hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Derin Öğrenme ile Şeftali Hastalıkların Tespiti
Detection of Peach Diseases with Deep Learning
Yazar: Aslan, Muzaffer
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 23, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Derin öğrenme,Evrişimli sinir ağları,Bitki Hastalıkları ; Deep Learing,Convolution Neural Network,Plant diseases

Tarım ürünleri, dünyadaki canlıların beslenme ihtiyaçlarının karşılanması bakımından oldukça önemlidir. Dünya nüfusundaki hızlı artış tarımsal ürünlerde verimliğin arttırılmasını zorunlu hale getirmektedir. Sınırlı tarım alanlarında ürün verimliliğinin sağlanabilmesi bitkilerde görülebilecek hastalıklarının etkili bir şekilde ve zamanında tespiti oldukça önemlidir. Özellikle bazı meyve ağaçlarının kısa ömürlü olması bu ağaçlardaki hastalıkların doğru, zamanında ve hızlı bir şekilde tespitini daha önemli hale getirmektedir. Son zamanlarda görüntü işlemede yaygın olarak kullanılan derin öğrenme, tarımsal faaliyetlerde etkili uygulamalar sunmaktadır.  Bu çalışmada, şeftali ağacı hastalıklarının tespiti için evrişimli sinir ağ yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemde, daha önceden eğitilmiş AlexNet modeli ile şeftali ağaçlarında görülen monilya ve koşnili hastalık tespiti yapılmıştır. Deneysel çalışmalarda, TRB1 bölgesinden alınan gerçek hastalık görüntülerinden oluşan veri seti ile gerçekleştirildi.  Yapılan deneysel çalışmalarda %99,30 doğruluk oranında hastalık tespiti yapılmıştır. Mevcut çalışmalardan %1,44 daha yüksek doğruluk oranına sağlandı.

Agricultural products are very important in meeting the nutritional needs of living creatures in the world. The rapid increase in the world population makes it necessary to increase the productivity in agricultural products. It is very important to ensure product productivity in limited agricultural areas and to detect diseases that can be seen in plants effectively and on time. Especially the short life of some fruit trees makes it more important to detect the diseases in these trees accurately, on time and quickly. Deep learning, which has been widely used in image processing recently, offers effective applications in agricultural activities. In this study, convolutional neural network method is proposed to detect peach tree diseases. In the proposed method, the detection of the disease with monilya laxa and sphaerolecanium prunastri in peach trees was made with the previously trained AlexNet model. Experimental studies were carried out with a dataset consisting of real disease images taken from the TRB1 region. In experimental studies, the disease was detected with an accuracy of 99.30%. Achieved 1.44% higher accuracy than existing studies.
Süperiletken Manyetik Yataklı Doğrusal Fırlatıcı Sistemi için H-Formülü Yöntemi ile Manyetik Ray Konfigürasyonu Tasarımı
Magnetic Rail Configuration Design with H-Formulation Method for Superconducting Magnetic Bearing Linear Launcher System
Yazar: Başaran, Sinan; Altınkılıç, Mutlu; Yıldız, Ali Suat
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 23, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Superconductive magnetic bearing,Linear launcher,H-formulation ; Süperiletken manyetik yatak,Doğrusal fırlatıcı,H-formülü

Süperiletken malzemeler kullanılarak oluşturulan sistemlerde deneysel yapının kurulmasından önce sitemin harektine bağlı levitasyon kuvveti gibi spesifik karakteristiklerini gözlemlemek ve tasarımı şekillendirmek için çeşitli analitik yaklaşımlar kullanılmaktadır. Maxwell denklemleri üzerinden elde edilen bu analitik yaklaşımlar ile kalıcı mıknatıs ve süperiletken malzeme arasındaki etkileşimi modelleme mümkün olmaktadır. Bu çalışmada manyetik alanın analitik olarak modellenmesini sağlayan H-formülasyonu yöntemi ile süperiletken manyetik yataklı doğrusal fırlatıcı sistemi için manyetik ray konfigürasyonu sunulmuştur. Bu çalışmada ele alınan sistemde insansız hava araçları için fırlatıcı olarak kullanılabilecek yapıya sahip doğrusal bir ivmelendirici sisteminin yataklanmasının süperiletken manyetik yataklar yardımı ile temassız bir şekilde gerçekleştirilmesi hedeflenmiştir. Dolayısı süperiletken ve manyetik ray arası etkileşimin incelenmesi ve levitasyon kuvvetlerinin hesaplanması gerekmektedir.

