hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Bilgisayar Kontrollü Bs En 772-18 Standardına Uygun Donma- Çözülme Test Cihazının Geliştirilmesi ve Uygulanması
Development And Implementation of Computer Controlled Freeze Thaw Test Device According to Bs En 772-18 Standard
Yazar: Üncü, İsmail Serkan; Uysal, Serhat; Selbaş, Reşat; Kılınçarslan, Şemsettin
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 9 No. 6, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Freeze- thraw testing device,Construction materials,Unit volume mass,Water absorption,Porosity ; Donma çözülme test cihazı,yapı malzemeleri,birim hacim kütle,su emme,porozite

Yapı malzemeleri; üretim teknolojisi, uygun tasarım, kimyasal oran, yerleştirme ve sıkıştırma dereceleri, üretim standartları gibi kriterler dikkate alınarak değişken bir dayanım ölçeğinde izin verilen bir standartta üretilirler. Bu standartlardan uygun yapı kimyasallarının seçimi ve çevre şartları için özellikle tip ve dayanım sınıfı açısından tanımlı standartlar vardır. Yapı malzemelerinin dayanımını özellikle şiddetli çevresel şartlarda, kimyasal seçimi, içeriği oluşturan malzemelerin dona dayanıklılık, kimyasal direnç ve donatının korunması gibi dayanıklılık özelliklerine de dikkat edilir. Yapı malzemelerinin en büyük yapısal bozulma nedeni nemli ortamlarda donma çözülme olayının meydana gelmesidir. Bu bozulmalar binalarda enerji kaybına da neden olmaktadır. Bu çalışmada ayarlanabilen nemli ortamlarda istenen sıcaklıkta istenen zaman aralığında yapı malzemelerini tutabilen bilgisayar kontrollü donma çözülme test cihazı geliştirilmiştir. Bu cihaz ile yapı malzemelerinin yüksek sıcaklık ve donma- çözülme etkisinde mekanik ve fiziksel davranışı gözlemlenebilmektedir.

Taking care of criterias like, production technology, appropriate chemical rate, placement and compression rates and production standarts, construction materials are produced on a variable strength scale with a permitted standard. For choosing the appropriate structure chemicals of these standards and for the environmental conditions, there are pre-defined standards especially for the type and strength class. It is taken great care of the construction materials, especially in the severe environmental conditions, also durability properties like, choosing the chemicals, the durability of the ingredients of the content, chemical resistance and equipment's protection. The biggest structural corruption reason of the construction materials is that the occurrence of the freeze-thraw in the moist environments. These corruptions also cause energy loss in the structures.In this work, a test device controlled by a computer, got developed, that can hold the construction materials between a desired time interval, at a desired heat in a scalable moist environment. Mechanical and physical behaviors of building materials can be observed under high temperature and freeze-thaw effect by this device.
Marinarozelotes barbatus (L. Koch, 1866)’un Sitogenetik Analizi
Marinarozelotes barbatus (L. Koch, 1866)’un Sitogenetik Analizi
Yazar: Poyraz, Hatice; Sırlıbaş, Fahrettin Anıl; Civan, Şeyma; Kumbıçak, Ümit; Kumbıçak, Zübeyde
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 10 No. 3, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Karyotip,Kromozom,Marinarozelotes,Mayoz,Örümcek

