Doktora Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.14411/24

Browse

Now showing 1 - 20 of 213

Türbin Kanatlarında Tek Kristallerin Ömür Tahmini için Yapay Sinir Ağı Destekli Sayısal Modellemesi
(2025) Kaftancıoğlu, Utku; Aslan, Özgür
Nikel bazlı tek kristalli süperalaşımlar, üstün mekanik dayanımları, sünme direnci ve yüksek sıcaklıklardaki kararlılıkları sayesinde modern türbin kanadı uygulamalarının temel malzemeleri arasında yer almaktadır. Bu malzemeler, yüksek gerilme genlikleri, sıcaklık gradyanları ve bekletme sürelerini içeren karmaşık termomekanik yorulma (TMF) döngülerine sıklıkla maruz kalmaktadır. Özellikle uzay ve savunma sanayisinde kullanılan bileşenler için deneysel veri kısıtlılığı ve tek kristallerin anizotrop davranışı, bu zorlayıcı yükleme koşulları altında yorulma ömrü tahminini olduk- ça güçleştirmektedir. Bu zorluklardan yola çıkan bu tez, yorulma ömrünü tahmin etmek ve sınırlı veri koşullarında bile malzeme parametrelerini yüksek doğrulukla belirlemek amacıyla fizik tabanlı sürekli hasar mekaniğini (CDM) ve veri odaklı makine öğrenimi modellerini birleştiren hibrit bir öngörü çerçevesi sunmaktadır. Bu çalışmada, sentetik yorulma ömrü verilerinin oluşturulmasında temel olarak kullanılan model, FCC kristal yapısına sahip tek kristalli süperalaşımların anizotrop davra- nışlarını ve sıcaklığa bağlı malzeme tepkilerini dikkate alan, özelleştirilmiş bir Chaboche sürekli hasar modeli olmuştur. Ancak, yorulma ömrü tahmininde esas rolü oynayan yapı, farklı veri türleriyle eğitilen yapay sinir ağı (YSA) modelleridir. Tezin üçüncü bölümü- nün başında iki ayrı YSA modeli tanıtılmaktadır. İlk model, sınırlı UTS ve dayanım bilgileriyle birlikte deneysel yorulma ve sünme verilerinden oluşturulan yarı-sentetik veri setini kullanarak hem sünme kopma süresini hem de yüksek çevrimli ve birleşik çevrimli yorulma (HCF ve CCF) koşullarındaki yorulma ömrünü tahmin etmektedir. İkinci model ise tamamen, özelleştirilmiş Chaboche modeli ile oluşturulan sentetik SN eğrileri ile eğitilmiştir. Bu model, sıcaklık ve R oranlarına bağlı olarak normalleştirilmiş ve logaritmik ölçeklenmiş girdiler üzerinden SN eğrileri ve Goodman diyagramları üretmek üzere yapılandırılmıştır. Bu iki model, geniş çalışma koşul- larını kapsayabilen tahmin altyapısını oluşturmaktadır. Deneysel yorulma verilerinin dağınık ve yetersiz olması problemini aşmak amacıyla, sentetik verilerle eğitilen YSA modelleri, transfer öğrenmesi yaklaşımlarıyla hem CMSX-4 hem de AISI 4340 gibi genel metal türleri için elde edilen deneysel veri kümelerine uyarlanmıştır. Bu bağlamda, biri önceden eğitilmiş modelin parametrelerinin doğrudan ayarlanmasına, diğeri ise yeni fiziksel değişkenlerin modele dâhil edilmesini sağlayan bir giriş genişletme yapısına dayalı iki farklı transfer öğrenmesi modeli geliştirilmiştir. Her iki model de veri güvenilirliğini sağlamak amacıyla bırak-bir çapraz doğrulama (LOOCV) yöntemi ile değerlendirilmiştir. Bu yaklaşımlar, sınırlı deneysel veriyle yorulma ömrü tahminlerinin gerçekleştirilebileceğini ve model tutarlılığının sıcaklık ve gerilme oranı ekseninde korunabileceğini göstermektedir. Yorulma ömrü tahminine ek olarak, bu tezde, gerilme-şekil değiştirme verilerinden malzeme model parametrelerini tersine belirlemeyi amaçlayan, veri odaklı bir parametre optimizasyonu süreci de sunulmaktadır. Bu kapsamda, Voce tipi izotropik pekleşme içeren, oransal olmayan J2 plastiklik modeli ile oluşturulan sonlu eleman simülasyonları üzerinden bir veri seti üretilmiş ve tam gerilme-şekil değiştirme eğrisinden model parametrelerine haritalama yapabilen bir YSA regresyon modeli eğitilmiştir. Bu yapı, güçlü doğrusal olmayan plastik davranışlarda dahi temel malzeme sabitlerini yüksek doğrulukla ve verimli bir şekilde geri kazanabilmektedir. Sonuç olarak, bu tezde sunulan yöntemsel yapı, yüksek performanslı malzemelerde yorulma ömrü değerlendirmesi, model kalibrasyonu ve veri genişletmesi gibi alanlarda esnek ve ölçeklenebilir bir çözüm sağlamaktadır. Sentetik veri üretimi, YSA tabanlı regresyon ve transfer öğrenmesini tek bir çerçevede birleştiren bu yaklaşım, sınırlı deneysel destekle anizotropik ve yüksek sıcaklık dayanımı gerektiren malzeme- lerin yorulma modellemesine dair süregelen zorluklara etkin bir çözüm sunmaktadır. Bu kapsamda geliştirilen yöntemler, yalnızca tahmin doğruluğunu artırmakla kalmayıp, aynı zamanda gaz türbin motoru bileşenleri gibi kritik uygulamalarda yorulma modelleme araçlarının yorumlanabilirliğini ve uyarlanabilirliğini de geliştirmektedir.
Tek Taneli Süper Alaşımların Zorlu Termomekanik Yükleme Koşulları Altında Modellenmesi
(2025) Kasar, Çağatay; Aslan, Özgür
Bu tez, nikel esaslı tek kristal süperalaşımlarda çevrimsel yükleme altında yorulma çatlağı başlama ve ilerlemesini modellemek amacıyla bir hesaplamalı çerçeve geliştirmektedir. Tam örtük kristal plastikliği modeli, gradyanla düzenlenmiş mikrohasar kontinuumu ve sünek kırılma için faz alanı yaklaşımıyla birleştirilmiştir. Mikrohasar modeli, içsel bir uzunluk ölçeği tanımlayarak ağdan bağımsız sonuçlar üretmekte ve deneysel çatlak dallanma davranışını başarılı şekilde yakalamaktadır. Bu modelin üç boyutlu genişletilmesi, gerilme üç eksenliğinin ve plastik kayma birikiminin rolünü ortaya koymaktadır. Ayrıca faz alanı yöntemi, önceden tanımlanmamış çatlak yollarını tutarlı biçimde simüle edebilmektedir. Her iki yöntem birlikte ele alındığında, yorulma ömrü tahmini için güçlü ve esnek bir modelleme altyapısı sunmaktadır. Özellikle havacılık uygulamaları için gerilme yığılmalarının ve lokal plastikleşmenin doğru modellenmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Gelecek çalışmalar, sünme etkisi, ısıl bağlaşım ve polikristal yapıların modele entegre edilmesi yönünde olacaktır.
