hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Analitik Hiyerarşi Karar Verme Süreci ile Hastane Yeri Seçimi Problemi: Türkiye'de Bir Uygulama
Hospital Location Selection with Analytical Hierarchy Decision Making Process: A Case Study in Turkey
Yazar: Sütçü, Muhammed
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 45, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Karar analizi modelleri,Hastane yer seçimi,Analitik hiyerarşi süreci (AHP),Hastane yönetimi,Sağlık planlaması. ; Karar analizi modelleri,Hastane yer seçimi,Analitik hiyerarşi süreci (AHP),Hastane yönetimi,Sağlık planlaması.

Sağlık hizmetlerinin ihtiyaçları tam olarak karşılayamamasının nedenlerinden biri de hastane yerlerinin detaylı bir araştırma ve analiz yapılmadan sezgisel yöntemlerle seçilmiş olmasıdır. Hastane yerinin doğru seçimi, acil olmayan durumlarda hastanenin maliyet ve faydalarının yanı sıra, afetlerde etkilenen nüfusun hayatta kalması üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir. Hastane yer seçimi için farklı kriterler uygulanan farklı çalışmalar bulunmaktadır. Bu çalışmada amacımız, bir hastane için en iyi yeri seçmek adına yeni bir yaklaşım ortaya koymaktır. Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye'nin büyük ilçelerine karar destek sistemini kullanarak bir hastane için en uygun ilçenin seçilmesidir. Bu çalışma, analitik hiyerarşi sürecine (AHP) dayalı yeni bir hastane kurmak için yer seçimi için bir karar destek modelinin oluşturulmasıdır. Yaklaşım, tesis yeri sorununu çözmek için Türkiye'deki 31 farklı ilden 64 ilçeye uygulanmıştır. Sonuçlar incelendiğinde Şanlıurfa ilinin Siverek ve Viranşehir illeri öncelikli olarak hastane ihtiyacı olduğu sonucuna varılmıştır.

One of the most important reasons why health services cannot fully meet the necessary needs is that hospital locations are chosen intuitively without detailed research and analysis. The right choice of hospital location has a direct impact on the survival of the population affected in disasters, as well as the costs and benefits of the hospital in non-emergency situations. There are different studies that apply different criteria for hospital location selection. Our aim in this study is to present a new approach to choosing the best location for a hospital. The main purpose of this study is to select the most suitable district for a hospital by using the decision support system for the big districts of Turkey. This study is the creation of a decision support model for site selection to establish a new hospital based on the analytical hierarchy process (AHP). The approach was applied to 64 districts from 31 different provinces in Turkey to solve the facility location problem. When the results were examined, it was concluded that Siverek and Viranşehir provinces of Şanlıurfa needed hospitals primarily.
Videolardan Kalp Atış Hızı Kestirimi Üzerine Bir İnceleme
Heart Rate Estimation from Videos: A Review
Yazar: Korkmaz, Mustafa; Vatansever, Saffet
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 44, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Kalp atış hızı,uzaktan fotopletismografi (rPPG),yüz videoları,derin öğrenme. ; Heartbeat rate,remote photoplethysmography (rPPG),face videos,deep learning

Kalp atış hızı; kişinin sağlığı, aktivite seviyesi, stres durumu, zindeliği ve benzeri fizyolojik durumları hakkında önemli ipuçları vermektedir. Kalp atış hızı, elektrokardiyogram (EKG) ve nabız oksimetreleriyle ölçülebilir olmakla birlikte, bu cihazlar sürekli temas gerektirdiğinden zamanla rahatsız edici olabilmektedir. Bilgisayarlı görü (computer vision) alanındaki son gelişmeler, bir kişiye elektrot veya nabız oksimetreleri takmanın mümkün veya uygun olmadığı durumlarda, videolardan kişinin kalp atış hızını tespit etmeye olanak sağlamıştır. Uzaktan fotopletismografi (rPPG), bir video kamera aracılığıyla derideki hassas renk değişikliklerini yakalayarak, yaşamsal belirtilerin tespit edilmesine imkân sağlayan bir teknolojidir. Son yıllarda yapılan çalışmalar, uzaktan kalp atış hızı tespiti için en uygun bölgenin yüz olduğunu göstermiştir. Bu çalışmada; videolar aracılığıyla kişilerin yüz bölgesinden kalp atışı hızı kestiriminin nasıl yapılabildiği, kalp atışı hızı kestirimi sürecindeki aşamaların nasıl iyileştirilebileceği ve nasıl daha yüksek doğrulukta kalp atışı hızı tespiti yapılabileceği hakkında literatürdeki mevcut yöntemler incelenerek kapsamlı bir analiz yapılmıştır.

