hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Kurumsal Envanter Yönetim Sistemi için Ontoloji Tabanlı Yaklaşım
Ontology-Based Approach for Enterprise Inventory Management System
Yazar: Can, Özgü; Emre, Elif Ezgi
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 39, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Anlamsal Web,Bilgi Mühendisliği,Bilgi Sistemleri,Ontoloji,Envanter Yönetim ; Ontology,Semantic Web,Knowledge Engineering,Knowledge Systems,Inventory Managament

Envanter yönetim sistemi, bir kurumdaki fiziksel varlıkların korunması ve personellerin bu fiziksel varlıkları kullanımlarının takip edilmesini sağlamaktadır. Envanter yönetimi kurumun sahip olduğu tüm varlıkların verimli bir şekilde dağıtılmasını, doğru aracın doğru personele iletilmesini ve sonrası için araçların hasarsız şekilde geri alınmasını amaçlamaktadır. Uygulama alanlarının kavramsallaştırılmasında en iyi yöntem olarak kabul edilen ontoloji tabanlı yaklaşımlar bilgi yönetiminde etkin bir rol oynamaktadır. Kurumların dijital dönüşüm süreçlerinin hızlanması ile birlikte ontoloji tabanlı çözüm yöntemleri önem kazanmıştır. Bu çalışmada, ontoloji tabanlı bir envanter sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen Ontoloji Tabanlı Envanter Sistemi ile bir kurumdaki zimmetli araçların seri numaraları, markaları, modelleri, veriliş ve iade tarihleri, araçların zimmetli olduğu personelin bilgisi (personelin ismi ve soyadı, iş unvanı, departman bilgisi, işe giriş ve çıkış tarihi gibi bilgileri) ontoloji tabanlı olarak saklanmakta ve sorgulanmaktadır. Böylelikle, kurum içerisindeki envanter takibinin etkin olarak gerçekleştirilmesi ve geliştirilen sistemin kurum içindeki diğer bilgi sistemleri ile entegre bir şekilde çalışması hedeflenmektedir.

The inventory management system ensures the protection of physical assets and the tracking of personnel's usage of these physical assets in an organization. The goal of inventory management is to efficiently distribute all of the company's assets, deliver the appropriate materials to the appropriate person, and retrieve these materials undamaged for future use. Ontology-based approaches, which are regarded as the best method for the conceptualization of application domains play an active role in knowledge management. Ontology-based solution methodologies have gained importance with the acceleration of enterprises' digital transformation processes. In this study, an ontology-based inventory system is developed. The developed Ontology-Based Inventory System enables to store and query the serial numbers, brands, models, the issue and return dates of the embezzled materials in an enterprise, the information of the person to whom these materials are embezzled (information such as the personnel's name and surname, job title, department information, starting and end dates of the employment) through an ontology. Therefore, it is aimed to effectively monitor the inventory within the enterprise and ensure that the developed system operates in an integrated manner with the other information systems within the enterprise.
Yapılarda Bozulma ve Nem Hasarının Dijital Görüntü İşleme Yöntemi ile Tespiti
Detection of Deterioration and Moisture Damage of Buildings with Digital Image Processing
Yazar: Ustaoğlu, Saltuk Taha; Bektaş, Betül
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 39, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Görüntü İşleme,Yapay Zeka,Yapay Sinir Ağları,Yapı Fiziği Sorunları ; Image Processing,Artificial Intelligence,Artificial Neural Network,Building Physics Problems