Tek Kristallerde Hidrojen Gevrekleşmesinin Sayısal Modellenmesi
(2025) Çamalan, Caner; Aslan, Özgür
Hidrojen gevrekleşmesi (HE), özellikle yüksek performanslı alaşımlarda, mikroskobik ölçekte hidrojen ile kristal kusurlarının etkileşimi sonucu oluşan erken kırılmalar nedeniyle, metalik yapıların bütünlüğünü tehdit eden önemli bir bozulma mekanizmasıdır. Bu tezde, tek kristal metallerde HE'yi modellemek amacıyla, sonlu şekil değiştirme kristal plastikliği ile varyasyonel faz alanı kırık kuramı birleştirilerek sayısal bir çerçeve sunulmaktadır. Tezin kuramsal temeli; sonlu deformasyon kinematiği, çarpanlı ayrıştırmaya dayalı kristal plastikliği ve hidrojenin difüzyonu ile tutulmasını tanımlayan fenomenolojik yaklaşımları içermektedir. Bu temele dayanarak geliştirilen model, anizotropik plastik şekil değişimi ile hidrojen kaynaklı kırığı termodinamik tutarlılıkla birlikte ele almaktadır. Toplam serbest enerji fonksiyoneli elastik, plastik ve kırık katkılarını içerir; kırık evrimi ise mekanik iş ve plastik deformasyonla ilişkili bir birikim değişkeniyle yönlendirilir. Elastik ve akma gerilmelerine uygulanan indirgeme işlevleri, sünek hasarı temsil eder. Çekme ve kayma yükleri altındaki tek kristal numunelerde yapılan sayısal simülasyonlar, hidrojen derişimi, kristal yönelimi ve içsel uzunluk ölçeğinin çatlak oluşumu ve evrimi üzerindeki etkilerini ortaya koymaktadır. Ağ inceliği ve eşik duyarlılık analizleri, modelin kararlılığını doğrulamaktadır. Bu çerçeve, hidrojen etkisindeki kristallerde mikroyapısal kayma etkinliği ile makroskobik kırık davranışı arasındaki ilişkiyi modelleyerek, polikristal yapılar ve tane sınırı etkileri gibi daha karmaşık sistemlere yönelik çalışmalara sağlam bir temel sunmaktadır.
3B Medikal Görüntü İşleme İçin Derin Öğrenme Model Mimarisinin Geliştirmesi ve Analizi
(2025) Yılmaz, Vadi Su; Doruk, Reşat Özgür; Tora, Hakan
Günümüzde medikal görüntü segmentasyonuna yönelik geliştirilen derin öğrenme modelleri, yüksek doğruluk sunmalarına rağmen; aşırı hesaplama maliyeti, karmaşık yapılar ve donanım bağımlılığı nedeniyle pratik kullanımda çeşitli sınırlılıklar barın-dırmaktadır. Bu doğrultuda, kullanıcı dostu, düşük donanım gereksinimiyle çalışabi-len, sade ancak derin yapıda, sınırlı veri setlerinde de etkili sonuçlar verebilen, genellenebilir ve güçlü mimarilere duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır. Bu tezde, herhangi bir fine-tuning veya dışsal optimizasyona ( pruning, quantization, attention vb.) ihtiyaç duymadan, yalnızca yapısal mimari iyileştirmelerle yüksek doğruluk elde eden donanım dostu bir 3B CNN modeli geliştirilmiştir. Model mimarisi kapsamlı biçimde ele alınmış; katman derinliği, filtre boyutu, kanal sayısı, aktivasyon ve normalizasyon sıralaması gibi birçok parametre sistematik olarak analiz edilmiştir. Farklı çekirdek boyutlarına sahip konvolüsyon filtreleri hem paralel yollarla aynı blok içinde, hem de ardışık katmanlar arasında dağıtılarak farklı mimari konfigürasyonlarla yapılandırılmıştır. Bu yapılarda tek ve çok katmanlı, simetrik ve asimetrik tasarımlar denenmiştir. Ayrıca model tasarımı sürecinde NAS (Neural Architecture Search) yöntemi uygulanmış; elde edilen mimari varyantlar performans açısından değerlendirilmiştir. Geliştirilen model, klasik U-Net'e kıyasla eğitim süresini 2.5 ila 10 kat arasında kısaltmış, FLOPs değerini yaklaşık yarı yarıya düşürmüş ve benzer Dice Benzerlik Katsayısı (DSC) ile segmentasyon doğruluğunu korumayı başarmıştır. Ayrıca yapılan analizlerde, FLOPs'un gerçek zamanlı performansı belirlemede tek başına yeterli bir ölçüt olmadığı ortaya konmuştur. Bu tez kapsamında yürütülen çalışmalar, yalnızca mimari düzeyde gerçekleştirilen iyileştirmelerle yüksek doğruluk ve donanım verimliliğine ulaşılabileceğini göstermekte; geliştirilen yapının sade fakat derin mimarisi-yle genellenebilirliği, sınırlı veri setlerinde başarımı ve hangi mimari parametrelerin modele belirgin katkı sağladığı detaylı biçimde ortaya konmuştur.
Düşük Çözünürlüklü Görüntülerde Araç Tespiti ve Sınıflandırması İçin Birden Fazla Aşamalı Modüler Bir Yöntem
(2025) Maıga, Bamoye; Dalveren, Yaser
Akıllı ulaşım sistemlerinde (ITS) gerçek zamanlı araç tespitinin önemi, şehir trafiğindeki araç sayısındaki sonsuz ve sürekli artışla vurgulanmaktadır. Bununla birlikte, çok çeşitli kamera kaliteleri ve çözünürlükleri, farklı görüş açıları ve zayıf aydınlatma ve olumsuz hava koşulları gibi harici ve kontrol edilemeyen değişkenlerin etkisi, doğru araç tespiti ve sınıflandırmasında birçok zorluk yaratmaktadır. Derin öğrenme tabanlı nesne algılama algoritmalarının çoğu, daha önce bahsedilen bu koşullar düşük görünürlük ve/veya düşük çözünürlüklü görüntülere neden olduğu için bu tür durumlarda zorlanmaktadır. Bu kısıtlamaların üstesinden gelmek için bu çalışma, loş ışık, kötü hava koşulları ve düşük çözünürlük gibi zorlu görüntüleme durumlarına uyarlanmış gerçek zamanlı araç tespiti ve sınıflandırması için yeni, modüler, etkili ve güvenilir bir yaklaşım önermektedir. Önerilen yaklaşım iki özel veri kümesinin oluşturulmasını içermektedir. İlk veri kümesi PASCAL VOC formatında 4.500 düşük çözünürlüklü trafik manzarası görüntüsünden oluşmakta ve transfer öğrenme yoluyla bir nesne tespit modelini eğitmek için kullanılmaktadır. İkinci veri kümesi, iki farklı sınıflandırma modelini eğitmeyi amaçlayan, her biri 100 × 100 piksel boyutlarında ve 96 dpi ve altında çözünürlüğe sahip beş araç türünün 10.000 düşük çözünürlüklü görüntüsünü içerir. Önerilen yaklaşım, son teknoloji ürünü tek aşamalı bir dedektör (SSD) olan EFFICIENTDET1'i hafif bir özel evrişimli sinir ağı (CNN) sınıflandırıcısı ve bir XGBoost sınıflandırıcısı ile entegre etmektedir. Bu kombinasyon, hem makine hem de derin öğrenme algoritmalarının güçlü yönlerinden faydalanarak tespit performansını ve sınıflandırma doğruluğunu artırır. Önerilen yaklaşımın etkinliği deneysel değerlendirme ile gösterilmiştir. Önerilen yaklaşım, 0,9323 ortalama ortalama hassasiyet (mAP) ile aynı veri kümesi üzerinde karşılaştırılabilir koşullarda geleneksel ve son teknoloji nesne algılama modellerinden belirgin şekilde daha iyi performans göstermektedir. Ayrıca, çoklu işlemin uygulandığı önerilen yaklaşım, kare başına 26 milisaniyelik bir çıkarım hızına ulaşmaktadır. Bu, son teknoloji ürünü nesne yöntemlerine kıyasla hem doğruluk hem de çıkarım hızında önemli bir gelişmeye işaret etmektedir. Önerilen yaklaşımın modüler, uyarlanabilir ve ölçeklenebilir yapısı, onu ITS'deki uygulamalar için ideal kılmaktadır. Önerilen yaklaşımın yüksek doğruluğunun yanı sıra çıkarım hızı, düşük görüntü kalitesi veya olumsuz çevresel faktörler gibi koşullar altında gerçek zamanlı uygulamalar için etkili ve operasyonel bir seçenek haline getirmektedir. Sonuç olarak, önerilen yaklaşım, zorlu durumlarda daha güvenli ve daha etkili ulaşım yönetimi sağlayabileceğinden, derin öğrenme tabanlı araç algılama alanında büyük bir potansiyele sahiptir. Bu bulgular, verimli bir nesne algılama modelinin çok işlemli bir mimaride özel sınıflandırıcılarla birleştirilmesinin, gerçek zamanlı araç algılamada gelecekteki araştırmalar için umut verici bir yönü temsil ettiğini göstermektedir.