Heartbeat rate provides important signs about a person's health, activity level, stress level, vitality, and other related physiological conditions. Although electrocardiograms (ECG) and pulse oximeters can be exploited to measure the heart rate, these instruments might become uncomfortable with time due to the requirement for constant contact. Recent advances in computer vision have made it achievable to detect a person's heart rate from videos when it is impossible or impractical to attach electrodes or pulse oximeters to a person. Remote photoplethysmography (rPPG) is a technology that detects vital physiological information by capturing considerably precise color changes in the skin via a video camera. Recent studies have shown that the face is the most appropriate area to use for remote heart rate detection. In this study, a comprehensive analysis has been conducted by investigating the existing methods in the literature on how to estimate the heartbeat rate from a person's face through videos, how to improve the stages in the heart rate estimation process, and hence to improve the accuracy of the estimations.
Arid Karasal Ekosistem Koşulları Altında Bulunan Arazilerin Bazı Toprak Özelliklerinin CBS Ortamında Haritalandırılması
Mapping Some Soil Properties of Lands Under Arid Terrestrial Ecosystem Conditions in GIS.
Yazar: Turgut, Yavuz Şahin; Koca, Yakup Kenan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 45, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Aridisol,coğrafi bilgi sistemleri,Sultansuyu,tarım işletmesi ; Aridisol,Sultansuyu,geographic information system,agricultural enterprise

Toprak yapan faktörlerdin birisi olan iklim, özellikle toprak nem rejimini etkileyerek toprak taksonomisinde ordo düzeyinde etkide bulunmaktadır. Aridic nem rejimi, ordo düzeyinde sınıflamayı belirleyen bir karakteristiktir ve Aridisol ordosunun tanımlanmasında kullanılmaktadır. Türkiye’de Aridic nem rejimine sahip alanlardan birisi de yıllık ortalama yağışın 279 mm. olduğu Sultansuyu tarım işletmesidir. Coğrafi bilgi sistemleri veri tabanında basılı olan toprak haritaları sayısallaştırılmış ve kimi özelliklere ait sayısal veriler elde edilmiştir. Malatya’nın batısında yer alan işletme arazilerinde daha önceden tanımlanmış olan serilerden 4 tanesi Aridisol ordosu içerisindedir. Bu seriler işletmenin %60’ını kapsamaktadır. İşletmede en fazla alan kaplayan Yeniköy serisi de Aridisol ordosunda tanımlanmıştır. Bu çalışmada arid karasal ekosistem altında bulunan işletme arazilerinde toprakların genel özellikleri ile birlikte Aridisol ordosunda sınıflandırılmış olan seri topraklarının özellikleri ele alınmıştır. Aridisol ordosu içerisinde tanımlanmış olan serilerin genel özellikleri pH’larının bazik oluşu, kireç düzeylerinin yüksek oluşu, tekstürlerinin kil oluşu ile ortak özellikler gösterdiği belirlenmiştir.