Yapı fiziği hasarlarının çözüme kavuşturulması, yapının sağlıklı bir şekilde işlevini yerine getirebilmesi ve sürdürülebilirlik açısından büyük önem arz etmektedir. Bu doğrultuda yapılacak ilk adım olan hasarların doğru tespit edilmesi, sorunların çözüme ulaştırılabilmesi adına en önemli aşamadır. Sonrasında yapılacak olan onarım çalışmalarının düzgün bir şekilde ilerleyebilmesine ve onarımın maliyetine direkt etki etmektedir. Yapı fiziği sorunlarını çıplak gözle tespit etmeye çalışmak öznel yargılar içermekte, tahribatlı yöntemler ise yapıya zarar vermektedir. Bu çalışmada yapay zekâ uygulamalarından biri olan dijital görüntü işleme yöntemi kullanılarak yapılarda oluşan nem hasarlarının/bozulmaların tahribatsız ve nesnel bir şekilde tespit edilmesi amaçlanmıştır. Farklı yapıların yüzeylerinden alınmış hasarlı durumlara ait 3.600 adet görüntü verisi, evrişimsel yapay sinir ağı mimarisi kullanılarak makine öğrenmesine tabi tutulmuş ve test verileri sınıflandırılarak uygulama sonuçları elde edilmiştir. Geçerlilik testi sonucunda yöntemin nem hasarı ve bozulmalar üzerinde etkili olduğu, yüksek doğruluk oranı ile başarım sağladığı gözlenmiştir. Bu çalışma ile birlikte günümüzde çeşitli alanlarda kullanılan yapay zeka uygulamalarının yapı fiziği sorunlarından nem hasarlarının ve bozulmaların tespit edilmesinde kullanılabileceğini ortaya çıkarmaktadır.

Resolving building physics damages is of great importance in terms of the healthy functioning of the building and its sustainability. The first thing to be done in this direction, the correct determination of the damages, is the most important step in order to solve the problems. It directly adds to the smooth progress of the repair work and the cost of the repair. Trying to detect building physics problems with the naked eye involves subjective judgments, and destructive methods damage the structure. In this study, it is aimed to detect moisture damage/deterioration in buildings in a non-destructive and objective way by using digital image processing method, which is one of the artificial intelligence applications. 3.600 image data of damaged states taken from the surfaces of different structures were subjected to machine learning using convolutional neural network architecture and the test data were classified and the application results were obtained. As a result of the validity test, it was observed that the method was effective on moisture damage and deterioration, and achieved a high accuracy rate. With this study, it is revealed that artificial intelligence applications used in various fields today can be used to detect moisture damage and deterioration, which is one of the building physics problems.
Hava Aracı Batarya Hücresinin Modellenmesi
Modeling of Aircraft Battery Cell
Yazar: Yıldırım Dalkıran, Fatma; Çelik, Sümeyra
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 39, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Batarya,Ni-Cad,Hava Aracı,Simulink,Modelleme ; Battery,Ni-Cad,Aircraft,Simulink,Modeling

Enerji depolama aracı olarak kullanılan bataryalar, günümüzde çok yaygın bir şekilde kullanılmakta olup, büyük bir öneme sahiptir. Birçok farklı teknolojide bataryalar kullanılmakta ve geliştirilmektedir. Bataryalar, günümüzde bilgisayarlar, elektrikli araçlar, elektronik cihazlar ve hava araçları gibi pek çok alanda karşımıza çıkmaktadır. Çok farklı ve çeşitli alanlarda kullanılmalarından dolayı batarya tercihleri, kullanım amaçlarına göre olmaktadır. Bu çalışmada uçaklarda kullanılan nikel-kadmiyum (Nickel-Cadmium, Ni-Cad) tipi bataryaların özellikleri ve kullanım amaçları üzerinde durulmuştur. Ni-Cad batarya hücresinin şarj ve deşarj anındaki modellemesi, MATLAB/Simulink kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Modelleme gerçekleştirilirken Thevenin eşdeğer devre modelinden yararlanılmıştır. Bu çalışma kapsamında Ni-Cad batarya hücresinin şarj ve deşarj testlerinin yapıldığı atölyeden deneysel test verileri alınmıştır. Bu deneysel test verilerinden elde edilen grafikler ile gerçekleştirilen modellemeden elde edilen grafikler karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma neticesinde birbirine yakın başarılı sonuçlara ulaşıldığı görülmüştür. Bu çalışmada yapılan modelleme ile daha hızlı, güvenilir bir sistem yapılmış olup, üretici firmaların test amaçlı verilere kolayca ulaşabileceği düşünülmüştür.