Düşük Çözünürlülüklü Görüntülerde Araç Tespiti ve Sınıflandırması İçin Birden Fazla Aşamalı Modüller Bir Yöntem
(2025) Maiga, Bamoye; Dalveren, Yaser
Akıllı ulaşım sistemlerinde (ITS) gerçek zamanlı araç tespitinin önemi, şehir trafiğindeki araç sayısındaki sonsuz ve sürekli artışla vurgulanmaktadır. Bununla birlikte, çok çeşitli kamera kaliteleri ve çözünürlükleri, farklı görüş açıları ve zayıf aydınlatma ve olumsuz hava koşulları gibi harici ve kontrol edilemeyen değişkenlerin etkisi, doğru araç tespiti ve sınıflandırmasında birçok zorluk yaratmaktadır. Derin öğrenme tabanlı nesne algılama algoritmalarının çoğu, daha önce bahsedilen bu koşullar düşük görünürlük ve/veya düşük çözünürlüklü görüntülere neden olduğu için bu tür durumlarda zorlanmaktadır. Bu kısıtlamaların üstesinden gelmek için bu çalışma, loş ışık, kötü hava koşulları ve düşük çözünürlük gibi zorlu görüntüleme durumlarına uyarlanmış gerçek zamanlı araç tespiti ve sınıflandırması için yeni, modüler, etkili ve güvenilir bir yaklaşım önermektedir. Önerilen yaklaşım iki özel veri kümesinin oluşturulmasını içermektedir. İlk veri kümesi PASCAL VOC formatında 4.500 düşük çözünürlüklü trafik manzarası görüntüsünden oluşmakta ve transfer öğrenme yoluyla bir nesne tespit modelini eğitmek için kullanılmaktadır. İkinci veri kümesi, iki farklı sınıflandırma modelini eğitmeyi amaçlayan, her biri 100 × 100 piksel boyutlarında ve 96 dpi ve altında çözünürlüğe sahip beş araç türünün 10.000 düşük çözünürlüklü görüntüsünü içerir. Önerilen yaklaşım, son teknoloji ürünü tek aşamalı bir dedektör (SSD) olan EFFICIENTDET1'i hafif bir özel evrişimli sinir ağı (CNN) sınıflandırıcısı ve bir XGBoost sınıflandırıcısı ile entegre etmektedir. Bu kombinasyon, hem makine hem de derin öğrenme algoritmalarının güçlü yönlerinden faydalanarak tespit performansını ve sınıflandırma doğruluğunu artırır. Önerilen yaklaşımın etkinliği deneysel değerlendirme ile gösterilmiştir. Önerilen yaklaşım, 0,9323 ortalama ortalama hassasiyet (mAP) ile aynı veri kümesi üzerinde karşılaştırılabilir koşullarda geleneksel ve son teknoloji nesne algılama modellerinden belirgin şekilde daha iyi performans göstermektedir. Ayrıca, çoklu işlemin uygulandığı önerilen yaklaşım, kare başına 26 milisaniyelik bir çıkarım hızına ulaşmaktadır. Bu, son teknoloji ürünü nesne yöntemlerine kıyasla hem doğruluk hem de çıkarım hızında önemli bir gelişmeye işaret etmektedir. Önerilen yaklaşımın modüler, uyarlanabilir ve ölçeklenebilir yapısı, onu ITS'deki uygulamalar için ideal kılmaktadır. Önerilen yaklaşımın yüksek doğruluğunun yanı sıra çıkarım hızı, düşük görüntü kalitesi veya olumsuz çevresel faktörler gibi koşullar altında gerçek zamanlı uygulamalar için etkili ve operasyonel bir seçenek haline getirmektedir. Sonuç olarak, önerilen yaklaşım, zorlu durumlarda daha güvenli ve daha etkili ulaşım yönetimi sağlayabileceğinden, derin öğrenme tabanlı araç algılama alanında büyük bir potansiyele sahiptir. Bu bulgular, verimli bir nesne algılama modelinin çok işlemli bir mimaride özel sınıflandırıcılarla birleştirilmesinin, gerçek zamanlı araç algılamada gelecekteki araştırmalar için umut verici bir yönü temsil ettiğini göstermektedir.
Sömürgecilik Sonrası Siyah ve Asyalı Britanyalı Kadın Romanlarında Toplumsal Cinsiyetlendirilmiş Ulusal Kimliğin Temsili: Zadie Smith'in White Teeth, Monica Ali'nin Brick Lane ve Andrea Levy'nin Small Island Romanları
(2025) Shaheen, Ahmad; Aras, Gökşen
Bu doktora tezi, Zadie Smith'in White Teeth, Monica Ali'nin Brick Lane ve Andrea Levy'nin Small Island romanlarının yakın okumaları yoluyla postkolonyal Britanya'da toplumsal cinsiyet temelli ulusal kimliğin inşasını incelemektedir. Siyah ve Asyalı göçmen kadınların deneyimlerine odaklanan çalışma, bu romanların, ırkçılık ve kültürel melezlik baskıları altında kadınların aidiyet duygusunu nasıl müzakere ettiklerini analiz etmek için postkolonyal ve feminist çerçeveleri kullanmaktadır. Göç, ataerkil kısıtlamalar ve kuşaklar arası kimlik oluşumu gibi temaları sorgulayarak araştırma, bu anlatıların durağan Britanyalılık kavramlarını nasıl sorguladığını ortaya koymaktadır. Tez, söz konusu edebi eserlerin ulusal kimliği dinamik ve tartışmalı bir alan olarak yeniden şekillendirdiğini; göçmen kadınların direniş ve uyum yoluyla bu alanda söz sahibi olduklarını savunmaktadır. Birinci ve ikinci kuşak göçmen bakış açılarını karşılaştırmalı analiz yoluyla ele alan çalışma, çokkültürlülük, melezleşme, aidiyet, ulusçuluk ve postkolonyal edebiyatın dönüştürücü potansiyeli üzerine süregelen tartışmalara katkı sunmaktadır.
