hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Fuchs gruplarının limit kümelerinin özelliklerinin incelenmesi
Investigation of properties of the limit sets of fuchsiangroups
Yazar: ENES MALİK TÜZÜN
Danışman: PROF. DR. ALİ DENİZ
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Matematik Ana Bilim Dalı / Geometri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Matematik = Mathematics

Özet:
Bu tez çalışmasında temel olarak Möbius dönüşümleri grubunun ayrık altgrupları olan Fuchs gruplarının limit kümeleri incelenmiştir. Birinci bölümde temel
topolojik tanımlar verilmiştir. İkinci bölümde Möbius dönüşümleri grubu tanımlanmış ve Möbius dönüşümleri genişletilmiş kompleks düzlemdeki geometrik etkilerine
göre sınıflandırılmıştır. Üçüncü bölümde bu tez calışmasında sıklıkla kullanılacak
olan hiperbolik düzlem modelleri olan üst yarı düzlem modeli ve Poincaré disk modeli tanıtılmıştır. Dördüncü bölümde Fuchs grubunun tanımı ve temel özellikleri
verilmiştir. Son bölümde ise bir Fuchs grubunun limit kümesi kavramı tanımlanmış
ve Fuchs gruplarının limit kümelerinin özellikleri incelenmiştir. Bu bölümün sonunda
ise limit kümesi bir Cantor kümesi olan bir Fuchs grubu örneği verilmiştir.

Abstract:
In this thesis, the limit sets of Fuchs groups which are discrete subsets of
the group of Möbius transformations, are investigated. In the first section, basic
topological definitions are given. In the second section, the group of Möbius transformations is defined and classified by their geometrical action on extended complex
plane. In the third section, it is studied hyperbolic plane models such as upper half
plane model and Poincaré disk model, which will be frequently used in this thesis. In
the fourth section, it is given the definition of a Fuchsian group and is investigated
its basic properties. In the last section, the concept of the limit set of a Fuchsian
group is defined and its properties are examined. At the end of this section, it is
given an example of a Fuchsian group whose limit set is a Cantor set.
Bulut temelli bir mühendislik portalında etkin veri girişi için makine öğrenmesi algoritmaları
Machine learning algorithms for efficient data entry in a cloud-based engineering portal
Yazar: BURAK DEMİREL
Danışman: PROF. DR. GÜRKAN ÖZTÜRK
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Uygulamalı İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; İstatistik = Statistics
Dizin: Asansör = Elevator ; Doğrusal regresyon = Linear regression ; Karar ağacı = Decision tree ; Kullanıcı deneyimi = User experience ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Parametre tahmini = Parameter estimation ; Rastgele ormanlar = Random forests ; Regresyon = Regression ; Regresyon analizi = Regression analysis

Özet:
Teknolojinin gelişmesi ile hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline gelen makine ve sistemlerde yer alan en önemli bileşen, yapay zekâ kavramı ile ortaya çıkan makine öğrenmesi algoritmalarıdır. Bu çalışmada, bulut hesaplama mimarisi kullanılarak tasarlanan bir mühendislik portalının, kullanıcı deneyimini artırmak üzere makine öğrenmesi temelli çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Sistemdeki arayüzde yer alan parametreler için veri girişleri yapılırken, kullanıcının girdiği parametreleri değerlendirerek eksik kalan parametrelerin ne olacağını belirleyen bir tahmin yapmak için makine öğreniminden yararlanılmıştır. Bu amaçla, doğrusal, destek vektör, karar ağaçları, rassal orman ve k en yakın komşu olmak üzere beş farklı regresyon yaklaşımı kullanılarak modeller oluşturulmuş ve karşılaştırmalı analizler yapılmıştır. Bu analizler sonucunda seçilen rassal orman yaklaşımı ile elde edilen tahmin modeli sisteme entegre edilmiştir.

