Search

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Gelişen teknoloji ile beraber günlük hayatımızdaki ve endüstrideki donanım cihazlarının kontrol edilmesini ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Bu problemin giderilmesi amacıyla işletim sistemleri adı verilen yazılımlar piyasaya sürülmüştür. Elektronik cihazlardaki hızlı gelişim ve küçülme daha küçük boyutlu cihazların üretilmesini ve kullanmasını sağlamıştır. Bundan dolayı ortaya çıkan küçük boyutlu cihazları yönetmek adına işletim sistemleri yetersiz kalmıştır. Küçük ölçekli cihazlarda veya zamanın kritik olduğu sistemlerde dış ortama cevap verebilen sistemleri yönetecek işletim sistemleri yazılmıştır. Bu problemi üstesinden gelmek için gömülü sistemlerde çalışmak üzere gerçek zamanlı işletim sistemleri tasarlanmıştır. Böylece sistemin kullanıcıya ve dış ortama cevap üretmek için oluşacak olan kritik zamanlı görevler yerine getirilebilmiştir. Bu çalışmada gerçek zamanlı bir işletim sistemi olan RTEMS ile genel amaçlı bir işletim sistemi olan Xubuntu arasında ölçüm tabanlı en kötü yürütme süresini bulmaya yardımcı olacak bir kıyaslama takımı oluşturuldu. Test Vektörü alan kıyaslama uygulama takımı (MBBench)'nin en önemli özelliği farklı girdi değerlerine göre aynı programların farklı platformlar için çalışma sonuçları karşılaştırabilecektir. MBBench bilgisayar bilimindeki iyi bilinen algoritmalardan seçilerek oluşturulmuş bir kıyaslama takımıdır. MBBench hem RTEMS hem de Xubuntu üzerinde çalıştırabilecek şekilde tasarlanmıştır. Kıyaslama takımının her iki platform için yazılan uygulamaları C dili ile kodlamıştır. Yapılan çalışma ile farklı girdi değerlerine göre farklı sonuçlar üretebilen bir kıyaslama takımı olan MBBench elde edilmiştir. With the developing technology, the need to control the hardware devices in our daily life and industry has emerged. In order to solve this problem, the so-called operating systems were launched. The rapid development and downsizing of electronic devices has led to the production and use of smaller devices. Therefore, operating systems have been insufficient to manage the resulting small devices. Operating systems have been written to manage systems that can respond to the external environment in small-scale devices or in systems where time is critical. To overcome this problem, real-time operating systems are designed to work on embedded systems. Thus, critical time tasks that will occur in order to produce response to the user and the external environment of the system have been fulfilled. In this study, a benchmark suite was created to help find to worst measurement-based execution time between the real-time operating system RTEMS and the general-purpose operating system Xubuntu. The most important feature of real time benchmark suite using test vector (MBBench) is that it will be able to compare the results of the same programs to different platforms based on different input values. MBBench is a benchmark suite that has been selected from well-known algorithms in computer science. MBBench is designed to run on both RTEMS and Xubuntu. The applications of the benchmarking team for both platforms were coded in C language. In this study, MBBench, a benchmark which can produce different results according to different input values, was obtained.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Bu çalışmada, kaynakçı adaylarının eğitimi amacıyla geliştirilen düşük maliyetli sanal kaynak simülatörü için gerçek zamanlı ve üç boyutlu bir kaynak dikiş formu modellenmiştir. Adaylar bu simülatör vasıtasıyla kaynak tekniklerini herhangi bir iş kazasına neden olmadan güvenli bir ortamda öğrenebilir ve kısa sürede normalden daha fazla uygulama yaparak becerilerini geliştirebilirler. Geliştirilen simülatörde, Flock of Birds konum ve oryantasyon sensörü ile başa takılan ekran gibi özel sanal gerçeklik aygıtları kullanılmıştır. Simülasyon, torcun konumunu izleyen Flock of Birds sensör cihazından gelen verilere dayanarak, kaynak dolgu şeklini ve nufuziyet miktarını belirler. Kaynak dolgu şekli oluşturulurken, kaynak dikiş kesitinin parabol ile benzerliği nedeniyle bu şekil temel dolgu birimi olarak kullanılmıştır. Kaynak dikişimizi oluşturacak temel dolgu şeklinin yükseklik, genişlik ve nufuziyet parametrelerine ait değerler literatürdeki kaynak dikişi deneylerinden elde edilmiştir. Sanal kaynak işlemi esnasında, kaynak dolgu şekli parametre değerleri belirli zaman aralıklarında, ileri beslemeli geri yayılımlı yapay sinir ağı kullanılarak hesaplanır. Ağ kurgusu yapılırken eğitim fonksiyonu olarak TrainLM (Levenberg-Marquardt) referans alınmıştır. En uygun transfer fonksiyonu belirlenirken de en iyi sonucu LogSig() fonksiyonunun verdiği saptanmıştır. Ara katman sayısı ve her ara katmandaki proses elemanı (nöron) sayısının kaç olacağına deneme/yanılma yöntemiyle karar verilmiştir. Aynı zaman aralığında voksel haritası ve buna karşılık gelen hash tabanlı sekizli ağaç veri yapısı gerçek zamanlı olarak oluşturulur. Voksellenen veriler kullanılarak, kaynak dolgusunun üçgenlerden oluşan eş yüzeyleri, yürüyen küpler algoritması ile yeniden oluşturulur. Bu sayede daha gerçekçi bir kaynak dikiş görüntüsü elde edilir. Bu görüntü ve sanal sahne devamlı olarak başa takılan ekrana yollanarak sanal ortam içindeki gerçeklik hissi devam ettirilir. Vokselleme ve eş yüzey oluşturma işlemleri için yüksek çözünürlüklü sanal sahnelerde işlem süresini kısaltmak için de çok iş parçacıklı programlama tekniği kullanılmıştır. Farklı iş parçacığı sayıları için eş yüzey oluşturma süreleri de gösterilmiştir. In this study, a real time and three dimensional weld seam form was modeled for a low cost virtual welding simulator developed for training welder candidates. Through this simulator, candidates can learn welding techniques in a safe environment without causing any work accidents and improve their skills by performing more applications than usual in a short time. In the developed simulator, special virtual reality devices such as Flock of Birds position and orientation sensor and head mounted display are used. The simulation determines the weld bead shape and amount of penetration based on data from the Flock of Birds sensor device monitoring the position of the torch. When forming the weld bead shape, parabola was used as the basic bead shape unit due to the similarity of the weld bead slice with the parabola. The values of the height, width and penetration parameters of the basic weld bead shape that will form our weld seam were obtained from the weld seam experiments in the literature. During the virtual welding process, the weld bead shape parameter values are calculated at specified time intervals using the feed-forward back-propagation artificial neural network. TrainLM (Levenberg-Marquardt) was used as the training function for network design. While determining the most appropriate transfer function, it was found that LogSig () function gave the best result. The number of hidden layers and the number of process elements (neurons) in each hidden layer were determined by trial and error method. In the same time interval, the voxel map and the corresponding hash-based octree data structure are generated in real time. By using voxelized data, the triangular isosurfaces of the weld bead are reconstructed using the marching cubes algorithm. This results a more realistic weld seam appearance. This image and virtual scene are continuously sent to the head mounted display to maintain the sense of reality in the virtual environment. Multi-threaded programming technique is also used to shorten the processing time in high resolution virtual scenes for voxelization and isosurface extraction processes. The isosurface extraction times for different number of threads are also shown.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Günümüzde gerçek zamanlı sistemler yaygın olarak kullanılmaktadır. Otomotiv endüstrisi, havacılık endüstrisi, askeri sistemler bu alanlara örnek teşkil etmektedir. Gerçek zamanlı sistemler ile çalışan bilim insanları, kendi sistemlerini alternatif sistemlerle karşılaştırmaya ihtiyaç duymaktadır. Bu amaç doğrultusunda kıyaslama uygulama takımları kullanılmaktadır. Gerçek zamanlı sistemler için en kötü durum yürütme süresi kavramı çok önemlidir. Bundan dolayı en kötü durum yürütme süresi analizi araçları ve yöntemleri geliştirilmektedir. Geliştirilen bu araç ve yöntemlerin de karşılaştırılmaları gerekmektedir. Bu sebeple, bu araç ve yöntemleri hedefleyen kıyaslama programlarına da ihtiyaç duyulmaktadır. Çok işlemcili/çok çekirdekli sistemlerin yaygınlaşması ile birlikte paralel programlama kavramı önem kazanmıştır. Bu sebeple bu tür sistemler, paralel programlama bakış açısı ile de kıyaslanmalıdır. Bu tez çalışmasında, paralel, gerçek zamanlı bir kıyaslama uygulama takımı olan PBench tasarlandı ve gerçekleştirildi. PBench, farklı sorunlara çözüm sağlayan çok iş parçacıklı ve tek iş parçacıklı uygulamalar içermektedir. Today, real-time systems are widely used. Some of these areas are automotive industry, aviation industry, military systems etc. People who work on real-time systems should compare their systems with alternative systems. For this purpose, they use benchmark applications. The worst-case execution time concept for real-time systems is critical. Therefore, worst-case execution time analysis tools and methods are developed. These tools and methods are also need to be compared. Therefore, benchmark applications are also needed that targets these tools and methods. The concept of parallel programming has gained importance as multiprocessor/multi-core systems become widespread. Therefore, these systems should also be compared from the point of view of paralel programming. In this thesis, a parallel, real-time benchmark suite, PBench is designed and developed. The PBench includes multi-threaded and single-threaded applications that provide solution to different problems.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Kurumsal veya kurumsal olmayan değerli dokümanların erişim yetkisine sahip olmayan kişiler tarafından ele geçirilerek kurum dışına çıkarılması veya sızdırılması günümüzde sıkça görülmektedir. Bu dokümanların sızdırılması ile özel kurumsal için değerli bilginin rakiplerinin eline geçmesi söz konusu olabilmektedir. Devlet kurumları için ise değerli bilginin ulusal bazda uygulanan politikaların değişmesine yol açabileceği gibi uluslar arasındaki ilişkilerin kopmasına da sebep olabilmektedir. Değerli bilginin kaçırılmasına yönelik yapılan Veri Sızıntısı Önleme (Data Leakage Protection – DLP) sistemleri genel olarak kural tabanlı, desen tabanlı ve istatistiksel yöntemler kullanmaktadır. Kural tabanlı ve desen tabanlı sistemeler genel olarak eşleştirme algoritmalarını kullanmaktadır. Eşleştirme algoritmalarının atlatılması dokümandaki küçük değişmelerle rahatlıkla yapılabilmektedir. İstatistiksel yöntemler, iyi olmalarına rağmen zararlı yazılım kaynaklı saldırılara karşı performansı düşebilmektedir. Bundan dolayı zararlı yazılımların kullandıkları sofistike yöntemlerin tespit edilerek, bu saldırılara karşı dayanıklı bir algoritmanın geliştirilmesi gerekmektedir. Bu tezimizde, zararlı yazılım kaynaklı saldırılar yeniden düzenlenerek, saldırı türlerine ait şema çıkarılmıştır. Bu şemadaki saldırı türlerinden, yapısal saldırılar ile karartma saldırılarına karşı bir çözüm önerisi sunulmuştur. Ayrıca ele alınan bu saldırıları gerçekleştirmeye yönelik bir yazılım geliştirilmiştir. Bu yazılım aracılığıyla dokümanlara saldırı yapılmış daha sonra geliştirilen yöntemin performansı ölçülmüştür. Geliştirilen algoritmada Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing-NLP) yöntemleri, makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları kullanılmıştır. Metin tabanlı sınıflandırma sistemlerinin sıkça kullandığı Doğal Dil İşleme algoritmaları özelliklerin çıkarılması aşamasında kullanılmıştır. Daha sonra sınıflandırma modelinde Karar Destek Makineleri (SVM), Rastgele Orman (Random Forest) ve Çok Katmanlı Sinir Ağları (Multi-Layer Perceptron) kullanılmıştır. Kullanılan bu sınıflandırma modellerinde karar mekanizması Oylamalı sınıflandırıcı (Vote Classifier) ile sağlanmıştır. Algoritanın dayanıklılığı, Veri sızıntısı önleme sistemleri ve metin sınıflandırma algoritmalarında kullanılan Kategori profilleri, SGD (Schotastic Gradient Descent) ve CNN (Convolutional Neural Network) yöntemleri ile karşılaştırılarak algoritmanın başarısı ölçülmüştür. Yapılan testlerde önerdiğimiz yöntemin sınıflama başarısına ait f1 skoru %99 olarak bulunmuştur. It is often seen that institutional or non-institutional valuable documents are seized by persons who are not authorized to access them and taken out or leaked. With the leakage of these documents, valuable information for the private enterprise may be passed into the hands of its opponents. Valuable information leakage can lead to changes in the policies applied on a national basis, as well as breaking the relations between nations. Data Leakage Protection (DLP) systems uses rule-based, pattern based and statistical methods. Rule based and pattern based systems generally use matching algorithms. Bypassing the matching algorithms can be easy done with small changes in the document. Although statistical methods are well but against of an attack it may decrease. Therefore it is necessary to identify the sophisticated methods used by malwares and develop an algorithm that is resistant to these attacks. In this thesis, malware-based attacks are re-organized and attack types are shown in a schema. In this study, two type of attacks, which are structural attack and obfuscated attack are scoped. A software has been developed to carry out these attacks. With this software, the documents were attacked and then the performance of the developed method was measured. In the developed algorithm, Natural Language Processing (NLP) methods, machine learning and artificial neural networks were used. Natural language processing algorithms, which are commonly used by text-based classification systems, are used in the extraction of features. Later, Decision Support Machines (SVM), Random Forest and Multi-Layer Perceptron were used in the classification model. In these classification models, the decision mechanism is provided by Vote Classifier. The reliability of the algorithm was compared with several methods used in data leakage prevention systems and text classification algorithms and the success of the algorithm was measured.In the tests performed, the f1 score of the classification success of the proposed method was found to be 99%.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Long Term Evolution-License Assisted Access, Uzun Süreli Evrim-Lisansı Destekli Erişim (LTE-LAA), hücresel verilerin boşaltılması için en iyi çözümlerden birisi ve aynı zamanda hızla büyüyen hücresel ağ trafiği talebine uygun bir teknolojidir. LTE-LAA, LTE'nin lisanssız spektrumuna uzantısıdır. Lisanssız spektrum ise kullanıcılara yüksek hızlı veri sağlamak için ikincil kaynak olarak kullanılır. LTE-LAA, Wi-Fi gibi diğer bazı teknolojiler tarafından işgal edilmiş 5GHz'lik lisanssız bant genişliğinde çalışmaktadır. Mevcut Wi-Fi kanal erişim mekanizması, "Carrier Sense Multiple Access/ Collision Avoidance, Çarpışmadan Kaçınma ile Taşıyıcı Algılama Çoklu Erişim" (CSMA/CA) mekanizmasına dayalıdır. Yani kullanıcı kanalın meşgul olduğunu ya olmadığını belirlemek için kanalı ilk olarak algılar. Ayrıca iletim kanalında çarpışmayı önlemek için rastgele geri çekilme mekanizması kullanılır. Diğer taraftan, LTE-LAA "Listen Before Talk, Konuşmadan Önce Dinle" (LBT), LTE-LAA kullanıcının ilk önce verileri göndermeden önce kanalı dinlediği, CSMA/CA (Wi-Fi kanal erişim mekanizması) kanal erişim mekanizmasına benzer bir mekanizma kullanır. Ancak, bu iki teknolojinin (LTE-LAA ve Wi-Fi) aynı 5GHz kanalında çalıştığı durumlarda bu 5GHz kanalının dengesiz/uyumsuz bir şekilde paylaşma sorunuyla karşı karşıya geleceklerdir. Bu tez çalışması, bu sorunu iyileştirmek için Wi-Fi ve LTE-LAA kullanıcıları arasındaki uygun "birlikte-varoluşu" sağlamak adına uygun bir mekanizmayı "Hybrid Automatic Repeat Request and Channel Monitoring based Collision Probability" (HCmbp) önermektedir. Daha özellikli olarak, eNB, HCmbp'nin mekanizmasına dayalı çarpışma olasılığını gözlemleyecektir. Ayrıca, kanalda çarpışma olduğu veya olmadığı zaman çekişme, pencerenin artması ve azalması HCmbp mekanizmasına dayalıdır. Simülasyon sonuçları, önerilen HCmbp mekanizmasının, mevcut LBT mekanizmasına kıyasla daha iyi bir "birlikte-varoluş" sağladığını göstermektedir. Long Term Evolution-License Assisted Access (LTE-LAA) which is one of the best solution for offloading the cellular networks data and also a suit respond to the rapidly growing cellular network traffic demand. LTE-LAA is the extension of LTE to the unlicensed bandwidth, in which unlicensed spectrum is used as secondary resource for providing high speed data to the users. Since LTE-LAA operates in 5GHz unlicensed bandwidth where it is already in used by Wi-Fi. The current channel access mechanism of Wi-Fi is based on Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance (CSMA/CA) where the station first sense the channel to specify if the channel is busy or free. And a random back-off is used to prevent the collision in transmission channel. From other hand LTE-LAA uses Listen Before Talk (LBT) a CSMA/CA (Wi-Fi channel access mechanism) like channel access mechanism where a LTE-LAA user first will listen to the channel before sending the data. However, there is a fair coexistence issue when these two technologies (LTE-LAA and Wi-Fi) share the same 5GHz channel. To overcome this coexistence issue in this thesis study we propose a joint, "Hybrid Automatic Repeat Request and Channel Monitoring based Collision Probability" (HCmbp) channel access mechanism to bring the fairness between LTE-LAA and Wi-Fi stations. More specifically, the eNB will observe the collision probability based on HCmbp mechanism. The contention window is updated based on HCmbp mechanism. Based on simulation results the proposed HCmbp mechanism brings a better fairness compared to the current mechanism of LBT.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Günümüz şehir içi kavşak yapılarının fiziksel özellikleri ve plansız yol kesişmelerinden dolayı oluşan trafik akımları, zaman/nakit kaybı, stres, daha fazla yakıt tüketimi gibi birçok olumsuz etkiye sebep olmaktadır. Bu nedenle hem akademik hem de ticari çevrelerde bir akıllı şehir uygulaması olan trafik yönetim sistemleri üzerine birçok çalışmalar yapılmaktadır. Son yıllarda yapılan bu çalışmalarda araçların birbirleri arasında veya saha kenarındaki cihazlar ile haberleşmelerini kolayca sağlayarak ilgili trafik verilerinin merkeze taşınmasını sağlayan VANET (Araçsal Ağlar-Vehicular ad hoc networks) mimarisinin çok sık kullanıldığı görülmektedir. Diğer taraftan günümüz geleneksel ağlarında karşılaşılan performans, programlanabilirlik, ölçeklenebilirlik, güvenlik ve yönetim zorluğu gibi sorunlara çözüm getiren yeni bir ağ mimarisi olan SDN (Yazılım tanımlı ağlar-Software defined networks) üzerine de birçok çalışma yapılmaktadır. Tüm bunlara bağlı olarak bu tez çalışmasında, hem günümüz trafik yönetim sistem modüllerini daha adaptif bir şekilde kullanabilmek hem de gelecekte eklenecek trafik tabanlı hizmetleri iletişim altyapısı değiştirilmeden istenilen servis kalitesinde sunabilmek için SDN ve VANET ağ paradigmalarının ayrık ve koordineli kavşak yapılarında nasıl birlikte kullanılacağı ile alakalı bir mimari önerisi sunulmuştur. Ayrıca bu çalışmada trafik yönetim sistemlerinin en önemli problemlerinden olan sinyalizasyon üzerine de literatürdeki çalışmaların aksine kavşak içerisindeki taşıt kompozisyonuna ek olarak çevresel etmenler (kaza durumu, öncelikli araç geçişi vb.) ve aktivite bilgisini (yol yapım, yürüyüş, tren geçişi vb.) de hesaba katan 3 aşamalı bir bulanık karar ağacı modeli önerisinde bulunulmuştur. Önerilen bu model kavşak içerisindeki trafik lambalarının yeşil ışık optimizasyonu ve faz düzenini yeniden ayarlamasının haricinde, kavşak içerisindeki SDN etmen araç ve RSU'lar arasındaki kullanılan VANET yönlendirme protokolleri (AODV, DSDV) arasında otomatik seçim yaptıran bir akış girdisi de ürettirmektedir. Trafik yönetim sistemlerinin iletim altyapısı için önerilen SDN temelli VANET mimarisinin ve üzerinde çalışacak 3 aşamalı bulanık-karar ağacı modelinin işlevselliğini ölçebilmek için Adapazarı Şehir Merkezi model alınarak farklı trafik ve ağ senaryoları üzerinde performans testleri yapılmıştır. Yapılan performans testlerinde elde edilen sonuçlara göre önerilen sinyalizasyon modeli ve mimari yapısı literatürdeki çalışmalara göre trafik sinyalizasyon kriterlerinde ortalama %12-14, ağ kriterlerinde ise %30-35 oranında iyileşme sağlamıştır. One of the main challenges for developed cities is vehicle traffic and its management. Because of physical structures and cross roads of urban intersections, traffic flows may cause time delay, congestion, traffic accidents and more fuel/time consumption. For these reasons, there are many studies on traffic management systems which are a part of smart city applications in both literature and practice. In recent years, it seems that VANET (Vehicular ad hoc networks) architecture has been preferred in these studies, which enables vehicles to easily communicate with each other or devices on the edge of the road and also to transfer the related traffic data to the center. On the other hand, there are many studies on a new network paradigm called SDN (software defined networks) that solves problems such as performance, programmability, scalability, security and management difficulties in today's traditional networks. Depending on all this, in this study, we will present an architectural proposal about how to use SDN and VANET network paradigms together in traffic management systems in order to use both existing intersection management system modules more adaptively and future traffic based services to be added in desired service quality without changing the communication infrastructure. Also in this study, a 3-stage fuzzy-decision tree model was proposed for traffic signalling by focusing environmental factors and activity information not only vehicle density unlike other signaling studies in literature. The proposed model also generates/sends a dynamic flow input to SDN agent vehicles and SDN agent RSU in intersection for making VANET routing protocols (AODV, DSDV) selection automatically. In order to measure the functionality of the SDN based VANET architecture and 3 stage fuzzy-decision tree model on it for the transmission infrastructure of the traffic management, performance tests were performed on different traffic and network scenarios on Adapazarı City Centre Model. SDN based VANET architecture was compared with traditional systems according to transmission infrastructure and also proposed 3-stage fuzzy-decision model was compared with signaling techiques in literature such as fixed-time signaling, Webster equation and ant colony algorithm. According to results obtained in the performance tests, the proposed signaling models and architectural structures have better performance about 12-14% in traffic singalling criteria and 30-35% in network criteria according to other signaling techniques.