Master Tezler / Master Thesis

Permanent URI for this collectionhttps://ada.atilim.edu.tr/handle/123456789/23

Browse

Now showing 1 - 20 of 1827

Ders kitapları pdf'lerine, google arama motoruna ve ChatGPT'e erişimin öğrencilerin bilgi alınması ve intihal üzerindeki etkisinin araştırılması
(2023) Dulaımı, Maryam; Toker, Sacip
Bu çalışma, gelişmiş bir yapay zekâ konuşma aracısı olan ChatGPT'nin, Google Arama ve PDF belgeleri gibi geleneksel eğitim kaynaklarıyla karşılaştırıldığında öğrenci öğrenme sonuçlarının çeşitli yönleri üzerindeki etkisini araştırıyor. Altı temel alana odaklanan (Bulunabilirlik Hissi, Bilme Duygusu, Görevi Tamamlama İsteği, Bilişsel Öz Saygı, Gönderim Benzerliği ve Gönderim Yapay Zekâsı Benzerliği) bu araştırma, hem ChatGPT'yi hem de geleneksel teknolojileri kullanarak ödevleri tamamlayan üniversite öğrencilerini içeriyordu. Gerçek deneysel bir ön ve son test tasarımı kullanılarak katılımcılar rastgele dört gruba atandı: kontrol, e-ders kitabı, Google ve ChatGPT erişimi. Sonuçlar, ChatGPT'nin Bulunabilirlik ve Bilme Duygusunu önemli ölçüde iyileştirdiğini, öğrencilerin Görevleri Tamamlama İsteklerini artırdığını ve özellikle öğrenmenin ilk aşamalarında Bilişsel Benlik Saygısını geliştirdiğini göstermektedir. Bu bulgular, ChatGPT'nin eğitim sonuçlarını önemli ölçüde geliştirebilmesine rağmen, eğitim ortamlarına entegrasyonunun, faydaları optimize etmek ve olası dezavantajları azaltmak için dikkatli bir şekilde yönetilmesi gerektiğini göstermektedir.
Rüzgar enerjisi için hibrit derin öğrenme modellerine dayalı tek değişkenli zaman serisi metodolojisi
(2024) Öztekin, Anastasya; Ünlü, Kamil Demirberk
Rüzgar enerjisi günümüzde en çok tercih edilen yenilenebilir enerji alternatifi olarak kabul edilmekte ve küresel bir ilgi toplamaktadır. Ayrıca, rüzgar enerjisinin etkin kullanımı küresel ölçekte çevresel kaynakların korunmasına büyük ölçüde katkıda bulunmaktadır. Rüzgar enerjisinin değişkenliği göz önünde bulundurulduğunda, yenilenebilir enerji kaynaklarının verimli bir şekilde kullanılması için güvenilir bir tahmin geliştirmek çok önemlidir. Literatürde rüzgar enerjisinin doğru tahmini için birden fazla model geliştirilmiştir. Bu çalışmada bu sorunu gidermek için zaman serisi verilerine dayalı istatistiksel modeller kullanılmıştır. Bu çalışma, Diziden Diziye ve Evrişimli Sinir Ağı yaklaşımlarına dayalı tek değişkenli hibrit modeller geliştirerek Karaburun, İzmir, Türkiye'deki rüzgar santralleri tarafından üretilen rüzgar enerjisini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmanın tahmin aralığı kısa vadeden uzun vadeye kadar uzanmaktadır. En doğru tahmini belirlemek adına gerçek veriler kullanılarak çok sayıda hibrit model geliştirilmiştir. Karşılaştırma sonuçları, Evrişimli Sinir Ağı'nı Uzun Kısa Süreli Bellek hücresiyle istiflenmiş Diziden Diziye ile birleştiren hibrit modelin hem kısa hem de uzun vadede en doğru tahminleri sağladığını ortaya koymaktadır. Geliştirilen hibrit model, kısa vadeli tahminler için önemli bir değişim katsayısı ortaya koyar. Uzun vadeli tahminlerde, kısa vadeli tahminlere göre değişim katsayısında bir azalma olsa da ortalama hataların karesi, ortalama mutlak hata ve ortalama mutlak yüzde hata gibi belirleme metrikleri, modelin uzun vadeli tahminlerde doğruluğunu koruduğunu göstermektedir.
İletken katkı maddelerinin PLA esaslı kompozitlere etkisi
(2024) Rakea, Aısha Muthana; Tirkeş,Seha; Tayfun, Ümit
Bu çalışmada, PLA matrisine %1, %10, %20 ve %30 yükleme oranları ile Oltu taşı tozu (OS) ve mika bazlı Fe3O4 iletken pigment (CP) eklenerek optimum konsantrasyonlar araştırıldı. Elde edilen kompozitlere çekme, sertlik ve darbe testleri, dinamik mekanik analiz testi, doğrusal dört nokta iletkenlik ölçümü, erime akış indeksi ölçümleri ve taramalı elektron mikroskobu kullanılarak sırasıyla mekanik, termomekanik, elektriksel iletkenlik, erime akışı ve morfolojik ölçümler yapılarak elde edilen kompozitlerin özellikleri tanımlanmaya çalışıldı. Kompozitlerin çekme testleri incelendiğinde , gerek PLA'nın çekme mukavemetinde ve modulüs değerlerinde gerek ise uzama miktarlarında OS ve CP artışı ile azaldıkları görüldü. Kompozitlerin maksimum çekme performansı OS ve CP miktarlarının %20 olduğu örneklerde elde edildi. Saf PLA'nın Shore D değerinin, OS ve CP eklemeleri ile arttığı gözlemlendi. Aynı yükleme seviyelerinde, karbon bazlı OS, demir oksit ve alümina silikat içeren CP'ye kıyasla nispeten daha yüksek sertlik değerlerine ulaştı. Özetle, hem OS hem de CP için %20'lik bir yükleme oranı sergileyen kompozit numuneler, diğer kompozitlerle karşılaştırıldığında kısmen daha iyi mekanik ve termomekanik özellikler gösterdikleri saptandı. Elektrostatik paketlemede %1 katkılı kompozit filmler kullanılabilir. Üretilen kompozitler, uygun mekanik ve elektriksel iletkenlik özelliklerinin gerekli olduğu uygulamalar için 3D baskılı bileşenler oluşturmak için dizayn edilebilir.
