Fen Bilimleri Enstitüsü / Science Institute
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11727/1392
Browse
8 results
Search Results
Item Effects of Repair Techniques and Scarf Angles on Mechanical Performance of Composite Materials(2023) Karaduman, Beyza Naz; Elaldi, Faruk; https://orcid.org/0000-0003-0592-6868; AAG-5060-2019Today, composite materials, which have the advantage of strength and lightness ratio, have gained great importance especially in the aeronautical industry and automotive sector. With widespread use of composites, the repair of damages caused by external factors has also become an important research topic. In this study, the effects of different repair methods and scarf angles on the mechanical performance of the material were investigated. Scarf angles of 20 degrees, 30 degrees, and 45 degrees have been selected in order not to create too many scarf areas and to find a quick repair method. Also, a comparison of single scarf and double scarf repair was made to find a more robust solution. The samples were produced from carbon fiber prepreg and with the [45/0/90/0/45](2s) fiber orientation. Tensile, compression, and flexural (3-point bending) tests according to ASTM standards were applied to composite samples prepared with single scarf and double scarf repair configurations at different angles. The stress-strain curves obtained as a result of the tests showed that the specimens repaired at 20 degrees had the highest strength. In addition, it has been determined that the samples repaired with double scarf withstand higher forces compared to the samples repaired with single scarf at the same angle.Item Omics in Oxidative Stress Tolerance in Crops(2019) Kayihan, Ceyhun; Eyidogan, Fusun; https://orcid.org/0000-0003-1684-4147; Q-4515-2016; ACA-9644-2022Item Comparison of Intelligent Classification Techniques by Practicing a Specific Technology Audit(2016) Berkol, A.; Kara, G.; Turk, A.Technology audit activities arc carried out for assessment of firms' technological requirements, capacity or management capability. The aim of these assessments is to define the weaknesses of firms and develop actions in order to improve firms' technological capacity and/or technology management capability. Generally these activities are implemented with survey questionnaires. These questionnaires can be filled by managers of firms or can be implemented as an interview by independent experts. However, evaluating surveys and preparing useful comments related to results can consume lots of time and also contain lots of biases/subjectivity. In accordance to ease the decision making process and provide more verified/accurate results, we develop a methodology based on an Artificial Neural Network (ANN) algorithm which is aimed to behave like a decision maker. And in this study, we use a synthetic data set which is prepared for assessment of technology management capability of selected 70 Turkish firms.Item Encryption and multi-share-based seganography methods on images with low spectral resolution(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2023) Çiftçi, Efe; Sumer, EmreSteganography is the name given to secret communication methods that third parties cannot detect. This secret communication is performed by hiding the secret information to be transmitted on a carrier medium so that the carrier does not raise any suspicions. Steganography science, of which many examples can be presented from the past to the present, has gained new application areas with the development of digital technologies. This thesis aims to develop new steganography methods that hide secret messages in plain text format on binary images, which have a lower spectral resolution when compared to color or grayscale images, used in digital devices as carriers. It has been observed that all implemented methods can successfully hide considerable lengths of plaintext payloads on binary images generated by both thresholding and halftoning methods, and this finding has been reinforced with conducted objective and subjective evaluations. Steganografi, üçüncü şahıslar tarafından tespit edilmeyecek şekilde gizli iletişim kurma yöntemlerine verilen isimdir. Bu gizli iletişim, iletilmek istenen gizli bilginin şüphe uyandırmayacak bir şekilde bir taşıyıcı ortamın üzerine gizlenmesiyle gerçekleşir. Geçmişten günümüze bir çok örneği sunulabilen steganografi bilimi, dijital teknolojilerin gelişmesiyle yeni