hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
COVID-19 Tespitinde Nesnelerin İnterneti Kullanımı: Bibliyometrik Analiz ile Bir İnceleme
Use of Internet of Things in Detection of COVID-19: A Review with Bibliometric Analysis
Yazar: Kocarık Gacar, Burcu; Giray Yakut, Selay
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 15 No. 4, 2022
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; Internet of things,COVID-19,pandemic,bibliometrics,scientific mapping ; Nesnelerin interneti,COVID-19,pandemi,bibliyometri,bilimsel haritalama

Pandemi süreçleri aylar hatta seneler sürebilir ancak oluşumlara hızlı yanıtlar verilerek pandeminin üstesinden gelinebilir. İnternete bağlanabilen cihazlar sayesinde gerçek zamanlı ve anlık olarak veri toplanması ve yayınlanması sağlık hizmetlerinin daha iyi yürütülmesine olanak tanımaktadır. Örneğin ateş ölçümü, virüsün sebep olduğu çeşitli semptomların gözlenmesi, sosyal mesafe ölçümü, sosyal mesafenin korunması ve hastalarda izlem yapan araçlar ile mobil uygulamalar, nesnelerin interneti altyapısı ile geliştirilmiştir. İnternet sayesinde birbiri ile gerçek zamanlı veri ve bilgi transferi yapan cihazlar, tıp alanında da kullanılmasıyla birlikte sağlık sektöründe oldukça faydalı hale gelmiştir. Bu çalışmanın amacı COVID-19 sürecinde nesnelerin interneti kullanımı üzerine yayınlanan akademik araştırmaların bir bibliyografisini elde etmektir. Bu amaçla Web of Science (WoS) veri tabanında yayınlanan 922 çalışma bibliyometrik olarak analiz edilmiş ve bilimsel haritalama yapılarak incelenmiştir. Bu araştırma COVID-19’un başlangıç yılı olan 2019 yılı sonundan önlemlerin esnetilmeye başlandığı 2022 yılının ilk çeyreğine kadar olan süreci kapsamaktadır. Bulgular en çok atıf alan anahtar kelimeler, araştırma alanları, yazarlar, dokümanlar, kurum/kuruluşlar ve ülkeler ışığında değerlendirilmiştir.

Pandemic processes can take months or even years, but pandemic can be overcome by giving quick responses to occurrences. Thanks to devices that can be connected to the Internet, real-time and instantaneous data collection and publication enable better health services. For example, fever measurement, observation of various symptoms caused by the virus, social distance measurement, social distance protection and monitoring tools for patients and mobile applications have been developed with the internet of things infrastructure. Upon used in the field of medicine, devices transfering real-time data and information with each other thanks to the Internet have become very useful in the health sector. The aim of this study is to obtain a bibliography of academic research published on the use of the Internet of Things in the COVID-19 process. For this purpose, 922 studies published in the Web of Science (WoS) database were analyzed bibliometrically and examined by scientific mapping. This research covers the period from the end of 2019, the beginning of COVID-19, to the first quarter of 2022, when the measures began to be stretched. The findings were evaluated in the light of the most cited keywords, research areas, authors, documents, institutions/organizations and countries.
Çağrı Merkezlerinde Olumsuzluk İçeren Çağrıların Evrişimsel Sinir Ağları ile Tespiti
Detection of Negative Calls in Call Centers with Convolutional Neural Networks
Yazar: Karataş, Ali Fatih; Mercan, Öykü Berfin; Özdil, Umut; Ozan, Şükrü
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 16 No. 1, 2022
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; Engineering ; Mühendislik ; emotion recognition from audio signal,call center,MFCC,CNN ; ses sinyalinden duygu tanıma,çağrı merkezi,MFCC,CNN

Bu çalışmada çağrı merkezi çalışanları ile müşteriler arasındaki telefon konuşmalarının otomatik olarak olumlu veya olumsuz şeklinde değerlendirilmesi üzerine odaklanılmıştır. Çalışmada kullanılan veri seti firma bünyesinde gerçekleştirilen telefon görüşmelerinden oluşmaktadır. Veri seti üçer saniyelik 10411 adet ses kaydını içermekte olup bu kayıtların 5408 tanesi olumlu kayıtlardan 5003 tanesi münakaşa, öfke ve hakaret içeren olumsuz kayıtlardan oluşmaktadır. Çağrı merkezi kayıtlarından duygu tanıma için anlamlı öznitelikler elde etmek amacıyla her bir ses kaydından MFCC öznitelikleri çıkarılmıştır. Çağrı merkezi kayıtlarını olumlu olumsuz olarak sınıflandırmak için önerilen CNN mimarisi MFCC öznitelikleriyle eğitilmiştir. Önerilen CNN modeli %86,1 eğitim başarısı, %77,3 doğrulama başarısı göstermiş olup test verileri üzerinde %69,4 sınıflandırma başarısı elde edilmiştir. Bu çalışma ile çağrı merkezlerinde gerçekleşen konuşmaların otomatik analizi yapılıp olumsuz durumların kalite yöneticilerine bildirilmesiyle gerekli önlemlerin alınarak müşteri memnuniyetinin artırılması amaçlanmaktadır.

