Yüksek Lisans Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1785

Browse

Filters

2020 - 202546

Settings

Start date: 2020Has files: No

Search Results

Now showing 1 - 10 of 46
  • Master Thesis
    EAFT: Evrimsel Algoritmalar ile GCC İşaretçi Optimizasyonu
    (2023) Tağtekin, Burak; Çakar, Tuna
    The runtime of written codes is a matter of great importance, especially for code that is compiled once and executed multiple times. It is very important for developers to ensure that the resources required by a code are used as efficiently as possible, and that the runtime is as low as possible. Developers who use compilers such as GCC or LLVM to compile and run code written in C or C++ can optimize their code manually and, with certain optimization pointers, are able to make it run faster. This will provide the shorter runtime, but completıng this manual optimization is within the abilities of every developer since determining the right combination from more than 200 flags requires significant expertise. Many studies have tackled this issue. In this study, Evolutionary Algorithms for GCC Flag Tuning (EAFT) have been developed as a solution to this problem. This Autotuner, which is completely open-source, runs the code provided by the end user according to the specifications also selected by the end user, and searches for the most suitable optimization markers. For the code to be given In line with this study, which specifically addresses the end user, the user can input the code path directly from the Terminal, as well as specify the selection method and the crossover to be used. These choices can be made without the need to alter the code. The genetic algorithm and particle swarm optimization to be used is also presented to the user in EAFT, and unlike in other studies, genetic algorithm contain not one but several models.
  • Master Thesis
    As an Ordinary Part of Daily Life: Micro-Living in Japan and Hong Kong
    (2021) Akın, Aysima; Göktaş, Sevince Bayrak; Paşaoğlu, Tomris Akın
    Bu araştırma, özellikle son 10 yıldır yükselişte olan mikro yaşam trendini odağına almaktadır. Mikro yaşamın içinde bulunduğumuz zamanın gündelik alışkanlıklarıyla daha uyumlu bir yaşam biçimi olması gerekçesiyle bir tercih mi, yoksa gündelik alışkanlıklarımızı sorgulamak ve değiştirmek zorunda olduğumuz için bir zorunluluk mu olduğu sorusu üzerine derinleşilmiştir. Bu bağlamda bu yaşam biçimini tetikleyen koşulların izleri sürülmüştür. Tezin ana sorusunu tartışmak için, tüm dünyada akılcı küçük mekan çözümleriyle tanınan, kültürel olarak az ile yaşamayı ve dünyada gecici olmayı benimsemiş Japonya, ve dünyanın en yoğun nüfuslu yerlerinden biri olan ve inanılmaz derecede küçük ve yetersiz koşullarda yaşam alanlarına ev sahipliği yapan Hong Kong örneklerine odaklanılmıştır. Tezin ilk bölümünde mikro yaşam trendini tetikleyen global koşullar tartışılmıştır. Bu bağlamda mikro yaşam için kullanılan isimlendirmeler ve bu yaşam biçiminin ortaya çıkışı tarihsel bağlamda ele alınmış ve geçmişte bu fikrin doğmasını tetikleyen koşullar ile bugünün koşulları arasındaki ilişki ortaya konulmuştur. İkinci ve üçücü kısımda ise sırasıyla Japonya ve Hong Kong'taki özgün bağlam ile, resmi ve gayriresmi mikro yaşam örnekleri üzerine yoğunlaşılmıştır. Bu bölümlerde Japonya'da ve Hong Kong'ta mikro yaşamı tetikleyen coğrafi koşullar, demografik yapı ve kültürel birikimlerin izi sürülmüştür. Anahtar Kelimeler: Mikro Konut, Demografik Dönüşüm, Değişen Gündelik Hayatlar, Yalnız Yaşam, Yeni Alışkanlıklar, Arazi Kıtlığı, Arazi Yönetimi, Hong Kong'ta Mikro Yaşam, Japonya'da Mikro Yaşam
