hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Dengesiz Ml-Tabanlı Nıds Veri Setlerinin Sınıflandırma Performanslarının Karşılaştırılması
Comparison of Classification Performances of Imbalanced Ml-Based Nıds Datasets
Yazar: Cengiz, Emine; Harman, Güneş
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 41, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Network Intrusion Detection Systems,Machine Learning,NetFlow ; Ağ Saldırı Tespit Sistemleri,Makine Öğrenmesi,NetFlow

Ağ tabanlı Saldırı Tespit Sistemleri (NIDS), ağda bulunan tüm cihazlardan gelen trafiği izlemek ve analiz etmek için kullanılır. Makine Öğrenimi (ML) tabanlı NIDS, günümüzde bilgisayar ağlarını siber saldırılara karşı korumak için önemli araçlardan biridir. ML tabanlı NIDS'in eğitimi ve değerlendirilmesi için ağ veri özellikleri önemli bir etkiye sahiptir. Bu nedenle ML modelinin doğruluğunu ve performansını değerlendirmek için birden çok veri kümesinin ortak temel özellik kümesi içermesi gerekir. Bu çalışmada ortak NetFlow özelliklerine sahip NIDS veri setleri (NF-UNSW-NB15, NF-BoT-IoT, NF-ToN-IoT ve NF-CSE-CIC-IDS2018) kullanılarak ikili sınıflandırma yapılmıştır. Veri setlerindeki saldırı ve normal akış (saldırı yok) sınıfları dengesiz dağılım göstermektedir. Bunun üstesinden gelmek için Rastgele Alt Örnekleme yöntemi kullanılmıştır. Sınıflandırma yöntemleri olarak Rastgele Orman, K-En Yakın Komşuluk, Destek Vektör Makineleri ve Yapay Sinir Ağları algoritmaları kullanılmıştır. Farklı veri setlerinin yeniden örneklenmiş durumlarına, ML yöntemleri kullanılarak doğruluk ve performansları karşılaştırılmıştır. Bu çalışma kapsamında kullanılmış olan dört veri seti içinde en iyi sonucu Rastgele Orman algoritması vermiştir.

Network Based Intrusion Detection Systems (NIDS) are used to track and analyze traffic from all devices on the network. Nowadays Machine Learning (ML) based NIDS is one of the important tools to protect computer networks against cyber attacks. Network data characteristics have a significant impact for training and evaluation of ML-based NIDS. Therefore, to evaluate the accuracy and performance of the ML model, multiple datasets must contain a common core set of features. In this study, binary classification was performed using NIDS datasets (NF-UNSW-NB15, NF-BoT-IoT, NF-ToN-IoT and NF-CSE-CIC-IDS2018) with common NetFlow features. The attack and benign classes in the datasets show an unbalanced distribution. To overcome this, the Random Undersampling method was used. Random Forest, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines and Artificial Neural Networks were used as classification methods. The accuracy and performance of different datasets were compared to the resampled cases using ML methods. As a result of the study, the Random Forest algorithm gave the best result for all four data sets.
Güvenlik Kameralarında Otomatik Silah ve Bıçak Tespit Sistemi: Karşılaştırmalı YOLO Modelleri
Automatic Weapon and Knife Detection System on Security Cameras: Comparative YOLO Models
Yazar: Ağdaş, Mehmet Tevfik; Gülseçen, Sevinç
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 41, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Silah,Bıçak,YOLO,Görüntü İşleme. ; Weapons,Knife,YOLO,Image Proccesing.

