hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Munzur Üniversitesi Hizmet Binalarının Güç Kalitesi Yönünden İncelenmesi
Investigation of Munzur University Service Buildings in terms of the Power Quality
Yazar: Tam, Gürkan; Zengin, Bilgin
Dergi: International Journal of Pure and Applied Sciences, Vol. 9 No. 2, 2023
Anahtar kelimeler: Electrical Energy Transmission, Networks and Systems ; Elektrik Enerjisi Taşıma, Şebeke ve Sistemleri ; Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; Munzur University,current,voltage,power,power quality,harmonics ; Munzur Üniversitesi,akım,gerilim,güç,güç kalitesi,harmonikler

Bu çalışmada, Munzur Üniversitesi Kampüs alanında bulunan hizmet binaları güç kalitesi yönünden incelenmiştir. Çalışma kapsamında Munzur Üniversitesi kampüsünde bulunan hizmet binalarından kesintisiz güç kaynağı ve kompanzasyon sistemi bulunduran bir hizmet binası, yalnızca kompanzasyon sistemi bulunduran bir hizmet binası ve hem kesintisiz güç kaynağı hem de kompanzasyon sistemi bulundurmayan bir hizmet binası olmak üzere toplamda 3 hizmet binası seçilmiştir. Seçilen hizmet binalarına ait akım, gerilim, güç, frekans, güç faktörü, gerilim dengesizliği, akım ve gerilim harmonikleri uluslararası standartlar kapsamında incelenmiştir. İncelenen hizmet binaları için elde edilen sonuçlar, seçilen hizmet binalarının tamamı için güç kalitesi parametrelerinden sadece akım harmoniği problemleri olduğunu göstermiş ve bu problemlerin giderilmesiyle ilgili çözüm önerileri çalışmada sunulmuştur.

In this study, service buildings in Munzur University campus area were investigated in terms of power quality. Three different service buildings were selected among the service buildings in the campus area within the scope of our investigation: the first one contains an uninterruptible power supply as well as compensation system, the second one contains only a compensation system, finally the third one is a service building without both an uninterruptible power supply and compensation system. we first measured the corresponding current, voltage, power, frequency, power factor, voltage imbalance, current as well as voltage harmonics of the structures. Current, voltage, power, frequency, power factor, voltage imbalance, current and voltage harmonics of selected service buildings were examined within the scope of international standards. The data obtained for the power quality parameters for the examined service buildings showed that all of the selected structures only contain current harmonic problems and suggestions for solutions to the related problems are presented in the study.
Yapay Sinir Ağları ve Uyarlanabilir Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi ile Hava Tahmini
Weather Forecast with Artificial Neural Networks and Adaptive Neural Fuzzy Inference System
Yazar: Dogan, Turgut
Dergi: International Journal of Pure and Applied Sciences, Vol. 10 No. 1, 2023
Anahtar kelimeler: Pattern Recognition ; Örüntü Tanıma ; ANFIS,Artificial neural networks,Fuzzy logic,weather forecast ; Yapay sinir ağları,Bulanık mantık,hava tahmini,ANFIS

Teknolojideki gelişmeler Yapay zekanın birçok araştırma alanında kullanımını arttırmaktadır. Yapay zeka ve makine öğrenmesi tabanlı araçların tahmin işlevindeki başarısı, araştırmacıları, bu araçları daha yaygın bir biçimde kullanma konusunda cezbetmektedir. Hava tahmini de bahsi geçen araştırma alanlarından biridir. Bu çalışmada belirli bir zaman dilimindeki İzmir’e ait günlük hava verilerinden yola çıkılarak hava tahmini gerçekleştirilmiştir. Tahmin için hem Yapay Sinir Ağları (YSA) hem de Uyarlanabilir Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) modelleri kullanılmıştır. Çalışmada maksimum sıcaklık minimum sıcaklık, çiy noktası, yağış miktarı, deniz seviyesindeki başınç, görüş mesafesi, rüzgar hızı, maksimum rüzgar hızı, standart basınç değerlerini içeren toplam 9 girdiye karşılık tek çıktı olan ortalama sıcaklık değeri tahmin edilmiştir. İki modelin test performansı hata karelerinin ortalaması (HKO) ve hata karelerinin ortalamasının karekökü (HKOK) cinsinden elde edilmiş ve birbiriyle karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar hava tahmini işlevinde ANFIS’inYSA’ya göre daha üstün performansa sahip olduğunu göstermiştir.