ChatGPT'in görev zorluğu, ilgili, olumlu ve olumsuz duygular, başarı ve akılda kalma üzerindeki etkisi: Google, e-ders kitabı ve araçsız ile karşılaştırmalı bir çalışma
(2023) Abdulrazzaq, Mohammed Ahmed A.; Toker, Sacip
Bu çalışma, gelişmiş bir yapay zeka konuşma aracısı olan ChatGPT'nin 3, Google Arama ve PDF belgeleri gibi geleneksel eğitim kaynaklarıyla karşılaştırıldığında öğrenci öğrenme sonuçlarının çeşitli yönleri üzerindeki etkisini araştırıyor. Araştırma altı ana alana odaklanıyor: sınav puanları, görevin zorluğu, görevin ilgi çekiciliği, göreve ilişkin olumlu duygular, göreve ilişkin olumsuz duygular ve kalıcılık. Bu çalışma, hem ChatGPT hem de geleneksel teknolojiyle ödevlerini tamamlayan bir grup üniversite öğrencisini içeriyordu. Katılımcıların rastgele dört gruba atandığı gerçek deneysel bir ön ve son test tasarımı kullanıldı: kontrol, e-ders kitabı, Google ve ChatGPT erişimi. Veriler, ChatGPT'nin bilişsel aşamalarda algılanan görev zorluğunu önemli ölçüde azalttığını, göreve ilgiyi artırdığını ve özellikle öğrenmenin erken aşamalarında daha yüksek sınav puanlarına yol açtığını ortaya koyuyor. Ayrıca öğrenciler ChatGPT kullanımına ilişkin daha az korkmak ve daha fazla destek görmek gibi olumlu duygusal tepkiler verirken aynı zamanda bazı olumsuz duyguları da ifade ettiklerini bildirdiler. Bu veriler, ChatGPT'nin eğitim sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahip olmasına rağmen, potansiyel dezavantajları en aza indirirken faydaları en üst düzeye çıkarmak için eğitim uygulamalarına dahil edilmesinin dikkatle ele alınması gerektiğini ima ediyor.
Su verme ve yaşlandırma koşullarının 2024 Al alaşımının sertleşme davranışı üzerindeki etkileri
(2024) Yücel, İrem; Konca, Erkan
AA2024 alüminyum alaşımı, düşük yoğunluğu, yüksek mukavemeti, yüksek şekillendirilebilirliği ve iyi yorulma direnci sayesinde uzay ve havacılık endüstrisinde yaygın olarak kullanılan bir yaşlandırma sertleşmesi alaşımdır. Yaşlandırma sertleşmesi, çözelti haline getirme, suverme ve yaşlandırma adımlarından oluşan üç aşamalı bir süreçtir. Bu projede, suverme ve yaşlandırma koşullarının 2024 Al alaşımının doğal yaşlanma sertleşmesi davranışı üzerindeki etkilerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Su verme ortamı (saf su, ayçiçek yağı, tuz, şeker, metanol ve glikolün sulu çözeltileri) ve su verme sıcaklığı (-30°C, 0°C, 20°C ve 85°C) değiştirilerek çeşitli suverme koşulları oluşturulmuştur. Yukarı suverme (ani ısıtıp soğutma) deneyleri, oda sıcaklığında yaşlandırılan 2024 Al alaşımı numunelerin çok kısa süreyle (20-60 s) yüksek sıcaklığa (170°C) maruz bırakılmalarıyla gerçekleştirilmiştir. Saf ve tuzlu su dışında kalan suverme ortamlarının, zayıf ısı transfer kabiliyetleri nedeniyle 2024 Al alaşımının suverme sırasında sertleşmesini engelleyemediği ve bunun da suverilmiş halde yüksek sertlik değerlerine yol açtığı tespit edilmiştir. Yukarı suverme deneylerinin sonuçları bu yöntemin 2024 Al alaşımının hızlandırılmış sertleşmesi için çok etkili olduğunu göstermiştir. Katı çözelti içinde alaşım elementleri bakımından zengin kümelerin oluşumunun yukarı su verilmiş numunelerin sertliklerinde gözlemlenen artışın ardındaki ana mekanizma olduğu düşünülmektedir.