In this study, it is focused on the automatic evaluation of telephone conversations between call center employees and customers as positive or negative. The dataset used in the study include telephone conversations between call center employees and customers in the company. The data set contains 10411 three-second call center records; 5408 of them are positive records and 5003 of them are negative records that include arguments, anger and insults. In order to obtain meaningful features for emotion recognition from voice records, MFCC features were extracted from each call center records. The proposed CNN architecture is trained with MFCC features to classify call center records as positive or negative. The proposed CNN model showed 86.1% training accuracy, 77.3% validation accuracy and it achieved 69.4% classification accuracy on the test data. This study aimed to increase customer satisfaction by automatic analysis of conversations in call centers and notifying quality managers of negative records.
Blok Zinciri Tabanlı Akademik Tavsiye Mektubu Sistemi Modeli
Blockchain Based Academic Letter of Recommendation System Model
Yazar: Demir, Caner; Özdemir, Doç. Dr. Selçuk
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 16 No. 1, 2022
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; blockchain,academic letter of recommendation,ethereum,smart contract ; Blok zinciri,Akademik Tavsiye Mektubu,Ethereum,Akıllı Sözleşme

Tavsiye mektubu iş, staj ve eğitim başvurularında öğrenciler hakkında genel ve öznel bilgi sağlayan yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Mevcut süreçlerde tavsiye mektuplarının fiziksel olarak alıcı kurumlara iletilmesi veya alıcı kurumların ilgili merkezi sunucularına çevrim içi portal aracılığı ile yüklenmesi yaygın olarak tercih edilmektedir. Fiziksel iletilen durumda belge ve dokümanların kaybolması; çevrim içi olarak iletilen belgelerde ise merkezi sunucuların doğası gereği verinin kaybolması, çalınması ve değiştirilmesi gibi riskler mevcuttur. Bu çalışmada mevcut süreçlerde yaşanabilecek sorunların önüne geçilebilmesi için blok zinciri tabanlı akademik tavsiye mektubu modeli önerilmektedir. Akıllı sözleşmeler kullanılarak izlenebilir, şeffaf, güvenli ve merkezi olmayan yapıda tasarlanan model ile birlikte mevcut süreçlerde yer alan ve kurumdan kuruma değişen farklı istek ve ihtiyaçların standart bir iş akışı getirilerek paydaşlar arası veri iletiminin otomatize edilmesi amaçlanmaktadır. Ethereum ağı kullanılarak tasarlanan sistemin mimari modeli, sözde kodları ve iş akışı detaylı olarak aktarılmakla birlikte paydaşların birbirleri arasındaki bilgi akışı sıra diyagramları ile tarif edilmektedir. Geliştirilen sisteme ait akıllı sözleşme kodları açık kaynak olarak Github üzerinden paylaşılmaktadır.

Letter of recommendation is a widely used method that provides general and subjective information about students in job, internship and education applications. In the current processes, it is widely preferred that the letters of recommendation are physically sent to the recipient institutions or uploaded to the relevant central servers of the recipient institutions via an online portal. There are some risks such as loss of documents when they are physically transmitted and loss, theft and alteration of data in documents transmitted online due to the nature of central servers. In this study, a blockchain-based academic recommendation letter model is proposed to prevent problems that may occur in current processes. With the model designed in a traceable, transparent, secure and decentralized structure using smart contracts, it is aimed to automate data transmission between stakeholders by bringing a standard workflow for different requests and needs that take place in existing processes and vary from institution to institution. The architectural model, pseudo-codes and workflow of the system designed using the Ethereum network are explained in detail, and the information flow between the stakeholders is described with sequence diagrams. Smart contract codes of the developed system are shared on Github as open source.
A Yıldız ve Akın Algoritmaları ile  Otonom Sürü Sistemleri için Yol Bulma
Pathfinding for Autonomous Swarm Systems  with A Star and Flocking Algorithms
Yazar: Albayrak, Mehmet; Sümen, Ali Murat
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 16 No. 4, 2023
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; A*,Akın,Sürü,Takım Tabanlı Yapay Zekâ,Yol Bulma Algoritmaları ; A*,flocking,swarm,team-based artificial intelligence,pathfinding algorithm