Technological developments increase the use of artificial intelligence in many research areas. The success of artificial intelligence and machine learning-based tools in predictive function is attracting researchers to preferring these tools more widely. The weather forecasting is also one of the important above-mentioned research areas. In this study, a weather forecast was done based on the daily weather data of Izmir in a certain time. Artificial Neural Networks (ANN) and Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) models were used for prediction. In the study, the average temperature value, which is the only output, was estimated against a total of 9 inputs including maximum temperature, minimum temperature, dew point, amount of precipitation, sea-level pressure, visibility distance, wind speed, maximum wind speed and standard pressure values. The test performance of the two models was obtained in terms of the mean squared errors (HKO) and the square root of the mean squared errors (HKOK) and compared with each other. The obtained results showed that ANFIS has superior performance in weather forecasting function than ANN.
Savunma Sanayi’de Kullanılan CuZn30 ve CuZn10 Pirinç Alaşımlarına Uygulanan Farklı Isıl İşlem Parametrelerinin Mikroyapı ve Mekanik Özelliklere Etkisi
Effect of Different Heat Treatment Parameters on Microstructure and Mechanical Properties of CuZn30 and CuZn10 Brass Alloys Used in the Defense Industry
Yazar: Çalıgülü, Uğur; Bölükbaş, Doğan; Darcan, Nida
Dergi: International Journal of Pure and Applied Sciences, Vol. 9 No. 2, 2023
Anahtar kelimeler: Manufacturing Metallurgy ; Üretim Metalurjisi ; Savunma sanayii,CuZn30,CuZn10,mikroyapı,mekanik özellikler ; Defense industry,CuZn30,CuZn10,microstructure,mechanical properties

Bu çalışmada savunma sanayide mühimmat üretiminde kullanılan CuZn30 ve CuZn10 pirinç alaşımlı malzemeler farklı ısıl işlem parametreleriyle hazırlanmıştır. Hazırlanan numunelerin mikroyapıları ve mekanik özellikleri incelenmiştir. CuZn30 için; ısıl işlemsiz, 400°C ve 670°C’de tavlama işlemi yapılmıştır. CuZn10 pirinç alaşımlı numuneler ise ısıl işlemsiz, 400 °C, 600°C ve 650°C de tavlama işlemi uygulandıktan sonra farklı özelliklere sahip dört grup olarak incelenmiştir. Yapılan tüm kontrol ve incelemeler sonucunda CuZn30 pirinç alaşımlı malzemenin 670°C sıcaklıkta 1 saat tavlama sonucunda yüzey sertlikleri 60-64 HV10 olarak ölçülmüş ve mekanik özellikleri bakımından üretime en uygun hale geldiği tespit edilmiştir. CuZn10 pirinç alaşımlı malzemenin ise 650°C 1 saat tavlama sonucunda yüzey sertlikleri 55-60 HV5 olarak ölçülmüş ve optimum değerlere ulaştığı tespit edilmiştir.

In this study, CuZn30 and CuZn10 brass alloy materials used in ammunition production in the defense industry were prepared with different heat treatment parameters. The microstructures and mechanical properties of the prepared samples were examined. For CuZn30; Without heat treatment, annealing was done at 400°C and 670°C. CuZn10 brass alloy samples were examined in four groups with different properties, without heat treatment and after annealing at 400 °C, 600 °C and 650 °C. As a result of all the controls and examinations, the surface hardness of the CuZn30 brass alloy material was measured as 60-64 HV10 as a result of annealing at 670°C for 1 hour, and it was determined that it was most suitable for production in terms of its mechanical properties. As a result of annealing at 650°C for 1 hour, the surface hardness of the CuZn10 brass alloy material was measured as 55-60 HV5 and it was determined that it reached optimum values.
MR Görüntülerinden Beyin Tümörünün A-ESA Tabanlı Bir Yaklaşımla Otomatik Sınıflandırılması
Automatic Classification of Brain Tumor from MR Images Using an A-ESA Based Approach
Yazar: Yildiz, Elif; Demir, Fatih; Şengür, Abdülkadir
Dergi: International Journal of Pure and Applied Sciences, Vol. 10 No. 2, 2023
Anahtar kelimeler: Computer Vision ; Bilgisayar Görüşü ; beyin tümörü,MRG,derin öğrenme,sınıflandırma ; brain tumor,MRI,deep learning,classification