Güvenlik kamera sistemleri genellikle sosyal ve kamusal alanlarda güvenli ortam koşulları oluşturmak için kullanılmaktadır. Günümüz güvenlik kamerası sistemlerinde insan görüşü yerine yapay zeka tabanlı bilgisayar görüsünden yararlanılmaya başlanılmıştır. Bu çalışma da toplumsal ve kamusal alanlarda olabilecek silah ve bıçak görüntülerinin bilgisayarlı görü ile görülüp tespit edilmesi amaçlanmaktadır. Çalışmada yöntem ve model olarak, görüntü işleme teknolojisi ve genellikle literatürde oldukça başarılı sonuçlar elde edildiği bilgisinin mevcut olan YOLO algoritmaları kullanılmıştır. YOLO algoritmalarından YOLOv4, YOLOv5, YOLOR ve YOLOX modelleri kullanılmıştır.  Çalışmada veri seti olarak 5078 görüntü kullanılmış ve bu görüntülerin 3000 adetini silah ve 2078 adetini bıçak görüntüleri oluştumaktadır. Görüntülerden elde edilecek deneysel çalışma için güvenilirliğin sağlanması için görüntülerin seçiciliğinin zor olmasına dikkat edilmiştir. YOLO algoritmalarının karşılaştırmalı deneysel çalışmaları yapılmış ve sonuçları yayınlanmıştır. Görüntülerde silah ve bıçak tespitinde en başarılı sonuç %97,6 map@0,5 değeri ile YOLOR modelinde elde edilmiştir.

Security camera systems are generally used to create safe environment conditions in social and public areas. In today’s security camera systems, artificial intelligence-based computer vision has started to be used instead of human vision. In this study, it is aimed to see and detect images of guns and knives that may be in social and public spaces with computer vision. As a method and model in the study, image processing technology and YOLO algorithms, which are generally known to have very successful results in the literature, were used. Among the YOLO algorithms, YOLOv4, YOLOv5, YOLOR and YOLOX models were used. 5078 images were used as a data set in the study, and 3000 of these images consist of images of weapons and 2078 of knife images. In order to ensure reliability for the experimental study to be obtained from the images, attention has been paid to the fact that the selectivity of the images is difficult. Comparative experimental studies of YOLO algorithms have been carried out and their results have been published. The most successful result in detecting weapons and knives in the images was obtained in the YOLOR model with a map@0,5 value of 97.6%.
Fotovoltaik Panellerde Farklı Tasarımların Verime Etkisinin  Değerlendirilmesi
Evaluation Of The Effect Of Different Designs On Production In  Photovoltaic Panels
Yazar: Tunçkaşık, İrfan; Köse, Ercan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 41, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Fotovoltaik panel,güneş enerjisi,panel hücre ara bağlantısı,verimlilik ; Photovoltaic panel,solar energy,panel cell interconnection,efficiency

Günümüzde fotovoltaik panellere dayalı güneş enerji santralleri, enerji üretimi için önemli yüzdesel oranlara ulaşmıştır. Bundan dolayı bu çalışmada, fotovoltaik panellerin verimliliklerinin önemli ölçüde etkileyen panel iç bağlantıları incelenmiştir. Hâlihazırda kullanılan panellerde tek tip bağlantı uygulanmaktadır. Panellerde uygulanan bağlantı hücreler arası seri bağlantı şeklindedir. Panelin içerisinde hücrelerin arasındaki tüm bağlantının seri olması bazı olumsuz durumları da yanında getirmektedir. Bu çalışmasında her hücresi diğerlerinden bağımsız bir güneş paneli tasarlanmış ve imal edilmiştir. Her hücrenin birbirinden bağımsız olması hücreler arası bağlantının farklı şekillerde yapılabilmesi için kullanılacak bir opsiyondur. Panelde bulunan hücrelerle birbirinden farklı seri ve paralel hücre bağlantıları oluşturulmuştur. Oluşturulan bu bağlantılardan flaş test ile ölçümler yapılmıştır. Ölçümlerden elde edilen değerler karşılaştırıldığında % 10’ a varan artış elde edilmiştir