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Bu çalışmada nesnelerin internet'i uygulamalarında sıkça kullanılan MQTT, MQTT-SN, CoAP, AMQP, WebSocket, XMPP, DSS, SOAP ve REST haberleşme protokollerinin genel olarak tanımı yapılıp çalışma modellerinden bahsedildikten sonra MQTT, CoAP ve WebSocket protokollerinin deneysel sonuçlar eşliğinde performans analizleri yapılmıştır. Deney düzeneğinde gerçek dünya şartlarını simüle etmek amacıyla istemci olarak sınırlı bir cihaz olan Wemos D1 Uno cihazı kullanılmış ve bu cihazdan sunucu veya aracılara 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024 bayt olarak değişen mesaj yükleri ile her bir yük boyutu değeri için 10000 mesaj gönderilmiştir. Sunucu veya aracı cihaz olarak ise bir dizüstü bilgisayar kullanılmış ve gerekli sunucu yazılımları sıfırdan yazılmıştır. Haberleşme kablosuz bir ağ üzerinden gerçekleştirilmiştir. Deneyler sonucunda bu üç protokolün ortalama mesaj gecikme süresi, iş çıkarma oranı (throughput) ve enerji tüketimi değerlendirilmiştir. Deney çıktıları eşliğinde MQTT, CoAP ve WebSocket hakkında analizler yapılmış ve bu protokoller birbirleriyle özellik ve deney sonuçları açısından karşılaştırılmıştır. Bu çalışmanın sonunda nesnelerin internet'i uygulamalarında kullanılacak haberleşme protokolünün seçimi hakkında tasarımcılara öneriler sunulmuştur. In this study, MQTT, MQTT-SN, CoAP, AMQP, WebSocket, XMPP, DSS, SOAP and REST communication protocols, which are frequently used in internet of things (IoT) applications, have been defined in general. After mentioning the working models, performance experiments were performed for MQTT, CoAP and WebSocket protocols. To simulate real World conditions, we used Wemos D1 Uno constrained devices as clients to send data with changing in the range of 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024 bytes payload to servers or brokers. And send 10.000 messages in every experiment. We used a laptop as a server or broker and developed necessary applications from scratch. Communication between clients and servers/brokers performed with a mobile WiFi network. We examined average delay, throughput, and energy consumption parameters from the results of experiments. Analysis of MQTT, CoAP and WebSocket were performed with the help of the experimental outputs and these protocols were compared with each other in terms of features and test results. At the end of this study, suggestions were presented to the designers about the communication protocol to be used in IoT.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. İmalat yapan işletmelerin en büyük problemlerinden biri ürünlerini pazarlamada yaşadıkları sıkıntılardır. Günümüz rekabet şartlarında bir müşteriden sipariş alabilmek ve siparişin devamlılığını sağlayabilmek pazarlamanın en önemli hedefidir. Müşteri, talep ettiği özellikteki ürünlerle ilgili sipariş kararı verirken: ürünlerin fiyatı, ödeme şartları gibi kriterlerin yanı sıra ürünün ne zaman teslim edileceği bilgisiyle de ilgilenmektedir. Verilen teslim tarihi geç olursa siparişi dolayısıyla müşteriyi kaçırma söz konusu olabilir. Buna karşın müşteriyi kaçırmamak adına zaten dolu olan kapasitenin üzerinde yeni bir sipariş alarak verilen erken teslim tarihi kısa vadede siparişi almanızı sağlasa bile, söz verilen teslim tarihine uyulamadığında uzun vadede müşteri memnuniyetsizliğine dolayısıyla müşteri kaybına sebep olacaktır. Bu çalışmada alçak gerilim şalt malzeme üreten Federal Elektrik Yat. ve Tic. A.Ş. firmasında bir uzman tarafından verilen teslim tarihi kararının, bilgisayar programı ile belirlenmesi sağlanmıştır. Bu kapsamda öncelikle uzmanla yapılan çalışma ile karar kriterleri belirlenmiş, ardından bu karar kriterlerine göre bir yazılım hazırlanmıştır. Son olarak sistemde t anında gelen siparişler için program çalıştırılıp sonuçlar kaydedilmiş, ardından uzmanın teslim tarihi verme işleminden sonra bilgisayarın bulduğu sonuçlar ile uzmanın belirlediği sonuçlar karşılaştırılıp başarı yüzdesi saptanmıştır. One of the biggest problems of manufacturing enterprises is having difficulties in marketing their products. In today's competitive conditions, the most important goal of marketing is to take orders from a customer and to ensure the continuity of the order. When deciding the orders of the products with the requested properties, the customers are interested not only in the price of the products, or in the payment terms, but also interested the delivery date status of the goods. In case of late delivery date, missing the order, hence the customer, may occur. On the other hand, even though promising an early delivery date, over an already fulled-capacity in order not to miss the customer, secures the gain in the short term not keeping the delivery date promise will cause first the customer dissatisfaction and then customer loss as a long term result. In this study, the decision of the delivery date which is already given by an expert in Federal Electric Yat. ve Tic. A.Ş. a company producing circuit breaker, is intended to be determined by the computer program. In this context, first of all, the decision criteria were determined by working together with the expert, then a software was developed according to these decision criteria. Lastly, the program was run for orders within the period of a t time and the results were recorded, then, after delivery date decisions of the expert, both results were compared and the success rate was determined.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Kapalı ortam hava kalitesi genel olarak insan sağlığını, rahatlığını ve performansını etkileyebilecek, bina içindeki çevresel özellikleri ifade eder. İç ortam havası dış ortam havasından farklı olarak sürekli geri dönüştürülür ve bu durum içinde kirleticilerin toplanmasına ve tutulmasına neden olur. Kötü iç ortam hava kalitesi kısa ve uzun vadede insan sağlığı üzerinde kötü etkilere sahiptir. İnsanların kapalı ortamlarda geçirdiği uzun vakit düşünüldüğünde ise ortamın hava kalitesinin sürekli olarak izlenmesiyle farkında olunmayan kirlilik konusunda bilgilendirilmelerin yapılması gerekir. Böylece sağlıklı yaşam için gereken temiz havanın geliştirilmesi ve korunması için doğru stratejiler sunulabilir. Bu nedenle hem akademik hem de ticari çevrelerde bir akıllı şehir uygulaması (green building) olan kapalı ortam hava kalitesi izleme sistemleri üzerine birçok çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada, önerilen kapalı ortam hava kalitesi izleme sistemi ile bir ortamdaki bütün konfor parametrelerinin birlikte değerlendirilmesi ve ortamdaki insanlar için en iyi hava kalitesinin sağlanması amaçlanmıştır. Bu kapsamda literatürdeki çalışmalardan farklı olarak, tek bir ölçüm ortamına bağlı kalmayarak çoklu parametre ölçümüne imkân veren, web tabanlı, dağıtık mimariye sahip, esnek ve ölçeklenebilir bir kapalı ortam hava kalitesi izleme sistemi önerilmiştir. Ayrıca çalışmada, kapalı ortamlardan elde edilen birbirinden bağımsız ölçüm ve ortam parametrelerinin (CO2 seviyesi, termal konfor değeri) birlikte analiz edilebilmesini ve sonuç olarak ortamın çevresel hava kalite bilgisinin elde edilebilmesini sağlayan bir bulanık model önerilmiştir. Çalışmada geliştirilen web tabanlı gerçek zamanlı izleme sistemi ile Sakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi'nin birinci katında bulunan dersliklerin çeşitli senaryolar altında kapalı ortam hava kaliteleri ve termal konforları izlenmiştir. Sistemde bulunan ölçüm cihazları ile çevresel faktörler (sıcaklık, nem, hava akış hızı, CO2 konsantrasyonu) algılanmaktadır. Elde edilen ham bilgi metabolizma hızı, giyim gibi sübjektif faktörlerle birlikte değerlendirilerek anlamlı hale getirilmektedir. Son olarak, elde edilen ortam hava kalitesi ve termal konfor bilgileri bulanık mantık yöntemiyle analiz edilip, son kullanıcıya sınıf ortamının genel çevresel kalitesi bilgisi sunulmaktadır. Her ölçüm senaryosunun ardından ortamdaki kişilere uygulanan değerlendirme ölçeği tipinde anketlerle önerilen sistemin ortamın hava kalitesi hakkında ne kadar başarılı sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir. Indoor air quality generally refers to the environmental characteristics within the building that can affect human health, comfort and performance. Unlike the outside air, the indoor air is recycled continuously which causes the pollutants to be collected and stored. Poor indoor air quality has bad effects on human health in short and long-term. Considering the long hours people spend in indoor environments, it is necessary to be informed about the pollution which is not aware of by continuously monitoring indoor air quality. Thus, the right strategies for the development and protection of clean air required for healthy living can be offered. Therefore, many studies are being carried out on indoor air quality monitoring systems which are a smart city application (green building) in both academic and commercial environments. In this study, the proposed indoor air quality monitoring system aims to evaluate all comfort parameters in an environment together and to provide the best air quality for the people in the environment. In this context, unlike studies in the literature, a flexible and scalable indoor air quality monitoring system with web-based, distributed architecture that allows multi-parameter measurement independent of the measurement environment has been proposed. In addition, a fuzzy model was proposed to enable the analysis of independent measurement parameters (CO2 level and thermal comfort value) from indoor environments and to obtain indoor environmental quality information. In the study, indoor air quality and thermal comfort of the classrooms in the first floor of the Faculty of Computer and Information Sciences of Sakarya University has been monitored by web based real-time monitoring system under various scenarios. Environmental factors (temperature, humidity, airflow rate, CO2 concentration) are detected by measuring devices in the system. Then, the raw information obtained is evaluated together with subjective factors such as metabolic rate and clothing level. Thus, thermal comfort value and indoor air quality information of the environment are obtained. Finally, the acquired indoor air quality and thermal comfort information are analyzed by fuzzy logic method and then the end user is informed about the general environmental quality of the classes.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Anahtar kelimeler: Sınıflandırma Algoritmaları, Veri Madenciliği, Mobil Para Hizmeti, Sahtekarlık tespiti, Kappa katsayısı, Matthews korelasyon katsayısı, Veritabanı. Mobil para kullanım işlemleri dünya çapında, özellikle Afrika'da para temelli ekonomisini nakitsiz bir ekonomiye devretme potansiyel ile birlikte giderek artırmaktadır. Mobil para hizmetlerinin kullanımının artması ve her gün tasarlanan kullanım durumlarının sayısıyla, güvenlik risklerini azaltacak ve sahtekârlığı önleyecek kapsamlı bir mobil para güvenliği yaklaşımı geliştirmek zorunludur. Bazı mobil para servis sağlayıcıları, bu büyüyen tehdide milyonlarca dolar kaybetmiştir. Bu nedenle bu araştırma, mobil para servisleri sağlayan, mobil ağ operatörlerinin sahtekârlığı önlemek ve tespit etmek için kullanabilecek önlemleri incelemektedir. Çalışma ayrıca, mobil para kullanıcılar cep telefonlarının korunması ile cep telefonlarındaki mobil para hizmetlerinin güvenliği arasındaki bağlantı hakkındaki algılarına da bakmaktadır. Bu çalışma, PAYSIM veri üreteci kullanılarak toplanan nitel ve nicel verileri ve sahtekârlığı tespit etmek için sınıflandırma algoritmalarını kullanmaktadır. Keywords: Classification Algorithms, Data Mining, Mobile Money Service, fraud detection Kappa Coefficient, Matthews Correlation Coefficient, Database The use of mobile money transaction is growing steadily throughout the world, especially in Africa, with the potential to revolutionize the continent's money-based economy into a cashless economy. With the increased use of mobile money services and the number of use cases designed every day, it is imperative to develop a comprehensive approach to mobile money security that will reduce security risks and prevent fraud. Some mobile money service providers have lost millions of dollars to this growing threat. This research therefore examines the measures that mobile network operators providing mobile money services can use to prevent and detect fraud. The study also looks at the perception of mobile money users about the link between mobile phone protection and the security of mobile money service on their phones. This study uses qualitative and quantitative data collected using the Paysim data generator, and classification algorithms to detect the fraud in mobile money transaction.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Azalan su kaynaklarının korunumu ve denetimli tüketimi gerekliliği, gittikçe artan su ihtiyacının daha planlı karşılanması gerekliliğini ortaya koymuştur. Bunlara bağlı olarak kaynakların azalması insanlık tarihinde büyük sorunlar oluşturmaktadır. Değişen iklimler neticesinde yağışların düzensiz form izlemesi ve hava sıcaklıklarındaki ani artış ve azalış tarımsal faaliyetlerde bitki gelişimi için problem oluşturmaktadır. Bu çalışmada bitki gelişimini, çevreyi ve sağlığı olumsuz etkileyen unsurlar göz önünde tutularak nesnelerin interneti teknolojilerinin tarım faaliyetlerinde kullanılarak hassas ölçüde sürdürülebilmesi amaçlanmıştır. Bu tez kapsamında her geçen gün kullanım alanı artan nesnelerin interneti teknolojilerinin, hassas tarım faaliyetlerinde kullanılmasının gerekliliği ön plana çıkartılmıştır ve bu alanda yapılacak çalışmalara temel olabilecek örnek bir uygulama hazırlanmıştır. The conservation of reduced water resources and the necessity of supervised consumption have revealed the need for water need to be met more planned. Therefore, the decrease in resources creates serious problems in human history. As a result of changing climates, irregular form monitoring of precipitation and sudden increase and decrease in air temperatures cause problems for plant growth in agricultural activities. In this project, it is aimed to be able to use the internet technologies of the objects in a sensitive manner by taking into account the factors affecting plant development, environment and health negatively. Within the scope of this thesis, the necessity of using the Internet technologies of objects with increasing usage area in sensitive agricultural activities has been put forward and a sample application which can be the basis for the studies to be done in this field has been prepared.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Bu tezde sunulan çalışmanın temel hedefi steganografi'nin (bilgi gizleme sanatı) temel ilkelerine (algılanamazlık, sağlamlık, kapasite) bağlı kalarak, etkin bir şifreleme (krpito) algoritması uygulayıp, güvenli bir sayısal iletişim sağlamaktır. Bu bağlamda gizlilik gerektiren metnin ya da dosyanın boyutunu kayıpsız bir şekilde küçültüp (sıkıştırıp), güçlü bir şekilde şifreleyerek ses dosyası içerisine gömülmesini ve tersi adımları uygulayarak sıkıştırılmış ve şifrelenmiş gizli bilginin ses dosyasından çıkarılması sağlanmıştır. İnsan duyu organlarından işitme duyusunun görme duyusuna göre daha hassas olduğu gözönüne alınırsa, ses dosyaları üzerinde yapılacak olan veri gizleme çalışmalarının oldukça zor bir çalışma alanı olduğu söylenilebilir. Ses steganografisi alanında Dünyada ve Türkiyede yapılan bilimsel çalışmalar ve akademik yayınlar diğer alanlardaki steganografi çalışmalarına göre daha az sayıda olduğu görülmektedir. Yapılan bu çalışmada, sıkıştırma işlemi ile taşıyıcı ortamın (video, ses, resim, metin) saklama kapasitesi sorunu kısmen aşılırken, simetrik şifreleme algoritma kullanılmasıyla da muhtemel kriptoanaliz ve steganaliz (sır açma) saldırılarına karşı korunabilirliği (sağlamlığı) artırılmıştır. Bu amaçla gizlenmek istenen bilgi kayıpsız veri sıkıştırma algoritmalarından olan sözlük tabanlı kodlama yöntemlerinden LZW algoritmasının genişletilmiş ve geliştirilmiş yeni haliyle kodlanıp sıkıştırılmıştır. Veri güvenliği ve mahremiyetini sağlamak için simetrik şifreleme algoritmaları uygulama içerisinde bir seçenek olarak kullanıcıya bırakılmıştır. Elde edilen yeni bilgi, stego anahtar kullanarak taşıyıcı nesnenin boyutunda herhangi bir değişim olmaksızın en az önemli bitlerine (Least Significant Bit - LSB) rastgele yerleştirilmiştir. Bu işlem sonucunda insan duyu organlarının algısından korunması (algılamazlık) sağlanmıştır. Tersi adımları yaparak alıcı tarafta gizli bilgi kayıpsız olarak geri elde edilmiştir. Kriptografi, steganografi ve veri sıkıştırma teknikleri ile elde edilen yeni yapı hakkındaki veri gizliliği başarısını değerlendirmek için, SNR, PSNR ölçüm değerleri verilmiş ve başta χ2 (ki-kare) testi olmak üzere çeşitli sır açma (steganaliz) tekniklerinden elde edilen sonuçlar da sunulmuştur. The main objective of the work presented in this thesis is to implement an efficient crypto (crypto) algorithm to provide a secure digital communication by adhering to the basic principles of steganography (knowledge concealment art) (imprecision, robustness, capacity). In this context, to compress (compress) the size of the text or file which is required for confidentiality, to be embedded in the audio file with strong encryption, and vice versa, to extract the compressed and encrypted secret information from the audio file. When it is considered that the sense of hearing from the human senses is more sensitive than the sense of sight, it can be said that the data concealment work on audio files is a very difficult work area. It is seen that, scientific research and academic publications in the field of audio steganography, are fewer than other studies in the field of steganography. In this study, the protection (robustness) against the possible cryptoanalysis and steganalysis attacks is increased by an efficient and layered encryption algorithm, while the storage capacity problem of the media (video, audio, picture, text) is partially overcome by the compression process. For this purpose, the information to be concealed is encoded and compressed with LZW algorithm of dictionary based coding methods, which is one of the lossless data compression algorithms. Symmetric encryption algorithms are left to the user as an option within the application to ensure data security and privacy. The new information obtained is randomly placed in the least significant bits (LSB) without any change in the size of the carrier object using the stego key. As a result of this process, it is protected from the perception of other human sense organs. By doing the reverse steps, the secret information on the receiver side is recovered as lossless. SNR, PSNR measurement values are given to evaluate the success of data confidentiality about the new structure obtained by cryptography, steganography and data compression techniques and the results obtained from various tests (χ2 (chi-sequare), spectrogram, spectral, histigram) of steganalysis are also presented.