Beyin tümörleri dünya çapında önemli bir patolojik durumu temsil etmektedir. Be-yin içindeki dokunun anormal büyümesiyle karakterize edilen bu tümörler, sağlıklı beyin dokularını yerinden ederek ve kafa içi basıncını yükselterek ciddi bir tehdit oluşturmaktadır. Zamanında müdahale edilmediği takdirde bu durumun sonuçları ölümcül olabilir. Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRG), özellikle yumuşak do-kuları incelemek için çok uygun olan güvenilir bir tanı yöntemi olarak öne çık-maktadır. Bu makale, Manyetik Rezonans (MR) görüntülerini kullanarak beyin kanserlerinin otomatik tespiti için yenilikçi bir derin öğrenme tabanlı yaklaşım sunmaktadır. Önerilen metodoloji, MR görüntülerinden derin özellikler çıkarmak için yeni bir Residual-ESA modelinin (A-ESA, yani Residual Convolutional Neural Network) sıfırdan eğitilmesini içermektedir. Önerilen yaklaşım, 2 sınıf (sağlıklı ve tümör) ve 4 sınıf (glioma tümörü, meningioma tümörü, hipofiz tümörü ve tümörsüz) veri setlerinden oluşan iki ayrı veri seti üzerinde değerlendirilmiştir. 2 sınıflı ve 4 sınıflı veri kümeleri için en iyi sınıflandırma doğruluğu sırasıyla %88.23 ve %77.14 idi.

Brain tumors represent a significant pathological condition globally. Characterized by the aberrant growth of tissue within the brain, they pose a severe threat by displacing healthy brain tissues and elevating intracranial pressure. Without timely intervention, the implications of this condition can be fatal. Magnetic Resonance Imaging (MRI) stands as a dependable diagnostic modality, particularly well-suited for examining soft tissues. This paper introduces an innovative deep learning-based approach for the automatic detection of brain cancers utilizing Magnetic Resonance (MR) images. The proposed methodology involves the training of a novel Residual-ESA model (A-ESA, i.e., Residual Convolutional Neural Network) from the ground up to extract profound features from MR images.The proposed approach was evaluated on two separate data sets consisting of 2 classes (healthy and tumor) and 4 classes (glioma tumor, menin-gioma tumor, pituitary tumor and tumor-free) data sets. The best classification ac-curacy for the 2-class and 4-class datasets was 88.23% and 77.14%, respectively.
Plastik Enjeksiyon Yöntemi ile Fındık Kabuğu ve Pirina Katkılı Biyokompozitlerin Üretimi
Production of Biocomposites with Hazelnut Shell and Pomace Additives by Plastic Injection Molding
Yazar: Anaç, Nergizhan; Temiz, Abdurrahim; Koçar, Oğuz; Güldibi, Ahmet Serdar
Dergi: International Journal of Pure and Applied Sciences, Vol. 10 No. 1, 2024
Anahtar kelimeler: Material Design and Behaviors ; Malzeme Tasarım ve Davranışları ; Biocomposite,plastic injection molding,sustainability,hazelnut shell powder,olive pomace powder,mechanical properties ; Biyokompozit,plastik enjeksiyon,sürdürülebilirlik,fındık kabuğu tozu,pirina tozu,mekanik özellikler

Yeşil kompozit malzemelerin uygulama alanları, sürdürülebilir kal-kınmanın yeşil ekonomide doğal kaynak kullanımını teşvik etmesiyle hızla artmıştır. Bu çalışma, doğal dolgular ile güçlendirilmiş biyo malzemelerin mekanik özelliklerinin değişimi hakkındadır. Biyobozunur polilaktik asit (PLA) malzemesine, iki farklı boyutta (63 µm ve 300 µm) ve üç farklı ağırlık oranlarında (%5, %15 ve %20) fındık kabuğu tozu ve prina tozu eklenmiştir. Üretilen biyokompozit malzemelerin mukavemet ve sertlik değerleri incelenmiştir. Taramalı elektron mikroskobuyla görüntüleri alınmış ve termal özellikleri için termogravimetrik analiz yapılmıştır. Sonuçlar değerlendirildiğinde, tarımsal atık olan fındık kabuğu tozunun ağırlıkça %5 oranında katkı olarak kullanılması sayesinde kompozitin mukavemetinin arttırdığı görülmüş-tür. Bu malzemeden yüksek değerli ürün şeklinde kompozit dolgu maddesi olarak yararlanılabileceği düşünülmektedir.

