Dalveren, Gonca Gökçe Menekşe

Profile Picture
Profile URL
https://hdl.handle.net/20.500.14411/7994
Name Variants
Gonca Gökçe Menekşe, Dalveren
Dalveren, Gonca Gokce Menekse
G., Dalveren
G.,Dalveren
D.,Gonca Gökçe Menekşe
Gonca Gokce Menekse, Dalveren
Dalveren, Gonca Gökçe Menekşe
G.G.M.Dalveren
D.,Gonca Gokce Menekse
D., Gonca Gokce Menekse
Dalveren,G.G.M.
Job Title
Doktor Öğretim Üyesi
Email Address
gonca.menekse@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Information Systems Engineering
Status
Former Staff
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID

Sustainable Development Goals

NO POVERTY1
NO POVERTY
0
Research Products
ZERO HUNGER2
ZERO HUNGER
0
Research Products
GOOD HEALTH AND WELL-BEING3
GOOD HEALTH AND WELL-BEING
0
Research Products
QUALITY EDUCATION4
QUALITY EDUCATION
5
Research Products
GENDER EQUALITY5
GENDER EQUALITY
0
Research Products
CLEAN WATER AND SANITATION6
CLEAN WATER AND SANITATION
0
Research Products
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY7
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
1
Research Products
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH8
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
0
Research Products
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE9
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
1
Research Products
REDUCED INEQUALITIES10
REDUCED INEQUALITIES
0
Research Products
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES11
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
0
Research Products
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION12
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
1
Research Products
CLIMATE ACTION13
CLIMATE ACTION
0
Research Products
LIFE BELOW WATER14
LIFE BELOW WATER
0
Research Products
LIFE ON LAND15
LIFE ON LAND
0
Research Products
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS16
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
3
Research Products
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS17
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
0
Research Products
This researcher does not have a Scopus ID.
This researcher does not have a WoS ID.
Scholarly Output

29

Articles

19

Views / Downloads

133/992

Supervised MSc Theses

3

Supervised PhD Theses

1

WoS Citation Count

217

Scopus Citation Count

303

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

7.48

Scopus Citations per Publication

10.45

Open Access Source

15

Supervised Theses

4

JournalCount
IEEE Access5
Sustainability2
2018 International Symposium on Networks, Computers and Communications, ISNCC 2018 -- 2018 International Symposium on Networks, Computers and Communications, ISNCC 2018 -- 19 June 2018 through 21 June 2018 -- Rome -- 1424272
Journal of Eye Movement Research2
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi1
Current Page: 1 / 4

Scopus Quartile Distribution

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud
COAR Resource Type: text::thesis::master thesis

