hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Magnezyum ve Magnezyum Esaslı Malzemelerde Korozyon
Magnezyum ve Magnezyum Esaslı Malzemelerde Korozyon
Yazar: Kelen, Fevzi
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 11 No. 1, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Magnezyum ve magnezyum esaslı malzemeler,Hafif alaşım ve kompozitler,Otomotiv malzemeleri,Korozyon

Düşük yoğunluk, yüksek spesifik mukavemet, kolay geri kazanım ve mükemmel sönümleme kapasitesi gibi karakteristikleri ile modern hafif araçlar için en dikkat çekici yapısal malzemeler olarak ön plana çıkan magnezyum ve magnezyum esaslı malzemeler otomotiv ve havacılık gibi ulaşım dalları için önemli bir potansiyel oluşturmaktadır. Yakıt verimliliğinin arttırılması ve  karbondioksit salınımının en aza indirgenmesinin amaçlandığı bu alanlarda direksiyon simidi, gösterge paneli, torpido kapağı ve karter gibi birçok uygulamaları bulunmaktadır. Bilhassa otomotiv endüstrisinde tüketim hacimleri her geçen gün artmaktadır. Fakat düşük korozyon dayanımları kullanımlarını gerek otomotiv sektöründe gerekse de endüstride demir, çelik ve alüminyuma kıyasla önemli oranda kısıtlamaktadır. Bu bağlamda yüksek korozyon dayanımlı magnezyum esaslı malzemelerin geliştirilmesi başlıca beklenti haline gelmiştir. Bu çalışmada yakıt tasarrufu ve düşük emisyon bakımından en umut verici yapısal malzemeler olan magnezyum ve magnezyum esaslı malzemelerin korozyon özelliklerine ve korozyon dayanımlarının nasıl iyileştirilebileceğine dikkat çekilmek istenmiştir.

Düşük yoğunluk, yüksek spesifik mukavemet, kolay geri kazanım ve mükemmel sönümleme kapasitesi gibi karakteristikleri ile modern hafif araçlar için en dikkat çekici yapısal malzemeler olarak ön plana çıkan magnezyum ve magnezyum esaslı malzemeler otomotiv ve havacılık gibi ulaşım dalları için önemli bir potansiyel oluşturmaktadır. Yakıt verimliliğinin arttırılması ve  karbondioksit salınımının en aza indirgenmesinin amaçlandığı bu alanlarda direksiyon simidi, gösterge paneli, torpido kapağı ve karter gibi birçok uygulamaları bulunmaktadır. Bilhassa otomotiv endüstrisinde tüketim hacimleri her geçen gün artmaktadır. Fakat düşük korozyon dayanımları kullanımlarını gerek otomotiv sektöründe gerekse de endüstride demir, çelik ve alüminyuma kıyasla önemli oranda kısıtlamaktadır. Bu bağlamda yüksek korozyon dayanımlı magnezyum esaslı malzemelerin geliştirilmesi başlıca beklenti haline gelmiştir. Bu çalışmada yakıt tasarrufu ve düşük emisyon bakımından en umut verici yapısal malzemeler olan magnezyum ve magnezyum esaslı malzemelerin korozyon özelliklerine ve korozyon dayanımlarının nasıl iyileştirilebileceğine dikkat çekilmek istenmiştir.
Beyin Tümör Tespiti İçin Derin Öğrenme Temelli Bilgisayar Destekli Tanı Sistemi
Deep Learning Based Computer Aided Diagnostic System for Brain Tumor Detection
Yazar: Doğanay, Tarıkcan; Yıldız, Oktay
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 10 No. 4, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Deep learning,Computer aided diagnosis system,Segmentation ; Derin öğrenme,Bilgisayar destekli tanı sistemi,Segmentasyon

Beyin MR segmentasyonu klinik uygulamalarda önem arz etmektedir. Beyin analizi çeşitli yaklaşımlarla bulgular ve anatomik bölgelerin doğru segmentasyonuna dayanır. Beyin MRI analizi, epilepsi, şizofreni, alzheimer, kanser ve bulaşıcı dejeneratif hastalıklar gibi beyin bozukluklarının tedavisi için yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Hasta MRI görüntülerinin doktorlar tarafından manuel segmentasyonu görüntülerin dilim dilim ana hatlarının çıkarılmasını gerektirir. Ancak manuel segmentasyonun uzman görüşü ve teknolojik kısıtları nedeniyle bazı dezavantajları vardır. Bununla birlikte görüntü yorumlama son derece zaman alan bir işlemdir. Tecrübeye bağlı olarak hata yapma oranı da yüksektir. Bu çalışmada, beyin MR görüntülerinden otomatik tümör tespiti için uçtan uca Çok Ölçekli Çok Düzeyli Ağ (Multi-Scale Multi-Level Network MM-Network) modeli önerilmiştir.  Gerçekleştirilen çalışmada, UNet'teki evrişimli ağ seviyesinde çoklu uzamsal ölçeklerin küresel bağlamsal özelliklerini birleştirerek, ağlar boyunca özellik haritalarının boyutuna bağlı olarak alıcı alanın farklı oranlarda genişlemesini sağlayan genişletilmiş evrişim modülünden yararlanılmıştır. Yapılan deneysel çalışmalarda önerilen model ile yüksek doğrulukta tümör tespiti sağlanmıştır.