The application areas of green composite materials have been increasing rapidly thanks to the promotion of the use of natural resources by the green economy in order to ensure sustainable development. This study is about the change of mechanical properties of biomaterials reinforced with natural fillers. Hazelnut shell powder and pomace powder were added to the biodegradable PLA material in two different sizes (63 µm and 300 µm) and three different weight ratios (5%, 15% and 20%). The strength and hardness values of the produced biocomposite materials were investi-gated. Images were taken with a scanning electron microscope (SEM) and thermo-gravimetric analysis (TGA) was performed for thermal properties. When the results were evaluated, it was seen that the strength of the composite was increased by using 5% by weight of hazelnut shell powder, which is an agricultural waste, as an additive. It is understood that this material can be utilized as a composite filler in the form of a high value product.
Contributions to flora of Pülümür (Tunceli/Turkey)
Pülümür (Tunceli/Türkiye) Florasına Katkılar
Yazar: Paksoy, Mehmet Yavuz; Başköse, İsa
Dergi: International Journal of Pure and Applied Sciences, Vol. 10 No. 1, 2024
Anahtar kelimeler: Botany (Other) ; Bitki Bilimi (Diğer) ; Flora,Pülümür,Türkiye ; Flora,Pülümür,Turkey

Bu çalışma 2018-2022 yılları arasında Tunceli il sınırlarında yer alan Pülümür ilçesi florasına katkı sağlamak amacıyla yapılmıştır. Yapılan bu araştırmada toplanan bitki-lerin teşhis edilmesi sonucunda çalışma sahasında 89 familya ve 433 cinse ait 957 taksonun bulunduğu tespit edilmiştir. Bu taksonlardan 115’i endemiktir ve endemizm oranı %12’ dir. Araştırma sonucunda 304 taksonun Pülümür için yeni kayıt olduğu be-lirlenmiştir. Bitkilerin fitocoğrafik dağılımları sırasıyla; 337’si (%35.2) İran-Turan; 85’i (%8.8) Avrupa-Sibirya; 46’sı (%4.8) Akdeniz; 489’u (%51.2) ise Geniş yayılışlı ve Bilinmeyen olduğu görülmektedir.

This study was carried out in order to contribute to flora of Pülümür district, which is located in the province of Tunceli between the years 2018-2022. In this study, it was determined that there were 957 taxa belonging to 89 families and 433 genera in the study area, according to the results obtained from the identification of the collected plants, 115 of these taxa are endemic and the endemism rate is 12%. As a result of the research, it was determined that 304 taxa were new records for Pülümür. The phy-to-geographic distributions of the plants are respectively; 337 (35.2%) Iranian-Turan; 85 (8.8%) were Euro-Siberian; 46 (4.8%) were Mediterranean; it is seen that 489 (51.2%) are Widely distributed and Unknown.
ZnO Katkılı PCL+PVC-N3 Polimerlerinin Yapısal ve Optiksel Özellikleri
Structural and Optical Properties of ZnO-doped PCL+PVC-N3 Polymers
Yazar: Aydın, Handan
Dergi: International Journal of Pure and Applied Sciences, Vol. 10 No. 1, 2024
Anahtar kelimeler: Atomic, Molecular and Optical Physics (Other) ; Atomik, Moleküler ve Optik Fizik (Diğer) ; PCL ve PVC-N3 polimer,Çinko Oksit,Optik özellikler ; PCL and PVC-N3 polymer,Zinc Oxide,Optical properties