Batteries, which are used as energy storage tools, are widely used today and are of great importance. Batteries are used and developed in many different technologies. Today, batteries appear in many areas such as computers, electrical vehicles, electronic devices and aircraft. Since they are used in many different and various fields, battery preferences can be determined according to the purpose of use. In this study, the properties and usage purposes of nickel-cadmium (Nickel-Cadmium, Ni-Cad) type batteries used in aircraft are emphasized. The modeling of the Ni-Cad battery cell at the time of charge and discharge was carried out using MATLAB/Simulink. While modeling, Thevenin equivalent circuit model was used. Within the scope of this study, experimental test data were obtained from the workshop where charge and discharge tests of Ni-Cad battery cells were carried out. The graphs obtained from those experimental test data the modeling performed were compared. As a result of the comparison, it was seen that successful results were obtained close to each other. With the modeling made in this study, a faster and more reliable system was created and it was thought that manufacturers could easily access data for testing purposes.
Derin Öğrenme Teknikleri Kullanılarak Borsadaki Hisse Değerlerinin Tahmin Edilmesi
Predicting Of Stock Market Using Deep Learning Techniques
Yazar: Dalkıran, İlker; Ozan, Mehmet
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 39, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Derin Öğrenme,Borsa,Uzun Kısa-Dönem Hafıza,LSTM,Kapılı Tekrarlayan Hücre,GRU ; Deep Learning,Stock Market,Long Short-Term Memory,LSTM,Gated Recurrent Unit,GRU

Borsada işlem gören hisse senetlerinin fiyatlamasında, farklı tipte ve çok miktarda kuvvet etkendir. Bu kuvvetler arasındaki etkileşimlerin karmaşık olması sebebiyle fiyat hareketlerinin önceden tam doğrulukla tahmin edilmesi oldukça zordur. Ancak istatistik teorilerinden doğan ve ancak günümüz bilgisayarları ile uygulanması mümkün olan karmaşık derin öğrenme teknikleri ile bu değerlerin kısa dönem tahminleri mümkündür. Sunulan çalışmada Borsa İstanbul içerisinde işlem görmekte olan ISCTR hisse senedinin uzun dönem verilerine bakılarak günlük değer tahmini yapılmıştır. Ayrıca ilgili hissenin verilerine ek olarak, tahmin kabiliyetini artırmak amacıyla VAKBN, GARAN, QNBFB ve AKBNK hisse senetlerinin ve USD/TRY, BIST30, BANKX endekslerinin tarihsel verileri de kullanılmıştır. Sunulan çalışmada çok değişkenli yapıda uzun kısa-dönem hafıza (Long Short-Term Memory, LSTM) algoritması Adam ve RMSProp optimize edicileri ile kullanılmış ve performansı gözlemlenmiştir.

Stock market share values are affected by different and many forces. It is difficult to exactly predict share values in advance due to the fack that the interactions among these forces are complex. However, short-term estimations of these values are possible with complex deep learning techniques that arise from statistical theories and can be realized with today's computer technologies. In this study, one-day value estimation of ISCTR stock traded in the Borsa Istanbul has been made using long term data. In addition to the data of the related stock, historical data of VAKBN, GARAN, QNBFB and AKBNK stock prices and USD/TRY, BIST30 and BANKX indices were also used in the study in order to increase the estimation ability. In the proposed study, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) algorithms in multivariate structure were used with Adam and RMSProp optimizers and their performances were observed.
Epilepsi Tespitinde Gürbüz Yerel Ortalama Ayrışım ve Ampirik Kip Ayrışım Yöntemlerinin Performans Analizi
Performance Analysis of Robust Local Mean Decomposition and Empirical Mode Decomposition Methods in the Detection of Epilepsy
Yazar: Çatalkaya, Oğuzkaan; Hazman, Tuba; Turturova, Sabrına; Şentürk, Tuğba; Latifoğlu, Fatma
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 39, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Epilepsy,EEG,Robust Local Mean Decomposition,Empirical Mode Decomposition Method,Artificial Neural Networks ; Epilepsi,EEG,Gürbüz Yerel Ortalama Ayrışım Yöntemi,Ampirik Kip Ayrışım Yöntemi,Yapay Sinir Ağları

