Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Yazarlar
- Utku, Anıl(9)
- Artuger, Firat(4)
- Doğan, Gürkan(4)
- Ergen, Burhan(4)
- Yıldırım, Özal(3)
- Özkaynak, Fatih(3)
- Alatas, Bilal(2)
- Aslan, Alper(2)
- Can, Umit(2)
- Celik, Erkan(2)
- Gul, Muhammet(2)
- Gömleksiz, Mehmet Nuri(2)
- Karaköse, Mehmet(2)
- Kiziloluk, Soner(2)
- Pullu, Emine Kübra(2)
- Sengur, Abdulkadir(2)
- Acar, Ramazan(1)
- Akcayol, M. Ali(1)
- Akmaz, Düzgün(1)
- Aksu Canbay, Canan(1)
- Akyol, Sinem(1)
- Akın, Erhan(1)
- Algur, Özlem(1)
- Alkan, Rabia Üstündağ(1)
- Atıcı, Bünyamin(1)
- Aycin, Ejder(1)
- Aydin, Ilhan(1)
- Aydin, Nezir(1)
- Aydın, Yılmaz(1)
- Ağdaş, Mehmet Tevfik(1)
- Baloglu, Ulas Baran(1)
- Baykara, Muhammet(1)
- Bendine, K.(1)
- Bora, P.(1)
- Burkut, Emine Banu(1)
- Bürhan, Yücel(1)
- Can, Ümit(1)
- Canbay, Yavuz(1)
- Cevher, Muhammed Fatih(1)
- Coşkun, Pınar(1)
Yayınlar
- MakaleAçık Erişim2022A Method to Improve the Performance of JPEG Algorithm
Özkaynak, Fatih; Artuger, Firat
JPEG is one of the most widely used methods for image compression. In the JPEG image compression method, the quantization table used in the quantization step plays an important role. The quantization table significantly determines the quality of the image and the amount of compression. Therefore, the creation of the quantization table is seen as an optimization problem. In this article, rate-distortion approach, human visual system approach and meta-heuristic approaches have been explained in order to create more effective quantization tables. Then, a new table was obtained by taking the average of the neighbors of that value instead of each value in the JPEG quantization table. The results were tested on 5 different images using different quality factors. It has been found that the proposed table increases the compression ratio by 3.52% compared to the standard JPEG table, almost without sacrificing the quality of the images.
AtıfOpenAlex1
İncele - MakaleAçık Erişim2022Recognition of Power Quality Events Using Wavelet Transform, K-Nearest Neighbor Algorithm and Gain Ratio Feature Selection Method
Akmaz, Düzgün
Bu çalışmada Güç Kalitesi (GK) bozulumu sinyallerinin sınıflandırılması için bir yöntem uygulanmıştır. Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD), gürültü içeren GK sinyallerine uygulanarak sinyaller ayrıştırılmıştır. Daha sonra sinyallerin farklı entropi değerleri kullanılarak 80 farklı sınıflandırma özelliği elde edilmiştir.Bu 80 özelliğin hepsinin sınıflandırma için kullanılması yöntemin eğitim/test sürelerinin uzamasına yol açmaktadır. Bu yüzden bütün sınıflandırma özellikleri arasında etkili özelliklerin belirlenmesi gereklidir. Bu çalışmada Kazanç Oranı (KO) özellik seçme yöntemi ve K-En Yakın Komşu Algoritması (K-EYK) ile etkili 10 sınıflandırma özelliği belirlenmiştir.Belirlenen 10 sınıflandırma özelliği ile K-EYK eğitilmiş ve test edilmiştir. Benzetim sonuçları gerçekleştirilen yöntemin sınıflandırma için etkili olduğunu göstermiştir. Aynı zamanda benzetim sonuçları seçilen parametreler için KO ile belirlenen 10 sınıflandırma özelliğinin, 80 sınıflandırma özelliğine göre daha kısa sürede daha yüksek bir sınıflandırma başarısı sağladığını göstermiştir.