Bu çalışmada poly (-caprolactone) (PCL) ile Poli(vinil klorür) (PVC-N3) blendleri üretilmiş olup, ZnO yarıiletken ilavesi ile oluşan kompozit araştırılmıştır. Öncelikle PCL ve PVC-N3 uygun bir çözelti içerisinde homojenizatör yardımıyla uzun süre ka-rıştırılarak elde edilmiştir. Ayrı bir yerde aynı çözücü ile karıştırılan ZnO hazırlanan blende eklenerek, değişen ZnO oranına göre polimer karışımında meydana gelen fark-lılıklar incelenmiştir. %5, %10, %15 oranlarında ZnO yarıiletkeni eklenmiştir. Hazır-lanan numunelerin yapısal sonuçları XRD ve SEM analizleri ile incelenmiştir. ZnO katkılı kompozitlerinin optik özellikleri UV-VIS spektrometresi ile karakterize edil-miştir. Numunelerin XRD (X-ışını Difraksiyonu) spektrumlarında hekzagonal wurtzite yapılı ZnO’in varlığını göstermiştir. SEM (Taramalı Elektron Mikroskopu) analizle-rinde ise yapıda kümelenmenin artması görülmüş olup; polimer blendinin katkıyla yüzey pürüzlülüğünü değiştirdiğini göstermektedir. Buna ilaveten; PCL+PVC-N3 karı-şımının ZnO ile optiksel etkileşimi UV-Vis spektroskopisi kullanılarak incelenmiştir. UV-Vis ölçümleri kullanılarak numunelerdeki yasak enerji aralıklarındaki değişmeler çeşitli uygulamalar için iyileştirme gösterecek şekilde belirlenmiştir. ZnO-PCL+PVC-N3 kompositlerinin optik enerji bant aralıkları artan katkı içeriğiyle değişiklik gösterdiği görülmüştür.

In this study, poly (-caprolactone) (PCL) and poly(vinyl chloride) (PVC-N3) blends were produced and the composite formed by the addition of ZnO semiconductor was investigated. First of all, PCL and PVC-N3 were obtained by mixing in a suitable solu-tion with the help of a homogenizer for a long time. ZnO, which was mixed with the same solvent in a separate place, was added to the prepared blend and the changes in the polymer blend were examined according to the changing ZnO ratio. 5%, 10%, 15% ZnO semiconductor was added. The structural results of the prepared samples were analyzed by XRD (X-Ray Diffraction) and SEM (Scanning Electron Microscopy) analysis. The optical properties of ZnO doped composites were characterized by UV-VIS spectrometry. XRD spectra of the samples showed the presence of ZnO with hexagonal wurtzite structure. SEM analysis showed increased clustering in the struc-ture, indicating that the polymer blend changes the surface roughness with doping. In addition, the interaction of PCL+PVC-N3 blend with ZnO was also investigated using UV-Vis spectroscopy. Using UV-Vis measurements, the changes in the forbidden en-ergy ranges of the samples were determined to show improvements for various appli-cations. The optical energy band gaps of ZnO-PCL+PVC-N3 composites were found to change with increasing doping content.
Bazik Topraklarda Yetişen Alyssum murale ile Bor Akümülasyonu
Boron Accumulations by Alyssum Murale which Grows in Basic Soils
Yazar: Konakcı, Nevin; Şaşmaz, Ahmet
Dergi: International Journal of Pure and Applied Sciences, Vol. 10 No. 1, 2024
Anahtar kelimeler: Mineral Stratum and Geochemistry ; Maden Yatakları ve Jeokimya ; Bor,Alacakaya,Akümülasyon,fitoremediasyon ; Alacakaya,Boron,Accumulation,phytoremediation

Çalışma alanı olarak Elazığ ili Alacakaya ilçesi çevresi seçilmiş ve bu alandan doğal olarak yetişen Alyssum murale türlerine ait örnekler toplanmıştır. Bu çalışmanın amacı, düşük konsantrasyonlarda bor içeren bazik topraklarda (serpantinli topraklar) yetişen Alyssum murale bitkisi kullanılarak, topraktan bor giderimi ve bu bitkinin kök ve dalında bor birikim kapasitelerinin araştırılmasıdır. Bu kapsamda serpantinli topraklar üzerinde yetişen 12 adet Alyssum murale bitkisi toprağı, kök ve dalı ile birlikte toplanarak, bor için kimyasal analizleri yapılmıştır. Kimyasal analizler ICP-MS (İndüktif Eşleşmiş Plazma-Kütle Spektrometresi)’ de gerçekleştirilmiştir. Ortalama olarak, toprakta 6.5 ppm, kökte 24.4 ppm ve dalda ise 76.4 ppm bor değerleri saptanmıştır. Bu bitkinin toprak, kök ve dallarındaki bor zenginleşme değerleri (ECR, ECS ve TLF) oldukça yüksek çıkmıştır. Bu da Alyssum murale bitkisinin topraktan hem köke, hem de dala önemli oranda bor akümülasyonu gerçekleştirdiğini işaret etmektedir. Sonuç olarak, Alyssum murale, bor bakımından fakir topraklarda yüksek oranda bor akümüle etme yeteneğine sahip olduğunu göstermiştir. Bu da özellikle bor ile kirlenmiş topraklardan borun temizlenmesi ve rehabilite edilmesi için iyi bir akümülatör bitki olduğunu, dolayısıyla da fitoremedi-asyon çalışmalarında kolaylıkla kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.