Various analytical approaches have been used in the superconducting levitation system before the experimental application stage to observe specifical behavior such as displacement depending on force characteristic. The interaction between the permanent magnet and superconducting material can be modelled with these analytical approaches derived from Maxwell's equations. In this study, the H-formulation method that uses an analytic form of the magnetic field is presented for the magnetic rail configuration of a superconducting magnetic bearing linear launcher system. The system addressed in this study is aimed to realize the contactless bearing of a linear accelerator system that can be used as a launcher for unmanned aerial vehicles including a superconducting magnetic bearing. Therefore, the interaction between the superconductor and magnetic rail should be examined and also resulting force characteristics should be derived.
Gerçek Zamanlı Gömülü Sistemlerin Durum Diyagramları ile Modellenmesi
Modeling Real-Time Embedded Systems with State Charts
Yazar: Duman, Sonay; Elewi, Abdullah; Duman, Fırat
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 25, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; gerçek zamanlı,gömülü sistemler,durum diyagramı,SCXML,UML ; real time,embedded systems,statechart,SCXML,UML

Gömülü gerçek zamanlı sistemler, Birleşik Modelleme Dili’nin en başarılı uygulama alanlarından biridir. Durum diyagramları davranış modellemesi için kullanılan Birleşik Modelleme Dili tekniklerinden biridir. Durum diyagramları bir sistemdeki kontrolü ve sıralamayı modellemek için kullanılır. Bu özellikle, büyük ölçüde duruma bağlı olan gerçek zamanlı gömülü sistemler için önemlidir. Duruma bağlı olarak çalışan sistemlerin anlık eylemleri yalnızca sistem girdisine değil aynı zamanda sistemde daha önce ne olduğuna da bağlıdır. Bu sebeple, her durumun önem taşıdığı gerçek zamanlı gömülü sistemleri durum diyagramları ile modellemek daha doğru sonuçlara ulaşmak açısından önem taşımaktadır. Bu çalışmada, gerçek zamanlı gömülü sistemlerin modellenmesi için durum diyagramlarının kullanımı ve çeşitleri kod-diyagram dönüşümlü örnekler üzerinde açıklanarak incelenmiştir.

Embedded real-time systems are one of the most successful application areas of Unified Modeling Language. State diagrams are one of the Unified Modeling Language techniques used for behavior modeling. State machines are used to model the controlling and sequencing of a system. This is especially important for real-time embedded systems that are highly state-dependent. The instantaneous actions of state-based systems depend not only on system input but also on what happened before in the system. For this reason, it is important to model real-time embedded systems with state machines in order to achieve more accurate results. In this study, the use and types of state machines for modeling real-time embedded systems are examined by explaining code-diagram alternating examples.
Kuvars Kumunun Kırılma Hızının Tanımlanmasında Öğütücü Ortam Boyutunun Etkisinin Araştırılması
The Research about the Effects of Grinding Media Size on the Determination of Breakage Rate of Quartz Sand
Yazar: Haner, Serhan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 23, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Quartz sand,Comminution,Breakage rate,Fine grinding ; Kuvars kumu,Ufalama,Kırılma hızı,İnce öğütme

Seramik endüstrisinde hammadde hazırlama süreçlerinin ilk aşamasını öğütme üniteleri oluşturmaktadır. Değirmen fazını oluşturan feldispat ve kuvars kumu gibi özsüz hammaddelerin belirli bir tane boyutunun altına indirilmesi uzun süreler almaktadır. Bu durum da zaman ve enerji tüketimi açısından olumsuzluklara neden olmaktadır. Bu gibi endüstrilerde kullanılan kuvars kumunu, talep edilen tane boyutuna optimum sürede getirebilmek için doğru bilya boyutunun seçilmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada kuvars kumu örneğinin kırılma hızı değerlerinin değişimi, iki farklı boyuttaki alümina bilya kullanılarak incelenmiştir. Bu amaçla, 0.090-0.053 mm aralığında 4√2 elek serisine göre üç dar tane boyut fraksiyonu hazırlanmıştır. Hazırlanan bu üç fraksiyondaki kuvars kumu, 10 ve 30 mm boyutlarındaki alümina bilyalar ile farklı sürelerde öğütülmüştür. Öğütme periyotları sonunda elde edilen tane boyut dağılımlarından özgül kırılma hızı değerleri elde edilmiştir. Öğütme testleri sonucunda, bilya boyutu artmasına bağlı olarak kırılma hızında da azalma gözlenmiştir.