Brain MRI segmentation is important in many clinical applications. Brain analysis is based on various approaches, findings, correct segmentation of anatomical regions. Brain MRI quantitative analysis has been used commonly for characterization of brain disorders such as epilepsy, schizophrenia, Alzheimer's disease, cancer, and infectious degenerative diseases. In this study, an end-to-end deep learning segmentation method called Multi-Scale Multi-Level Network MM-Network has been developed. The main idea is to combine the global contextual features of multiple spatial scales at the convolutional network level in UNet. In addition, the extended convolution module is used, which allows the receptive field to expand at different rates depending on the size of the feature maps throughout the networks. The MM-Network model apply in this study was used for tumor segmentation in brain MR images, and successful results were obtained
Türkiye Yongalevha Endüstrisinin Üretim Problemleri Ve Çözüm Önerilerinin İncelenmesi
Türkiye Yongalevha Endüstrisinin Üretim Problemleri Ve Çözüm Önerilerinin İncelenmesi
Yazar: Aydın, Aytaç; Nemli, Gökay
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 10 No. 3, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Yongalevha,Kalite beklentileri,Üretim sorunları

Bu çalışmada orman ürünleri sanayi içerisinde önemli bir yeri olan ve birçok farklı sektöre hammadde olarak kullanılan yongalevhanın üretim aşamasında karşılaşılan sorunların tespit edilmesi ve sektörün bu sorunların çözümünde ortaya koyduğu çözüm yaklaşımlarının incelenmesi amaçlanmıştır. Tüketicilerin yongalevhadan beklediği kalite özelliklerinin de belirlenmesi bir diğer amacı oluşturmaktadır. Bu amaçlarla hazırlanan anket formu Türkiye genelinde yongalevha üretimi yapan tesis üretim sorumlularına uygulanmıştır. Çalışma sonucunda tüketici kalite beklentileri, yongalevha üretiminde karşılaşılan sorunların sıklık düzeyleri ve öncelik sıralamaları ile sorunlara ilişkin çözüm önerileri ortaya koyulmuştur. Müşterilerden gelen en önemli beklentinin düşük fiyat ve hızlı teslimat olduğu ifade edilmiştir. Yongalevha üretiminde ortaya çıkan en önemli sorunların ondülasyon ve gözenekli yüzey oluşumu olduğu tespit edilmiştir.

Bu çalışmada orman ürünleri sanayi içerisinde önemli bir yeri olan ve birçok farklı sektöre hammadde olarak kullanılan yongalevhanın üretim aşamasında karşılaşılan sorunların tespit edilmesi ve sektörün bu sorunların çözümünde ortaya koyduğu çözüm yaklaşımlarının incelenmesi amaçlanmıştır. Tüketicilerin yongalevhadan beklediği kalite özelliklerinin de belirlenmesi bir diğer amacı oluşturmaktadır. Bu amaçlarla hazırlanan anket formu Türkiye genelinde yongalevha üretimi yapan tesis üretim sorumlularına uygulanmıştır. Çalışma sonucunda tüketici kalite beklentileri, yongalevha üretiminde karşılaşılan sorunların sıklık düzeyleri ve öncelik sıralamaları ile sorunlara ilişkin çözüm önerileri ortaya koyulmuştur. Müşterilerden gelen en önemli beklentinin düşük fiyat ve hızlı teslimat olduğu ifade edilmiştir. Yongalevha üretiminde ortaya çıkan en önemli sorunların ondülasyon ve gözenekli yüzey oluşumu olduğu tespit edilmiştir.
Sağlık Hizmetlerinde Performans Değerlendirmede Kullanılan Araç ve Yöntemler
Tools and Methods Used in Performance Measurement in Healthcare
Yazar: Delice, Elif; Karadayı, Melis Almula; Tozan, Hakan
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 10 No. 3, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Healthcare systems,performance,performance measurement,BSC,DEA,MCDM. ; Sağlık sistemleri,performans,performans değerlendirme,DÖK,VZA,ÇKKV