Derin öğrenme ile orman yangını tespiti
(2024) Özel, Berk; Khan, Muhammad Umer
Yangın algılama sistemleri can güvenliği ve maddi hasarın en aza indirilmesi açısından kritik öneme sahiptir. Bu tür sistemlerin hayati önem taşıdığı alanlardan biri de orman yangınlarıdır. Son yıllarda büyüklük, süre ve tahribat açısından rekor sayıda orman yangını yaşandı. Duman veya ısı sensörleri gibi geleneksel yangın algılama yöntemlerinin sınırlamaları vardır ve bu da ileri teknolojilere dayalı yenilikçi yaklaşımların ortaya çıkmasına neden olur. Bu tez, orman yangını tespiti için bir derin öğrenme modeli olan ResNet ile birlikte Batch-Instance Normalizasyonunun uygulanmasını incelemektedir. Çalışma, Batch-Instance Normalizasyonunun performansını diğer normalleştirme yaklaşımlarıyla karşılaştırmaktadır. Bu çalışmada modelin eğitimi için orman yangını veri seti kullanılmıştır. Bu veri seti 4609 görsel içermektedir. Bu görseller 2120 Yangın, 2499 yangın içermeyen görselden oluşmaktadır. ResNet modeli sekiz farklı optimize edici ile test edilmiş ve en iyi sonuçları veren ile eğitilmiştir. Deneyler, normalizasyon tekniklerinin ve optimize edicilerin yangın tespitinin doğruluğu üzerindeki etkisini değerlendirmektedir. Sonuçlar, tek üstel düzeltmeyle Batch-Instance Normalizasyonunun modelin doğruluğunu önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Deneyde model, 96.14% F1 skoruna, 96.56% doğruluğa ve 99.49% kesinlik değerlerine ulaşmıştır. Diğer yaklaşımlardan minimum %1 doğruluk farkı, %0,6 F1 skor farkı, %1,05 kesinlik farkı elde edilmiştir. Derin öğrenmenin yeteneklerini Batch-Instance Normalizasyonunuyla birleştirmek, orman yangını tespiti için umut verici ve etkili bir çözüm ortaya koydu.
Büyük dil modellerini kullanarak kod örneklerinin analizi ve hata ayıklama
(2024) Shaıkh, Noman Ahmed; Sezen, Arda
Kod hata ayıklama ve analizi zorlu bir görevdir. Özellikle otomatik olmayan hata yerelleştirme görevi kaynak tüketir ve hatanın kök nedenini belirlemek için önemli bir çaba gerektirir. Bu tezde, büyük dil modellerini kullanarak testsiz, otomatik satır seviyesi hata yerelleştirme incelenmiştir. Çalışmada, çift yönlü dikkat tabanlı mekanizma ve kod-anlama için önceden eğitilmiş büyük dil modelleri kullanıldı. Aynı zamanda büyük dil modellerinde girilen kodun satır seviyesi hatalılık puanlarını çıktı olarak vermesi için adaptör ayarlaması yapılmıştır. Ortaya çıkan model FLICoder olarak adlandırıldı. Farklı ayarlarla birden çok FLICoder modeli eğitildi ve mimarisinin çeşitli yönlerinin genel performans üzerindeki etkisi incelendi. FLICoder modeli ayrıca temel LLM tabanlı hata yerelleştirme çözümü ile karşılaştırılmış olup, FLICoder modelinin %25 - %52 iyileştirme gösterdiği tespit edilmiştir.
Yüksek sıcaklıkta elektrokimyasal hidrojen ayrımı için yüksek verimli katalizörün hazırlanması ve performansının incelenmesi
(2024) Bal, İlay Bilge; Devrim, Yılser
Mevcut durumda küresel hidrojen (H2) üretimi büyük ölçüde fosil kaynaklara dayanmaktadır. H2 üretiminde en yaygın kullanılan yöntem buhar-metan reformasyonudur. Fakat bu yöntemle üretilen H2, karbon monoksit (CO) ve karbon dioksit (CO2) gibi safsızlıklar içermektedir. H2'nin endüstride hammadde olarak veya yakıt hücresi sistemlerinde enerji taşıyıcısı olarak kullanılabilmesi için belirli bir saflıkta olması gerekir. Dolayısıyla, bu safsızlıkları H2'den uzaklaştırmak için bir saflaştırma adımı kaçınılmazdır. Bu noktada, elektrokimyasal hidrojen saflaştırma (ECHP) sistemleri eş zamanlı H2 saflaştırma ve sıkıştırma yapabilme, hareketli parça içermeme, düşük işletme ve enerji maliyetleri, ölçeklenebilirlik gibi avantajları ile geleneksel H2 saflaştırma yöntemlerine güçlü bir alternatiftir. Bu tez çalışması kapsamında yüksek sıcaklık elektrokimyasal H2 saflaştırma (HT-ECHP) hücresi geliştirilmiştir. ECHP hücrelerinde karşılaşılabilecek olası problemlerden biri katalizör tabakasının reformat gaz içerisinde bulunan safsızlıklar nedeniyle zehirlenmesidir. Literatürde hidrojen oksidasyon reaksiyonu için tipik olarak Pt katalizörü kullanılmaktadır. Fakat, Pt katalizörünün CO toleransı oldukça sınırlıdır ve düşük miktarda CO varlığında bile katalizör zehirlenmesi meydana gelir. Bu çalışmada, HT-ECHP performansları incelenmek üzere grafen nanoplatelet (GNP) destekli platin (Pt) ve bimetalik platin-rutenyum (PtRu) katalizörleri sentezlenmiştir. Katalizörler, hızlı ve basit bir yöntem olan mikrodalga-destekli sentez yöntemiyle hazırlanmıştır. Hazırlanan katalizörler HT-ECHP uygulaması için fosforik asit katkılı polibenzimidazol (PBI) membran ile birleştirilmiştir. Katalizörlerin yapısal ve elektrokimyasal özellikleri termogravimetrik analiz (TGA), X-ışını kırınımı (XRD), X-ışını fotoelektron spektroskopisi (XPS), geçirimli elektron mikroskopisi (TEM) ve döngüsel voltametri (CV) analizleri ile incelenmiştir. Karakterizasyon sonuçları, katalizörlerin HT-ECHP uygulaması için gerekli özellikleri sağladığını göstermektedir. Pt/GNP ve PtRu/GNP katalizörlerinin HT-ECHP performansları 140-180 ℃ sıcaklık aralığında H2, CO2 ve CO içeren reformat gazı karışımı ile incelenmiştir. Sonuçlar, katalizörlerin elektrokimyasal H2 saflaştırma performanslarının artan çalışma sıcaklığı ile arttığını göstermektedir. En yüksek H2 saflaştırma performansı PtRu/GNP katalizörü ile elde edilmiştir. Gaz kromatografisi (GC) sonuçları, PtRu/GNP katalizörü ile 160 ℃'de %99.938 yüksek H2 saflığının elde edildiğini göstermiştir. PtRu/GNP katalizörünün yüksek elektrokimyasal H2 saflaştırma performansı, GNP üzerine dekore edilmiş Pt ve Ru partikülleri arasındaki güçlü sinerjik etkileşimlere bağlanabilir. Bu sonuçlar, PtRu/GNP'nin HT-ECHP uygulaması için umut verici bir katalizör olduğunu göstermektedir.
