Karakaya, Ziya

Karakaya, Ziya

Profile URL

https://hdl.handle.net/20.500.14411/8509

Name Variants

Karakaya, Z
K.,Ziya
Ziya, Karakaya
K., Ziya
Z., Karakaya
Karakaya,Z.
Karakaya, Ziya
Z.,Karakaya

Job Title

Doktor Öğretim Üyesi

Email Address

ziya.karakaya@atilim.edu.tr

Main Affiliation

Computer Engineering

Status

Former Staff

Full item page

Sustainable Development Goals

2

ZERO HUNGER

0

Research Products

14

LIFE BELOW WATER

1

Research Products

17

PARTNERSHIPS FOR THE GOALS

0

Research Products

5

GENDER EQUALITY

0

Research Products

16

PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS

0

Research Products

8

DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH

0

Research Products

4

QUALITY EDUCATION

0

Research Products

6

CLEAN WATER AND SANITATION

0

Research Products

7

AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY

0

Research Products

10

REDUCED INEQUALITIES

0

Research Products

11

SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES

0

Research Products

9

INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE

2

Research Products

1

NO POVERTY

0

Research Products

3

GOOD HEALTH AND WELL-BEING

1

Research Products

12

RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION

0

Research Products

13

CLIMATE ACTION

0

Research Products

15

LIFE ON LAND

0

Research Products

This researcher does not have a Scopus ID.

This researcher does not have a WoS ID.

Scholarly Output

41

Articles

3

Views / Downloads

12/0

Supervised MSc Theses

13

Supervised PhD Theses

2

WoS Citation Count

78

Scopus Citation Count

98

WoS h-index

4

Scopus h-index

5

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

1.90

Scopus Citations per Publication

2.39

Open Access Source

4

Supervised Theses

15

Google Analytics Visitor Traffic

Journal	Count
UBMK 2018 - 3rd International Conference on Computer Science and Engineering -- 3rd International Conference on Computer Science and Engineering, UBMK 2018 -- 20 September 2018 through 23 September 2018 -- Sarajevo -- 143560	4
3rd International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK) -- SEP 20-23, 2018 -- Sarajevo, BOSNIA & HERCEG	3
2017 International Conference on Computer and Applications, ICCA 2017 -- 2017 International Conference on Computer and Applications, ICCA 2017 -- 6 September 2017 through 7 September 2017 -- Doha -- 131502	2
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) -- 7th International Conference on Computational Science, ICCS 2007 -- 27 May 2007 through 30 May 2007 -- Beijing -- 70823	2
2017 International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK) -- OCT 05-08, 2017 -- Antalya, TURKEY	1

Page Size:

