Search Results

Now showing 1 - 10 of 10
  • Article
    A Wavelet-Based Feature Set for Recognizing Pulse Repetition Interval Modulation Patterns
    (2016) Gençol, Kenan; At, Nuray; Kara, Alı
    This paper presents a new feature set for the problem of recognizing pulse repetition interval (PRI) modulation patterns. The recognition is based upon the features extracted from the multiresolution decomposition of different types of PRI modulated sequences. Special emphasis is placed on the recognition of jittered and stagger type PRI sequences due to the fact that these types of PRI sequences appear predominantly in modern electronic warfare environments for some specific mission requirements and recognition of them is heavily based on histogram features. We test our method with a broad range of PRI modulation parameters. Simulation results show that the proposed feature set is highly robust and separates jittered, stagger, and other modulation patterns very well. Especially for the stagger type of PRI sequences, wavelet-based features outperform conventional histogram-based features. Advantages of the proposed feature set along with its robustness criteria are analyzed in detail.
  • Article
    Citation - Scopus: 1
    Faır Prensipleriyle Uyumlu Gözlemlenebilen ve İzlenebilen Sosyal Medya Tabanlı Dijital Habercilik Veri Modeli
    (Gazi Univ, Fac Engineering Architecture, 2024) Takan, Savaş; Takan, Duygu Ergün; Ergun, Duygu
    Günümüzde artan veri dolaşımı nedeniyle dijital habercilikte bilgi kirliliği ve dezenformasyon daha önce hiç olmadığı kadar yaygın hale gelmiştir. Eski tarihlerde bilgiye erişim bir hak olarak vurgulanırken, günümüzde bilgi kirliliğinden korunma hakkı ortaya çıkmıştır. Bunun en temel nedeni, dijital ortamda dolaşıma giren çok sayıda haberin takibinin yapılamaması ve dijital haber paylaşımının gerektirdiği sorumlulukları düzenleyecek bir yapının bulunmamasıdır. Bu gibi problemlerin çözümüne yönelik çalışmamızda dijital habercilik veri modeli geliştirilmiştir. Dijital habercilik için önerdiğimiz veri modeli, FAIR prensiplerini sağlamasının yanı sıra, haberlerin birbiriyle mantıksal ilişkiye sahip olmasını ve haberlerin tüm süreçleriyle takip edilebilir olmasını mümkün kılarak, güvenilir bir sosyal medya ağı oluşturur. Herhangi bir veri modelinin gözlemlenebilen ve izlenebilen bir sosyal medya ortamını destekleyebilmesi için, büyük verileri barındıran çizge yapılarıyla çalışabilmesi gerekmektedir. Mevcut blokzinciri teknolojileri, gözlemleyebilme ve izleyebilme özelliklerini sağlasa da bu teknolojiler sosyal medya ağının gerektirdiği çizge veri yapısını desteklememektedir. Bu problemleri çözmek için, önerdiğimiz yapıda model ile veri birbirinden ayrılmış ve indeksleme mekanizmalarının desteklenmesi sağlanmıştır. Önerilen veri modeli, blokzinciri teknolojisinin veri modeli ile karşılaştırılmış ve sonuçta, dijital habercilik için geliştirdiğimiz modelin zaman ve alan karmaşıklığının yanı sıra, sürdürülebilirlik ve bakım maliyetleri açısından blokzinciri teknolojisinin veri modeline göre daha uygun olduğu tespit edilmiştir.
  • Article
    Citation - WoS: 7
    Citation - Scopus: 10
    Comparison of Three Different Learning Methods of Multilayer Perceptron Neural Network for Wind Speed Forecasting
    (Gazi Univ, 2021) Bulut, Mehmet; Tora, Hakan; Buaisha, Dr.magdi; Buaisha, Magdi
    In the world, electric power is the highest need for high prosperity and comfortable living standards. The security of energy supply is an essential concept in national energy management. Therefore, ensuring the security of electricity supply requires accurate estimates of electricity demand. The share of electricity generation from renewables is significantly growing in the world. This kind of energy types are dependent on weather conditions as the wind and solar energies. There are two vital requirements to locate and measure specific systems to utilize wind power: modelling and forecasting of the wind velocity. To this end, using only 4 years of measured meteorological data, the present research attempts to estimate the related speed of wind within the Libyan Mediterranean coast with the help of ANN (artificial neural networking) with three different learning algorithms, which are Levenberg-Marquardt, Bayesian Regularization and Scaled Conjugate Gradient. Conclusions reached in this study show that wind speed can be estimated within acceptable limits using a limited set of meteorological data. In the results obtained, it was seen that the SCG algorithm gave better results in tests in this study with less data.