Yazılım mühendisliği öğrencileri için sektör akademi arasındaki boşluğun anlaşılması
(2023) Maayuf, Talal Mohamed; Topallı, Damla
The fast development in the software engineering industry means that the academic institutions need to keep their curricula up-to-date to meet the changing demands of the job market. This thesis investigates the gap between what software engineering students learn in the university and the skills they need to possess in the software engineering field. The focus is on the emerging technologies like Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Cloud Computing and DevOps, as well as established guidelines like the Software Engineering Body of Knowledge (SWEBOK). This thesis takes a deep dive into the university's software engineering curriculum. It compares the curriculum with SWEBOK standards and analyzes job postings to identify the most demanded skills in the software engineering industry. Additionally, a survey was conducted with senior software engineering students to understand how prepared they feel to tackle the challenges of today's tech landscape. The findings reveal significant gaps between the skills taught in the university and those required by employers. Particularly, emerging technologies and soft skills are underrepresented in the curriculum. The analysis provides practical recommendations for updating the curriculum to better align with industry needs. By making these improvements, educational institutions can better prepare their graduates for the workforce, increasing their employability and readiness to contribute effectively to the software engineering field. This thesis aims to contribute to the ongoing conversation about curriculum development in software engineering education. It offers a model for aligning academic programs with industry expectations, emphasizing the need for adaptive curricula that evolve with technological progress. This ensures that graduates possess the relevant skills needed to succeed in a competitive job market.
Pandemi dönemlerine destek için akıllı şehirlere sistem tasarımı yaşam döngüsü ile kavramsal çerçeve önerisi: COVID-19 örneği
(2023) Bulut, Seda Melisa; Erkan, Turan Erman
Akıllı şehirlerde tasarlanacak olan bir kavramsal çerçeve önerisiyle Covid-19 pandemisi ışığında gelecekte ortaya çıkabilecek olası bir salgın hastalığın önlenmesi amaçlanmaktadır. Bu çalışmada, Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü kullanılarak sistem aşama aşama analiz edilmiştir. Analiz sonucunda Covid-19 Salgını Akıllı Şehir Dizaynı başlığı altında olası salgın dönemlerinin kontrol altına alınabilmesi için bir kavramsal çerçeve önerilmiştir. Bu kavramsal çerçeve, literatür taraması ışığında tasarlanmıştır. Covid-19 pandemisi örneğiyle tüm salgın hastalıkların yayılmadan, önlenebilmesi için akıllı şehirlerin yapılandırılması büyük önem arz etmektedir. Analiz ekibi tarafından ortaya çıkarılan analiz sonucu ile akıllı şehirlerin kolay bir şekilde yapılandırılması sağlanabilecektir. Bu yapılandırma ile akıllı şehirlerde kurulacak olan bir salgın birimi güncel tutularak kavramsal çerçeve geliştirilebilecektir. Var olan salgın birimi sayesinde olası bir pandemi döneminde birim hazır bulunarak süreci en az zarar ile temkinli ve doğru bir şekilde yürütmüş olacaktır.
Yapay zeka tabanlı kuraklık yönetim sisteminin geliştirilmesi: Türkiye için bir vaka çalışması
(2024) Sabamehr, Mılad; Ekin, Cansu Çiğdem
Sanayi büyümesi ve kirlilik nedeniyle gelişmiş ülkeler için kuraklık ciddi bir sorun haline gelmektedir. Bu sorunun üstesinden gelmek için yenilikçi yaklaşımlara ihtiyaç vardır, bunlardan biri de yapay zeka (AI) gibi teknolojilerdir. Bu çalışma, bir veri yönetim sistemi, tahmin sistemi ve PDSI ve SPI hesaplama sistemi içeren bir AI tabanlı kuraklık yönetim sistemini tanıtmaktadır. Veri yönetim sistemi, kullanıcıların Türkiye'nin çeşitli bölgelerinden tarımsal verileri analiz etmelerine olanak tanır. Tahmin sistemi, yağış ve sıcaklık tahmin etmek için SARIMA, ARIMA ve Prophet algoritmalarını kullanır. En iyi performans gösteren algoritma, hata oranlarına göre seçilir, böylece doğru tahminler yapılır. Bu tahminler daha sonra veri yönetim sisteminde saklanır. Yapay zeka tarafından oluşturulan verilerden yararlanarak, PDSI ve SPI hesaplama sistemi bir sonraki iki yıl için PDSI ve SPI tahmin eder. Ayrıca, sistem beklenen hava koşullarını PDSI ve SPI tahminleri ile karşılaştırarak belirli bölgelerde tarımsal ürün yetiştirme riskini değerlendirir. Sonuçlar, ARIMA'nın sıcaklık ortalamalarını tahmin etmek için en uygun olduğunu, SARIMA'nın ise yağışı tahmin etmek için en iyi performansı gösterdiğini göstermektedir. 2024'te Şanlıurfa ilinde Buğday ürünleri için PDSI'nin %91 risk seviyesi ve SPI-3'ün %75 risk seviyesi olduğunu göstermektedir.