Current Page: 1 / 4

Scopus Quartile Distribution

Competency Cloud

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 10 of 13

Çevik Yazılım Geliştirme Yöntemleri: Karşılaştırmalı Bir Çalışma
(2018) Abakar, Adoum Choukou; Karakaya, Ziya
Yazılım sistemleri yıllardır modern toplumun bir parçası olmuştur. Günümüz teknolojisinde en hızlı büyüyen disiplinlerden biri olan yazılım mühendisliği, günlük yaşamımızın muazzam ilerlemesinin ayrılmaz bir parçası haline geliyor ve neredeyse tüm yaşam disiplinlerinde kullanılıyor. Çevik yazılım geliştirme metodolojileri, yazılım sistemlerinin daha hızlı ve daha yüksek kalitede üretilmesi sayesinde neredeyse tüm yazılım şirketlerinde büyük ölçüde uygulanmaktadır. Dahası, Çevik yöntemler, güvenilir yazılım sistemlerinin hızlı ve sürekli teslimatı ile müşterilerin memnuniyetini her zaman karşılamaktadır. Bu çalışmanın amacı, farklı Çevik yazılım metodolojilerinin kullanım alanı ve farklı proje türlerine uygunluğunu belirtmek için sistematik bir literatür taraması yapmaktır. Ayrıca, popülerlik, farklılıkları ve benzerlikleri de dahil olmak üzere farklı Çevik yazılım geliştirme metodolojileri hakkında kapsamlı bilgileri belirlemek ve sağlamak için araştırmanın amacı dahilindedir. Son olarak araştırma, literatür incelemesinden elde edilen mevcut Çevik yazılım yöntemleri kanıtlarını özetlemekte, fayda ve sınırlamalarını belirtmektedir. Bu araştırmanın amacına ulaşmak için beş soru tasarlandı, veri toplandı ve bu çalışma için yaptığımız kapsamlı literatür taramasına dayanarak sonuçlar da hazırlandı.
Endüstri 4.0 ile Dijital Dönüşüm: Türkiye Örnek İncelemesi
(2019) Elitok, Eda; Karakaya, Ziya
Dördüncü sanayi devrimi, Nesnelerin İnterneti (IoT) yada Endüstriyel Nesnelerin İnterneti olarak da bilinen Endüstri 4.0., endüstrileri dünya çapında dönüştürmede büyük bir itici güç haline gelmiştir. Bu hareket başlangıçta Almanya'nın ileri teknoloji imalat endüstrisinin stratejilerinde ortaya çıkmıştır. Endüstri 4.0'a daha geniş bir perspektiften baktığımızda, bulut teknolojisi, nesnelerin interneti, artırılmış gerçeklik, katmanlı üretim, otonom robotlar, simülasyon, sistem entegrasyonu, siber güvenlik ve büyük veri gibi bir dizi kavramı içeren entegre bir süreç görüyoruz. Bu şekilde, geleneksel üretim yöntemleri ve dijital işlemler, üretim için farklı aşamalar ve yöntemler izlenerek gerçekleştirilebilir. Sonuç olarak, hem sosyal hem de ekonomik yaşamları birçok farklı boyutta etkilemesi muhtemel olan tüm bu süreçlerin dijitalleşmesi birçok sektör için kaçınılmaz hale gelmiştir. Bu tür bir dönüşüme ayak uyduramayan şirketler, talepleri karşılamak için iş süreçlerini yönetmede artan zorluklarla karşılaşabilirler. Bu araştırmada, Dijital Dönüşümün Endüstri 4.0'a doğru bir üretim tesisi üzerindeki olumlu etkilerini analiz etmek ve ilgili dönüşüm sonucunun dinamiklerini açıklamak için bir vaka çalışması yapılmıştır. Ayrıntılı olarak, bir alüminyum üretim tesisinde gerçekleştirilen dijital dönüşüm işlemlerinin hem öncesi hem de sonrası değerlerle karşılaştırılmasıyla, dijital dönüşümün Endüstri 4.0'a doğru seyri ile ilgili bir analiz yapılmıştır. Araştırmada toplanan veriler, IMPULS [1] tarafından sağlanan 'Çevrimiçi Endüstri 4.0 Hazırlık Endeksi' uygulaması kullanılarak ölçümlenmiş ve sonuçlar Eti Alüminyum'un ortalamada beş üzerinden ikinci seviyede olduğunu göstermiştir. Bu sonuç, Eti Alüminyum'un orta düzeyde Endüstri 4.0 aktivitelerini uygulamış olduğunu göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Dijital Dönüşüm, Endüstri 4.0, Endüstriyel Nesnelerin İnterneti
Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Oyun Seviyelerinin Zorluklarının Belirlenmesinde Kullanılması
(2020) Şahbenderoğlu, Turan Ozan; Karakaya, Ziya