Örümcekler, en çok çalışılan araknid takımlarından birini temsil etmektedir. Karmaşık cinsiyet kromozomu belirleme sistemleri nedeniyle özellikle sitogenetik açıdan oldukça ilgi çekicidirler. Kromozomal çalışmalardaki bu karmaşıklık, örümcek sitogenetiği alanındaki çalışmaların sayısını kısıtlamıştır. Bu çalışmada Türkiye’nin farklı habitatlarından toplanan erkek örümceklerde Gnaphosidae familyasına ait Marinarozelotes barbatus’un kromozom özellikleri ilk kez araştırılmıştır. Yer örümceklerini incelemek için standart Giemsa boyaması, hipotonik uygulama, dokuların sabitlenmesi-ezilmesi ve son olarak havada kurutma yöntemleri uygulanmıştır. Türün diploid sayısı 2n♂=22 ve eşey kromozom sistemi X1X20 şeklindedir. Eşey kromozomların ve otozomların kromozom morfolojisi telosentrik tipte bulunmuştur. Otozomal kromozomlardaki relatif uzunluklar kademeli olarak azalış göstermiştir (%9,85-%7,07). Eşey kromozomlarından X1 (%11,11)’in karyotipte en büyük kromozom olduğu, X2 (%6,14)’nin ise en küçük kromozom olduğu hesaplanmıştır. Mayoz bölünmenin profaz 1 evresinde eşey kromozomları pozitif heteropiknotik özellik göstermektedir. Sonuç olarak sunulan ilk karyolojik bulgular, Marinarozelotes cinsi için hem yeni veriler sunmakta hem de yer örümceklerinin karyolojik özellikleri hakkındaki bilgilerimizin artmasına katkı sağlayacaktır.

Örümcekler, en çok çalışılan araknid takımlarından birini temsil etmektedir. Karmaşık cinsiyet kromozomu belirleme sistemleri nedeniyle özellikle sitogenetik açıdan oldukça ilgi çekicidirler. Kromozomal çalışmalardaki bu karmaşıklık, örümcek sitogenetiği alanındaki çalışmaların sayısını kısıtlamıştır. Bu çalışmada Türkiye’nin farklı habitatlarından toplanan erkek örümceklerde Gnaphosidae familyasına ait Marinarozelotes barbatus’un kromozom özellikleri ilk kez araştırılmıştır. Yer örümceklerini incelemek için standart Giemsa boyaması, hipotonik uygulama, dokuların sabitlenmesi-ezilmesi ve son olarak havada kurutma yöntemleri uygulanmıştır. Türün diploid sayısı 2n♂=22 ve eşey kromozom sistemi X1X20 şeklindedir. Eşey kromozomların ve otozomların kromozom morfolojisi telosentrik tipte bulunmuştur. Otozomal kromozomlardaki relatif uzunluklar kademeli olarak azalış göstermiştir (%9,85-%7,07). Eşey kromozomlarından X1 (%11,11)’in karyotipte en büyük kromozom olduğu, X2 (%6,14)’nin ise en küçük kromozom olduğu hesaplanmıştır. Mayoz bölünmenin profaz 1 evresinde eşey kromozomları pozitif heteropiknotik özellik göstermektedir. Sonuç olarak sunulan ilk karyolojik bulgular, Marinarozelotes cinsi için hem yeni veriler sunmakta hem de yer örümceklerinin karyolojik özellikleri hakkındaki bilgilerimizin artmasına katkı sağlayacaktır.
Tarım Arazilerinde Harcanan Su Miktarını Yapay Zekâ Teknikleri Kullanarak Belirlenmesi1
Determining the Amount of Water Used in Agricultural Lands Using Artificial Intelligence Techniques
Yazar: Bayrakçı, Hilmi Cenk; Çiçekdemir, Rabia Sultan; Özkahraman, Merdan
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 9 No. 6, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Artificial intelligence,Machine learning,Agriculture ; Yapay zekâ,Makine öğrenmesi,Tarım