AtıfOpenAlex2TR Dizin2İncele - MakaleAçık Erişim2022Türkçe metinlerde makine öğrenmesi yöntemleri ile siber zorbalık tespiti
Baykara, Muhammet; Yazğılı, Enver
İnternet kullanımının yaygınlaşması ve sosyal medya platformlarının popülaritesinin artması siber zorbalık olarak adlandırılan eylemlerin hızla yayılmasına neden olmuştur. Dünya genelinde siber zorbalığa maruz kalan kişilerin sayısı her geçen gün artmaktadır ve bu da mağdurlar üzerinde büyük etkiler yaratmaktadır. Bu eylemin tespit edilmesi, yeni mağdurların ortaya çıkmaması ve mevcut mağdurların daha fazla bu eyleme maruz kalmaması açısından büyük önem taşımaktadır. Bu noktada literatürde siber zorbalık tespitine yönelik birçok çalışmanın gerçekleştirildiği görülmüş ancak Türkçe metinlerde yapılan çalışma sayısının çok az olduğu tespit edilmiştir. Bu çalışmada kaggle adlı paylaşım sitesinden elde edilmiş ve manuel olarak oluşturulan 3000 cümlelik hazır Türkçe bir veri seti üzerinde doğal dil işleme yöntemleri kullanılarak siber zorbalık tespiti gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan veri setinin yeni olması ve bildiğimiz kadarıyla bu kadar çok sayıda algoritmanın literatürde test edilmemiş olması nedeniyle bu çalışmanın literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Çalışmada bu veri seti üzerinde Bagging, Boosting, C4.5, Gradient Boosting, K-Means, KNN, LR, NB, ANN, RO, DVM, Stokastik Gradient Descent ve XGBoost algoritmaları karşılaştırmalı olarak ilk kez kullanılmıştır.
AtıfOpenAlex4TR Dizin3İncele - MakaleAçık Erişim2022Covid-19 Aşılama Sürecinin Tahminine Yönelik Derin Öğrenme Tabanlı Bir Model
Utku, Anıl; Can, Ümit
Covid-19 pandemisi, insanlığın son zamanlarda karşılaştığı en büyük zorluklardan biridir. Henüz tedavi edici bir ilaç geliştirilemediği için tüm dünyayı sosyal ve ekonomik anlamda olumsuz etkilemektedir. Covid-19’un etkilerini ve vücutta bıraktığı hasarı en aza indirmek için farklı aşı çalışmaları yapılmıştır. Dünya genelinde insanlar aşılanarak salgının seyri kontrol altına alınmaya çalışılmaktadır. Bu noktada kullanılacak günlük aşı miktarının belirlenmesi, ihtiyaç duyulacak aşı ve enjektör gibi malzemelerin miktarına ve bunlarla beraber sağlık hizmetlerinin planlanmasına kadar önemli birçok alanda belirleyici olacaktır. Bununla birlikte birçok araştırmacı, virüs yayılım modeli oluşturmak ve Covid-19'un gidişatını tahmin etmek için farklı tahmin yöntemleri önermiştir. Bunlar arasında yapay zekâya dayalı yöntemler en ilgi çekici ve yaygın olarak kullanılan yöntemlerdir. Bu çalışmada, dünyada en yüksek aşılama oranına sahip ilk 20 ülke için günlük yapılan aşı sayılarının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla DT, kNN, LR, RF, SVM, MLP, CNN, RNN ve geliştirilen LSTM tabanlı derin öğrenme modelinin karşılaştırmalı bir analizi sunulmuştur. Uygulanan modeller için RMSE, MAE ve R2 metriklerine göre elde edilen deneysel sonuçlar karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Deneysel sonuçlar, geliştirilen LSTM tabanlı modelin uygulanan ülkelerin tamamına yakınında 0.90’ın üzerinde R2 değerine sahip olduğunu göstermiştir
AtıfOpenAlex1İncele - MakaleAçık Erişim2022Mask R-CNN Derin Sinir Ağı ile Demiryolu Hattı Bileşenlerinde Çoklu Hata Tespiti
Karaköse, Mehmet; Aydin, Ilhan; Akın, Erhan; Yilmazer, Merve
Demiryolu birçok yolcunun aynı anda seyahat edebilmesine olanak tanıyan aynı zamanda yük taşımacılığında da sıklıkla kullanılan bir ulaşım çeşididir. Ulaşımda kazalar ve aksamalar meydana gelmemesi için hattın periyodik olarak kontrolünün sağlanması ve hatalı bileşenlerin belirlenerek onarılması gerekmektedir. Raylı ulaşım sistemlerinin güvenliğinin sağlanması için yapılan manuel denetimlere alternatif olarak, son zamanlarda görüntü işleme algoritmaları ve derin öğrenme algoritmaları kullanılarak temassız, hızlı ve güvenilir sonuçlar veren hata tespit yöntemleri geliştirilmiştir. Bu çalışmada sağlıklı olan traversler ve travers üzerinde meydana gelen çeşitli hataların tespit edilmesine yönelik Mask R-CNN derin sinir ağı mimarisi kullanılarak yeni bir yöntem önerildi. Üç farklı hata türü ve sağlıklı travers olmak üzere toplamda dört farklı sınıf etiketi ile etiketlenen gerçek demiryolu görüntüleri kullanılarak model eğitimi ve eğitilen modelin test edilmesi sağlandı. Değerlendirme metrikleri hesaplanarak modelin başarı performansı ölçüldü. Sağlıklı ve hatalı olan traversleri belirlemede modelin doğruluğu %95 olarak belirlendi.