Frekans alanında görüntü sınıflandırma için konvolüsyonel sinir ağlarının uygulanması
(2024) Dağı, Göktuğ Erdem; Gökçay, Erhan; Tora, Hakan
Bu tezde, Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) son yıllarda çeşitli görüntü işleme ve bilgisayarlı görme görevlerinde dikkate değer başarılar elde etmiştir. Geleneksel CNN'ler doğrudan uzaysal alan görüntüleri üzerinde çalışır. Bununla birlikte, Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) yoluyla elde edilen görüntülerin frekans alanı gösterimi, piksel değerlerinin ilişkisizleştirilmesi ve hesaplama karmaşıklığında potansiyel azalma gibi benzersiz avantajlar sunar. Bu tez, görüntü sınıflandırmasını ve tanıma doğruluğunu artırmak için FFT ile dönüştürülmüş görüntülerin CNN algoritmalarına girdi olarak kullanılmasının etkilerini araştırmayı amaçlamaktadır. Araştırma, FFT'nin teorik temellerinin ve özelliklerinin kapsamlı bir incelemesiyle başlıyor. Daha sonra CNN'ler için ön işleme ardışık düzenlerinde FFT'nin entegrasyonunu araştırıyor. Giriş görüntülerini uzamsal alandan frekans alanına dönüştürerek, CNN'lerin en önemli frekans bileşenlerine odaklanarak daha verimli öğrenebileceğini, dolayısıyla yakınsama oranlarını ve genel performansı potansiyel olarak iyileştirebileceğini varsayıyoruz. Bunun etkinliğini değerlendirmek için CIFAR-10 (Kanada İleri Araştırma Enstitüsü), MNIST (Modifiye Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü)-Digits ve MNIST-Fashion dahil olmak üzere çeşitli kıyaslama veri setleri kullanılarak deneyler gerçekleştirildi. yaklaşmak. FFT ile dönüştürülmüş görüntüler çeşitli CNN mimarilerine beslendi ve sonuçlar, geleneksel uzaysal alan girdileri kullanılarak elde edilenlerle karşılaştırıldı. Sınıflandırma doğruluğu, eğitim süresi ve hesaplamalı kaynak kullanımı gibi ölçümler titizlikle analiz edildi. Sonuçlar, FFT tabanlı ön işlemenin, özellikle veri kümelerinin yüksek frekanslı gürültü veya gereksiz bilgi içerdiği senaryolarda, sınıflandırma doğruluğunda iyileştirmelere yol açabileceğini göstermektedir. Ancak faydaların farklı veri kümeleri ve ağ mimarileri arasında farklılık göstermesi, FFT ön işlemenin etkililiğinin bağlama bağlı olabileceğini düşündürmektedir. Sonuç olarak bu tez, FFT ön işlemesinin CNN iş akışlarına dahil edilmesinin görüntü işleme görevlerini geliştirme konusunda umut vaat ettiğini göstermektedir. Bulgular, hem uzaysal hem de frekans alanı bilgisinden yararlanan hibrit modellerin geliştirilmesi ve FFT tabanlı tekniklerin diğer sinir ağı türlerine ve makine öğrenimi algoritmalarına uygulanması da dahil olmak üzere gelecekteki araştırmalar için yollar önermektedir. Bu çalışma, bilgisayarlı görme alanını geliştirmek için frekans alanı analizinin derin öğrenme metodolojileriyle nasıl sinerjik olarak entegre edilebileceğinin daha geniş bir şekilde anlaşılmasına katkıda bulunmaktadır.
Üniversite öğrencilerinin menstruasyona ilişkin tutumlarının ve hijyen alışkanlıklarının belirlenmesi
(2024) Şahin, Dilara; Bayraktar, Nurhan
Bu çalışma, üniversite öğrencilerinin menstruasyona ilişkin tutumlarının ve hijyen alışkanlıklarının belirlenmesi amacı ile gerçekleştirilmiş tanımlayıcı bir araştırmadır. Çalışmaya Atılım Üniversitesinde Sağlık Bilimleri Fakültesi Hemşirelik Bölümü ve İşletme Fakültesinde öğrenim gören araştırmaya katılmayı kabul eden 151 kişi dahil edilmiştir. Veriler Etik Kurul onayının alınmasının ardından 1 Kasım 2023 ile 1 Ocak 2024 arasında, Tanıtıcı Bilgi Formu, Genital Hijyen Davranışları Ölçeği ve Menstruasyon Tutum Ölçeği kullanılarak toplanmıştır. Araştırmaya katılan öğrencilerin, %90.7'sinin menstruasyon öncesi bilgi aldığı, bilgi kaynağının çoğunlukla (%85.5) anne olduğu belirlenmiştir. Öğrencilerin, Genital Hijyen Davranışları Ölçeği toplam puan ortalamaları 95.76 (Min-Maks: 41.00-114.00) ve Menstruasyon Tutum Ölçeği toplam puan ortalamaları 2.57 (Min-Maks: 1.29-3.45) bulunmuştur. Katılımcıların Genital Hijyen Davranışları Ölçeği toplam puan ortalamaları ile Menstruasyon Tutum Ölçeği toplam puan ortalamaları arasında ilişki saptanmamıştır. Fakat Genital Hijyen Davranışları Ölçeği anormal bulgu farkındalığı alt boyut puanı ile Menstruasyon Tutum Ölçeği toplam puanı ve Menstruasyon Tutum Ölçeği -doğal bir olgu olarak menstruasyon alt boyut puan arasında pozitif yönlü ve zayıf düzeyde anlamlı ilişki belirlenmiştir. Araştırmadan elde edilen sonuçlar doğrultusunda, toplumda menstruasyona ilişkin olumlu tutum geliştirmeye yönelik politikalar ve çok yönlü stratejiler geliştirilmesi önerilmektedir.