Son yıllarda, sağlık sistemlerinde, hastaların artan beklenti ve ihtiyaçları doğrultusunda hızla gelişmekte olan bağımsız ve tarafsız performans değerlendirme kavramı, denetlenebilir, hasta odaklı, hesap verebilirliği fazla olan, verimli, iyileştirilebilir, sürdürülebilir ve erişilebilir sistemler meydana getirebilmek açısından büyük bir önem taşımaktadır. Performans değerlendirme sürecinin ana aktörlerinden biri, belirli performans göstergelerinin tanımlanabileceği ve sağlık sisteminde gereken alanlarda düzenli olarak kullanılabilecek bir yapının sunulması olmakla beraber, bu sürece netlik kazandırmak amacıyla performansın bütünsel bir görünümünü oluşturabilmek için konuyu odak noktası alan araştırmacılar tarafından, sağlık sisteminin çeşitli yapıtaşlarında farklı araç ve yöntemler kullanılarak çalışmalara devam edilmektedir. Sağlık hizmetlerinde performans değerlendirme, her ne kadar zor ve karmaşık bir süreç olsa da sistemin iyileştirilebilmesi-geliştirilebilmesi adına kritik bir önem taşımaktadır. Bu derleme çalışmasında, sağlık alanında 2011-2021 yılları arasında gerçekleştirilen çeşitli performans değerlendirme çalışmalarında kullanılan araç ve yöntemler incelenerek özetlenmiş, çalışmalarda öne çıkan kavramlar sınıflandırılmıştır. Çalışmanın sonucunda literatürdeki eksikliklerin gözlemlenmesiyle, gerçekleştirilen çalışmanın, mevcut literatüre katkı sağlaması amaçlanmıştır.

In recent years, the concept of independent and impartial performance measurement, which has been developing rapidly in line with the increasing expectations and needs of patients in health systems, is of great importance in terms of creating auditable, patient-oriented, highly accountable, efficient, durable, sustainable, and accessible systems. One of the main actors of the performance evaluation process is the presentation of a structure where certain performance indicators can be defined and can be used regularly in the required areas in the health system, as well as, in order to create a holistic view of performance to clarify this process, researchers who focus on the subject continue to work on various building blocks of the health system by using different tools and methods. Although performance evaluation in health services is a difficult and complex process, it is of critical importance for improving and developing the system. In this review study, the tools and methods used in various performance evaluation studies carried out in the field of health between the years 2011-2021 were examined and summarized, and the prominent concepts in the studies were classified. As a result of the study, it was aimed to contribute to the existing literature by observing the deficiencies in the literature.
Makine Öğrenmesi Modelleri ile Ön lisans Öğrencilerinin Hangi Lise Türünden Mezun Olduklarının Tahmin Edilmesi
With Machine Learning Models Estimating Which High School Types Associate Degree Students Have Graduated
Yazar: Küçükerdem, Hüseyin; Sönmez, Yusuf; Yılmaz, Cemal; Sayan, Hasan Hüseyin
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 9 No. 6, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Machine Learning,Random Forest Algorithm,Logistic Regression Algorithm,Tree Algorithm ; Makine Öğrenmesi,Random Forest Algoritması,Lojistik Regresyon Algoritması,Tree Algoritma

Çalışmanın kapsamını, makine öğrenmesinde sık kullanılan algoritmalardan olan; tree, random forest, logistic regression ve linear regression teknikleri ile iki ayrı sınıftan oluşan öğrenci grubunun hangi lise türünden mezun olduklarına yönelik tahminde bulunma örneği oluşturmaktadır. Ön lisans elektronik ve otomasyon bölümünde okuyan bu öğrenci sınıflarından ilki elektronik haberleşme teknolojisi diğeri ise elektronik teknolojisi programı sınıfıdır. Sınıflandırmada belirleyici rol üstlenen beş ders seçilmiştir. Bu derslerden bazıları lise eğitiminde ortak görülen dersler olurken bazıları ise meslek lisesinin elektrik elektronik programlarında okutulan meslek derslerden oluşmaktadır. Örnek uygulamada öncelikle algoritma davranış farklılıklarının gözlemlenmesi hedeflenmiştir ve buna ek olarak da öğrencilerin farklı liselerden gelmiş olmaları bir kısım derste kendini başarı/başarısızlık olarak ortaya çıkarıyor mu? Sorunsalına cevap bulmaktır.