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Bu çalışmada, mikroskoba monte edilmiş kamera ile çekilmiş ve Hematoksilen ve Eozin boyama tekniğiyle boyanmış, insana ait renkli kolon doku görüntüleri üzerinde çalışılmıştır. Çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada kolon tümör görüntüleri üzerinde hücre ve hücre çekirdeklerinin bölütlenmesi için geliştirilmiş k-ortalamalar kümeleme algoritması önerilmiştir. Önerilen geliştirilmiş k-ortalamalar kümeleme algoritmasında başlangıç küme merkezleri, renk aralığının küme sayısına bölünmesi ile elde edilen değerlerin atanması ile belirlenmiştir. Önerilen algoritma ile ağırlıklı k-ortalamalar kümeleme algoritması karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sırasında tüm işlemler aynı şartlar altında 3 defa tekrarlanmış ve algoritmaların performansı ve kararlı olma durumları incelenmiştir. Yapılan deneyler sonucunda, geliştirilmiş k-ortalamalar kümeleme algoritmasının, iterasyon sayısını ve dolayısıyla da işlem zamanını kısalttığı tespit edilmiştir. Ayrıca ilk küme merkezlerinin rasgele belirlenmesi yerine önerilen yaklaşım ile belirlenmesi sonucunda daha kararlı olduğu görülmüştür. Buna ilave olarak bölütleme sonucunda elde edilen görüntülerin orijinal görüntülere olan benzerliği, histogram tabanlı benzerlik algoritması kullanılarak hesaplanmıştır. Bu hesaplama sonucunda, geliştirilmiş k-ortalamalar kümeleme algoritması orijinal görüntülere daha benzer olduğu tespit edilmiştir. İkinci aşamada ise evrişimli sinir ağları modellerinden AlexNet ve GoogLeNet modelleri kullanılarak kolon kanser sınıflandırması üzerine yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bu yaklaşımda evrişimli sinir ağlarının orijinal ham görüntüler kullanılarak eğitilmesi yerine ilk aşamada önerdiğimiz bölütleme yöntemi ile renk kümelerine bölütlenmiş görüntülerin kullanılarak eğitilmesi önerilmiştir. Bunun için orijinal-ham görüntülerin olduğu veri kümesi ile bölütlenmiş görüntülerin olduğu veri kümesinden 20 farklı yapıda ve farklı özellikte görüntü veri setleri elde edilmiştir. Oluşturulan veri setleri AlexNet ve GoogLeNet evrişimli sinir ağları modellerinde kullanılarak eğitilmiş ve test edilmiştir. Elde edilen test sonuçlarına göre karmaşıklık matrisleri oluşturulmuş, ROC eğrileri çizilmiş ve AUC değerleri hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, bölütlenmiş görüntüler kullanılarak eğitilen AlexNet modelinin %2 ile %23 arasında bir model performans artışı gösterdiği, GoogLeNet modelinin ise %2 ile %27 arasında bir model performans artışı gösterdiği tespit edilmiştir. Ayrıca veri dağılımının düzgün yapılmadığı veri setlerinde önerilen yaklaşımın daha yüksek performans artışı gösterdiği görülmüştür. This study is based on color human colon tissue images, shot with a microscope mounted camera and dyed with the Hematoxylin and Eosin dye technique. The study is composed of two stages. The first stage led to the proposal of the augmented k-means clustering algorithm for the segmentation of cells and cell nuclei on colon tumor images. In the proposed augmented k-means clustering algorithm, the starting cluster centers were identified with the assignment of the values obtained by dividing the color range by the number of clusters. The proposed algorithm was then compared with the weighted k-means clustering algorithm. During the comparison, all processes were repeated 3 times under the same set of conditions, with a view to analyzing the performance and stability of the algorithms. The experiments revealed that the augmented k-means clustering algorithm reduced the iteration count and consequently the process time. Moreover, the use of the proposed approach instead of the random positioning of the initial cluster centers was observed to lead to higher stability. In addition, the similarity of the images obtained through segmentation with the original ones was assessed using the histogram-based similarity algorithm. The assessment found that the use of the augmented k-means clustering algorithm produced images which are more similar to the original images. In the second stage, on the other hand, two models of convolutional neural networks –AlexNet and GoogLeNet– were employed, culminating in a new approach towards the classification of colon cancer. In this context, for the purpose of training the convolutional neural networks, the images segmented into color clusters through the segmentation method proposed in the first stage, instead of the original-raw images, were employed. For this purpose, 20 datasets of images which are distinct in terms of their structure and characteristics were derived from the larger datasets comprised of the original-raw images, as well as the segmented images. The datasets thus produced were then employed with the AlexNet and GoogLeNet convolutional neural network models, to train them and for testing. The test results provided the input for the development of confusion matrices, drawing of ROC curves, and the calculation of AUC values. The results show that the AlexNet model trained through the use of the segmented images registered a 2% to 23% increase in the model performance, whereas the GoogLeNet model thus trained had a 2% to 27% increase in the model performance. Furthermore, the proposed approach was found to lead to higher performance with the datasets in which the data was not homogenous.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Gerçek zamanlı sistemler teknolojinin de gelişmesiyle endüstri, otomotiv, haberleşme ve havacılık gibi pek çok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bilgi sistem teknolojilerinin gelişimiyle gerçek zamanlı sistemlerin kullanımı hayatın her alanında artmıştır ve bu sistemler geliştirilirken C dilinin yanında Ada, Java, Assembler programlama dilleri de kullanılmaktadır. Gerçek zamanlı sistemlerin kullanımının artması ile bu sistemlerin karşılaştırma ve değerlendirme ihtiyacı oluşmuştur. En kötü yürütme süresi analizi (WCET), gerçek zamanlı sistem geliştirme sürecinin en önemli parçalarındandır. Bu analizi gerçekleştirebilmek için WCET araçları ve yöntemleri geliştirilmektedir. Yeni WCET araçları ve yöntemleri geliştiren araştırmacılar, geliştirdikleri sistemleri değerlendirmek ve diğer sistemlerle karşılaştırmak amacıyla kıyaslama uygulamalarına ihtiyaç duyarlar. Bu amaçla, oluşturulmuş olan kıyaslama uygulama kümelerini kullanarak bu değerlendirmeyi gereçekleştirirler. Mevcut kıyaslama uygulama kümelerinin çoğu C dili kullanılarak kodlanmıştır. Gerçek zamanlı sistemler geliştirilirken C, Ada, Java, Assembly dilleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Dolayısıyla farklı programlama dillerinde yazılmış kıyaslama uygulamalarına da ihtiyaç bulunmaktadır. Bu tezde WCET araçlarının ve yöntemlerinin değerlendirilmesine ve kıyaslanmasına yardımcı olmak amacıyla, Ada dilinde kodlanmış olan ABench isminde yeni bir kıyaslama kümesi geliştirilmiştir. Geliştirilen kıyaslama uygulama kümesi, Ada programlama dilinde yazılmış çeşitli kıyaslama uygulamaları içermektedir. Oluşturulan kıyaslama uygulamaları sıralama, arama, olasılık ve bir çok farklı alanda temel algoritmanın uygulamalarını içerir. Real-time systems are widely used in many areas such as industry, automotive, communication and aviation with the development of technology. With the development of information system technologies, the use of real-time systems has increased in all areas of life. In developing real-time systems C, Ada, Java and Assembler programming languages are used. The use of real-time systems increases the need for comparison and evaluation of these systems. The worst execution time analysis (WCET) is one of the most important parts of the real-time system development process. To perform this analysis, WCET tools and methods are being developed. Researchers who develop new WCET tools and methods need benchmarks in order to evaluate the systems they have developed and compare them with other systems. Most of the available benchmarks are coded using the C language. C, Ada, Java, Assembly languages are widely used when developing real-time systems. Therefore, benchmarking suites written in different programming languages are also needed. In this thesis, a new set of comparisons, named ABench, has been developed in order to assist the evaluation and comparison of WCET tools and methods. The developed benchmark suite contains several benchmark applications written in the Ada programming language. It includes applications of sort, search, probability and basic algorithm in many different fields.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Coğrafi Bilgi Sistemleri günümüzde her alanda karşımıza çıkmaktadır. Kullanıcıya problemlerini veya verilerini görselleştirme ve farklı açılardan bakma imkanı tanıdığı için de önemli bir araçtır. Fakat coğrafi bilgi sistemleri içeren projeleri oluşturabilmek için birçok açık/ticari yazılım, meslek dalı, insan kaynağı ve de fiziksel sunuculara ihtiyaç duyulabilmektedir. Günümüzde kullanılan yöntemler bu projelerin uzun sürede tamamlanmasına ve maliyetli olmasına sebebiyet verebilmektedir. Farklı dallarda uzman personellerin bulunamaması da coğrafi bilgi sistemleri için yine problem teşkil edebilmektedir. Tüm bu problem ve riskleri azaltabilmek için yerel yönetimlerde coğrafi veri tabanı, yazılım, harita sunucusu, veri toplama ve analizini içeren açık kaynak ve katmanlı bir yazılım mimari önerisi sunulmuştur. Yerel yönetimlerin bilmek, uygulamak ve kullanmak zorunda olduğu OGC, Inspire, TUCBS gibi standartlar bu yazılım mimari önerisi ile daha anlaşılır ve uygulanabilir hale getirilmeye çalışılmıştır. Yerel yönetimlerin bu standartlardan mümkün olduğunca soyutlanarak CBS veri modellerini oluşturmaya odaklanabilmeleri hedeflenmiştir. Günümüz yazılım sistemlerinin kalitesini belirleyen birçok faktör bulunmaktadır. Bunlardan güvenlik ve temiz kod yazma kavramı çok önemli görülen faktörlerden ikisidir. Çalışmamızda, bu iki faktör için dünyada en çok kabul gören ve evrensel yazılım mimari, standart ve yöntemlerden faydalanılmaya çalışılmıştır. Geographical Information Systems nowadays appear in all areas. It is also an important tool because it allows the user to visualize Gis problems or data from different angles. However, many open/commercial software, occupational branches, human resources and physical servers may be needed to create projects involving geographic information systems. The methods used today can cause these projects to be completed in a long time and costly. The lack of expert personnel in different branches may be a problem for geographical information systems. The methods used today can cause these projects to be completed in a long time and costly. The lack of expert personnel in different branches may be a problem for geographical information systems. In order to reduce all these problems and risks, an open-source and layered software proposal including geographic data base, software, map server, data collection and analysis was presented in local governments. Standards such as OGC, Inspire, TUCBS which local governments have to know, apply and use have been tried to be made more understandable and applicable with this software architectural proposal. It is aimed that local governments can focus on creating GIS data models from these standards as much as possible. There are many factors that determine the quality of today's software systems. The concept of security and clean code writing are two of the most important factors. In our study, the most accepted and universal software architecture, standards and methods are tried to be used for these two factors.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. İnternetteki veri hacimlerinin genişlemesiyle ortaya çıkan büyük veri kavramı, hayatın birçok alanında olduğu gibi tıp dünyasında da adından bahsettirmeye başlamıştır. İçerisinde makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımını da gerektiren büyük veri analitiği, geniş ve karmaşık veri setleri üzerinden faydalı bilginin çıkartılarak karar süreçlerinde kullanımını sağlar. Büyük veri kapsamındaki veri setleri üzerinde makine öğrenme stratejileri uygulamak, işlemci ve hafıza alanı gibi kaynakların yoğun olarak kullanımını gerektirdiği için, pahalı bir süreçtir. Bu nedenle, büyük veri analitiği için özel olarak geliştirilmiş platformlar tasarlanmıştır. Bu tür sistemlerinden biri olan Apache Spark regresyon, sınıflandırma ve kümeleme yapabilen çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarını bünyesinde bulundurur ve özellikle gerçek zamanlı veri analitiği konusunda çok güçlüdür. Bu çalışmada, Lojistik Regresyon algoritması kullanılarak EKG verilerinden gerçek zamanlı hastalık tanısı koymayı sağlayan bir sistemin ilk sonuçları sunulmuştur. Elde edilen ilk bulgular Apache Kafka ve Apache Spark ile oluşturulan bu mimarinin, EKG verilerinin gerçek zamanlı olarak işlenmesinde önemli bir tasarım seçeneği olabileceğini göstermiştir. The concept of big data emerging from the expansion of data volumes on the Internet has begun to talk about its name in medicine as well as in many fields of life. Big data analytics, which also require the use of machine learning methods, enable the use of decision-making processes by extracting useful information from large and complex data sets. Implementing machine learning strategies on data sets within big data is an expensive process because it requires extensive use of resources such as CPU and memory. For this reason, platforms specially developed for big data analytics are designed. One of these systems, Apache Spark, has built-in machine learning algorithms ranging from regression to classification and clustering, and is a very powerful engine for real time stream processing. In this study, the first results of a system that provides real-time disease diagnosis from ECG data using Logistic Regression are presented. The first findings obtained show that this architecture, built with Apache Kafka and Apache Spark, can be an important design option in real time processing of ECG data.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Bu tezde aradeğerleme hatalarının bölgesel tabanlı damgalandığı yeni bir tersinir görüntü damgalama yöntemi önerilmiştir. Piksellere ait tahmin değerlerinin elde edilmesinde, pikseller arasındaki uzamsal ilintinin etkin bir şekilde kullanıldığı aradağerleme yöntemi kullanılmıştır. Aradeğerleme işlemi ile elde edilen tahmin değerleri orijinal piksel değerlerinden çıkarılarak piksellere ait hata değerleri elde edilmiş, bu hata değerleri yeni bir yaklaşım ile damga eklemek için kullanılmıştır. Önerilen yöntem; aradağerleme hatalarının histogramında birden fazla hata değerinin damgalandığı bölgesel tabanlı yeni bir tersinir görüntü damgalama yöntemidir. Aradeğerleme hatası histogramı iki bölgeye ayrılarak her bölgeye ait parametrelerin iteratif olarak belirlenmesi ile hedefelenen kapasite değerine daha hassas bir şekilde ulaşılması sağlanmış, böylece damgalanmış görüntü üzerindeki bozunum azaltılmıştır. Bu yeni yöntemde, aradeğerleme hatalarının damgalanmasında daha verimli sonuçların elde edilebilmesi için, uyarlanabilir bir yaklaşım ile hangi piksellerin bir bit hangilerinin birden fazla bit ile damgalanacağına karar verilmektedir. Bu yaklaşım damgalanacak piksellere yer açmak amacıyla ötelenen piksellerin azaltılmasını sağlayan piksel seçme işlemi ile daha da verimli hale getirilmiştir. Önerilen yöntemin, literatürde sıklıkla kullanılan damgalama yöntemlerinden kapasite ve bozunum performansı açısından daha iyi sonuçlar verdiği bilgisayar benzetimleri ile gösterilmiştir. In this thesis, a new reversible image watermarking method is proposed, in which interpolation errors are watermarked in a region based manner. In order to obtain prediction values of the pixels, interpolation method which exploit the spatial correlation of image pixels effectively is used. Prediction error value of a pixel is obtained by calculating differences between the original pixels and the prediction values obtained by the interpolation process. These error values is used to add watermark with a new approach. Proposed method; is a new region-based reversible image watermarking method where more than one error value is watermarked in the histogram of the interpolation errors. The interpolation error histogram is divided into two regions and the parameters related to each region are iteratively determined so that the target capacity value can be reached more precisely. Thereby, distortion on watermarked image is reduced. In this new method, for the sake of efficiency, while interpolation errors are watermarked, it is decided with an adaptive approach which pixels are to be watermarked with one bit, and which pixels are watermarked with more than one bit. This approach has been made even more efficient by pixel selection, which reduces the pixels that are shifted to make room for the watermarked pixels. The superiority of the proposed method in terms of capacity and distortion performance over other methods commonly used in the literature is showed by computer simulations.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Bu çalışmada, Kriptografi ve Kriptanaliz üzerinde duruldu ve çeşitli algoritmalar uygulandı. Optimizasyon, geometri ve diferansiyel hesabın iyileştirilmesini uygulayan en yaşlı matematiksel tiplerden biridir, fakat şimdi problemleri çözmek için bilimsel ve mühendislik tarafından uygulanan en iyi algoritmalardan biridir. Günümüzde, optimum özümü bulmak için optimizasyon problemi uygun şekilde tanımlanmalıdır, daha sonra optimum özüm ilgili Matematiksel yaklaşım kullanılarak bulunabilir. Stokastik algoritmalar için, Sezgisel ve Meta-heuristik olmak üzere iki tanıtıcı optimizasyon tekniği türü vardır. En yaygın kullanılan Meta-heuristics, Sürü zekası (swarm intelligence) ve evrimsel algoritmalar'dır (evolutionary algorithms). Bu araştırma, üç farklı algoritma uyguladı: Evrim Stratejisi, uygunluk Fonksiyonu ve Sütun Transferi Şifreleri. Aynı şekilde, araştırmanın temel amacı, Evrim Stratejisini uygulayarak Sütun Transferi Şifrelemelerini deşifre etmektir. Ayrıca, çalışma, Kriptografi (Sütun Transferi Şifreleri) ve Kriptanaliz (uygunluk fonksiyonu ile Evrim stratejisi) içeren bir uygulama uyguladı uygulama şifreleme (Kriptografi) düz metni ve son olarak şifre metnini deşifre ederek (Kriptanaliz) kullandı. Sütunlu Taşıma Şifreleri, düz metinleri 13 anahtar uzunluğuyla şifrelemektedir. Evrim Stratejisi Algoritması anahtarı ve düz metni bulmaya ve en sonunda şifre metnini hızlı bir şekilde deşifre etmeye çalışır böylece ES, şifreli metnin bigramlarını (iki harfli) ve trigramları (üç harfli) toplamak için geliştirilmiş fitness fonksiyonunu kullanır. Bulgulara göre, çalışma, tüm şifre metinlerini, projede açıklandığı üzere, daha önce uygulanan diğer algoritmalara kıyasla daha etkili ve daha kısa bir sürede deşifre etti. In this study, the Cryptography and Cryptanalysis are focused on them and applied various algorithms. Optimization is one of the most aged mathematical types which applied the improvement of the geometry and differential calculus, but now it's one of the best algorithms applied by scientific and engineering to solve problems. At present, to find the optimum solution the optimization problem has to be defined suitably, then the optimum solution can be found using relevant Mathematical approach. For stochastic algorithms, there are two familiar types of optimization techniques, Heuristic and Meta-heuristic. the most widely used Meta-heuristics are Swarm Intelligence and Evolutionary Algorithms. This research applied three different algorithms, Evolution Strategy combined with Fitness Function and Columnar Transposition Ciphers. Likewise, the main objective of the study is to decipher the Columnar Transposition Ciphers by applying Evolution Strategy. Moreover, the study applied an application which contain Cryptography (Columnar Transposition Ciphers) and Cryptanalysis (Evolution Stratgey with fitness function), the application is encrypting (Cryptography) the plain text and finally deciphering (Cryptanalysis) the cipher text. The Columnar Transposition Ciphers is encrypting the plain text using with 13 key length. The Evolution Strategy Algorithm attempts to find the key and the plain text and finally deciphering the cipher text quickly, so ES uses improved fitned fitness function to gather the bigrams (two letters) and trigrams (three letters) of cipher text. According to the findings the study deciphered all the cipher texts effectively and less time than all the other algorithms previously applied, as explained insdie the project.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Kuadratik görüntü filtreleri, doğrusal olmayan gürültü karakteristiklerini ele almada genellikle doğrusal filtrelere göre daha başarılıdır. Ancak, ikinci dereceden filtrelerin başarısı için uygun ağırlıkların belirlenmesi, doğrusal filtrelere ağırlıklarının belirlenmesi gibi kolay değildir. Bununla birlikte referans ve gürültülü görüntülerin bulunduğu durumlarda filtre ağırlıkları optimizasyon yöntemleri ile belirlenebilir. Sezgisel algoritmalar kullanılarak ağırlıkların belirlenmesi için, referans görüntü ile filtrelenmiş görüntüye dayanan bir uygunluk değeri (Fitness Value) hesaplanması gerekir. Hesaplanan bu uygunluk değerine göre maske ağırlıkları güncellenmektedir. Bu durum durdurma kriterine kadar yinelemeli olarak tekrarlanır ve maske ağırlıklarının uygun değerleri hesaplanır. Bu süreçler çarpma işlemleri yoğun olan Kuadratik filtrelerde çok zaman almaktadır. Bu tez çalışması kapsamında Kuadratik görüntü filtrelerinin maske eğitimlerini hızlandırmak için algoritmik hızlandırma, donanımsal hızlandırma ve bunların birlikte kullanıldığı yöntemler geliştirilmiştir. Kuadratik görüntü filtrelerin maske ağırlıklarının belirlenmesi için literatürde sıklıkla başvurulan sezgisel algoritmalardan, GA (Genetik Algoritmalar) ve PSO (Parçacık Sürü Optimizasyon) Algoritmaları kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda, referans görüntü üzerine Gaussian gürültüsü eklenerek gürültülü test görüntüleri elde edilmiştir. Uygunluk değeri, referans görüntü ve filtrelenmiş görüntü kullanılarak belirlenen hata fonksiyonundan hesaplanmıştır. Yapılan deneysel çalışmalardan elde edilen sonuçlara göre hem algoritmik hem de donanımsal hızlandırma için önerilen yöntemlerin eğitim sürelerini kısaltmada başarılı olduğu görülmüştür. Elde edilen karşılaştırmalı sayısal sonuçlara göre, GPU hızlandırma ile birlikte kullanılan algoritmik hızlandırmada eğitim süreleri ortalama 300 kat daha fazla kısalmıştır. Ayrıca görüntü kaliteleri de sıralı gerçekleştirme ile elde edilen görüntü kalitelerine benzer oranda elde edilmiştir. Quadratic image filters are usually more successful than linear filters in handling nonlinear noise characteristics. However, determining the appropriate weights for the success of the second order filters is not as straightforward as determining the weights of the linear filters. On the other hand, when there are reference and noisy images, the filter weights can be determined by optimization methods. To determine the weights using heuristic algorithms, a fitness value based on the reference image and the filtered image must be calculated. The mask weights are updated according to this calculated fitness value. This is iteratively repeated until the stopping criterion and the appropriate values of the mask weights are calculated. These processes take a lot of time in Quadratic filters, which are intensive processes of multiplication. Within the scope of this thesis, algorithmic acceleration, hardware acceleration and methods used together to develop mask training of quadratic image filters have been developed. GA (Genetic Algorithms) and PSO (Particle Swarm Optimization) Algorithms have been used for the heuristic algorithms frequently used in the literature for determining mask weights of quadratic image filters. In experimental studies, noisy test images were obtained by adding a Gaussian noise to the reference image. The fitness value is calculated from the error function determined using the reference image and the filtered image. According to the results obtained from the experimental studies, it is seen that the methods proposed for both algorithmic and hardware acceleration are successful in shortening the training periods. According to the comparative numerical results obtained, the training times were shortened by an average of 300 times in the algorithmic acceleration used with GPU acceleration. In addition, image qualities are similar to those obtained by sequential realization.