TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collection
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1927
Browse
10 results
Search Results
Article Sürücüsüz Geleceğe Doğru: Otonom Araçlara Yönelik Tüketici Tutumları Üzerine Bir Araştırma(2025) Köse, Şirin GizemDijitalleşme ile gelişen otomasyon teknolojisi, günümüzde neredeyse her alanda kullanılmakta, günlük hayatının vazgeçilmez bir parçası haline gelmektedir. Otomasyon teknolojisinin en yeni uygulamalarından biri olan otonom araçlar, ulaşım sistemini temelden değiştirme potansiyeline sahip bir teknolojidir. Otomotiv sektörünün teknoloji ile geçirdiği bu değişim, insanların gerçekleştirdiği sürüş deneyimini otomatikleştirmektedir. Bu çalışmanın amacı otonom araçlara yönelik tutumları inceleyerek, otonom araçların benimsenmesini kolaylaştıran ve zorlaştıran unsurları ortaya çıkarmaktır. Bu kapsamda gerçekleştirilen derinlemesine görüşmelerden elde edilen veriler içerik analizi ile incelenmiş, temalar ortaya çıkarılmıştır. Çalışma sonuçlarına göre otonom araçları benimsemeyi kolaylaştıran faktörler algılanan fayda (çevresel, sosyal, duygusal, toplumsal), algılanan kullanım kolaylığı ve kullanışlılık, kişilik özellikleri ve hayat tarzı, ilgilenim, görünürlük ve yaygınlaşma, denenebilirlik ve yeniliktir. Otonom araçları benimsemeyi zorlaştıran faktörler ise veri gizliliği ve teknoloji endişesi, yüksek fiyat algısı, düşük algılanan kullanım keyfi, güven eksikliği ve belirsizlik olarak ortaya çıkarılmıştır.Research Project Çevrimde Imza Doğrulama için Fpga Üzerinde Gerçek Zamanlı Sistem Tasarımı(2020) Ayhan, Tuba; Orak, RemziBu proje kapsamında, çevrimde imza doğrulama sistemi gerçeklenmiştir. Sistem dokunmatik ekran üzerinden imza (paraf ya da el yazısı bir karakter) alıp, belleğindeki imza öznitelikleri ile karşılaştırarak imzanın iddia edilen kişiye ait olup olmadığını göstermektedir. Orjinal imza resimleri bellekte tutulmadığından sistem imza hırsızlığına karşı bir miktar dayanıklıdır. Sistem dokunmatik ekran, Zynq-7000 geliştirme kartı ve dokunmatik ekran kaleminden oluşur. İmza atıldıktan 0.13 s sonra doğrulama sonucu ekranda verilir. Kullanım rahatlığı açısından atılan imzanın resmi ekranda da gösterilmektedir. Sistemin test ortamında sınıflama başarımı yetenekli taklitçi için %60 dolayında kalsa da sıradan taklitçi için %100?ü bulmaktadır. Proje kapsamında oluşturulup araştırmacılara açılan veri kümesinde tasniflenmiş 500 imza bulunmaktadır. Projenin tüm kaynak kodları github üzerinden açılmıştır. Proje ile ilgili bilgiler, kodlar, veri kümesi ve kısa video da proje sayfası (https://sites.google.com/mef.edu.tr/imza) üzerinde yayındadır.Research Project İmece-depo: İşbirlikçi Hücresel Ağlarda Veri Önbellekleme için Cihazdan Cihaza Iletişim ile Dağıtık Depolama, Optimale Yakın Kodlama ve Protokol Tasarımı.(2023) Haytaoğlu, Elif; Pourmandı, Massoud; Kaya, Erdi; Arslan, Şefik ŞuaybHücresel ağlarda popüler dosyaların cihazlarda önbelleklenmesi ile, cihazlar arası etkileşim baz istasyonu (Bİ) üzerine düşen iletişim yükünü oldukça azaltmaktadır. Dağıtık veri önbellekleme işlemi popüler bir dosyanın parçalarının kodlanmamış orijinal haliyle ya da herhangi bir silinti kodu kullanılarak kodlanmış halinin mobil cihazlar içerisinde dağıtık bir şekilde depolanması yardımıyla gerçekleştirilir. Dosyanın herhangi bir parçası, komşu mobil cihazlardan ya da mümkün değilse, doğrudan Bİ?lerden, yüksek bir iletişim maliyeti pahasına indirilebilir. Bir hücresel ağda, rastgele zamanlarda bazı düğümlerin hücreye katıldığı ve bazılarının ayrıldığı göz önüne alındığında, performans için Bİ ile iletişimin minimum düzeyde olmasını sağlayacak akıllı veri onarım yöntemlerine ihtiyaç duyulacaktır. Tek bir veya birden fazla Bİ?nin sisteme katılımı, önceki onarım paradigmalarına, özellikle de işbirlikçi düğüm onarım süreçlerine farklı bir boyut eklemektedir. Bunun nedeni, çalışma protokolü kurallarının yanı sıra iletişim kısıtlamalarının da değişmesidir. Literatür, bu durum için temel bant genişliği/depolama ödünleşim uzayını inceleyen bir çalışma içermemektedir. Yeni hücre mimarileri buna göre, yeni silinti kod yapılarını, verimli protokol tasarımlarını, veri erişim gecikmesi, gerçekçi kuyruk modelleri ve gerçekçi benzetim platformları dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere