TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/396
Browse
6 results
Search Results
Research Project GEAKDES: Gerçek Zamanlı Deprem Afet / Süreç Yönetimi İçin Yapay Zekâ Temelli Akıllı Karar Destek Sistemi(2024) Dedeturk, Bilge Kagan; Özmen, Mihrimah; Yüksel, Muhammed Burak; Akin, Muge; Ozcan, OrkanDepremler, dünya genelinde sıkça görülen ve ciddi etkiler yaratan doğal felaketlerdir. Modern teknoloji, özellikle sismik olarak aktif bölgelerde, gerçek zamanlı sismik ölçümlerle hızlı müdahale imkanı sağlar. Deprem sonrası hızlı ve doğru hasar tespiti, acil yardım ve kurtarma operasyonlarının etkin yönetilmesini sağlar. Depremlerin dünya çapında ekonomik ve insan kayıpları büyük boyutlardadır, özellikle sismik olarak aktif bölgelerde tehdit oluşturur. Bina güçlendirme çalışmaları ve afet önleme planları, toplumların depremlere karşı direncini artırabilir. Makine öğrenimi ve yapay zeka, depremle ilgili konularda önemli uygulamalara sahiptir. Bu teknolojiler, deprem hasar tahmini, sismik aktivite tahmini ve bina güçlendirme stratejilerinde kullanılır. GEAKDES projesi, bütünleşik bir afet karar destek sistemi sunmaktadır. Gerçek zamanlı makine öğrenmesi algoritmaları, deprem hasar tahminini bina, deprem, zemin gibi karakteristik özelliklerden elde ederek gerçekleştirmektedir. Bu bilgiler, uydu görüntü analizleri ile birleştirilerek daha yüksek doğrulukla deprem hasar tahmini yapılmasını sağlamaktadır. Ayrıca, deprem sonrası yardım ihtiyaçlarını tespit ederek lojistik ağ modeli çalıştırılmakta ve yardım rotaları belirlenmektedir. Proje kapsamında geliştirilen Maliyet Duyarlı Paralel ABC-ANN ve Maliyet Duyarlı Paralel GA algoritmaları, deprem hasar tahmininde yüksek doğruluk ve hızlı eğitim süreleriyle dikkat çekmektedir. Sentinel-2 ve Sentinel-1 uydu görüntüleri kullanılarak deprem sonrası hasar tespiti yapılmış, optik görüntülerle bina yıkımları, SAR görüntüleriyle zemindeki değişiklikler belirlenmiştir. Bu bilgilerin entegrasyonuyla %91 doğruluk elde edilmiştir. Açık kaynaklı Sentinel-1 SAR uydu görüntülerinin kullanımı, makine öğrenmesi yöntemlerine entegre edilerek deprem kaynaklı hasarın anlaşılmasına katkı sağlamıştır. GEAKDES, hasar tahmin bilgilerini kullanarak deprem bölgesi yardım ulaştırma planlamasına yönelik lojistik ağı modellemektedir. MM-CSA yaklaşımıyla rotalar hesaplanmış ve İkame Ürün Stratejisi ile pilot bölgelerde yardım dağıtım rotaları belirlenmiştir. Proje, elde edilen bilgi ve deneyimleri paylaşarak insanlığın faydalanmasını amaçlamaktadır.Article AKP’nin Suriyeli Göçmen Söylemini Türkiye’nin Jeopolitik Senaryosuyla Birlikte Okumak(2020) Balkılıç, Özgür; Lloyd, Fatma Armağan TekeAlthough AKP employed an open door policy in dealing with Syrian refugee crisis, the way that it shaped its discursive lexicon is puzzling. AKP’s discourse does not easily overlap with familiar theories and practices of international migration. Rather for AKP, this crisis was an indication of a broad range problems in the international system, extending from the categorization of migrants to the problems of morality and leadership. As such, Turkey’s geopolitical script might provide analytical insights to comprehend AK’s seemingly confusing and extended discourse. Specifically, this article focused on two themes in this discourse. First, AKP has utilized a religious based definition of “guest” to refer to Syrian migrants rather than any statuses specified in official regulations. Second, AKP reads the Syrian refugee crisis as a repercussion of larger political and moral crises of the international system, in which it demarcates a leadership role for Turkey.Research Project GEAKDES: Gerçek Zamanlı Deprem Afet / Süreç Yönetimi İçin Yapay Zekâ Temelli Akıllı Karar Destek Sistemi(2024) Dedeturk, Bilge Kagan; Özmen, Mihrimah; Yüksel, Muhammed Burak; Akin, Muge; Ozcan, OrkanEEEAG - Elektri̇k, Elektroni̇k Ve Enformati̇k Araştirma Destek GrubuArticle T.C. Sağlık Bakanlığı’nın Mobil Sağlık Uygulamalarının Bilinirliğine Yönelik Bir Araştırma(2022-02-20) Çizmeci, Bülent; Yayla, Elif NisaGünümüz mobil sağlık pazarı incelendiğinde her yaşa ve ihtiyaca göre geliştirilen uygulamalar bulunabilmektedir. Mevcut bu çalışma kapsamında değişime ve gelişime ayak uyduran T.C. Sağlık Bakanlığı’nın vatandaşlar için geliştirdiği m-Sağlık uygulamaların