The area around Alacakaya district of Elazığ province was chosen as the study area, and samples of naturally growing Alyssum murale species were collected from this area. The aim of this study is to investigate boron removal from soil and boron ac-cumulation capacities in the roots and shoots of this plant by using the Alyssum mu-rale plant, which grows in basic soils (serpentine soils) containing low concentra-tions of boron. In this context, the soil, roots and shoots of 12 Alyssum murale plants growing on serpentine soils were collected and chemically analyzed for boron. Chemical analyzes were carried out in ICP-MS (Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry). On average, boron values were determined as 6.5 ppm in the soil, 24.4 ppm in the roots and 76.4 ppm in the shoots. Boron enrichment values (ECR, ECS and TLF) in the soil, roots and shoots of this plant were quite high. This also indicates that the Alyssum murale plant accumulates a significant amount of boron from the soil to both roots and shoots. As a result, Alyssum murale showed that it has the ability to accumulate high amounts of boron in boron-poor soils. These results indicated that A. murale is a good accumulator plant, especially for cleaning and re-habilitating boron from boron-contaminated soils, and therefore can be easily used in phytoremediation studies.
Makine Öğrenimi Teknikleriyle Uyku Bozukluklarına Yönelik Derinlemesine Analiz ve Sınıflandırma
In-depth Analysis and Classification of Sleep Disorders with Machine Learning Techniques
Yazar: Gür, Yunus Emre; Solak, Bilal; Toğaçar, Mesut
Dergi: International Journal of Pure and Applied Sciences, Vol. 10 No. 1, 2024
Anahtar kelimeler: Image Processing ; Görüntü İşleme ; Uyku sağlığı,Uyku bozuklukları,Makine öğrenimi,Random Forest,Destek Vektör Makinesi ; Sleep health,Sleep disorders,Machine learning,Random Forest,Support Vector Machine

Bu çalışma, uyku kalitesi ile yaşam tarzı faktörleri arasındaki bağlantıyı derinleme-sine incelemektedir. Araştırma, cinsiyet, yaş ve meslek gibi demografik özellikler ile uyku süresi, kalitesi, fiziksel aktivite düzeyleri ve stres gibi yaşam tarzı değişken-lerinin uyku bozukluklarına etkisini makine öğrenimi teknikleri kullanarak analiz etmektedir. Çalışmada, Lojistik Regresyon, En yakın komşular, Naive Bayes, Rastgele Orman, AdaBoostClassifier ve Destek Vektör Makinesi (SVM) gibi çeşitli makine öğrenimi modelleri uygulanmıştır. Özellikle Rastgele Orman ve SVM mod-elleri, yüksek doğruluk oranları sayesinde uyku bozukluklarını belirlemede etkili oldukları gözlemlenmiştir. Ayrıca, meslek ve stres düzeyleri ile uyku bozuklukları arasındaki ilişkiler üzerine detaylı analizler yapılarak, uyku sağlığının iyileştirilmesi için öneriler sunulmuştur.

This study investigates the link between sleep quality and lifestyle factors in depth. The study analyses the effect of demographic characteristics such as gender, age, and occupation and lifestyle variables such as sleep duration, quality, physical activity levels, and stress on sleep disorders using machine learning techniques. In the study, various machine learning models such as logistic regression, nearest neighbors, naive bayes, random forest, adaBoost classifier, and support vector machine (SVM) were applied. In particular, Random Forest and SVM models were found to be effective in identifying sleep disorders due to their high accuracy rates. In addition, detailed analyses on the relationships between occupation, stress levels, and sleep disorders were performed, and recommendations were presented to improve sleep health.