Browsing by Author "Güngör, Vehbi Çağrı"

Now showing 1 - 7 of 7

Credit Risk Analysis based on Hybrid Classification: Case Studies on German and Turkish Credit Datasets
(IEEE, 2018) Cetiner, Erkan; Kocak, Taskin; Güngör, Vehbi Çağrı; 0000-0003-0803-8372; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; Güngör, Vehbi Çağrı
— Kredi risk analizi, karar verme süreçleri açısından finans sektöründe önemli bir rol oynamaktadır. Bankalar ve finansal kuruluşlar, müşterilerinden büyük ölçeklerde ham veri toplamaktadırlar. Veri madenciliği teknikleri, bu ham veri içerisinden kullanışlı bilgiler edinmek amacıyla kullanılabilir. Destek-vektörleri, yapay sinir ağları ve bayesian yaklaşımı bu alanda hali hazırda kullanılan sınıflandırma yöntemleridir. Bu çalışmada, farklı tekil sınıflandırma yöntemlerinin bir araya getirilerek hibrid bir yaklaşımla, sınıflandırma sonuçlarının doğruluğunun arttırılması hedeflenmiştir. Farklı kombinasyonlar ayrıca sınıflandırma yetkinliği açısından performans karşılaştırılmasına tabi tutulmuştur. Hem Alman kredi veriseti hem de ulusal bir bankadan alınan veriseti üzerinde ilgili yaklaşım çalıştırılmış ve yöntemin genelleştirilebilme özelliğinin görülmesi de amaçlanmıştır. Deney sonuçları, özellik seçiminin sınıflandırma başarımı ve hesaplama zamanı açısından çok önemli olduğunu, hibrid yaklaşımın tekil sınıflandırma yöntemlerine göre sınıflandırma doğruluğu açısından daha iyi sonuçlar verdiğini ve son olarak radial-basis fonksiyonu ile birlikte kullanıldığında destek-karar vektörlerinin hem tekil hem hibrid yaklaşımlar içerisinde en iyi sınıflandırma başarımına sahip olduğunu göstermiştir.
Energy harvesting and battery technologies for powering wireless sensor networks
(ELSEVIER, 2016) Tuna, Gürkan; Güngör, Vehbi Çağrı; 0000-0003-0803-8372; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; Güngör, Vehbi Çağrı
Due to the advances in wireless sensor networks (WSNs), factory and plant process automation systems are being reinvented. WSN-based industrial applications often cost much less than wired networks in both the short and long terms; automation engineers are empowering existing solutions with the new capabilities of WSNs. On the other hand, since industrial wireless sensor networks (IWSNs) consist of thousands of nodes, the problem of powering the nodes is critical. Power to the nodes is usually provided through primary batteries and this necessitates replacement when the batteries are depleted. However, the replacement may not be cost-effective or even feasible in most industrial applications.Though advancements in integrated circuit technologies help in saving more energy by leading to lower energy consumption levels, they do not eliminate the use of battery power. In this regard, energy harvesting technologies play a key role in extending the battery lifetime of the nodes. Wireless sensor nodes within industrial plants can operate from energy harvested from available energy sources such as heat, mechanical motion or vibration, indoor lighting, electromagnetic fields, and air flow. In this chapter, a review of existing energy storage technologies and various energy-harvesting techniques is given. The chapter then discusses open research issues in these topics.