Çağdaş Britanya Tiyatrosunda Temsil Edilen Neoliberalizm ve Engelli Bedenlerin Abjeksiyonu
(2025) Alhas, Melike İrem; İzmir, Sibel
Bu tez, Ray Harrison Graham'ın Sympathy for the Devil (2002), Kaite O'Reilly'nin peeling (2016) ve Francesca Martinez'in All of Us (2022) adlı oyunlarının, engelli bireylerin 21. yüzyıl Britanya toplumundaki abjeksiyonunun kaynağı olarak neoliberal ideolojiyi gösterdiğini savunur. Engellilikle ilgili kişisel deneyimlerinden yola çıkan bu oyun yazarları, üretkenlik, özerklik ve kendi kendine yetebilme gibi değerleri kapsayıcılığın ve bireysel değerin göstergesi olarak yücelten sosyo-politik yapıyı eleştirmektedir. Bu bağlamda, bireylerin neoliberal normlara uymaması, farklı biçimlerde deneyimlenen abjeksiyonla sonuçlanmaktadır. Çalışmada Judith Butler'ın toplumsal abjeksiyon kavramı ile Ryan Thorneycroft'un öz-abjeksiyon anlayışı temel alınmıştır. Butler, toplumsal düzeni tehdit eden bedenlerin dışlanmasına odaklanırken; Thorneycroft, engelli bireylerin egemen normları içselleştirerek kendilerine yönelttikleri tiksintiyi analiz etmektedir. Bu kuramsal çerçeve, oyunların abjeksiyonu bir sakatlığın sonucu değil, neoliberal beklentilerin ürettiği ve pekiştirdiği bir durum olarak ortaya koyduğunu göstermektedir. Bu tez, aynı zamanda David Mitchell ve Sharon Snyder'ın anlatı protezi olarak adlandırdıkları anlatı yapısını, incelenen bu oyunların reddettiğini savunur. Anlatı protezi, engelli karakterleri genellikle sembolik araçlara veya diğer karakterlerin gelişimine hizmet eden edilgen figürlere indirger. Oysa Sympathy for the Devil, peeling ve All of Us, engelli karakterleri direnişin karmaşık özneleri olarak ön plana çıkarır; bu karakterler hem geleneksel dramaturjinin hem de neoliberal söylemin ideolojik temellerini ifşa eder ve sarsar. Estetik biçim, politik eleştiri ve bedensel deneyim üzerinden yapılan analizle, bu tez söz konusu oyunların temsile ve bedensel varoluşa dair alternatif modeller sunduğunu ortaya koymaktadır. Engelli kimlikler bir eksiklik ya da trajedi alanı olarak değil, sağlamcı varsayımları istikrarsızlaştıran, yıkıcı ve yaratıcı güçler olarak sunulmaktadır. Bu yaklaşımları sayesinde oyunlar, engelliliği kültürel eleştirinin merkezine yerleştirerek toplumsal düzenin radikal biçimde yeniden tahayyül edilmesine katkı sunmaktadır. Anahtar Sözcükler: Britanya tiyatrosu, Engellilik, Neoliberalizm, Abjeksiyon, Sağlamcılık.
Yapay Zekânın Hukuki Kişiliği Sorunu
(2025) Başer, Müge Önal; Kılıçoğlu, Ahmet Mithat
Özellikle son yirmi yılda yaşanan teknolojik atılımlarla makineler, programlandıkları işleri yapan birer araç olmaktan çıkıp otomatik sistemler haline gelmiştir. Yapay zekâ da bu otomatik sistemlerin, günlük yaşamda en çok karşılaşılan örneklerinden birisidir. Yapay zekâ, yaşamımıza bazı kolaylıklar getirmekle birlikte, birçok hukuki soruna da kapı aralamaktadır. Olası insan hakları ihlalleri ile hukuki ve cezai sorumluluk halleri, bu açıdan en güncel hukuki sorunlardır. Farklı yaklaşımlara sahip olsalar da Avrupa Birliği ve Amerika Birleşik Devletleri başta olmak üzere birçok ülke ve uluslararası kuruluş, özellikle 2019 yılı ve sonrasında yapay zekâ regülasyonları üzerinde çalışmaya başlamıştır. Ülkemizde henüz bu yönde bir düzenleme bulunmamakta; ancak konuyla ilgili çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada ise yapay zekâya ilişkin bir regülasyonun nasıl olması gerektiğinden çok yapay zekânın hukuki statüsüne odaklanılmaktadır. Bu çerçevede, öncelikle kişi, gerçek kişi ve tüzel kişi kavramlarıyla ilgili genel bilgiler verilmekte; sonra teknik ve hukuki açılardan yapay zekâ kavramından ne anlaşılması gerektiği incelenmekte ve yapay zekânın sui generis bir öge olduğu tespiti yapılmaktadır. Ardından, yapay zekâ, hukuk dünyasındaki sui generis canlı ve nesnelerden hayvanlar ve otomobiller perspektifinden değerlendirilmekte ve söz konusu eşyaya ilişkin hükümlerin, yapay zekâ kaynaklı sorunları çözmede yeterli olamayacağı sonucuna ulaşılmaktadır. Sonrasında, yapay zekâya ayrı bir hukuki statü tanınması olasılığı değerlendirilmek üzere yapay zekâya hukuki kişilik tanınmasını reddeden görüşler ile kabul eden görüşler incelenmekte ve yapay zekâya özgü bir hukuki kişilik önerisi getirilmesinde yarar olduğu sonucuna varılmaktadır. Ve en son da tüm araştırma, inceleme ve değerlendirmelerimiz sentezlenerek yapay zekâya özgü bir hukuki kişilik önerisi sunulmaktadır.
Hilary Mantel'in Every Day Is Mother's Day (1985), Doris Lessing'in Beşinci Çocuk (1988) ve Jodi Picoult'nun Cam Çocuk (2009) Eserlerinde Annelerin Engelli Çocuk Yetiştirme Deneyimi
(2025) Semercioğlu, Pelin Duygu Aksu; Tekin, Kuğu
Bu tez, Hilary Mantel'in Every Day is Mother's Day (1985), Doris Lessing'in Beşinci Çocuk (1985) ve Jodi Picoult'nun Cam Çocuk (2009) adlı eserlerinde engelli çocukların annelerini incelemeyi amaçlamaktadır. Engelli çocukların annelerinin karşılaştığı zorluklar ele alınırken, annelik deneyimleri ve çocuklarıyla olan ilişkileri, ailelerde babaların rolleri, engelliliğin temsili ve romanların geçtiği zamanlardaki sosyal, eğitim ve sağlık hizmetlerinin işlevleri de tartışılacaktır. Bu tez engelli çocukların annelerinin yaşadığı zorlukların, esasen, toplumsal düzenin ataerkil yapısından kaynaklandığını ve bu düzenin büyük ölçüde engelsiz heteroseksüel erkek bireyler için tasarlandığını ortaya koymayı amaçlamaktadır. Bu doğrultuda, tez annelik ve feminist engelli çalışmalarını temel almakta olup, Judith Butler'ın Performativite Kuramı ve Rosemarie Garland Thomson'ın Feminist Engellilik Kuramına referansla bir inceleme gerçekleştirmektedir. Butler'a göre toplumsal cinsiyet rolleri, tekrar eden pratikler sonucunda şekillenir ve norm olarak kabul edilir; dolayısıyla doğal değil, toplumsal olarak inşa edilmiştir. Garland Thomson ise engelliliğin fiziksel değil, toplumsal olarak inşa edildiğini öne sürer. Bu yüzden, bireyleri engelli kılan fiziksel ya da bilişsel farklılıklar değil, toplumun engelsiz bireyler için tasarlanmış yapıları olduğu savunulmaktadır. Bu çalışma, geleneksel aile yapısı içinde annelerden ideal annelik sergilemelerinin beklendiğini ve bu durumun annelerin omuzlarına ağır bir yük olduğunu öne sürmektedir. Ayrıca, engelli bir çocuğa annelik etmenin, aile içi dinamikler ve toplumsal yapı göz önünde bulundurulduğunda, çok daha fazla zorluk içerdiği tartışılmaktadır. Seçilen romanlar aracılığıyla, bu tezin, engelli çocukların annelerinin karşılaştığı zorlukların temelinde toplumsal normların yattığını ve bu normların, anneleri çocuklarının birincil bakım sağlayıcısı olarak konumlandırdığını ve, bunun yanı sıra, babaların aile içindeki yokluğu ve sosyal, eğitim ve sağlık hizmetlerinin yetersizliği, annelerin çocuklarını yetiştirirken daha fazla zorluk yaşamasına neden olduğunu bulmayı amaçlar.