Climate, which is one of the soil-forming factors, has an ordo-level effect on soil taxonomy by especially affecting the soil moisture regime. Aridic moisture regime is a characteristic that determines the classification at the order level and is used to define the order of Aridisol. One of the areas with Aridic humidity regime in Turkey is the average annual precipitation of 279 mm is the Sultansuyu agricultural enterprise. Soil maps printed in geographic information systems database were digitized and numerical data of some features were obtained. Previously, defined series (n:4) are in the Aridisol order in the farm lands located in the west of Malatya. These series cover 60% of the enterprise. The Yeniköy series, which occupies the largest area in the enterprise, is also defined in the Aridisol order. In this study, the general characteristics of the soils in the farm lands under the arid terrestrial ecosystem and the characteristics of the series soils classified in the Aridisol order were discussed. It has been determined that the general characteristics of the series defined in the Aridisol order are basic pH, high lime levels, and clay textures.
Nesne Tanımada Kullanılan İki Popüler Özniteliğin Karşılaştırılması
Comparison of Two Popular Features Used in Object Recognition
Yazar: Kocaman, Kaan Yasin; Gökçe, Celal Onur
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 45, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Nesne tanıma,öznitelik,HOG,SIFT,sınıflandırma performansı ; Nesne tanıma,öznitelik,HOG,SIFT,sınıflandırma performansı

Bu çalışmada nesne tespitinde ve nesne tanımada literatürde sıklıkla kullanılan iki popüler özniteliğin sınıflandırma performansı tahmini karşılaştırılması yapılmıştır. Birinci öznitelik, orijinal ismiyle Histogram of Oriented Gaussians (HOG), veya Türkçe’deki karşılığı ile Yönlendirilmiş Gradyanların Histogramları, nesne tespitinde ve nesne tanımada en sık kullanılan özniteliklerden birisidir. İkinci öznitelik, orijinal ismiyle Scale Invariant Feature Transform (SIFT), veya Türkçe’deki karşılığı ile Ölçek Değişmez Unsur Dönüşümü, yine nesne tespitinde ve nesne tanımada çok sık kullanılan bir başka özniteliktir. Bu iki öznitelikten birisinin çıktısını herhangi bir sınıflandırıcıya girerek oldukça başarılı sonuçlar almak mümkündür. Peki sınıflandırıcıdan bağımsız olarak hangi öznitelik daha iyi sınıflandırma performansı vermeye yatkındır? Bu çalışmada bu soru cevaplanmaya çalışılmıştır. Veri olarak VisDrone veri setinden araba ve yaya sınıflarından 10’ar tane görüntü kullanılmıştır. Bu iki sınıftan örnek görüntülerin sınıf içi ve sınıflar arası ortalama uzaklıkları hesaplanmış ve sonuçlar raporlanmıştır. Fisher’in Ayırtacına benzer bir mantık ile bir performans metriği hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlardan HOG özniteliğinin sınıflandırıcıdan bağımsız olarak bu örnek veri setinde sınıflandırma için daha uygun bir öznitelik olduğu tahminine varılmıştır.

In this study performance comparison two popular features used in object recognition is done. First feature, namely Histogram of Oriented Gaussians (HOG) is one of the mostly used features in object detection and object recognition. Second feature, namely Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is also widely used in object detection and object recognition. The output of one of these feature extractors is fed to various classifiers and quite successful results are achieved. The question is which one of these two features is more suitable for classification task independent from classifier type. This question is tried to be answered in this study. A subset of VisDrone dataset is used. 10 pictures of cars and 10 pictures of pedesterians are used for testing the feature extractors. Average within class distances and average between class distances are calculated and results are reported. A performance metric similar to Fisher’s Discriminant is used to calculate and compare the performances. It is found that HOG feature extractor seems to have slightly better results for classification independent from classifier used.
Sağlık Yönetimi Alanında Lisansüstü Eğitim Gören Öğretim Elemanlarının İstatistiksel Kaygı Düzeylerinin İncelenmesi
Investigation of Statistical Anxiety Levels of Academics Undergoing Postgraduate Education in Health Management
Yazar: Yeşildağ, Ahmet Y.
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 45, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; İstatistiksel kaygı,Lisansüstü eğitim,Sağlık yönetimi,İstatistik,Endişe,Statistical anxiety,Graduate education,Health management,Statistic,Anxiety ; Statistical anxiety,Graduate education,Health management,Statistic,Anxiety