  • Master Thesis
    Makine Öğrenme ve Derin Öğrenme Modelleri Kullanılarak Gümrük İşlem Belgelerinin Görsel Sınıflandırılması
    (2025) Demir, Hasan Hürşad; Çakar, Tuna
    Gümrük işlemlerinde kullanılan belgelerin imgesel hallerini, makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri ile sınıflandırma yapılmıştır. Resim sınıflandırma yöntemleri olarak, bu tez kapsamında, makine öğrenmesi alanında Gaussian Naive Bayes, Rastgele Orman ve Destek Vektör Makinesi; derin öğrenme alanında Evrişimsel Sinir Ağları, Görsel Dönüştürücü, ConvNext ve EfficientNetV2 yöntemleri kullanılmıştır. Model tiplerine özel olarak veri setleri düzenlenmiş olup, modellerin en uygun düzeyde çalışmasını sağlayacak şekilde belirlenen parametre değerleriyle modeller oluşturulmuş ve ilgili veri setleri ile eğitim ve testleri yapılmıştır. Modellerin karşılaştırılmaları eğitim süreleri ve doğruluk oranları açısından yapılmıştır. En iyi sonuçlar, yaklaşık 11 dakikalık eğitim süresi ve %98,32 doğruluk oranı ile Evrişimsel Sinir Ağı modeliyle elde edilmiştir. İkinci en yüksek doğruluk oranı %97,94 ile Rastgele Orman modelinde elde edilirken, genel anlamda ikinci en iyi sonuçlar ise yaklaşık 22 dakikalık eğitim süresi ve %95,89 doğruluk oranı ile EfficientNetV2 modeliyle elde edilmiştir.
  • Master Thesis
    Uçtan Uca Yöntemi İle Büyük Dil Modeli Tabanlı Sohbet Botlarının Performans Değerlendirmesi:Llama-8b,Llama-7b,Gemma-7b ve Mistral-7b
    (2025) Cenk, Naile; Karahoca, Adem
    Bu çalışma, müşteri destek sohbet robotları bağlamında büyük dil modellerinin (LLM) performansını uçtan uca (E2E) değerlendirme çerçevesi kullanarak incelemektedir. Özellikle, Gemma-7B, Mistral-7B,Llama-8B ve Llama-7B adlı dört önde gelen açık kaynak model; kullanıcı sorgularını anlamada ve anlamlı, doğru yanıtlar üretmede gösterdikleri başarıya göre karşılaştırılmıştır. İncelenen chatbot uygulaması, eğitim içerikleri sunan bir dijital platformda danışmanlık hizmeti vermek amacıyla tasarlanmış ve 3000'den fazla özenle hazırlanmış soru-cevap çiftiyle test edilmiştir. Değerlendirme süreci, hem anlamsal hem de sözcük düzeyinde ölçütleri birleştirmektedir. Model yanıtlarının uzmanlarca yazılmış yanıtlarla ne derece örtüştüğünü belirlemek için kosinüs benzerliği; sözcük düzeyindeki doğruluğu ölçmek için ise ROUGE metrikleri kullanılmıştır. Bulgular, Gemma-7B ve Llama-8B modelinin tüm metrikler boyunca en tutarlı performansı sergilediğini, Mistral-7B'nin dengeli ancak zaman zaman değişken çıktılar ürettiğini, Llama-7B'nin ise yapısal olarak güçlü olmasına rağmen anlamlı ve bağlama uygun yanıtlar üretmede zorlandığını göstermektedir. Sonuçlar, gerçek dünya chatbot uygulamaları için model seçiminin pratik sonuçlarını ortaya koymakta ve LLM performansının müşteri etkileşimi bağlamında değerlendirilmesinde çok boyutlu analiz yöntemlerinin önemini vurgulamaktadır.