Çağdaş İngiliz Romanında Yeniden Yazılan Yunan Mitlerinde Göçebe Özneler: Jennifer Saint'in Ariadne, Pat Barker'in Kızlar'ının Sessizliği ve Natalie Haynes 'in Stone Blind Eserleri
(2025) Gayret, Gökçenaz; Tekin, Kuğu
Bu tez, Jennifer Saint'in Ariadne, Pat Barker'ın Kızların Sessizliği ve Natalie Haynes'ın Stone Blind adlı romanlarında yer alan mitolojik kadın figürlerinin geçirdiği oluş süreçlerini incelemeyi amaçlamaktadır. Saint, Barker ve Haynes'in eserlerinde Yunan mitolojisinin kadın figürlerini yeniden hayal ederek varlık ontolojisini yersizyurtsuzlaştıran ve kadınlara dayatılan sınırları aşan bir oluş ontolojisini öne çıkaran alternatif bir varlık alanı yarattıklarını öne sürer. Bu bağlamda, çalışma yazarların arketipleri sabit ve özcü figürler olarak değil, insan ve insan olmayan güçlerle ilişkisel karşılaşmalar aracılığıyla sürekli dönüşen dinamik, göçebe özneler olarak yeniden yapılandırdıklarını savunur. Bu yeniden kurgulamalar, klasik anlatılara içkin hiyerarşik ontolojiyi sarsmakta ve bunu yerine dönüşüm, ilişkisellik ve akışkanlığa dayanan bir oluş etiğini benimsemektedir. Gilles Deleuze, Felix Guattari ve Rosi Braidotti'nin oluş ontolojisini esas alarak, bu tez Ariadne, Kızların Sessizliği ve Stone Blind adlı romanlardaki mitolojik figürlerin oluş süreçlerini, şizofreni, kaçış çizgileri, çizgili ve pürüzsüz alan, organsız beden ve göçebe özne gibi kavramlar çerçevesinde ele almaktadır. Bu kavramlar ışığında romanlara yapılan yakın okuma seçilen romanlardaki kadın arketiplerin, varlık ontolojisini sürdüren yakalama aygıtlarını radikal bir biçimde yersizyurtsuzlaştırdığını ve böylece öznelliğin durağan, özcü ve hiyerarşik yapılarını parçaladığını ortaya koyar. İnsan ve insan dışı güçlerle ilişkisel karşılaşmalar yoluyla, bu arketipler, öznelliğin sabit koordinatlarının çözüldüğü, oluş ontolojisinin ve göçebe öznellik biçimlerinin ortaya çıktığı pürüzsüz alanlara geçişi mümkün kılan kaçış çizgilerini etkinleştirirler. Bu ontolojik dönüşüm içinde, yeniden yorumlanan arketipler sabit sembolik varlıklar olarak işlev görmeyi bırakır ve bunun yerine özcü ve hiyerarşik paradigmaların ötesinde dinamik, ilişkisel ve dönüştürücü eylemliliği ön plana çıkaran göçebe öznellikler olarak yeniden yapılandırılırlar. Anahtar Sözcükler: oluş ontolojisi, göçebe öznellik, Deleuze, Guattari, Braidotti, Ariadne, Kızların Sessizliği, Stone Blind
Düşük Çözünürlüklü Görüntülerde Araç Tespiti ve Sınıflandırması İçin Birden Fazla Aşamalı Modüler Bir Yöntem
(2025) Maiga, Bamoye; Dalveren, Yaser
Akıllı ulaşım sistemlerinde (ITS) gerçek zamanlı araç tespitinin önemi, şehir trafiğindeki araç sayısındaki sonsuz ve sürekli artışla vurgulanmaktadır. Bununla birlikte, çok çeşitli kamera kaliteleri ve çözünürlükleri, farklı görüş açıları ve zayıf aydınlatma ve olumsuz hava koşulları gibi harici ve kontrol edilemeyen değişkenlerin etkisi, doğru araç tespiti ve sınıflandırmasında birçok zorluk yaratmaktadır. Derin öğrenme tabanlı nesne algılama algoritmalarının çoğu, daha önce bahsedilen bu koşullar düşük görünürlük ve/veya düşük çözünürlüklü görüntülere neden olduğu için bu tür durumlarda zorlanmaktadır. Bu kısıtlamaların üstesinden gelmek için bu çalışma, loş ışık, kötü hava koşulları ve düşük çözünürlük gibi zorlu görüntüleme durumlarına uyarlanmış gerçek zamanlı araç tespiti ve sınıflandırması için yeni, modüler, etkili ve güvenilir bir yaklaşım önermektedir. Önerilen yaklaşım iki özel veri kümesinin oluşturulmasını içermektedir. İlk veri kümesi PASCAL VOC formatında 4.500 düşük çözünürlüklü trafik manzarası görüntüsünden oluşmakta ve transfer öğrenme yoluyla bir nesne tespit modelini eğitmek için kullanılmaktadır. İkinci veri kümesi, iki farklı sınıflandırma modelini eğitmeyi amaçlayan, her biri 100 × 100 piksel boyutlarında ve 96 dpi ve altında çözünürlüğe sahip beş araç türünün 10.000 düşük çözünürlüklü görüntüsünü içerir. Önerilen yaklaşım, son teknoloji ürünü tek aşamalı bir dedektör (SSD) olan EFFICIENTDET1'i hafif bir özel evrişimli sinir ağı (CNN) sınıflandırıcısı ve bir XGBoost sınıflandırıcısı ile entegre etmektedir. Bu kombinasyon, hem makine hem de derin öğrenme algoritmalarının güçlü yönlerinden faydalanarak tespit performansını ve sınıflandırma doğruluğunu artırır. Önerilen yaklaşımın etkinliği deneysel değerlendirme ile gösterilmiştir. Önerilen yaklaşım, 0,9323 ortalama ortalama hassasiyet (mAP) ile aynı veri kümesi üzerinde karşılaştırılabilir koşullarda geleneksel ve son teknoloji nesne algılama modellerinden belirgin şekilde daha iyi performans göstermektedir. Ayrıca, çoklu işlemin uygulandığı önerilen yaklaşım, kare başına 26 milisaniyelik bir çıkarım hızına ulaşmaktadır. Bu, son teknoloji ürünü nesne yöntemlerine kıyasla hem doğruluk hem de çıkarım hızında önemli bir gelişmeye işaret etmektedir. Önerilen yaklaşımın modüler, uyarlanabilir ve ölçeklenebilir yapısı, onu ITS'deki uygulamalar için ideal kılmaktadır. Önerilen yaklaşımın yüksek doğruluğunun yanı sıra çıkarım hızı, düşük görüntü kalitesi veya olumsuz çevresel faktörler gibi koşullar altında gerçek zamanlı uygulamalar için etkili ve operasyonel bir seçenek haline getirmektedir. Sonuç olarak, önerilen yaklaşım, zorlu durumlarda daha güvenli ve daha etkili ulaşım yönetimi sağlayabileceğinden, derin öğrenme tabanlı araç algılama alanında büyük bir potansiyele sahiptir. Bu bulgular, verimli bir nesne algılama modelinin çok işlemli bir mimaride özel sınıflandırıcılarla birleştirilmesinin, gerçek zamanlı araç algılamada gelecekteki araştırmalar için umut verici bir yönü temsil ettiğini göstermektedir.