AtıfOpenAlex4TR Dizin1İncele - MakaleAçık Erişim2021Çiçek Tip Şaşırtma Levhasına Sahip Gövde Borulu Isı Değiştiricinin CFD Analizi
Işık, Erdem; Tuğan, Volkan
Gövde borulu ısı değiştiricilerinin ısıl ve hidrolik performansını etkileyen en önemli faktörlerden bir tanesi şaşırtma levhasıdır. Bu çalışmada, ANSYS Fluent programı aracılığıyla, çiçek tip şaşırtma levhasına sahip gövde borulu ısı değiştiricinin CFD analizi yapılmıştır. Analizlerde, çiçek tip şaşırtma levhasının gövde tarafı ısı taşınım katsayısına, basınç düşüşüne ve basınç düşüşü başına düşen ısı transfer oranına etkisini araştırmak amaçlanmıştır. Ek olarak, çiçek tip şaşırtma levhası ile geleneksel tek parçalı şaşırtma levhası karşılaştırılmıştır. Tasarlanan gövde borulu ısı değiştiricinin gövde tarafında çalışma akışkanı olarak su kullanılmıştır. Analizlerde, gövde tarafındaki akışkan için dört farklı kütlesel debi (1.2 kg s-1, 1.5 kg s-1, 1.8 kg s-1 ve 2.1 kg s-1) incelenmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, çiçek tip şaşırtma levhasının geleneksel tek parçalı şaşırtma levhasına göre basınç düşüşü başına düşen ısı transfer oranını artırdığı gözlemlenmiştir.
AtıfOpenAlex2TR Dizin1İncele - Proje2021Kaotik Entropi Kaynakları Ve Optimizasyon Algoritmaları Kullanılarak Gürbüz Anahtar Üreteçlerinin Tasarımı Ve Mobil Platformlar Için Pratik Uygulamalarının Geliştirilmesi
Özkaynak, Fatih; Bürhan, Yücel; Aydın, Yılmaz; Durmuş, Beyzanur; Çakıl, Ahmet Can; Metin, Zülfiye Beyza; Kaya, Ömer
Son yirmi yılda, kaos temelli şifreleme, kaotik sistemlerin pratik uygulamaları arasında en dikkat çekici konulardan biri olmuştur. Literatürde binlerce çalışma vardır. Ancak bu çalışmalar incelendiğinde iki temel kategori ön plana çıkmaktadır. Birinci kategorideki çalışmalar kaotik sistemlerin zengin rastgelelik dinamiklerini kullanan yeni şifreleme protokollerini önerirken, ikinci kategorideki çalışmalar ise bu ilk kategoride önerilenlerin güvenlik zayıflıklarını analiz etmektedir. Bu iki karşıt durum birçok araştırmacının kaos temelli kriptolojiye şüphe ile yaklaşmasına neden olmaktadır. Proje önerisinde bu problemleri adresleyebilmek için kaotik sistemlerin rasgelelik karakteristiklerin optimizasyon algoritmaları yardımıyla iyileştirilmesi, fiziksel klonlanamaz fonksiyonlar ve çeşitli son işlem teknikleri ile elde edilen çıktıların görüntü şifreleme algoritmasına dönüştürülmesi planlanmıştır. Proje sonunda iki farklı fiziksel klonlanamaz fonksiyon kullanılarak önerilen görüntü şifreleme mimarinin hem masaüstü hem de mobil versiyonları gerçekleştirilmiştir. PUF donanımlarının kriptolojik uygunluğunun incelenmesi, kaotik yer değiştirme kutusu yapılarının yan kanal analizlerine karşı direncinin araştırılması ve kaotik entropi kaynaklarına çeşitli son işlem teknikleri uygulanarak kriptolojik açıdan daha başarılı tasarımlar elde edilebileceğinin gösterilmiş olması proje önerisinin diğer önemli çıktılarıdır. Tüm bu çıktılar kapsamında bir yüksek tezi, yüksek etki faktörlü iki araştırma makalesi ve bir uluslararası konferans bildirisi yayınlanmıştır. Proje sonuçları TÜBİTAK 1001 ve 1005 projelerine ön çalışma çıktısı olarak katkı sunmuştur.