Savaş ve yapay yaşam temalı bilgisayar oyunlarında, yapay zekâlı karakterlerin, ortak bir hedefe takım halinde yol bularak akın hareketi algoritması kurallarına göre sürü halinde hareket etme sistemleri üzerinde çalışılmıştır. Bu sistemlerin kullandığı yol bulma algoritmaları arasında Dijkstra, Best-First Search (en iyi ilk arama) ve A* (A yıldız) incelenmiştir. Sonuçlar, A* yol bulma algoritmasının en hızlı ve etkili olduğunu göstermiştir. Bu algoritma ve sürü hareketi modeli kullanarak, takım halinde hareket ederken kendi yolunu bulabilen yapay zekâ sistemi geliştirilmiştir. A* algoritmasını kullanan yapay zekâlı karakterlerin oluşturduğu takımların, oyun içi durumlara karşı daha başarılı sonuçlar elde ettiği görülmüştür.Bu çalışma kapsamında, savaş temalı bir oyun için takım tabanlı yapay zekâ modülü geliştirilmiştir. Bu modül, Unity 3D oyun motoru kullanılarak oluşturulmuştur. Bayrak kapma senaryosu modunda kullanılarak, lider kullanıcılı takım ile düşman takımı arasındaki karşılaşmanın sergilediği davranışlar incelenmiştir. Bu çalışma sonucunda, A* ve akın hareketi algoritmalarının kullanılması ile oyunların oynanabilirlik ve gerçekçilik gibi önemli özelliklerinin, dinamik oyun karakterleri aracılığıyla bir üst seviyeye taşınabileceği ortaya çıkmıştır.

In computer games with the theme of war and artificial life, the systems of artificial intelligence characters to move in flocks according to the rules of the raid movement algorithm by finding a way to a common goal as a team have been studied. Among the pathfinding algorithms used by these systems, Dijkstra, Best-First Search and A* have been examined. The results have shown that the A* pathfinding algorithm was the fastest and most efficient. By using this algorithm and a swarm movement model, an artificial intelligence system has been developed that can find its own way while moving as a team. It has been observed that teams formed by artificial intelligence characters using the A* algorithm achieve more successful results against in-game situations.Within the scope of this study, a team-based artificial intelligence module was developed for a war-themed game. This module was created using the Unity 3D game engine. Using the flag grabbing scenario mode, the behavior of the leader user team and the enemy team was examined. As a result of this study, it has been revealed that important features of games such as playability and realism can be taken to the next level through dynamic game characters by using A* and raid movement algorithms.
Veri Madenciliği ile Hava Kalitesi Tahmini: İstanbul Örneği
Air Quality Prediction with Data Mining: Istanbul Example
Yazar: Mutlu, Nesibe Manav; Atahanlı, Eyup Burak
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 17 No. 3, 2024
Anahtar kelimeler: Data Mining and Knowledge Discovery ; Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi ; air pollution prediction,data mining,air quality analysis. ; hava kirliliği tahmini,veri madenciliği,hava kalitesi analizi

Sanayi devrimi ile başlayan ve günümüzde tehlikeli boyutlara ulaşan hava kirliliği sorununun boyutunu ortaya çıkarmak, olası nedenleri arasındaki ilişkiyi belirlemek ve çözüm önerileri sunmak amacıyla İstanbul’un farklı ilçelerinden alınan çeşitli hava kirliliği verileri kullanılarak istatistiksel testler gerçekleştirilmiştir. Ayrıca önümüzdeki yıllarda oluşabilecek hava kirliliğin büyüklüğünü tahmin etmek için makine öğrenmesi teknikleri de kullanılmıştır. Alınan verilere dayanarak 2023-2025 yılları için ilçeler bazında Prophet modeli kullanarak tahminler yapılmıştır. Bu tahminlere dayanarak önerilerde bulunulmuştur.