Beynin elektriksel aktivitesi ile ilgili bilgi sağlayan elektroansefalografi (EEG) verileri nörolojik hastalıkların tanısında yaygın olarak kullanılmaktadır. Yaklaşık olarak dünya nüfusunun %1'ini etkileyen hastalıklardan biri olan epilepsi tespitinde de EEG sinyalleri önemli bilgiler sağlamaktadır. Bu çalışmada EEG sinyalleri kullanılarak epilepsi nöbetinin nöbet öncesi tespiti amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda epilepsi ve sağlıklı bireylerden alınan farklı durumlardaki EEG sinyalleri kullanılarak ön işleme adımları gerçekleştirildikten sonra EEG sinyallerinden, Gürbüz Yerel Ortalama Ayrışım (Robust Local Mean Decomposition, RLMD) ve Ampirik Kip Ayrışım (AKA) yöntemi kullanılarak elde edilen alt bant sinyallerinden öznitelikler çıkarılmıştır. Elde edilen öznitelikler ve Yapay Sinir ağları (YSA) ile sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Yapılan çalışmalar doğrultusunda EEG sinyallerinin farklı durumlarına ait sınıflandırma sonuçları doğruluk, duyarlılık, özgüllük, kesinlik ve f1 skoru performans parametreleri kullanılarak ortaya konmuştur.

Electroencephalography (EEG) data, which provides information about the electrical activity of the brain, are widely used in the diagnosis of neurological diseases, EEG signals also provide important information in the detection of epilepsy, which is one of the diseases affecting approximately 1% of the world’s population. In this study, it was aimed to detect the epileptic seizure before the seizure by using EEG signals. For this purpose, after preprocessing steps were performed by using EEG signals in different situations from epilepsy and healthy individuals, features were extracted from EEG signals from subband signals obtained by using Robust Local Mean Decomposition (RLMD) and Empirical Mode Decomposition (AKA) methods. Classification studies were carried out with the obtained features and Artificial Neural Networks (ANN). In line with the studies, the classification results of the different states of the EEG signals were revealed using the performance parameters of accuracy, sensitivity, specificity, precision and f1 score.
Çok Ölçekli Temel Bileşen Analizi ve Evrişimsel Sinir Ağları ile Elektrokardiyografi Sinyallerinden Miyokart Enfarktüsünün Tespiti
Detection of Myocardial Infarction from Electrocardiography Signals with Multiscale Principal Component Analysis and Convolutional Neural Networks
Yazar: Aydoğan, Arda; İçme, Buse; İnce, Ali; Arıkan, Sümeyya; Latifoğlu, Fatma
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 39, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Biyomedikal Sinyal İşleme,Evrişimsel Sinir Ağları,Çok Ölçekli Temel Bileşen Analizi,EKG,Miyokard Enfarktüsü ; Biomedical Signal Analysis,Convolutional Neural Networks,Multislice Principal Companent Analysis,ECG,Myocardial Infarction