- MakaleAçık Erişim2021Eeg yöntemi ile tüketicilerin elektronik ticaret sitelerine yönelik algıları üzerine deneysel bir çalışma
Yücel, Atilla; Coşkun, Pınar
Çalışmada, nöropazarlama tekniklerinden Electroencephalography EEG Analiz Yöntemi kullanılarak elektronik ticaretsitelerinin etkinliği ve katılımcılar tarafından nasıl algılandığı araştırılmıştır Araştırma; Fırat Üniversitesi Pazarlama veNöropazarlama Araştırma Merkezinde yaş, cinsiyet, eğitim durumu, mesleği ve yetiştiği şehir gibi demografik özellikleri farklıolan gruplardan oluşan 30 gönüllü katılımcı ile gerçekleştirilmiştir. Araştırma örneklemi 19-41 yaş aralığı 18’i kadın, 12’si iseerkek katılımcıdan oluşmuştur. Araştırmada en çok ziyaret edilen e-ticaret sitelerinin “Hepsiburada, Markafoni, Gittigidiyor,Sahibinden ve N11” görselleri sırasıyla katılımcılara 5’er saniyelik slaytlar halinde izlettirilmiş olup bu sitelere verilen tüketicitepkileri nöropazarlama açısından incelenmiştir. Katılımcıların EEG verileri incelendiğinde tüm görsellere tepki verdiğigözlemlenmiştir. Araştırmada elde edilen bulgular incelenerek; firmaların hazırlamış olduğu web sitelerinde yer alan unsurların(menüler, basit görünüm, okunabilir yazılar, sitenin arka fonu, yazı rengi, site haritası ve ulaşılabilir olması) müşterilertarafından nasıl algılandığı, nelere dikkat ettikleri tespit edilmiştir.
AtıfOpenAlex3TR Dizin2İncele - MakaleAçık Erişim2021İMobileNet CNN Yaklaşımları ve Özellik Seçme Yöntemleri Kullanarak Araç Türlerini Sınıflandırma
Ergen, Burhan; Doğan, Gürkan
Günümüzde, trafik hayatında seyreden araç yoğunluğu ciddi boyutlara ulaşmıştır. Bu nedenle, mevcut ulaşım ağlarının kullanım kapasitesi maksimum seviyelere çıkmakta ve trafik sıkışıklığına yol açmaktadır. Akıllı Ulaşım Sistemlerinin bir çözümü olan Görsel Trafik Gözetleme Sistemleri trafik sıkışıklığını azaltmak için kullanılan alternatif yöntemlerden biridir. Görsel Trafik Gözetleme Sisteminin temel görevlerinden biri; video veya görüntülerden algılanan araç türlerini doğru bir şekilde sınıflandırmaktır. Bu çalışma, Görsel Trafik Gözetleme Sisteminin araç türlerini sınıflandırma doğruluğunu arttıracak yeni yöntemler sunmayı amaçlamaktadır. Çoğu görüntü sınıflandırma doğruluğunu arttıran çalışmalarda geleneksel yöntemler kullanılırken bu çalışmada günümüzde trend olan mobil evrişimli sinir ağları (MCNN) iki farklı yaklaşımla ele alınmaktadır. İlk olarak, MobileNetv1 ve MobileNetv2 modelleri optimize edilerek İMobileNetv1 ve İMobileNetv2 yaklaşımları önerildi. İkinci olarak, bu önerilen MCNN yaklaşımları sadece özellik çıkarıcı olarak kullanıldığı ve elde edilen özelliklerin birleştirilmesi, seçilmesi ve sınıflandırılması gibi yöntemlerin birlikte kullanıldığı bir yaklaşım önerildi. Önerilen yaklaşımlarla yapılan sınıflandırma sonucunda, %85,05 oranında çok yüksek bir sınıflandırma başarısı elde edilmiştir.