Today, solar power plants based on photovoltaic panels have reached significant percentages for energy production. Therefore, in this study, panel interconnections, which significantly affect the efficiency of photovoltaic panels, are examined. A single type of connection is applied in the panels currently used. The connection applied in the panels is in the form of serial connection between cells. The fact that all the connections between the cells in the panel are serial also brings some negative situations. In this study, a solar panel is designed and manufactured, each cell independent of the others. The fact that each cell is independent from each other is an option to be used to make the connection between cells in different ways. Different serial and parallel cell connections are created with the cells on the panel. Measurements were made with the flash test from these connections. When the values obtained from themeasurements were compared, an increase of up to 10% was obtained.
Ti6Al4V Alaşımının Ultrasonik Yüksek Hızlı Mikro Frezelenmesinde Talaşların İncelenmesi
Investigation of Chips in Ultrasonic High Speed Micro Milling of Ti6Al4V Alloy
Yazar: Mahmat, Aybars; Tosun, Nihat; Ağar, Salih
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 46, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Ultrasonic Machining,High Speed Micro Milling,Minimum Quantity Lubrication (MQL) ; Ultrasonik işleme,Yüsek Hızlı Mikro frezeleme,Minimum Miktarda Yağlama (MMY) Yöntemi

Ti6Al4V alaşımının işlenebilirliği, ultrasonik ve geleneksel mikro frezeleme ile işlem parametreleri ve farklı soğutma/yağlama yöntemlerinin talaş kalınlık oranı ve talaş formuna etkileri bu çalışmada deneysel olarak araştırıldı. Bu araştırma yapılırken deneysel çalışmalarda 0.02 mm sabit talaş derinliği, 0.66 mm/s sabit ilerleme ve 20.000, 40.000 ve 60.000 dev/dak devir sayısı işleme şartlarında kuru işleme, nano Al2O3 partikül katkılı boraks-etilen glikol karışımı ve zeytinyağı- boraks-etilen glikol karışımı 50-100 mikro metre boyutlu Al2O3 içeren nano kesme sıvılı minimum miktarda yağlama (MMY) yöntemi, karbür ve TiSiN kaplamalı karbür kesici takımlar kullandı. Ultrasonik mikro frezelemede, sabit genlikte iki farklı titreşim frekansı (20 ve 30 kHz) kesici takıma uygulandı. Deneysel çalışmaların tümünde süreksiz talaş formu elde edildi. Talaş formuna soğutma yönteminin ve kesici takımının bir etkisi olmadığı belirlendi.

The machinability of Ti6Al4V alloy, the processing parameters with ultrasonic and conventional micro milling, and the effects of different cooling/lubrication methods on the chip thickness ratio and chip form were investigated experimentally in this study. While this research was being carried out, in experimental studies, dry machining under 0.02 mm constant depth of cut, 0.66 mm/s constant feed and 20,000, 40,000 and 60,000 rpm speed processing conditions, nano Al2O3 particle added borax-ethylene glycol mixture and olive oil-borax-ethylene glycol mixture The minimal amount of lubrication (MMY) method with nano-cutting fluid containing 50-100 micrometer size Al2O3 used carbide and TiSiN coated carbide cutting tools. In ultrasonic micro milling, two different vibration frequencies (20 and 30 kHz) of constant amplitude were applied to the cutting tool. Discontinuous chip form was obtained in all experimental studies. It was determined that the cooling method and the cutting tool had no effect on the chip form.
Matematiksel ve İşitsel Görevlere Dayalı Bilişsel Yorgunluğun EEG Sinyallerinin Gama Bandından Tespiti
Detection of Cognitive Fatigue Based on Mathematical and Auditory Tasks using Gamma Band of EEG Signals
Yazar: Korkmaz, Sevde Gül; Korkmaz, Onur Erdem; Aydemir, Önder
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 41, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Bilişsel yorgunluk,EEG,Gama,Sınıflandırma,Yapay sinir ağları ; Cognitive fatigue,EEG,Gamma,Classification,Artificial neural network