Miyokart enfarktüsü (kalp krizi) çok kısa sürede müdahale edilmesi gereken hayati bir hastalıktır. Hastaya ait elektrokardiyografi (EKG) verilerinin analizi teşhiste önemli bir yer tutmaktadır. Bu nedenle bu hastalığın daha hızlı ve doğru olarak belirlenebilmesi için son yıllarda bilgisayar destekli karar destek sistemlerden faydalanılmaktadır. Bu çalışmada miyokart enfarktüsü tanısı almış 61 hastadan ve 52 sağlıklı bireyden elde edilen EKG sinyalleri ve Evrişimsel sinir ağları (ESA) kullanılarak miyokart enfarktüsüne yönelik sınıflandırma modeli ortaya konmuştur. EKG sinyallerine sonlu dürtü yanıtlı (FIR) süzgeç, sonsuz dürtü yanıtı (IIR) süzgeç ve çok ölçekli temel bileşen analizi uygulanarak üç farklı süzgeç ile ön işlemeden geçirilmiştir. Sinyaller daha sonra geliştirilen ESA modeli yardımıyla sınıflandırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre çok ölçekli temel bileşen analizi kullanılarak ön işlemeden geçirilen sinyaller kullanılarak %92.3 doğruluk oranıyla sınıflandırma başarısı elde edilmiştir ve FIR, IIR süzgeç yardımıyla ön işleme yapılan sinyallerin sınıflandırılmasına göre daha başarılı sınıflandırma performansının elde edildiği görülmüştür.

Myocardial Infarction is a vital disease that needs to be intervened in a very short time. The analysis of the patient's electrocardiography (ECG) data has an important place in the diagnosis. For this reason, computer aided decision support systems have been used in recent years in order to determine this disease more quickly and accurately. In this study, classification was made using convolutional neural network algorithms on the ECG signals obtained from 61 patients diagnosed with myocardial infarction and 52 healthy individuals. ECG signals are preprocessed with three different filters by applying finite impulse response (FIR) filter, infinite impulse response (IIR) filter and multiscale principal component analysis. According to the results obtained, classification success was achieved with 92.3% accuracy by using the preprocessed signals using multi-scale principal component analysis, and it was seen that more successful classification performance was obtained compared to the classification of the preprocessed signals with the help of FIR, IIR filter.
Aşı Okuryazarlığı ve Covid-19 Pandemisinde Yaşama Yansıyan Tereddüt, Aşı reddi ve Aşı karşıtlığı Üzerine Bir Araştırma
A Study on Vaccine Literacy and Hesitance Reflected on Life in the Covid-19 Pandemic, Vaccine Rejection and Anti-Vaccine Opposition
Yazar: Kınalı, Gulsah; Örgev, Betül Kübra; Örgev, Cemil; Topal, Bayram; Şahin, Hasan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 38, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; COVID-19,Aşı,Aşı Okuryazarlığı,Akademik Personel,Aşı Reddi,Aşı Tereddüdü ; COVID-19,Vaccination,Vaccine Literacy,Academic Staff,Vaccine Refusal,Vaccine Hesitatio.

Bu araştırma Türkiye’de gerek kamu gerekse vakıf üniversitelerinde görev yapan akademik personelin aşı okuryazarlığı seviyesini tespit etmek ve demografik özellikleri ile ilişkilerini belirlemeyi amaçlamıştır. Ayrıca, Covid-19 salgını ve bu salgına karşı en önemli araç olan aşı konusundaki yaşama yansıyan tereddüt, aşı reddi ve aşı karşıtlığı incelenmekte; yanlış, yanlı ve bilinçsiz söylenti ve tereddüt algılarının azaltılmasına katkı sağlayacak önerilerde bulunulması hedeflenmiştir. Çalışmada 448 akademisyen ile çevrimiçi anket yapılmıştır. Katılımcıların %58,5’ini Y kuşağı, %35’ini X kuşağı oluşturmaktadır. Fonksiyonel beceriler ve iletişimsel/eleştirel beceriler olmak üzere iki alt boyuttan oluşan ölçekte elde edilen yüksek puan Covid-19 aşı okuryazarlığının yüksek düzeyde olduğunu ifade etmektedir. Katılımcıların demografik özelliklerine göre aşı okuryazarlığı ilişkisinde anlamlı bir fark bulunamamıştır.

