hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
E-Öğrenme Ortamları ve Öğrenme Analitikleri
E-Learning Environments and Learning Analytics
Yazar: Somyürek, Sibel; Güyer, Tolga; Atasoy, Bilal; Ünal, Mertcan
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 14 No. 3, 2020
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; learning analytics,e-learning,security,privacy,ethics,standards ; öğrenme analitikleri, e-öğrenme,güvenlik,etik,standartlar

2020 yılı Horizon raporunda da vurgulandığı üzere, son yıllarda etkili öğrenme ortamları tasarlamak için ele alınan kavramlardan biri de öğrenme analitikleridir. Öğretim teknolojileri alanında, öğrenme analitiklerinin 10 yıllık bir geçmişi olmasına rağmen henüz gelişiminin erken aşamalarında olduğu düşünülmektedir. Öğrenme analitiklerinin kullanılabilmesi için eğitim bilimleri, istatistik, matematik, makine öğrenmesi ve yazılım geliştirme gibi disiplinler arası pek çok bilgi ve beceriye ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmanın amacı, öğrenme analitiklerinin e-öğrenme ortamları açısından potansiyelini ortaya koyarak öğretim tasarımcıları ve uygulayıcılar tarafından daha fazla tanınmasını sağlamaktır. Bu bağlamda, öğrenme analitiklerinin kapsamı, uygulama alanları ve aşamaları açıklanmaktadır. Ayrıca, öğrenme analitiklerinde kullanılan göstergeler, veri kaynakları, araç ve sistemler sunulmaktadır. Öğrenme analitiği süreç modeli ile öğrenme analitiği sunan öğrenme panellerinin kullanımı özetlenmektedir. Son olarak, bu konudaki güvenlik, etik ve standartlaşma kavramları ile ilgili çalışmalardaki sınırlıklar tartışılmaktadır.

As highlighted in the 2020 Horizon report, one of the concepts that have been handled to design effective learning environments is learning analytics. Although learning analytics has only a decade of history in the field of instructional technologies, it is thought to be at an early stage of development. Many interdisciplinary knowledge and skills such as educational sciences, statistics, mathematics, machine learning, and software engineering needed to use learning analytics. This study aims to reveal the potential of learning analytics in terms of e-learning environments and trying to ensure greater recognition by instructional designers and practitioners. In this context, the scope of learning analytics, its application areas and stages are explained. Additionally, indicators, data sources and some tools and systems are presented. The learning analytics process model and the learning panels that offer learning analytics are summarized. Finally the concepts of security, ethics, and standardization around learning analytics and the limitations in the relevant studies are discussed.
Bulut Bilişimde Yük Dengeleme Mekanizmasının Analitik Modellemesi ve Performans Değerlendirmesi
Analytical Modelling and Evaluation of Load Balance Mechanism in Cloud Computing
Yazar: Kırsal, Yonal; Caglar, Ersin
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 14 No. 3, 2020
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; cloud computing,load balancing,performance evaluation,queueing theory ; bulut bilişim, yük dengeleme, performans analizi,kuyruk teorisi

Günümüzde, bilişim teknolojileri alanındaki hızlı gelişim, yeni bilgi işlem dizilerinin/paradigmalarının geliştirilmesine ve yayılmasına öncülük etmektedir. Bulut bilişim teknolojisi bu yeniliklerden sadece bir tanesidir. Bulut bilişim, internet tabanlı bir teknoloji olup diğer bulut kullanıcılarına donanım ve yazılım paylaşımı sağlayan bir teknolojidir. Bulut bilişim ve internet teknolojisinin hızlı gelişmesi ile tüm dünyada bulut bilişimin kullanıcılarında önemli bir artış olmuştur. Bu hızlı kullanıcı artışı, birçok sorunu da beraberinde getirmiştir. Bu sorunların en önemlilerinden bir tanesi yük dağılımı ve dengeleme mekanizmasıdır. Bu nedenle, bu çalışmada daha iyi sistem performans sonuçlarının elde edilebilmesi amacıyla analitik modeller farklı yük dengeleme mekanizmalarına uygulanmıştır. Performans değerlendirmesi için ortalama yük sayısı, ortalama tepki süresi ve engelleme olasılığı sonuçları sunulmuştur. Önerilen modellerin verimliliğini ve doğruluğunu göstermek için ise simülasyon oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçların simülasyon sonuçları ile eşleştiği görülmektedir. Ek olarak, elde edilen sonuçlardan dinamik yük dengelemenin özellikle sistemin yoğun olduğu zamanlarda bulut bilişimdeki statik yük dengeleme mekanizmasından daha iyi performans gösterdiği açıkça görülmektedir