Abstract:
The most important component in machines and systems, which have become an integral part of our lives with the development of technology, is machine learning algorithms that emerged with the concept of Artificial Intelligence. In this study, machine learning-based studies were carried out to increase the user experience of an engineering portal designed using cloud computing architecture. While making data entries for the parameters in the interface in the system, machine learning was used to evaluate the parameters entered by the user and make a prediction about the missing parameters. For this purpose, models were created using five different regression approaches: linear, support vector, decision trees, random forest and k nearest neighbor, and comparative analyzes were made. The prediction model obtained with the random forest approach selected as a result of these analyzes has been integrated into the system.
Diklofenak sodyum'un genotoksik aktivitesinin insan lenfosit hücrelerinde in vitro yöntemlerle araştırılması
Investigation of the genotoxic activity of diclofenac sodium in human lymphocyte cells by in vitro methods
Yazar: NURAY GÖNCÜ
Danışman: PROF. DR. BERRİN TÜYLÜ
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyoloji Ana Bilim Dalı / Moleküler Biyoloji Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Biyoloji = Biology ; Genetik = Genetics
Dizin: Diklofenak sodyum = Diclofenac sodium ; Genotoksisite = Genotoxicity ; Moleküler genetik = Molecular genetic ; Sitogenetik = Cytogenetics ; Sitogenetik analiz = Cytogenetic analysis

Özet:
Diklofenak Sodyum; analjezik, antipiretik ve antienflamatuar etkili non-steroid anti-inflamatuar grubu bir ilaçtır. Ağrının önlenmesinde sıkça başvurulur ve uzun süreli kullanıma sahiptir. Genotoksisitesi hakkında kısıtlı ve birbiriyle çelişen veriler bulunmaktadır. Bu çalışmada, en çok kullanılan ağrı kesici etken maddelerinden olan Diklofenak Sodyum'un insan lenfositlerindeki araştırılmamış genotoksik etkileri in vitro tekniklerle araştırılmıştır. Çalışmada yöntem olarak, Sitokinez Bloklama Mikronuklues (CBMN) ve Comet testi kullanılmıştır. 
Elde edilen bulgularda; Diklofenak Sodyum'un 0,75 ve 1 mg/mL dozları sağlıklı insan lenfosit hücreleri üzerinde mikronükleus oluşumunu artırarak klastojenik, hücre proliferasyonunu azaltarak ta sitotoksik bir aktivite göstermiştir. Diklofenak Sodyum'un 0,75 ve 1 mg/mL dozları Comet parametrelerinden; kuyruk uzunluğu, kuyruk yoğunluğu ve kuyruk momenti değerlerini, spontan değerine göre istatistiksel olarak anlamlı düzeyde arttırarak DNA üzerinde kırıklara neden olmuştur. Diklofenak Sodyum düşük dozlarda genetik açıdan risk oluşturmamıştır. Bu deneyde elde edilen verilere göre, Diklofenak Sodyum'un in vitro koşullarda sağlıklı insan lenfosit hücreleri üzerinde, doza ve süreye bağlı olarak sitotoksik ve genotoksik etkilere sahip olabileceği sonucuna ulaşılmış. Elde edilen sonuçların, daha ileri çalışmalarla desteklenmesi öngörülmektedir.

Abstract:
Diclofenac Sodium; It is a non-steroidal anti-inflammatory drug with analgesic, antipyretic and anti-inflammatory effects. It is frequently used in the prevention of pain and has long-term use. There are limited and conflicting data on the genotoxicity of diclofenac sodium. In this study, the uninvestigated genotoxic effects of Diclofenac Sodium, one of the most widely used painkillers, on human lymphocytes were investigated by in vitro techniques. The study used Cytokinesis Blocking Micronuclei (CBMN) and Comet test as methods.
In the findings obtained; 0.75 and 1 mg/mL doses of Diclofenac Sodium have shown clastogenic activity by increasing micronucleus formation on healthy human lymphocyte cells and cytotoxic activity by decreasing cell proliferation. 
Diclofenac Sodium did not pose a genetic risk at low doses. According to the data obtained in this experiment, it was concluded that Diclofenac Sodium might have cytotoxic and genotoxic effects on healthy human lymphocyte cells in vitro, depending on the dose and duration. The obtained results are expected to be supported by further studies.
Manyetik alan ve aharonov-bohm alanında topolojik kusura sahip GaAs kuantum noktasının doğrusal ve doğrusal olmayan optik özellikleri
Linear and nonlinear optical properties of GaAs quantum dot with topological defect in magnetic field and aharonov bohm field
Yazar: AHMET NECATİ ÖZDEMİR
Danışman: DOÇ. DR. NURAY CANDEMİR
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Fizik Ana Bilim Dalı / Matematiksel Fizik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering

Özet:
Bu çalışmada öncelikle yarıiletkenler, düşük boyutlu yarıiletken sistemler, doğrusal olmayan optik, Aharonov-Bohm olayı ve topolojik kusurlar hakkında genel bilgi verilmiştir. Daha sonra parabolik ve ters kare kuşatma potansiyeli ile tanımlı ayrım kusuruna sahip GaAs kuantum nokta yapısının, doğrusal, doğrusal olmayan, toplam soğurma katsayısı ve kırılma indisi değişimleri üzerindeki potansiyel parametreleri, kusur parametresi, uygulanan manyetik alan ve Aharonov-Bohm akı alanının etkileri teorik olarak incelenmiştir. Sayısal hesaplamalar ayrım kusuruna sahip GaAs kuantum noktası için elde edilen enerji özdeğer ve özfonksiyonları kullanılarak doğrusal, doğrusal olmayan ve toplam soğurma katsayısı ve kırılma indisi değişim denklemleri ile yapılmıştır. Elde edilen sayısal sonuçlar foton enerjisinin bir fonksiyonu olarak sunulmuştur. Bu sayısal sonuçların, ilgili deneysel çalışmaların sonuçlarıyla karşılaştırılarak, opto-elektronik cihazların tasarlanmasına katkıda bulunması öngörülmektedir.

Abstract:
In this study, general information is provided about semiconductors, low-dimensional semiconductor systems, nonlinear optics, the Aharonov-Bohm effect, and topological defects. Then, the potential parameters, defect parameters, applied magnetic field, and effects of the Aharonov-Bohm flux on the linear, nonlinear, total absorption coefficient, and refractive index changes of the GaAs quantum dot structure with a disclination defined by parabolic and inverse square well potential are theoretically examined. Numerical calculations were performed using the linear, nonlinear, and total absorption coefficient and refractive index change equations obtained with the energy eigenvalues and eigenfunctions obtained for the GaAs quantum dot. with disclination defect The obtained numerical results are presented as a function of photon energy. It is anticipated that these numerical results will contribute to the design of optoelectronic devices by being compared with the results of relevant experimental studies.
Skolyoz hastalarının kullandıkları mevcut giysi tasarımlarının incelenmesi ve modüler bir giysi koleksiyonu önerisi
A review of current clothing designs used by patients with scoliosis and a modular clothing collection proposal
Yazar: BAŞAK CANKURT
Danışman: PROF. DR. NİLAY ERTÜRK
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Tekstil ve Moda Tasarımı Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Giyim Endüstrisi = Clothing Industry ; Tekstil ve Tekstil Mühendisliği = Textile and Textile Engineering

Özet:
Giyim insanlar için korunma amaçlı ortaya çıkmış, zaman içinde farklı amaçlarla devamlılık sağlamıştır. İnsanlar kıyafet seçimlerinde birçok etkeni dikkate almaktadır. Bunların başında vücuda uygunluk ve tasarım özellikleri gelir. Giysi tasarımları hazırlanırken belirli bir standarda sahip olan kişilerin vücut ölçüleri baz alınır. Bu şekilde hazırlanan giysiler, insan vücudu çok boyutlu ve değişken şekillerde olduğu için herkese uyum sağlamamaktadır. Ancak en önemlisi, söz konusu giysilerin kalıpları postür problemi yaşayan kişiler için çok fazla olumsuz yönler içermektedir. Bu tür olumsuzluklar insanları giysi tadilatı yapmaya veya beğenmedikleri formda giysileri almaya mecbur bırakmaktadır. Bu nedenle giysi tasarımlarına güncel ve yeni bir bakış açısı kazandırılması gerekmektedir.
Bu araştırmada, postür bozukluğu bulunan skolyoz hastalarının kullandıkları mevcut giysilerde yaşadıkları zorluklar ele alınmıştır. Görüşmeye katılan 10 örneklem grubunun cevapları doğrultusunda günlük yaşamda kullandıkları giysilere ergonomik ve yeni bir bakış açısı kazandırmak amaçlanmaktadır. Tezde toplanan veriler ile beraber yeni bir modüler giysi koleksiyonu geliştirilerek sürdürülebilirliğe katkı sağlamak amaçlanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Giyim, Postür, Skolyoz, Modüler, Ergonomi, Sürdürülebilirlik

Abstract:
Clothing has emerged as a mean of protection for people and in the course of time it served to different scopes. People take many factors into consideration when they choose clothing. The main factors which they generally consider are the suitability and the aspects of the clothing designs. The preparation of the clothing designs is usually based on the size of people who have standard body measurements. However, such designs do not fit to every person as the human body is multidimensional and has various shapes. Above all, the patterns of these clothes have lots of negative aspects on people with posture problems. Having such problems, people tend to make some modifications on their clothes and sometimes to buy clothes which they do not like at all. For this reason, it is really necessary to create an up-to-date and modern perspective to clothing designs.
In this study, the difficulties encountered in the clothes by patients with scoliosis are discussed. In the light of the answers of ten sample groups who participated to the interview, it is aimed to bring an ergonomic and a new perspective to the clothes they use in daily life. A new modular clothing collection is developed to contribute to sustainability thanks to the data collected in the study.