In this study, it was aimed to determine the Vaccine Literacy Level of Academic Staff working in both Public and Foundation Universities in Turkey and to determine their relationship with their demographic characteristics. In addition, examining the Covid-19 epidemic and the hesitation, vaccine rejection and opposition to the vaccine, which is reflected in the life about the vaccine, which is our most important weapon against this epidemic; It is aimed to make suggestions that will contribute to the reduction of false, biased and unconscious rumors and hesitation perceptions In the study, an online survey was conducted with 448 academicians. Y generation constitutes 58.5% of the participants and X generation constitutes 35%. A high score obtained in the scale consisting of two sub-dimensions, functional skills and communicative/critical skills, indicates a high level of COVID-19 vaccine literacy. No significant difference was found in the vaccine literacy relationship according to the demographic characteristics of the participants.
Sandviç Üretimi, Çeşitleri, Özellikleri ve Ambalajlanması
Sandwich Production, Types, Properties and Packaging
Yazar: Dikmen, Hilal; Çabir, Özlem; Polat, Neslihan; Sağdıç, Osman
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 38, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Sandviç,mikrobiyoloji,modifiye atmosferde kapama,ekmek ; Sandwich production,sandwich types and features,sandwich bread,packaging

Son yıllarda değişen yaşam tarzı insanları hazır gıda tüketimine yöneltmiştir. Son zamanlarda, artan “fast food” türü sağlıksız hazır gıdalar yerini, sağlıklı, fonksiyonel özellik içeren atıştırmalıklara bırakmıştır. Hazır gıda tüketiminin artmasıyla birlikte gıdanın raf ömrünü uzatmaya yönelik ambalajlama teknikleri ile ilgili çalışmalar da paralel olarak gün geçtikçe artmaya devam etmektedir. Ürünün tat, tekstür, besin öğelerinde minimum kayıp oluşturacak şekilde raf ömrü çalışmaları yapılmaktadır. Bu doğrultuda bu derleme çalışmasında son yıllarda hızla artan bir potansiyele sahip önemli bir atıştırmalık ürün olan sandviçlerin üretimi ve ambalajlanması ile ilgili son gelişmelere yer verilmiştir. Sandviçler genellikle ekmek, sebze, sos, et ve süt ürünleri gibi malzemelerden meydana gelmektedir. Sıcak veya soğuk çeşitleri bulunan sandviçlerin açık, kapalı, rulo gibi çeşitleri de bulunmaktadır. Sandviçlerde yaygın olarak beyaz, çavdar, tam buğday, tam tahıllı, lavaş, tortilla, focaccia ve Fransız ekmeği gibi ekmek çeşitleri kullanılmaktadır. Sandviçlerde modifiye atmosferde paketleme, en yaygın kullanılan ambalajlama tekniği olarak karşımıza çıkmaktadır. Hazır yiyecek sektöründe farklı şekillerde hazırlanabilen sandviçin önemi önümüzdeki yıllarda daha da artacağı düşünülmektedir.

In recent years, the changing lifestyle has led people to consume ready-made food. Recently, the increasing type of "fast food" has left the place of unhealthy ready-made foods to healthy, functional snacks. With the increase in ready-to-eat food consumption, studies on packaging techniques to extend the shelf life of food continue to increase in parallel. Shelf life studies are carried out to create minimum loss in taste, texture and nutritional elements of the product. In this direction, in this review study, the latest developments in the production and packaging of sandwiches, an important snack product with a rapidly increasing potential in recent years, are included. Sandwiches usually consist of ingredients such as bread, vegetables, sauces, meat and dairy products. Sandwiches, which have hot or cold varieties, also have varieties such as open, closed and rolls. Bread varieties such as white, rye, whole wheat, whole grain, lavash, tortilla, Focaccia and French bread are commonly used in sandwiches. Modified atmosphere packaging is the most widely used packaging technique for sandwiches. It is thought that the importance of the sandwich, which can be prepared in different ways in the ready-made food sector, will increase in the coming years.