Recently, rapid improvement in the field of information technology has led to the development and deployment of new computing paradigms. Cloud computing is just one of these innovations. Cloud computing is an internet-based computing technology that shares hardware and software resources over the internet with other cloud users. With the rapid development of cloud computing and internet technology, there has been a significant increase in the number of users and become most popular technology all around the world. As rapidly increasing number of cloud users, many challenges have arisen. Load balancing mechaisms is one of the key challenges in cloud computing encironment. Thus, in this paper, analytical models and evaluation of dynamic and static load balancing mechanisms are presented in order to obtain better performance results. Mean queue length, mean response time and blocking probability results are presented for performance evaluation. Simulation is also created in order to show the efficiency and accuracy of the proposed models. The obtained results show good agreement with the simulation results. In addition, it is clearly seen from the obtained results that dynamic load balancing outperforms to static load balancing mechanism in cloud computing especially in a loaded system.
Anfis ve Bulanık K Ortalamalar İle Kalp Hastalığının Tespit edilmesi
Detection of Heart Disease with Anfis and Fuzzy C Means
Yazar: Polatgil, Mesut
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 13 No. 4, 2020
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; heart diseases,anfis,fuzzy c means,machine learning ; Kalp hastalıkları,Anfis,Bulanık K Ortalama,Makine öğrenmesi

Dünyada ölüm oranları bakımından kalp hastalıkları üst sıralarda yer almaktadır. Önümüzdeki yıllarda kalp hastalıklarından dolayı ölenlerin sayısının daha da artacağı belirtilmektedir. Kalp hastalıklarında tek olumlu yön ise bu hastalıkların önlenebilir olmasıdır. Hastalıkların önlenmesi bakımından son yıllarda makine öğrenmesi gibi yöntemler sıklıkla kullanılmaktadır. Bugüne kadar farklı yöntemlerle gerçekleştirilmiş birçok çalışma ve farklı başarı oranları bulunmaktadır. Bu çalışmada, kalp hastalıklarının tahmin edilmesinde Anfis (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) ve Bulanık K Ortalamalar yöntemlerinin bir arada kullanıldığı ve başarı oranının ciddi düzeyde artırıldığı yeni bir yöntem önerilmektedir. Çalışmada veriler öncelikle Bulanık K Ortalamalar ile kümelendirilmiştir. Daha sonra elde edilen küme üyelik değerleri Anfis sisteminin modellenmesi ve eğitiminde kullanılmıştır. Verilerin beş bulanık kümeye ayrılması ile elde edilen sonuçların Anfis sisteminin başarısını ciddi düzeyde artırdığı görülmüştür. K kat çaprazlama yöntemi ile test edilen sistemin başarı oranı %9835 olarak tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar literatürde aynı veri seti ile gerçekleştirilen çalışmalarla kıyaslanmıştır. Sonuç olarak bu çalışmada önerilen yöntemin doğru sınıflandırma oranı ile kalp hastalıkları tahmininde kullanılabileceği düşünülmektedir.

In terms of death rates in the world, heart diseases are at the top. It is stated that the number of people who died from heart diseases will increase in the coming years. The only positive aspect of heart diseases is that these diseases can be prevented. In terms of preventing diseases, methods such as machine learning are frequently used in recent years. There are many studies conducted with different methods and different success rates until today. In this study, a new method is proposed in which the Anfis ((Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)) and Fuzzy C Means are used together to predict heart diseases and the success rate is increased significantly. In the study firstly, the data were clustered with Fuzzy C Means. Then, the cluster membership values were used in the modeling and training of the Anfis system. The results obtained by dividing the data five two fuzzy clusters have been found to significantly increase the success of the ANFIS system. The success rate of the system, which has been tested with K fold cross method, has been determined as % 9835. The obtained results were compared with the studies performed with the same dataset in the literature. As a result, it is thought that the method proposed in this study can be used in estimating heart diseases with its accuracy classification rate.
Türkiye'de Kişisel Verilerin Korunması ve Vatandaş Algısının Ölçülmesi
Measuring The Protection of Personal Data and Perception of Citizens in Turkey
Yazar: Arınmış Uzun, Sündüs
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 14 No. 3, 2020
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; Kişisel veri,kişisel verilerin korunması,vatandaş algısı,analitik hiyerarşi süreci ; Personal data,personal data protection,citizen perception,analytic hierarchy process