Keywords: Clothing, Posture, Scoliosis, Modular, Ergonomics, Sustainability
Çoklu paralel pistler için pist atama optimizasyonu
Runway assignment optimization for multiple parallel runways
Yazar: AYŞE GÜVEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FULYA AYBEK ÇETEK ; DOÇ. DR. RAMAZAN KÜRŞAT ÇEÇEN
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Hava Trafik Kontrol Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Havacılık Mühendisliği = Aeronautical Engineering ; Sivil Havacılık = Civil Aviation
Dizin: Sivil havacılık = Civil aviation

Özet:
Havacılık sektörü son yıllarda hızla gelişmekte olan bir sektördür ve dolaysıyla birtakım sorunları da beraberinde getirmektedir. Günümüzde artan havacılık faaliyetleriyle birlikte hava trafiğinin daha etkin bir şekilde yönetilmesi önem kazanmaktadır. Hava trafiğinde artan iş yükününün azaltılması ve mevcut kaynakların daha verimli kullanılması için çözüm yolları aranmaktadır. Bu çalışmada hava trafik yönetim sisteminin temel problemlerinden biri olan pist atama probleminin çözüm için yer hareketlerinde harcanan toplam yakıt tüketimini en küçüklemeyi amaçlayan karma tam sayılı programlama modeli önerilmiştir. Gerçeğe uygun bir şekilde oluşturulan modelde kullanmak üzere uçak tiplerine göre yakıt tüketimi geniş bir yelpazede incelenerek, her bir park pozisyonundan her bir piste olan ortalama taksi süresi incelikle analiz edilmiştir. Çoklu paralel pistlere verilen önem her geçen gün arttığı için ülkemizdeki en yoğun havalimanı olan ve çoklu paralel pist operasyonlarının uygulandığı İstanbul Havalimanı verileriyle elde edilen senaryolarla karşılaştırma yapılarak sunulan modelin sonuçları incelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre sunulan modelin yer operasyonları harcanan toplam yakıt tüketim değerlerinde %6,6 ile %14,4 arasında iyileştirme meydana getirdiğini göstermiştir.

Abstract:
The aviation industry has been rapidly developing in recent years and therefore brings some problems with it. Today, with increasing aviation activities, it is essential to manage air traffic more effectively. Solutions are sought to reduce the increasing workload in air traffic and to use existing resources more efficiently. In this study, a mixed integer programming model, which aims to minimize the total fuel consumption spent in ground movements, is proposed to solve the runway assignment problem, which is one of the main problems of the air traffic management system. The average taxi time from each parking position to each runway was analyzed in detail by examining a wide range of fuel consumption according to aircraft types to be used in the realistic model. Since the importance given to multiple parallel runways is increasing day by day, the results of the presented model are examined by comparing the scenarios obtained with the data of Istanbul Airport, the busiest airport in our country and where multiple parallel runway operations are applied. According to the results obtained, it has been shown that the presented model provides an improvement between 6.6% and 14.4% in the total fuel consumption values spent on ground operations.
Derin öğrenme ile demiryolu hattı segmentasyonu
Railway track segmentation with deep learning
Yazar: TURAN TEYMURBAYLI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ UTKU KAYA
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Raylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Raylı Sistemler Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Anlamsal bölütleme = Semantic segmentation ; Görüntü bölütleme = Image segmentation ; Görüntü işleme = Image processing ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Son yıllarda artan nüfusla birlikte demiryolu kullanımı da önemli ölçüde artış göstermiştir. Demiryolları sadece insan taşımacılığında değil, aynı zamanda ağır yüklerin taşınmasında da etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Ancak bu durum, demiryollarının zamanla aşınmasına ve yıpranmasına yol açmaktadır. Bu da hem bakım maliyetlerini artırmakta, hem de insan hayatını riske atmaktadır. Rayların denetlenmesi uzun ve zaman alıcı bir süreç olduğundan, rayların otomatik olarak taranması, zaman ve maliyet açısından daha verimli bir çözüm olarak karşımıza çıkmaktadır.
Yaptığımız çalışma, rayların yapay sinir ağları ile segmentasyonunu hedeflemektedir. Bu sayede maliyet ve zamandan tasarruf sağlanacak, aynı zamanda olası insan hatalarının önüne geçilecektir. Kullanmakta olduğumuz derin öğrenme yapay zeka modelimiz, görüntülerden rayların tespit edilmesi görevini üstlenmektedir. Rayların tespiti için çeşitli yöntemler kullanılabilir. Derin sinir ağlarının (DNN) bu görev için kullanılması, güçlü bilgisayarlar ve büyük miktarda veri gerektirmektedir. Ayrıca, DNN'lerde kullanıcı tarafından ayarlanması gereken çok sayıda parametre bulunmaktadır. Bu sorunların doğru bir şekilde çözülmesi için uygun yöntemler uygulanmıştır.

