır. Yapılan uygulamalar, tıbbi bir içerik tabanlı erişim sisteminin altyapısı niteliğindedir. Literatürde çeşitli hazır veri tabanları üzerinde bazı yöntemlerle içerik tabanlı erişim uygulamaları mevcuttur. Ancak bu tez çalışmasında biyomedikal görüntüler üzerinde istatistiksel yöntemlerle dokusal özniteliklerin hesaplanması ve bu yöntemlerin performanslarının değerlendirilmesi amaçlanmıştır.
Nötrozofi yaklaşımı ile renkli görüntü bölütleme
Bu tezde, nötrozofik gri seviye görüntü bölütleme yaklaşımı incelenmiştir. Yöntem, gri seviye görüntülerin bölütlenmesinde oldukça iyi olmasına rağmen, bazı aksaklıklar hala mevcuttur. Bu aksaklıklar giderilerek elde edilen bu yeni yaklaşım renkli görüntülerin bölütlenmesi için kullanılmıştır. Bölütlenecek renkli görüntüler ilkönce L, a, b renk uzayına dönüştürülerek, her bir renk kanalı bağımsız olarak nötrozofik domene dönüştürülür. Nötrozofik domenin belirsizlik üyeliğini hesaplamak için önceki yöntemlerden farklı olarak, yerel entropy filtresi kullanılmıştır. ?-medyan ve ß-iyileştirme görüntünün belirsizliğini azaltmak için kullanılır. ?-medyan işlemi orijinal NS bölütleme algoritmasını düzeltmek için kullanılır. Her bir görüntü için ? ve ß parametrelerini belirlemek için entropi tabanlı yeni bir yöntem kullanılmıştır. Sonuç olarak NS domende ki her bir renk kanalı, ?-medyan kümeleme metodu kullanılarak bölütlenir.Geliştirilen bu yaklaşım, yapay görüntülere, gerçek görüntülere ve gürültülü gerçek görüntülere uygulanmıştır. Kullanılan bu yeni algoritmanın performansını değerlendirmek için bölütleme sonuçları Ortalama Kayma ve Waveseg algoritmalarının ürettiği sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin başarımının iyi olduğunu göstermiştir.
Gerçek zamanlı medya akışı işleminin yürütülmesi için web ortamı geliştirilmesi
Web akışı internet üzerinde aşamalı bir şekilde ortam verilerinin transferinin yapılarak ortam dosyasını bilgisayarına indirmeden izlenmesi olarak tanımlanır. Ortam türleri tek bir formatta olmadığından, farklı dosya türleri için farklı yaklaşımların geliştirilmesi gerekmektedir. Ortam verilerinin farklı formatlarda olmalarının nedeni farklı sıkıştırma metotları sıkıştırılmış olmalarıdır. Bu sebeple ötürü ki ortam akışları için farklı metotların kullanılması zorunludur.Ortam türlerinin İnternet ortamında farklı kullanım alanları bulunmaktadır. Örneğin canlı yayın, uyarlanmış canlı yayın ve istenildiğinde izlenebilen yayınlardır. Ortam türlerinin İnternet ortamında hızlı transferi için kullanılan en yaygın araç kod-çözücülerdir. Bu yazılımlar kullanıcı bilgisayarını İnternete bağlayan modeme benzetilebilir. Ortam akışlarının daha güvenli akışını sağlamak amacıyla genellikle açık kaynak yazılımlar tercih edilmektedir. Bazı ortam türleri için ise özel geliştirilen protokoller bulunmaktadır; örneğin MMS gibi. Fakat daha hızlı ortam akışının sağlanması için bu özel protokoller ya da UDP protokolü yeterli gelmediğinden yeni geliştirilen protokol çalışmalarına gerek duymaktadır. Örneğin veri transferinde kullanılan TCP protokolü üzerindeki çalışmalar v.b... gibi gelişen teknolojiyle beraber çeşitlenen kullanıcı istekleri ortam türlerinin de farklı yöntemler kullanılarak kullanıcılara gönderilmesini zorunlu hale getirmiştir.Bu tezin amacı İnternet ortamında ortam dosya türlerinin akışı için kullanılan farklı metot ve yöntemlerinden en güncel olan çalışmaların tanıtılması ve yapılan farklı çalışmaların ortam türleri akışı üzerindeki etkilerinin incelenmesidir.