mmDalga Radar Kullanarak Drone Sürülerinin İSAR Görüntülenmesi
(2025) Çoruk, Remziye Büşra; Aydın, Elif; Kara, Ali
Teknolojide drone ve drone sürülerinin kullanımının artmasıyla birlikte, anti-drone teknolojilerinin kullanımı önemli ölçüde artmıştır. Ancak, sınırlı görüş alanına sahip senaryolarda drone ve drone sürülerinin tespiti literatürde kalıcı bir zorluk olmaya devam etmektedir. Bu tez, milimetre dalga (mmWave) frekans bantlarında yeniden oluşturulan drone sürülerinin Ters Sentetik Açıklıklı Radar (ISAR) görüntülerinin, oluşumlarına, boyutlarına ve yük yapılandırmalarına göre sınıflandırılmasına odaklanmaktadır. Drone sürülerinin ISAR görüntüleri, ANSYS Yüksek Frekanslı Yapısal Simülatör (HFSS) elektromanyetik simülasyon yazılımı kullanılarak üretilmiştir. Sürü yapıları, quadcopter dronlar kullanılarak modellenmiş ve oluşum tipleri, çizgi, çarpı, kare ve üçgen gibi temel geometrik şekillerle tasarlanmıştır. Sürülerdeki dronlar, orta, küçük ve mini olmak üzere üç boyutta kategorize edilmiştir. Ek olarak, yük dronları sürü yapılandırmalarına dahil edilmiştir. Yüksek çözünürlüklü ISAR görüntüleri elde etmek için radar ve simülasyon parametreleri optimize edilmiştir. Veri setini genişletmek için, ISAR görüntüleri çeşitli bakış açılarında (0° ila 350° arasında 10° artışlarla) oluşturulmuştur. ISAR görüntüleri kullanılarak sürü oluşumu tiplerinin belirlenmesi, görüntü tanıma aşamasında bir Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) aracılığıyla gerçekleştirildi. Bunu takiben, nesne algılama aşamasında Sadece Bir Kez Bak (YOLO) algoritması kullanılarak drone boyutu ve yük tespiti gerçekleştirildi. Bu tezde elde edilen sonuçlar oldukça ümit vericidir. Genişletilmiş bir veri seti ve tespit algoritması sunarak, bu çalışma literatüre önemli katkıda bulunmaktadır.
Düşük Çözünürlüklü Görüntülerde Araç Tespiti ve Siniflandirmasi için Birden Fazla Aşamali Modüler Bir Yöntem
(2025) Maiga, Bamoye; Dalveren, Yaser
Akıllı ulaşım sistemlerinde (ITS) gerçek zamanlı araç tespitinin önemi, şehir trafiğindeki araç sayısındaki sonsuz ve sürekli artışla vurgulanmaktadır. Bununla birlikte, çok çeşitli kamera kaliteleri ve çözünürlükleri, farklı görüş açıları ve zayıf aydınlatma ve olumsuz hava koşulları gibi harici ve kontrol edilemeyen değişkenlerin etkisi, doğru araç tespiti ve sınıflandırmasında birçok zorluk yaratmaktadır. Derin öğrenme tabanlı nesne algılama algoritmalarının çoğu, daha önce bahsedilen bu koşullar düşük görünürlük ve/veya düşük çözünürlüklü görüntülere neden olduğu için bu tür durumlarda zorlanmaktadır. Bu kısıtlamaların üstesinden gelmek için bu çalışma, loş ışık, kötü hava koşulları ve düşük çözünürlük gibi zorlu görüntüleme durumlarına uyarlanmış gerçek zamanlı araç tespiti ve sınıflandırması için yeni, modüler, etkili ve güvenilir bir yaklaşım önermektedir. Önerilen yaklaşım iki özel veri kümesinin oluşturulmasını içermektedir. İlk veri kümesi PASCAL VOC formatında 4.500 düşük çözünürlüklü trafik manzarası görüntüsünden oluşmakta ve transfer öğrenme yoluyla bir nesne tespit modelini eğitmek için kullanılmaktadır. İkinci veri kümesi, iki farklı sınıflandırma modelini eğitmeyi amaçlayan, her biri 100 × 100 piksel boyutlarında ve 96 dpi ve altında çözünürlüğe sahip beş araç türünün 10.000 düşük çözünürlüklü görüntüsünü içerir. Önerilen yaklaşım, son teknoloji ürünü tek aşamalı bir dedektör (SSD) olan EFFICIENTDET1'i hafif bir özel evrişimli sinir ağı (CNN) sınıflandırıcısı ve bir XGBoost sınıflandırıcısı ile entegre etmektedir. Bu kombinasyon, hem makine hem de derin öğrenme algoritmalarının güçlü yönlerinden faydalanarak tespit performansını ve sınıflandırma doğruluğunu artırır. Önerilen yaklaşımın etkinliği deneysel değerlendirme ile gösterilmiştir. Önerilen yaklaşım, 0,9323 ortalama ortalama hassasiyet (mAP) ile aynı veri kümesi üzerinde karşılaştırılabilir koşullarda geleneksel ve son teknoloji nesne algılama modellerinden belirgin şekilde daha iyi performans göstermektedir. Ayrıca, çoklu işlemin uygulandığı önerilen yaklaşım, kare başına 26 milisaniyelik bir çıkarım hızına ulaşmaktadır. Bu, son teknoloji ürünü nesne yöntemlerine kıyasla hem doğruluk hem de çıkarım hızında önemli bir gelişmeye işaret etmektedir. Önerilen yaklaşımın modüler, uyarlanabilir ve ölçeklenebilir yapısı, onu ITS'deki uygulamalar için ideal kılmaktadır. Önerilen yaklaşımın yüksek doğruluğunun yanı sıra çıkarım hızı, düşük görüntü kalitesi veya olumsuz çevresel faktörler gibi koşullar altında gerçek zamanlı uygulamalar için etkili ve operasyonel bir seçenek haline getirmektedir. Sonuç olarak, önerilen yaklaşım, zorlu durumlarda daha güvenli ve daha etkili ulaşım yönetimi sağlayabileceğinden, derin öğrenme tabanlı araç algılama alanında büyük bir potansiyele sahiptir. Bu bulgular, verimli bir nesne algılama modelinin çok işlemli bir mimaride özel sınıflandırıcılarla birleştirilmesinin, gerçek zamanlı araç algılamada gelecekteki araştırmalar için umut verici bir yönü temsil ettiğini göstermektedir.
CDS Primini ve Vadeli İşlem Sözleşme Fiyatlarını Etkileyen Faktörler: Türkiye Örneği
(2025) Benli, Tolga; Dinçergök, Burcu
Günümüz finansal piyasalarının karmaşık yapısı içerisinde etkin risk yönetimi ve optimal yatırım stratejileri geliştirmek, piyasa katılımcılarının çeşitli finansal enstrümanları derinlemesine kavramasını gerektirmektedir. Vadeli işlem sözleşmeleri ve Kredi Temerrüt Takasları (CDS) gibi türev ürünler, risk yönetiminde stratejik öneme sahip finansal varlıklar olarak öne çıkmaktadır. Bu enstrümanların fiyatlandırma mekanizmaları hem ulusal hem de küresel çok sayıda ekonomik faktörün etkisi altında şekillenmektedir. Söz konusu faktörlerin vadeli işlemler ve CDS primleri üzerindeki münferit etkilerinin sistematik analizi, risk yönetimi süreçlerinin optimizasyonu ve daha isabetli yatırım stratejilerinin geliştirilmesi açısından kritik öngörüler sağlamaktadır. Bu çalışmada Türkiye CDS primi ile Borsa İstanbul Vadeli İşlemler ve Opsiyon Piyasası ürünlerinden dolar/TL ve BIST30 vadeli işlem sözleşmesi fiyatlarının hangi ulusal ve küresel değişkenlerden etkilendiği belirlenmeye çalışılmıştır. Buna ek olarak ilgili değişkenlerin birbirleriyle olan ilişkileri de dikkate alınmıştır. Literatürde öne çıkan çalışmalardan faydalanarak ulusal düzeyde enflasyon, sanayi üretim endeksi, merkez bankası dış borcu ve rezervi verileri kullanılırken küresel düzeyde VIX ve MSCI ACWI endeksleri ve Amerika, Çin, Almanya, İtalya, Birleşik Krallık, Brezilya CDS primleri kullanılmıştır. Veriler, Ağustos 2018-Aralık 2024 dönemini kapsamakta ve aylık frekanstadır. Ulusal değişkenlerin birçoğunda Ağustos 2018 tarihinde meydana gelen yapısal kırılma sebebiyle veri seti bu tarih kesim noktası olacak şekilde ikiye bölünmüştür. Yöntem için VAR metodolojisi izlenmiş, Granger nedensellik testi, etki-tepki ve varyans ayrıştırma analizleri kullanılmıştır. Sonuçlar CDS priminin ve BIST30 vadeli işlem sözleşmesi fiyatlarının hem küresel hem de ulusal değişkenlerle ilişkisini ortaya koyarken dolar/TL vadeli işlem sözleşmesi fiyatlarının ulusal etki altında olduğunu göstermektedir. Ek olarak bağımlı değişkenlerin yapısal kırılmalardan etkilendiği sonucuna varılmıştır.