  • Research Project
    Caesar Yarışmasına Katılan Kimlik Denetimini Sağlayan Algoritmaların Kriptanalizi
    (2017) Sulak, Fatih; Doğanaksoy, Ali
    Günümüzde akıllı telefonlardan bankamatik kartlarına, internet alışverişinden kartlı geçiş sistemlerine kadar birçok yerde kimlik denetimi kullanılmaktadır. Yeterli güvenliğin sağlanması için kriptografik algoritmaların kullanılması kaçınılmazdır. Uzun analiz süreçleri sonunda belirlenen standart şifreleme algoritmaları ise şifreleme ile kimlik denetimini aynı anda yapamamaktadır. Hem kimlik denetimi yapan hem de güvenli şifreleme yapan bazı algoritmalar tasarlanmıştır. Ancak az sayıdaki bu algoritmalar, ayrıntılı şekilde analiz edilmemiş olduklarından güvenilirliklerine şüpheyle yaklaşılmaktadır. Daha önce AES ve SHA-3 te yapıldığı gibi kimlik denetimini sağlayan şifreleme algoritmaları için uluslararası bir standardın getirilmesi ihtiyacı vardır. Bu nedenle 2014 yılı başında başlamış ve 2017 yılı sonunda bitecek olan CAESAR yarışması düzenlenmektedir. Tamamen açık ve şeffaf yapılan bu yarışma sonucunda dünyadaki milyonlarca kullanıcının etkin, verimli ve güvenli olarak haberleşmesinde standart olarak kullanacağı algoritmalar belirlenecektir. Özellikle bankacılık gibi internetin çok etkin kullanıldığı alanlarda analizleri iyi yapılmış kuvvetli algoritmaların kullanılması kaçınılmazdır. Bu projede yarışmadaki zayıf algoritmaların bulunması ve zayıflıklarının diğer akademisyenlerle paylaşılması hedeflenmiştir. Bu hedeflerin büyük kısmına ulaşılmıştır.
  • Article
    Implementation of Turkish Text-To Synthesis on a Voice Synthesizer Card With Prosodic Features
    (2017) Tora, Hakan; Uslu, İbrahim Baran; Karamehmet, Timur; Uslu, Baran
    This study is on hardware implementation of the Turkish text-to-speech (TTS) synthesis with a voice synthesizer card. Here, a fully functional TTS system, capable of synthesizing every Turkish text, including abbreviations, numbers, etc. is designed and implemented. The system is additionally enriched by applying some prosodic attributes for more intelligible and natural speech production. A set of rules required for proper pronunciation and stress patterns are precisely defined in a lexicon utilized for synthesizing Turkish speech. Performance of the developed system is assessed by the Mean Opinion Score (MOS) test. An average score of 3.29 out of 5 is achieved.It indicates that the proposed synthesizer can be successfully integrated to many practical Turkish TTS applications.
  • Article
    A Practical Distributed Lightweight Multi-Hop Time Synchronization Algorithm for Linear Wireless Sensor Networks Implemented on a Pic Based System With Realistic Experimental Analysis
    (Sakarya University, 2020) Erpay, A.; Al Imran, M.A.; Kara, A.; Imran, Md Abdullah Al
    Time synchronization is fundamental in the distributed networked systems, especially in Wireless Sensor Networks where a global time is essential to make sense of the events like collection of data and scheduled sleep/wake-up of nodes. There exists numerous time synchronization algorithms and techniques in the literature. Nonetheless, these proposed methods lack realistic experimentation of the synchronization process which is vital from the realization point of view. This study aims to bridge that gap by presenting a distributed lightweight time synchronization protocol implemented on an inexpensive PIC platform. Furthermore, PIC-based systems hadn’t been investigated before and gives an idea of the simplicity of the algorithm. Experimental analysis was done to see the performance of the protocol. The core motivation of the experiments was to the study the impact of the environment (e.g. indoor, outdoors, temperature variations and interference) on the synchronization. Our findings show that temperature indeed impedes the synchronization accuracy. © 2020, Sakarya University. All rights reserved.
