hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Gri ilişkisel analiz tabanlı yeni bir LVQ yöntemi: Odun türü sınıflandırma üzerine bir uygulama
A new LVQ method based on gray relational analysis: An application on classification of wood species
Yazar: MİRAÇ MURAT
Danışman: DOÇ. DR. ŞÜKRÜ ÖZŞAHİN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Bu tez çalışması oldukça güçlü tahmin yeteneğine sahip olan yapay sinir ağları ile sınıflandırma modelleri geliştirilmesine odaklanmıştır. Çalışmada yapay sinir ağı tekniklerinden olan ve sınıflandırma uygulamalarında kullanılan Öğrenen Vektör Niceleme (LVQ) ile birlikte yeni bir sınıflandırıcı olan Gri LVQ kullanılmıştır. Odun türü belirleme üzerine bir uygulama yapılarak LVQ yöntemlerinin sınıflandırma performansları ve Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA) sınıflandırma performansı kıyaslanmıştır.
LVQ sınıflandırma algoritmasında örnek vektör ile referans vektörler arasındaki benzerlikler referans vektörlerin ayrı ayrı değerlendirilmesiyle belirlenir. Gri LVQ algoritmasında ise Gri İlişkisel Analiz yoluyla bütün referans vektörlerinin birlikte değerlendirildiği bir sınıflandırma gerçekleşir. Bu çalışma ile LVQ, Gri LVQ ve ÇKA yöntemleriyle odun anatomisine ait biyometrik özellikleri girdi olarak kullanıp Akçaağaç (Acer L.) cinsine ait 4 farklı türün ayrımını yapan sınıflandırıcı modeller geliştirilmiştir. Literatürde fazla çalışılmamış olan, anatomik özelliklerin biyometrik ölçümleri kullanılarak odun türünün belirlendiği çalışmalara yeni bir yaklaşım sunan LVQ ve Gri LVQ yöntemleriyle elde edilen sınıflandırma başarıları ÇKA sınıflandırıcıyla benzer olmuştur. Her üç yöntem de 24 örnekten oluşan veri kümesinde %95,83 sınıflandırma doğruluğuna ulaşılmıştır.

Abstract:
This thesis concentrates on the development of classification models with artificial neural network algorithms which are powerful estimation technique. In the thesis, Learning Vector Quantization (LVQ) one of the artificial neural network techniques is used in addition to Grey LVQ which is a new LVQ method. The classification performances of LVQ methods and Multilayer Perceptron (MLP) are compared with an application based on wood type determination.
The similarities between the sample vector (input vector) and the reference vectors in the LVQ classification algorithm are determined by evaluating the reference vectors individually. In the Gray LVQ algorithm, a classification which evaluates all the reference vectors together using the GRA is performed. To identify 4 different species belonging to genus of Acer L., classifiers were developed by using the biometric features of wood anatomy as input of LVQ, Gray LVQ and MLP algorithms. The classification accuracies of LVQ and Gray LVQ algorithms, which offer a new approach to the rare studies in the literature in which the wood species are identified using biometric measurements of anatomical features are similar to the accuracy of the MLP classifier. In all three methods, 95.83% classification accuracy was achieved in the test data set consisting of 24 samples.
Baharatlarda kullanılan yasaklı boya Sudan I'in tayini için basit bir spektroflorimetrik metot
A simple spectrofluorimetric method for determination of the banned Sudan dye I in spices
Yazar: OSMAN CAN ÇAĞILCI
Danışman: PROF. DR. ÜMMÜHAN OCAK
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Kimya = Chemistry
Dizin: Boyalar = Dyes ; Flüoresan spektroskopisi = Fluorescence spectroscopy ; Sudan = Sudan

Özet:
Bu çalışmada baharatlarda kullanılan yasaklı Sudan I boyasının tayini için bir spektroflorimetrik metot geliştirilmiştir. Geliştirilen metotta modifiye bir standart ekleme yöntemi kullanılarak kırmızı pul biber, sumak ve kimyon numunelerinde Sudan I tayini yapılmıştır. Çalışmada kullanılan gıda numuneleri yerel marketlerden temin edilmiştir. Önerilen metotta çözücü olarak toksik olmayan etanol kullanılmıştır. Numunelere değişen miktarlarda Sudan I boyası spayk edilmiş ve etanolle ekstrakte edilerek analize hazırlanmıştır. Geliştirilen metodun doğrusal aralığı, doğruluğu, gözlenebilme sınırı (LOD), tayin sınırı (LOQ) ve kesinliği belirlenerek metot valide edilmiştir.