Ülkemizde ve dünyada en önemli problemlerden birisi de su problemidir. Su tüketiminin en çok olduğu alanlar arasında tarım sektörü gelmektedir. Tarımda sulamada kullanılan önemli yöntemlerden birisi de damla sulama yöntemidir. Damlama sulama sisteminde bitkilerin köküne su vererek büyümesi sağlanarak daha az su tüketilmesi sağlanmaktadır. Ayrıca önemli noktalardan birisi de her bitkinin su ihtiyacının farklı olmasıdır. Çalışmada örnek bölgelerden ve açık erişimli internet sitelerinden toplanan İl, ilçe, bitkinin türü gibi veriler ışığında tespit edilen su harcama miktarına göre veri seti oluşturulmuştur. Elde edilen veri seti üzerinde farklı yapay zekâ algoritmaları kullanılarak harcanan su miktarı tahmin edilmeye çalışılmıştır. En doğru sonucu veren yapay zekâ modeli için ara yüz programı hazırlanarak kullanıcının ara yüz programından girmiş olduğu değerlere göre en doğru su harcama miktarını veren ve sonucu ekranda görüntüleyen bir sistem oluşturulmuştur.

One of the most important problems in our country and in the world is the water problem. The agricultural sector is among the areas with the highest water consumption. One of the important methods used in irrigation in agriculture is the drip irrigation method. In the drip irrigation system, less water is consumed by giving water to the roots of the plants and allowing them to grow. In addition, one of the important points is that the water needs of each plant are different. In the study, a data set was created according to the amount of water consumption determined in the light of data such as province, district, plant species collected from sample regions and open access websites. The amount of water consumed was tried to be estimated by using different artificial intelligence algorithms on the obtained data set. An interface program has been prepared for the artificial intelligence model that gives the most accurate result, and a system has been created that gives the most accurate water consumption amount according to the values entered by the user from the interface program and displays the result on the screen.
İnsansız Hava Aracı ile Görüntü İşleme ve Yapay Zekâ Teknikleri Kullanılarak Yangın Tespiti: Örnek Bir Uygulama
Fire Detection Using Unmanned Aerial Vehicle Imaging Processing and Artificial Intelligence Techniques: A Sample Application
Yazar: Aksoy, Bekir; Korucu, Kaan; Çalışkan, Önder; Osmanbey, Şaban; Halis, Helin Diyar
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 9 No. 6, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Unmanned aerial vehicle,Fire detection,Image processing,Artificial intelligence ; İnsansız hava aracı,Yangın tespiti,Görüntü işleme,Yapay Zekâ

Son yıllarda orman ve şehir yangınlarının artması tüm dünya için önemli bir sorun oluşturmaktadır. Ekolojik ve ekonomik açıdan büyük kayıplara sebep olan yangınlar, karbon döngüsünü bozarak orman dinamiklerine de ciddi zarar vermektedir. Bu doğrultuda yaşamın gerekliliği açısından önemli ekosistemlerden olan ormanların ve doğanın korunması önem arz etmektedir. Orman ve şehir yangınları ile mücadelede yangının erken tespiti büyük kayıpların önüne geçmektedir. Teknolojinin gelişimi ile birlikte yangınların erken tespit edilebilmesi amacıyla insansız hava araçları (İHA), yapay zekâ ve görüntü işleme tekniklerinden yararlanılmaktadır. Çalışmada, yangının erken tespiti üzerinde duruldu ve yangının erken tespit edilebilmesi için insansız hava aracı tasarlandı. Çalışmada, görüntü işleme ve yapay zekâ tekniklerinden yararlanılarak görüntülerde ateş tespiti yapılmakta ve akabinde yangın tespit edilen konum belirlenmektedir. Çalışmada sonuç olarak kullanılan mimarinin karmaşıklık matrisine göre performansı değerlendirilerek, %96 doğruluk, %98 duyarlılık, %89 özgüllük ve %96 kesinlik değerleri bulunmuştur. Gerçekleştirilen çalışma sayesinde yangının erken tespiti sağlanacak ve hızlı müdahale gerçekleştirilecektir.