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Yüz ifadeleri insanlar arası iletişimin önemli bir parçası olduğu gibi insan makine etkileşiminde de önemli rol oynamaktadır. Suçlu tespiti, sürücü dikkatinin izlenmesi, hasta takibi gibi önemli konularda karar vermede yüz ifadesi tespiti kullanılmaktadır. Bu sebeple, yüz ifadelerinin sistemler aracılığı ile otomatik tespiti popüler bir makine öğrenmesi çalışma alanıdır. Bu tez çalışmasında yüz ifadesi sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Yapılan yüz ifadesi tespiti uygulamaları genel olarak iki başlık altında toplanabilir. Bunlardan ilki kısmi yüz görüntülerinin klasik makine öğrenmesi yöntemleriyle analizi ve ikincisi ise tüm yüz görüntülerinin derin öğrenme yöntemleri ile analiz edilmesidir. Geliştirilen ilk uygulamada, yüz görüntülerinden duygu tespiti için literatürdeki çalışmalardan farklı olarak sadece göz ve kaşların bulunduğu bölgeler kullanılarak sınıflandırma yapılmış ve yüksek başarım elde edilmiştir. Önerilen bu yöntem sayesinde yüz ifadesi tespitleri alt yüz kapanmalarından veya ağız hareketlerinden etkilenmeyecek, gürbüz özniteliklerin seçimi ile daha az öznitelikle sınırlı kaynaklara sahip cihazlarda çalışabilecek niteliktedir. Ayrıca önerilen sistemin genelleme yeteneğinin yüksek olduğu karşılaştırmalı olarak deneysel çalışmalarla ortaya konulmuştur. Tez kapsamında yapılan diğer yüz ifadesi sınıflandırma çalışmaları tüm yüz görüntüleri kullanılarak derin öğrenme yöntemleri ile gerçeklenmiştir. Önerilen yaklaşımlardan birisi yüz bölütleme çalışmasıdır. Bu çalışmalar ile elde edilen bölütlenmiş görüntüde yüz ifadesi ile ilgili öznitelikler korunmakta, kişisel herhangi bir veri saklanmamakta ve böylece kişisel gizlilik de korunmuş olmaktadır. Ayrıca bölütlenmiş görüntü ile orijinal yüz görüntüsünün birleşimi; yüz ifadesi için önemli olan kaş, göz ve ağız bölgelerine odaklanılarak yüz ifadelerinin tanınma başarımının arttırılması sağlamıştır. Facial expressions are important for interpersonal communication also play an important role in human machine interaction. Facial expressions are used in many areas such as criminal detection, driver attention monitoring, patient monitoring. Therefore, automatic facial expression recognition systems are a popular machine learning problem. In this thesis study, facial expression recognition studies are performed. In general, the applications of facial expression recognition can be grouped under two topic in this thesis: analysis of partial facial images with classical machine learning methods and analysis of whole facial images with deep learning methods. In the first application, classification of the facial expressions from facial images was performed using only eye and eyebrows regions. This approach is different from the studies which are studied facial expression recognition in the literature and high success rate was achieved. With this approach, proposed system is more robust for under facial occlusions and mouth motion during speech. Further, according to our experiments, the generalization ability of the proposed system is high. In this thesis, the rest of the facial expression recognition applications was developed with whole face images using deep learning techniques. One of the proposed methods is segmentation of facial parts with CNN. After segmentation process, facial segmented images were obtained. With this segmented images, personal privacy is protected because the segmented images don't include any personal information. Also, the success rate of the classification was increased with combining original raw image and segmented image. Because; eyes, eyebrows and mouth are crucial for facial expression recognition and segmented images have these areas. Therefore, the proposed CNN architecture for classification forces the earlier layers of the CNN system to learn to detect and localize the facial regions, thus providing decoupled and guided training.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Gelişen teknolojiler ile birlikte web uygulamalarının çalışma yükü, sunucu tarafını hafifletmek ve daha hızlı işlem gerçekleştirebilmek adına istemci tarafına kaymaktadır. İstemci tarafında kullanılabilir olan platform-tarayıcı çeşitliliği ve bunların web uygulamalarını çalıştırırken farklı davranışlar sergilemesi sebebiyle geliştirilen uygulamaların değişik ortamlarda işlevsel testlerinin gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Bu nedenle çapraz tarayıcı uyumluluk testleri önem arz etmektedir. Bulut tabanlı yaklaşım, farklı ortamların esnek bir şekilde oluşturulması yoluyla bu testlerin uygulanması ve özellikle otomasyonu sürecinde verimliliği artırmaktadır. Bu çalışmanın arkasındaki temel fikir, çapraz tarayıcı testinin bulut bilişimin imkanları kullanılarak açık kaynak kodlu çözümler yardımıyla otomatize bir şekilde gerçekleştirileceği özgün bir tasarım modeli sunmaktır. İşlevsel, ekran görüntüsü ve etkileşimli test olmak üzere üç farklı test tipinin sunulduğu modelde, işlevsel ve ekran görüntüsü testlerinin Selenium test aracı kullanılarak gerçekleştirilmesi tasarlanmıştır. Tasarımın uygulanması sırasında Windows ve Linux tabanlı bulut makineleri kullanılmış olup Linux makineleri üzerinde Docker teknolojisinden faydalanılarak daha esnek ve çevik bir yapı elde edilmesi planlanmıştır. Windows işletim sisteminin kısıtlarından dolayı bu test ortamları için direkt olarak OpenStack üzerinde oluşturulan bulut makineleri kullanılmıştır. Testlerin bulut makineleri ve Docker konteynerleri üzerinde dağıtık ve paralel olarak gerçekleştirilebilmesi Selenium Grid aracı ve TestNG çatısı kullanılarak sağlanmıştır. Bu çalışmada sunulan tasarımın göstergeleri doğrultusunda, her alanda yaygınlaşan bulut bilişim teknolojisi ve Docker sanallaştırma tekniklerinin sağladığı imkanların, test otomasyonu ve tarayıcı testi alanlarına uygulanması ile bu testlerin klasik yöntemlerin aksine daha etkili ve hızlı bir biçimde gerçekleştirilmesi sağlanabilecektir. With the developing technologies, the working load of web applications is shifting to the client side. Due to the variety of platforms-browsers available for the clients and different behavior of these platforms-browsers, it is important to perform the functional test in various environments for developed web applications. For this reason, cross-browser compatibility tests are crucial. The cloud-based approach improves productivity in the process of implementing and automate these tests through the flexible creation of different environments. The idea behind this study is to present a unique model with open source solutions for cross-browser testing using cloud computing approach. In this model, three different test types were presented: Functional test, screenshot test and interactive test. Functional and screenshot tests were designed to be performed using Selenium test tool. Windows and Linux based cloud machines have been used for realization of this design model and thanks to the use of Docker on Linux machines, a much more flexible structure has been achieved. Due to the constraints of Windows operating systems, the cloud machines created on OpenStack were used directly for Windows-based test environments. Parallel and distributed tests were performed on cloud machines and Docker containers using Selenium Grid and TestNG framework. With the findings of design model presented in this study, the opportunities provided by cloud computing technology and Docker virtualization techniques can be applied to test automation and cross-browser testing areas, and thanks to that, these tests can be performed more effectively and faster than classical methods.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Bilişim teknolojilerindeki gelişmeler ile birlikte, kişilerin şahsi ve mesleki yeterliliklerini göz önüne serdikleri sosyal iş ağları özellikle mesleki tecrübelerin öne çıktığı, yazılı kuralları olmayan ancak beyan edilen bilgilerin doğru olduğu kabul edilen bir nevi özgeçmiş yayınlama platformu haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında, lisans öğrenimini Sakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesinde tamamlayan 834 adet öğrencinin aktif olarak çalıştıkları kurum, kuruluş ve işletme bilgilerine sosyal iş ağlarından ulaşılarak mezun öğrencilerin sektör bilgileri etiketlenmiştir. Mezunların en çok bilişim, finans ve özel sektörde faaliyet gösterdiği, en az güvenlik ve medya sektörünü tercih ettiği gözlenmiştir. Etiketlenen sektör bilgileri ile öğrencilerin lisans eğitimleri sırasında aldıkları 10 adet dersin not ve başarı durumları temel istatistik yöntemleri ile işlenerek veri ambarı oluşturulmuştur. Apriori algoritması ve Rapidminer yazılımı kullanılarak mezun öğrencilerin sektörel eğilimleri ve öğrenim gördükleri dersler arasındaki başarı ilişkisi ortaya çıkarılmıştır. Ortaya çıkarılan "sektör-ders" ilişkileri göz önünde bulundurularak, Sakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi müfredatı için kullanılabilecek faydalı bir model geliştirilmiştir. Along with the developments in information technologies, the social business networks which the personal and professional competences of the people are taken into consideration, have become a platform for publishing resumes that do not have written rules and are especially prominent in their professional experience. In this thesis, 834 students who completed their undergraduate studies at the Faculty of Computer and Information Sciences of Sakarya University were accessed from the social business networks and the sectoral information of the graduates was labeled. It has been observed that the graduates most preferred in the Information, Finance and Private Sector, the least in the Security and Media sectors. The data warehouse was formed by processing the sectoral information labels and the grades and achievements of the 10 courses that the students took during their undergraduate education using basic statistical methods. Apriori algorithm and RapidMiner software were used to reveal the relationship between the sectoral trends of graduate students and the courses they have studied. A useful model with taking into consideration the "sector-course" associations was developed for the Sakarya University Computer and Information Sciences Faculty curriculum in the following years.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Kablosuz Çokluortam Algılayıcı Ağları farklı servis kalitesi ve aciliyet kısıtları olan heterojen veri taşımaktadır. Geleneksel Kablosuz Algılayıcı Ağları enerji tüketimini en aza indirmeye odaklanırken Kablosuz Çokluortam Algılayıcı Ağları çokluortam iletime servis kalitesi sağlamaya odaklanmaktadır. Aciliyet zorlukları ile mücadele etmek için, bu tez çalışmasında urgMAC adı verilen yeni bir trafik ve servis kalitesi farkındalıklı katmanlar arası etkileşimli ortam erişim katmanı protokolü sunulmaktadır. urgMAC, uygulama katmanında doğa gözleme, askeri sınır güvenliği ve sınır gözleme gibi uygulamaya özgü aciliyet zorlukları içeren uygulamalar için dinamik olarak video kalitesi ödünü ile birlikte sürekli servis kalitesi desteği sağlamayı hedeflemektedir. Bu amaçla urgMAC İki Aşamalı Servis Farklılaştırma, Uyarlamalı Veri İletim Hızı Oranı Ayarlama, Aciliyet Temelli Çekişme Penceresi Boyutu Uyarlama, Trafik Tipi Uyarlamalı Görev Döngüsü ve Çokluortam Mesaj Gönderimi adlı yeni mekanizmalar içermektedir. urgMAC Riverbed Modeler modelleme ve benzetim yazılımı ile modellenmiştir. Başarım değerlendirmesi kapsamında literatürdeki en son çalışmalarla karşılaştırılmış, uçtan uca gecikme ve kanal kullanımı açısından daha iyi sonuçlar sunduğu görülmüştür. Wireless Multimedia Sensor Network is a kind of Wireless Sensor Network generating heterogeneous traffic with diverse urgency and quality of service requirements. Wireless Multimedia Sensor Networks offer QoS support for multimedia traffic while Wireless Sensor Networks try to minimize energy consumption considering the resource constrained nature of sensor nodes, unreliable wireless links and unpredictable environments. A new traffic and QoS-aware cross layer Medium Access Control protocol for Wireless Multimedia Sensor Networks namely urgMAC is proposed in this thesis to cope with urgency challenges. The urgMAC provides continuous QoS support for applications such as habitat monitoring, military border surveillance and border monitoring containing specific urgency challenges with multimedia quality tradeoff at the application layer dynamically. Multimedia traffic transmission challenges are mostly related to application layer. The urgMAC utilizes application layer to provide better QoS in MAC layer, in case of congestion or queue overflows. The urgMAC is based on a carrier sense multiple access/collision avoidance (CSMA/CA) approach. The urgMAC provides new mechanisms called Two Tiered Service Differentiation, Adaptive Data Rate Adjustment, Urgency-based Contention Window Size Adaptation, Traffic Type Adaptive Duty Cycle and Multimedia Message Passing. The urgMAC has been modeled and simulated by Riverbed modeling and simulation software. In addition, the urgMAC is compared with the recent protocols in the literature, and it achieves better results in terms of end-to-end delay and channel utilization.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Uzun vadeli elektrik tüketimi tahmini karar vericiler tarafından sistem genişletme planlaması konusunda karar vermek için kullanılır. Geçtiğimiz on yıl boyunca, elektrik tüketim tahminleri üzerine yapılan araştırmaların nokta tahminleri olarak sonuçları rapor edilmiştir. Özellikle uzun vadeli tahminler için nokta tahminleri çok fazla ilgi çekici değildir. Çünkü bunun sistem genişletme ile ilgili finansal riskinin, talep değişkenliğinin ve tahmin belirsizliğinin tahmin edilmesi için kullanılması güçtür. Bu çalışmada ilk olarak, Uganda'nın net elektrik tüketimini modellemek için, tahmin modellerinde nüfusu, gayri safi yurtiçi hasılayı, abone sayısını ve ortalama elektrik fiyatını değişken olarak gözönüne almak suretiyle üstel, karesel ve Adaptif sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) formları kullanılmıştır. Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) ve Yapay Arı Kolonosi (YAK) algoritmalarına dayalı bir hibrit algoritma kullanılarak üstel ve karesel tahmin modellerinin parametreleri optimize edilmiştir. ANFIS modelinin parametreleri ise, PSO ve Genetik Algoritma (GA) kullanılarak optimize edilmiştir. İkinci olarak, %90 anlamlılık düzeyli alt ve üst hata sınırlarını elde etmek için basit doğrusal regresyonu kullanarak tahmin kalıntıları modellenmiştir. Uganda'nın 2040 yılına kadarki net elektrik tüketimine ilişkin tahmin aralıklarını oluşturmak için alt ve üst hata sınırları kullanılmıştır. Son olarak, birleştirilmiş öngörme modeli elde etmek için bu dört yönteme ilişkin dört model de birleştirilmiştir. Birleştirilmiş tahminlere göre, 2040 yılında Uganda'nın elektrik tüketim tahmininin, yıllık ortalama %11,75 - %10,64'lük bir artışa işaretle [41,296 42,133] GWh arasında olacağı tahmin edilmiştir Long term electricity consumption forecasting is used by decision makers to make decisions regarding system expansion planning. Over the past decade, research on electricity consumption forecasting has reported results as point forecasts. Specifically for long-term forecasting, point forecasts are of little interest because it is hard to use them to assess the financial risk associated with system expansion versus demand variability and forecasting uncertainty. In this study, firstly we use power, quadratic and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) forms to model Uganda's net electricity consumption using population, gross domestic product, number of subscribers and average electricity price as variables in the forecasting models. We optimize the parameters of power and quadrtaic forecasting models using a hybrid algorithm based on particle swarm optimization (PSO) and artificial bee colony (ABC) algorithms. The parameters of ANFIS model are optmized using particle swarm optimization and genetic algorithm. Secondly we model the forecast residuals using simple linear regression to obtain 90% significance level lower and upper error bounds. The lower and upper error bounds were used to construct predication intervals for Uganda's net electricity consumption up to year 2040. Finally we combine all the four models from the two methods to get a combined forecasting model. According to the combined forecast, in year 2040 Uganda's electricity consumption will be between [41,296 42,133] GWh indicating an annual average increase of 11.75%-10.64%

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Veri taşıyıcısı olarak ışığın kullanıldığı iletişim teknolojileri son yıllarda hızla yaygınlaşmaktadır. Bu gelişme ile birlikte telekom altyapısında fiber optik ağların kullanılması artmıştır. İletişimin bu denli önemli olduğu günümüzde, herhangi bir doğal afette iletişimin sağlanabilmesi için verinin güvenli ve hızlı bir şekilde karşı tarafa ulaştırılması gerekmektedir. Telekom altyapısında fiber optik ağların kullanılmasıyla iletişimin hızlı bir şekilde sağlanması amaçlanmıştır. Sarsıntılar omurga telekom altyapısını vurduğunda depremler büyük veri kaybına yol açar. Bununla birlikte eğer Erken Uyarı Sistemleri (EWS) Optik Dalga Boyu Bölmeli Çoklama (WDM) ağlar ile entegre edilirse gerekli önlemler alınabilir. EWS demir yolu ulaşımında, nükleer enerji santralinde ya da yarı iletken fabrikalarda kullanılırken telekom ağlarını uyarmak için kullanılmamıştır. Büyük bir deprem meydana gelmeden uyarı sağlanabilirse veri kaybını önlemek için birçok bağlantı yeniden sağlanabilir. Bu çalışmada, bu amaçla Deprem Erken Uyarı Sistemleri (EEWS) ile optik WDM ağlarının entegrasyonu için teknikler geliştirilmiştir. Optik ağ üzerinde birbirine bağlı olan düğümlerin oluşturduğu örnek bir ağ topolojisinde olası bir felaket sırasında iletişimin tekrar sürdürebilmesi için bağlantılar yeniden sağlanmıştır. Teknikler birbiri ile karşılaştırılarak en iyi sonucu veren yaklaşım bulunmuştur. Communication technologies in which light is used as a data carrier have been rapidly spreading in recent years. With this development, the use of fiber optic networks has increased in telecom infrastructure. Communication is so important nowadays that in order to ensure communication in disaster, the data must be delivered to the other side safely and quickly. It is aimed to provide communication in a fast way by using fiber optic networks in telecom infrastructure. Earthquakes can cause massive data loss when shakes hit the backbone telecom infrastructure. However, if Early Warning Systems (EWS) are integrated with optical WDM networks, necessary preventions can be taken. EWS are not used to warn telecom networks that are used in railway transport, in nuclear power plants or in semiconductor factories. In this study, techniques have been developed for the integration of Earthquake Early Warning Systems (EEWS) and optical wavelength division multiplexing (WDM) networks for this purpose. An example of a network topology created by interconnected nodes on the optical network is reestablished so that communication can resume during a catastrophic event. Techniques were compared with each other to find the best result.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Reaktif güç dağıtımın, güç şebekelerinin çalışmasında kritik ve önemli yeri vardır ve güç şebekelerinde güvenli ve ekonomik bir çalışma imkânını sağlamak için temel bir rolu oynamaktadır. Reaktif gücün amaçsız dağılımı, güç şebekelerinin güç kalitesini ciddi bir şekilde etkiler ve iletim kaybını arttırır. Etkin bir güç akışı mekanizmanın oluşturması, sadece güç kaybını azaltmakla kalmaz aynı zamanda güç kalitesini de arttırır. Optimal Reaktif Güç Dağıtımı (ORGD) çalışmaları, güç sisteminin en güvenilir çalışma koşulunu sağlayacak en uygun sistem yapılandırmalarını oluşturmaktır. ORGD, jeneratörü olan baraların gerilimlerini, trafo kademe pozisyonlarını ve değiştirilebilir şönt kapasitörlerinin boyutunu kontrol ederek aktif güç kaybının azaltmasını sağlar. Bu tezde, baraya yeni kurulan bir DG sisteminin en uygun şekilde yerleştirilmesi için yapay zekâ yöntemleri uygulamıştır. Tezin temel amacı, kontrol değişkenlerini limitleri aralarında optimize ederek aktif güç kaybını en aza indirmek ve incelenen sistemde yeni bir DG'nin optimum yerleşimini bulmaktır. Sistem performansını değerlendirmek için IEEE 14 bara sistemi kullanılmıştır ve önerilen tekniğin sonuçları PSO, YAKA, GA, HPSOM optimizasyon teknikleriyle karşılaştırılmıştır. Test sonuçları, önerilen konfigürasyonun geleneksel güç sistemlerinde yenilenebilir entegrasyon oranını arttırmaya katkıda bulunacağını göstermektedir. Sonuçlar ayrıca, önerilen ORGD tekniğinin optimum bir çözüme yaklaşabileceğini ve kritik bir durumda ve makul bir süre içinde tatmin edici bir çözüm elde edebileceğini göstermektedir. En uygun sistem yapılandırmanın araştırılması için kullanışlı güç akışı analizi prosedürlerinin geniş bir koleksiyonu, açık kaynaklı JPOWER algoritmaları ile ele alınmıştır. JPOWER güç akışı problemlerini çözmeye odaklanır ve bunun avantajı, kodun kolaylıkla kullanılabilmesi ve değiştirilebilmesidir. Test sonuçları, önerilen yöntemin etkinliğini göstermektedir. Reactive power dispatch is critical to the operation of power networks and plays the main role in order to provide facility of secure and economic operation in power networks. Unreasonable distribution of the reactive power would severely affect the power quality of the power networks and increases the transmission loss. Establishing an efficient power flow mechanism contributes not only to decreasing power loss, but also to increase the quality of power. Therefore, Optimal Reactive Power Dispatch (ORPD) studies target to establish the most convenient system configurations that will enable the most reliable operating condition of power system. ORPD is defined as the minimization of active power loss by controlling generator bus voltages, transformer tap positions and the size of switchable shunt capacitors. In this thesis, artificial intelligence methods are implemented for optimal placement of a newly installed DG system at transmission line. The main objective of this thesis is to minimize the active power loss by optimizing the control variables within their limits and to find the optimal placement of a new DG in the studied system. IEEE 14 bus system is used to evaluate the performance of implemented technique. The results of the proposed technique are compared with that of PSO, ABC, GA, HPSOM optimization techniques. Test results show that proposed configuration will contribute to increasing the rate of renewable integration in conventional power systems. The results also show that the proposed ORPD technique can converge to a near solution and obtain a competitive solution in a critical situation and within a reasonable amount of time. A wide collection of useful power flow analysis procedures for the exploration of the most convenient system configuration have been handled through the open source JPOWER algorithms. JPOWER focuses on solving the power flow problems and its benefit is that its code can be easily used and modified. Test results show the effectiveness of the proposed method.