Günümüzde yapılan ampirik bulguları olan çalışmalarda istatistiki yöntemlerin kullanılması kaçınılmaz hale gelerek büyük bir önem kazanmıştır. Ancak karmaşık doğası ve teknik gereklilikleri dolayısıyla öğrencilerin istatistik kaygıları olabilmektedir. Bu noktada veri ve analizin sıklıkla kullanıldığı sağlık yönetimi alanında lisansüstü eğitim gören öğretim elemanlarının istatistiksel kaygı düzeylerinin araştırılmasına ihtiyaç duyulmuştur. Araştırma kapsamında Türkiye’deki üniversitelerde görev yapan öğretim elemanlarına online olarak iletilen ankete katılım sağlayan 44 kişinin verileri ile araştırma gerçekleştirilmiştir. Katılımcıların istatistiksel kaygı düzeylerinin ortalama olarak 2,53 düzeyinde olduğu saptanmıştır. Cinsiyet, lisansüstü eğitim düzeyi ve dönemi, istatistik dersi alma değişkeni yönünden istatistiksel kaygı düzeyleri arasında anlamlı farklılığa rastlanılmamıştır. Sadece katılımcıların yaşı bağlamında bir fark görülmüştür. 30 yaş ve üzerindeki katılımcıların kaygı düzeylerinin daha düşük olduğu saptanmıştır. Bununla birlikte gruplar arasında istatistiksel kaygı düzeyi en düşük olan grubun doktora tezinin istatistiklerini kendisi yapan grup olduğu saptanmıştır (x=1,24).

In today's studies with empirical findings, statistical methods have become inevitable and gained great importance. However, due to its complex nature and technical requirements, students may have statistical concerns. At this point, there was a need to investigate the statistical anxiety levels of postgraduate lecturers in the field of health management, where data and analysis are frequently used. Within the scope of the research, the research was carried out with the data of 44 people who participated in the survey, which was sent online to the instructors working in universities in Turkey. It was determined that the statistical anxiety levels of the participants were 2.53 on average. No significant difference was found between the statistical anxiety levels regarding gender, postgraduate education level, and period of taking a statistics course. There was a difference only in terms of the age of the participants. It was determined that the anxiety levels of the participants aged 30 and over were lower. However, it was determined that the group with the lowest level of statistical anxiety among the groups was the group that made the statistics of the doctoral thesis (x=1.24).
Farklı İş Çevrimlerinde Akımlı Yöntemle Üretilen Ni-P-GO Kaplamaların Özelliklerinin İncelenmesi
Investigation of the Properties of Ni-P-GO Coatings Produced by Electrodeposition Method in Different Duty Cycles
Yazar: Cihangir, Gizem; Kılıççı, Kubilay; Tan, Sezer; Algül, Hasan; Uysal, Mehmet; Alp, Ahmet
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 45, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Akımlı Kaplama,Nikel Kaplama,Kompozit,Korozyon Oranı,Yüzey Morfolojisi ; Akımlı Kaplama,Nikel Kaplama,Kompozit,Korozyon Oranı,Yüzey Morfolojisi