uygulama alanları kazanmıştır. Bu tezin amacı, düz metin biçimindeki gizli mesajları, taşıyıcı olarak dijital cihazlarda kullanılan renkli veya gri tonlu görüntülere kıyasla daha düşük spektral çözünürlüğe sahip ikili görüntüler üzerine gizleyecek olan yeni steganografi yöntemlerinin geliştirilmesidir. Geliştirilen tüm yöntemlerin hem eşikleme, hem de yarıtonlama yöntemleriyle üretilen ikili görüntülere büyük uzunluklarda düz metin türünde veriyi başarıyla gizleyebildikleri görülmüş ve yapılan objektif ile subjektif değerlendirmelerle de bu bulgu pekiştirilmiştir.Item Videolarda insan eylemlerini tanımada poligon tabanlı öznitelik çıkarımı(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023) Gocmen, Ogul; Akata, Murat EminVideolardaki insan eylemlerinin tanınması ve sınıflandırılması için, silüet tabanlı yeni bir öznitelik çıkarma yöntemi önerilmiştir. Bu amaçla, “Hareket Geçmişi Görüntüsü (HGG)” ve “Poli-Siluet (PoS)” adı verilen yeni görüntü şekilleri, yeni bir “Poligonlaştırma Algoritması (PoG)” ve yeni bir “Poligon Kodlama Algoritması (PoC)” geliştirilmiştir. Önerilen yöntem, “Silüet Videolarından (SiVi)” , HGG’lerin elde edilmesi, daha az köşeye indirgenerek poligon formuna dönüştürülmesi ve kodlanmasına dayanmaktadır. Geleneksel siluet oluşturma yöntemleri siluetlerin gövde bütünlüğünü tek başlarına karşılayamadıklarından, bu sorunu aşmak için, görüntü ve videolarda yer alan insan ve nesneler üzerinde örnek bölütlemesi yapabilen Yolact++’ın kodları değiştirilerek, modelin ürettiği insan maskeleri ile SiVi’ler oluşturulmuştur. Hareketi daha iyi tanımlayan HGG’ler, ardışık olmayan SiVi karelerindeki silüetleri ağırlık merkezlerine göre toplanması ile elde edilir. Poligonlaştırma işlemi, HGG görüntülerine uygulanır. PoG, eğri şekilleri ve görüntülerin poligonlaştırılmasına dayansa da, çalışması tam olarak bunlara benzemez. PoG, HGG’nin kontur koordinatlarını hızlı bir şekilde istenilen boyuta indirger. Elde edilen poligonlaştırılmış HGG görüntülerine PoS adı verilir. PoC algoritması, PoS görüntüsünü parametre olarak alır ve içerisindeki şeklin sol üst köşe koordinatından başlayarak, saat yönünün tersinde dolanırken, üzerinden geçilen her bir kenar ile bir vektör oluşturur. Bu esnada vektörün, çalışmada belirlenen sekiz adet açısal alandan hangisine iz düşümü olduğunu hesaplayarak, ilgili vektörün kodunu belirler. Bir PoS’un tüm kenar vektörlerinin kodları, dolaşılma sırasıyla dizi içine kaydedildiğinde, o vektörler ile oluşan PoS için poligon kodu elde edilir.Uzun poligon kodları ile kolay işlem yapılabilmek ve farklı uzunlukta vektörler oluşturulabilmek için, genetik algoritmada kullanılan k-mer gruplandırma tekniği benzeri bir yaklaşım çalışmada geliştirilmiştir. Düşünülen işlem poligon kodunun normalizasyonunu sağlamakla kalmamış, aynı zamanda poligon kodunun adaptif bir çekirdeğe göre uyarlanmasını doğurarak çalışmada önceden düşünülmeyen, farklı bir boyuta bu çalışmayı taşındığı görülmüştür. Gruplama k boyu olarak farklı uzunluklar seçilmiş ve poligon kod grupları, k boyuna göre oluşabilecek en büyük kodlara bölünerek normalize edilmiştir. Önerilen öznitelik çıkarma yöntemi, herhangi bir aksiyon videosunun karelerinden elde edilmiş PoS üzerinde eşit uzunlukta öznitelik vektörlerinin üretilmesini garanti eder, bu durum, boyut sorununun üstesinden gelmek için ekstra boyut indirgeme algoritmalarının kullanımına ihtiyacı ortadan kaldırır. Farklı k-mer uzunlukları, çalışmada kullanılan veri setleri üzerinden elde edilen öznitelik vektörlerinde denenerek “işlem hızı” ile “sınıflandırma doğruluğu” karşılaştırmaları yapılmıştır. Yöntem, HMDB51 ve UCF101 veri setleri üzerinde denenmiş en iyi performans veren k-mer boyu ve sınıflandırma doğruluk sonuçları, diğer çalışmalarla karşılaştırılmış ve daha başarılı sonuçların elde edildiği görülmüştür. Ayrıca, çalışmaya özgü hazırlanan Yoga veri seti üzerinde HGG görüntülerinin farklı formları ile ek olarak derin ağ uygulamaları da gerçekleştirilmiş ve kayda değer cesaretlendirici sonuçlar alınmıştır. A new silhouette-based feature extraction method for the recognition and classification of human actions in videos is proposed. For this purpose, new image forms called “Motion History Image (HGG)” and “Poly-Silhouette (PoS)”, a new “Polygonization Algorithm (PoG)” and a new “Polygon Encoding Algorithm (PoC)” have been developed. The proposed method is based on obtaining HGGs from “Silhouette Videos (SiVi)”, converting them