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Gelişmekte olan teknoloji web uygulamalarını daha çok ön plana çıkarmaktadır. Masaüstü uygulama programlarının yerini web uygulama programları almaya başlamıştır. Web uygulamaları büyük ölçekli kurumsal firmalarıda yaygın olarak kullanılmaktadır. Çok katmanlı mimari, entegrasyonu ve erişimi kolaylaştırmaktadır. Bu kapsamda, çok zaman alan kodlama işlemlerinin daha kısa sürede tamamlanabilir olması çalışmanın kalitesini ve verimliliğini arttırmaya yardımcı olmaktadır. Bu tez çerçevesinde "kod şablonlarına dayalı kod üretimi" isminde bir sistem tasarlanmış ve geliştirilmiştir. İlgili sistem, TÜBİTAK TÜSSİDE'nin TÜSSİDE Bütünleşik Yönetim Sistemi (TBYS) projesinde halen kullanılmaktadır. Bu çalışmada sunulan sistemde, geliştirici tarafından oluşturulmuş olan veritabanında bulunan sütun tipine göre tablo ve saklı yordam nesnelerini referans alarak, web uygulamasında doğrudan kullanılabilecek HTML kodları üretilmektedir. Sonuç olarak çok katmanlı mimari belirli bir kalıplar içerisinde gerçekleştirildiğinde, entegrasyon kolaylığı ve zaman tasarrufu açısından verimli bir çalışma ortaya çıkmaktadır. Web applications have become more prominent in the advancing technology era. Today, Web application programs are taking place of desktop application programs. Web applications are widely used in large-scale companies. Multi-layer architecture facilitates integration and access. In this context, completing time-consuming coding processes in shorter time helps to increase the quality and efficiency of the work. In the framework of this thesis, a system called "code generation based on code templates" was designed and developed. This system is still being used in TUBITAK TUSSIDE's TUSSIDE Integrated Management System (TBYS) project. In the system presented in this study, HTML codes are generated which can be used directly in the web application, referring to the table and stored procedure objects according to the column type found in the database created by the developer. As a result, when multi-layered architecture is carried out in certain molds, an efficient study comes out, in terms of ease of integration and time saving.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Nesnelerin İnterneti 'nin işletmeler arasında popülerliğinin artmasıyla, izleme ve analiz IoT verilerinin araştırılması ve geliştirilmesi artmıştır. Büyük veri kaynaklarından biri olan Nesnelerin interneti, veri mühendislerinden dikkat çekiyor. Asıl zorluk, büyük miktarda IoT olayının gerçek zamanlı akış işlemesidir. Veri transferini, büyük ölçekli verileri gerçek zamanlı olarak depolamayı, işlemeyi ve analiz etmeyi içerir. Milyarlarca IoT cihazı, istihbaratı gerçek zamanda elde etmek için analiz edilmesi gereken çok miktarda veri üretir. Bu tezde, IoT için gerçek zamanlı akış işlemek için birleştirilmiş bir çözüm önerilmiştir. Önerilen yöntemde, hava istasyonu verilerinin IoT olayları Apache Kafka kullanılarak üretilir ve bir konuya yayınlanır. Bu veriler Apache Spark tüketicisi tarafından tüketilmekte ve RDD'ye dönüştürülmektedir. Spark SQL'i kullanarak, verileri analiz etmek için farklı sorguların uygulandığı veri çerçeveleri oluşturulur. Veriler Cassandra'ya kaydedilir ve Zeppelin notebook verileri görselleştirmek için kullanılır. Spark'deki makine öğrenme kütüphanesini kullanarak gerçek zamanlı tahminler yapmak için bir veri kümesine Lojistik Regresyon algoritması uygulanır. Sonunda, tüm ölçüm farklı metrikleri değiştirerek ve gecikmeyi azaltarak hızlanır. Sonuçlar, bu yöntemin gerçek zamanlı olarak büyük IoT veri kümelerini işlemek için eksiksiz bir çözüm sunduğunu göstermektedir. With the increase in popularity of IoT among enterprises, the research and development in the field of monitoring and analyzing IoT data has been increased. Iot, being one of the major sources of big data is getting attention from data engineers. The main challenge is real time stream processing of large amount of IoT events. It includes data transfer, storing, processing and analyzing large scale of data in real time. Billions of IoT devices generate huge amount of data that should be analyzed for deriving intelligence in real time. In this thesis, a unified solution for real time stream processing for IoT is proposed. In the proposed method, sample IoT events of weather station data are generated using Apache Kafka and published to a topic. This data is consumed by Apache Spark consumer which converted it into RDDs. Using Spark SQL, data frames are generated, on which different queries are applied to analyze the data. Data is saved to Cassandra and Zeppelin notebook is used to visualize the data. Logistic Regression algorithm is applied on a data set to make predictions in real time using machine learning library in Spark. In the end, the whole method is speed up by altering different metrics and reducing delay. Results show that this method provides a complete solution to process large IoT data sets in real time.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Dünyadaki pek çok ekonomi, yüksek verimli transformatörlerin kullanımını zorunlu kılan veya teşvik eden enerji verimliliği yönetmelikleri veya teşvik programları kabul etmiştir. Öte yandan, transformatör verimliliğindeki artışlar, transformatör ağırlık ve boyutunda bazen % 50 hatta daha fazla bir artışı gerektirmektedir. Transformatör endüstrisi bu nedenle gerçekten en iyi tasarımları geliştirme uğraşısı ile karşı karşıyadır. Transformatör tasarım optimizasyonu (TDO) problemi, karmaşık ve süreksiz amaç fonksiyonlu ve kısıtlı karma-tamsayılı bir doğrusal olmayan programlama problemidir. TDO'nun amacı, ulusal ve/veya ulusal standartlar ve müşteri şartnameleri uyarıca, mevcut malzemeleri ekonomik olarak kullanarak daha düşük boyut, ağırlık ve maliyet ve daha yüksek işletme performansı elde etmek üzere transformatörün tüm bileşenlerinin niteliklerinin detaylı olarak hesaplanmasıdır. Bu çalışmada TDO probleminin çözümü için beş modern metasezgisel optimizasyon algoritması uygulamasının ayrıntılı karşılaştırmalı analizi üç test vakası üzerinde gösterilmiş ve iki algoritma önerilmiştir önerilen bu algoritmaların, rassal özelliklerine rağmen, garanti edilmiş küresel yakınsama özelliklerine sahip oldukları doğrulanmıştır. Algoritmaların karşılaştırılması için pragmatik bir kıyaslama yöntemi geliştirilmiştir. Literatürde sunulan TDO yöntemleri nadiren üretimde doğrudan uygulanabilir çözümler üretir. tasarım mühendisinin genellikle teorik çözümü pratik olarak uygulanabilir bir hale dönüştürmek için ek çaba harcaması gerekir. Bu problem bu çalışmada ele alınmış ve piyasada mevcut veya üretime uygun boyutlara sahip çözümler üreten bir ayrık transformatör tasarım optimizasyon yöntemi önerilmiştir Ayrıca, amaç fonksiyonu ve kısıt hesaplamalarını azaltmak için basit bir yöntem önerilmiştir. Yöntem, önbellekleme tekniği kullanılarak arama işlemi sırasında yinelenen tasarım vektörleri için hesaplamaların atlanması esasına dayanmaktadır. Performans testleri, teorik TDO için Rekabetçi-Uyarlamalı Diferansiyel Gelişim ve Guguk Kuşu Arama, Pratik TDO için de Guguk Kuşu Arama ve Çiçek Tozlaşma algoritmaları kullanıldığında küresel optimum ve ona çok yakın sonuçlar elde edildiğini göstermiştir. Many economies in the world have adopted energy-efficiency requirements or incentive programs mandating or promoting the use of energy-efficient transformers. On the other hand, increases in transformer efficiency are subject to increases in transformer weight and size, sometimes as much as 50% or even more. The transformer manufacturing industry is therefore faced with the challenge to develop truly optimum designs. Transformer design optimization (TDO) is a mixed-integer nonlinear programming problem having complex and discontinuous objective function and constraints, with the objective of detailed calculation of the characteristics of a transformer based on national and/or international standards and transformer user and two algorithms are proposed, for which it has been verified that they possess guaranteed global convergence properties in spite of their inherent stochastic nature. A pragmatic benchmarking scheme is used for comparison of the algorithms. Transformer design optimization methods presented in the literature rarely yield solutions directly applicable in productionrequirements, using available materials and manufacturing processes, to minimize manufacturing cost or total owning cost, while maximizing operating performance. Detailed comparative analysis of the application of five modern metaheuristic optimization algorithms for the solution of TDO problem are carried out in this study, demonstrated on three test cases the design engineer usually needs to convert the theoretical solution to a practical one. This problem is addressed in this study, and a discrete transformer design optimization method is proposed which yields solutions with commercially available or productionally feasible dimensions Furthermore, a simple method is proposed to reduce the number of objective function and constraint calculations. The method is based on skipping calculations for design vectors recurring during the search process, by the use of caching technique Performance tests showed that global or near-global optimum solutions can be obtained with b6e6rl and CS for TDO, and CS and FPA algorithms for DTDO.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Son on yılda, ağları tasarlamak ve geliştirmek için kullanılan teknolojiler konusunda köklü değişiklikler yaşanmamıştır. Bu süre zarfında, ağa bağlı cihazlarının sayısı üstel olarak artarak bilgisayar ağlarının toplamı ve boyutunun artmasına yol açtı. Bu ise, veri merkezlerinde ve şirketlerde mevcut ağ yapılarının yönetimini daha da zorlaştırdı. Yazılım Tanımlı Ağ fikri, daha önce aynı cihazda sıkıştırılmış olan veri düzlemi ile denetim düzlemini birbirinden ayırmayı getirir ve böylece tüm ağ yapısının SDN denetleyici adı verilen merkezi bir yerden programlanmasına imkan verir. Bu yapı içerisindeki very düzlemi, kendisine gelen verileri SDN denetleyici tarafından belirlendiği şekilde bir sonraki düğüme ileten aptal cihazlardan oluşur. OpenFlow, SDN denetleyici ile very düzelmi cihazları arasındaki bağlantıyı sağlamak üzere yaygın olarak kullanılan haberleşme protokolüdür. Oluşturulan test düzeneği web uygulaması, anormal durum tespiti alt sistemi, floodlight denetleyiciye sahip SDN yapısı ve sFlow protokolü gibi çok sayıda bileşene sahiptir. Geliştirilen system, akan trafık üzerindeki tehditleri bulabilmek için paketlerin yük kısımlarını incelemektedir. Geliştirilen test düzeneğinin başarımını sorgulamak için DoS saldırısı göz önüne alınımıştır. Elde edilen sonuçlar SDN sistemlerin güvenliğiyle ilgili deneylerin oluşturulan bu test düzeneği ile kolayca gerçekleştirilebileceğini göstermektedir. For the last decade's technologies which is used to design and build networks have remained unchanged. In the meantime, the number of connected networking devices has raised exponentially which lead to that also the total and the size of computer networks has increased. Accordingly, the existing networks in data centers and companies have become much more difficult and harder to administrate. Software Defined Networking (SDN) idea brings the fact to separate the control plane from data plane which was previously tighten together in the same device, and thus allows the network to be programmed from a logically centralized place called SDN controller. The data plane in this structure consists of dump devices which are only capable of forwarding the data as instructed by the SDN controller. OpenFlow is the well-known protocol used to take the communication between the SDN controller and the forwarding devices. In this study, a new testbed has been implemented for anomaly detection in SDN. The testbed formed has several components such as a web based application, an anomaly detection sub-system, an SDN structure with floodlight controller and sFlow protocol. The system developed examines the payload of the packets in order to find any threats in ongoing traffic. In order to investigate the performance of the testbed developed, DoS attack has been considered. The results show that experiments related to security aspects of the SDN systems can be realized by the testbed, easily.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Renk körlüğü, özellikle erkek nüfusu arasında yaygın olan bir görme kusurudur. Belirli meslek dallarında çalışma yeterliliği veya bazı belge ve sertifikaların temininde renk körlüğü testinden başarılı olma zorunluluğu bulunmaktadır. Ancak bu testlerin geçerliliği ve doğruluğu büyük bir tartışma konusudur. Günümüzde yaygın olarak kullanılan Ishihara renk körlüğü testi deneklerin renk körü olup olmadıklarını sadece pozitif/negatif anlamında ölçen testler olup yaklaşık yüz yıl önceki teknolojik gelişmişliğe sahiptir. Bununla beraber, renk körlüğü konusunda literatürde yer almış diğer çalışmalarda önerilen birçok test geçersiz ölçüm yöntemi, süre olumsuzlukları veya doğruluklarının yeterli olmaması gibi nedenlerden dolayı Ishihara testi kadar pratik ve yaygın kullanım alanı bulamamaktadırlar. Günümüzde hassasiyet ve görüntü kaliteleri oldukça tatminkâr seviyelere gelen ekranlar ve bu ekranları süren yüksek performanslı donanımlar, hafif-ergonomik kasalar, düşük maliyetler ve gelişmiş bilişim altyapıları sebebiyle kişisel bilgisayarların, dizüstü bilgisayarların veya tabletlerin renk körlüğü testlerinde kullanılmasının teknolojik olarak mümkün hale gelmiştir. Bu tez çalışmasının amacı, renk körlüğünün detaylı tanısına yönelik yeni bir test yazılımının geliştirilmesidir. Geliştirilen yeni test sayesinde mevcut ve yaygın kullanılan renk körlüğü testinde renk paletlerinden ve ortam şartlarından kaynaklanan olumsuzlukların önüne geçilmesi hedeflenmiştir. Ayrıca deneklere uygulanan testler ve bu testlere testin taşınması, çoğaltılması, kullanılması, sonuç verilerinin çok daha kolay saklanması ve bu verilere çok daha kolay erişilmesi hedeflenmiştir. Bu sayede renkli görme kusuru açısından hastalardan elde edilen verilerle analiz çalışmalarının çok daha kolay yürütülmesi amaçlanmıştır. Yeni test dört aşamada gerçekleştirilmiş ve her aşaması denekler üzerinde uygulanmıştır. Çalışma grubu 111 renkli görme kusuru bulunan ve 137 normal renkli görme yetisine sahip, toplam 248 kişiden oluşmaktadır. Ishihara testlerine kıyasen yeni test, deneğin sadece 'renkli görme' yetisinin olup/olmadığının tanısında %100 duyarlılık ve %100 özgüllük elde edilmesinin yanı sıra deneğe hangi renk tonlarına karşı kusurlu olduğunun da yaklaşık olarak gösterilmesi sağlanmıştır. Ayrıca testten elde edilen verilerin bulanık mantık yaklaşımı ile hazırlanan bir algoritmada analiz edilerek deneğin renk körlüğü kusuru olup olmadığının tanısı gerçekleştirilmiştir.ait kişisel veriler bir bilişim ortamında potansiyel araştırma ve analiz işlemlerine uygun olacak şekilde depolanmıştır. Bunun yanı sıra, yeni testin bilgisayar ortamında hazırlanmasıyla, mevcut olan renk körlüğü testlerine nazaran Colour-blindness is a vision deficiency that is prevalent on male populations. A successful colour-blindness test score is necessary in some particular professions or obtaining some certificates. However, the validity and accuracy of these tests are controversial. Ishihara colour-blindness tests, which have almost one-century background, are being used widespread to discriminate the subjects whether they have colour deficiency or not as simple as in positive/negative logic. However, the rest of the methods related to colour blindness in the related literature have not been popular since they infer some drawbacks such as invalid test equipment, time-consuming features and inadequate accuracy. Nowadays even personal computers having modern display technologies with high performance hardware, light and ergonomic casings, low cost parts and along with advanced information systems enable colour-blindness tests applying on them feasible. The aim of this thesis is to improve a novel colour-blindness tests which gives a detailed result about the colour that an individual cannot see besides just classifying whether the individual is colour-blind or not. With the benefits of the new test, it has been aimed to preclude that the flaws inflicted by colour plates commonly used and ambient light. All the results and demographic information gathered from the individuals have been properly stored for further studies and analyses. Additionally, the new test, developed as a computer-based test compared to conventional tests, became more portable, easier to use and has many advantageous over others especially when data storage and analysis capabilities are concerned. The new test has designed in four phase and all the phases have been applied on individuals. 111 individuals having colour vision deficiency and 137 individuals having normal colour vision have been participated to this thesis. In the name of just diagnosis if the individual is colour blind, the new test has achieved 100% specify and 100% sensitivity. With the final phase of the new test, it has been enabled to diagnosis of an individual in a detailed way and reveal the colour deficiency of each individual in terms of colour tones besides just classifying if the individual is colour blind. Furthermore, a fuzzy logic algorithm has been used to determine if the individuals has colour vision deficiency.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Ülke yönetimleri, enerji talep tahminlerini güvenilir, doğru ve düşük hata ile yaparak ekonomik ve sosyal kayıpları azaltmak için çalışmaktadırlar. Bu tez çalışması kapsamında, enerji sektöründeki önemli alt sektörlerden biri olan doğal gaz üzerine yıl öncesi aylık talep tahmini ve gün öncesi talep tahmini, farklı yöntemler kullanarak en düşük hata ile gerçekleştirilmeye çalışılmıştır. Önerilen yöntemler, tek değişkenli olup, kendi tüketim verisinden başka hiçbir veriye ihtiyaç duymamaktadır. Tez çalışması kapsamında getirilen yenilik yanlış tahminden kaynaklanan cezaları en aza indirecek model ve yaklaşımın bulunması olup, bunların günlük yaşamda kullanılabileceğini göstermektir. Bu çalışmada doğal gaz talep tahmini için iki farklı durum ele alınmıştır. İlk durumda yıl öncesi aylık talep tahmini yapılırken, ikinci durumda gün öncesi talep tahmini yapılmıştır. Dört yıllık doğal gaz tüketim verisi üzerinden önce yıl öncesi aylık talep tahminleri aylık ve günlük olarak iki farklı veri yoğunluğunda. Zaman serilerinin ayrıştırılması (ZSA), Winters üstel düzleştirme (WÜD) yöntemi, tümleşik kendiyle bağlaşımlı hareketli ortalama (ARIMA), sezonsal ARIMA (SARIMA) yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bu yöntemler ile yapılan tahminler sonucunda, günlük veri ile günlük olarak yılın tahmin edildikten sonra aylık tüketime dönüştürülmesinin aylık veri ile tahmine göre, hata oranında %12,9 MAPE'den %11,9 MAPE'ye düşüş sağladığı ortaya çıkartılmıştır. Günlük talep tahmininde ise iki farklı şekilde gün öncesi tahminler gerçekleştirilmiştir. İlk durumda, bir yılın bir anda tahmini için oluşturulan ZSA, WÜD, ARIMA ve SARIMA modellerin sonuçları %27 MAPE ve 0,8 R2 civarında sonuçlar bulmuştur. İkinci durumda ise kayan pencere tekniği (KPT) kullanılarak WÜD ve yapay sinir ağları (YSA) ile gün öncesi talep tahmini gerçekleştirilmiştir. Burada ilk üç yıllık veri ile her gün için farklı α,β,γ parametreleri bulunarak WÜD ile tahmin yapılırken, YSA' da yine üç yıllık veri kullanılarak geri yayılım (GY) ve yapay arı kolonisi (YAK) algoritmalarının eğitimde kullanılması ile tahminler yapılmıştır. KPT ile WÜD ve YSA-YAK sırasıyla en düşük %15 ve %14,9 MAPE elde ederken, en yüksek 0.94 ve 0.89 R2 değeri elde ederek gün öncesi talep tahminini gerçekleştirmişlerdir. Sonuç olarak, önerilen tahmin modellerinin, literatürde sıklıkla kullanılan doğal gaz tüketim talep tahmini için kabul edilebilir uygun sonuçlar üretebildiği görülmüştür. Önerilen modeller ile geçmiş verisinden başka bağımsız değişken ihtiyacı olmayan tahminlerin gerçek yaşamda da ödenen talep tahmin cezalarını azaltabileceği görülmüştür. Country governments are working on reducing economic and social losses by making energy demand forecasts with low error rates, reliable and accurate. In this thesis, the year-ahead monthly and the day ahead demand forecasting of natural gas which is one of the major sub-sectors of the energy sector, are completed using different methods to achieve the least errors. Suggested methods are univariate and do not need any data other than the consumption data. The originality of the thesis is that we attempt to detect the best model and approach that reduce penalties caused by inaccurate forecasting, and show that they are applicable in everyday life. In this study, two different cases are considered for natural gas demand forecasting. In the first case, the year ahead monthly whereas in the second case the day ahead demand forecasting is done. Firstly, based on the four-year natural gas consumption data, year ahead monthly demand forecasts are done on monthly and daily data volumes by applying the time series decomposition (TSD), Winters exponential smoothing (WES), autoregressive integrated moving average (ARIMA) and seasonal ARIMA (SARIMA) methods. It is observed that conversion of the daily forecasting into monthy consumptions decreases %12.9 MAPE to %11.9 MAPE in year ahead monthly forecasting by comparing monthly consumption based forecasting. In the daily demand forecasting, two different day ahead forecasts are done. In the first forecasting, TSD, WES, ARIMA and SARIMA model results are found %27 MAPE and 0,8 R2 for forecasting the year in one step. In the second forecasting, WES and artificial neural networks (ANN) are applied with the sliding window technique (SWT) for the day ahead forecasting. Here, the WES method is applied by computing α,β,γ parameters for each day of the first three years data. In the ANN method, backpropagation (BP) and artificial bee colony (ABC) algorithms are used to train the networks by using the same first three years daily data. Best results for SWT used WES and ANN-ABC models in the day ahead consumption forecasts are found %15, %14,9 MAPE and 0,94, 0,89 R2 value, respectively. To conclude, it is shown that the proposed forecasting methods are able to generate acceptable appropriate results on the natural gas consumption demand forecasting used frequently in the literature. With the proposed models, it is shown that forecasts, do not require any variables than historical data, is able to reduce the demand forecasting penalties paid in the real life.