  • Master Thesis
    Makine Öğrenmesi İle Churn Talebi Analizi
    (2025) Genç, Önder; Çakar, Tuna
    Son günlerde Pay TV hizmetleri çeşitlenmektedir. Çeşitlenen hizmetlerle birlikte şirketler arasındaki rekabette artmaktadır. Strait Reserch araştırmalarına göre 2021 yılında 183 milyon dolar olan Global Pay TV pazarının 2030 yılında 210 milyon dolara yükselmesi tahmin edilmiştir. Bunun yanısıra Neflix'in araştırmasına göre edinilmiş veya elde tutulan abonelerin daha değerli olduğu belirtilmektedir. Aboneliklerini sonlandırmayı düşünen müşterilerin önceden tahmin edilebilmesi şirketler açısından oldukça önemli bir hal almıştır. Son yıllarda etkinliği gittikçe artan makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları gibi tekniklerle tahminlemeyi yapmak daha kolay hale gelmiş ve şirketlere önemli katkılar sağlamaktadır. Bu çalışmada, bazı makine öğrenmesi modelleri ile ilgili bilgiler verilmiştir. Pay TV hizmeti veren bir şirketin verileri kullanılarak bazı makine öğrenmesi modelleri ile tahminlemeler yapılmıştır. Son olarak abonelik iptal talep edebilecek müşterilerin, son yaptığı abonelik iptal talebi ve en çok yaptığı iptal talepleri ile ilgili bilgilerde sonuca eklenerek, abonelik iptal talebi gerçekleşmeden, müşteriyle iletişime geçilmesi ve uygun bir kampanya önerilerek iptali önlemek hedeflenmiştir. Bu çalışma da etiketli veriler kullanılarak denetimli öğrenme teknikleri ile çalışılmıştır. Çalışma kapsamında Random Forest, XGBoost Classifier, KNeigbors Classifier, Logistic Regression, Ada Boost Classifier, Linear Discriminant Analysis, Decision Tree Classifier ve Extra Tree Classifier modelleri kullanılmıştır. Bütün modeller için başarı ölçütleri bulunmuş ve karşılaştırılmıştır. Servis sağlayıcıdan elde edilen veriler açısından en uygun model Random Forest olarak belirlenmiştir.
  • Master Thesis
    Anayasa Mahkemesi Kararlarının Simülasyonu: Türk Bireysel Başvuruları İçin Çok Etmenli Bir Büyük Dil Modeli (LLM) Çerçevesi
    (2025) Atam, Egemen Onat; Çakar, Tuna
    Bu çalışma, büyük dil modellerinin (BDM) anayasa mahkemesi davalarında yargısal karar verme süreçlerini taklit etme kapasitesini incelemektedir. GPT-5, Gemini ve Claude olmak üzere üç güncel model kullanılarak, 2014–2024 yılları arasındaki 343 Anayasa Mahkemesi kararı, mahkeme süreçlerini yansıtan iki aşamalı bir değerlendirme çerçevesi üzerinden analiz edilmiştir. Çalışmada hem kabul edilebilirlik değerlendirmeleri hem de esas hak ihlali kararları açısından model performansı ölçülmüştür. Kabul edilebilirlik aşamasında (Aşama 1) doğruluk oranları Claude için %68,80 ile GPT-5 için %81,34 arasında değişmiş; çoğunluk oylaması yöntemi %79,59'a ulaşmıştır. GPT-5, en az toplam hata ile dengeli bir yaklaşım sergilerken, Gemini ve Claude daha fazla kabul edilemezlik eğilimi göstermiştir. Mahkeme kararları ise daha ılımlı bir kabul oranı ortaya koymuştur. Hak ihlali aşamasında (Aşama 2), üç model de %81,50 doğruluk oranı yakalamış, çoğunluk oylaması ise %83,24 ile en yüksek performansı göstermiştir. Bu aşamada GPT-5 kısmi eşleşmelere daha yatkın, Gemini en yüksek sayıda tam eşleşmeye ulaşmış, Claude ise arada bir performans sergilemiştir. Modeller arası uyum örüntüleri yüksek ancak değişken düzeydedir. Aşama 1'de daha az sıklıkla görülen oybirliği, %87,32 ile en yüksek doğruluk oranını sağlamış, konsensüsün güvenilirliğini ortaya koymuştur. Aşama 2'de ise GPT-5 ile Claude en güçlü uyumu (%88,52) göstermiştir. Bu bulgular, topluluk yöntemleri ve insan–yapay zekâ hibrit yaklaşımlarının yargısal karar verme süreçlerinde tutarlılığı ve sağlamlığı artırabileceğini ortaya koymaktadır. Sonuçlar, genel amaçlı BDM'lerin dahi karmaşık anayasal ilkeleri anlayabildiğini ve mahkeme benzeri yapılandırılmış gerekçeler üretebildiğini, dolayısıyla hukuki uygulamalar açısından dikkate değer doğruluk seviyelerine ulaştığını göstermektedir. Mevcut modeller, yargısal akıl yürütmenin tüm derinliğini yansıtmakta güçlük çekse de, topluluk yöntemlerinin sağladığı istikrarlı üstünlük, amaca özel geliştirilecek hukuki yapay zekâ sistemlerinin genel modelleri aşabileceğini ve anayasa yargısını verimlilik, tutarlılık ve adalete erişim açısından dönüştürme potansiyeline sahip olduğunu ortaya koymaktadır.