In the ceramic industry, the grinding units make up the first stage of raw material preparation process. It takes a long time to reduce the raw materials with no essence  to a certain grain size such as feldspar and quartz sand that make up the mill phase. This situation causes negativity in terms of time and energy consumption. In this respect, it is very important to select the correct ball size in order to bring the quartz sand to the desired particle size in optimum time. In this study, the changes in the specific rate of breakage of the quartz sand sample was investigated by using alumina ball in two different sizes. For this purpose, three different mono-size intervals between the range of 0.090-0.053 mm were prepared according to the 4√2 sieve series. The quartz sand prepared in these three intervals were grounded with 10 and 30 mm alumina balls for different durations. Specific rate of breakage values were obtained from the particle size distributions acquired after the grinding periods. As a result of grinding tests, an decrease in rate of breakage is observed due to the increase in ball diameter.
Adıyaman Ekolojik Koşullarında Farklı Ekim Zamanlarında Bazı Nohut (Cicer arietinum L.) Çeşitlerinin Verim ve Kalite Özelliklerinin Belirlenmesi
Determination of Yield and Quality Characteristics of Some Chickpea (Cicer arietinum L.) Genotypes at the Different Sowing Times under Adıyaman Ecological Conditions
Yazar: Sönmez, Veli; Kumlay, Ahmet Metin
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 23, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Chickpea,Cicer arietinum L.,Sowing Time,Genotype ; Nohut,Cicer arietenum L.,Ekim zamanı

Bu araştırma, farklı ekim zamanlarında bazı nohut (Cicer arietinum L.) çeşitlerinin morfolojik ve tane özelliklerini belirlemek amacıyla 2017 yılında Adıyaman ekolojik koşullarında yürütülmüştür. Çalışmada, yörede yaygın olarak ekimi yapılan Yerel genotip, diğerleri Diyar-95, ILC-482 çeşitleri ve üç farklı ekim zamanı (15 Ocak, 25 Ocak ve 4 Şubat) denemeye tabi tutulmuştur. Çeşitler arasında çıkış gün sayısı, yan dal sayısı, bakla sayısı, olgunlaşma gün sayısı, tane verimi ve 100 tane ağırlığının önemli bulunmuştur. Buna karşın, farklı ekim zamanlarında bitki boyu, ana dal sayısı, yan dal sayısı, çiçeklenme gün sayısı ve olgunlaşma gün sayısının önemli olduğu belirlenmiştir. Elde edilen verilerden; çıkış sürelerinin 12.66–15.00 gün, bitki boylarının 19.90–36.10 cm, ana dal sayılarının 2.30–2.90 adet, yan dal sayılarının 8.56–8.92 adet, çiçeklenme gün sürelerinin 75.00–79.00 gün, olgunlaşma gün sürelerinin 110–130 gün, bitkide bakla sayılarının 38.71–44.15 adet, bitkide bakla ağırlığının 22.13–24.88 g, dekara tane veriminin 155.40–182.60 kg da-1, 100-tane ağırlığının 35.28–41.25 g, danede protein oranının %25.60–27.80 arasında değiştiği ortaya konulmuştur. Sonuç olarak;, 25 Ocak tarihindeki ekim zamanının ve çalışmada kullanılan çeşitlerin, nohutun verim ve verim bileşenleri üzerine katkısının önemli olduğu, bu nedenle Adıyaman ve çevresi için bu çeşitlerin ve ekim zamanının tavsiye edilebileceği sonucuna varılmıştır.

The research was carried out to determine the morphological and seed characteristics of some chickpea (Cicer arietinum L.) genotypes at different sowing times on Adıyaman ecological conditions, in 2017. Diyar-95, ILC-482 cultivars and local chickpea genotype with three different sowing times (January 15th, January 25th and February 4th) were used in the study. Obtained findings illustrated that days to shoot initiation 12.66–15.00, plant height 19.90–36.10 cm, the number of main (2.30–2.90) and lateral (8.56–8.92) branches, days to flowering (75.00–79.00) and maturation (110–130), the number (38.71–44.15) and the weight (22.13–24.88 g) of pods on plant, seed yield per decare 155.40–182.60 kg da-1, 100-seed weight 35.28–41.25 g, the ratio of protein in seed %25.60–27.80 were changed depending on genotypes and sowing times. As a result of the study, all genotypes used in the study and 25th of January sowing time could be advised for Adıyaman province and surrounding areas.
Akıllı Hava İstasyonu ile IoT Tabanlı Hava Durumu İzleme Sistemi
IoT Based Weather Monitoring System with Smart Weather Station
Yazar: Üçgün, Hakan; Kaplan, Zeynep Kübra; Yüzgeç, Uğur
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 23, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Hava İstasyonu,Hava Durumunun İzlenmesi,Raspberry Pi,IoT,Sensör Sistemleri ; Weather Station,Weather Forecast Monitoring,IoT,Raspberry Pi,Sensor Systems