An Ensemble Feature Selection Methodology That Incorporates Domain Knowledge for Cardiovascular Disease Diagnosis
(IEEE, 2020) Kolukisa, Burak; Güngör, Vehbi Çağrı; Gungor, Burcu Bakir; 0000-0003-0423-4595; 0000-0002-2272-6270; 0000-0003-0803-8372; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; Kolukisa, Burak; Güngör, Vehbi Çağrı; Gungor, Burcu Bakir
Koroner Arter Hastalığı (KAH), arterlerin duvarlarında aterom denilen yağlı madde birikiminin bir sonucu olarak kalbin yeterince beslenememesi durumudur. KAH, 2016 yılında dünyadaki toplam ölümlerin %31'ine (17,9 milyon) neden olmuştur ve teşhis edilmesi zordur. 2030 yılında, yaklaşık olarak 23,6 milyon insanın bu hastalıktan öleceği tahmin edilmektedir. Makine öğrenmesi ve veri madenciliği yöntemlerinin gelişmesiyle birlikte, bazı fiziksel ve biyokimyasal değerleri inceleyerek, KAH’nı ucuz ve zahmetsiz bir şekilde teşhis etmek mümkün olabilir. Bu çalışmada, KAH sınıflandırma problemi için, uzman bilgisini içine alan yeni bir topluluk öznitelik seçim yöntemi önerilmiştir. Önerilen çözüm, UCI Cleveland KAH veri kümesi üzerinde uygulanmış, farklı sınıflandırma algoritmaları kullanılarak, farklı performans ölçütleri karşılaştırılmıştır. Gerçekleştirdiğimiz deneylerde, önerdiğimiz çözümün, MLP sınıflandırıcısı ve seçilen 9 öznitelik kullanıldığında, %85.47 doğruluk, %82.96 hassasiyet ve 0.839 F-ölçüsüne ulaştığı gösterilmiştir. Bu çalışmanın devamında, hastanelerde gerçek zamanlı veriler üzerinde, hızlı bir şekilde KAH tahminlemesi yapabilecek bir makine öğrenmesi modeli oluşturabilmeyi amaçlıyoruz.
Guest Editorial: Special Section on Industrial Wireless Sensor Networks
(IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 2014) Hancke, Gerhard P., Jr.; Gungor, V. Cagri; Hancke, Gerhard P., Sr.; 0000-0003-0803-8372; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; Güngör, Vehbi Çağrı
The eight papers in this special section focus on industrial wireless sensor networks.
A hybrid energy harvesting framework for energy efficiency in wireless sensor networks based smart grid applications
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018) Yıldız, Hüseyin Uğur; Güngör, Vehbi Çağrı; Tavli, Bulent; 0000-0002-1556-2634; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; Güngör, Vehbi Cağrı
In smart grid applications, Wireless Sensor Net-works (WSNs) which consist of battery limited sensor nodes are used on critical equipments of power distribution grids for monitoring purposes. WSN nodes have tight energy constraints hence it is important to reduce the energy consumption of sensor nodes due to harsh propagation characteristics of smart grid environment. One possible way to reduce the energy consumption is to utilize transmission power control where transmission powers are adjusted according to channel conditions. Another technique is to employ energy harvesting schemes to provide additional power for nodes by using environmental energy sources. Solar and electromagnetic energies are two possible environmental energy sources in outdoor substation environments. Solar energy can be efficiently exploited in a sunny day. On the other hand, electromagnetic energy can be used at any time. In this work, we propose a hybrid energy harvesting model that exploits both solar and electromagnetic energies and develop a Mixed Integer Programming (MIP) method to minimize the energy dissipation of sensor nodes. By using the MIP framework, we quantify the impact of the proposed hybrid energy harvesting model as well as transmission power control on the energy saving of nodes.