Bir mobil robotun gerçek zamanlı modellenmesi ve kontrolü
Gerçek zamanlı işlemin önemi son zamanlarda fark edilmiş ve birçok uygulamada kullanılmıştır. Örneğin; gerçek zamanlı modelleme, kontrol ya da veri işleme sistemi gibi uygulamalarda, yüksek seviyeli işlem verimliliğinden dolayı oldukça kullanışlıdır. Geleneksel olarak sayısal işaret işleme (DSP) algoritmaları, bazı düşük hızlı uygulamalar için genel amaçlı (programlanabilir) DSP yongalarını kullanarak işlevlerini yürütürler. FPGA geliştirme maliyetinin yüksekliği ve üretimden sonra tasarım değişikliği yapamama gibi dezavantajlardan kaçınarak özel işlevselliğin avantajlarını devam ettirir. Ayrıca FPGA, hem kart alanını hem de sistem gücünü muhafaza ederken en uygun yöntemi kullanarak şartlara uyumluluk ve tasarım esnekliği sağlar.Omni directional mobil robot bir tür holonomic robottur. Araba gibi çok yaygın bir mobil robot (nonholonomical) ile karşılaştırıldığında, omni directional mobil robot; tekerlekleri biri birinden bağımsız aynı zamanda eş zamanlı hareket edebilme yeteneğine sahiptir. Omni directional mobil robotun manevra kabiliyeti ona literatürde çok geniş bir çalışma alanı sağlar.Bu tez çalışmasında, öncelikle bir omni directional mobil robot ve kontrol sistemi Matlab'da tasarlanmıştır. Daha sonra, gerçek zamanda mobil robotun performansını test etmek için robot modeli ve kontrol sistemi FPGA geliştirme kartında tasarlanmıştır. Bu çalışmada, Altera Stratix-II GX FPGA geliştirme kartı kullanılmıştır.Omni directional mobil robotu modelleme işlemi sürecinde, ters kinematik ve dinamik robot modeli geliştirildi. Ek olarak, omni-robot içerisinde kullanılan motorlar modellendi ve sistemin kapalı döngü kontrolünü yapan her motor için PI denetleyiciler tasarlandı.Bu çalışmanın amacı, bir omni directional mobil robot modeli ve gerçek zamanda çalışan bir kontrol sistemi geliştirmektir. Kontrol sistemini içeren modelin çalışma zamanı, gerçek zamanda çalışması açısından oldukça uygundur. Bu çalışmada; omni directional mobil robot modeli ve kontrol sistemi, iki farklı yörünge kullanılarak gerçeklenen Matlab simülasyonuyla tatmin edici sonuçlar alınarak doğrulandı.Anahtar Kelimeler: FPGA, Omni Directional Mobil Robot, Kontrol, Gerçek Zaman
Parmak izi tanıma temelli gerçek zamanlı öğrenci yoklama sistemi otomasyonu
Sayısal teknolojinin günlük yaşama girmesi birçok avantajın yanında güvenlik gibi çok önemli bir sorunu da beraberinde getirmiştir. Kişiler değişik işlemleri elektronik ortamda gerçekleştirebilmek için yanlarında birtakım akıllı kartlar ve hafızalarında ise birtakım şifreleri tutmak zorundadırlar. Oysa canlıların yüz, el geometrisi, retina, parmak izi gibi şahsa mahsus ve değişmez biyolojik özelliklerinin değişik amaçlarla kullanılması birçok sorunu ortadan kaldıracak niteliktedir.Çeşitli alanlardaki uygulamalarda kullanılmak üzere birçok biyometri teknolojisi geliştirilmiştir. Zamanla değişmeyen özellikleri ve bireye özgü oluşundan dolayı Parmak İzi en çok kullanılan Biyometrik tanımlayıcıdır.Yapılan bu tez çalışmasında, Parmak İzi Algılama Destekli Gerçek Zamanlı bir Öğrenci Yoklama Otomasyon yazılımının (PİAOY) tasarımı ve gerçekleştirilmesi yapılmıştır. Otomasyon sistemi; her dersliğe konulacak sabit veya modüler parmak izi algılayıcı terminali ile otomasyon tarafından belirlenen, ders saatleriyle senkronize çalışan süreçlerde öğrencinin sadece parmak izini okutarak ilgili ders