  • Article
    Recurrent Neural Networks for Spam E-Mail Classification on an Agglutinative Language
    (2020) Işık, Şahin; Kurt, Zuhal; Anagun, Yildiray; Özkan, Kemal
    In this study, we have provided an alternative solution to spam and legitimate email classification problem. The different deep learning architectures are applied on two feature selection methods, including the Mutual Information (MI) and Weighted Mutual Information (WMI). Firstly, feature selection methods including WMI and MI are applied to reduce number of selected terms. Secondly, the feature vectors are constructed with concept of the bag-of-words (BoW) model. Finally, the performance of system is analyzed with using Artificial Neural Network (ANN), Long Short-Term Memory (LSTM) and Bidirectional Long Short-Term Memory (BILSTM) models. After experimental simulations, we have observed that there is a competition between detection results of using WMI and MI when commented with accuracy rates for the agglutinative language, namely Turkish. The experimental scores show that the LSTM and BILSTM give 100% accuracy scores when combined with MI or WMI, for spam and legitimate emails. However, for particular cross validation, the performance WMI is higher than MI features in terms e-mail grouping. It turns out that WMI and MI with deep learning architectures seem more robust to spam email detection when considering the high detection scores.
  • Article
    Bilgisayar Bir Metni Vurgulu Okuyabilir Mi?
    (2013) Uslu, İ. Baran; Demir, Nurettin; İlk, H. Gökhan; Yılmaz, A. Egemen
    Günümüzde, daha önce kulakla algılanmaya çalışılan vurgu,tonlama ve ezgi gibi prosodik ögeleri incelemek için bilgisayardestekli yöntemler bulunmaktadır. Akustik özelliklerin tanımlanması ve programlar yardımıyla incelenmesi, konuşmanınparçalarüstü özellikleriyle ilgili önemli ipuçları vermektedir.Bu çalışmada, Türkçe metinden konuşma sentezleme için birsistem tasarlanmıştır. Gerçekleştirilen bu sentezleyicide seçilentümcelerin ezgi yapıları incelenmiştir. Bilgisayar tarafındansentezlenen konuşmanın kulağa doğal gelmesi için, bir ezgimodeliyle donatılması gerekir. Çalışma kapsamında bir ezgimodeli önerilmiş, bu modelin bileşenleri, dilbilim kurallarıaçısından irdelenmiş ve tartışılmıştır
  • Article
    Mobile Robot Navigation Using Reinforcement Learning in Unknown Environments
    (2019) Khan, M. U.
    In mobile robotics, navigation is considered as one of the most primary tasks, which becomes more challenging during local navigation when the environment is unknown. Therefore, the robot has to explore utilizing the sensory information. Reinforcement learning (RL), a biologically-inspired learning paradigm, has caught the attention of many as it has the capability to learn autonomously in an unknown environment. However, the randomized behavior of exploration, common in RL, increases computation time and cost, hence making it less appealing for real-world scenarios. This paper proposes an informed-biased softmax regression (iBSR) learning process that introduce a heuristic-based cost function to ensure faster convergence. Here, the action-selection is not considered as a random process, rather, is based on the maximum probability function calculated using softmax regression. Through experimental simulation scenarios for navigation, the strength of the proposed approach is tested and, for comparison and analysis purposes, the iBSR learning process is evaluated against two benchmark algorithms.
  • Article
    Fitzhugh-Nagumo Modelleri için Çatallanma Denetimi
    (2018) Doruk, Reşat Özgür; Ihnısh, Hamza
    A theoretical bifurcation control strategy is presented for a single Fitzhugh-Nagumo (FN) type neuron. The bifurcation conditions are tracked for varying parametersof the individual FN neurons. A MATLAB package called as MATCONT is utilizedfor this purpose and all parameters of the neuron is analyzed one-by-one. Analysis byMATCONT revealed five Hopf (H) and one Limit-Point/Saddle Point (LP) bifurcation.The Hopf type of bifurcations are controlled by a washout filter supported by projectivecontrol theory. Washout filters are designed as first and second order. First order washoutfilter which is also physically applicable appeared to be more advantageous than thesecond order version. It appeared that, the LP case could not be stabilized by the aid of awashout filter. To solve this issue, a nonlinear controller is proposed. The only drawbackassociated with that is its inability to keep the original equilibrium point. Simulations arealso provided to validate the research done.