Bilişsel yorgunluk, var olan bilişsel performansı devam ettirebilmek için sürekli olmayan bir yetersizlik durumudur ve uzun süren aktiviteler veya stres altında uzun süre çalışma sonucu meydana gelen psiko-biyolojik bir durumdur. Bilişsel yorgunluk yapılan işte hataların artmasına, çeşitli güvenlik zafiyetlerinin ortaya çıkmasına ve performans azalmasına sebep olmaktadır. Bu nedenle bilişsel yorgunluğun tespiti bazı meslek grupları için oldukça önemlidir. Bu çalışmada, EEG sinyalleri kullanılarak bilişsel yorgunluk tespit edilmeye çalışılmıştır. Bilişsel yorgunluğun tespiti amacıyla oluşturulan paradigma kullanılarak toplam 8 katılımcıyla deneyler gerçekleştirilmiş ve EEG sinyalleri kaydedilmiştir. Kaydedilen EEG sinyalleri kullanılarak, beynin farklı bölgelerinin, farklı frekans bantlarının ve farklı EEG uzunluklarının bilişsel iş yükününün sınıflandırması üzerine etkisi araştırılmıştır. Yapay sinir ağı algoritmasıyla tüm elektrotların gama frekansına ait bant gücü ve 5 saniye uzunluğundaki EEG parçaları kullanılarak en yüksek %99.49 sınıflandırma doğruluğu ile bilişsel yorgunluk tespit edilmiştir.

Cognitive fatigue is a discontinuous inability to maintain the existing cognitive performance and is a psycho-biological condition that occurs due to prolonged activities or working under stress. Cognitive fatigue causes an increase in errors, the emergence of various security vulnerabilities, and a decrease in performance. In this study, cognitive fatigue was tried to be determined by using EEG signals, which provide advantages in terms of use-transportation. Experiments were carried out with a total of 8 participants using the paradigm created for the detection of cognitive fatigue and EEG signals were recorded. Using the recorded EEG signals, the effects of different brain regions, different frequency bands, and different EEG lengths on the classification of cognitive workload were investigated. In addition, band power of EEG signals in situations with resting and cognitive workload were compared graphically. With the artificial neural network algorithm, the highest 99.49% classification accuracy was obtained by using the band power of the gamma frequency of all electrodes and the 5-second-long EEG segments.
Kredi Temerrüt Riskini Tahmin Etmede Makine Öğrenme Algoritmalarının Karşılaştırılması
Predicting Default Probability In Credit Risk With Machine Learning Algorithms
Yazar: Tütüncü, Toprak Enes; Gürsakal, Sevda
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 50, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Kredi Riski,Makine Öğrenmesi,Gradyan Artırma,Yapay Sinir Ağları,Lojistik Regresyon,Rassal Orman,Karar Ağacı,Destek Vektör Makineleri,K-En Yakın Komşu ; Credit Risk,Machine Learning,Gradient Boosting,Neural Network,Logistic Regression,Random Forest,Decision Tree,Support Vector Machine,K-Nearest Neighbor

Bankalar ve çeşitli finans kuruluşları tarafından karşılanan kredilerin, müşteri tarafından geri ödenememesi hem kredi veren kuruluşun sermaye kaybını hem de genel ekonomide oluşabilecek çeşitli risk faktörlerini beraberinde getirmektedir. Bu süreçte, oldukça kritik öneme sahip olan kredi riskinin doğru yönetilebilmesi ve uluslararası finans istikrarının sağlanması için Basel Komitesi ve BDDK (Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu) gibi finans denetimi kuruluşları, kredi veren kurumların kredi verme karar aşamasında çeşitli regülasyon politikaları belirlemektedir. Ayrıca, kredi veren kurumlar analitik risk birimleri aracılığıyla kredi değerlendirme modelleri geliştirerek, müşterilere ait kredi risk skorunu hesaplamaktadır. Bu çalışmada makine öğrenmesi yöntemiyle kredi skorlama sistemlerinde kullanılabilecek en başarılı tahmini gerçekleştiren algoritmanın belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda, Gradyan Artırma, Yapay Sinir Ağları, Lojistik Regresyon, Rassal Orman, Karar Ağacı, Destek Vektör Makineleri, K-En Yakın Komşu ve WOE dönüşümleriyle Lojistik Regresyon algoritmaları için modeller kurulmuş ve temerrüde düşen ve temerrüde düşmeyen müşteriler için en iyi sınıflandırma performansı gösteren Gradyan Artırma algoritması olmuştur.