  • Master Thesis
    Dengesiz Veri Ambarları İçin Düşük Maliyetli ve Yüksek Performanslı Veri Tabanı Sistemi Çözümleri
    (2025) Demir, Bedrun Gazanfer; Karahoca, Adem
    1970'lerden itibaren RDBMS veritabanları, yalnızca OLTP sistemlerinde değil, aynı zamanda analitik sistemlerde de en yaygın kullanılan veritabanı türü olmuştur. Bu durum, hem teknik faktörler hem de veritabanı sistemlerinin ihtiyaçlara göre tarihsel gelişimiyle açıklanabilir. 1980'lerden önce analitik ihtiyaçlar doğrudan OLTP sistemleri üzerinden karşılanıyordu. Ancak 1980'lerden sonra, Inmon ve Kimball modelleri temel alınarak analitik veritabanları geliştirildi. Bu modeller, geleneksel 3NF modeline alternatif olarak ortaya çıktı ve OLTP sistemlerinden bağımsız, farklı platformlarda çalışan sistemler haline geldi. Kolon bazlı veritabanı uygulamaları 1969'dan itibaren var olmasına rağmen [1,2], son 15 yıla kadar yaygınlaşmamıştır. Bu veritabanlarının giderek daha fazla tercih edilmesinin temel nedeni, verinin olağanüstü boyutlara ulaşması ve hızla artmaya devam etmesidir. Mimari yapıları sayesinde, özellikle veri ambarı (DWH) çözümlerinde daha başarılı sonuçlar sunmaktadırlar. Bu tezde öncelikle, kolon bazlı veritabanlarının RDBMS sistemlerinden daha başarılı olup olmadığını inceleyeceğiz. Eğer daha başarılılarsa, ne ölçüde daha iyi performans sunduklarını, hangi koşullarda avantaj sağladıklarını ve en önemlisi, bu üstün performansın temel nedenlerini araştıracağız. İkinci olarak, bu karşılaştırmanın maliyet boyutuna odaklanacağız. Çalışmamız, kolon bazlı veritabanlarının iş dünyasında nasıl uygulanabileceğini de göz önünde bulundurmaktadır. Bu nedenle, maliyetlerini RDBMS sistemleriyle kıyaslayacağız. Performans artışı ile maliyet arasında bir korelasyon olmalıdır; ideal senaryoda, kolon bazlı veritabanları sadece daha iyi performans sunmakla kalmayıp, aynı zamanda RDBMS sistemlerine kıyasla daha düşük maliyetli olmalıdır. Eğer bu mümkünse, en iyi seçenek bu olacaktır. Bir diğer önemli konu ise, gerçek bir veri ambarı (DWH) uygulaması üzerinde inceleme yaparak, teorik sonuçların iş dünyasındaki istisnalar nedeniyle doğrulanmasının zor olduğu durumları anlamaktır. Bu nedenle, Star Schema Benchmark (SSBM) [3] yerine, bir GSM şirketinin boyutsal modelleme (özellikle takımyıldızı/galaksi alt tipi) kullanan veri ambarı üzerinde çalışarak karşılaştırma yapacağız. Anahtar Kelimeler: (Kolon, database, RDBMS, DWH, MPP) Bilim Dalı Sayısal Kodu: 92432
  • Master Thesis
    Karmaşık Geometrili Parçaların Tasarımı, Simülasyonu ve Robotik Eklemeli İmalat Teknolojisi ile Uygulanması
    (2025) Bingöl, Sümeyye Şüheda; Dorantes, Dante
    Bu tez, çok eksenli Robotik Katmanlı Üretim (Robotic Additive Manufacturing, RAM) için karmaşık geometrili parçaların tasarımı, geliştirilmesi ve simülasyonunu sunmaktadır.Rhino–Grasshopper–KUKA|prc yazılım ortamı, geleneksel CAD yazılımlarının kolayca üretemediği geometriler için özelleştirilmiş çok eksenli takım yolları oluşturmak amacıyla entegre edilmiştir. Simülasyon sürecinde pozisyoner donanımlı bir KUKA KR210 R2700-2 antropomorfik robot kullanılmış, Altınay Robotics tarafından sağlanan pozisyonersiz eşdeğer bir robot ise oluşturulan