AtıfOpenAlex3TR Dizin2İncele - MakaleAçık Erişim2021PLC ve SCADA Kullanılarak Bir Orcik Üretim Sisteminin Otomasyonu
Gencer, Cetin; Üstündag, Aybıke
Orcik, Elazığ yöresinde üzümden ya da duttan elde edilen şıranın un ve özel bir toprakla bulamaç haline getirilipceviz dizili ipin bu bulamaca istenilen kalınlığa göre bir veya daha fazla kez batırılıp güneşte kurutulmasıyla elde edilenyöresel bir üründür. Bu çalışmada, Türkiye'de tüketiminin yanısıra Avrupa ülkelerine de ihraç edilen orciğin fabrikaotomasyon sistemi ile üretimine yönelik bir benzetimi yapılmıştır. Doğal klasik yöntemlerle üretilen orciğin her birüretim aşaması ele alınarak Programlanabilir Mantıksal Denetleyici (PLC) otomasyon sistemi ile tasarımı yapılmış veSCADA üzerinde benzetimi gerçekleştirilmiştir. Elektrikli makineler, hızla büyüyen otomasyon hızının bir sonucuolarak sektörün bir parçası haline gelmiştir. Geleneksel endüstriyel işlemler makinelerin manuel çalıştırılmasıyla olur vebu işlemler manuel müdahaleye bağlıdır. Bu süreç zaman alıcı ve pahalıdır. Endüstrilerdeki yönlendirme görevlerininotomatikleştirilmesi verimliliği arttırır. Minimal insan müdahalesiyle PLC gibi otomasyon araçları kullanılaraktekrarlayan sürecin otomasyonu, geliştirilmiş verim, azaltılmış işletme maliyetleri, geliştirilmiş üretim hacimleri, dahaiyi kalite kontrol ve endüstriyel güvenlik sağlanır. Tasarlanan sistemle, orcik üretiminin klasik yöntem yerine PLCtabanlı otomasyon sistemine geçişi amaçlanmıştır.
- MakaleAçık Erişim2021Factors Affecting Parental Mediation Strategies in Children’s Technology Use: A Systematic Review
Kurşun, Engin; Turgut, Yiğit Emrah; Aslan, Alper; Alkan, Rabia Üstündağ
Parents raise their children by using their own social, cultural, and financial resources. With the development of technology, parents started guiding their children in digital environments. In other words, parents attempt to regulate their children’s use of media while maximizing the benefits of media-rich digital environments for their children. This study aimed to examine, evaluate, and interpret the factors affecting parental mediation strategies through meta-synthesis method. A total of 16 studies were reviewed. The results revealed that demographic characteristics including age, gender, educational level, and socio-economic status, use of technology, parents’ attitudes and perceptions towards technology are the critical factors influencing parental mediation strategies.