Kablosuz Sualtı Algılayıcı Ağlarında Katmanlar Arası İletişim Ve Fırsatçı Spektrum Erişimi
(TUBİTAK, 2018) Güngör, Vehbi Çağrı; Tuna, Gürkan; 0000-0003-0803-8372; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü; Güngör, Vehbi Çağrı
Dünyamızın üçte ikisinden fazlası sularla kaplıdır. Denizlerden, göllerden ve nehirlerden oluşan sualtı dünyası doğal kaynaklar (petrol, doğalgaz ve değerli mineraller) bakımından oldukça zengin olup insanoğlu tarafından henüz tam olarak keşfedilememiştir. Son yıllarda, bilimsel, çevresel, ticari ve askeri uygulamalarda kullanılmak üzere kablosuz sualtı algılayıcı ağların geliştirilmesi ve gerçekleştirilmesi noktasında endüstride ve akademide olağanüstü artan bir hızda ilgi olmuştur. Günümüzde sualtı algılayıcı ağlarının deprem izleme, denizbilim veri toplanması, felaket yönetimi, çevresel kirliliğin gözlemlenmesi, güvenli gemi seyri, çoklu ortam taktik izleme vb. alanlarda çeşitli uygulamaları bulunmaktadır. Bununla birlikte, sualtı akustik ortamı güvenilir ve etkin kablosuz iletişim için ciddi zorluklar yaratmaktadır. Bu bağlamda, güvenilir ve etkin sualtı iletişimin sağlanması için özgün bir iletişim sistemi gerekmektedir. Bu projede, kablosuz sualtı algılayıcı ağlarının ortak problemleri olan yayılım gecikmesinin yüksek ve değişken olması, sualtı kanal kapasitesinin yere, zamana ve frekansa bağlı olarak ciddi şekilde değişiklik göstermesi ve kablosuz sualtı algılayıcı düğümlerinin çok sınırlı enerjiye sahip olması gibi problemlerin adreslenmesi için konum farkında Katmanlar arası İletişim ve Fırsatçı Spektrum Erişim (Kİ-FSE) sistemi önerilmektedir. Geliştirilen Kİ-FSE sistemi kaynakları kısıtlı sualtı elemanları için geleneksel iletişim katman modelinde uygulama katmanından fiziksel katmana kadar iletişim katmanlarının yükünü azaltacak ve performanslarını geliştirecek tam bir katmanlar arası çözümdür. Ayrıca, Kİ-FSE sistemi sualtı ortamında etkin spektrum kullanımını sağlamak için fırsatçı spektrum erişim tekniklerinden faydalanmaktadır. Genel olarak, bu projenin nihai sonucu sualtı ortamları için özgün katmanlar arası ve fırsatçı spektrum erişim esasına dayanan iletişim protokollerinin geliştirilmesi için gerekli metotların ve temel kavramların ortaya konmasıdır. Sonuç olarak; bu projenin kariyer ve eğitimsel faydalarına ilaveten, bu projenin sonuçlarıyla mümkün kılınabilecek sağlam ve geniş ölçekli sualtı algılayıcı ağları sualtı dünyasının bilimsel, çevresel, ticari, askeri, vb. amaçlar için kapsamlı keşfini başarmayı mümkün kılacak ve sualtında bulunan yeni doğal kaynakların (petrol, doğal gaz, vb.) sualtı algılayıcı ağları tarafından keşfedilmesine önayak olacaktır
A multiobjective, lion mating optimization inspired routing protocol for wireless body area sensor network based healthcare applications
(MDPI AG, 2019) Faheem, Muhammad; Aslam Butt, Rizwan; Raza, B.; Alquhayz, Hani; Abbas, Muhammad Zahid; Ngadi, M. A.; Güngör, Vehbi Çağrı; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü;
The importance of body area sensor networks (BASNs) is increasing day by day because of their increasing use in Internet of things (IoT)-enabled healthcare application services. They help humans in improving their quality of life by continuously monitoring various vital signs through biosensors strategically placed on the human body. However, BASNs face serious challenges, in terms of the short life span of their batteries and unreliable data transmission, because of the highly unstable and unpredictable channel conditions of tiny biosensors located on the human body. These factors may result in poor data gathering quality in BASNs. Therefore, a more reliable data transmission mechanism is greatly needed in order to gather quality data in BASN-based healthcare applications. Therefore, this study proposes a novel, multiobjective, lion mating optimization inspired routing protocol, called self-organizing multiobjective routing protocol (SARP), for BASN-based IoT healthcare applications. The proposed routing scheme significantly reduces local search problems and finds the best dynamic cluster-based routing solutions between the source and destination in BASNs. Thus, it significantly improves the overall packet delivery rate, residual energy, and throughput with reduced latency and packet error rates in BASNs. Extensive simulation results validate the performance of our proposed SARP scheme against the existing routing protocols in terms of the packet delivery ratio, latency, packet error rate, throughput, and energy efficiency for BASN-based health monitoring applications. © 2019 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.