Abstract:
In this study, a spectrofluorimetric method was developed for the identification of the banned Sudan I dye in spices.Sudan I was applied to red pepper, sumac and cumin samples using a modified standard addition method in the developed method.Food samples used in the study were obtained from local markets.Non-toxic ethanol was used as solvent in the proposed method.The samples were spiked with varying amounts of Sudan I and analyzed by ethanol extraction.The method has been validated by determining the linear range, accuracy, detection limit (LOD), detection limit (LOQ) and accuracy of the developed method.
Çoklu-odaklı görüntülerin birleştirilmesi
Multi-focus image fusion
Yazar: SAMET AYMAZ
Danışman: PROF. DR. CEMAL KÖSE
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Çoklu-odaklı görüntü birleştirme, bir görüntünün farklı odaklanma değerlerine sahip
iki veya daha fazla kopyasının tek odaklı anlaşılır bir görüntü haline getirilmesidir.
Çalışmamızda çoklu-odaklı görüntüleri birleştirmek amacıyla süper-çözünürlük
tabanlı hibrit bir yöntem geliştirilmiştir. İlk olarak kaynak görüntülere bicubic
interpolasyon tabanlı süper-çözünürlük yöntemi uygulanmıştır. Süper-çözünürlük yöntemi
sayesinde görüntülerdeki bilgi miktarı arttırılmaktadır. İkinci olarak kaynak görüntülerin
alt frekans bölgelerine ayrıştırılması amacıyla Sabit Dalgacık Dönüşümü (SWT)
uygulanmaktadır. Sabit Dalgacık Dönüşümü sonrası her bir kaynak görüntü için dört alt
bant oluşmaktadır. Oluşan her bir alt banta Temel Bileşen Analizi (PCA) uygulanmıştır.
Bu alt bantlar için özvektörler ve özdeğerler hesaplanmıştır. Hesaplanan özvektörler
sıralanarak, her bir alt bant için genliği maksimum olan özvektör seçilmektedir. Bu
değerler yardımıyla birleştirme kuralı uygulanarak yeni alt bantlar üretilmektedir. Alt
bantları tekrar birleştirebilmek amacıyla Ters Sabit Dalgacık Dönüşümü (ISWT)
uygulanmıştır. Oluşan görüntü bicubic interpolasyon tabanlı yeniden boyutlandırma
yöntemi yardımıyla orijinal görüntü boyutuna dönüştürülmüştür.
Yapılan çalışma diğer çalışmalara oranla daha net, daha fazla kenar bilgisine sahip ve
düzlemsel bozulmalardan daha uzaktır. Sonuçlar, performans ölçümleriyle kanıtlanmıştır.

Abstract:
Multi-focus image fusion is the making of two or more copies of a scene with
different focus values into a single focus clear Image.
In our study, super-resolution based hybrid technique is implemented for multi-focus
Image fusion. Firstly, bicubic interpolation based super-resolution technique is applied to
all source Images. Thanks to this, the ınformation of source Images are enhanced.
Secondly, Stationary Wavelet transform is implemented to decompose source Images.
After this processing, the each source Image is divided into four sub-bands. Then for each
sub-band Principal Component Analysis is applied. Eigenvalues and eigenvectors are
calculated for each sub-band of source Images. Calculated eigenvectors are sorted and
selected eigenvector which has maximum amplitude for each sub-band. Using these values,
new fused sub-bands are created. And to reconstruct the new sub-bands, Inverse Stationary
Wavelet Transform is implemented. To perform quality objectively, the fused Image is
resized using bicubic interpolation method.
The proposed method's results have more clarify, more edge information and far
from spatial distortions. The performance measuing proves that.
Orta Karadeniz bölgesinin kabuk yapısının gravite verileri ile modellenmesi
Crust structure modeling with gravity data in Mid-Karadeniz region
Yazar: ABDURRAHMAN YASIR PARLAK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ALİ ELMAS
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Jeofizik Mühendisliği = Geophysics Engineering