Failure to repay the loans provided by banks and various financial foundations by the customer, entails both the capital loss of the lending institution and various risk factors that may occur in the general economy. In this context, financial control institutions such as the Basel Committee and BRSA (Turkish Banking Regulatory and Supervision Agency) have determined various regulatory policies during the phase of lending decision of the lending institutions in order to ensure the appropriate management of loan risk, which have critical importance, and to ensure international financial stability. In addition, lending institutions develop credit evaluation models via analytical risk units and calculate the credit risk score of customers. In this study, it is aimed to determine the algorithm that makes the most successful estimation that can be used in credit scoring systems with the machine learning method. Within this scope, models for algorithms with Gradient Boosting, Artificial Neural Networks, Logistic Regression, Random Forest, Decision Tree, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbor and WOE transformations Logistic Regression were established and Gradient Boosting algorithm has shown the best classification performance for defaulters and non-defaulters.
NdFeB esaslı kalıcı manyetik alaşımların manyetik özelliklerine uygulanan ısıl işlemdeki sürenin etkisi
Effect of heat treatment time on magnetic properties of NdFeB-based permanent magnetic alloys
Yazar: Kılıçaslan, Muhammed Fatih; Yılmaz, Yasin; Akgül, Bekir
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 40, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; NdFeB,kalıcı mıknatıs,ergiyik eğirme,kalıcı mıknatıslık,ısıl işlem,süre. ; NdFeB,permanent magnet,melt spinning,permanent magnetism,heat treatment,time.

Mevcut çalışmamızda, hızlı katılaştırma yöntemlerinden biri olan, şerit şeklindeki amorf ve/veya   yarı kristalin yapıdaki alaşımların üretilmesinde oldukça yaygın olan ergiyik eğirme (melt spinning) yöntemi kullanılarak, NdFeB esaslı kalıcı mıknatıs şerit alaşımları üretilmiştir. Her bir NdFeB alaşımının üretimi esnasında, ağırlıkça %15 oranında atık mıknatıs, alaşımların kompozisyona dahil edilmiştir. Üretilen kalıcı mıknatıs alaşımları, 710 °C lik ısıl işlem sıcaklığı ve 285 K/s lik çok yüksek ısıtma ve soğutma hızları kullanılmak üzere 5 ve 10 dakikalık sürelerde ısıl işleme tabi tutulmuştur. Aynı sıcaklıkta uygulanan ısıl işlem süresinin, şerit alaşımların manyetik özelliklerine etkisi incelenmiştir. Artan ısıl işlem süresi ile manyetik koerzivite ve maksimum enerji ürünü özelliklerinin dikkate değer bir şekilde değişimiyle sonuçlanırken, doyum manyetizasyonu ve manyetik remenans gibi özelliklerde çok fazla bir değişim meydana gelmemiştir. Açıkça görüldüğü gibi, artan ısıl işlem süresi, manyetik koerzivitede 5030.5 Oe’den 2279.4 Oe’ye doğru sürekli bir düşüşe yol açmışken maksimum enerji ürününde önce 62.02 kJ/m3 ten 103.73 kJ/m3 e doğru çarpıcı bir şekilde artış, daha sonra ise 38.63 kJ/m3 e doğru çarpıcı bir azalma görülmüştür, bu da alaşımın kalıcı mıknatıslığındaki düşüşe işaret etmektedir.