Kişisel veri kavramı ve kişisel verilerin korunması konusu ülkemizde son yıllarda oldukça gelişim göstermiştir. Dünya genelinde meydana gelen ilerlemeler ve tartışmalar doğrudan ülkemizdeki gündemi etkilemektedir. Analitik Hiyerarşi Süreci modeli ayrıştırma, yargıların karşılaştırılması ve önceliklerin sentezi şeklinde üç ana ilke üzerine kurulmuştur. Model kriterlerin önem derecelerinin hesaplanmasını ve alternatifler arasından seçim yapılmasını kolaylaştırmaktadır. Bu çalışmanın amacı, ülkemizde kişisel verilerin işlenmesi ve korunmasına yönelik kavramsal bilgi vermek, konu ile ilgili dünyada ve ülkemizdeki gelişimi hakkında genel bir çerçeve çizmek, son yıllarda gündem olan big data (büyük veri) kavram ve uygulamalarıyla kişisel verilerin korunması ilişkisini incelemek ve son olarak kişisel verilerin işlenmesi ve korunması konusunda vatandaş algısının ölçülerek uygulanması gereken politika hakkında öneriler sunmaktadır. Bu amaçlardan yola çıkarak kişisel verilerin işlenmesi ve korunması konusunda vatandaş algısını ölçmek için beş ana kriter, yirmi alt kriter belirlenmiş ve hiyerarşik yapı oluşturulmuştur. Çalışmanın sonunda kişisel verilerin işlenmesi ve korunması konusunda en önemli kriterin gereklilik olduğu ve güvenilirlik yoğun politikanın seçilmesinin uygun olacağı değerlendirilmektedir.

The concept of personal data and the protection of personal data has improved considerably in our country in recent years. Progresses and discussions around the world directly affect the agenda in our country. The Analytical Hierarchy Process model is based on three main principles: decomposition, comparison of judgments and synthesis of priorities. The model makes it easy to calculate the importance of the criteria and to choose among the alternatives. The aim of this study is to provide conceptual information about the processing and protection of personal data in our country, to draw a general framework about its development in the world and in our country, to examine the relationship of personal data protection with the big data concepts and practices that have been on the agenda in recent years and finally It offers suggestions on the policy that should be implemented by measuring the perception of citizens regarding the processing and protection of data. Based on these objectives, five main criteria, twenty sub-criteria were determined and a hierarchical structure was established in order to measure the perception of citizens regarding the processing and protection of personal data. At the end of the study, it is considered that the most important criterion for the processing and protection of personal data is required and it is appropriate to choose a reliable intensive policy.
Göğüs Kanseri Histopatolojik Görüntü Sınıflandırması
Breast Cancer Histopathological Image Classification
Yazar: Erdem, Ebru; Aydin, Tolga
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 14 No. 1, 2020
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; breast cancer,Inception-V3,VGG16 ; Göğüs kanseri,Inception-V3,VGG16

Meme kanseri, dünya genelinde kadınlarda, akciğer kanserinden sonra en çok rastlanan kanser türlerinden biridir. Kanserin erken teşhisi ve sınıflandırılması hastaların iyileşme sürecine olumlu etki edebilmektedir. Bu çalışmada, göğüs histopatolojik görüntülerinde kanser tespiti için derin öğrenme yaklaşımları sunulmuştur. Derin öğrenme mimarilerinin başarısı probleme özgü değişebilmektedir. Bu çalışmada, önceden eğitilmiş CNN mimarilerinden, VGG16, Inception-V3 ve iki derin sinir ağın birleşimi olan ağ (VGG16+Inception-V3) kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Çalışma içerisinde birleştirme ağ yapısı VIHist olarak adlandırılmıştır. Önerilen yaklaşımların performansı, BreakHist veri seti üzerinde incelenmiştir. Tespit için kullanılan görüntüler 40X büyütülmüş görüntü slaytlarıdır. Elde edilen bulgularda, %99.03 başarı ile birleştirme ağ yapısı (VIHist) en yüksek doğruluk oranını vermiştir. Inception-V3 ağı, VGG16 derin sinir ağına göre ~%6 daha üstün performans göstermiştir. Hastalık üzerinde patoloji bilgisine sahip olunmamasına rağmen, önerilen derin öğrenme mimarileri ile hastalık tespitinde %98.3 ± %1 başarı elde edilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde, literatürdeki başarılı çalışmalara göre performansın daha yüksek bulunduğu görülmüştür.

