Tora, Hakan

Loading...
Profile Picture
Name Variants
Tora,H.
T., Hakan
Tora, Hakan
H., Tora
H.,Tora
T.,Hakan
Hakan, Tora
Job Title
Doktor Öğretim Üyesi
Email Address
hakan.tora@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Airframe and Powerplant Maintenance
Status
Former Staff
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID

Sustainable Development Goals

14

LIFE BELOW WATER
LIFE BELOW WATER Logo

1

Research Products

2

ZERO HUNGER
ZERO HUNGER Logo

0

Research Products

11

SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES Logo

1

Research Products

1

NO POVERTY
NO POVERTY Logo

0

Research Products

12

RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION Logo

0

Research Products

7

AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY Logo

2

Research Products

5

GENDER EQUALITY
GENDER EQUALITY Logo

0

Research Products

3

GOOD HEALTH AND WELL-BEING
GOOD HEALTH AND WELL-BEING Logo

1

Research Products

9

INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE Logo

0

Research Products

13

CLIMATE ACTION
CLIMATE ACTION Logo

2

Research Products

6

CLEAN WATER AND SANITATION
CLEAN WATER AND SANITATION Logo

0

Research Products

10

REDUCED INEQUALITIES
REDUCED INEQUALITIES Logo

0

Research Products

4

QUALITY EDUCATION
QUALITY EDUCATION Logo

0

Research Products

15

LIFE ON LAND
LIFE ON LAND Logo

0

Research Products

16

PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS Logo

0

Research Products

17

PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS Logo

1

Research Products

8

DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH Logo

0

Research Products
This researcher does not have a Scopus ID.
This researcher does not have a WoS ID.
Scholarly Output

57

Articles

11

Views / Downloads

2/0

Supervised MSc Theses

14

Supervised PhD Theses

5

WoS Citation Count

57

Scopus Citation Count

88

WoS h-index

5

Scopus h-index

5

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

1.00

Scopus Citations per Publication

1.54

Open Access Source

7

Supervised Theses

19

Google Analytics Visitor Traffic

JournalCount
2014 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2014 - Proceedings -- 2014 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2014 -- 23 April 2014 through 25 April 2014 -- Trabzon -- 1060533
22nd IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) -- APR 23-25, 2014 -- Karadeniz Teknik Univ, Trabzon, TURKEY3
ICECS 2017 - 24th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems -- 24th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems, ICECS 2017 -- 5 December 2017 through 8 December 2017 -- Batumi -- 1346752
24th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS) -- DEC 05-08, 2017 -- Batumi, GEORGIA2
24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU) -- MAY 16-19, 2016 -- Zonguldak, TURKEY2
Current Page: 1 / 6