The increase in forest and city fires in recent years is an important problem for the whole world. Fires, which cause great ecological and economic losses, also cause serious damage to forest dynamics by disrupting the carbon cycle. In this direction, it is important to protect forests and nature, which are important ecosystems in terms of the necessity of life. In the fight against forest and city fires, early detection of fire prevents great losses. With the development of technology, unmanned aerial vehicles (UAV), artificial intelligence and image processing techniques are used in order to detect fires early. The study focused on the early detection of the fire and an unmanned aerial vehicle was designed to detect the fire early. In the study, fire detection is made in the images by using image processing and artificial intelligence techniques, and then the location where the fire is detected is determined. As a result, the performance of the architecture used in the study was evaluated according to the complexity matrix, and the values of 96% accuracy, 98% sensitivity, 89% specificity and 96% precision were found. Thanks to the work carried out, early detection of the fire will be ensured and rapid intervention will be carried out.
Sürdürülebilir Ekonomik Sipariş Miktarı Modeline Eleştirel Bir Bakış
A Critical Review at the Sustainable Economic Order Quantity Model
Yazar: Karagül, Nigar; Eroğlu, Abdullah; Tokat, Sezai
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 9 No. 6, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Ekonomik sipariş miktarı modeli,Sürdürülebilirlik,Kusurlu ürün,Emisyon maliyeti,Sembolik hesaplama ; Economic order quantity model,Sustainability,Defective product,Emission cost,Symbolic computation

Harris tarafından 1913 yılında ilk önerildiği günden bugüne Ekonomik Sipariş Miktarı modeli temel ve etkin bir model olarak literatürde, endüstride ve ders kaynaklarında hak ettiği yeri edinmiştir. O günden bugüne çok farklı Ekonomik Sipariş Miktarı modelleri önerilmiştir. Dünya ekonomisi, endüstri ve bilimsel dünyanın son dönemdeki eğilimlerine bağlı olarak sürdürülebilir Ekonomik Sipariş Miktarı ve Ekonomik Üretim Miktarı modelleri önemli bir konu haline gelmiştir. Bu çalışmada sürdürülebilir bir Ekonomik Sipariş Miktarı modeli önerilmiş ve sipariş verme ve stokta tutma maliyeti, emisyon maliyeti, kusurlu ürünler, taşıma ve atık yok etme bileşenleri üzerinden bir model tasarlanmıştır. Modelin bileşenlerinin optimal çözüm üzerindeki etkileri analiz edilmiştir. Modelin çözümleri sembolik hesaplama ile elde edilmiştir.

Since it was first introduced by Harris in 1913, the Economic Order Quantity model has gained its deserved place in the literature, industry and course resources as a basic and effective model. Since then, many different Economic Order Quantity models have been proposed. Depending on the recent trends of the world economy, industry and scientific world, sustainable Economic Order Quantity and Economic Production Quantity models have become an important research problem. In this study, a sustainable Economic Order Quantity model is proposed and a model is designed based on ordering and holding cost, emission cost, defective products, transportation and waste disposal components. The effects of the components of the model on the optimal solution were analyzed. The solutions of the model are obtained by symbolic computation.
Komşuluk Yaklaşımı ile Kablosuz Sensör Ağlarda Izgara Temelli Kümeleme Tasarımı ve Uygulaması
Grid Based Clustering Design and Implementation in Wireless Sensor Networks with Neighborhood Approach
Yazar: Uğurlu, Mesut; Orman, Abdullah; Dener, Murat
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 10 No. 3, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Wireless sensor networks,Grid-based clustering,Neighborhood approach ; Kablosuz sensör ağlar,Izgara temelli kümeleme,Komşuluk yaklaşımı