AtıfOpenAlex22TR Dizin1İncele - MakaleAçık Erişim2021Detection of circuit components on hand-drawn circuit images by using fasterR-CNN method
Köseoğlu, Murat; Günay, Mıhrıban
In this study, one of deep learning methods, which has been very popular in recent years, is employed for the detection and classification of circuit components in hand-drawn circuit images. Each circuit component located in different positions on the scanned images of hand-drawn circuits, which are frequently used in electrical and electronics engineering, is considered as a separate object. In order to detect the components on the circuit image, Faster Region Based Convolutional Neural Network (R-CNN) method is used instead of conventional methods. With the Faster R-CNN method, which has been developed in recent years to detect and classify objects, preprocessing on image data is minimized, and the feature extraction phase is done automatically. In the study, it is aimed to detect and classify four different circuit components in the scanned images of hand-drawn circuits with high accuracy by using the Python programming language on the Google Colab platform. The circuit components to be detected on the hand-drawn circuits are specified as resistor, inductor, capacitor, and voltage source. For the training of the model used, a data set was created by collecting 800 circuit images consisting of hand drawings of different people. For the detection of the components, the pretrained Faster R-CNN Inception V2 model was used after fine tuning and arrangements depending on the process requirements. The model was trained in 50000 epochs, and the success of the trained model has been tested on the circuits drawn in different styles on the paper. The trained model was able to detect circuit components quickly and with a high rate of performance. In addition, the loss graphics of the model were examined. The proposed method shows its efficiency by quickly detecting each of the 4 different circuit components on the image and classifying them with high performance.
AtıfOpenAlex8TR Dizin1İncele - MakaleYalnız künye2020Akarsulardaki sediment taşınımının yapay sinir ağları ve anfıs yöntemleri kullanılarak tespiti
Acar, Ramazan; Saplioglu, Kemal
İçme suyu ile kullanma suyunun temini, akarsulardaki kirlilik seviyesi ve baraj, bağlama gibi su yapılarınınprojelendirilmesi gibi çalışmalarda sediment miktarının tahmini çok önemlidir. Bu çalışmada, Fırat Havzası üzerindeki Göynük Çayı, Murat Nehri ve Peri Suyu gibi nehirler sediment taşınımı konusunda irdelenmiştir. Bölgedeki istasyonlar için yapay sinir ağları (YSA) ve uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) gibi yöntemler denenmiştir. Bu üç istasyona ait uygulamalarda debi(Q), sediment(Qs), sıcaklık(T) ve yağış(P) verilerinden faydalanılmıştır. Bu veriler ile üç istasyon için sediment tahmin modelleri oluşturulmuştur. Oluşturulan bu modeller hem eğitim hem de test aşamalarında regresyon katsayısı (R2) ve ortalama yüzde hatası (OYH) bakımından karşılaştırılmıştır. Regresyon katsayısı bakımındaneğitim ve test aşamalarında en başarılı sonuç yapay sinir ağlarından elde edilmiştir. Ortalama yüzde hatası bakımından ise YSA ve ANFIS yöntemlerinden hem eğitim hem de test aşamalarında birbirlerine yakın sonuçlar elde edilmiştir.
AtıfTR Dizin4İncele - MakaleYalnız künye2020Derin sinir ağları kullanarak türkiye’deki otomobil satışlarının tahmini için bir model
Kaya, Sema Kayapinar; Yıldırım, Özal
Tüm kararlarda itici güç olan tedarik zinciri sürecinde talep tahmini, tedarik zinciri sürecinin en önemli bileşenlerinden birisidir. Gelecekteki ürün ve hizmetlerin tahmin edilmesi, diğer tüm tahminlerin başlangıç noktası olup diğer tüm süreçlerin temel girdisini oluşturmaktadır. Bu çalışmada, otomobil satış tahmini için 8 katmanlı Derin Sinir Ağ (DSA) modeli önerilmiştir. Modelin girdileri, döviz kuru, gayrisafi yurt içi hasıla, tüketici güven endeksi ve tüketici fiyat endeksi gibi çeşitli ekonomik göstergelerden oluşmaktadır. Modelin çıkışına göre araç satış tahmini yapılmıştır. 2011 ve 2018 yılları arasında aylık bazda toplam 90 veri toplanılarak analizler yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, bu yaklaşımın çeşitli satış tahmin problemlerinde kullanılabileceğini göstermektedir.