to polygon form with fewer corners and encoding them. Since traditional silhouette creation methods cannot meet the body integrity, to overcome this problem, the codes of Yolact++ were changed and human masks produced by the model is saved as SiVis. HGGs that better describe motion have been obtained by summing the silhouettes in non-consecutive SiVi frames according to bounding box centroids. The polygonization process has been applied to the HGG images. PoG quickly reduces the contour coordinates of the HGG to the desired size. The resulting polygonized HGG images are called PoS. The PoC algorithm takes the PoS image as a parameter and creates a vector with each edge, starting from the upper left corner coordinate, while tracing in counterclockwise direction. It calculates the related vector code by projecting the vector on to the area that are presented in the study. When the codes of all edge vectors of a PoS are recorded, the polygon code for the PoS is formed. An approach similar to the k-mer grouping technique in genetic algorithms has been developed in order to be able to process with long polygon codes and to create feature vectors of different lengths. This idea not only provided for the normalization of the code, but also for the adaptation of the code according to an adaptive kernel. Different lengths were chosen as k and groups were normalized by dividing them into the largest codes according to the k length. The proposed feature extraction method guarantees the generation of feature vectors of equal length on PoS, eliminating the need for the use of extra dimension reduction algorithms to overcome the size problem. Different k-mer lengths were tested on HMDB51 and UCF101 datasets and comparisons of "processing speed" and "classification accuracy" were made. The results of best k-mer and classification accuracy were compared with studies and it was found that more successful results were obtained. In addition, extra deep network applications were performed out on the yoga dataset created specifically for the study, and remarkable encouraging results were obtained.Item Automated Audio Captioning with Acoustic and Semantic Feature Representation(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023) Ozkaya Eren, AysegulToday, audio data is increasing rapidly with the developing technology and the increasing amount of data. Therefore, there is a need for understanding and interpretation of the content of audio data by human-like systems. Generally, audio processing studies have focused on speech recognition, audio event/scene, and tagging to process audio data. Speech recognition aims to translate a spoken language into text. Audio event/scene and tagging studies make single or few-word explanations of an audio recording. Unlike the previous studies, automatic audio captioning aims to explain an environmental audio record with a natural language sentence. This thesis explores the importance of using semantic information to improve audio captioning performance after a detailed literature study on audio processing, image/video, and audio captioning. In this context, computational models have been developed using linguistic knowledge (subject-verbs), topic model, knowledge graphs, and acoustic events for audio captioning. As a methodology, the contributions of different features, word embedding methods, deep learning architectures and datasets, and the contribution of semantic information to audio captioning were examined. Within the scope of the studies, two publicly open audio captioning datasets were used. The success of the models proposed in the thesis was compared with the studies using the same datasets. The results show that the proposed methods improve AAC performance and give results comparable to the literature. Günümüzde gelişen teknoloji ve artan veri miktarı ile birlikte ses verileri de hızla artmaktadır. Bu nedenle, ses verilerinin içeriğinin insan benzeri sistemler tarafından anlaşılmasına ve yorumlanmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Genel olarak ses işleme çalışmaları konuşma tanıma, ses olay/sahne tanıma ve ses etiketlemeye odaklanmıştır. Konuşma tanıma, konuşulan bir dili metne çevirmeyi amaçlar. Ses olay/sahne tanıma ve etiketleme sistemleri, bir ses kaydına tek veya birkaç kelimelik açıklamalar yapar. Otomatik ses başlıklandırma ise önceki çalışmalardan farklı olarak çevresel bir ses kaydını doğal bir dil cümlesi ile