Gelişen teknoloji günümüz şartlarında farklı malzeme yapıları kullanma gereksinimde beraberinde getirmiştir. Malzeme üzerinde meydana gelen elektrokimyasal reaksiyonlar malzemelerde olumsuz etkiler yaratmaktadır. Farklı mühendislik disiplinleri bu konular üzerinde çalışmaktadır. Malzemede bozulmalar yüzeyde başlar. Yüzeyi iyi olan bir malzemede gerek korozyon gerekse aşınma direnci oldukça yüksek olur. Yüzey özelliklerini geliştirmenin en makul yollarından birisi de kaplama uygulamasıdır. Kaplanan yüzey, kaplandığı metalden çok daha iyi özelliklere sahip olabilir. Uzun yıllar boyunca bu amaç için krom (Cr) kaplamalar tercih edilmiştir. Ancak çevreci yaklaşımların ön plana çıkması ile krom kaplamalara alternatif olarak elektrolitik kaplamalar oldukça başarılı bir şekilde geliştirilmiş ve uygulanmaya başlanmıştır. Bu çalışmada oksidasyon direnci düşük olan alüminyum yüzeyi akımlı yöntemle Ni-P-GO kaplanmış ve elektrokimyasal özelliği başta olmak üzere inceleme yapılmıştır. GO son yıllarda oldukça popüler olan katı yağlayıcıların başında gelmektedir. Bu çalışmada Ni-P alaşım matrisine ilave edilerek oldukça iyi bir şekilde korozyon oranı değeri (yaklaşık 10 mpy’e kadar) elde edilmiştir. Farklı iş çevrimlerinde uygulama yapılmıştır ve Ton süresinin artmasıyla birlikte tane boyutu yaklaşık olarak 28 nm’e kadar düşmüştür.

Developing technology has brought with it the need to use different material structures in today's conditions. Electrochemical reactions occurring on the material create negative effects on the materials. Different engineering disciplines are working on these issues. Deterioration in the material starts on the surface. In a material with a good surface, both corrosion and wear resistance will be quite high. One of the most reasonable ways to improve surface properties is coating application. The coated surface can have much better properties than the metal it is coated on. For many years, chrome (Cr) coatings have been preferred for this purpose. However, with the prominence of environmentalist approaches, electrolytic coatings have been successfully developed and started to be applied as an alternative to chrome coatings. In this study, the aluminum surface with low oxidation resistance was coated with Ni-P-GO using the current method and the electrochemical properties were examined. GO is one of the most popular solid lubricants in recent years. In this study, a very good corrosion rate value (up to about 10 mpy) was obtained by adding Ni-P to the alloy matrix. It was applied in different work cycles and the grain size decreased to approximately 28 nm with the increase of Ton time.
Eminönü Hanlar Bölgesi’nin Tarihsel Süreç İçinde Gelişimi
The Historical Development of Eminönü in The Historical Process
Yazar: Kiraz Ekşi, Şeyma; Suri, Leyla
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 50, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; eminönü,tarihi yarımada,hanlar bölgesi,tarihçe ; eminönü,historical peninsula,inns area,inn,history

Geçmişten günümüze ticari faaliyetlerin merkezi niteliğindeki Hanlar Bölgesi, Haliç’in korunaklı bir liman olma özelliğine bağlı olarak gelişimini sürdürmüştür. Günümüzde aktif olarak işleyişini sürdürse de ticari faaliyetlerin farklı alanlara yönelmiş olması nedeniyle, tam kapasite kullanılmamaktadır. Han yapılarının büyük bir kısmı günümüze ulaşmış ancak; bölgenin süreç içinde yaşadığı değişimlere ayak uyduramamıştır. Bu durum, doku ve yapı ölçeğinde bölgenin yeniden değerlendirilmesi ihtiyacını açığa çıkartmıştır. Hanlar Bölgesi; İstanbul tarihi Yarımada’nın Eminönü ilçesi Haliç limanından Beyazıt yönüne doğru uzanan aksın üzerinde konumlanan alandır. Rüstem Paşa, Tahtakale, Mercan, Sururi, Daya Hatun, Beyazıt mahallelerini kapsamaktadır. Kara yolarının 16. Yüzyıla dek gelişmemiş olmasından dolayı şehrin gelişimi, deniz ticareti etkisiyle şekillenmiştir.Çalışma kapsamında mevcut durumun tespit edilerek özgün karakterinin belgelenmesi amaçlanmış ve devamında; bölgenin tekrar canlandırılması için öneriler geliştirilmeye çalışılmıştır.