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. İç ortam hava kirliliği, insanların zamanlarının çoğunu geçirdiği ev, okul, hastane, işyeri gibi kapalı ortamlarda insan nefesi, uçucu organik bileşikler, bakteriler vb. nedenlerle artmakta ve nadiren hissedilmektedir. Sağlıklı ve konforlu bir yaşam ortamı için sıcaklık ve nem kontrolünün yanı sıra kirletici gazların miktarının ölçülmesine ve ölçülen değerlere göre iç ortam hava iklimlendirmesinin yapılmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Karbondioksit (CO2), havalandırma gereksinimlerini belirlemek ve İç Ortam Hava Kalitesi (İOHK)'ni kontrol etmek için önerilen önemli bir iç ortam hava kirleticisidir. İç ortam CO2 konsantrasyonları, kapalı bir ortamda bulunan kişilerin sayısına ve yaptıkları aktivitelerin seviyesine göre doğrusal olarak değişmektedir. Bu çalışmada, kapalı ortamlarda CO2 değişimlerini ortamın fiziksel özellikleri, ortamdaki insan sayısı, insanların karakteristik özellikleri ve aktivitelerine göre tahmin eden bir matematiksel model geliştirilmiştir. Daha sonra bu model, Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi'nde bir toplantı odası için uygulanmış ve ölçüm sonuçları ile doğrulanmıştır. Çalışmanın ikinci kısmında geliştirilen model, Sakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi 1. katında bulunan derslikler için uygulanmış ve CO2 gazı açısından İOHK çeşitli durumlar için analiz edilmiştir. Çalışmada, geliştirilen model yardımıyla dersliklerdeki iç ortam CO2 konsantrasyonları kişi sayısı, farklı havalandırma ve ortam şartları dikkate alınarak hesaplanmış ve bu hesaplama sonuçları yapılan ölçümler ile doğrulanmıştır. Ölçme çalışmalarının bir diğer çıktısı olarak ise sağlık ve konfor şartları açısından sınıfların çoğunda CO2 miktarının sağlık sınırlarının üzerinde olduğu gözlenmiştir. Geliştirilen matematiksel model yeni yapılacak binaların tasarım aşamasında ve mevcut binaların İOHK analizinde kullanılabilecektir. Model ayrıca, görsel arayüz ile de entegre edilmiş olup, elde edilen sayısal değerler grafik arayüzler ile analiz edilebilmektedir. Indoor air pollution increases due to human breath, volatile organic compounds, bacteria etc. in places such as schools, hospitals and offices where people spend most of their time and is rarely felt. For a healthy and comfortable living environment, besides temperature and humidity control, it is necessary to measure the amount of pollutant gases and to perform indoor air conditioning according to measured values. Carbon dioxide (CO2) is an important indoor air pollutant that is recommended for determining ventilation requirements and for control Indoor Air Quality (IAQ). Indoor CO2 concentrations vary linearly with the number of people in a closed environment and the level of activity they perform. In this study, a mathematical model has been developed that that predicts CO2 changes in indoor environments according to physical properties of the environment, the number of people, the characteristics and activities of humans in the environment. This model was then applied to a meeting room in Bilecik Şeyh Edebali University and verified by measurement results. In the second part of the study, the developed model was applied to the naturally ventilated classrooms on the first floor in Faculty Building of Computer and Information Sciences in Sakarya University and IAQ was analyzed for various situations in terms of CO2 gas. In the study, the indoor CO2 concentrations were calculated by considering the number of people in the classrooms on different ventilation and indoor conditions. Then, the results were validated by the measurements. As another output of the measurement studies, the amounts of CO2 in most of the classrooms were observed above the limits in terms of health and comfort conditions. The developed mathematical model can be used in the design phase of new buildings and IAQ analysis of existing buildings. The model is also integrated with a visual interface, and the resulting numerical values can be analyzed by graphical interfaces.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Yazılım hata tahmini, yoğun çaba gerektiren ve yazılım geliştirme maliyetlerini azaltmaya odaklanmış metotların geliştirildiği işlemleri içerir. Veri analizleri için istatistiksel ve makine öğrenmesi metotlarının sıklıkla kullanıldığı bu işlemler hata veri setlerindeki bozukluk veya eksikliklerden kaynaklanan yanlış sonuçları üretebilmektedir. Bunlara ek olarak sınıf dengesizliği (class imbalance) olarak adlandırılan hatalı verilerin sistemin belirli bölgelerinde yoğunlaşmasından kaynaklanan sorunlar da ortaya çıkmaktadır. Tahmin edici modellerin doğruluklarını arttırabilmek için hata veri setlerinin bir ön işlemeden geçmesi gereklidir. Ancak bu şekilde güvenilir veriler üzerinde çalışılabilir. SMOTE, rastgele örnekleme gibi yöntemlerle hata veri setleri üzerinde işlem yapılmaktadır. Bununla beraber hata veri setlerine yönelik özel bir örnekleme tekniği bulunmamaktadır. Tezin amacı büyük veri setlerinde hızlı çalışabilen ve tekrar eden verileri yüksek doğrulukla tespit edebilen bir ön-işleme algoritması geliştirmektir. Algoritma, metrik türetimi ile ilgili işlemleri kapsar. Bir diğer amaç ise algoritmanın makine öğrenmesi alanında kullanılabilecek hata veri setlerine yönelik özel bir yöntem geliştirmektir. Deney sonuçlarında gözlenen kesinlik değerleri literartüdeki diğer ön-işleme yöntemlerinden üstün olduğu takdirde makine öğrenmesi ikili sınıflandırma veri setlerinde de kullanılabilir. Hata kesinliği yöntemle birlikte arttığı için yazılım geliştirme maliyetlerinin azaltılmasına katkı sağlamaktadır. Veri madenciliği verilerinin temizlenmesi için geliştirilecek yöntemlere algoritmanın yön vermesi beklenmektedir. Yöntem, ANOVA, t-test, ki-kare gibi istatistik tabanlı metotlar kullanarak ikili sınıflandırma verilerinde tekrar eden verilerin ortadan kaldırılmasını sağlayan bir veri temizleme algoritmasını kapsar. Buna ek olarak düşük seviyeli metrik türetiminin öğrenme algoritmalarının başarısına etkisi gözlemlenmiştir. Kullanılan makine öğrenmesi yöntemleri ve istatistiksel işlemler ile önerilen ön-işleme algoritmasını da içeren bir yazılım çerçevesi C# programlama dili kullanılarak geliştirilmiştir. Bu çerçeve çeşitli formattaki hata veri setleri üzerinde ikili sınıflandırma performans analizlerini ve temel istatistiksel işlemleri de yapabilmektedir. Önerilen yöntem 15 endüstriyel ve 5 açık kaynak olmak üzere toplamda 20 adet yazılım proje veri seti üzerinde denenmiş eğrinin altında kalan alan (auc) ve kesinlik (precision) performans parametrelerinde algoritmanın etkisi dört farklı sınılandırıcı kullanılarak ölçülmüştür. Geliştirilen algoritma hata veri setlerinde tekrar eden veri setlerinin elenmesine yönelik geliştirilen ilk algoritmadır. Anahtar kelimeler: Hata tahmini, yazılım metrikleri, yazılım kalitesi, makine öğrenmesi Defect prediction includes processes which develop methods that are required intensive effort and focused on reducing software costs. These processes, which use statistical or machine learning based techniques, may produce misleading results caused by skewness or deficiencies in defect data sets. In addition, a particular issue namely class imbalance is that reveals because of the wrong distribution of defects which are more in a part of the system than the other parts. In order to increase the accuracy of the predictors, defect data sets should be exposed to preprocessing. Merely this way provides a reliable investigation on right data. Some preprocessing methods such as SMOTE and random sampling help practitioners to obtain balanced data. However, there is not any special technique for defect prediction data sets. The aim of this thesis is to develop a preprocessing algorithm which fast and gives high precision along with large-scale data especially in defect prediction data sets. The algorithm comprises the processes which are related to the deriving low level metrics. Another aim is to make this algorithm more suitable for other machine learning data sets. . If experimental results are more suitable than other preprocessing methods in literature, the method could be used in other binary classification data sets. Due to the increase of the precision in results, software development cost decreases remarkably by this way. The method is expected to led new alternate data mining cleansing methods. If proposed method is applied in industry, it helps to reduce the cost of testing process that accounts for roughly 50 percent of development process. The method comprises the cleansing algorithm using statistical methods such as ANOVA, t-test, chi-square in which the removing process is preceeded. Further, the effects of the deriving low level metrics in the success of learning algorithms were observed. A new framework including machine learning methods and statistical techniques is proposed in which developed using C# programming language. This framework is able to employ various data sets having different formats. Besides, proposed framework provides analyzing binary classification data and makes base statistical operation. The method was applied on 20 data sets including five open source and AUC and precision performance parameters. The algorithm, to the best of our knowledge, is first hybrid preprocessing method for defect prediction data sets. Keywords: Defect prediction, Software Metrics, Software Quality, Machine Learning.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Su, tüm canlıların yaşam koşullarını belirleyen temel öğelerdendir ve canlıların yaşaması için hayati öneme sahiptir. En küçük canlı organizmadan en büyük canlı varlığa kadar, bütün biyolojik yaşamı ve bütün insan faaliyetlerini ayakta tutan sudur. Kullanılan sular, evsel ve endüstriyel atıklarla kirlenmektedir. Bu atıkların arıtılmadan su yataklarına verilmesi ile de doğal su kaynakları kullanılamaz hale gelmektedir. Atıksuların arıtılarak çevreye verdiği zararları ortadan kaldırmak amacıyla atıksu arıtma tesisleri kurulmaktadır. Atıksu arıtma tesislerinin deşarj standartlarını yakalayabilmesi ve tesis devamlılığının sağlanması önemlidir. Bu nedenle tesis yönetim parametrelerinin izlenmesi ve kontrolü gereklidir. Ancak bu parametreler değişken ve linear olmayan oldukça kompleks bir proses yapısına sahiptir. Bu durum klasik matematiksel yöntemler ile modellenmesini mümkün kılmamaktadır. Bu nedenle öğrenebilen bir sistemin tesis proseslerine uygulanması gereklidir. Bu tez çalışmasında bir atıksu arıtma tesisinin proses simülasyonları bir yapay zeka teknolojisi olan yapay bağışıklık sistemi kullanılarak yeni bir çalışma olarak ele alınmıştır. Tesis geneli ve herbir proses bölümü için giriş parametrelerinden çıkış parametrelerinin tahmin edilmesi için simülator sistemi geliştirilmiştir. Aynı zamanda geliştirilen modeller, tesis işleyişini optimum düzeyde tutmaya yönelik, yöneticiye karar desteği sağlayacak bir sistem olarak da kullanılabilir. Water, is the basic element that determines the conditions of life and has vital importance for living things. From the largest to the smallest living organisms, all biological life and human activities need water. Used water is wasted by domestic and industrial wastes. Discharging of these wastes without cleaning is also wasting the surrounding surface water resources and makes it unusable. Wastewater treatment plants are building in order to eliminate the damage of wastewater to the environment. Waste water treatment plant needs to capture discharge standarts and also ensuring continuity of plant activities. Therefore, it is necessary to monitor and control the facility management parameters. However, these parameters may vary and have non-linear complex process structure behaviour. That makes impossible modelling by classical mathematical methods. For this reason, it is necessary to implement of a learnable system into wastewater plant processes. In this thesis, process simulations of a wastewater treatment plant are performed as a new study with an artificial intelligence method which is called Artificial Immune System. Output parameters were estimated for each plant parts and for general plant over input parameters. Proposed models can also be used to provide decision support for plant manager to keep plant functionalities at optimum level

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Kablosuz Vücut Alan Ağları (KVAA) kişisel alanda kullanılan, kablosuz ortamda haberleşen, algılayıcı düğümlerin oluşturduğu ağ modeli olarak tanımlanmaktadır. KVAA'lar medikal uygulamalar başta olmak üzere çok yaygın kullanım alanına sahiptir. Özellikle medikal uygulamalardaki verilerin hayati önem taşımasından dolayı KVAA'larda servis kalitesini sağlamak önemli bir konu haline gelmiştir. Bu yüzden KVAA'larda servis kalitesi üzerine birçok çalışma gerçekleştirilmiştir. Literatürdeki yapılan çalışmaların en büyük eksikliği, bir standarda sahip olmadıklarından dolayı farklı çalışma parametrelerine sahip olmalarıdır. Değişik çalışmaların ortak bir standart ile düzenlenmesi ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Bu probleme çözüm bulmak amacıyla, tez çalışmasında kişisel sağlık bilgisinin standardını tanımlayan, ISO (International Organisation for Standardisation) & IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) gibi dünyanın en önemli iki kurumunun desteklediği ISO/IEEE 11073 standardını esas alan bir Ortam Erişim Kontrol (OEK) protokolü geliştirilmiştir. Tez çalışmasında, önerilen OEK protokolünün tasarımında ISO/IEEE 11073 standartlarına göre servis kalitesi desteğini sağlamak amacıyla katmanlararası mimariden yararlanılmıştır. Önerilen tez çalışmasında servis kalitesi sağlamak amacıyla yeni bir zaman-dilimi tahsis şeması, öncelik mekanizması, kabul kontrol mekanizması ve katmanlararası yapı geliştirilmiştir. Geliştirilen OEK protokolünün modellenmesi ve benzetimi OPNET Modeler yazılımı kullanılarak yapılmıştır. Önerilen OEK protokolü, IEEE 802.15.4 ve IEEE 802.15.6 gibi standart haline gelmiş protokoller ve yakın zamanda literatürde sunulan çalışmalar ile karşılaştırılmıştır. Yapılan değerlendirmelere göre, geliştirilen OEK protokolünü diğer protokollerden uçtan-uca gecikmeye göre 5-6 kat daha az gecikme, 3-4 kata kadar daha yüksek iş çıkarma oranı elde edilmiştir ve %0.0001 paket kayıp oranı başarısı sağlanmıştır. Wireless Body Area Networks (WBANs) are defined as network model that consisting of the sensor nodes, communicating wirelessly and used in personal area. WBANs have a very widespread usage area in medical applications principally. Especially, supporting Quality of Service (QoS) has become an important issue in WBANs because of the vital importance of data in medical applications. Therefore, many studies were performed on the QoS in WBANs. The most lack of the studies in literature is having different operating parameters due to the absence of any standard. The requirement of standardization for various studies has emerged. In order to find out a solution to this problem, we present a ISO/IEEE 11073-based Medium Access Control (MAC) protocol in this thesis that standard is supporting by two large associations as ISO (International Organisation for Standardisation) & IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) and defines standard of personal health information. In this thesis, the proposed MAC protocol utilizes a cross-layer architecture due to support QoS according to ISO/IEEE 11073 standard. In order to provide QoS, a new slot allocation scheme, a priority mechanism, an admission control mechanism and a cross-layer architecture are developed in the proposed thesis. The developed MAC protocol has been modelled and simulated by OPNET Modeler software. The proposed MAC protocol is compared to the standard technologies of IEEE 802.15.4 and IEEE 802.15.6, and recent protocols that is presented in the literature. According to the evaluations, the developed MAC protocol has better results for end-to-end delay is about 5-6 times lower latency, 3-4 times higher throughput then other protocols and achieves %0.0001 packet loss ratio.

Bilişim alanında yaşanan hızlı gelişmeler ile birlikte, veri güvenliğinin sağlanması günümüzün en önemli konularından birisi olmuştur. Veri güvenliğinin sağlanması için daha yüksek güvenlik seviyesine sahip aynı zamanda etkin şifreleme sistemlerinin geliştirilmesine çalışılmaktadır. Modern şifreleme algoritmaları özellikle büyük boyutlu veriler ve gerçek zamanlı uygulamalarda ağır işlem yüklerinden dolayı performans kaybına sebep olmaktadır. Kaotik sistemlerin şifreleme tasarımında kullanılması, kaos ve kriptoloji bilimleri arasındaki ilişkinin ortaya konması sonucu ortaya çıkmıştır. Kaotik sistemler sahip olduğu özelliklerden dolayı, kriptolojik uygulamaların temel gereksinimleri olan karıştırma ve yayılma özelliklerini sağlamaktadırlar. Bu tez çalışmasının amacı, kaotik sistemlerin zengin dinamik özellikleri ile modern şifreleme algoritmalarının güçlü yönlerini bir araya getirerek, yüksek güvenlikli ve efektif kaos tabanlı hibrit şifreleme algoritmaları tasarımları gerçekleştirmektir. Tez çalışmasında aşağıdaki temel adımlar gerçekleştirilmiştir:i. Şifreleme çalışmalarında kullanılmak üzere; literatürdeki kaotik sistemlere alternatif olarak, iki yeni kaotik sistem (NCS ve skala edilmiş Zhongtang) tasarlanmış ve analizleri yapılmıştır. Yapılan analizler ile yeni sistemlerin zengin dinamik özelliklere ve rasgeleliğe sahip olduğu gösterilmiştir.ii. Yeni geliştirilen kaotik sistemler ile geliştirilecek şifreleme algoritmalarında rasgele sayıların üretimi için iki yeni RSÜ tasarımı yapılmıştır. Yeni RSÜ'lerden elde edilen bit dizilerinin yeterli rasgeleliğe sahip oldukları, NIST 800-22 testleri ile ortaya konmuştur.iii. Blok şifreleme algoritmalarının en önemli bileşenlerinden olan S-Box üretimi için, yeni geliştirilen RSÜ'nün kullanıldığı yeni kaos tabanlı S-Box üretim algoritması geliştirilmiştir. Önerilen S-Box'lar üzerinde performans testleri gerçekleştirilmiştir. S-Box performans test sonuçları literatürdeki kaos tabanlı diğer çalışmalar ile karşılaştırılarak, önerilen S-Box'ların saldırılara karşı daha güçlü ve dayanıklı olduğu gösterilmiştir.iv. RSÜ ve S-Box algoritmalarının tasarımından sonra; RSÜ-1 ile kaos tabanlı asimetrik şifreleme algoritması CRSA, RSÜ-2 ve S-Box üretim algoritmaları ile kaos tabanlı simetrik hibrit şifreleme algoritması CS-AES geliştirilmiştir.v. Yeni şifreleme algoritmaları ile resim şifreleme uygulamaları yapılmış ve şifreleme çalışmaları üzerinde güvenlik ve performans analizleri gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen hibrit şifreleme algoritmalarının resim şifreleme uygulamalarına ait güvenlik ve performans analiz sonuçları, modern şifreleme algoritmalarının sonuçları ile karşılaştırılarak, saldırılara karşı daha güçlü ve dayanıklı, daha kısa sürede şifreleme gerçekleştiren ve efektif bellek kullanımına sahip oldukları gösterilmiştir. With the rapid development in the field of information, data security has become one of the most important issues of today. To ensure data security, the studies are continued to develop encryption systems with higher security levels and performance. Modern encryption algorithms cause performance loss due to heavy processing loads especially in real-time applications and for large-size data. Chaotic systems provide the confusion and diffusion properties that are main requirements of cryptography, due to their inherent properties. The aim of this thesis is to design high-security and effective chaos-based hybrid encryption algorithms by combining the powerful features of chaotic systems with the powerful aspects of modern encryption algorithms. The following basic steps have been performed in the thesis study:i. For use in encryption operations; As an alternative to the chaotic systems in the literature, two new chaotic systems are designed and analyzed. It has been shown that the new systems have rich dynamic features and randomness.ii. Two new RNGs are designed for generation of random number in the new chaos based encryption algorithms. Sufficient randomness of the bit sequences obtained from the new RNGs is proven with NIST 800-22 tests.iii. For S-Box generation, a new chaos-based S-Box generation algorithm has been developed using the new RNG. Performance tests have been carried out on the proposed S-Boxes to prove strong cryptographic features. Comparing the S-Box performance test results with other chaos-based studies in the literature has shown that the proposed S-Boxes are stronger and more resistant to attacks.iv. After the design of RNG's and S-Box algorithms; a chaos-based asymmetric encryption algorithm (CRSA) using RNG-1 and the chaos-based symmetric hybrid encryption algorithm (CS-AES) using RNG-2 and S-Box generation algorithms have been developed.v. The image encryption have been realized with the new encryption algorithms; security and performance analyzes have been carried out. The test results of the image encryption applications of the developed algorithms have been shown that they are stronger and more robust against attacks, perform encryption in a shorter time and have efficient memory usage compared with the results of modern encryption algorithms. 141