bilinirliği, kullanım amaçları ve sıklığının değerlendirilmesi amaçlanmaktadır. Türkiye’de ikamet eden ve mobil cihaz kullanan kişiler arasından kolayda örneklem yöntemi ile 1.078 katılımcıya ulaşılmıştır. Veri toplama aracı olarak kullanılan anketler 18-31 Ocak 2021 tarihinde online olarak gerçekleştirilmiş ve yalnız kullanılabilir olanları çalışmaya dahil edilerek SPSS Paket Programı ile analiz edilmiştir. Araştırmanın Cronbach’ Alpha Değeri 0,757 olarak saptanmıştır. Katılımcıların %28,8’inin ayda en az bir defa uygulamaları kullandığı, %60,8’inin internet aracılığı ile kullanımından haberdar olduğu, %93’ünün cep telefonu aracılığı ile kullandığı, %97,6’sının ise tanıdıklarına tavsiye ettiği görülmektedir. Uygulamaların haberdar olma ve kullanma durumları ele alındığında e-Nabız, MHRS, Hayat Eve Sığar ve Şehir Hastaneleri mobil uygulamaları dışındaki diğer uygulamaların oranlarının daha düşük olduğu sonucu saptanmıştır. M-Sağlık araçlarının bilinirliği ve kullanım oranları göz önüne alındığında bu araçların ihtiyaç tespiti, geliştirilmesi ve tanıtım faaliyetleri, kullanım sorunlarının tespit edilmesi ve etkin kullanımları için sağlık okuryazarlığına yönelik olarak yeni araştırmalar yapılması önerilmektedir. m-Sağlık araçlarına yönelik olarak yapılan ilk ve kapsamlı çalışmamızın sonuçları göz önünde bulundurularak uygulamalarının teorik, uygulama ve yönetimsel açıdan geliştirilmesi noktasında literatüre önemli katkılar sağlayacağı düşünülmektedir.Article Symbolic Aggregate Approximation-Based Clustering of Monthly Natural Gas Consumption(2024-03-24) Söylemez, İsmet; Ünlü, Ramazan; Nalici, Mehmet ErenNatural gas is an indispensable non-renewable energy source for many countries. It is used in many different areas such as heating and kitchen appliances in homes, and heat treatment and electricity generation in industry. Natural gas is an essential component of the transportation sector, providing a cleaner alternative to traditional fuels in vehicles and fleets. Moreover, natural gas plays a vital role in boosting energy efficiency through the development of combined heat and power systems. These systems produce electricity and useful heat concurrently. As nations move towards more sustainable energy solutions, natural gas has gained prominence as a transitional fuel. This is due to its lower carbon emissions when compared to coal and oil, thus making it an essential component of the global energy framework. In this study, monthly natural gas consumption data of 28 different European countries between 2014 and 2022 are used. Symbolic Aggregate Approximation method is used to analyse the data. Analyses are made with different numbers of segments and numbers of alphabet sizes, and alphabet vectors of each country are created. These letter vectors are used in hierarchical clustering and dendrogram graphs are created. Furthermore, the elbow method is used to determine the appropriate number of clusters. Clusters of countries are created according to the determined number of clusters. In addition, it is interpreted according to the consumption trends of the countries in the determined clusters.Article Comparative Performance Analysis of Arima, Prophet and Holt-Winters Forecasting Methods on European Covid-19 Data(2022-12-31) Bakir-gungor, Burcu; Ersöz, Nur Şebnem; Şahan, Pınar Güner; Akbaş, AyhanCOVID-19 son yılların en bulaşıcı hastalığıdır ve dünyanın her yerinde salgına neden olmuştur. Daha önce yüzlerce olan ölüm oranı önce binlere, sonra milyonlara yükselmiştir. Ocak 2020'den beri birçok bilim insanı, hükümetlerin hastanelerde yeterli düzenlemeleri yapabilmesi ve ölüm oranını azaltılabilmesi için COVID-19’un yayılımını anlamaya ve tahminlemeye çalışıyor. Bu araştırma makalesi, Avrupa’daki COVID-19 hastalık epidemiyolojisi için tahminler yapmak amacıyla, ARIMA, Prophet ve Holt Winters Üstel Düzeltme yöntemlerinin performans karşılaştırmasını sunmaktadır. Veri seti olarak, Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ)'nün toplayıp kategorize ettiği, Avrupa ülkelerinin 2020 ile 2022 yılları arasındaki COVID-19 vaka verileri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, Holt-Winters Üstel Düzeltme (RMSE: 0.20, MAE: 0.17) yönteminin, ARIMA ve Prophet tahmin yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğini belirtmektedir.