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    4d Fmri'ye Dayalı Alzheimer Hastalığı Tespiti İçın 3d-capsnet ve Rnn Kullanımı
    (2023) Ismaıl, Alı Mohamed Kotb Mohamed Ismaıl Alı Mohamed Kotb Mohamed; Dalveren, Gonca Gökçe Menekşe
    AD ilerlemesinin erken tahmin edilmesi, bilişsel gerilemeyi daha etkili bir şekilde yavaşlatmaya yardımcı olabilir. Dinlenme durumu fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (rs-fMRI) kullanılarak otomatik AD teşhisi için evrişimli sinir ağlarına (CNN'ler) dayalı farklı yöntemlerin uygulanmasına yönelik birkaç çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalarda tanıtılan yöntemler 2 büyük zorlukla karşılaşmaktadır. Bu zorluklardan ilki, overfitting ile sonuçlanan küçük boyutlu fMRI veri kümeleridir. İkincisi ise, fMRI verilerinin 4D bilgilerinin verimli bir şekilde modellenmesinin gerekmekte olduğudur. Bazı araştırmalar, 4D bilgilerini modellemek için fMRI verilerinden oluşturulan fonksiyonel bağlantı (FC) matrislerine derin öğrenme yöntemleri uygulamaktadır. Diğerleri ise değerli bilgi kaybına neden olan ayrı 2D dilimler veya 3D hacimler olarak fMRI verilerine uygulamaktadır. Bu çalışmada, AD teşhisi için fMRI verilerinin uzay-zamansal (4D) bilgilerini modellemek için CapsNet-RNN tanıtılmaktadır. Modelde, bir fMRI zaman serisinin hacimlerinden uzamsal özellikleri çıkarmak için, özellikle küçük boyutlu veri kümelerinde overfitting sorununu hafifletmek için geleneksel CNN'lerin bir modifikasyonu olan Kapsül Ağı (CapsNet) kullanılmaktadır. Uzamsal özellikler daha sonra zaman serisi boyunca zamansal ilişkileri modellemek için RNN ile kullanılmaktadır. RNN'ler. Modelimiz AD - NC ve lMCI - eMCI sınıflandırma görevleri için sırasıyla %86,5 ve %61,8 doğruluk elde edebilmiştir.
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Türkçe Yapılandırılmış Yazılım Gereksinimleri için Ortak Metin Tasarımı
    (2021) Öztekin, Gonca Canan; Dalveren, Gonca Gökçe Menekşe
    E-Devlet uygulamalarında birçok proje yapılmaktadır ve bir uygulamanın en iyi şekilde yapılabilmesi için iyi bir analiz çalışmasının yapılması şarttır. Kötü yapılmış bir analiz çalışması sonucunda geliştirilen uygulamalarda hatalar kaçınılmazdır. Analiz cümlelerinin doğru anlaşılması ve aktarılması çok önemlidir. Yazılım gereksinimlerinin kalitesini belirlemek ve bu gereksinim bildirimlerini değerlendirmek için bir yöntem veya modele ihtiyacımız vardır. Bu gereksinimlerin çoğu, ana dillerini kullanan kullanıcıların doğal dilinde ifade edilmektedir. Yazılım gereksinimi için kalite modeli hakkında birkaç araştırma yapılmıştır, ancak Türkçe dili ifadesi için, özellikle e-Devlet alanında çok fazla araştırma yapılmamıştır. Ek olarak, Türkçe dilinde yazılım gereksinimleri belirtim bildirimlerinin yazılmasında bir standart yoktur. Bu tezin asıl amacı ortak metinler tanımlayarak ve analiz cümlelerinin belirli bir yapıya getirilmesini sağlayarak doğal dilden kaynaklı hataların en aza indirilmesi ve standardize edilmesini sağlamaktır. Gereksinim cümlesini girecek analist ya da gereksinim mühendisinin cümleyi düzgün girilebilmesini sağlayan bir model oluşturulmuştur. Oluşturulan model Türkçe dilinde Yazılım Gereksinimleri Spesifikasyonu (SRS) için bir kalite değerlendirme modeli olarak kullanılabilir. Modelin gereksinimleri ortak metin şablonlarıyla eşleştirebilmesi, benzerlik değerlerini hesaplayabilmesi ve yazılım gereksinimleri, düzenleyici belgeler ve kullanıcı gereksinimleri arasındaki gereksinimleri daha uygun bir biçimde şablona ekleyebilmesi için bir ara yüz tasarlanmıştır. Bu model, bir e-Devlet uygulamasının SRS'sinin kalitesini artırmak için uygulanmıştır. Sonuç olarak e-Devlet uygulamasına yenilikçi ve modern bir yaklaşım sunulmuştur. Literatüre bir çözüm önerisi ve akademik araştırma getirilmiştir.
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Farklı Koşullarda Görüntü Algılama Algoritmaları Yolo ve Faster R-cnn'nin Karşılaştırılması
    (2021) Abdulghanı, Abdulghanı Mawlood A.ghanı; Dalveren, Gonca Gökçe Menekşe
    Bu tezde, hem zorlu hava koşullarında hem de karanlıkta daha iyi nesne tespiti açısından YOLOv4 ile YOLOv3 ve Faster R-CNN'yi karşılaştırıyoruz. Yağmurlu, sisli ve karlı hava koşullarında ve hatta geceleri yayalar, arabalar, otobüsler ve motosikletler gibi hareket eden nesneleri tespit etmek zor olabilir. Bu çalışma, hiçbirinin başlangıçta kötü hava koşullarında veya geceleri performans göstermesinin amaçlanmadığını akılda tutarak, bu tür durumlarda hangisinin en iyi performansı gösterdiğini belirlemek için üç modülü değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Bu çalışma Tesla P4 GPU, 12GB RAM kullanılarak yapılmıştır. Bu algoritmaları, YOLOv4'ün 40.000 yineleme, 72 mAP ve 0.63 geri çağırma ile en iyi sonuçları aldığı bir açık görüntü veri seti ile eğittik. Öte yandan, YOLOv3 36000 yinelemede, 65.53 mAP'de ve 0.54 geri çağırma'da maksimum puan almıştır. Son olarak, Faster R-CNN 36000 yineleme, 51 mAP ve 0.49 geri çağırma elde etmiştir. Algılama performansı değerlendirmesi açısından, 30 FPS ile videoda YOLOv4 42 FPS'de, YOLOv3 37 FPS'de ve Faster R-CNN 10 FPS'de performans göstermiştir. Elde edilen sonuçlara göre, YOLOv4, YOLOv3 ve Faster R-CNN'ye kıyasla en iyi performansı göstermiştir.