GCRIS :: Search

Search Results

Now showing 1 - 10 of 28

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.
Citation - Scopus: 2
Big Data on Cloud for Government Agencies: Benefits, Challenges, and Solutions
(Assoc Computing Machinery, 2018) Rashed, Alaa Hussain; Karakaya, Ziya; Yazici, Ali
Big Data and Cloud computing are the most important technologies that give the opportunity for government agencies to gain a competitive advantage and improve their organizations. On one hand, Big Data implementation requires investing a significant amount of money in hardware, software, and workforce. On the other hand, Cloud Computing offers an unlimited, scalable and on-demand pool of resources which provide the ability to adopt Big Data technology without wasting on the financial resources of the organization and make the implementation of Big Data faster and easier. The aim of this study is to conduct a systematic literature review in order to collect data to identify the benefits and challenges of Big Data on Cloud for government agencies and to make a clear understanding of how combining Big Data and Cloud Computing help to overcome some of these challenges. The last objective of this study is to identify the solutions for related challenges of Big Data. Four research questions were designed to determine the information that is related to the objectives of this study. Data is collected using literature review method and the results are deduced from there.
Citation - WoS: 6
Jmathnorm: a Database Normalization Tool Using Mathematica
(Springer-verlag Berlin, 2007) Yazici, Ali; Karakaya, Ziya
This paper is about designing a complete interactive tool, named JMathNorm, for relational database (RDB) normalization using Mathematica. It is an extension of the prototype developed by the same authors [1] with the inclusion of Second Normal Form (2NF), and Boyce-Codd Normal Form (BCNF) in addition to the existing Third normal Form (3NF) module. The tool developed in this study is complete and can be used for real-time database design as well as an aid in teaching fundamental concepts of DB normalization to students with limited mathematical background. JMathNorm also supports interactive use of modules for experimenting the fundamental set operations such as closure, and full closure together with modules to obtain the minimal cover of the functional dependency set and testing an attribute for a candidate key. JMathNorm's GUI interface is written in Java and utilizes Mathematica's Mink facility to drive the Mathematica kernel.
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.
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.
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
Informatics Engineering Education in Turkey and Expectations of Software Industry
(Ieee, 2018) Yazici, Ali; Mishra, Alok; Karakaya, Ziya; Ustunkok, Tolga
In this study, using the OSYM data, the number of intakes in Informatics Engineering programs in Turkey, accreditation data and the medium of instruction of the program are summarized for the years 2016 and 2017. In addition, the software sector's expectations from the informatics engineering graduates are reassessed based on the academic studies. The developed knowledge-skill gap set was used to evaluate the situation in Turkish informatics engineering programs. Sector expectations are discussed in the context of 2017-2019 Turkey Software Sector Strategy and Action Plan prepared by the Ministry of Science, Industry and Technology of Turkey and some proposals are made for the academia. As a result, it was observed that the expectations of the software industry were similar in all studies. Additionally, the expectations were changed in the direction of developing technologies and this change should be reflected in the informatics engineering programs.
Citation - WoS: 2
Need for a Software Development Methodology for Research-Based Software Projects
(Ieee, 2018) Cereci, Ibrahim; Karakaya, Ziya
Software development is mostly carried by a group of individuals. Software development methodologies are heavily utilized to organize these individuals and keep track of the entire software development process. Although previously proposed software development methodologies meet the needs of the industry and the firms, they are not usually suitable for research-based software projects that are carried by universities and individual researchers. In this paper, we aim to show the necessity of a new software development methodology for research-based problems carried by universities. The literature review will show the differences between industry and university software projects from certain aspects. These findings will be supported by the authors own research on the area. This qualitative research involves collecting data through interviews and applying Grounded Theory to better understand the development process.
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.
Citation - WoS: 4
Citation - Scopus: 3
Systematic Mapping Study on Performance Scalability in Big Data on Cloud Using Vm and Container
(Springer-verlag Berlin, 2016) Gokhan, Cansu; Karakaya, Ziya; Yazici, Ali
In recent years, big data and cloud computing have gained importance in IT and business. These two technologies are becoming complementing in a way that the former requires large amount of storage and computation power, which are the key enabler technologies of Big Data; the latter, cloud computing, brings the opportunity to scale on-demand computation power and provides massive quantities of storage space. Until recently, the only technique used in computation resource utilization was based on the hypervisor, which is used to create the virtual machine. Nowadays, another technique, which claims better resource utilization, called "container" is becoming popular. This technique is otherwise known as "lightweight virtualization" since it creates completely isolated virtual environments on top of underlying operating systems. The main objective of this study is to clarify the research area concerned with performance issues using VM and container in big data on cloud, and to give a direction for future research.

Filters

Settings

Sort By

Results per page

Search Results