Breast cancer is one of the most common types of cancer in women worldwide, after lung cancer. Early diagnosis and classification of cancer can positively affect the healing process of patients. In this study, deep learning approaches for cancer detection in chest histopathological images are presented. The success of deep learning architectures may vary depending on the problem. In this study, classification is made using pre-trained CNN architectures, VGG16, Inception-V3, and the network (VGG16 + Inception-V3), which is a combination of two deep neural networks. The concatenate network structure in the study was named as VIHist. The performance of the proposed approaches has been examined on the BreakHist dataset. The images used for detection are 40X magnified image slides. In results, the concatenate network structure (VIHist) gave the highest accuracy rate with 99.03% accuracy. Inception-V3 network showed ~ 6% superior performance than VGG16 deep neural network. Although there is no pathology knowledge on the disease, 98.3% ± 1% accuracy was achieved in the detection of diseases with the proposed deep learning architectures. When the results are examined, it is seen that the performance is higher than the successful studies in the literature.
Üniversitelerdeki Siber Güvenlik Sorunları ve Farkındalık Eğitimleri
Cyber Security Issues and Awareness Training at Universities
Yazar: Tuğal, İhsan; Almaz, Cengiz; Sevi, Mehmet
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 14 No. 3, 2020
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; cyber threats,campus network,information security,university,cyber awareness ; siber tehditler,ağ güvenliği,bilgi güvenliği,üniversite,siber farkındalık

Üniversite kampüsleri farklı ağ yapıları ve kullanıcı sınıfları barındıran yerlerdir. Kampüs ağları günümüzde çok karmaşık hale geldi. Öğretimin kalitesini yükseltmek için bilgi teknolojileri kampüslerde en iyi şekilde kullanılmaktadır. Üniversiteler birçok kesimin ilgisini çeken verileri kendi sistemlerinde barındırırlar. İnternete çıkışı olan bu yapılar sürekli siber tehditlere maruz kalmaktadır. Bu çalışmada siber tehlikelere karşı birçok zayıf halkası bulunan üniversitelerin neden saldırıların hedefinde olduğu anlaşılmaya çalışıldı. En çok kullanılan saldırı yöntemlerinin neler olduğuna bakıldı. Siber zayıflıkların giderilmesi için çözümler önerildi. Bilgi güvenliği politikalarının oluşturulması ve uyulması, kullanıcılara siber farkındalık eğitimleri aldırılması, bilgi sistemleri altyapılarının güçlendirilmesi gerektiği görüldü. Siber farkındalık eğitimleri konusunda izlenecek yol önerildi. Üniversiteleri kötü algılardan koruyacak, siber zararlara karşı güçlü kılacak çok boyutlu çalışmalardan ve politikalardan taviz verilmemelidir.

University campuses accommodate different network structures and user classes. Campus networks have become very complex today. In order to improve the quality of teaching, information technologies have been used in the best way on campuses. Universities host the data in their own systems that attract the attention of many groups. These structures, which have access to the internet, are constantly exposed to cyber threats. In this study, we tried to understand why these structures are the target of attacks, which have many weak links against cyber hazards. What are the most used attack methods were examined. Solutions were proposed to overcome these weaknesses. It was observed that information security policies should be established and followed, users should be provided with cyber awareness training and information systems infrastructures should be strengthened. A following path for cyber awareness training was proposed for universities. Studies and policies that will protect universities from bad perceptions and make them strong against cyber harms should not be compromised.
Ray Bileşenlerinde Meydana Gelen Arızaların Görüntü İşleme Teknikleri ile Tespit Edilmesi
Detection of Faults in Rail Components with Image Processing Techniques
Yazar: Özdemir, Cüneyt; Kaya, Yılmaz
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 14 No. 1, 2020
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; Engineering ; Mühendislik ; Railways,cracked-broken rails,surf,sift,glcm,hog,lbp ; DemirYolları,,Çatlak-Kırık Raylar,GLCM,HOG,LBP,SURF,SIFT

Bu çalışmada görüntü işleme teknikleri kullanılarak demiryollarında kullanılan ray, baglantı noktaları, travers gibi bileşenlerde oluşan, kusurların ve hataların tespiti gerçekleştirilmiştir.  Demiryolu bileşenlerinde oluşan hataların erken tespiti yapılarak, bu hataların hızlı ve etkin bir şekilde ortadan kaldırılması ve bu hatalardan dolayı oluşabilecek kazaların ve kayıpların önüne geçilmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda demiryolu bileşenlerinden olan ray görüntülerinden bağlantı noktasında vidası olmayan, sıkma aparatı dönmüş veya çıkmış olan, ray çatlakları ve travers çatlakları bulunan görüntülerden oluşan 4 farklı bileşenden 7 farklı problem tespit edilerek çalışma gerçekleştirilmiştir.  Elde edilen görüntülerden öncelikle SIFT, SURF, GLCM, LBP ve HOG olmak üzere 5 farklı öznitelik çıkarım yöntemi kullanılarak öznitelikler elde edilmiştir.  Daha sonra elde edilen öznitelik vektörleri kullanılarak Decision Tree (DT), Gradient Boosting Classifier (GBC), Linear Discriminant Analysis (LDA), SVM, SVC, Logistic Regression (LR), Naive Bayes (NB), Nearest Neighbors(Knn), Neural Net (NN) ve Random Forest(RF) gibi 10 farklı makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. HOG kullanılarak çıkarılan özniteliklerden SVM sınıflandırma yöntemi ile %98 oranında başarı gözlenmiştir.