Özet:
Orta Karadeniz Bölgesi tektonik açıdan önemli bir bölgedir. Bölgenin sismik aktivitesi fay zonları boyunca yüksek, diğer yerlerde ise oldukça düşüktür. Bu çalışmada sismik aktivite farklılıklarının sebepleri, bölgeye ait Dünya Gravite Haritası 2008 (EGM08) Bouguer gravite anomalileri ve son 30 yıla ait sismisite bilgileri kullanılarak araştırılmıştır.
Bölgeye ait Bouguer gravite anomalilerinin radyal ortalama güç spektrumlarından yumuşak ve sıkı sediment tabaka sınırları, temel kaya, Conrad ve Moho sınırlarının ortalama derinlikleri belirlenmiştir. Ayrıca, Moho derinlik hesabında kullanılmak üzere süzgeçleme için gerekli olan dalga sayısı belirlenmiştir. Spektrumun farklı eğilimli doğrusal parçalarından yumuşak ve sıkı kaya sınırı, temel kaya, Conrad ve Moho ortalama derinlikleri sırasıyla 2,812 km, 6,418 km, 10,980 km ve 39,956 km olarak bulunmuştur. Parker-Oldenburg gravite ters çözüm algoritmasıyla Moho'nun 3B geometrisi modellenmiştir. EGM08 Bouguer gravite anomalileri kullanılarak hesaplanan Gravimetrik Moho ile topoğrafya verilerinin kullanımıyla hesaplanan İzostazik Moho yüzeyleri karşılaştırılmıştır. Daha sonra deneysel formüller kullanılarak, Moho yüzeyleri hesaplanmıştır. Hesaplanan yüzeyler kıyaslanmıştır ve böylece bölgeye ait Moho topografyası en doğru şekilde modellenmiştir.

Abstract:
The Mid-Karadeniz Region is a tectonically important region. The seismic activity of the zone is high throughout the fault zones and relatively low in other places. In this study, the causes of seismic activity differences were investigated using EGM08 Bouguer gravity anomalies and seismicity information for last 30 years of the region.
The mean depths of the soft and hard sediment, basement, Conrad and Moho interfaces have been determined using the radial mean power spectra of the Bouguer gravity anomalies of the region. In addition, the cut-off wavenumber has been determined for filtering the Bouguer gravity data to calculate the depth of the Moho topography. The mean depths of the soft and hard sediment, basement, Conrad and Moho interfaces have been calculated as 2,812 km, 6,418 km, 10,980 km and 39,956 km, respectively by the linear segments of the spectrum in different trends. The Parker-Oldenburg algorithm has been used to model the geometry of the Moho topography. The gravimetric Moho that was calculated using EGM08 Bouguer gravity anomalies and the isostatic Moho that was calculated using topographic data were compared. As a result of this comparison, the correctness of the gravimetric Moho has been revealed. Then, Moho surfaces were calculated using different empirical formulas. The calculated surfaces were compared and thus the Moho topography of the region was modeled in the most accurate way.
Zaman serisine dayalı tahmin yöntemlerinin rassallık ve trend içeren veri setlerindeki tahmin performanslarının karşılaştırılması
Comparison of forecasting performance based on time series estimation methods with randomness and trending data sets
Yazar: AHMET ALÇI
Danışman: DOÇ. DR. ŞÜKRÜ ÖZŞAHİN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; İstatistik = Statistics

Özet:
Tahmin, geleceği planlamak, yönlendirmek ve gelecekte gerçekleşebilecek durumlara karşı önceden önlemler alabilmek açısından oldukça önemli bir değere sahiptir. Geleceğe yönelik tahmin yapabilmek kadar önemli olan bir konuda yapılan öngörülerin başarısıdır. Günümüze kadar çok sayıda tahmin yöntemi başarılı yani performansı yüksek sonuçlar elde edebilmek amacıyla geliştirilmiştir. 
Tahmin yöntemleri temel olarak sebep-sonuç ilişkisine ve zaman serisine dayalı olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Çalışma kapsamında zaman serisine dayalı olan Otoregresif Entegreli Hareketli Ortalamalar (ARIMA), Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Gri Tahmin yöntemlerinin rassal dağılan ve trend içeren verilerin bulunduğu zaman serilerindeki tahmin performasları incelenmiştir. Bahsi geçen yöntemlerin tahmin başarısını ölçmek amacıyla 64 farklı zaman serisi ele alınmış olup Mean Absolute Percentage Error (MAPE) ve Root Mean Square Error (RMSE) ölçütleri ile performansları mukayese edilmiştir. Sonuç olarak YSA'nın verilere daha uygun modeller ortaya koymasına rağmen Gri Tahmin yönteminin hem rassallık hem de trend içeren veri setlerinde diğer yöntemlere göre daha başarılı tahminler yaptığı kanısına ulaşılmıştır. 