Scopus Quartile Distribution

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 5 of 5
  • Doctoral Thesis
    Coğrafi Bilgi Sistemi (cbs) Modellemesi Kullanılarak Karasu Kıyı Alanı için Deniz Seviyesi Yükselmesinin (dsy) Etki Değerlendirmesi
    (2018) Elıawa, Ali Ibrahım Alı; Tora, Hakan; Genç, Aslı Numanoğlu
    Küresel ısınmaya bağlı olarak Deniz Seviyesi Yükselmesi (DSY), kıyı bölgeleri için önemli bir konu haline gelmektedir. Bu tez çalışmasında, Türkiye'de Karasu etrafındaki kıyı bölgelerinin zaafiyetini (kırılganlık) değerlendirmek için kapsamlı bir analiz yapılmıştır. Deniz seviyesindeki 1 m, 2m, ve 3 m 'lik deniz seviyesi yükselmesi senaryo tahminlerine dayanarak, su taşkını seviyeleri Sayısal Yükseklik Modeli (SYD) kullanılarak görselleştirilmiştir. Sekiz taraflı kural algoritması, yüksek çözünürlüklü bir SYD verisi kullanılarak Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) aracılığıyla uygulanmıştır. SYD verileri, Türkiye Ulusal Arazi Etüdü tarafından yayınlanan 11 adet 1: 5000 ölçekli topografik haritalar kullanılarak üretilmiştir. CBS tabanlı su baskını haritalarının sonuçları sırasıyla 1 m, 2m, ve 3 m 'lik deniz seviyesi yükselme senaryoları için toplam arazinin % 1.43'ünün veya 0.79 km2'sinin, % 6.16'sının veya 3.4 km2'sinin ve % 30.08'inin veya 16.6 km2'sinin su altında kaldığını göstermektedir. Risk haritaları, 1 m'lik senorya için su birikintileri ve plaj alanlarının 3 m'lik senaryo için ise kentsel alanlar, su kütleleri ve plaj alanlarının daha yüksek risk taşıdığını göstermektedir. Zaafiyet (kırlganlık) verilileri ile birleştirilmiş afet haritasından, Karasu bölgesinin batı ve doğusundaki nehir ağzı bölgelerinin orta dereceli bir zaafiyeti (kırlganlık) olduğu, kıyı bölgelerinin iç kesiminin zayıflığının ise düşük olduğu görülmektedir. Bu sonuçlar, arazi kullanım politikalarını ve planlamasını geliştirme yönünde karar vericilere Karasu bölgesi için temel değerlendirme verileri sağlamaktadır.
  • Doctoral Thesis
    Kameralarin Özdevimli Kalibrasyonu için Yeni Bir Yaklaşim
    (2019) Gürel, Cahit; Tora, Hakan; Güneş, Ahmet
    Kamera, robotik uygulamalardaki en önemli sensörlerden birisidir. Kalibre edilmiş bir kamera, kalibre edilmemişine göre daha fazla bilgi sunabilir. Ayrıca, kalibre edilmiş kameranın kalibrasyon değerleri mekanik ve termal değişikler nedeni ile zamanla bozulabilir. Dolayısıyla mobil robotik platformalar için özdevimli kamera kalibrasyonu ihtiyaç oluşturmaktadır. Özdevimli kamera kalibrasyonu için ölçüleri bilinen bir objeye ihtiyaç duyulmaması nedeni ile hem daha esnektir hem de görüntü üzerindeki az sayıda nokta eşleştirmesi kalibrasyon hessaplamaları için yeterlidir. Bu kapsamda, kameranın pozisyonu ve yönelim açısı bilgilerini katarak daha basit ve daha yüksek doğruluk değerine sahip yeni bir kalibrasyon metodu öneriyoruz. Önerilen metot sentetik veriler üzerinde, simülasyon ortamında ve gerçek bir donanım üzerinde test edilmiştir. Sonuçlar diğer özdevimli kamera kalibrasyonu metoduyla karşılaştırılmıştır. Düzlemsel hareket eden kameralar için sonuçlarımız diğer özdevimli kamera kalibrasyonu uygulamaları karşısında etkili olduğunu göstermektedir.
  • Doctoral Thesis
    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.
  • Doctoral Thesis
    El Yazısı Rakam Tanıma için Yapay Sinir Ağları Tabanlı Öznitelik Çıkarma
    (2017) Pirim, Mine Altınay Günler; Tora, Hakan; Öztoprak, Kasım
    Bu tezde, yarı eğitilmiş sinir ağlarının gizli katman çıktı ağırlıklarının öznitelik vektörü olarak kullanılabileceği önerilmektedir. Sinir ağları örüntü tanımada sınıflandırma yapmayı sağlayan bir algotimadır. Bu çalışmada bu gerçeğe ek olarak, yarı eğitilmiş sinir ağlarının gizli katman çıktı vektörlerinin görüntünün öznitelikleri olarak kullanılmasında bir araç olarak kullanılabileceği gösterilmiştir. Sistem ana olarak 3 basamaktan oluşmaktadır: önişlemci, öznitelik çıkarıcı ve sınıflandırıcı. Herbir deneyde sadece sınıflandırıcı katmanı değişmektedir diğer iki katman tüm deneyler için default olarak kullanılmaktadır. Sıfılanırıcı olarak destekçi vektör makinaları, sinir ağları ve Öklid uzaklığı sınıflanıdırıclarından yararlanılmıştır. Önerilen sistem performansını değerlendilmesi MNIST ve USPS denektaşı verikümeleri üzerinde yapılmıştır.
  • Doctoral Thesis
    Arnold Cat Dönüsümünün Genelleştirilmesi ve Görüntü Steganografisinde Kesir Tabanlı Gömme
    (2019) Buker, Mohamed M.m.; Tora, Hakan; Gökçay, Erhan
    Veri iletişiminin hızlı gelişimi ve ağlar aracılığıyla iletilen bilgilerin artması, değiş tokuş edilen bilgileri korumanın yeni yollarını bulmayı çok önemli kılmaktadır. Şifreleme günümüzde bu alanda en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir. Steganografi, iletilen bilgilerin yalnızca şifrelenmekten ziyade herkes tarafından görünmez olduğu araştırma alanıdır. Steganografinin arkasındaki fikir bilginin varlığını gizlemektir. Bir üçüncü taraf bilgi olduğunu bildiği sürece, şifreli olsun ya da olmasın, bilgi risk altında olacaktır. Bu tezde, iki güvenlik seviyeli bir steganografik model sunuyoruz. İlk olarak, gizli görüntü Genelleştirilmiş Arnold CAT Haritamız (ACM) kullanılarak karıştırılmıştır. Daha sonra, karıştırılmış görüntü, dönüşüm bölgesinde hem Ayrık Dalgacık Dönüşümü (DWT) hem de Kaldırılmış Dalgacık Dönüşümü (LWT) ile Kesir Tabanlı Gömme Tekniğimizi (FBE) kullanarak başka bir görüntünün içine gömülür. Modelimizin verimliliği, referans renkli görüntüler üzerinde test edildi. Tepe Sinyal Gürültü Oranı (PSNR), Ortalama Kare Hatası (MSE), Yapısal Benzerlik (SSIM) ve Korelasyon değerleri hesaplandı. Sonuçlar, Genelleştirilmiş ACM'mizin, ACM'nin standart ve değiştirilmiş versiyonlarına kıyasla daha sağlam olduğunu göstermektedir. Aynı zamanda, yeni FBE tekniğimizin sonuçları, PSNR ve MSE değerleri ile ilgili diğer tekniklerden daha iyi performans göstermektedir.