In this study, image processing method were utilized for the early detection of defects and faults in the rails used on the railways and the components around these rails. Through early detection of the failures occurring in the railway components, this study aims to remove these failures rapidly and in an effective way; and prevent probable accidents and losses that may occur. In this context, seven particular problems have been identified from four diverse components comprised of the images that no screw situated at the junction point, clamping device rotated or extracted, rail and traverse cracks exist. From the images obtained, the features were obtained by using 5 different feature extraction methods: SIFT, SURF, GLCM, LBP and HOG. Then, using the feature vectors, Classification procedures were carried out with 10 different machine learning methods such as Decision Tree (DT), Gradient Boosting Classifier (GBC), Linear Discriminant Analysis (LDA), SVM, SVC, Logistic Regression (LR), Naive Bayes (NB), Nearest Neighbors (Knn), Neural Net (NN) and Random Forest (RF). 98% success was observed with the SVM classification method, which is one of the features extracted using HOG.
Türkiye’de Dağıtık Hesap Defteri Teknolojili Nesnelerin İnterneti Ödeme Sistemleri için Sistem Tasarım Önerileri
System Design Recommendations for IoT Payments Systems in Turkey using Distributed Ledger Technology
Yazar: Şafak, Ilgın; Ünsal, Ersin
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 14 No. 1, 2020
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; distributed ledger technology (DLT),digital payments,internet of things (IoT),personal data security,personal data protection law,information and communication precautions circular ; nesnelerin interneti,dijital ödemeler,kişisel veri güvenliği,kişisel veri korunumu kanunu,bilgi ve iletişim tedbirleri genelgesi,dağıtık hesap defteri teknolojisi

Ödeme sistemlerinde gittikçe yaygınlaşan Internet üzerinden (online/mobil) ve temassız ödemeler, ödeme sistemlerinde kullanıcı deneyiminin ve bu sistemlerin kullanıcı dostu olmasının önemini göstermektedir. Akıllı saat gibi giyilebilir nesneler ve nesnelerin internetinin (NesNet) sunabileceği kullanıcı deneyiminin dijital ödemeleri devrimleştirmesi beklenmektedir. Bununla birlikte, NesNet’in güvenlik açıkları olduğu bilinmektedir. Bunun en önemli nedenlerinden biri NesNet’te genelde bulut tabanlı merkezi yapı kullanılmasıdır. NesNet’in merkezi yapıdan dağıtık yapıya geçişini sağlamak için ödeme altyapısı olarak dağıtık hesap defteri teknolojisi (DHT) kullanılabilir. Türkiye’de dijital ödemelerde DHT’nin NesNet ile birlikte kullanımı ile ilgili çalışmalar yeterli değildir ve, bilgimiz dahilinde, halihazırda ülkemiz hukuku ile uyumlu bir NesNet-DHT sistemi bulunmamaktadır. Bu makalede ülkemiz kanunlarına (Kişisel Veri Korunumu Kanunu ve Bilgi ve İletişim Tedbirleri Genelgesi) uygun olarak NesNet ve DHT ile güvenli dijital ödeme sistemleri tasarımında dikkat edilmesi gereken konular ve öneriler sunulmaktadır.

The trending of internet (online/mobile) and contactless payments emphasizes the importance of consumer experience and user friendliness of digital payment systems. Due to the consumer experience they can provide, it is expected that wearables, such as smart watches, and Internet of Things (IoT) will revolutionize the digital payments landscape. However, IoT devices are known to have security vulnerabilities, one of the most important reasons being that IoT systems typically use centralized cloud-based infrastructures. In order to transform it to a distributed architecture, distributed ledger technology (DLT) can be leveraged as the payment infrastructure. Digital payments in Turkey using IoT and DLT is not a well-studied topic and, to the best of our knowledge, there currently does not exist a system that is fully compliant with local regulations. This paper studies the impact of local laws, including personal data protection law, information and communication precautions circular, on IoT payments via DLT and provides insights and recommendations in the system design of such digital payment systems compliant with local regulations.