Anahtar Kelimeler: Zaman Serileri, Tahmin Yöntemleri, ARIMA, YSA, Gri Tahmin

Abstract:
Estimation has a vital important value in planning and directing the future and taking precaution against future unexpected situations. The success of the estimations made in a subject are as important as forecasting the future. Until today, numerous forecasting methods have been developed to be successful, namely, on the purpose of obtain high performance results.
The estimation methods are basically divided into two grups that are based on time series and cause-effect relation. The scope of this study, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Artificial Neural Networks (ANN) and Grey Prediction methods based on time series have been investigated to prediction performance in the time series of randomly dispersed and trendy data. So as to measure the estimation performance of aforomentioned methods, 64 different time series data set have been handled and their estimation performance were compared with Mean Absolute Percentage Error (MAPE) ve Root Mean Square Error (RMSE). As a result, though ANN present more suitable model for the data set, it has been deduced that Grey Estimation method makes better estimation in both random and trend data sets than other methods.

Keywords: Time Series, Forecasting Methods, ARIMA, ANN, Grey Prediction
Etriye kanca açısının eksenel yüklü betonarme kolon davranışı üzerindeki etkileri
The effects of tie hook angle on structural behavior of reinforced concrete columns
Yazar: ZVIAD TURMANIDZE
Danışman: PROF. DR. SELİM PUL
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Betonarme yapılardaki en önemli özelliklerden biri olan sünekliğin sağlanması için yapı elemanlarının yönetmelik kurallarını sağlaması gerekmektedir. Enine donatıların çap, aralık, kanca açısı gibi detaylarının yönetmenliğe aykırı yapılması durumunda sargı etkisi, özellikle deprem anında beklenen derecede ortaya çıkamayacaktır. Dolayısıyla bu çalışmanın amacı, etriye kanca açısının eksenel yüklü betonarme kolonların davranışı üzerindeki etkisini, etriye aralığı ve beton dayanımına bağlı olarak araştırılmasıdır. Bu amaçla etriye kanca açılarının 90° ve 135° olduğu betonarme kalın kolonlar üzerinde eksenel yükleme deneyleri gerçekleştirilmiştir. Deneyler ve analitik çalışmalar sonucunda elde edilen yük-yerdeğiştirme eğrileri kırılma davranışı, dayanım ve süneklik açısından karşılaştırılmıştır. Çalışmalar sonucunda etriye kanca açısı ve etriye aralığının eksenel yüklü betonarme kolonların kırılma davranışında çok önemli bir rol oynadığı görülmüştür. Etriye aralığının fazla olduğu numunelerde boyuna donatı burkulması, az olduğu ancak kanca açısının 90° olduğu numunelerde ise etriye açılması ile başlayan kırılmalar sözkonusudur.

Abstract:
Because of the fact that one of the most important features of reinforced concrete structures is ductility, structural elements of a building must satisfy the rules of design codes. By not satisfying the design rules such as diameters, spacing, tie hook angle, it would not be provided efficient lateral confinement by transverse reinforcements. Hence structure cannot behave as expected in case of earthquake. However, the purpose of this study is to investigate the effect of tie hook angle on the behavior of axial loaded reinforced concrete columns depending on concrete compressive strength and tie spacing. For this purpose, axial loading tests were carried out on reinforced concrete short columns with hook angle of 90° and 135°. A comparative study in terms of fracture behavior, strength and ductility was done after obtaining load-displacement curves both experimentally and analytically. After studies, it is seen that tie hook angle and tie spacing play a very important role in the fracture behavior of axial loaded reinforced concrete columns. In the case of excessive tie spacing, it was observed that columns fail due to longitudinal bar buckling without hook openning when tie hook angle is 135° where in case of tie hook angle is 90°, columns fail due to bar buckling after hook openning.
Fiziksel konum temelinde kimlik doğrulamalı DHCP sunucusu tasarımı
Physical location based DHCP server design with authentication
Yazar: MEHMET HALİS KORKMAZ
Danışman: PROF. DR. CEMAL KÖSE
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kurumsal ağların hızlı büyümesi ve gelişmesi ile birlikte ağ güvenliği daha çok önem kazanmaktadır. Ağ güvenliğinin en önemli parametrelerinden biri kimlik doğrulamadır. Büyük ölçekli bir kurumsal ağda kullanıcıların doğruluğunu/bilinirliğini sağlama süreci hem yüksek iş yükü ve hem de bazı güvenlik sorunları ile karşımıza çıkmaktadır.
Bir kullanıcının bir ağa katılma süreci aslında bir ağ protokolü olarak DHCP (Dinamik Host Yapılandırma Protokolü) sorumluluğundadır. DHCP, sistem yöneticisinin IP adresi dağıtmasına ve bir kullanıcının IP adresi edinmesine kolaylık sağlar. Bununla birlikte güvenlik mekanizması içermeyen bu protokole bağlı olarak, sahte DHCP, sahte veya çalıntı fiziksel adres ve DHCP sömürülmesi gibi potansiyel güvenlik zafiyetleri oldukça önemli sorunlardır.
Bu çalışmada amacımız kurumsal bir ağa katılmak isteyen bir kullanıcının herhangi bir bilişim personeli ile görüşmeye ihtiyaç duymaksızın etkileşimli olarak kendini doğrulayıp sisteme kabul edilmesini sağlamak ve istemcinin fiziksel konumunu tespit edip doğrulama süreçlerinde bu bilgiyi kullanarak güvenliği artırmak olacaktır. Hedefimiz ağdan gelen fiziksel bilgiyi de kullanacak ve kimlik doğrulamayı sağlayacak yeni bir DHCP sunucusu programlamaktır.