Abstract:
With the increasing population in recent years, railway usage has also increased significantly. Railways are effectively used not only for human transport but also for the transport of heavy loads. However, this situation leads to wear and tear of the railways over time. This both increases maintenance costs and puts human life at risk. Since the inspection of rails is a long and time-consuming process, automatic scanning of rails is a more efficient solution in terms of time and cost.
Our study aims to segment the rails with artificial neural networks. In this way, cost and time savings will be achieved and possible human errors will be prevented. The deep learning artificial intelligence model we are using undertakes the task of detecting rails from images. Various methods can be used for the detection of rails. The use of deep neural networks (DNN) for this task requires powerful computers and large amounts of data. In addition, DNNs have a large number of parameters that need to be set by the user. Appropriate methods have been applied to solve these problems accurately.
Bir trafo üretim tesisi süreçlerinin incelenmesinde makine öğrenmesi uygulamaları
Machine learning applications in investigation of the processes of transformer manufacturing plant
Yazar: SEMA NUR OCAK
Danışman: DOÇ. DR. EMRE ÇİMEN
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Sanayi veya hizmet işletmelerinin en verimli şekilde faaliyet göstermesini sağlamak için, zaman yönetimi çok önemlidir. Geleneksel olarak, zaman hesaplaması manuel olarak kronometre kullanılarak yapılmaktadır. Bu durum zaman kaybına neden olmaktadır. 
Bu çalışmada, transformatör üreten bir tesiste Anahtarlama Ürünleri Kesici Üretim Bölümü'nde bulunan montaj hattı operatörünün aktif çalışma süresi otomatik olarak hesaplandıktan sonra hem operatörün çalışmasını hangi durumların etkilediğini tespit edip hem de hattın verimli ilerlemesini sağlayacak önerilerde bulunulmuştur.  Operatörün izlenebilmesini sağlamak için üretim hattındaki video kameradan elde edilen görüntüleri işleyen makine öğrenmesi algoritmalarından biri olan Evrişimli Sinir Ağlarına (CNN) dayalı hızı ve doğruluğu ile popüler bir nesne tespit algoritması YOLO (You Only Look Once) kullanılmıştır. Elde edilen veriler ANOVA testi ve Regresyon Analizi ile analiz edilerek verimliliği etkileyen faktörler incelenmiştir. Sonuç olarak çalışma saatlerinin çalışan verimliliğini etkilediği görülmüştür. 
Bu çalışmada, nesne algılamaya dayalı otomatik zaman hesabına göre verimlilik önerilerinde bulunulmuştur.

Abstract:
To ensure the optimal operation of industrial or service businesses, effective time management is crucial. Traditionally, time calculation has been performed manually using a stopwatch, leading to a significant waste of time.
In this study, we automated the calculation of the active working time for assembly line operators in the Switching Products Breaker Production Department of a transformer manufacturing facility. We identified factors influencing the operators' work and provided suggestions to enhance the efficiency of the production line. The YOLO (You Only Look Once) algorithm, a popular object detection algorithm known for its speed and accuracy, was utilized. This algorithm, based on Convolutional Neural Networks (CNN), processed images captured by a video camera on the production line, allowing for the tracing of operators. The collected data underwent analysis through ANOVA tests and Regression Analysis to examine the factors influencing productivity. The results revealed that working hours significantly impact employee productivity.
Conclusively, this study recommends efficiency improvements based on automatic time calculation using object detection.