Inns Region, which has been a commercial use center from the past to the present, is grown depending on the Golden Horn's feature of being a sheltered port. Although it continues to move actively in the computer environment, it is not used at full capacity due to the fact that it has turned to different areas for commercial use. Most of the inn structures have survived to the present day, but; It could not keep up with the changes in the regional process. This situation has revealed the gap of re-evaluation of the region in tissue and structure structure.Inns Area is the area located on the axis extending from the Golden Horn harbor to the direction of Beyazıt in the Eminönü district of the historical peninsula of Istanbul. It includes the neighborhoods of Rüstem Pasha, Tahtakale, Mercan, Sururi, Daya Hatun, Beyazıt. Since the highways were not developed until the 16th century, the development of the city became the way of managing the maritime trade.Within the scope of the study, it was aimed to determine the existing system and to document its original character. Suggestions have been tried to be developed so that touching can be repeated.
Kulak İçi Hastalıklarının Derin Öğrenme Mimarileriyle Sınıflandırılması ve Karşılaştırılması
Classification and comparison of ear diseases with deep learning architectures
Yazar: Demircan, Furkancan; Ekinci, Murat; Cömert, Zafer
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 51, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Biyomedikal işaret işleme,Otitis media,Derin Öğrenme,Sınıflandırma ; Biomedical signal processing,Otitis media,Deep Learning,Classification

Otitis media (OM), kulak zarı içerisinde oluşan akıntılı, enfeksiyonel hastalıkları tanımlamaktadır. Kulak mumu (earwax), kulak zarı içerisinde bakteri oluşumunu önleyen savunma mekanizmasının aşırı birikimi sonucunda kulakta işitme kaybı oluşmasına neden olan hastalıktır. Kulak zarı içerisinde kalsiyum birikimi sonucunda saydamlığını ve esnekliğini kaybetmesine miringoskleroz denmektedir. Bu hastalıkların tanısı Kulak Burun Boğaz (KBB) uzmanları tarafından kulak zarının otoskopla incelenmesi sonucunda koyulmaktadır ve hataya açıktır. Bu çalışmada, bu problemin çözümüne katkı sağlamak ve bir karar destek sistemi sunmak amacıyla derin öğrenme modelleriyle kulak zarı hastalıklarına ait görüntüler sınıflandırılmıştır. Veri seti olarak 4 sınıf ve 880 görüntünün bulunduğu Ear Imagery veri seti seçilmiştir. Sınıflandırma işlemi için AlexNet, ResNet50, ResNet101, ResNet50V2, ResNet101V2, InceptionV3, Xception ve InceptionResNetV2 derin öğrenme modelleri seçilmiştir. En yüksek başarı değeri %94 ile InceptionResNetV2 mimarisinden ve en hızlı sonuç 438 saniye ile AlexNet mimarisinden elde edilmiştir. Bu yaklaşımla kulak zarına ait hastalıkların potansiyel uzman hatalarından arındırılarak otonom bir sistem ile gerçekleştirilebileceği gösterilmiştir. Gelecekte klinik alanda böyle bir sistemin kullanılması; uzmanların karar verme sürecini destekleyebilir ve hataya açık olan değerlendirme sürecinin daha objektif ve tekrar edilebilir bir şekilde yönetilmesini sağlayabilir.

Otitis Media (OM) is infectious disease with discharge in the eardrum. Earwax is a disease that causes hearing loss in the ear as a result of excessive accumulation of the defense mechanism that prevents the formation of bacteria in the eardrum. The loss of transparency and flexibility as a result of calcium accumulation in the eardrum is called myringosclerosis. The diagnosis of these diseases is made by otolaryngologists using an otoscopy examination of the eardrum and this process is prone to error. In this study, otoscopy images were classified with deep learning models to solve this problem. The Ear Imagery dataset with 4 classes and 880 images was chosen as the dataset. AlexNet, ResNet50, ResNet101, ResNet50V2, ResNet101V2, InceptionV3, Xception and InceptionResNetV2 deep learning models were selected for classification. The highest success value was obtained from InceptionResNetV2 architecture with 94% and the fastest result was obtained from AlexNet architecture with 438 seconds. With this approach, it has been shown that diseases of the eardrum can be treated with an autonomous system, freeing from expert error. In the future, such a system in the clinical field will be able to reduce labor and error.