Abstract:
Network security has gained more importance with the rapid growth and expansion of the enterprise networks. One of the most important parameters of network security is authentication. In a large-scale network, the user authentication process is a high workload and has some security problems.
Managing a user's inclusion process into a network is actually the DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol) responsibility as a network protocol. The DHCP supplies facility for the network administrator to manage IP addresses and user to own an IP address. However, due to this protocol without security mechanism, the potential security vulnerabilities such as rogue DHCP server, stolen MAC (Media Access Control) address and DHCP Starvation are getting more important problems.
In this study we propose a mechanism for each user that wants to be included in our enterprise network and authenticate oneself without needing to consult with any network administrator. We also propose to fix that user's binding location. So using this information we ensure security and determine IP configuration to clients for next connections. Our goal is to program a new DHCP server that will also use physical information from the network and provide authentication.
İmleç hareketinin hayali sırasında kaydedilmiş eeg sinyallerinin sınıflandırmasını kolaylaştırmak amacıyla yeni bir dönüşüm yöntemi
A transformation method for feature extraction and classification  of the eeg signal recorded during cursor movement imagery
Yazar: BAHAR HATİPOĞLU
Danışman: PROF. DR. CEMAL KÖSE
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; EEG =   ; Temel bileşenler analizi = Principal components analysis ; İşaret işleme = Signal processing

Özet:
Elektroensefalogram ölçümleri günümüzde anestezi seviyesinin belirlenmesinde, epilepsi tedavisinde ve apne hastalığı ile ilgili hastalıkların tedavisi gibi medikal araştırma alanlarının birçoğunda ve insan bilgisayar etkileşimi ile ilgili konularda sıkça kullanılmaktadır.
Bu çalışmada yeni, basit bir dönüşüm yöntemi olan Açı-Genlik dönüşüm yöntemi EEG sinyallerinin sınıflandırılması için önerilmiştir. Açı-Genlik dönüşümü, sinyaldeki değişim noktalarına (pozitiften negatife ve tam tersi yönde) bağlı olan sonlu genlik frekans dönüşümüdür. Yöntemde herhangi bir zaman domeinindeki EEG sinyali, 2-B görüntüye dönüştürülmektedir. Oluşan görüntüden çıkarılan özellikler de EEG sinyallerinin sınıflandırılmasında kullanılmaktadır. 
Çalışmada Temel Bileşenler Analizi (TBA) yöntemi özellik çıkarıcı olarak; k En Yakın Komşuluk Algoritması (k-EYK), Yapay Sinir Ağı (YSA) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) yöntemleri de sınıflandırıcı olarak kullanılmıştır. Çalışma sonunda EEG sinyallerinin dönüşüm sayesinde başarılı bir şekilde sınıflandırıldığı gözlenmiştir.

Abstract:
Electroencephalogram (EEG) measurements are used in the field of medical research such as determination of the level of anesthesia, treatment of epilepsy, and treatment of diseases associated with apnea and human computer interaction systems. 
In this study, a simple Angle-Amplitude transformation method is proposed for classification of EEG signals.  Angle-Amplitude transformation is a kind of finite amplitude frequency transformation based on the changing point of a signal (from negative to positive and vice versa). By employing the transformation, arbitrary time domain EEG signals are converted to two dimensional finite images. The attributes of resulting images are exploited in the classification of the EEG signals. Principal Component Analysis (PCA) approach is employed for future extraction on the image; k-Nearest Neighbor (k-NN), Support Vector Machine (SVM), and Artificial Neural Network (ANN) methods are applied for the classification.
The obtained results also show that the EEG signals are quite successfully classified by employing the proposed method with the transformation.