yörüngelerin fiziksel uygulamasında görev almıştır. RAM sistemi; polimer ekstrüzyon ve metal biriktirme yöntemlerini kullanarak karmaşık geometrilerin üretilmesini hedeflemektedir. En uygun yöntemin belirlenebilmesi için çalışma, Tel Ark Katmanlı Üretim (Wire Arc Additive Manufacturing, WAAM), Tel Lazer Katmanlı Üretim (Wire Laser Additive Manufacturing, WLAM) ve Hibrit Tel-Lazer Katmanlı Üretim (Wire-Laser Hybrid Additive Manufacturing, WLHAM) yöntemlerini yapısal verimlilik, biriktirme kalitesi ve entegrasyon uygulanabilirliği açısından değerlendirmektedir. Ayrıca, çok renkli bir polimer pelet ekstrüderi, yazarın danışmanlığında ve Altınay Robotics'in mekanik yöneticisinin gözetiminde, Altınay Robotics ve MEF Üniversitesi stajyerleriyle birlikte ortak olarak geliştirilmiş ve çok malzemeli üretim yetkinliği ortaya konmuştur. Bunun yanı sıra, MEF Üniversitesi BAP araştırma fonu desteğiyle gelecekteki kullanımlar için endüstriyel bir Nolega polimer ekstrüderi tedarik edilmiştir. Bu çalışma, teknik çıktılarının ötesinde, robotik sistemler ve katmanlı üretim süreçlerini bütünleştiren yenilikçi bir üretim yaklaşımını ortaya koymaktadır. Araştırma, mühendislik, tasarım ve hesaplamalı modelleme alanlarını bir araya getiren çok disiplinli (multidisipliner) ve iş birliğine dayalı bir çerçeve benimsemektedir. Farklı disiplinlerden öğrencilerle yürütülen deneysel çalışmalar, uygulamalı öğrenme ve disiplinler arası bilgi paylaşımını teşvik etmiştir. Bu bütünleştirici yaklaşım, tezi robotik destekli dijital üretim bağlamında teori, uygulama ve eğitimi bir araya getiren bir araştırma olarak öne çıkarmaktadır. Sonuç olarak, çalışma; mühendislik ve yaratıcı endüstrilerde kullanılabilecek, ölçeklenebilir, hassas ve sürdürülebilir üretim çözümleri sunan, küresel ölçekte rekabet gücüne sahip bir RAM teknolojisi ortaya koymaktadır
  • Master Thesis
    Dijital Dönüşüm ile ESG Skorlaması: Makine Öğrenimi ile Sürdürülebilirliği Sayısallaştırmak
    (2025) Bozkan, Tunahan; Çakar, Tuna
    Bu çalışma, büyük şirketlerin yan kuruluşlarına verilen Çevresel, Sosyal ve Yönetişim (ESG) puanlarının fonların yatırım kararları üzerindeki etkisini sistematik olarak analiz etmeyi amaçlamaktadır. Temel hedef, özellikle risk yönetimi, sürdürülebilirlik ve uzun vadeli finansal performansla ilgili olarak, ESG puanlarının fon portföylerini ve yatırım stratejilerini şekillendirmedeki rolünü incelemektir. ESG metriklerinin artan önemi, fon yöneticilerinin karar alma süreçlerinde değişiklik yapılmasını gerektirmekte olup, ESG puanına sahip şirketlerin yatırım portföylerine nasıl dahil edildiklerinin derinlemesine değerlendirilmesini zorunlu kılmaktadır. Bu araştırma, büyük kurumsal varlıkların yan kuruluşlarının özel katkılarını araştıracak ve bu yan kuruluşların, genel fon değerlemesindeki rollerini inceleyecektir. Yan kuruluşlara odaklanarak, çalışma bireysel iş birimlerinin sürdürülebilirlik performanslarının geniş yatırım manzarasını nasıl etkilediğini vurgulayacaktır. ESG puanlarının risk azaltma, sürdürülebilirlik hedefleriyle uyum ve uzun vadeli getirileri maksimize etme önemi bu analizin merkezinde olacaktır. Ayrıca, çalışma, ESG puanına sahip olmayan