için yoklamasını vermesine dayanır. Alınan bu yoklama verisi, veri tabanlarında sorgulamalarla işlenerek yoklama bilgisinin yanı sıra tüm öğrencilerin her ders için anlık, güncel devam durumları gibi anlamlı sonuçlar elde edilmesini sağlar.Sistemi gerçekleştirmek için, TCP/IP protokolüyle haberleşen sabit bir parmak izi algılama terminali kullanılmıştır. Öncelikli olarak terminal, yoklama sistemine uygun olarak programlanmış, öğrenci ve ders sorumlularının parmak izi kayıtları ile sisteme tanıtımı sağlanmıştır. Terminalden elde edilen ham veriler, geliştirilen nesne tabanlı ve web tabanlı yazılımlar ile işlenerek gerekli sonuçların elde edilip yetkilendirilmiş kişilerce izlenebilmesi ve kullanılabilmesi sağlanmıştır.Sistemin özellikle modüler bir parmak izi algılama terminaliyle kullanılmasının çok büyük bir kolaylık sağlayacağı, yoklama için ayrılan zaman ve yoklama kargaşası açısından önemli bir sorunu giderebileceği gözlenmiştir.
Nicel değerli veri kümelerinden sıralı örüntülerin çıkarılması için FP-Growth tabanlı bir yöntem
Sıralı örüntüler zaman damgası ile sıralanmış bir veritabanında yaygın öğeler kümesinin bir başka yaygın öğe kümesi tarafından izlenmesidir. Sıralı örüntülerin keşfedilmesi için şimdiye kadar birçok algoritma önerilmiştir. Bu algoritmalar içinde en etkili olanlardan biri de FP-Growth algoritması kullanarak bu örüntülerin elde edilmesidir. Buna karşılık FP-Growth yaklaşımı, karmaşık veri yapısı kullanması ve alt ağaçların oluşturulması için özyineli bazı işlemlere gerek duyması gibi önemli dezavantajlar da içermektedir. Dahası mevcut FP-Growth yaklaşımlarında veri tabanı hep ikili veri kümesi olarak ele alınmıştır. Halbuki gerçek hayattaki veritabanlarının büyük çoğunluğu nicel değerli öğe kümelerinden oluşmaktadır.Bu tezde, yukarıda belirtilen problemlerin üstesinden gelebilmek için öncelikle FP-Growth algoritması gibi düşünen fakat FP-ağacı oluşturulurken özyineleme yerine öğe tabanlı aday küme üretimi kullanan yeni bir yöntem önerilmiştir. Bu yöntem daha sonra nicel değerli veritabanlarında sıralı örüntülerin bulunması için uyarlanmıştır.Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi Merkez laboratuarındaki verilerden elde edilen sonuçlar yöntemin uygulanabilirliğini ve klasik FP-Growth algoritmasına olan üstünlüğünü göstermektedir.
İnsan yüz imgelerinden yüz ifadesi tanıma
Yüz ifadeleri, insanlar arası iletişimde anlam bütünlüğünün sağlanması için büyük rol oynayan, sözlü olmayan işaretlerdir. İnsanoğlu yüz ifadelerini kavramada herhangi bir zorluk çekmezken, bu durum makineler için geçerli olmayıp, halen güvenilir ifade tanıma sistemleri üzerinde çeşitli araştırmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada, insanın içinde bulunabileceği 6 ifade durumunun (öfke, iğrenme, korku, mutluluk, üzüntü ve şaşkınlık) analizi gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, her bir ifade için alınan görüntülerin öznitelikleri, Gabor, LoG(Laplacian of Gaussians), DoG (Difference of Gaussians) ve geliştirişmiş adaptif Gabor-LoG(Laplacian of Gaussians) kullanılarak çıkartılmıştır. Temel Bileşenler Analiz yöntemi ile boyut indirgenip işlem yapılmış ve Öklid uzaklık hesabı yapılarak sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Kullanılan yöntemlerin ifade sınıflandırılması üzerindeki etkileri incelenerek karşılaştırma yapılmıştır. Uygulama sonuçları %90 üzerinde bir doğruluk elde edilmiştir.