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Günümüzde elektronik burun teknolojisi, yiyecek kalitesinin belirlenmesi, sağlık, savunma sanayi ve çevre gibi birçok farklı alanda başarıyla kullanılmaktadır. Adı geçen bu alanlarda genellikle koku verisinin sınıflandırıldığı görülmektedir. Gaz Sensörleri yardımıyla elde edilen koku verisinin sınıflandırılmasında birçok yöntem kullanılmakla birlikte literatürde özellikle yapay sinir ağlarına (YSA) sıklıkla rastlanmaktadır. YSA'da geleneksel olarak kullanılan geri yayılım algoritmasının (YSA-BP) bilindiği üzere, lokal minimuma takılma ve eğitim verisini ezberleme gibi zayıf yönleri bulunmaktadır. Bu tez kapsamında bu zayıf yönleri aşmak için, gaz sensörlerinden elde edilen koku verisinin sınıflandırılmasında YSA'nın eğitim kısmı yapay arı koloni (YSA-ABC) ve genetik algoritma (YSA-GA) ile optimize edilmiştir. Geliştirilen yazılım sayesinde, veri seti okutulup, YSA tasarlanıp ve eğitim modeli seçilerek algoritma çalıştırılabilmektedir. YSA'nin eğitilmesindeki geleneksel yöntemde (BP) karesel ortalama hata (MSE) baz alınırken, geliştirilen yazılım sayesinde, YSA-ABC ve YSA-GA eğitiminde, istenirse MSE, ortalama mutlak hata (MAE) veya R2 kullanılabilir. YSA-ABC'nin eğitilmesinde MAE'nin kullanılması MSE'ye göre daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu yöntemler kullanılarak 4 farklı çalışma yapılmıştır. Bu 4 çalışmada eğitim hata değerleri olarak YSA-BP E-06, YSA-GA E-03 ile E-18 ve YSA-ABC ise E-16 düzeylerinde başarım göstermişlerdir. Test verisindeki başarımları ise YSA-BP E-06, YSA-GA E-03 ile E-09 ve YSA-ABC E-08 ile E-16 düzeylerinde başarım göstermişlerdir. Bu sonuçlar YSA-ABC'nin 4 çalışmanın 3'ünde diğer iki eğitim modeline göre daha başarılı eğitim ve test sonucu ürettiğini YSA-GA'nın ise sadece 1 çalışmada başarılı olduğunu göstermiştir. Eğitim süreleri karşılaştırıldığında, bütün çalışmalarda en hızlı eğitim modelinin saniyeler içerisinde tamamlanan YSA-BP olduğu daha sonra dakikalar düzeyinde süren YSA-ABC geldiği ve en yavaş modelin ise saatler süren YSA-GA olduğu görülmüştür. Eğitim modellerinin, eğitim süresi ve test verilerinde gösterdikleri başarı bir arada düşünüldüğünde, YSA-ABC'nin koku verisinin sınıflandırılmasında kullanımının daha uygun olacağı sonucuna varılmıştır. Today, electronic nose technology is successfully used in a wide range of areas such as food quality, health system, defense industry, and in environment. Usually, it is required to classify odour data during the use of e-nose technology in these fields. There are many methods used in classification of gas sensor data. Artificial neural networks (ANN) are especially come across in numerous studies as a classification method. Back propagation algorithm (ANN-BP) which is traditionally used in ANN, is known to get stuck in local minima and overfit the training data. In this thesis, during the classification of gas sensor data, artificial bee colony (ANN-ABC) and genetic algorithm (ANN-GA) are used to optimize ANN training in order to overcome these weaknesses of ANN-BP. A software is developed to run the algorithm after dataset is given to the network, ANN is designed and training method is determined. Mean squared error (MSE) is traditionally used as the only performance measure in ANN training (with BP). However, in the software developed here, mean absolute error (MAE) and R2 are also measured during ANN-ABC and ANN-GA training. It is observed that using MAE in ANN-ABC training as a performance measure gives more successful results compared to MSE use. Four different studies are conducted using this method. In these studies, ANN-BP had training error values in the level of E-06, while ANN-GA had E-03 and E-18, and ANN-ABC achieved E-16 level. The success levels of the networks in the test data were E-06 for ANN-BP, E-03 and E-09 for ANN-GA, and E-08 and E-16 for ANN-ABC. These results showed that, ANN-ABC produced more satisfactory training and test results in three of the four studies, compared to other two training methods. ANN-GA is found to be the most successful in only one of the studies. In terms of training time, ANN-BP is seen to be the fastest in all of the studies with a completion time in seconds it is followed by ANN-ABC with a minutes-level completion time, while ANN-GA is observed to be the slowest by lasting for hours. When training time and performance in test data measures are both considered simultaneously, it can be concluded that ANN-ABC is more suitable to be used in classification of odour data.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Sırörtme, iletişim dışındaki kişilerin ilk bakıştaki tespitlerini önlemek üzere gizli verinin masum görünen bir taşıyıcı ortam içine gizlenerek iletilmesi yöntemidir. Sırörtmede gizli verinin varlığından iletişim dışındakiler habersizdir. Sırörtme, imge, video, ses veya metin dosyalarına uygulanabilir. Bu tez çalışmasında, renkli imgeler içine renkli imge gizleyen yeni veri gizleme yöntemleri önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin ilk üçü tersinir olmayan veri gizleme yöntemleridir. Tersinir olmayan yöntemler örtü imgeyi eşit çerçevelere bölerek mevcut bitlerle eşleştirme alanları oluşturmaktadır. Gizlenecek veri, eşleştirme alanları ile karşılaştırılarak gizlemeye uygun olup olmadıkları tespit edilir. Eşleşme oluştuğunda, gizli verinin yeri işaretlenir. Gizlenen veri, mevcut bitlerle temsil edildiği için sadece işaretleme işleminde bit değişikliği oluşur. Diğer üç yöntem ise tersinir yöntemlerdir. Tersinir yöntemler, 24-bit renkli imge içerisine yüksek kapasitede kayıplı 24-bit renkli imge gizlemektedir. Tersinir yöntemlerde, eşleştirme yöntemine göre değişiklik gösteren eşleştirme alanı aralıkları oluşturulur. Gizlenecek imge eşit parçalara bölünür ve her parçanın girdiği eşleştirme aralığına göre kodlanarak gizleme işlemi yapılır. Önerilen yöntemler, örtü imgede en az değişiklik yaparak en fazla veriyi gizlemeye çalışır. Önerilen yöntemlerin sıraçma algoritmalarına karşı başarımını test etmek için rasgele seçilen 150 imgeye veriler gizlenmiş ve imge bozulma ölçüm yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Tez çalışmasında önerilen tersinir yöntemler, literatürdeki yöntemlere göre kapasite olarak iki kat daha verimli, değişiklik analizi olarak %10 daha düşük PSNR değeri elde etmiştir. Steganography is a data hiding method in an innocent media to prevent initial observations from third parties. Thus, third parties are not aware of the presence of the secret data when steganography is concerned. Steganography can be applied to image, video, audio or text files. In this thesis, a set of new data hiding methods have been proposed for still images. The first three are irreversible methods which divide cover media into equal mapping areas to match the bits of secret data. The mapping areas are tested whether they are suitable for hiding the bits of the secret data. If so, the location of the hidden bits are marked. Since the secret data are represented by existing bits in the cover file, cover bits can be changed only during marking procedures. The next proposed three methods are reversible by which high capacity lossy images can be hidden into images. In reversible methods, the mapping areas are created in determined coded ranges. Proposed methods try to embed as much as possible secret data with a minimum change in cover bits. The method proposed have been tested comprehensively against well-known steganalysis algorithms using 150 image files embedded with secret data then the image distortion parameters have been evaluated. The proposed reversible methods have achieved two times better capacity and %10 lower distortion rate as PSNR compared to the studies in the literature.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Sanal heykeltıraşlık, kullanıcılara sanat, tasarım ve hızlı prototipleme alanlarında sanal gerçeklik donanım ve yazılımları tarafından sağlanan bir sanal dünya içerisinde yeni 3B katı nesne oluşturma veya mevcut nesneleri değiştirebilme imkânı sağlayan 3B bir modelleme işlemidir. Bu tez çalışmasında haptic kuvvet geri-beslemesi ile voksel-temelli bir sanal heykeltıraşlık uygulaması için optimize edilmiş hash-temelli bir octree veri yapısı kullanımı önerilmektedir. Amaç, hacim voksel veri kümesini saklamak için gerekli hafızayı ve hesaplama maliyetini düşürmek, aynı zamanda da gerçek-zamanda etkileşim esnasında gerçekleşen octree kullanımından doğan ağaç dolanım süresini azaltarak model yüzeyinin lokal olarak yeniden oluşturulma süresini kısaltmaktır. İlk önce, üzerinde çalışılan sanal ham maddeye ait hacim verisi daha az hafıza kullanarak saklayabilmek ve gerçek-zamanda yontabilmek amacıyla vokselleştirilerek optimize-edilmiş hash-temelli bir octree veri yapısına dönüştürülmektedir. Daha sonra, küre olarak tasarlanan sanal araç tarafından heykelin hangi voksellerine dokunulduğu belirlenerek bu vokseller veri yapısından çıkarılmaktadır. Sonuç verisine gerçekçi bir görüntü verebilmek amacıyla üçgen kafes modelini yeniden oluşturmak için Marching Cubes algoritması kullanılmaktadır. Tüm hacim için hesaplama maliyeti yüksek olduğundan dolayı bu çalışmada sadece yontma işleminden sonra modifiye edilen vokseller tarafından etkilenen eş yüzey yeniden hesaplanarak lokal güncelleme gerçekleştirildi. İkinci olarak, önerilen sanal heykeltıraşlık sistemine, sanal yontma aracının üç-boyutlu kontrolünü sağlamak ve kullanıcıların yontma işlemi sırasında heykel üzerinde uyguladıkları kuvvete karşı meydana gelen direnci hissedebilmelerine imkan sağlamak amacıyla bir haptic cihazı yolu ile haptic kuvvet-geri beslemesi entegre edilmiştir. Sanal heykeltıraşlıkta hafıza optimizasyonu ve gerçek-zaman etkileşimi üzerine odaklanılan bu çalışmada, önerilen optimize edilmiş hash-temelli octree veri yapısının performansını test etmek amacıyla hafıza maliyetleri ve çalışma süreleri, işaretçi-temelli ve hash temelli veri yapıları ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, bu yeni optimize edilmiş hash-temelli octree veri yapısının hem ön-işleme zamanında hem de gerçek zamanda hafıza maliyetleri ve çalışma sürelerindeki düşüşler gösterilmiştir. Anahtar kelimeler: Sanal Heykeltaşlık, Haptics, Vokselleştirme, Octree, Hashing Virtual sculpting is a 3D modelling process which allows users to create new 3D solid models or modify existing objects provided by virtual reality software and hardware in art, design and rapid prototyping areas. In this thesis, an optimized hash-based octree data structure in a voxel-based virtual sculpting application with haptic force feedback is proposed. The goal is to reduce the memory and computation costs to store volumetric voxel dataset and also to reduce the local surface reconstruction times of the model by decreasing tree traversal time caused by octree during real-time interaction. First, in order to store with less memory and carve in real-time, volumetric data of virtual workpiece is converted into an optimized hash-based octree data structure by voxelizing them. Then, voxels collided with the carving tool that is designed as a sphere are removed from this data structure. Marching Cubes algorithm is used to reconstruct the triangular mesh model in order to give a realistic display of the voxel data. Since the computational cost is very high for the whole volume, in this study, local update is performed by reconstructing the isosurface affected from the modified voxels after carving process. Afterwards, by the way of a haptic device, a haptic force feedback is integrated in the proposed virtual sculpting application in order to provide 3D control of the virtual tool and allow to feel the resistance against the applied force on the sculpture object. This study focused on memory optimization and real-time interaction, memory costs and runtimes of the proposed optimized hash-based octree data structure are compared with the pointer-based and hash-based ones in order to test the performance. Consequently, memory cost and working time decreases on both pre-processing and runtime of this new optimized hash-based octree data structure are shown. Keywords: Virtual Sculpting, Haptics, Voxelization, Octree, Hashing

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Baş ağrısı yaşam kalitesini olumsuz yönde etkileyen yaygın bir sağlık sorunudur. Çoğunlukla selim bir ağrı türüdür ve zamanla kendiliğinden geçer. Ancak herhangi bir etiyolojiye dayanmayan başlı başına hastalık olan türleri mevcuttur. Bu türler uzman bir nöroloji doktoru eşliğinde tedavi gerektirir. Baş ağrılarının teşhisi ve tedavisi için Uluslararası Baş Ağrısı Derneği tarafından yayınlanan sınıflama kriterleri kullanılır. Bu kriterler, birbirlerine benzeyen ve birbirleri ile şartlı ilişkilere sahip, karmaşık birçok maddeden oluşmaktadır. Kriterlerin doğru kullanılması ve hastanın düzenli şekilde takip edilmesiyle en doğru teşhis konulabilir ve uygun tedavi yapılabilir. Bu tezde, baş ağrılarını doğru bir şekilde teşhis edebilmek ve hastalığın ilerleyişini kontrol etmek amacıyla bilgisayar destekli bir takip ve kriterlere göre bir sınıflama sisteminin geliştirilmesi anlatılmıştır. Bu sistem kullanılarak toplanan hasta kayıtları ile veri madenciliği yapılmış ve farklı algoritmalar doğruluk, hassasiyet ve kesinlik açısından karşılaştırılmıştır. Sistem web tabanlı olarak geliştirilmiş olup, kural tabanlı bir algoritma ile baş ağrısı teşhis kriterlerine göre sınıflama yapmaktadır. Ayrıca sistemde bir takvim modülü hazırlanmış olup, hastaların baş ağrısı ve aura atakları yanı sıra ilaç kullanımları da aylık, haftalık ve günlük olarak bu modül yardımı ile takip edilebilmektedir. Türkiye'nin üç farklı şehrinden elde edilen 850 hasta kaydı ile yapay bağışıklık sistemi algoritmaları, karınca koloni algoritması ve yapay arı koloni algoritmasının sınıflandırma performansları gözlemlenmiştir. Ancak kural tabanlı sınıflama algoritması baş ağrılarının alt kümelerini de teşhis ederken, yapay zekâ algoritmaları eğitim verilerinin çeşitliğinin az olması sebebiyle sadece ana gruptaki baş ağrılarını sınıflandırabilmektedir. Alt kümeler sınıflandırıldığı zaman doğruluk oranı azalmaktadır. Headache is a common health problem which negatively affects life quality. Mostly, it is a benign pain and it disappears in time without treatment. However, there are some headache types which are diseases on their own that do not have an underlying etiology. Thus, they require medical treatment with guidance of a neurologist. The criteria published by International Headache Society are used for headache diagnosis and treatment. These criteria involve several complex criterion which are similar and related to each other with several conditions. The most precise diagnosis result can be reached by patients' regular follow-up and the right use of criteria. In this thesis, the development of a classification system based on the criteria and computer-aided patient follow-up in order to control the progress of disease for correct diagnosis of headaches was explained. Data mining was used with the gathered patients' records by using this system and different algorithms are compared in terms of accuracy, sensitivity and specificity. The system was developed as web-based and it makes classification according to the headache diagnosis criteria through the use of the rule based algorithm. Additionally, a calendar module was prepared and the patients' daily, weekly and monthly headache and aura attacks as well as the medication usage could be followed with the help of this module. The classification performance of the artificial immune system algorithms, the ant colony algorithm and the artificial bee colony algorithm were evaluated with the use of 850 patients' records from three different cities of Turkey. Although the rule based classification algorithm was able to classify all the sub-groups of the main types of headaches, the artificial intelligence algorithms could only classify the main types of headaches due to the lack of diversity in training data. Accuracy value decreased when the sub-groups of headaches were classified.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Beyinde büyüyen ve gelişen kötü huylu tümörler son zamanlarda insan ölümlerinin en önde gelen nedenlerinden birisi olmaya başlamıştır. Beyin tümörleri için en uygun tedavi yönteminin belirlenmesi hekim tarafından tümörün türünün ve evresinin belirlenmesine bağlıdır. Beyin tümörünün tecrübeli radyologlar tarafından tam olarak teşhis edilebilmesi, Manyetik Rezonans (MR görüntüleri), MR spektroskopi verileri ve patolojik değerlendirmeleri içerisine alan karmaşık bir süreçtir. Genel olarak bir radyolog bu süreçle ilgili olarak önemli doğruluk ve hassaslıkta karar verebiliyor olsa da, hataları en aza indirebilmek için sürekli yeni yöntemler araştırılmaktadır. Bu yüzden radyolog ya da hekimlerin beyin tümörlerinin ayrımını yüksek oranda yapabilecek Bilgisayar Destekli Teşhis (Computer-Aided Detection, CAD / BDT) sistemlerinden yararlanması oldukça önemlidir. Bu tez çalışmasında, hem MR görüntüleri ile hem de MR Spektroskopi (MRS) verileri kullanarak, radyologların karar verme aşamalarında yardımcı olabilecek, beyin tümörlerinin tespitini başarılı bir şekilde yapan yeni bilgisayar destekli yaklaşımlar önerilmiştir. Tez kapsamında geliştirilen ilk yöntem MR görüntüleri üzerinde çalışmakta ve beyin tümörlerinin iyi/kötü huylu ayrımlarını görüntü işleme ve örüntü tanıma teknikleri ile gerçekleştirmektedir. Bu işlemi gerçekleştirmek amacıyla MR görüntüleri üzerinde kafatası kısmını çıkarma için yeni bir görüntü ön-işleme tekniği önerilmiştir. Ayrıca, tümör ayrımlarında sınıflandırıcı etkisini görebilmek için farklı sınıflandırıcıların başarımları kıyaslanmıştır. 188 adet MR görüntüsü üzerinde yapılan detaylı deney sonuçlarına göre, önerilen yöntem ile %96.81 doğruluk oranı ile beyin tümörlerinin iyi / kötü huylu ayrımı gerçekleştirilebilmiştir. Tez kapsamında önerilen bir diğer yöntemde ise, MR spektroskopi sinyalleri üzerinde çalışan ve Yapay Bağışıklık Sistemi (YBS) tabanlı yeni bir BDT yaklaşımı geliştirilmiştir. Önerilen yöntem ile MRS verileri kullanılarak iyi huylu / kötü huylu tümör ayrımı, beyin tümörünün evrelemesi, normal beyin dokusu ile beyin tümörünün ayrımı, metastaz beyin tümörleri ile birincil beyin tümörlerinin ayrımı ve sahte tümörlerin belirlenmesi yüksek başarımla mümkün olmuştur. Çok uluslu ve merkezli bir proje kapsamında elde edilen geniş bir veri seti ile gerçekleştirilen deney sonuçlarına göre sırasıyla %96.97, %100, %100, %98.33 ve %98.44 başarım elde edilmiştir. Malignant tumors growing and developing in the brain have recently become one of the leading causes of death in humans. Determination of the most suitable treatment for brain tumors depends on accurate detection of malignancy, type and grade of the tumor by the physician. Diagnosis of brain tumors by radiologists is a complex process which includes MR images, MR spectroscopy data and pathological assessments. Generally, a radiologist makes a decision with reasonable accuracy and specifity rates. However new methods have been investigated by the researchers to minimize the diagnosis mistakes. Therefore, it is crucial for radiologists or physicians to use a Computer-Aided Diagnosis (CAD) system which will help detection of brain tumors with high success rates. In this thesis, novel computer aided methods, which use MR images and MR Spectroscopy data, have been proposed for the detection of brain tumors to support decision process of the radiologists. The first method developed in the thesis differentiates brain tumors as benign or malignant by image processing and pattern recognition techniques on MR images. To perform this operation, a new image pre-processing technique has been proposed to strip the skull region. Moreover, to evaluate the effect of classifier performance on tumor differentiation, different classifiers have been compared. According to detailed test results performed on 188 MR images, benign or malignant differentiation of brain tumors can be detected with 96.81% accuracy rate by proposed method. In the second method, a novel Artificial Immune System (AIS) based computer-aided diagnosis system has been proposed. This system utilizes MR Spectroscopy signals to make a decision about brain tumors. The system can perform differentiation of benign / malign, metastatic / primary, pseudo / normal tumors and grading of brain tumors with high accuracy rates. According to the experimental results performed on large dataset obtained from an international and multi-center project, the detection performance has been achieved 96.97%, 100%, 100%, 98.33% and 98.44% success rates respectively.