In game design, adjusting difficulty is one of the key aspects of financial success. However, this task is costly since it is time-consuming. In the literature, there are very limited studies according to determining the game difficulty. Instead, almost every study is about difficulty adjustment which skips the determining process. This thesis aims to develop a game environment to observe if the machine learning can determine the difficulty of a game and the game levels. For this purpose, a game with five different levels from easy to hard is developed in Unity Engine. A machine learning agent that uses reinforcement learning is also developed and each game level used as learning environment of the agent. In general, the learning process shows that the Cumulative Reward of the agents is decreased as levels become harder. The complexity of the game significantly decreases Cumulative Rewards. The results of this thesis have shown that those level difficulties of a game can be determined by comparing the reinforcement learning agent's performance on collecting rewards in the training area. In other words, machine learning algorithms have a big potential to support the game design phase of the game development process when it comes to determining the level of difficulties.
Atılım Üniversitesi için Akademik Personel Değerlendirme Sistemi Geliştirimi
(2008) Eryılmaz, Meltem; Karakaya, Ziya; Computer Engineering; Computer Engineering; Computer Engineering
Bu tez Atılım Üniversitesi için bir Akademik Personel Değerlendirme Sistemi Geliştirimi çalışmasıdır. Son yıllarda yurtdışındaki pek çok üniversitede olduğu gibi, Türkiye`deki üniversitelerde de, kalite geliştirme çalışmaları artmakta ve üniversite yönetimlerinde önemli bir gündem maddesi oluşturmaktadır. Çalışmanın başlangıcında,Türkiye'deki üniversitelerde Akademik Personelin değerlendirilmesine ilişkin bir araştırma yapılmış, farklı bölgelerden üniversiteler seçilerek ilgili birimleri ile irtibat kurulmuştur. Görüşmelerin sonucunda, akademik personelin yıllık çalışmalarını Word dökümanı olarak ya da elle doldurdukları ve üniversite sekreterliklerine gönderdikleri görülmüştür. Birçok üniversitede bu formlarla ilgili bir standart olmadığı için formların usule uygun doldurulmadığı tespit edilmiştir.Atılım Üniversitesinde de akademik personel değerlendirme işlemi, Word dökümanı olarak hazırlanan formların personel tarafından doldurulup üniversite sekreterliklerine gönderilmesi sureti ile yürümektedir. Üniversite üst yönetimi ile yapılan görüşmeler sonucunda çevirimiçi bir akademik personel değerlendirme sisteminin üniversitenin yararına olacağı düşüncesi ile bu sistem geliştirilmiştir.Bu çalışmanın sonucunda bir yazılım geliştirilmiştir. Yazılım geliştirilirken yazılım mühendisliği metodolojileri kullanılmıştır. Sistem web tabanlı bir uygulama olduğu için web teknolojilerinden de faydalanılmıştır.
Hadoop ve Spark Sistemlerin Karşılastırmalı Çalışması
(2016) Alı, Arsan Mohammed Alı; Yazıcı, Ali; Karakaya, Ziya
Bu çalışma, büyük veri sistemlerden ikisi olan Hadoop ve Spark'ı karşılaştırarak incelemektedir. Bu çalışmaya dahil edilen sistemler ideal performanslarını gösterebilecek şekilde çeşitli parametrelerle ayarlanmış; performans, donanım kullanımları ve kullanılan donanım sayısının arttırılmasıyla oluşan hızlanma oranları dört farklı uygulamada değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonuçları incelendiğinde Spark'ın WordCount ve Sort uygulamaları için daha iyi performans gösterdiği, Hadoop'un Naive-Bayes uygulamasında Spark'tan daha başarılı olduğu gözlenmiştir. Bununla beraber, Grep uygulaması için Hadoop ve Spark arasında göze değer bir fark görülmemiştir.
Bulut Bilişim Destekli Büyük Verinin Kobi'ler ve Devlet Kuruluşları için Yarattığı Olanaklar ve Zorluklar
(2018) Rashed, Alaa Hussaın Rashed; Karakaya, Ziya; Yazıcı, Ali