Veri madenciliği yöntemleriyle depremlerin analizi
Bu tez çalışmasında, deprem hareketliliklerinin veri madenciliği yöntemlerini kullanarak analiz edilmesi ve gelecekte meydana gelebilecek depremlerin tahmininde kullanılabilecek bir yazılım tasarlanması amaçlanmıştır. Bu kapsamda, tez içerisinde deprem verileri ile ilgili dört farklı uygulama gerçekleştirilmiştir.Birinci uygulama, deprem verileri üzerinde istatistiksel, sorgulama ve veri madenciliği çalışmalarını yürütmek için hazırlanan Türkiye Deprem Portalı(TDEP) yazılımı ve deprem verilerine ait bazı istatistiksel çalışmalardan oluşmaktadır. Deprem verilerine ait istatistiksel bilgilerin yorumlanması ile gelecekte oluşabilecek depremlerin tahmini amaçlanmıştır. Hazırlanan uygulamanın, kullanım ve uygulama bakımından büyük avantajlara sahip olduğu görülmüştür.İkinci uygulama, deprem alanları üzerinde gizli kalmış birlikteliklerin tespit edilmesine yönelik geliştirilen çalışmayı kapsamaktadır. Bu uygulamada, veri madenciliği tekniklerinden birliktelik kuralları deprem verileri üzerine başarılı bir şekilde uygulanmış ve çeşitli kurallar bulunmuştur. Üretilen bu kurallar değerlendirildiğinde, sistemin başarılı sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir.Üçüncü uygulamada, deprem verileri üzerine yapılan birçok çalışmanın ortak noktası olan deprem tahmini için kural tabanlı yeni bir yaklaşım sunulmuştur. Bu yaklaşım paralelinde bir tahmin algoritması tasarlanarak deprem verileri üzerine başarılı bir şekilde uygulanmıştır. Elde edilen tahmin sonuçları değerlendirildiğinde, algoritmanın başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.Dördüncü uygulama, deprem verilerinin kümelendirilmesine yönelik geliştirilen çalışmayı kapsamaktadır. Bu bölümde, Türkiye genelinde oluşmuş deprem verilerinin kümelendirilmesi işlemleri yapılmıştır. Depremlerin kümelendirilmesinde k-Means ve KNN algoritmaları veriler üzerinde başarılı bir şekilde uygulanmıştır. Klasik k-Means algoritmasının başlangıç küme merkezi seçme işlemine, deprem verileri için alternatif bir yaklaşım bu bölüm altında sunulmuştur. Bu yaklaşımın verileri kümelendirmede klasik k-Means algoritmasından daha hızlı bir performans gösterdiği tespit edilmiştir.