In our current study, NdFeB-based permanent magnet ribbon alloys were produced by using melt spinning method, which is one of the rapid solidification methods and very common in the production of ribbon-shaped, amorphous and/or semi-crystalline alloys. During the production of each NdFeB alloy, 15 wt.% of waste magnet was included in the composition of the alloys. The produced permanent magnet alloys were heat treated for 5 and 10 minutes by using a heat treatment temperature of 710 °C and very high heating and cooling rates of 285 K/s. The effect of the heat treatment time applied at the same temperature on the magnetic properties of the strip alloys was investigated. While the increase in heat treatment time resulted in a remarkable change in magnetic coercivity and maximum energy product properties, there was not much change in the properties such as saturation magnetization and magnetic remenance. As clearly seen, increasing heat treatment time resulted in a continuous decrease in magnetic coercivity from 5030.5 Oe to 2279.4 Oe, maximum energy product first showed a dramatic increase from 62.02 kJ/m3 to 103.73 kJ/m3, and then a dramatic decrease to 38.63 kJ/m3, indicating a decrease in the permanent magnetism of the alloy.
Gemilerde Rüzgar Türbini Uygulamasında Optimum Yer Seçimi İçin Bir Benzetim Çalışması: Tanker Gemisi Örneği
A Simulation Study for Optimum Location Selection in Wind Turbine Application on Ships: A Case Study for a Tanker Ship
Yazar: Akyol, Buğra; Yiğit, Kenan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 40, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Gemi,Rüzgâr Enerjisi,Rüzgâr Türbini,Optimum Yer Seçimi ; Ship,Wind Energy,Wind Turbine,Optimum Location Selection,Computational Fluid Dynamics

Günümüzde rüzgâr enerjisi, gemilerde sevk sisteminin yanı sıra elektrik enerjisi üretimine de katkı sunmaktadır. Bu çalışmada, gemilere elektrik enerjisi üretimi için kurulabilecek rüzgar türbinlerinden optimum verim alınması konusu incelenmiştir. Bu kapsamda, bir tanker gemisi modellenmiş ve benzetim çalışması yapılmıştır. Gemi güvertesi beş bölgeye ayrılarak, gemideki hangi bölgelerin daha yoğun ve homojen rüzgâr alabileceği tahmin edilmiştir. Bu sayede gemideki optimum rüzgar alanları ve yükseklikleri belirlenmiştir. Böylece, rüzgâr türbininin en uygun alanda maksimum verimle çalışması hedeflenmiştir. Sonuç olarak, incelenen gemi modeli için maksimum rüzgâr hızları sırasıyla baş kasara, ön ana güverte ve vasat bölgeleri olarak belirlenmiştir. Her bir gemi modelinde optimum rüzgar alanının farklılık göstermesi beklenmektedir. Bu nedenle, bu tür yaklaşımların rüzgâr türbini uygulaması yapılacak gemi özelinde gerçekleştirilmesi önem arz etmektedir. Bu çalışma ile benzetim çalışmalarının önemi vurgulanmış olup, bu tür alternatif yaklaşımlar ile gemilerde verimlilik potansiyelinin artırılabileceği ifade edilmiştir.

Today, wind energy contributes to the generation of electrical energy as well as the propulsion system on ships. In this study, the issue of optimum efficiency from wind turbines that can be installed on ships for electrical energy generation has been examined.  In this context, a tanker ship was modeled and a simulation study was carried out. By dividing the ship deck into five zones, it was estimated which areas on the ship could receive more intense and homogeneous winds.  In this way, the optimum wind areas and heights of the ship were determined.  Thus, it is aimed that the wind turbine will operate in the most suitable area with maximum efficiency. As a result, the maximum wind speeds for the investigated ship model were determined as forecastle, fore main deck, and amidship regions, respectively. The optimum wind area is expected to differ for each ship model.  For this reason, it is important to carry out such approaches specifically to the ship where the wind turbine will be applied.  With this study, the importance of simulation studies has been emphasized, and it has been stated that such alternative approaches can increase the efficiency potential of ships.