farklı tasarım değerlendirmelerini gerektirmektedir. Bu projede ilk olarak, daha önceki hiçbir çalışmada düşünülmemiş işbirliği yapan Bİ?lerin cihaz ayrılışlarında yaşanan kayıp verinin onarımı için bant genişliği ve depolama kapasitesinin iyileştirilmiş teorik sınırlarının veri akış diyagramları kullanılarak elde edilmesi amaçlanmıştır. Bununla beraber, bant genişliği ve depolama alanını en iyi kullanan kod yapılarından esinlenerek, veri önbellekleme işlemini optimale yakın bir maliyetle gerçekleştirecek tamamen özgün çizge tabanlı kod yapıları ve bu yeni kodlar için daha önce düğüm onarım problemine uygulanmamış genetik algoritma, optimize edilmiş artık veri dağıtımı gibi yeni yaklaşımlar kullanılarak önceden düşünülmemiş düğüm onarım algoritmaları önerilecektir. Ayrıca, düğümlerin hücreye katılma ve ayrılma süreçleri için, bant genişliği ve veri depolaması gereksinimlerini en aza indirmeye yardımcı olacak enerji tüketimi odaklı son derece özgün protokoller önerilecektir. Bu protokoller, düğümlerin bir hücreden diğerine geçiş yapabileceği ve hücre içi kaynakların etkin kullanılmasına yardımcı olmak için Bİ?lerin işbirliği yapmasını sağlayan geçiş senaryoları ile güçlendirilecektir. Bu durum, iki onarım işlemi arasındaki sürenin ayarlanması, veri erişim maliyetlerinin azaltılması, hücreye katılan düğüm içeriğinin kullanımı, artık veri kullanımı v.s. gibi yenilikleri içerecektir. Son olarak, önerilen kod yapıları ve protokol mimarisinin performansını analitik olarak türetmek için bilinen çeşitli ve daha gerçekçi kuyruklama modelleri değerlendirilecektir. Analitik sonuçlarımızı doğrulamak için daha sonra hücresel ağ tabanlı büyük ölçekli benzetimler yapılıp sayısal yöntemler ile toplam iletişim ve dosya onarım işlemlerinin maliyet hesaplamaları ve karşılaştırmaları yapılacaktır. MEF Üniversitesi öğretim üyesi Dr. Şuayb Arslan?ın yürütücüsü olduğu ve 36 ay sürecek projede, Pamukkale üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Dr. Elif Haytaoğlu araştırmacı olarak görev alacaktır. Projede, iki doktora, iki yüksek lisans ve son iki senemizde iki lisans öğrencisi bursiyer olarak görev alacaktır.Article Innovation and Productivity Research in the Last Five Decades: a Bibliometric Analysis(2024) Çelik, DeryaPurpose: This study aims to reveal research trends by revealing the evaluation in this field by making a holistic analysis of academic studies that have examined the concepts of innovation and productivity in the last five decades. This analysis aims to reveal the general structure of academic studies that deal with the concepts of innovation and productivity. Methodology: Articles searched in the ‘‘Social Science Citation Index (SSCI)’’, ‘‘Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED)’’ and ‘‘Emerging Sources Citation Index (ESCI)’’ in the ‘‘Web of Science (WoS)’’ database, researching innovation and productivity together between 1980-2023. It was analysed and mapped using the VOSviewer 1.6.19 software and manual methods. Co-occurrence Keyword Analysis, Document Co-citation Analysis and manual analysis methods were used in the mapping. Findings: This study reveals how research in innovation and productivity has developed over the last five decades and what trends it has. It has been determined that the most published areas are Economy, Management and Business. The most frequently used keywords were found to be "innovation", "productivity", "research-and-development", "growth", "performance" and "impact". The most published topics on a cluster basis are "impact", "innovation and productivity", "growth", "research and development" and "performance", respectively. In the document co-citation analysis, it was determined that the publication in which all publications were linked included the study titled "Research, Innovation and Productivity: an econometric analysis at the firm level", published by Crépon et al. (1998). This information can be a valuable resource for future research and policy-making and can be used to drive innovation and productivity progress. Originality: While the study is the first and only content analysis to reveal the combined trends in this field by examining the "innovation and productivity" studies together, it is thought that the results