Kablosuz sensör ağlar, medikal, askeri, endüstriyel, tarım ve çevresel uygulamada alanı izlemek için yoğun olarak kullanılmaktadır. Bu ağlarda birçok sensör düğüm bulunmaktadır ve bu düğümler kısıtlı kaynaklar sahiptir. Ayrıca bu sensör düğümler tekrar şarj özelliğinin çok olmaması nedeni ile enerjilerini bittiği durumlarda tekrar kullanılamaz hale gelmektedir. Enerji tüketiminin verimli kullanılması bu ağlardaki en önemli çalışma alanlarından biridir. Kümeleme yaklaşımı düğümlerin dağıtıldığı alanı kümelere ayırır ve her küme için bir küme başı seçer. Küme başı küme içerisinde bulunan sensör düğümlerden algılanan verileri toplar, birleştirir ve baz istasyonuna iletir. Kümeleme enerji tüketimini azaltarak ağın ömrünü uzatır. Bu çalışmada ızgara temelli kümeleme işlemi yapılmış ve en çok komşuluğa sahip düğüm küme başı olarak seçilmiştir. Küme başı enerjisi azaldığında ilgili küme içerisinde en çok ikincil komşuluğa sahip düğüm küme başı seçilmektedir. Önerilen yöntem MATLAB simülasyon ortamında gerçekleştirilmiştir. Çalışmada elde edilen bulgular incelendiğinde önerilen yöntemin, kümeleme yapılmadan oluşturulan ağlara kıyasla %60 daha uzun ömürlü olduğu ve sensör düğümlerde enerji tüketiminin verimli hale getirildiği gözlemlenmiştir.

Wireless sensor networks are extensively used to monitor field in medical, military, industrial, agricultural and environmental application. There are many sensor nodes in these networks and these nodes have limited resources. In addition, these sensor nodes become unusable when they run out of energy due to the lack of recharging feature. Efficient use of energy consumption is one of the most important working areas in these networks. The clustering approach divides the area where the nodes are distributed into clusters and selects a cluster head for each cluster. The cluster head collects the data detected from the sensor nodes in the cluster, combines it and transmits it to the base station. Clustering reduces energy consumption and extends the life of the network.In this study, grid-based clustering was performed and the node with the most neighbors was chosen as the cluster head. When the cluster head energy decreases, the node with the most secondary neighbors in the related cluster is selected as the cluster head. The proposed method was implemented in the MATLAB simulation environment. When the findings obtained in the study are examined, it has been observed that the proposed method has a much longer life than the networks created without clustering and the energy consumption in the sensor nodes is made efficient.
Öğrencilerin Dersteki Niteliklerinin Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Sınıflandırılması
Classification of Students' Course Qualifications Using Machine Learning Techniques
Yazar: Güvenç, Ercüment; Sakal, Murat; Çetin, Gürcan; Özkaraca, Osman
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 10 No. 3, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Machine Learning,Classification,Success prediction,K-nearest Neighbour,SMOTE ; Makine öğrenmesi,Sınıflandırma,Başarı tahmini,En yakın komşuluk algoritması,Sentetik azınlık örneklem arttırma yöntemi

Öğrencilerin akademik başarılarını tahmin etme ve eksik oldukları alanları giderme anlamında yapılan bu çalışma, Bilişim Sistemleri Mühendisliğine Giriş dersi alan öğrencilere uygulanmıştır. Bu öğrencilerin dönem başı bilgisayar bilgi düzeylerinin, dönem sonunda elde ettikleri başarı notu üzerine etkisi makine öğrenmesi yöntemleri uygulanarak eğitim kalitesinin arttırılması amaçlanmıştır. Çalışmaya katılan öğrencilere ait veriseti eğitim ve test verisi olmak üzere ayrıldığında veri yetersizliğinden dolayı anlamsız sonuçlar ortaya çıkmıştır. Bu nedenle makine öğrenmesi algoritmalarının başarımını arttırmak için “Sentetik Azınlık Örneklem Arttırma Yöntemi (SMOTE)” çalışmada veri çoğaltma tekniği olarak seçilmiştir. Veri çoğaltma işlemi yapıldıktan sonra, veri seti üzerinde uygulanan K-en yakın komşu (KNN), Destek vektör makinesi (DVM), Lojistik Regresyon (LR), Rasgele Orman (RF), Karar ağaçları (DT) ve Naive Bayes makine öğrenmesi yöntemlerine göre en iyi sonucu en yakın komşuluk- KNN algoritması ile oluşturulmuş model vermiştir. Bu model, eğitim setinden bağımsız 300 öğrenciden oluşan test verisinin sınıflandırma işlemini, %97.66 doğrulukla tahmin etmiştir.