In this study, by using three of the machine learning algorithms, a group of students studying in the associate degree electronic communication technology program, is it a vocational high school of the type of high school they graduated? or is it a high school other than vocational high school? Has been estimated. Considering the grade point end of term averages from the five courses determined during the associate degree process, the type of high school they came from was estimated. Two of these determined courses are courses close to the courses taught in vocational high schools and three are general courses taught in all high schools. Aim; It is to reveal how accurately three different machine learning algorithms make predictions on the same sample. In addition, it is foreseen that the pre-professional knowledge of normal high school students who are placed in vocational high school-based associate degree programs will be determined, and necessary precautions will be taken.
Akciğer X-Ray Görüntülerinden COVID-19 Tespitinde Hafif ve Geleneksel Evrişimsel Sinir Ağ Mimarilerinin Karşılaştırılması
Comparison of Lightweight and Traditional CNN Architectures in COVID-19 Detection from Lung X-Ray Images
Yazar: Eryılmaz, Furkan; Karacan, Hacer
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 9 No. 6, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Evrişimsel sinir ağları,Koronavirüs,COVID-19,Transfer öğrenimi,X-Ray ; Convolutional neural network,Coronavirus,Transfer learning,X-Ray

Solunum sistemine etki eden ve ileri vakalarda ölüme neden olan korona virüs salgını yaklaşık iki yıldır devam etmektedir. Her ülkenin salgın ile mücadele yöntemi farklı olmasına rağmen ortak izlenen metot ise hastalığın tespiti ve izolasyonudur. Tespit ve izolasyon için en kritik adım ise COVID-19 tanısının doğru ve hızlı konulmasıdır. Akciğer X-Ray görüntülerinde virüse özgü bulgulara rastlanılması, bu verilerin hastalık teşhisinde kullanılabileceğini göstermektedir. İlgili çalışmanın amacı, makine öğrenmesi yöntemleri ile COVID-19 ve diğer akciğer hastalıklarına ait X-Ray görüntülerini işleyerek çoklu sınıflandırma yapmaktır. Bu sayede kriz anında tanı koyma ve izolasyon için yardım alınacak alanında uzman olmayan personele mobil cihazlar vasıtasıyla karar aşamasında destek sağlanması hedeflenmektedir. Bu amaçla: COVID-19, Normal, Akciğer Opasitesi, Diğer Pnömoni etiketlerine ait 11,293 X-Ray görüntüsünden oluşan veri seti MobileNetV2, NASNetMobile, Xception ve DenseNet121 CNN ağları kullanılarak sınıflandırılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. En başarılı sonuçlar DenseNet121 ve MobileNet ağları ile elde edilmiş olup sırası ile %92,16 ve %91,78 doğruluk oranıyla sınıflandırma gerçekleştirilmiştir.

The corona virus epidemic, which affects the respiratory system and causes death in advanced cases, has been going on for about two years Although each country's method of fighting the epidemic is different, the common and valid method is the detection and isolation of the disease. The most critical step for detection and isolation is the correct and fast diagnosis of COVID-19. Virus-specific findings in lung X-ray images shows that these data can be used in the diagnosis of the disease. The aim of the related study is to multi classify by processing X-Ray images of COVID-19 and other lung diseases with machine learning methods. In this way, it is aimed to provide support to the personnel who are not experts in their fields, who will be helped for diagnosis and isolation during the crisis, at the decision stage through mobile devices. For this purpose: The data set consisting of 11,293 X-Ray images of COVID-19, Normal, Lung Opacity, Other Pneumonia labels was classified using the MobileNetV2, NASNetMobile, Xception and DenseNet121 CNN networks and the results were compared. The most successful results were obtained with DenseNet121 and MobileNet networks, and classification was performed with 92.16% and 91.78% accuracy rates, respectively.
Üstverilerin Derin Öğrenme Algoritmaları Kullanılarak Otomatik Olarak Çıkartılması ve Sınıflanması
Automatic Metadata Extraction and Classification by using Deep Learning Algorithms
Yazar: İnce, Murat
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 9 No. 6, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Üstveri çıkartma,Konvolüsyonel sinir ağları,Tekrarlayan sinir ağları ; Metadata extraction,Convolutional neural networks,Recurrent neural networks