açıklamayı amaçlar. Bu tez, ses işleme, görüntü/video ve ses başlıklandırma üzerine ayrıntılı bir literatür çalışmasının ardından ses başlıklandırma performansını iyileştirmek için anlamsal bilgileri kullanmanın önemini araştırmaktadır. Bu bağlamda, otomatik ses başlıklandırma için dilbilimsel (özne-fiiller), konu modeli, bilgi çizgesi ve akustik olaylar kullanılarak sayısal modeller geliştirilmiştir. Metodoloji olarak, farklı özniteliklerin, kelime gömme yöntemlerinin, derin öğrenme mimarilerinin ve veri kümelerinin katkıları ve semantik bilginin ses başlıklandırmaya katkısı incelenmiştir. Çalışmalar kapsamında iki adet ses başlıklandırma veri seti kullanılmıştır. Tezde önerilen modellerin başarısı, aynı veri setlerini kullanan çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, önerilen yöntemlerin otomatik ses başlıklandırma performansını iyileştirdiğini ve literatürle karşılaştırılabilir sonuçlar verdiğini göstermektedir.Item Detection of Resistance to Pyrethroid And Neonicotinoid Insecticides in the Greenhouse Whitefly, Trialeurodes Vaporariorum (Westw.) (Hemiptera: Aleyrodidae)(2021) Erdogan, Cem; Velioglu, A. Sibel; Gurkan, M. Oktay; Denholm, Ian; Moores, Graham D.In Turkey as elsewhere, control of the greenhouse whitefly, Trialeurodes vaporariorum (Westw.) (Hemiptera: Aleyrodidae), relies extensively on the use of insecticides, which can promote the development of insecticide resistance. In this study, resistance to commonly used pyrethroid and neonicotinoid insecticides was investigated using bioassays and biochemical analyses. Full dose-response bioassays using 11 samples of T. vaporariorum from three locations in Turkey disclosed resistance up to 8.1-fold, 16-fold and 11.4-fold for the neonicotinoids acetamiprid, imidacloprid and thiamethoxam, respectively. Corresponding figures for pyrethroids were 56.5-fold for cypermethrin and 116.4-fold for deltamethrin. All samples were characterized using polyacrylamide gel electrophoresis (PAGE) and by measuring non-specific esterase and glutathione-S-transferase (GST) activity. There is no positive relationship between esterase activity and resistance pyrethroid or neonicotinoid resistance. It is thought that esterase enzyme activity seen in T. vaporariorum may be at lest partially related to the resistance to insecticides, but it cannot be responsible as a single mechanism. No relationship has been determined between GST activity and resistance to pyrethroids or neonicotinoids. The practical implications of these results for control of whiteflies are discussed.Item A Polydentate Ligand Based On 2,2 '-Dipyridylamine Unit Linked Benzo-15-Crown-5; Alkali And Transition Metal Complexes; Photoresponsive Ligand; Antimicrobial Evaluation Against Pathogenic Microorganisms(2021) Kocoglu, Serhat; Hayvali, Zeliha; Ogutcu, Hatice; 0000-0002-3590-9084; GMW-9869-2022New double-armed benzo-15-crown-5 compound (L) was successfully synthesized from 4',5'-bis(bromethyl)benzo-15-crown-5 with 2,2'-dipyridylamine. The synthesized host molecule (L), the dipyridylamine unit was able to coordinate Ni2+, Cu2+ and Ag+ metal cations, whereas the crown ether moiety bound with the alkali metal cations (Na+ and K+). The structures of the ligand (L), alkali metal complexes (NaL and KL2) and transition metal complexes ([NiLOAc], [CuLOAc] and [AgLNO3]) were characterized by spectroscopic methods. NMR and mass data provided exact evidence of complex formation through both coordination centers of the new ligand (L). Both parts (dipyridyl and crown ether) were linked to form a potential fluorescent-sensing compound (L) for metal cations. Therefore, to investigate the metal selectivity, different metal cations (Na+, Mg2+, K+, Ba2+, Cr3+, Fe3+, Co2+, Ni2+, Cu2+, Zn2+ and Ag+) and the new sensing compound (L) fluorescence spectra were recorded. Coordinations with Zn2+, Fe3+ and Cu2+ induced obvious changes on their increasing concentrations in fluorescence spectra. Crown ethers, as representatives of supramolecular compounds, are also promising antibacterial active compounds because of their ionophoric features. Synthesized ligand (L) and complexes (NaL, KL2, [NiLOAc], [CuLOAc] and [AgLNO3]) also proved to be adjuvants that helped to overcome antimicrobial resistance in a range of bacteria and yeast. The antimicrobial activity of compounds was screened in vitro against some pathogenic Gram-positive bacteria, some Gram-negative bacteria and yeast.