obtained can guide researchers and professionals.Article Neural Coreference Resolution for Turkish(2023) Demir, ŞenizCoreference resolution deals with resolving mentions of the same underlying entity in a given text. This challenging task is an indispensable aspect of text understanding and has important applications in various language processing systems such as question answering and machine translation. Although a significant amount of studies is devoted to coreference resolution, the research on Turkish is scarce and mostly limited to pronoun resolution. To our best knowledge, this article presents the first neural Turkish coreference resolution study where two learning-based models are explored. Both models follow the mention-ranking approach while forming clusters of mentions. The first model uses a set of hand-crafted features whereas the second coreference model relies on embeddings learned from large-scale pre-trained language models for capturing similarities between a mention and its candidate antecedents. Several language models trained specifically for Turkish are used to obtain mention representations and their effectiveness is compared in conducted experiments using automatic metrics. We argue that the results of this study shed light on the possible contributions of neural architectures to Turkish coreference resolution.Article Citation - WoS: 1Citation - Scopus: 2Determining and Evaluating New Store Locations Using Remote Sensing and Machine Learning(Tübitak, 2021) Ünsalan, Cem; Turgay, Zeynep Zerrin; Küçükaydın, Hande; Höke, BerkanDecision making for store locations is crucial for retail companies as the profit depends on the location. The key point for correct store location is profit approximation, which is highly dependent on population of the corresponding region, and hence, the volume of the residential area. Thus, estimating building volumes provides insight about the revenue if a new store is about to be opened there. Remote sensing through stereo/tri-stereo satellite images provides wide area coverage as well as adequate resolution for three dimensional reconstruction for volume estimation. We reconstruct 3D map of corresponding region with the help of semiglobal matching and mask R-CNN algorithms for this purpose. Using the existing store data, we construct models for estimating the revenue based on surrounding building volumes. In order to choose the right location, the suitable utility model, which calculates store revenues, shouldbe rigorously determined. Moreover, model parameters should be assessed as correctly as possible. Instead of using randomly generated parameters, we employ remote sensing, computer vision, and machine learning techniques, which provide a novel way for evaluating new store locations.Article Büyük Ölçekli Etki Enbüyükleme Problemi için Lagrange Gevşetmesi Tabanlı Etkin Bir Çözüm Yöntemi(AKÜ FEMÜBİD, 2020) Güney, EvrenEtki Enbüyükleme Problemi (EEP) büyük bir sosyal ağ içindeki en etkin K tane kişiyi seçen zor bir stokastik kombinatoryal eniyileme problemidir. Son yıllarda pek çok araştırmacının ilgisini çeken bu problem için çok sayıda etkin yöntem geliştirilmiştir. Sosyal ağdaki bilginin / etkinin yayılımı çeşitli ağ akış modelleri ile tasarlandığında, elde edilen problemin amaç fonksiyonunun alt-birimsel olduğu gözlemlenmiştir. Bu sebeple basit bir açgözlü algoritma ile (1-1/e) en kötü performans garantisine erişilmiştir. Ancak, aç gözlü algoritmanın büyük boyutlu problemlerde çok uzun çözüm süreleri gerektirmesi alternatif yöntem arayışlarına neden olmuştur. Son yıllarda geliştirilen yeni yöntemler genelde büyük boyutlu ağlarda kısa sürede iyi çözümler elde ederken (1-1/e) performans garantisini de korumaktadır. Ancak pek az sayıda çalışma problemin sadece en-iyi çözümüne odaklanmıştır. Bu çalışmada Lagrange gevşetmesi tabanlı ve EEP’yi eniyi / eniyiye yakın çözen ve ölçeklenebilen bir yöntem geliştirilmiştir. Bu çerçevede, öncelikle Örneklem Ortalama Yakınsaması ile özgün probleme yakınsayan belirgin bir matematiksel model kurulmuştur. Daha sonra bu model üzerinde düğüm tabanlı Lagrange gevşetmesi tekniği uygulanmıştır. İlgili yöntem bağımsız çağlayan ve doğrusal eşik bilgi yayılım modelleri varsayımı altında çeşitli boyutlardaki sosyal ağ veri setleri (Facebook, Enron, Gnutella, arXiv) üzerinde test edilmiştir. Bütün senaryolarda eniyi / eniyiye yakın çözümlere ulaşılırken yazındaki mevcut yöntemlere göre on kata kadar hızlanma sağlanmıştır.Article Citation - WoS: 4Citation - Scopus: 6Consumer Loans' First Payment Default (fpd) Detection and Predictive Model(TUBITAK SCIENTIFIC & TECHNICAL RESEARCH COUNCIL, 2020) Sevgili, Türkan; Koç, Utku; Koç, UtkuThe project is based on the opinion that whether the loan applications which are profitable could be granted instead of prone the default (FPD) ones by using predictive models in machine learning by the credit decision authorities in banking sector. Default Loan (also called non-performing loan) occurs when there is a failure to meet bank conditions and cannot be repaid in accordance with the terms of the loan which has reached its maturity. This report is a research effort in the analysis of default loan applicants, especially FPD, from a real dataset obtained from a bank. Expectation from the study is that increase the efficiency of consumer loan allocation by providing predictive analysis of the consumer behavior concerning loan’s first payment default. FPD detection analysis is a crucial role for the determination of consumer loans at the application level. The study also provides an understanding on the reasons of non-performing loans and helps to manage credit risks more consciously. The methods proposed in this study can be extended to other individual consumer loans such as car credits and mortgage.Article Stokastik Süreler İçeren Kapasite Kısıtlı Parti Büyüklüğü Belirleme Problemi(EJOSAT - DergiPark, 2019) Taş, DuyguBu makalede üretim ve kurulum süreleri stokastik olan kapasite kısıtlı çok ürünlü dinamik parti büyüklüğü belirleme problemi ele alınmıştır. Bu problemde tüm sürelerin stokastik olduğu durum göz önünde bulundurularak hem verimli hem de güvenilir üretim planları elde edilmektedir. Ele alınan problemin amacı klasik üretim maliyetleri ve ek mesai maliyetlerinden oluşan toplam maliyeti en küçüklemektir. Klasik maliyetler, üretim, kurulum ve envanter tutmaktan kaynaklanmaktadır. Ek mesai maliyetleri ise makinenin zaman kapasitesini aşacak şekilde kullanılmasından dolayı ortaya çıkmaktadır. Öncelikle, belirli bir üretim ve kurulum planı için beklenen ek mesai süresini kesin olarak hesaplayan bir prosedür önerilmiştir. Problemi etkin bir şekilde çözmek için tabu algoritmasına dayanan bir çözüm yaklaşımı geliştirilmiştir. Bu yaklaşım üç aşamadan oluşmaktadır: Başlangıç, iyileştirme ve planlama. Algoritmanın ilk aşamasında olurlu planlar üreten bir başlangıç metodu önerilmiştir. Bulunan planlar makalede önerilen tabu arama metoduyla iyileştirilmektedir. Planlama aşamasında, yerel arama metodunun bulduğu çözümleri iyileştirmek için bir doğrusal programlama modeli geliştirilmiştir. Çözüm yöntemimizin performansı literatürde yayınlanmış alt sınırlar kullanılarak onaylanmıştır. Ayrıca, sonuçlar tabu arama yöntemimizin makul sürelerde çok iyi çözümler elde ederek iyi performans sergilediğini göstermektedir.Article Citation - WoS: 8Citation - Scopus: 8Zaman Pencereli ve Değişken Başlama Zamanlı Bir Araç Rotalama Problemi için Sütun Türetme Temelli Matsezgiseller(DergiPark, 2019) Küçükaydın, HandeIn this study, a vehicle routing problem with time windows is investigated, where the costs depend on the total duration of vehicle routes and the starting time from the depot for each vehicle is determined by a decision maker. In order to solve the problem, two column generation based mat-heuristics are developed, where the first one makes use of the iterated local search and the second one uses the variable neighbourhood search. In order to assess the accuracy of the mat-heuristics, they are first compared with an exact algorithm on small instances taken from the literature. Since their performance are quite satisfactory, they are further tested on 87 large instances by running each algorithm 3 times for each instance. The computational results prove that the mat-heuristic using the variable neighbourhood search outperforms the other one. Hence, this enables to obtain a good feasible solution in a very short time when it is not possible to solve large instances with an exact solution method in a reasonable CPU time.