İklim koşullarında meydana gelen değişiklikler, küresel ısınma ile birlikte ortaya çıkan ve insan hayatını pek çok yönden olumsuz olarak etkileyen problemlerdendir. Hava durumunda meydana gelen ani değişiklikler yüzünden sel, heyelan, fırtına gibi doğal afetler meydana gelmekte, can ve mal kayıpları yaşanmaktadır. Bu nedenle hava durumundaki değişikliklerin ve hava koşullarının doğru bir şekilde tespit edilmesi ve takip edilmesi büyük önem arz etmektedir. Bir yerin ya da bölgenin hava koşulları hakkında veri toplamak amacıyla hava istasyonları kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında IoT tabanlı düşük maliyetli bir hava durumu izleme sistemi gerçekleştirilmiştir. Sistem içerisinde Raspberry Pi 3 kontrolcü kartı, sıcaklık, nem, basınç, yağmur, rüzgâr hızı ve rüzgâr yönü sensörleri kullanılmıştır. Sensörlerden alınan analog ve dijital veriler işlenerek hava durumu ile ilgili değerler elde edilmiştir. Hazırlanan web arayüzü aracılığıyla internet üzerinden hava durumu verileri izlenmektedir. Gerçekleştirilen hava istasyonunun mobil platform şeklinde tasarlanması, herhangi bir bölgedeki hava durumunun izlenmesi için kullanılabilmesine imkân sağlamaktadır. İstasyon ile hava durumunun izlenmesinin yanı sıra sensörlerden elde edilen veriler kullanılarak hava durumunun tahmin edilmesi de sağlanmıştır.

Changes in climatic conditions are problems that arise with global warming and affect human life in many ways. Due to sudden changes in weather conditions, natural disasters may occur such as floods, landslides, storms and loss of life and property may experience. Therefore, it is very important to accurately detect and monitoring weather condition changes and weather conditions. Weather stations are used to collect data about the weather conditions of a place or region. In this study, IoT based a low cost weather condition monitoring system has been realized. Raspberry Pi 3 controller card, temperature, humidity, pressure, rain, wind speed and wind direction sensors are used in the system. Analog and digital data received from the sensors were processed to obtain weather condition values. Weather condition information is monitored via the web interface. The design of the realized weather station in the form of a mobile platform allows it to be used for monitoring of weather condition in any region. In addition to monitoring the weather condition with the station, it was provided to estimate the weather condition by using the data obtained from the sensors.
Yönetim Bilişim Sistemi Tasarımı Aşamasında İlişkisel Veri Modellemenin Önemi ve Kalitesi: İki Veri Modelinin Değerlendirmesi
Importance and Quality of Relational Data Modeling in Management Information System Design Phase: Evaluation of Two Data Models
Yazar: Yıldız, Doğan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 27, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Veri modeli,E-R modelleme,İlişkisel veri tabanı,Veri modeli kalitesi ; Data model,E-R modeling,Relational database,Data model quality

Günümüzde insan, özel hayatında veya iş hayatında birçok işlemi bilgi sistemleri ile yapmaktadır. Bu işlemleri yaparken bilgi sistemlerinin ekranları vasıtası ile bilgi girişinde bulunur ve sonuçta bir çıktı elde eder. Bu girdilerin ve çıktıların bilgi sitemlerinde tutulduğu yer veri tabanlarıdır. Bilgi sistemlerinin temeli veri tabanıdır. İyi bir veri tabanının da temeli veri tabanı modelinin iyi bir şekilde yapılmasıdır. Dolayısı ile veri tabanının doğru bir şekilde kurulması hem kullanıcılar hem de sistem geliştiriciler açısından önemlidir. Bu çalışmanın amacı hem uygulayıcılar hem de araştırmacılara veri modeli oluşturulması aşamasında dikkat edilmesi gereken hususları göstermektir. Kapsamında ise ilişkisel veri tabanı modellemesi ile ilgili olarak yapılan çalışmalar, veri modelleme yöntem ve hususları ile uygulama kısmında veri modeli puan kartı ile iki projenin veri modeli incelenmiş, sonuçlar değerlendirilmiş ve veri modellemesi konusunda önerilerde bulunulmuştur. Sonuçta birinci model 83 puan ile iyi, ikinci model ise 68 puan ile orta üstü olgunluk seviyesinde yer almıştır.