Günümüzde bilişim teknolojilerinin yaygınlaşması sebebiyle dijital içerik ihtiyacı artmıştır. Bu içeriklerin oluşturulması zaman alıcı ve maliyetli bir süreçtir. İçerik oluşturulurken öğrenme nesnelerinden faydalanılmaktadır. Bu nesnelerin bilgisayarlar tarafından keşfedilebilir ve okunabilir olması yeniden kullanılabilirlik ve paylaşılabilirlik açısından önemlidir. Bu sebeple nesneler tanımlayıcı kimlik bilgilerini içeren üstveriler ile bütünleşik olarak kullanılmaktadırlar. Bu üstveriler ne kadar düzgün oluşturulup sınıflandırılırsa nesnelerin kullanılabilirliği o derece artmış olmaktadır. Bu sebeple nesnelerden otomatik üstveri çıkartan birçok yöntem geliştirilmiştir. Bu çalışmada da Konvolüsyonel Sinir Ağları (KSA), Tekrarlayan Sinir Ağları (TSA) gibi derin öğrenme ve Doğal Dil İşleme (DDİ) yöntemleri kullanılarak öğrenme nesnelerindeki içeriklerden otomatik olarak üstveri çıkartılması ve sınıflaması yapılmıştır. Sistemin başarısı ve doğruluğu örnek öğrenme nesneleri ile test edilmiştir. Sonuçlar sistemin başarılı bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir.

The need for digital content has increased due to the widespread use of information technologies today. Creating these contents is a time consuming and costly process. Learning objects are used while creating the content. It is important that these objects can be discovered and readable by computers in terms of reusability and shareability. For this reason, objects are used in integration with metadata containing identifying information. The more properly these metadata are created and classified, the greater the usability of the objects. For this reason, many methods have been developed that automatically extract metadata from objects. In this study, metadata extraction and classification from the contents of learning objects were made automatically by using deep learning methods such as Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) and Natural Language Processing (NLP). The success and accuracy of the system has been tested with sample learning objects. The results showed that the system can be used successfully.
Üniversite Ders Çizelgeleme Probleminin Genetik Algoritma ile Optimizasyonu
Optimization of University Course Scheduling Problem with Genetic Algorithm
Yazar: Çolak, Recep; Yiğit, Tuncay
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 9 No. 6, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Genetik algoritma,ders çizelgeleme,ders programı,sezgisel algoritmalar ; Genetic algorithm,course scheduling,course timetabling,heuristic algorithm

Üniversitelerin her dönem başında yaptığı ders çizelgeleme problemi kombinatortal optimizasyon problemlerindendir. Çizelgeleme problemleri NP-Hard sınıfına giren ve çözümü zor problemlerdendir.  Determinist bir yaklaşımla olası bütün ihtimallerin denenmesi gibi algoritmalarla çözüm mümkün olsa da çok zaman alıcı bir işlem olduğundan pratikte bu algoritmalar kullanılmamaktadır. Özelikle probleme ait veriler arttıkça ve çözülmesi gereken çok fazla kısıt olması durumunda çözüme ulaşmak daha da güçleşmektedir. Bu çalışmada ders çizelgeleme problemi çözülmesi gereken katı ve esnek kısıtlar olarak ele alınmıştır.  Katı kısıtlar ders çakışması, derslik çakışması, kapasiteye uygun olmayan dersliğe şube atanması gibi kesin olarak çözülmesi gereken kısıtlardır. Esnek kısıtlar ise derslerin istenmeyen zaman dilimlerine atanması bir kısmı ihmal edilebilen kısıtlardır. Bu çalışmada probleme ait katı ve esnek kısıtlar belirlenmiş ve bu kısıtları ihlal edilen durumlara ceza puanları atanarak en az ceza puanına sahip çözümler aranmıştır. Problemin çözümü için çizelgeleme problemlerinde sıkılıkla kullanılan Genetik Algoritma kullanılmıştır. Yapılan testeler sonucunda Genetik Algoritma ile ders çizelgeleme probleminin kısa sürede çözülebildiği görülmüştür.

The course scheduling problem that universities do at the beginning of each semester is one of the combinatorial optimization problems. Scheduling problems are NP-Hard problems and difficult to solve. Although it is possible to solve with algorithms such as trying all possible possibilities with a deterministic approach, these algorithms are not used in practice because it is a very time-consuming process. Especially when the data of the problem increases and there are too many constraints to be solved, it becomes more difficult to reach a solution. In this study, the lesson scheduling problem is considered as hard and soft constraints that need to be solved. Hard constraints are constraints that need to be resolved, such as course conflict, classroom conflict, assigning a branch to a classroom that is not suitable for capacity. Soft constraints, on the other hand, are constraints that can be neglected by assigning courses to undesirable time slots. In this study, the hard and soft constraints of the problem were determined and the solutions with the least penalty points were sought by assigning penalty points to the situations in which these constraints were violated. Genetic Algorithm, which is frequently used in scheduling problems, was used to solve the problem. As a result of the tests, it was seen that the course scheduling problem could be solved in a short time with the Genetic Algorithm.