Düşük Çözünürlüklü Görüntülerde Araç Tespiti ve Sınıflandırması İçin Birden Fazla Aşamalı Modüler Bir Yöntem
(2025) Maıga, Bamoye; Dalveren, Yaser
Akıllı ulaşım sistemlerinde (ITS) gerçek zamanlı araç tespitinin önemi, şehir trafiğindeki araç sayısındaki sonsuz ve sürekli artışla vurgulanmaktadır. Bununla birlikte, çok çeşitli kamera kaliteleri ve çözünürlükleri, farklı görüş açıları ve zayıf aydınlatma ve olumsuz hava koşulları gibi harici ve kontrol edilemeyen değişkenlerin etkisi, doğru araç tespiti ve sınıflandırmasında birçok zorluk yaratmaktadır. Derin öğrenme tabanlı nesne algılama algoritmalarının çoğu, daha önce bahsedilen bu koşullar düşük görünürlük ve/veya düşük çözünürlüklü görüntülere neden olduğu için bu tür durumlarda zorlanmaktadır. Bu kısıtlamaların üstesinden gelmek için bu çalışma, loş ışık, kötü hava koşulları ve düşük çözünürlük gibi zorlu görüntüleme durumlarına uyarlanmış gerçek zamanlı araç tespiti ve sınıflandırması için yeni, modüler, etkili ve güvenilir bir yaklaşım önermektedir. Önerilen yaklaşım iki özel veri kümesinin oluşturulmasını içermektedir. İlk veri kümesi PASCAL VOC formatında 4.500 düşük çözünürlüklü trafik manzarası görüntüsünden oluşmakta ve transfer öğrenme yoluyla bir nesne tespit modelini eğitmek için kullanılmaktadır. İkinci veri kümesi, iki farklı sınıflandırma modelini eğitmeyi amaçlayan, her biri 100 × 100 piksel boyutlarında ve 96 dpi ve altında çözünürlüğe sahip beş araç türünün 10.000 düşük çözünürlüklü görüntüsünü içerir. Önerilen yaklaşım, son teknoloji ürünü tek aşamalı bir dedektör (SSD) olan EFFICIENTDET1'i hafif bir özel evrişimli sinir ağı (CNN) sınıflandırıcısı ve bir XGBoost sınıflandırıcısı ile entegre etmektedir. Bu kombinasyon, hem makine hem de derin öğrenme algoritmalarının güçlü yönlerinden faydalanarak tespit performansını ve sınıflandırma doğruluğunu artırır. Önerilen yaklaşımın etkinliği deneysel değerlendirme ile gösterilmiştir. Önerilen yaklaşım, 0,9323 ortalama ortalama hassasiyet (mAP) ile aynı veri kümesi üzerinde karşılaştırılabilir koşullarda geleneksel ve son teknoloji nesne algılama modellerinden belirgin şekilde daha iyi performans göstermektedir. Ayrıca, çoklu işlemin uygulandığı önerilen yaklaşım, kare başına 26 milisaniyelik bir çıkarım hızına ulaşmaktadır. Bu, son teknoloji ürünü nesne yöntemlerine kıyasla hem doğruluk hem de çıkarım hızında önemli bir gelişmeye işaret etmektedir. Önerilen yaklaşımın modüler, uyarlanabilir ve ölçeklenebilir yapısı, onu ITS'deki uygulamalar için ideal kılmaktadır. Önerilen yaklaşımın yüksek doğruluğunun yanı sıra çıkarım hızı, düşük görüntü kalitesi veya olumsuz çevresel faktörler gibi koşullar altında gerçek zamanlı uygulamalar için etkili ve operasyonel bir seçenek haline getirmektedir. Sonuç olarak, önerilen yaklaşım, zorlu durumlarda daha güvenli ve daha etkili ulaşım yönetimi sağlayabileceğinden, derin öğrenme tabanlı araç algılama alanında büyük bir potansiyele sahiptir. Bu bulgular, verimli bir nesne algılama modelinin çok işlemli bir mimaride özel sınıflandırıcılarla birleştirilmesinin, gerçek zamanlı araç algılamada gelecekteki araştırmalar için umut verici bir yönü temsil ettiğini göstermektedir.
Kubernetes Yönetimindeki Konteynerleştirilmiş Edge Ağlarında Dağıtılmış Hizmet Dışı Bırakma (DDOS) Saldırılarının Azaltılmasına Doğru
(2025) Köksal, Sarp; Dalveren, Yaser; Çatak, Ferhat Özgür
Beşinci Nesil (5G) teknolojisinin, Nesnelerin İnterneti (IoT) olarak bilinen milyarlarca cihaza bağlantıya olanak vermesi bekleniyor ve Mobil Sınır Bilişim (MEC) bu teknolojinin ana yapı taşı olacak. Ancak IoT cihazları ve uç ağları, kaçınılmaz olarak çeşitli siber saldırı türlerinin ana hedefi olacaktır. En yaygın olanı, Dağıtılmış Hizmet Reddi (DDoS) saldırıları olarak bilinir. DDoS saldırıları, hedef sisteme çok sayıda paket göndererek kaynaklarını tüketmeyi amaçladığından, genellikle IP tabanlı ortamlarda etkili olur. Yazılım Tanımlı Ağ (SDN) ve Ağ Fonksiyonları Sanallaştırması (NFV), 5G ağlarının uygulama katmanında DDoS saldırılarının yoğun olması beklenen yerlerdir ve bu iki teknoloji, IoT ve Uç Ağları için kilit kolaylaştırıcı olacaktır. Kubernetes gibi konteyner tabanlı sanallaştırma platformları, uç ağlarda Kubernetes'in daha hafif ve çevik platformlar sunabilmesi nedeniyle giderek daha popüler araçlar haline gelmektedir. IoT cihazları en kritik atak hedeflerden biridir çünkü çok fazla cihaz birbirine bağlıdır ve bir saldırının birbirine yayılması çok kolaydır. Buna ek olarak, uç cihazların ve sunucuların sınırlı kaynak kapasitelerine sahip olmaları da bu saldırılara karşı daha kolay hedef olmalarını sağlar. Bu nedenle, uç ağlarda DDoS atakları için güvenlik sistemlerine ihtiyaç vardır. Bu tez çalışmasında, konteyner tabanlı bulut platformlarının Uç Ağlarda dinamik ve otomatik kaynak yönetimi yetenekleri kullanılarak bu DDoS saldırılarına karşı nasıl kullanılabileceğinin araştırılması amaçlanmaktadır.