Today, people do many operations in their private or business life with information systems. While doing these operations, they enter information through the screens of the information systems and ultimately obtains an output. The databases are where these inputs and outputs are kept in information systems. The basis of information systems is the database. The basis of a good database is to make a good database model. Therefore, the correct establishment of the database is important for both users and system developers. The aim of this study is to show both practitioners and researchers the points that need to be taken into consideration during the creation of a data model. Within the scope of the studies about relational database modeling, data modeling methods and issues, and the data model scorecard in the application part, the data model of two projects were examined, the results were evaluated and recommendations were made on data modeling. As a result, the first model was good with 83 points, and the second model was at the upper-intermediate maturity level with 68 points.
Histopatolojik Görüntülerde Kanser Tespit ve Lokasyon Yöntemleri
Cancer Detection and Location Methods in Histopathological Images
Yazar: Bozdağ, Zehra; Talu, Muhammed Fatih
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 23, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Semantic Segmentation,Deep Learning,Faster RCNN,Medical Image Processing,Mask RCNN,Object Detection,Tumor Detection ; Görüntü Bölütleme,Derin Ögrenme,Faster RCNN,Mask RCNN,Medikal Görüntü Bölütleme,Nesne Tespiti,Tümör Tespiti

Meme lenf düğümlerinin histopatolojik görüntülerinde tümör tespiti meme kanseri teşhisinde en önemli bulgulardan bir tanesidir. Histopatolojik görüntüler, patologlar tarafından dikkatli bir şekilde incelenerek tümör tespiti yapılır. Bu işlem hem iş yükü yoğunluğuna hem de sübjektif bir değerlendirmeye neden olmaktadır. Görüntülerde tümörün otomatik tespiti için International Symposium on Biomedical Image (ISBI) tarafından Camelyon16 veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti, hızlı bölge tabanlı evrişimli sinir ağı (Faster Region-Based Convolutional Neural Network, Faster RCNN) ve mask bölge tabanlı evrişimli sinir ağı (Mask Region-Based Convolutional Neural Network, Mask RCNN) derin öğrenme algoritmaları kullanılarak tümör tespiti ve bölütleme yapılmıştır. Tüm slayt görüntülerin farklı seviye çözünürlüklerinde oluşturulan veri setleri ile Faster RCNN ve görüntülerin 3. çözünürlük seviyeden oluşturulan farklı boyutu veri setleri ile Mask RCNN algoritmaları performansları incelenmiştir. Son olarak ISBI’da dereceye giren HMS&MIT yöntemi kısıtlı bir veri seti üzerinde uygulanarak Faster RCNN ve Mask RCNN algoritmaları ile tüm slayt görüntüsü üzerindeki başarımları kıyaslanmıştır. Tüm slayt görüntülerinin analizinde Mask RCNN (%57) görüntülerin düşük çözünürlük seviyesinde (3. seviye) çalışmış olmasına rağmen yüksek çözünürlük seviyesinde (0. seviye) çalışan HMS&MIT (%58) yöntemine yakın bir doğruluk (AUC) değeri almaktadır.

Tumor detection in the histopathological images of breast lymph nodes is one of the most important findings in the diagnosis of breast cancer. Histopathological images are carefully examined by pathologists and tumor detection is performed. This process causes both workload density and a subjective assessment. The CAMELYON16 dataset has been used by the International Symposium on Biomedical Image (ISBI) for automatic detection of the tumor on histopathological images. Data sets created at different level resolutions of whole slide images (WSI) have been analyzed using Faster RCNN. The data sets with different image sizes created from 3rd resolution levels of WSI have been analyzed using Mask RCNN. Finally, the HMS & MIT method, which ranked in ISBI, has been applied on a limited data set, and its performance on the histopathological image data sets has been compared with the Faster RCNN and Mask RCNN algorithms. Although Mask RCNN (57% AUC) has been trained with low-resolution level images (3rd levels) has an accuracy value close to the HMS & MIT (58% AUC) (using high-resolution level images, 0th level) method. Also, for a WSI analysis, the result has been obtained with Faster RCNN as soon as possible (0.58 hours)