şirketlere yapılan yatırımlarla ilişkili potansiyel riskleri değerlendirecek ve bu tür puanların olmamasının yatırım stratejileri üzerindeki etkisini inceleyecektir. Araştırmanın temel bir bileşeni, fon yöneticilerinin ESG puanına sahip olan ve olmayan şirketleri değerlendirirken kullandıkları karar verme kriterlerinin incelenmesi olacaktır. Bu puanların portföy kompozisyonunu ve yatırım önceliklendirilmesini nasıl etkilediği araştırılacaktır. Çalışma ayrıca, finans sektöründe sürdürülebilirlik için geniş çaplı sonuçları ele alacak, özellikle ESG düşüncelerinin geleneksel finansal performans metrikleriyle nasıl kesiştiğini tartışacaktır. Sonuç olarak, bu araştırma, ESG puanlarının fonların yatırım stratejilerini şekillendirme rolü hakkında kapsamlı bir anlayış sağlamayı amaçlamaktadır. Büyük firmaların yan kuruluşlarına odaklanarak, bu çalışma ESG yatırımları üzerine büyüyen bilgi birikimine katkıda bulunacak ve bu metriklerin fon performansı, karar alma süreçleri ve yatırım portföylerinin uzun vadeli başarısı üzerindeki etkilerine dair içgörüler sunacaktır.
  • Master Thesis
    Non-Fungible Token'ların (NFT) Fikir ve Sanat Eserleri Kanunu Çerçevesinde Değerlendirilmesi
    (2025) Orak, Dilan; Kapancı, Kadir Berk
    Bu çalışma, Non-Fungible Token'ların (NFT), 5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunumuz (FSEK)1 kapsamındaki hükümler doğrultusunda nasıl değerlendirilebileceğini incelemektedir. NFT, blokzincir teknolojisine dayalı olarak oluşturulan, benzersiz ve değiştirilemez bir kripto varlık türü olarak, özellikle dijital sanat ve fikri mülkiyet alanlarında yeni hukuki tartışmaları gündeme getirmiştir. Çalışmada, NFT'lerin hukuki niteliği, eser sahipliği ile mali ve manevi haklar bakımından doğurduğu sonuçlar analiz edilmiştir. Minting işleminin hukuki boyutu, NFT kaynaklı telif hakkı ihlalleri ve bu bağlamda ulusal ve uluslararası düzeyde ortaya çıkan uyuşmazlıklar değerlendirilmiştir. Araştırmada doktrinsel yöntem benimsenmiş; literatür taraması, mevzuat incelemesi ve örnek dava analizleri yoluyla konu çok boyutlu ele alınmıştır. Birinci bölümde, eser kavramı, eser sahibinin hakları ve dijitalleşmenin bu haklara etkisi değerlendirilmiştir. İkinci bölümde, blokzincir teknolojisi, kripto varlık kavramı ile türleri, NFT'nin teknik yapısı ve hukuki niteliği irdelenmiş; eşya, kıymetli evrak veya gayrimaddi hak olarak sınıflandırılmasına yönelik farklı yaklaşımlar karşılaştırılmıştır. Üçüncü bölümde minting işlemi ve NFT'lerin 'eser' sayılıp sayılamayacağına dair doktriner tartışmalar ele alınmış; NFT satışlarında pay takip hakkının uygulanabilirliği incelenmiştir. Bölümün sonunda, son zamanlarda sıkça gündeme gelen ve alanında ilk örneklerden olan, uyuşmazlıklar değerlendirilmiştir. Çalışmanın sonunda, NFT'lerin FSEK kapsamında net bir şekilde tanımlanması gerektiği, eser niteliğinde NFT'ler için hak sahipliği ile ilgili belirsizliklerin giderilmesi gerektiği ve pay takip hakkının dijital ortama uyarlanması yönünde yasal düzenleme ihtiyacı olduğu sonucuna varılmıştır. Bu yönüyle çalışma, literatürdeki teorik tartışmaları somut dava örnekleriyle destekleyerek Türk hukukuna özgün katkılar sunmayı hedeflemektedir.