AtıfTR Dizin5İncele - MakaleAçık Erişim2020Vocational College’s Students’ Perceptions of Distance Education
Gömleksiz, Mehmet Nuri; Pullu, Emine Kübra
The aim of this qualitative study is to determine vocational college’s students’ perceptions ofdistance education. Study group included 36 students enrolled at the departments of Computer Technologies(five students), Office Management and Executive Assistance (eight students), Child Development (18students) and Logistics (five students) at Develi Hüseyin Şahin Vocational College of Kayseri University during Spring term of 2019-2020 academic year. Phenomenology, one of the qualitative research designs, was used in the study. Study group was selected based on maximum diversity sampling. Volunteer students were included into the study. An interview form including 10 semi-structured questions developed by the researchers was used as the data collection tool. The data were analyzed based on descriptive analysis method. Study results revealed that students’ had both positive and negative opinions to wards distance education. Ten themes were determined based on study results; ‘students’ feelings to wards the decision of distance education’, ‘opinionson distance education system the university offered’, ‘information and support activities by the university’,‘positive effects of online courses on learning process’, ‘negative effects of online courses on learning process’,‘activities in distance education system’, ‘suitability of courses for distance education’, ‘system problems’,‘technological infrastructure problems’ and ‘simultaneous use of face to face education and distance education system’. Several recommendations are suggested based on the study results. The students expressed bothpositive and negative opinions about the distance education system.
AtıfTR Dizin5İncele - MakaleYalnız künye2020Prediction of Citrus Fruits Production using Artificial Neural Networks and Linear Regression Analysis
Kuvvetli, Yusuf; Göçmen, Elifcan
Accurate and timely prediction of fruits production plays a significant role in the agriculture industry. Therefore, it is very important to predict of citrus fruits production. In this study, prediction the production amount of different citrus fruits for a city of Turkey (Adana) is aimed. Orange, mandarin and bitter orange are included as citrus products and the production amounts of ten years are used as dataset. Artificial neural network (ANN) and linear regression analysis are performed for predicting the production amounts. A feed forward neural network is proposed with regarding some inputs such as districts of Adana, product types, product specific plant area, average yield per tree, number of fruitless trees, number of fruit trees, total number of trees, population, inflation rate, total fruit area, temperature, average rainfall. The obtained results in which the R2 values are greater than 0.98 for all datasets show us that the proposed method can predict the production amount accurately regarding the input parameters.
AtıfOpenAlex3İncele - MakaleAçık Erişim2020Vocational school students’ opinions on using computer aided applications in technical and vocational drawing course
Gömleksiz, Mehmet Nuri; Pullu, Emine Kübra
The aim of this study is to determine opinions of the students of Computer Technologies department on using computer aided applications in Technical and Vocational Drawing course. The sample of the study is students in Computer Technologies department, in Develi Hüseyin Şahin Vocational College at Erciyes University in 2017-2018 academic year. Phenomenology method, one of the qualitative research design, was used in the study. Sampled through convenience sampling method, a total of 35 students were interviewed. An interview form including semi-structured questions was used as the data collection tool. Data were analyzed based on descriptive analysis method. Study results revealed that students had both positive and negative opinions in cognitive and affective contexts towards the use of computer aided applications in Technical and Vocational Drawing course