This study, which aims to predict the academic success of the students and to eliminate the missing areas, was applied to the students who took the Introduction to Information Systems Engineering course. It is aimed to increase the quality of education by applying machine learning methods to the effect of the computer knowledge level of these students at the beginning of the semester on the success grade they get at the end of the semester. When the dataset of the students participating in the study was separated as training and test data, meaningless results emerged due to the lack of data. For this reason, "Synthetic Minority Sampling Method (SMOTE)" was chosen as the data multiplication technique in the study to increase the performance of machine learning algorithms. After the data replication process is done, according to the K-nearest neighbor (KNN), Support vector machine (DVM), Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Decision trees (DT) and Naive Bayes machine learning methods applied on the data set. The model created with the nearest neighbor-KNN algorithm gave the best result. This model predicted the classification process of the test data consisting of 300 students independent of the training set, with an accuracy of 97.66%.
CICMalDroid2020 Veri Kümesi Kullanılarak Kötü Amaçlı Yazılım Tespiti için Makine Öğrenimi Algoritmalarının Performans Analizi
Performance Analysis of Machine Learning Algorithms for Malware Detection by Using CICMalDroid2020 Dataset
Yazar: Sönmez, Yusuf; Salman, Meltem; Dener, Murat
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 9 No. 6, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Malware detection,CICMalDroid2020,WEKA,Machine learning ; Kötücül yazılım tespiti,CICMaldroid2020,WEKA,Makine öğrenimi

Teknolojideki gelişmelere paralel olarak bilgiye erişim kolaylaşmıştır. Bu durumun hayatımıza pozitif etkisi olsa da bilginin hedef haline geldiği kaçınılmaz bir gerçektir. Kötü amaçlı kişiler tarafından bilgilerin çalınması, tehdit unsuru olarak kullanılması bilgi güvenliği konusunda endişelere sebep olmuştur. Bu amaçlarla geliştirilen kötücül yazılımlar, bilginin güvenliği açısından büyük bir tehlike oluşturmaktadır. Bilgiye erişim kolaylaştıkça artan bu durum karşısında araştırmacılar, kötücül yazılımların tespiti, engellenmesi ve bilgi güvenliğinin sağlanması konusunda çalışmalarına hız kazandırmışlardır. Literatürde, farklı çalışmalar ile kötücül yazılımların tespiti gerçekleştirildiği görülmektedir. Bu çalışmada ise, kötücül yazılım tespiti WEKA programı kullanarak gerçekleştirilmiştir. CICMalDroid2020 veri seti ile yapılan analizlerde, farklı makine öğrenmesi sınıflandırıcılarının, özellik çıkarımının ve en iyi sonucu veren sınıflandırmanın performansını etkileyen parametrelerin etkisi incelenmiştir. Sonuçlar, detaylı bir şekilde aktarılmıştır.

In parallel with the developments in technology, access to information has become easier. Although this situation has a positive effect on our lives, it is an inevitable fact that information has become a target by malicious people. Theft of information and its use as a threat by these people have caused concerns about information security. Malware developed for these purposes poses a great danger to the security of information. In the face of this situation, which increases as access to information becomes easier, researchers have accelerated their work on detecting and preventing malware and ensuring information security. In the literature, it is seen that the detection of malicious software has been carried out with different studies. In this study, malware detection was carried out using the WEKA program. The effects of different machine learning classifiers, feature extraction and the parameters that affect the performance of the classification that gives the best result were examined in the analyzes made with the CICMalDroid2020 dataset. The results are presented in detail.