ARM işlemciler ile tek kullanımlık şifre uygulamasının gerçekleştirilmesi
Tek kullanımlık şifre uygulaması, kimlik doğrulamanın önemli olduğu sistemlerde statik şifrelerden çok daha güvenlidir. Kullanıcının kullandığı şifreler doğrulama onayından geçtikten sonra bir daha kullanılamaz. Kullanıcının her giriş isteğinde yeni üretilen ve eskisinden farklı bir şifre ile kimlik doğrulanma sağlanır. Bu şifrelere atılabilir şifreler de denir. Şifreler üretilirken meydana gelebilecek saldırılar göz önünde bulundurulmalıdır. Bu yüzden şifre üreten sistemlerin güvenli bir özetleme fonksiyonu kullanmaları gerekmektedir.Günümüzde, benzersiz bir OTP (One Time Password) oluşturmak amacıyla, HMAC (Hash Message Authentication Code) tabanlı üretilen HOTP (HMAC One Time Password) 'lar kullanılmaktadır. HMAC tabanlı HOTP algoritmasında, istemci/sunucu tarafından gizli ortak bir anahtar paylaşılır ve başlama sayacı senkronize başlatılır. Gizli ortak anahtar ve sayacın değeri, özetleme fonksiyonuna gönderilir. Özetleme fonksiyonu ile gelen mesaj özetlenir. HMAC sonucu olarak dönen özetleme fonksiyonunun çıkışı kesilip HOTP değerleri elde edilir. Bu çalışmada MD5 ve SHA?1 klasik özetleme fonksiyonlarının yanı sıra kaotik harita ile oluşturulmuş özetleme fonksiyonu kullanılarak, saldırılara karşı daha güvenilir HOTP 'lar elde edilmeye çalışılmıştır.HOTP doğrulama mekanizmasında etkileşimde bulunan iki taraf bulunur. Bu tezde, sunucu üzerinde çalışabilecek bir HOTP doğrulama ve Arm9 ailesinden Mini?2440 ürünü üzerinde çalışan bir HOTP üreteç yazılımı geliştirilmiştir. Bu iki yazılım birbirleriyle senkron halde tek kullanımlık şifre üretme ve bu şifreyi doğrulama işlemlerini yapmaktadırlar.
Mekânsal karar destek sistemi uygulaması olarak web tabanlı emlak değer haritası tasarımı ve geliştirilmesi
Emlak; eğitim ve sağlık imkânları, sosyal imkânlar ve iş fırsatlarına açılan bir kapıdır. Bu itibarla emlak seçimi de, insan hayatında önemli rolü olan bir karardır. Bu karar sürecinde, emlak alıcı ve satıcılarına, emlakçılara ve diğer ilgililere fikir vermek amacıyla, bu tez çalışmasında Elazığ ili Merkez ilçesi pilot bölge seçilerek, mekânsal verilere dayalı web tabanlı bir Karar Destek Sistemi uygulaması olarak Emlak Değer Haritası gerçekleştirilmiştir.Çalışmada, mekânsal verileri depolama işi, coğrafi ilişkisel bir veri tabanı olan PostgreSQL ve eklentisi PostGIS kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Mekânsal verileri modellemek ve görüntülemek içinse, harita ve coğrafi bilgi sunucu olarak GeoServer'dan faydalanılmıştır. Emlak değerleri, ağırlıklandırılmış faktör puanları yöntemine dayalı olarak hesaplanırken, coğrafi veri sorgulamaları Java'da gerçekleştirilmiş ve Harmoni Arama Algoritması Matlab'da yazılmıştır. Emlak değerlemede, kabul edilebilir hata oranlarına sahip, gerçeğe yakın sonuçlar elde edilmiştir. Hesaplanan emlak değerleri Java ve JavaScript teknolojilerinden faydalanılarak hazırlanan web tabanlı bir arayüz ile kullanıcıya sunulmuştur.Sonuç olarak mekânsal verilerin karar alma sürecinde kullanılmasına olanak tanıyan, web tabanlı bir Mekânsal Karar Destek Sistemi geliştirilmiş ve sonuçlar online haritalar üzerinden sunulmuştur.