- MakaleAçık Erişim2020Kitlesel açık çevrimiçi derslere katılan bireylerin dersleri tamamlama durumlarının çeşitli değişkenlere göre incelenmesi
Aslan, Alper; Göktaş, Merve; Atıcı, Bünyamin
Kitlesel açık çevrimiçi dersler internet kullanımının\ryaygınlaşması ile birlikte daha geniş kitleler tarafından tercih edilmeye\rbaşlanmıştır. Eğitimciler tarafından önümüzdeki yıllarda daha fazla tercih\redileceği düşünülen kitlesel açık çevrimiçi derslerde dersi yarıda bırakması\rönemli bir sorundur. Gerçekleştirilen araştırmada kitlesel açık çevrimiçi\rderslere katılan bireylerin dersleri tamamlama durumları cinsiyet, yaş,\rmezuniyet türü, sistem kullanım durumu, katılma nedenleri ve özerk öğrenme\rpotansiyeli değişkenlerine göre incelenmesi amaçlanmıştır. Bu araştırmada nicel\raraştırma yöntemlerinden betimsel tarama modeli kullanılmıştır. Araştırmanın\rörneklemi 63 erkek ve 64 kadın olmak üzere toplam 127 kişiden oluşmaktadır.\rÖrneklem seçiminde amaçsal örnekleme yöntemlerinden ölçüt örneklem\rbenimsenmiştir. Katılımcıların kitlesel açık çevrimiçi ders almış olmaları\rölçüt olarak belirlenmiştir. Veri toplama aracı olarak araştırmacılar\rtarafından hazırlanan kişisel bilgi formu ile Arslan ve Yurdakul (2015) tarafından\rgeliştirilen Özerk Öğrenme Ölçeği kullanılmıştır. Verilerin analizinde\rkestirimsel analiz yöntemlerinden Ki-kare testi, point-biserail korelasyon\ranalizi ve bağımsız gruplar t-testi kullanılmıştır. Araştırma sonuçları\rbireylerin kitlesek açık çevrimiçi dersleri tamamlama oranlarının cinsiyet\rdeğişkenine göre erkeklerin lehine, yaş değişkenine göre 25-44 yaş aralığı\rlehine, mezuniyet türüne göre lisans ve lisansüstü mezunların lehine anlamlı\rbir şekilde yüksek olduğu tespit edilmiştir. Sistem kullanma durumlarına ve\rözerk öğrenme potansiyellerine göre ise anlamlı bir farklılık bulunamamıştır.\rBunun yanı sıra bireylerin kitlesel açık çevrimiçi derslere katılma nedenleri\rarttıkça dersi tamamlama oranlarının arttığı görülmüştür.
- MakaleYalnız künye2019Kurumsal Kaynak Planlama (KKP) Sistemlerinin Seçiminde MACBETH ve MABAC Yöntemlerinin Bütünleşik Olarak Kullanılması
Aycin, Ejder
Kurumsal kaynak planlama (KKP) sistemleri, işletmelerin farklı birimleri arasındakikoordinasyonu sağlayarak, daha hızlı ve kolay karar alınmasını sağlayan sistemlerdir. Dolayısıyla,işletmeler için doğru KKP sisteminin seçim kararı oldukça önemli bir konudur. Bu sistemlerinseçiminde dikkate alınması gereken çok sayıda kriter bulunduğundan, seçim sürecinde çok kriterlikarar verme (ÇKKV) yöntemlerinden yararlanmak mümkün olacaktır. Bu çalışmada Bu çalışmadaÇKKV yöntemlerinden MACBETH ve MABAC yöntemleri bütünleşik olarak kullanılarak, en iyiKKP sisteminin seçilmesi amaçlanmıştır. Subjektif bir yöntem olan MACBETH ile kriterin önemağırlıkları hesaplanmış, MABAC yöntemiyle ise sistem alternatifleri değerlendirilmiştir. Uygulamasonuçlarına göre en önemli kriterler fonksiyonellik, kullanım kolaylığı ve marka imajı olarakbelirlenirken; en iyi sistem alternatifi ise SAP olarak tespit edilmiştir.
AtıfTR Dizin14İncele - MakaleYalnız künye2019Meme Kanseri Histopatolojik Görüntülerinin Evrişimsel Sinir Ağları ile Sınıflandırılması
Talo, Muhammed
Meme kanseri, dünya çapında kadınlar arasında en fazla ölümün görüldüğü kanser türüdür. Meme kanseri imgelerininbilgisayar destekli sistemler yardımıyla hızlı ve doğru bir şekilde sınıflandırılması hayati önem arz etmektedir. Bu çalışmada,meme kanseri imgelerini iyi ve kötü huylu olarak sınıflandırmak için ResNet-50 mimarisi önerilmiştir. Evrişimsel Sinir Ağıtabanlı ResNet-50 mimarisi kullanılarak, açık kaynak BreakHis veri setindeki, meme kanseri imgelerinin ikili sınıflandırılmasıgerçekleştirilmiştir. ResNet-50 mimarisinin eğitiminde transfer öğrenme yöntemi uygulanmıştır. Önerilen modelinsınıflandırma başarısının, literatürdeki mevcut çalışmalara kıyasla daha yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca önerilen model, meme kanseri imgeleri üzerinde herhangi bir ön işleme yapmadan verileri otomatik olarak sınıflandırmaktadır.
AtıfTR Dizin2İncele