Statistical tests were carried out using various air pollution data from different districts of Istanbul in order to reveal the extent of the air pollution problem, which started with the industrial revolution and has reached dangerous levels today, to determine the relationship between possible causes and to offer solution suggestions. In addition, machine learning techniques have been used to predict the magnitude of air pollution that may occur in the coming years. Based on the data received, predictions were made using the Prophet model on a district basis for the years 2023-2025. Recommendations have been made based on these predictions.
Hitit Çivi Yazılı Tabletlerin Yapay Zeka Algoritmaları ile Okunması
Hittite Cuneiform Tablets with Artificial Intelligence Algorithms
Yazar: Takan, Savaş; Bingöl, Baran; Masalcı Şahin, Gülgüney; Sir Gavaz, Özlem
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 17 No. 3, 2024
Anahtar kelimeler: Deep Learning ; Derin Öğrenme ; Natural Language Processing ; Doğal Dil İşleme ; hittite tablets,artificial intelligence,deep learning,model ensembling ; Hitit tabletleri,yapay zeka,derin öğrenme,ensembling,görüntü işleme

Çivi yazısı gibi özel yazı biçimlerinin yapay zeka ile okunması, görüntü işleme teknolojisinin hızla gelişmesiyle son yıllarda önemli bir çalışma alanı haline gelmiştir. Çeşitli dillerde yazılmış tabletler üzerinde gerçekleştirilmiş pek çok önemli literatür bulunmaktadır. Buna karşın, her ne kadar dünyada farklı merkezlerde 3D modelleme ve dijitalleştirme çalışmaları başlamış olsa da yapay zeka kullanılarak okunan çivi yazılı diller arasında Hititçe dili bulunmamaktadır. Literatürdeki bu boşluğu doldurmak, Hititologların tablet okuma hızlarını artırarak bilimsel çalışmalarını daha derinlemesine analiz etmelerine olanak tanımak ve manuel yöntemlerle okunan tabletlerin elle temasını azaltarak binlerce yıl öncesinden günümüze ulaşan tabletlerin tahrip olma durumunu en aza indirmek amacıyla çalışmamızda, Hitit çivi yazısı üzerinde transfer öğrenme yöntemi ile geliştirilmiş derin öğrenme modelleri denenmiştir. Bunun sonucunda model topluluğu yöntemiyle %89 doğruluk elde edilmiştir. Çalışmamızın, Hitit çivi yazısı uzmanlarının tabletler üzerindeki çalışma sürelerini kısaltması ve daha verimli işleyecek bir bilimsel sürece katkı sunması beklenmektedir.

Artificial intelligence reading of special scripts such as cuneiform has become an important field of study in recent years with the rapid development of image processing technology. There are many important literatures on tablets written in various languages. However, although 3D modelling and digitisation studies have started in different centres around the world, there is no Hittite language among the cuneiform languages read using artificial intelligence. In order to fill this gap in the literature, to enable Hittitologists to analyse their scientific studies in more depth by increasing the tablet reading speed, and to minimise the destruction of the tablets that have survived thousands of years ago by reducing the manual contact of the tablets read by manual methods, deep learning models developed with transfer learning method were tested on Hittite cuneiform in our study. As a result, 89% accuracy was obtained with Ensembling method. Our study is expected to shorten the working time of Hittite cuneiform experts on tablets and contribute to a more efficient scientific process.
Siber Güvenlik Çalışmaları Üzerine Bibliyometrik Analiz
Bibliometric Analysis On Cybersecurity Studies
Yazar: Sanlı, Yusuf Bera; Baltacı, Fırat; Güven, Emel; Eren, Tamer
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 17 No. 3, 2024
Anahtar kelimeler: Cybersecurity and Privacy (Other) ; Siber Güvenlik ve Gizlilik (Diğer) ; cyber security,bibliometric analysis,graduate theses ; Siber güvenlik,bibliyometrik analiz,lisansüstü tezler

İşletmeler açısından rekabetin hızla yükseldiği günümüzde dijital dönüşüm ile ilgili yapılan altyapı çalışmaları oldukça fazladır ve işletmelerin verileri koruma süreçlerini sağlıklı bir şekilde yönetmesinde de siber güvenliğin etkili olduğu bilinmektedir. Bu çalışmada, siber güvenlik anahtar kelimesi adı altında yapılan bibliyometrik analiz sunulmuştur. Yükseköğretim Kurumu Ulusal Tez Merkezi (YÖKTEZ) arşivinde yer alan 408 lisansüstü tez ile ilgili karşılaştırmalı veriler analiz edilerek yorumlanmıştır. “Siber Güvenlik” alanında yapılan analiz sonucunda en fazla tezin 2022 yılında yayımlandığı görülmüştür. Üniversite türlerine göre en fazla tez devlet üniversitelerinde yayımlanmıştır. Devlet üniversiteleri adı altında yer alan Gazi Üniversitesi’nde en fazla yayım yapıldığı görülmüştür. Siber güvenlik alanında yapılan çalışmaların Fen Bilimleri Enstitüsü ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı’nda en fazla olduğu tespit edilmiştir. Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol konusunda en çok yayım bulunmaktadır ve araştırma yöntemi olarak ise en fazla nicel yöntem kullanılmıştır. Çalışma bu konuda gelecekte yazılacak lisansüstü tezleri desteklemeyi hedeflemektedir.