Mobil aygıtlar için tek kullanımlık şifre üretilmesi ve güvenliğinin sınanması
Günümüzde hızla gelişen teknoloji, insan hayatını birçok yönden değiştirmektedir. Özellikle bilişim teknolojilerindeki gelişmeler, gerek bize kazandırdığı zaman gerekse etkinlikleri itibarıyla günümüz insanının iş, iletişim, bilgi edinme gibi birçok alışkanlığını temelden değiştiriyor. Gelişmiş bilgisayar sistemleri ve özellikle internet ağı, küresel bazda hemen her çeşit bağlantıya izin vermektedir. Gelişen bu teknolojide, özellikle internet tabanlı uygulamaların yaygınlaşmasıyla beraber bilgisayar sistemlerine erişen yetkili ve yetkisiz kullanıcıların birbirinden ayrılması konusu büyük önem kazanmıştır. Örneğin; İnternet bankacılığı kullanan kişiler, kullanıcı adı ve şifre bilgileriyle banka sistemine erişmektedirler. Bu kullanıcılar kullanıcı adı ve sabit şifre bilgisi kullandıklarında sistemlerine sızan bilgisayar korsanları bu bilgileri ele geçirip daha sonra bu bilgilerle kişinin banka hesabına erişip kanunsuz işlemler yapabilmektedirler. OTP (One Time Password) tek kullanımlık şifre sistemleri burada devreye girmekte ve kullanıcıya sisteme her erişimde farklı bir şifre kullanma imkanı vermektedir. Bu tez kapsamında Mobil aygıtlar için geliştirilen tek kullanımlık şifre yazılımı, haberleşme ortamında bahsedilen dezavantajları ortadan kaldırmakta ve kullanıcı güvenliğini maksimum seviyeye çıkarmaktadır.
Akademik işbirliği ağlarının modellenmesi ve analizi
Yirmi birinci yüzyılın başında gelişen iletişim devrimiyle insanlar arasında işbirliği ve ilişkilerin kurulması çok kolay hale gelmiştir. Bu ilişkilerin analizi, yorumlanması ve doğru yönde geliştirilmesi için Sosyal Ağ Analizi (SAA) yöntemleri her geçen gün daha aktif olarak kullanılmaktadır. Sosyal ağlardan, Akademik İşbirliği Ağlarının analizi konusunda ülkemizde çok az sayıda çalışma varken, işbirliği ağında yer alan kişiler için geliştirilen bir uygulama bulunmamaktadır.Bu çalışma ile bilim insanları arasında ortak yayın yapma vasıtasıyla kurulan işbirliği ağları SAA yöntemleriyle analiz edilmekte ve bir uygulama ile modellenmektedir. Bu çerçevede dünya çapında bilgisayar bilimlerinde yapılan yayınlara ait bibliyografik bilgiler içeren DBLP veritabanındaki Türkiye kaynaklı kayıtlar için ağ analizi gerçekleştirilmiştir. Geliştirme aşamasında alınan resmi izin ile çalışmaya ULAKBİM Ulusal Mühendislik ve Temel Bilimler Veri tabanı da dâhil edilmiştir. Araştırmacıların makaleleri hakkında veriler içeren veritabanlarından alınan bilgilerle ortak yazarlık ilişkileri belirlenmiş, ağ bileşenleri ve ağdaki kümelenmeler analiz edilmiş, her yazar için derece merkezilik, yakındalık merkeziliği, arasında merkezilik değerleri hesaplanmıştır. Analizden elde edilen veriler araştırmacılara işbirliği ağındaki konumlarını değerlendirmeleri ve çalıştıkları konulara uygun yeni bağlantılar kurmaları için sorgu temelli bir uygulama ile modellenmiştir.
Sıvı akışkanların animasyonu
Bu çalışmada akışkanların animasyonu incelenmiştir. Bunun için akışkanların özellikleri araştırılmıştır. Çalışmada öncelikle animasyon ve akışkanlar ile ilgili bilgilere yer verilmiştir. Animasyon için akışkanların hareketinde karşımıza çıkan problemler incelenmiştir. Hareket denklemleri incelenip animasyonda kullanımıyla ilgilenilmiştir. Hareket denklemlerinin çözümü için Navier-Stokes denklemlerinden faydalanılmıştır. Bu adımlardan sonra karşımıza çıkan diferansiyel denklemin çözümü için Sonlu Farklar yaklaşımı kullanılmıştır. Uygulama olarak bilgisayar ortamında nesne tabanlı programlama dillerinden olan Visual Basic dili kullanılarak animasyon gerçekleştirilmiştir. Hareket denklemi Sonlu farklar metoduyla çözüldükten sonra belirtilen dilde uygulamaya konularak dalga animasyonu gerçekleştirilmiştir.Anahtar Kelimeler: Animasyon, Akışkanlar, Akışkan Hareket Denklemleri, Navier- Stokes Denklemleri, Sonlu Farklar Yaklaşımı