The Impact of Digital Games on Architectural Education: an Experimental Study Through Virtual Reality Game Design
(2025) Yoğsul, Hasane Ceren Cindioğlu; Akın, Emel; Acar, Aktan
Mimarlık eğitiminde dijital oyunların kullanımı, öğrencilerin mekânsal düşünme ve temsil becerilerini geliştirme potansiyeliyle giderek önem kazanmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı oyun tabanlı öğrenme yaklaşımının mimarlık öğrencilerinin mekânsal farkındalıkları ve iki boyutlu mekânsal temsil becerileri üzerindeki etkisini araştırmaktır. Tezin amacına koşut olarak, bir sanal gerçeklik oyununun geliştirilmesi ve oyunun mimarlık öğrencileri üzerindeki etkisinin ölçülmesi hedeflenmiştir. Tezde, bir sanal gerçeklik oyunu geliştirilmiş; oyun, iki aşamalı çapraz desenli deneysel bir yöntemle sınanmıştır. Deney için üçüncü sınıf mimarlık öğrencilerinden 20 katılımcı seçilmiş; katılımcılar rastgele kontrol (n=10) grubu ve deney (n=10) grubu olarak ayrılmıştır. Deneyin 1. Aşamasında kontrol grubuna oyundaki yapılarla ilgili bilgi verildikten sonra yapıların çizimleri istenirken, deney grubuna oyun oynatıldıktan sonra yapıların çizimleri istenmiştir. 2. Aşamada, kontrol grubu deney grubuna dönüştürülerek 1. Aşama (bilgilendirme sonrası çizim) sonrasında oyun oynatılmış, tekrar çizim istenmiştir. Deney grubuna da 1. Aşama (oyun spnrası çizim) sonrasında bilgilendirme yapılmıştır. Veri toplamak üzere oyun sonrası bulunuşluk, akış ve sistem kullanılabilirliği ölçekleri uygulanmış; görüşleri açık uçlu anketler ve gözlemler ile kaydedilmiştir. Çizimlerin, ölçeklerin, anketlerin, kayıtların ve gözlem sonuçlarının değerlendirilmesi sonucunda sanal gerçeklik tabanlı oyun deneyiminin öğrencilerin mekânsal temsil becerilerini geliştirdiği görülmüştür. Mimari yapıların çizimlerinde (plan ve kesit) oyun oynayan öğrencilerin, sadece yapı bilgilendirmesi yapılan öğrencilere kıyasla daha fazla gelişme gösterdikleri tespit edilmiştir. Ölçek analizlerinde katılımcıların bulunuşluk ve akış puanlarının yüksek olduğu, deneyimin oldukça sürükleyici ve motive edici olduğu belirlenmiştir. Gözlemler ve açık uçlu anket yanıtları, oyun içi etkileşimin öğrencilerin öğrenme sürecine katılımını ve mekânsal keşif süreçlerini, plan-kesit gibi iki boyutlu mimari temsil araçları ile aktarma becerilerini artırdığını desteklemektedir. SG oyunu ile farklı bir yaklaşım sergileyen bu özgün çalışmanın, daha geniş örneklemlerle ve daha gelişmiş SG araçlarıyla güçlendirilecek ve oyunun çok oyunculu mod gibi özelliklerle zenginleştirilecek gelecek çalışmalar için öncü olacağı düşünülmektedir.
Mmdalga Radar Kullanarak Drone Sürülerinin ISAR Görüntülenmesi
(2025) Çoruk, Remziye Büşra; Aydın, Elif; Kara, Ali
Teknolojide drone ve drone sürülerinin kullanımının artmasıyla birlikte, anti-drone teknolojilerinin kullanımı önemli ölçüde artmıştır. Ancak, sınırlı görüş alanına sahip senaryolarda drone ve drone sürülerinin tespiti literatürde kalıcı bir zorluk olmaya devam etmektedir. Bu tez, milimetre dalga (mmWave) frekans bantlarında yeniden oluşturulan drone sürülerinin Ters Sentetik Açıklıklı Radar (ISAR) görüntülerinin, oluşumlarına, boyutlarına ve yük yapılandırmalarına göre sınıflandırılmasına odaklanmaktadır. Drone sürülerinin ISAR görüntüleri, ANSYS Yüksek Frekanslı Yapısal Simülatör (HFSS) elektromanyetik simülasyon yazılımı kullanılarak üretilmiştir. Sürü yapıları, quadcopter dronlar kullanılarak modellenmiş ve oluşum tipleri, çizgi, çarpı, kare ve üçgen gibi temel geometrik şekillerle tasarlanmıştır. Sürülerdeki dronlar, orta, küçük ve mini olmak üzere üç boyutta kategorize edilmiştir. Ek olarak, yük dronları sürü yapılandırmalarına dahil edilmiştir. Yüksek çözünürlüklü ISAR görüntüleri elde etmek için radar ve simülasyon parametreleri optimize edilmiştir. Veri setini genişletmek için, ISAR görüntüleri çeşitli bakış açılarında (0° ila 350° arasında 10° artışlarla) oluşturulmuştur. ISAR görüntüleri kullanılarak sürü oluşumu tiplerinin belirlenmesi, görüntü tanıma aşamasında bir Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) aracılığıyla gerçekleştirildi. Bunu takiben, nesne algılama aşamasında Sadece Bir Kez Bak (YOLO) algoritması kullanılarak drone boyutu ve yük tespiti gerçekleştirildi. Bu tezde elde edilen sonuçlar oldukça ümit vericidir. Genişletilmiş bir veri seti ve tespit algoritması sunarak, bu çalışma literatüre önemli katkıda bulunmaktadır.
Chinua Achebe'nin Things Fall Apart, Paul Scott'un The Raj Quartet ve Arundhati Roy'un The Ministry Of Utmost Happiness Adlı Eserlerindeki Madun Seslerin Karşılaştırmalı İncelemesi
(2025) Hani, Hani; Aras, Gökşen
Bu tez, Chinua Achebe'nin Things Fall Apart, Paul Scott'un The Raj Quartet ve Arundhati Roy'un The Ministry of Utmost Happiness adlı eserlerindeki 'madun seslerin' karşılaştırmalı bir incelemesidir. Gayatri Chakravorty Spivak'ın maduniyet teorisini bir inceleme aracı olarak kullanan ve sömürgecilik ile maduniyet perspektiflerini merkeze alan bu çalışmada, seçilen romanlardaki karmaşık ve eşitsiz güç dengesi, direniş ve özneleşme süreçleri incelenmektedir. Chinua Achebe'nin Things Fall Apart adlı eserinde, sömürgecilerin yerli İgbo toplumu ile karşılaşması, yoksunluk ve tahakkümün farklı boyutlarıyla anlatılarak, bu karşılaşmanın geleneksel yönetim, din ve kültür sistemlerinin çöküşüne yol açtığı madun deneyimleri betimlenmektedir. Paul Scott'un The Raj Quartet eseri, İngilizlerin Hindistan alt kıtasını işgali sırasında ortaya çıkan karmaşıklıkları, sömürgeci yapıların belirsizliklerini ve sömürgeci hâkimiyete karşı direnişi çok katmanlı bir anlatı yaklaşımıyla temsil etmektedir. Arundhati Roy'un The Ministry of Utmost Happiness eseri ise Hindistan'daki ezilenlerin, özellikle toplumsal cinsiyet, kast ve kültürel aidiyet temelinde yaşadığı baskıların kesişimi ve bu bağlamdaki zorlukları ortaya koymaktadır. Karşılaştırmalı inceleme yöntemi uygulanan çalışmada her bir yazarın, madunların deneyimlerine ve baskıcı kültür, sömürgecilik ve emperyalist ataerkilliği altında ses, temsil ve özneleşme mücadelelerine odaklandığı vurgulanmaktadır. Çalışma, toplumsal cinsiyet, ırk, kast ve sınıf gibi kesişen dinamikleri değerlendirerek, madunların nasıl tahakküm altına alındığını ve susturulduğunu, buna karşılık gelişen direniş ve varlık mücadelesini ortaya koymaktadır. Yakın okuma yöntemiyle, Spivak'ın çağdaş maduniyet söylemindeki madun özneleşmesi anlayışından yararlanan bu çalışma, güç dinamikleri, temsil ve direniş üzerine mevcut alan yazına katkı sunmaktadır.

Browse

Recent Submissions