Büyük Veri ve Bulut Bilişim, KOBİ'lere ve devlet kurumlarına rekabet avantajı kazandırmak ve kuruluşlarını iyileştirme fırsatı veren en önemli teknolojilerdendir. Bir yandan Büyük Veri uygulaması büyük oranda donanım, yazılım ve işgücü yatırımı gerektirirken, diğer yandan Bulut bilişim kuruluşlara yatırım maliyetini büyük oranda düşürecek Büyük Veri uygulama olanakları sunmaktadır. Böylelikle KOBİ ve Devlet kurumlarının Büyük Veri uygulamalarını hızlı ve kolay bir şekilde hayata geçirmeleri konusunda fırsatlar sunmakta ve özendirmektedir. Bu çalışmanın amacı, sistematik alanyazın tarama tekniğini kullanarak veriler toplamak ve bu verilere dayanarak KOBİ'ler ve devlet kurumları için Bulut üzerinde Büyük Veri yapılarının yararları, zorlukları ve çözümlerini belirlemektir. Büyük Veri'de karşılaşılan zorulukların bir bölümünün Bulut Bilişim ile nasıl çözülebildiği net bir şekilde ortaya konulmaktadır. Bu çalışmanın amaçlarıyla ilgili bilgileri derlemek için dört araştırma sorusu tasarlanmış ve ilgili veriler alanyazın tarama yöntemi kullanılarak toplanarak sonuçlar derlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Büyük Veri, Bulut Bilişim, KOBİ, Devlet Daireleri, Faydalar, Zorluklar, Çözümler
Akıllı Evler için Nesnelerin İnterneti (ıot) Tabanlı Referans Mimarisi Tasarımı ve Uygulaması
(2022) Bello, Abdussamad; Karakaya, Ziya
Birlikte Çalışabilirlik olarak adlandırılan; uygulamaların, sistemlerin, cihazların ve servislerin birlikte güvenilir ve tutarlı bir şekilde çalışabilmesi günümüz akıllı ev sistemlerinin en önemli sorunlarından biridir. Birlikte çalışabilirlik eksikliği ve buna eşlik eden teknolojik bölümlenme (yani, aynı ortamdaki farklı cihazların farklı uygulamalar ile yönetilmesi) akıllı ev geliştiricileri için büyük bir bariyer ve tüketicilerin ev ortamlarındaki IoT ürünlerini kabullenilmesine karşı direnç oluşturmaktadır. Bu çalışmanın amacı, birlikte çalışabilirliği artırırken akıllı ev ortamındaki cihaz ve hizmetlerden gelen verileri yönetecek, izleyecek ve işleyecek IoT tabanlı bir Akıllı Ev Referans Mimarisi oluşturmaktır. Bu çalışma aynı zamanda, FIWARE bileşenlerini kullanarak önerilen referans mimarisine uygun bir kavram kanıt çözümünü ortaya koymaktadır. Bu çalışmanın yürütülmesi sırasında mevcut çalışmalar ve sorunları analiz edilmiş, bunlara çözüm sunmak için ise yapıcı araştırma metodolojisi ve ProSA-RA süreci kullanılmıştır. Akıllı ev ekosistemindeki uçurumları kapatmak üzere akıllı ev geliştiricileri, mimarilerini, uygulamalarını ve cihazlarını oluştururken bu çalışmada önerilen referans mimariyi benimsemesi önerilmektedir. Anahtar Kelimeler: Nesneleri İterneti (IoT), Akıllı Ev Sistemleri, Referans Mimari, Akıllı Ev Kavram Kanıtı Uygulaması, FIWARE, ProSA-RA
Büyük Verı Çerçevelerınde Kullanılan Zamanlayıcıların Karşılaştırılması
(2018) Al-jumaılı, Saıf Abdulrahman Mohammed; Karakaya, Ziya; Yazıcı, Ali
Büyük Veri uygulamaları, mevcut bilgi teknolojisi sektörünün ana bileşenlerinden biri haline gelmiş ve birçok alanda karar vericilere en iyi sonuçları elde etme fırsatı tanımıştır. Bununla birlikte, bu tür verilerin kullanılmasında gereksinim duyulan hız, depolama, yönetim ve işleme gibi konularda geleneksel veri tabanı sistemlerinin yeterli olmadığını bilinmektedir. Kaynak yönetimi ve görev zamanlaması, bu türden büyük ölçekteki verilerin işlenmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu konuda; özelliklerine, etkililiğine, performansına, v.b. bağlı olarak farklı sınıflarda zamanlayıcılar bulunmaktadır. Bu tezde, Büyük Veri çerçevelerinde çalışan çeşitli zamanlayıcılar ayrıntılı olarak sınıflandırılmış, karşılaştırılmış ve incelenmiştir. Ayrıca bu tez, bu zamanlayıcıların farklı kullanım durumlarındaki zayıflık ve güçlü yanları ortaya koymaktadır. Bunlara ek olarak, zamanlayıcıların kullanım alanlarına göre uygunluğuna ilişkin senaryolar incelemiş olup, bu durumlarda herbir zamanlayıcının ne türden zayıflıklığı yada yararsızlığı olduğu saptanmaya çalışılmıştır.