Konuşma duygusu tanıma için derin öğrenme modellerinin karşılaştırılması
(2024) Dala, Ömer Çağrı; Koyuncu, Murat
Bu tez, derin öğrenme modellerinin Konuşma Duygusu Tanıma (SER) problemi üzerindeki pratik uygulamalarına odaklanmaktadır. Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) ve ara katmanları birleştirerek, konuşma sinyallerinden bağlamsal farkındalık ile duygusal özelliklerin çıkarılması amaçlanır. Önerilen yaklaşım, geleneksel tekniklerle ilgili zorlukları ele alarak, konuşmadaki duygusal içeriğin etkili temsillerini otomatik olarak öğrenmeye odaklanmaktadır. Ryerson Duygusal Konuşma ve Şarkının Görsel İşitsel Veritabanı (RAVDESS), doğruluğu artırmaya yönelik tekniklere odaklanan SER probleminde kullanılır. Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) gibi derin öğrenme modelleri, Karar Ağaçları, Adaboost ve Rastgele Orman gibi geleneksel makine öğrenme algoritmalarının yanısıra SER görevlerinde yaygın olarak kullanılır. Derin Öğrenme mimarisi, yerel ve küresel duygu özelliklerinin, hem zamansal hem de spektral bilgileri kompakt bir biçimde yakalayan konuşma ve log-mel spektrogramlarından otomatik öğrenilmesi ve bunları derin öğrenme modelleri için uygun giriş temsiline getirmesi şeklinde tasarlanmıştır. Bu çalışma, derin duygu özelliklerinin çıkarılması yoluyla konuşma verilerinden duyguların tanınmasını geliştirerek duygu tanıma teknolojisinde ilerleme göstermeyi amaçlamaktadır. Bu tez ile elde edilen deneysel sonuçlar, CNN modellerinin SER problemi üzerinde tatmin edici sonuçlar verdiğini göstermektedir.
İmar mevzuatının enerji etkin yapı tasarımı üzerindeki etkileri: Ankara Gölbaşı Belediyesi örneği
(2024) Yenipazar, Nihal Mercan; Koçyiğit, Filiz Bal
Günümüzde mimari tasarım yöntemleri hızlı bir şekilde gelişmektedir. Artan nüfusun ve tüketimin çevre üzerindeki olumsuz etkileri birçok alanda olduğu gibi tasarım yaklaşımlarında da sürdürülebilir tasarımları öne çıkarmaktadır. Sürdürülebilirlik kavramı, kaynak tüketmeden çalışmasını devam ettirebilen sistemsel bir yaklaşım olarak ele anılabilir. Mimaride sürdürülebilirlik, yapının yaşam döngüsü boyunca çevreye olan zararının azaltılmasını ve yenilenebilir kaynakları kullanmasını kapsar. Yapı yaşam döngüsü binanın inşaat sürecinden başlayıp yıkım ve geri dönüşümünü kapsayan ve binanın çevreye etkilerini içeren bir süreçtir. Enerji etkin tasarım, yapı yaşam döngüsünde sürdürülebilirliğe etki eden önemli etkenlerden biridir. Bu durum tasarımcıları enerji etkin yapı tasarımına yönlendirmektedir. Bu tasarım yaklaşımında, doğal ve yapılı çevre verilerinin etkin kullanılması, enerji gereksinimlerinin yenilenebilir kaynaklardan sağlanırken atıkların yeni kaynaklar için ham madde olarak kullanılabilmesi hedeflenir. Yapıların bu yaklaşımla tasarlanması, günümüzde kaynak sorunlarının azaltılmasında ve sürdürülebilirliğin sağlanmasında önem kazanmaktadır. Ülkemizde yapı sektöründe kullanılan enerjinin büyük bir kısmı yenilenemeyen fosil yakıtlardan sağlanmaktadır. Ancak Almanya, Belçika, İsviçre gibi gelişmiş birçok ülke yenilenebilir kaynakların kullanımını arttırmakta ve bu konuda çalışmalarını hızlandırmaktadır. Birçok ülkede enerji kullanımına ilişkin yasal mevzuat bulunmaktadır. Türkiye'de de çeşitli yönetmelikler, standartlar ve sertifikalarla yapılarda enerji etkin tasarımın geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu tez çalışmasının amacı, mevzuatın yapıların enerji etkin tasarımı üzerindeki etkilerini incelemek ve ortaya çıkarmaktır. Bu kapsamda Türk İmar Mevzuatı ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. Enerji etkin tasarıma ait kapsamlı bir literatür çalışması yapılmıştır. Ülkemizdeki ve dünyadaki ilgili mevzuatlar, uygulanan standartlar ve sertifikalara değinilmiştir. Ülkemizdeki mevzuatlar ve standartlar tartışılarak Ankara'nın Gölbaşı ilçesi bu doğrultuda bir eğitim yapısı üzerinden incelenmiştir. Gölbaşı ilçe belediyesi için enerji etkin tasarım doğrultusunda öneriler oluşturulmuştur.