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Meme kanseri son yıllarda kanser türleri arasında en çok yaygınlık gösteren kanser türüdür. Meme kanserinin teşhisi ve tedavisinde mamografi olarak bilinen X-Ray görüntüleme yöntemi yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Mamografi cihazları ile elde edilen mamogram görüntüleri radyoloji uzmanları tarafından incelenir, yorumlanır ve hasta ile ilgili rapor yazılır. Mamogram görüntülerinde uzmanlar öncelikle kitle tespit etmeye ve mikrokireçlenme(MC, Microcalcification) tespit etmeye çalışırlar. MC tespiti kitle tespitine göre gözden kaçırılma riski daha fazla olan bir durumdur. Yapılan araştırmalarda radyologların MC vakalarını tespit etmekte zorlandıklarını ve yüzde yetmişlik bir doğrulukla çalıştıkları ortaya koyulmuştur. Son yıllarda meme kanseri teşhisi alanında bilgisayar destekli tespit sistemleri geliştirilmeye başlanmıştır. Araştırmacılar mamogram görüntüleri üzerinde kitle tespiti yapan veya MC tespiti yapan yöntemler yaklaşımlar ve algoritmalar geliştirmektedir. Bu çalışmada MC bölgelerinin tespitini yapmak için makine öğrenmesi yöntemi kullanılarak bir çalışma yapılmıştır. Yapılan çalışmada gri seviye eş oluşum matrisi temelli doku analizi (GLCM, Gray Level Cooccurrance Matrix), dalgacık dönüşümü temelli ayrıştırma, iki boyutlu eşit genişlikli ayrıştırma (EWD2) ve çoklu pencere temelli istatistiki analiz (MWBSA) kullanılarak farklı özellik çıkartım yöntemleri ile MC desenlerinin karakteristik özellikleri sayısal yöntemlerle analiz edilmiş olup çok katmanlı ileri beslemeli yapay sinir ağı (MLPNN, Multiple Layer Percepteron Neural Network) olarak bilinen sınıflandırıcı ve destek vektör makinesi (SVM, Support Vector Machine) kullanılarak bir makine öğrenmesi yaklaşımı geliştirilmiştir. Çalışma sonuçlarının geçerliliği, tıbbi karar verme sürecinde bir testin ayırt ediciliğini belirlemek amacıyla kullanılan yöntemlerden biri olan Alıcı İşlem Karakteristikleri Eğrisi (ROC, Receiver Operating Characteristic) yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Duyarlılık ve özgüllük testi olarak da bilinen bu test neticesinde aday mikrokireçlenme tespit aşamasında MLPNN sınıflandırıcı kullanılarak en iyi sonuç MWBSA yöntemi ile elde edilmiştir. SVM sınıflandırıcı kullanılarak en iyi sonuç ise EWD2 ve GLCM yöntemleri kullanılarak elde edilmiştir. Aday mikrokireçlenme bölgelerinin sınıflandırılması olan ikinci aşamada ise MLPNN sınıflandırıcı kullanılarak en iyi sonuç EWD2 yöntemi ve GLCM yöntemi kullanılarak elde edilirken SVM sınıflandırıcı kullanılarak yapılan deneylerde en iyi sonuç dalgacık dönüşümü yöntemi kullanılarak elde ediliştir. Çalışmanın sonunda MATLAB yazılım geliştirme ortamı kullanılarak grafik arayüze sahip BCDS ismi verilen MC temelli meme kanseri teşhis yazılımı geliştirilmiştir. Geliştirilen bu yazılım gelecekte üzerine yeni özellik çıkartım yöntemleri ve yeni sınıflandırıcı modelleri eklenebilecek şekilde dinamik bir yapıya sahiptir. Breast cancer is the most common cancer type among other cancer types in recent years. X-ray imaging method, known as mammography for diagnosis and treatment of breast cancer, is widely used. The mammogram images, produced by mammography devices, are examined, interpreted, and a report about the patient is written by radiologists. Radiologists first try to catch masses and microcalcifications in mammogram images. Detection of microcalcification (MC) is a more difficult process than mass detection. Research has shown that radiologists have difficulty detecting microcalcification and they work with seventy percent accuracy. In recent years several computer aided detection systems have been developed on breast cancer diagnosis. Researchers have been developing methods, approaches and algorithms catching masses and MC in mammogram images. In this study machine learning method was used for detection of microcalcification problem. In the current study, the characteristic features of MC patterns were analyzed by using quantitative methods such as gray level co-occurrence matrix based texture analysis (GLCM), wavelet-based parsing, two-dimensional equal width separation (EWD2), and multi-window based statistical analysis (MWBSA), and a machine learning approach was developed by employing a classifier and support vector machine (CSM) known as multi-layer percepteron neural network (MLPNN). The validity of the study findings was performed using the Receiver Operating Characteristic (ROC) method, which is used for determining the distinctiveness of a test during a medical decision making process. As a result of this test, also known as sensitivity and specificity test, the best result was obtained with MWBSA method using MLFFNN classifier during microcalcification diagnosis process. The best result for CSM classifier was obtained using EWD2 and GLCM methods. At the second stage, which is the classification of candidate microcalcifications, the best values for MLFFNN classifier were obtained using EWD2 and GLCM methods, whereas the best result in experiments employing CSM classifier was obtained using wavelet method. At the end of the study, MC based breast cancer detection system called BCDS with a GUI was developed using MATLAB. The developed software is a dynamic and well suited structure into which new classifier models and extraction methods can be integrated in the future.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Günümüz dünyasında ulaşım, iletişim ve eğlence gibi alanlarda insanlara yönelik hizmet veren birçok sistem, aynı şekilde ülkelerin dünya çapında caydırıcı güç olma yolunda sahip oldukları bilimsel araştırma platformları, otomasyon sistemleri ve askeri teknolojiler ile tüm bu sistemleri kuşatan bilişim teknolojileri mevcuttur. Bu teknoloji ve sistemlerin geliştirilme süreçlerinde ortaya çıkan teknik problemlerin, çoğunlukla gerçek-zamanlı ya da buna yakın bir hızda ve makul hata payı ile çözülmesi gereklidir. Aslında tüm bu sistemler yaşayan sistemler olarak kabul edilir. Geliştiricilerin kapsamlı çalışmalar sonucunda ortaya koydukları prensip ve algoritmalar doğrultusunda ürettikleri yazılım programları aracılığıyla bu tür sistemler, işleyiş ortamına bağlı olarak dış dünya ile sürekli etkileşim halinde bulunurlar. Bu tür sistemler, dışardan çok çeşitli sensörler yoluyla toplanan verilerin anlamlı bilgilere dönüştürülerek uygun şekilde kullanıma sokulmasını sağlayan mekanizmalar içerirler. Değişen ihtiyaç ve koşullar, yüksek yaşam standartları için beklentiler ve insanın sorgulayıcı tabiatı her geçen gün yeni ve daha yetenekli sistem ve hizmetlerin ortaya çıkmasını gerekli kılmaktadır. Bu nedenle, daha iyi donanım ve sensörlerin yanında zeki yazılımlarla donatılmış modern sistemlerin varlığı günümüzde her zamankinden çok daha fazla önem kazanmaktadır. Bu tür sistemlerin işleyiş döngüsünde, sistem geliştiricileri açısından en önemli husus herhangi bir anda sistemin hangi durumda olduğunu açıklayacak ve dolayısıyla gerekli aksiyonun yapılmasına yardımcı olacak bilgiyi sunan bir alt sistemin varlığıdır. Ancak, birçok durumda böyle bir bilgiye herhangi bir kısıtlama olmaksızın ulaşmak mümkün değildir. Bu bağlamda, sistemin durumlarına ilişkin doğrudan ölçülemeyen büyüklük değerleri gürültülü sensörler yardımıyla yapılan ölçümlerden yola çıkılarak elde edilmeye çalışılır. Böyle uygulamalar ise alt düzeyde Kestirim ve Filtreleme alanları kapsamına giren metotlarla yapılmaktadır. Bu çalışmanın temel konusu olan gerçek-zamanlı hareket izleme de bilimsel araştırma, askeri teknoloji ve eğlence gibi birçok alana yönelik olarak geliştirilen sistemler için çözülmesi gerekli bir alt problemdir. Bu problemin çözümü için son yıllarda araştırmacılar genelde olasılığa dayalı filtreleme özelde ise Parçacık filtreleme yöntemleri üzerine yoğunlaşmıştır. Bu çalışmada da farklı kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesine dayanan bir parçacık filtreleme uygulaması ile RGB-D sensörüne sahip bir aygıtın iç-tanımlı algoritmalarla yürüttüğü gerçek-zamanlı hareket izleme sürecinin belli varsayımlar çerçevesinde iyileştirilmesi hedeflenmiştir. There exist so many systems in today's world, developed for serving people in the fields such as transportation, communication or entertainment and also in scientific research platforms, automation systems and military technologies acquired by governments in the way of being a globally deterrent power. Technical problems emerging within the development process of such systems are required to be solved mostly in real-time or near real-time with acceptable accuracy rates. Indeed, these systems are deemed as living systems such that they permanently interact with the outside world depending on their operating environment through the software programs produced in line with the principles and algorithms revealed by the architectures as a result of comprehensive studies. Such systems include kind of mechanisms ensuring data collected by various sensors from the outside to be conveniently put into practice. Changing needs and conditions, expectations for higher living standards and exploration-driven nature of human being imply novel and more capable systems and services to be introduced with each passing day. Hence, modern systems equipped with better hardware and sensors at the same time supported by smarter software gain currency today more than ever. The most significant requirement from the point of architectures for such type of systems is to have a kind of sub-system allowing acquiring information at any time associated with the states of the system in order to take the appropriate action. However, in most situations it is quite difficult to reach this information without any restrictions. Within this context, the requested information about the system states which is not directly obtainable is attained via the available sensor measurements, of course, in a distorted form owing to the noise. Such applications undoubtedly refers to the methods of well-positioned research field namely "Estimation Theory" and "Filtering". Real-time motion tracking which is the main focus of this dissertation is obviously a sub-problem required to be solved for several systems developed within the scope of fields such as scientific research, military technologies and entertainment. Solution of this problem has recently lead to researchers directing to the field of probabilistic filtering in general and particle filtering in particular. In this study, it is aimed to enhance the real-time motion tracking process of a device having a RGB-D sensor by its built-in algorithms pursuant to specific assumptions using a sensor-fusion based particle filtering application.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Beyinde öğrenme süreci, biyolojik sinir ağlarının bilgiyi depo etmesi ve bu bilginin ağı oluşturan nöronlar arası iletilmesi aşamalarından meydana gelmektedir. Buradan hareketle biyolojik sinir ağlarının davranışını modelleyebilmek için çeşitli matematiksel yapay sinir ağı topolojileri ortaya konulmuştur. Literatürde en yaygın kullanılan ağ topolojisi farklı katmanlardan meydana gelen ileri yönlü yapay sinir ağı topolojisidir. Model bilginin giriş katmanından çıkış katmanına doğru ileri yönlü yapay nöronlar ile aktarılması ve nöronlar arası sinaptik bağlantı ağırlıklarının değiştirilmesi ilkesine göre çalışmaktadır. Bu çalışmada, Küçük Dünya ağları modellinin ileri yönlü yapay sinir ağlarında uygulanması ve öğrenme performansının araştırılması hedeflenmiştir. Bu bağlamda, Watts-Strogatz, Newman-Watts ve Simard tarafından ortaya konulan bağlantı yenileme yöntemleri ile yeni ileri yönlü ağ topolojileri elde edilmiştir. Bu topolojilerin öğrenme süreci ve modelleme performanslarının testi için farklı alanlardan karmaşık problemler kullanılmıştır. Bu ağlardan elde edilen sonuçlar geleneksel ileri yönlü yapay sinir ağı sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Küçük Dünya ağının oluşturulmasında, Global ve Lokal bağlantı uzunluk katsayıları kullanılmış ve Küçük Dünya ağı üretebilmek için gerekli yeni bağlantı sayısı aralığı tespit edilmiştir. Elde edilen bu bağlantı aralığı, denemelerle elde edilen ağın başarılı deneme sayısı dağılımı ile tutarlılık göstermektedir. Watts-Strogatz ve Simard Küçük Dünya ağı modellerinin küçük ölçekli veri seti için daha iyi öğrenme performansı gösterdiği görülmüştür. Ancak veri seti büyüdükçe bu performansın düştüğü gözlemlenmiştir. Ayrıca, bu modellerin yeni bağlantı sayısı aralığının geniş ölçekli olduğu tespit edilmiştir. Newman-Watts Küçük Dünya ağında ise yeni bağlantı sayısı aralığının daha küçük ölçekli olduğu ve bu ağların öğrenme performansının veri seti büyüklüğünden bağımsız olduğu belirlenmiştir. Yapılan çalışmada literatürde ilk defa, Watts-Strogatz Küçük Dünya ağı modeli ile geleneksel ileri yönlü yapay sinir ağı modeli bağımsız örnekli t-testi kullanılarak istatistiksel olarak karşılaştırılmış ve Watts-Strogatz Küçük Dünya ağı modelinin geleneksel ileri yönlü yapay sinir ağı modelinden istatistikî olarak daha anlamlı (p

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Son yirmi yılda nesne yönelimli programlama dilleri ve yönetilen çalışma zamanları, yazılım mühendisliği yönünden sağladıkları avantajlardan ötürü oldukça popüler hale geldiler. Ancak birçok uygulama alanındaki bu popülerliklerinin aksine, aynı programlama dilleri ve çalışma zamanları, gerçek zamanlı programlama için uygun görülmediler. Birçok faktörün yanı sıra, bunların gerçek zamanlı sistemlerin geliştirilmesi için kullanılmalarının önündeki bariyerlerden bir tanesi, büyük nesnelere bellek ayırma esnasında karşılaşılma olasılığı olan uzun bekleme zamanlarıdır. Bu tez gerçek zamanlı Java için zamanımıza kadar geliştirilmiş olan farklı büyük nesnelere bellek ayırma çözümlerini inceler ve bu çözümlere alternatif olarak anahtarlamalı yeni bir yaklaşım sunar. Sunulan tekniğin performansının hali hazırda uygulanmış diğer tekniklerle karşılaştırılması amacıyla geliştirilmiş olan sentetik bir kıyaslama uygulaması da bu tezde açıklanmıştır. Over the last twenty years object oriented programming languages and managed runtimes like Java have been very popular because of their software engineering benefits. Despite their popularity in many application areas, they have not been considered suitable for real-time programming. Besides many other factors, one of the barriers that prevent their acceptance in the development of real-time systems is the long pause times that may arise during large object allocation. This thesis examines different kinds of solutions which have been developed so far and introduces a switchable approach to large object allocation in real-time Java. A synthetic benchmark application which is developed to evaluate the effectiveness of the presented technique against other currently implemented techniques is also described.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Eski bir çin atasözünde “Dinlersem unuturum, görürsem hatırlarım, uygularsam anlarım” veciz ifadesinden de anlaşılacağı üzere, bir konu hakkında en ideal öğrenmenin, öğrenilen teorik bilgilerin uygulamaya geçirilmesinden geçmektedir. Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği ve buna benzer bilim dallarında önemli bir yer teşkil eden Bilgisayar Mimarisi ve Organizasyonu ile İşletim Sistemi derslerinde teorik olarak işlenen kavramların pratiğe dönüştürülmesi günümüz eğitim sisteminin problemleri arasında yer almaktadır. Gelişen teknoloji ile beraber bu derslerin uygulama ihtiyacını karşılamaya yönelik yazılımsal ve donanımsal temelli çözümler üretilmiştir. İşletim Sistemleri dersine yönelik yapılan eğitimsel çalışmalar Bilgisayar Mimarisi ve Organizasyonu dersine yönelik yapılan çalışmalar ile karşılaştırıldığında özgün sistem tasarlama motivasyonu açısından yetersiz olduğu görülmektedir. Bu çözüm adımlarına son yıllarda alanda programlanabilir kapı dizileri(FPGA- Field Programmable Gate Arrays) geliştirme ortamları kullanılarak yeni bir yaklaşım getirilmeye çalışılmıştır. Bu geliştirme ortamları kullanılarak geliştirilen eğitimsel çalışmalar simülasyon ortamındaki ideal şartların yerine gerçek dünya şartları altında gözlenebilen, çalıştırılabilen, elle tutulabilen yapıların ortaya çıkmasına neden olmuştur. Bu tez kapsamında yapılan ilk çalışma 2009 yılında tasarladığımız yazılımsal tabanlı bilgisayar mimarisine modüler özellik katılarak FPGA geliştirme ortamına aktarılmıştır. Modülerlik özelliği kullanıcılara sisteme müdahil olma avantajını getirerek özellikle Bilgisayar Mimarisi ve Organizasyonu dersine yönelik motivasyon artıcı bir etki getirmiştir. Başka bir deyişle kullanıcı sistemdeki bir bileşenin yerine kendi tasarımını ekleyerek sistemin işleyişinde herhangi bir olumsuzluğa neden olmaması kullanıcının bu derse karşı motivasyonunu artıran kullanıcı dostu bir özelliktir. Bu nedenle kullanıcı büyük bir sistemin karmaşası içinde kaybolmadan sistemdeki birimleri kullanıcı tabanlı tasarımlarla değiştirerek kendi bilgisayar mimarisini oluşturabilecektir. Ayrıca modüler özellikli donanımsal tabanlı bilgisayar mimarisi üzerine sıfırdan bir işletim sisteminin nasıl tasarlanacağı konusunda eğitimsel bir doküman hazırlanarak literatürde bu alanda bir kullanıcı rehberi olması hedeflenmiştir. Tasarlanan işletim sistemi bilgisayar mimarisinin sahip olduğu assembly dili ile yazılan özgün bir işletim sistemi olup eğitimsel amaçlı olarak literatürde kullanılmak üzere yer alacaktır. An old Chinese proverb says “I hear, and I forget; I see, and I remember; I do, and I understand”. As is understood from this expression, the most ideal learning about a topic is to put into practice the theoretical knowledge learned. Computer Organization and Operating Systems courses play a significant role in the Electronics Engineering, Computer Engineering and similar disciplines. To convert practice the concepts handled in these courses are among the problems of today’s education system. It has been produced hardware and software based solutions to eliminate the need for application in these courses using technology. The educational tools prepared for operating systems course is insufficient in terms of the motivation of original system design compared with computer organization and architecture course In addition to these solutions, it has been brought new approach using FPGA(Field Programmable Gate Array) development environments. The educational tools solution developed by using FPGA development environments brought about observable, executable and tangible structures under real world conditions instead of the ideal conditions in the simulation environment. The computer architecture developed using an emulator program that we designed in 2009 is embedded to the FPGA development board by including the modular approach in this thesis. The modular approach allowed the effect for enhancing motivation to users by bringing involving feature in especially computer architecture and organization course. In other words, it is user friendly that since the user defined design does not cause any negative effect at the process of system and to be able to integrate their designs instead of a component of the system. In this way, the user will obtain the own computer architecture by changing the related system’s components with the user defined designs without getting lost in the complexity. Also we have prepared a user guide how to design an operating system on hardware based computer architecture from scratch. The developed operating system is written using assembly language of our computer architecture named BZK.SAU and presented an educational tool to the literature

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Günümüzde PLC'lerle karmaşık kontrol işlemleri kolaylıkla gerçekleşebilmektedir. Daha önceleri PLC'ler sadece klasik kumanda işlemleri için kullanılırdı. Bugün ise yerlerini Profibus ve Profinet sistemleri sayesinde birbirileri ile haberleşebilen gelişmiş teknoloji ürünleri olarak endüstrideki yerlerini sağlamlaştırmışlardır.PLC'ler donanım açısından bilgisayarlara benzemelerine rağmen dış sinyallerden etkilenmemelerinden, giriş çıkış elemanlarının montajlarının kolaylığından dolayı ve de bilgisayar programlarıyla karşılaştırıldığında programlama dilinin basitliğinden dolayı vazgeçilemez ürünler haline gelmişlerdir.Günümüzde PLC'ler birçok alanda kullanılmaktadırlar. Suyun iletkenliği sudaki çözünmüş madde oranı ile doğru orantılı olarak değişmektedir. Sudaki çözünmüş madde miktarının fazla olması suyun tadını doğrudan etkilemektedir. Suyun iletkenliğinin ölçülmesinde PLC ile tasarlanmış bir sistem kullanarak, yapılan ölçümlerin hata paylarının en aza indirilmesi, sistemin çok daha verimli çalışması amaçlanmıştır. Nowadays most of complicated systems can be solved with PLC. Before, PLC was used as a simple control units. PLC, provides communication between all process by Profinet and Profibus systems, is the most common device in industrial areas at the moment.Although PLC hardware is similar with computer?s, its inputs and outputs can be montaged easily and the CPU can not be affected external signals. On the other hand, PLC programs language is more simple than other program languages.In these days PLC is used in different commercial areas. One of them is water conductivity measurement. Water conductivity change by dissolved elements in a proportional ways. The taste and quality of water is affected by dissolved elements ratio in water. Water conductivity can be measured with a system which is designed with PLC. The system provides less measurement error and efficent working conditions.Keywords: PLC, Water Conductivity

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Bu çalışmada bilgi ve bilgisayar güvenliğini sağlamak için geliştirilen araçlardan birisi olan saldırı tespit sistemleri (STS) incelenmiş, STS geliştirmek için kullanılan yöntemler araştırılmıştır. Bu çalışmanın ana konusu olan yapay bağışıklık sistemi (YBS) üzerine detaylı bir inceleme yapılmış ve YBS kullanılarak zeki bir STS geliştirilmiştir.Geliştirilen sistemden elde edilen sonuçlar, diğer yaklaşımlardan elde edilen değerler ile karşılaştırılmış ,farklılıklar sunulmuştur.Yapılan araştırma, inceleme ve değerlendirme çalışmalarından yola çıkarak bu tez kapsamında geliştirilen yazılım ve sunulan önerilerin, ülkemizde bilgi ve bilgisayar güvenliği konusunda yapılacak çalışmalara büyük katkılar sağlaması ve yeni ufuklar açması beklenmektedir. In this thesis, intrusion detection systems (IDS) which are important tools for providing information and computer security were analyzed, the methods used in developing IDS were reviewed. A detailed analysis about the artificial immune base system, IDS was presented and this IDS were compared to the other classical IDS. In the light of those, differences between this methods were given.According to the reviews, the evaluations and the experiences gained on IDSs during this study, it can be concluded that this study might contribute to improve the studies on information and computer security being done in near future and bring more awareness and perceptions to the security issues.

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Öğrenciler dinleme ve uygulamanın her ikisininde olduğu bir dersi daha iyi öğrenirler. Bilgisayar mühendisliği, elektrik mühendisliği gibi benzer bölümlerde bulunan donanım laboratuarları olmayan küçük okullarda bilgisayar mimarisi dersinde uygulama yapmak zordur. Bu tez, bilgisayar mimarisi ve CPU tasarımı konularında çalışmak isteyen öğrencilere yön gösterici bir çalışmadır. Bu tezde tasarlanan mikro işlemci ticari mikro işlemcilerde ortak olarak kullanılan 59 komutu simüle eder. Altı farklı adresleme moduna sahiptir. Kesme ve giriş-çıkış işlemleri yapabilmektedir. Genel ve özel amaçlı olmak üzere 11 kaydedicisi vardır. 64 KB lık bir belleğe sahip olan bu mikro işlemci, kaydediciler ve bellek arasındaki iletişimin gerçekleşebilmesi için 16 bitlik bir ortak veri yolu tasarlanmıştır. Yazılan bir programın makine koduna dönüştürülebilmesi için Visual Studio .NET'te bir derleyici program yazılmıştır. Sonuç olarak, yazılan bu program vasıtasıyla öğrenci yazdığı bir programın akışını izleyebilmektedir.Anahtar kelimeler: Bilgisayar mimarisi, mikro işlemci tasarımı, simülasyon Students learn better when they both hear and do. In computer architecture courses ?doing? can be difficult in small schools without hardware labs hosted by computer engineering, electrical engineering, or similar departments. This thesis is an instructional aid for students studying computer architecture and CPU design. The microprocessor that designed in this thesis simulates 59 instructions that used common in commercial microprocessor. It has six different adressing modes. It has Interrupt and input-output instructions. It has 11 registers that are general and private registers. It is designed 16-bit common data bus to realize communication between this microprocessor has a 64 KB memory, registers, and memory. It is wrote a program that is compiling to machine code in Visual Studio .NET. consequently, can watch the flow of written program by means of this programKey Words: Computer Architecture, microprocessor design, simulation