Bulut Üzerinde Büyük Verilerde Ölçeklenebilirlik Konusu: Sanal Makineler ve Linux Konteynerlerin Karşılaştırılması
(2017) Gökhan, Cansu; Karakaya, Ziya; Yazıcı, Ali
Son yıllarda, BT ve iş dünyasında Büyük Veri ve Bulut Bilişim önem kazanmıştır. Büyük veri analizi için gerekli olan büyük miktarda depolama alanı ve hesaplama gücüdür. Bulut Bilişimin, talep üzerine altyapıyı ölçeklendirmek, hesaplama kaynaklarını kullanmaya yardımcı olmak ve büyük miktarda depolama alanı sağlaması ile bu iki teknoloji birbirini tamamlayacı teknolojiler haline gelmiştir. Son yıllara kadar, hesaplama kaynak kullanımında kullanılan tek teknik, Sanal Makine oluşturmak için kullanılan, hipervisör destekli sanallaştırma tekniğine dayanıyordu. Günümüzde, konteyner olarak adlandırılan ve kaynak kullanımında daha hızlı ve daha iyi olan bir başka teknik popülerlik kazanmıştır. Bu çalışmada, bulut üzerinde büyük verilerde ölçeklendirme konusu sanal makine ve konteynerlerin merkezi işlem birimi, disk G/Ç, ağ ve bellek performansları HiBench kıyaslama uygulamaları kullanılarak değerlendirilmiştir. Ayrıca, farklı düğüm sayıları üzerinde bu kıyaslama uygulamaları kullanılarak sanal makine ve konteynerlerin ölçeklenebilirlik oranları değerlendirilmiştir. Bu çalışmanın sonucu konteynerlerin daha iyi performansa ve ölçeklenebilirliğe sahip olduğunu göstermektedir.
Öğrenci Performansının Öngörülmesi için Tahmin Algoritmalarının Karşılaştırılması
(2018) Bah, Amadou; Karakaya, Ziya; Yazıcı, Ali
Bu tez, Atılım Üniversitesi Bilgi Sistemlerinde barındırılan öğrenci bilgilerinin oluşturduğu veri kümelerini kullanarak altı farklı makine öğrenmesi algoritmalarının öğrenci performansı tahminine uygulanmasını incelemektedir. Bu öğrenme algoritmaları şu dört ölçü kullanılarak karşılaştırılmıştır: Doğruluk, Kesinlik, Geri Çağırma ve F-ölçüsü. Çalışmada aynı anda çok sayıda ders başarısı tahmininin, kullanılan sınıflandırıcıların performansıyla doğrudan veya ters orantılı olup olmadığına da bakılmıştır. Ayrıca; veri ön işlemenin yanı sıra, Korelasyon temelli Özellik Seçimi (CFS)'nin öğrenme algoritmaları üzerindeki etkilerinin ölçümü gerçekleştirilmiştir. Kullanılan algoritmalar şunlardır: Naif Bayes, Lojistik Regresyon, Çok Katmanlı Perceptron, SMO (Destek Vektör Makineleri), IBk (K-En Yakın Komşu) ve J48 (C4.5 Karar Ağacı). Naïve Bayes ve IBk, karşılaştırılan algoritmalar arasında en iyi sonuçlar vermiştir. Sonuçlar, birlikte tahmin edilen derslerin sayısı arttıkça tahmin performansının azaldığını da göstermektedir. Veri ön işleme ve CFS'nin, genellikle makine öğrenimi algoritmalarının performansını artırdığı görülmüştür.

Karakaya, Ziya

Profile URL

Name Variants

Job Title

Email Address

Main Affiliation

Status

Website

ORCID ID

Scopus Author ID

Turkish CoHE Profile ID

Google Scholar ID

WoS Researcher ID

Sustainable Development Goals

2

ZERO HUNGER

0

Research Products

14

LIFE BELOW WATER

1

Research Products

17

PARTNERSHIPS FOR THE GOALS

0

Research Products

5

GENDER EQUALITY

0

Research Products

16

PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS

0

Research Products

8

DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH

0

Research Products

4

QUALITY EDUCATION

0

Research Products

6

CLEAN WATER AND SANITATION

0

Research Products

7

AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY

0

Research Products

10

REDUCED INEQUALITIES

0

Research Products

11

SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES

0

Research Products

9

INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE

2

Research Products

1

NO POVERTY

0

Research Products

3

GOOD HEALTH AND WELL-BEING

1

Research Products

12

RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION

0

Research Products

13

CLIMATE ACTION

0

Research Products

15

LIFE ON LAND