Radyo frekansı (RF) parmak izi kullanarak cihaz yetkilendirmesi
(2024) İyiparlakoğlu, Raif; Dalveren, Yaser
Nesnelerin İnternetinin (Nİ) genişleyen kullanım alanları, kablosuz ağlardaki güvenliğin önemini daha da artırmıştır. Kısıtlı işlem kapasitesine sahip bu cihazlarda karmaşık şifreleme yöntemleri her zaman kullanışlı değildir. Bunun sonucunda Radyo Frekanslı (RF) Parmak İzi yöntemi tanıtıldı ve başarılı sonuçlar ortaya konuldu. IoT cihazların üretim aşamalarındaki donanımsal farklılıklar kullanılarak cihazlar için bir kimlik elde edilmiştir. Bu sayede cihaz sınıflandırması ve yetkilendirmesi yapmak mümkün hale gelerek fiziksel katman güvenliğine katkı sağlanmıştır. Bu uygulamalar derin öğrenme (DÖ) ile yapılarak çok başarılı sınıflandırma doğrulukları elde edilmiştir. Ancak bu modeller, uygulama açısından, hala gelişmeye ihtiyaç duymaktadır. Bu tezde, 1 boyutlu Evrişimli Sinir Ağı (ESA) modeli ile çıkarım aşamasındaki gecikmenin düşürülmesi sunulmaktadır. 55 LoRa cihazından oluşan açık kaynak bir veri seti kullanılmıştır. Ön işleme yöntemleri olan Short Time Fourier Transform (STFT) ve Fast Fourier Transform'un (FFT) sınıflandırma doğruluğu ve çıkarım süresi bağlamında karşılaştırmaları yapılmıştır. Ek olarak, sunulan model 2 boyutlu ESA modeliyle karşılaştırılmıştır. Bu hafif model, çıkarım süresi açısından önemli iyileştirme sağlarken doğruluk açısından yalnızca çok küçük ve kabul edilebilir kayıplar gözlemlenmiştir.
İhracat miktarlarının gelişmiş zaman serisi tahmini için transformatör modellerinden yararlanma
(2024) Coşkun, Çağrı; Yıldız, Beytullah; Yazıcı, Ali
İhracat miktarlarının tahmin edilmesi, küçük ve orta ölçekli işletmelerin (KOBİ'ler) küresel pazarlarda rekabetçi kalabilmesi için çok önemlidir. Geleneksel makine öğrenimi yöntemleri, finansal verilerin her şirket için yıllık olarak kaydedildiği, düzensiz dalgalanmalar ve uzun vadeli bağımlılıklar sergileyen çok değişkenli çoklu zaman serisi analizinin karmaşıklıklarıyla başa çıkmakta genellikle zorluk yaşar. Bu zorlukların üstesinden gelmek için, yıllık tekrar eden finansal verileri kullanarak ihracat miktarlarını tahmin etmek amacıyla Transformatör tabanlı bir yaklaşım sunuyoruz. Gelişmiş dikkat mekanizmalarına sahip Transformatör modeli, her bir işletmenin dokuz yıllık verisini içeren veri setimizde Rastgele Orman (Random Forest) ve Uzun Kısa Dönemli Bellek (LSTM) modellerinden daha iyi performans göstermiştir. Veri setindeki zaman noktalarının sayısı azaltıldığında Transformatör modelinde önemli bir performans düşüşü gözlemlenmiştir. Bununla beraber, genişletilmiş bir zaman serisi kullanıldığında performansının önemli ölçüde artması, başarılı ve etkili sonuçlar elde etmek için yeterince uzun, özellik açısından zengin zaman serilerine ve etkili özellik mühendisliğine ihtiyaç duyulduğunu açıkça göstermiştir.
Çevrim içi hazır giyim alışverişinde tüketici yenilikçiliği, tüketici benzersiz olma ihtiyacı, ürün ilgilenimi ve çevrim içi satın alma arasındaki ilişkilerin incelenmesi: Z kuşağı örneği
(2024) Özcan, Pınar; Küçükergin, Kemal Gürkan
Teknolojinin gelişimine bağlı olarak geleneksel alışverişlerin yerini çevrim içi alışverişler almaya başlamıştır. Çevrim içi olarak gerçekleştirilen satın alma, farklı ödeme yöntemleriyle internet aracılığıyla gerçekleştirilen alışverişlerdir. Çevrim içi satın alma davranışına bazı faktörler etki etmektedir. Bu faktörlerden bazıları tüketici yenilikçiliği ve ürün ilgilenimidir. Buna bağlı olarak bu tez çalışmasının temel amacı tüketici yenilikçiliği, tüketici benzersiz olma ihtiyacı ve ürün ilgileniminin çevrim içi satın alma davranışına etkilerini çevrim içi hazır giyim kategorisinde belirlemektir. Bu amaçlar doğrultusunda araştırmanın modeli ve hipotezlerinin açıklanabilmesi için nicel araştırma yöntemi seçilmiş ve araştırma verilerin toplanma yöntemi olarak anket yöntemi seçilmiştir. Katılımcılar Ankara'da yaşayan çevrim içi giyim alışverişi yapan Z kuşağı bireylerden oluşmaktadır. Bu çalışmanın verileri 2023 yılı Ekim-Kasım zaman aralığında çevrim içi giyim alışverişi yapan Z kuşağı olan (266) kişilerden çevrim içi anket yöntemiyle toplanmış ve elde edilen bulgular kısmi en küçük karaler-yapısal eşitlik modellemesi (KEKK-YEM) ile analiz edilmiştir. Analizin sonucunda tüketici yenilikçiliğinin ve ürün ilgileniminin çevrim içi alışveriş davranışları üzerinde anlamlı ve pozitif etkileri olduğu ve ayrıca tüketici yenilikçiliğinin ürün ilgilenimi üzerinde anlamlı ve pozitif etkileri olduğunu sonucuna ulaşılmıştır. Ancak, benzersiz olma ihtiyacının ürün ilgilenimi üzerinde beklenen pozitif etkiyi göstermediği tespit edilmiştir.