In today's world where competition is rapidly increasing for businesses, there are many infrastructure studies related to digital transformation, and it is known that cyber security is effective in businesses managing their data protection processes in a healthy way. In this study, a bibliometric analysis was presented under the keyword cyber security. Comparative data on 408 postgraduate theses in the archive of the Higher Education Council National Thesis Center (HECNTC) were analyzed and interpreted. As a result of the analysis conducted in the field of "Cyber Security", it was seen that the most theses were published in 2022. According to the types of universities, the most theses were published in state universities. It was seen that the most publications were made in Gazi University, which is under the name of state universities. It was determined that the studies conducted in the field of cyber security were the most in the Institute of Science and Technology and the Department of Computer Engineering. There are the most publications in the subject of Computer Engineering Sciences-Computer and Control, and the quantitative method was used the most as a research method. The study aims to support future postgraduate theses on this subject.
Üretken Yapay Zekaya Dayalı Bireysel Emeklilik Bilgilendirme ve Öneri Sistemi
GenAI-Based Private Pension Information and Recommendation System
Yazar: Avcı, Ezgi; Atik, Mehmet Furkan; Memiş, Nur Muazzez
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 17 No. 3, 2024
Anahtar kelimeler: Natural Language Processing ; Doğal Dil İşleme ; Artificial Intelligence (Other) ; Yapay Zeka (Diğer) ; private pension,generative artificial intelligence,artificial intelligence,decision support system ; Bireysel Emeklilik,Üretken Yapay Zeka,Yapay Zeka,Karar Destek Sistemi

Bu makale, üretken yapay zeka (GenAI) ile güçlendirilmiş yenilikçi bir bireysel emeklilik bilgi ve tavsiye sisteminin tasarımını sunmaktadır. Sistem, kullanıcı verilerini analiz etmek ve kişiselleştirilmiş emeklilik planlama tavsiyeleri üretmek için gelişmiş AI algoritmalarını kullanacak şekilde özelleştirilmiştir. GenAI entegrasyonu ile sistem, kullanıcılar arasında finansal okuryazarlığı önemli ölçüde artırmayı, emeklilik planlaması ve finansal ürünler hakkında daha derin bir anlayış sağlamayı hedeflemektedir. GenAI destekli içgörüler, kullanıcıların uzun vadeli emeklilik hedefleri ve risk tercihleriyle uyumlu bilinçli kararlar alabilmelerini sağlayacak şekilde özelleştirilmiş yatırım stratejilerini kolaylaştıracaktır. Bu yaklaşım, sadece bireysel finansal sonuçları iyileştirmeyi amaçlamakla kalmayıp, geleneksel olarak yalnızca finansal danışmanlar aracılığıyla erişilebilen finansal tavsiyeye erişimi demokratikleştirmeyi de hedeflemektedir. Sistem geliştikçe, değişen ekonomik koşullara ve kişisel durumlara uyum sağlaması, kullanıcıların yaşam değişiklikleriyle uyumlu dinamik tavsiyeler sunması beklenmektedir. Bu sistemin amacı, emekliliğe yaklaşırken ve emekliliğe girerken kullanıcılarının finansal refahını ve güvenliğini artıracak şekilde proaktif bir emeklilik planlaması yaklaşımını teşvik etmektir.

This paper presents the design of an innovative private pension information and recommendation system powered by generative artificial intelligence (GenAI). The system is tailored to leverage GenAI algorithms to analyze user data and generate personalized retirement planning advice. By integrating GenAI, the system seeks to significantly enhance financial literacy among users, providing them with a deeper understanding of retirement planning and financial products. The GenAI-driven insights will facilitate tailored investment strategies, enabling users to make informed decisions that align with their long-term retirement goals and risk preferences. This approach aims not only to improve individual financial outcomes but also to democratize access to financial advice that is traditionally available only through financial advisors. As the system evolves, it is expected to adapt to changing economic conditions and personal circumstances, offering dynamic advice that keeps pace with users' life changes. The goal of this system is to foster a proactive approach to retirement planning, thereby enhancing the financial well-being and security of its users as they approach and enter retirement.