Doğuran çekirdekli hilbert uzayları üzerine bir inceleme
(2024) Kaysı, Tuba; Ay, Serdar; Atalan, Ferihe
Bu tezin içeriği, Matematik, İstatistik ve makine öğrenmesi gibi pek çok alanda önemli bir araç olarak kullanılan doğuran çekirdekli Hilbert uzayları ile ilgili genel bilgilerden oluşmaktadır. Bu çalışmada ilk olarak doğuran çekirdekli Hilbert uzayı (kısaca DÇHU) ve doğuran çekirdek tanımı verildi ve birkaç DÇHU örneğinden bahsedildi. Doğuran çekirdeğin temel karakteristik özelliğine, doğuran çekirdekli Hilbert uzayları teorisinin klasik teoremlerinden biri olan Moore-Aronszajn Teoremi'nin ifadesine ve kısaca ispatına değinildi. Sonrasında bir çekirdek fonksiyonu verildiğinde nasıl doğuran çekirdekli bir Hilbert uzayı inşa edildiğine bakıldı. Son olarak, doğuran çekirdekli Hilbert uzaylarının bazı uygulamaları tartışıldı. Bunlardan ilki interpolasyon ve yaklaşım teorisi üzerine diğeri ise İstatistik ve makine öğrenmesi üzerine uygulamalarıdır.
Uyarlanabilir Big Bang Big Crunch algoritmalarıyla kullanarak esnek iş atölyesi planlamasını optimize etme
(2024) Al-rajab, Maha Layth; Lotfi, Bahram
Big Bang Big Crunch yöntemi, özellikle esnek iş atölyeleri ve makine ortamları bağlamında olmak üzere, karmaşık iş atölyesi çizelgeleme sorunlarını ele almak için umut verici bir yaklaşım sunmaktadır. Bu yöntem, üretim sistemlerinde makespan'ı, toplam gecikmeyi en aza indirmede ve iş yükü dengesini sağlamada etkinliğini kanıtlamıştır. Potansiyel çözümleri değerlendirmek için bir uygunluk fonksiyonu kullanarak ve bir dizi aşama boyunca nüfusun uygunluğunu artırarak iyileştirerek, Big Bang Big Crunch yöntemi, imalat işletmeleri için güçlü bir optimizasyon yaklaşımı sunmaktadır. Esnek iş atölyesi çizelgeleme bağlamında, Big Bang Big Crunch algoritmasını geleneksel iş atölyelerine kıyasla eklenen karmaşıklığı etkin bir şekilde ele alacak şekilde uyarlamak çok önemlidir. Bu uyarlama, algoritmanın esnek iş atölyeleri ve makine ortamları tarafından sunulan benzersiz zorluklara uygunluğunu sağlamak için değişiklikler ve geliştirmeler yapılmasını içerir. Ayrıca, pekiştirme öğrenimi, sinir ağları ve meta-sezgiseller gibi gelişmiş tekniklerin dahil edilmesi, çizelgeleme yöntemlerinin zekâsını ve dayanıklılığını önemli ölçüde artırabilir, bunların çeşitli dinamiklere u yum sağlamasını ve bireyselleştirilmiş özelleştirme gereksinimlerini karşılamasını sağlayabilir. Bununla birlikte, Big Bang Big Crunch algoritmasının performansı, problem örneği, problem büyüklüğü ve mevcut hesaplama kaynakları gibi faktörlerden etkilenebilir. Bu nedenle, algoritmanın uygulamasının dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi ve kişiselleştirilmesi, optimal sonuçları elde etmek için temel oluşturur. Dahası, uygun kodlama ve kod çözme şemaları geliştirme, etkili çeşitlendirme ve yoğunlaştırma stratejileri ve uygunluk değerlendirme işlevleri ile ilgili zorlukları ele almak, Big Bang Big Crunch yöntemini esnek iş atölyesi çizelgelemesine uygularken istenen sonuçlara ulaşmak için çok önemlidir. Sonuç olarak, Big Bang Big Crunch yöntemi, üretim sistemlerinin verimliliğini artırmak ve imalat işletmelerindeki üretim sistemlerini optimize etmek için değerli bir potansiyel sunmaktadır. Bu çalışmada açıklanan önerilere uyarak, kuruluşlar bu yöntemi, esnek iş atölyesi çizelgelemesinin karmaşıklıklarını ele almak ve üretim sistemleri için zeki ve güçlü çözümler elde etmek için etkili bir şekilde kullanabilir.

Browse

Recent Submissions