Fen Bilimleri Enstitüsü / Science Institute
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11727/1392
Browse
40 results
Search Results
Item Artık blok destekli U-Net mimarisi kullanarak görüntü steganografisi ve gizli veri boyutunun analizi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2024) Şener, Dilara; Güney, SeldaGünümüz iletişim sistemlerinde veri güvenliği, hayati bir öneme sahiptir. Temel amaç, hassas bilgilerin yetkisiz kişilerin eline geçmeden veya anlaşılamayacak şekilde güvenli bir biçimde hedefe iletilmesidir. Dijital teknolojideki gelişmeler ve cihazların yaygınlaşması veri güvenliği konusunda yeni zorlukları da beraberinde getirmektedir. Özellikle bankacılık, sağlık sektörü ve özel yaşam gibi alanlarda veri güvenliği daha da önem kazanmıştır. Bu bağlamda, steganografi gibi veri gizleme yöntemleri, kötü niyetli erişimlerden korunma amacıyla öne çıkmaktadır. Steganografi, önemli bilgileri fark edilmeden dijital medyaların içine gizleyerek, bu bilgilerin sadece gönderici ve alıcı tarafından bilinmesini sağlayan bir yöntem olması nedeniyle bilgi güvenliği alanında sıkça kullanılan yöntemlerden biridir. Bu tez çalışmasında, temel amaç, artık blok destekli U-Net mimarisi kullanılarak 256x256 boyutlarındaki renkli mesaj görüntülerinin aynı boyutlardaki kapak görüntülerine etkili bir şekilde gizlenmesini sağlamaktır. Literatürdeki çalışmalarda genellikle görüntü segmentasyonu amacıyla kullanılan klasik U-Net mimarisi, bu çalışmada veri gizleme ve çıkarma amacıyla düzenlenerek kullanılmıştır. Modelin test edilmesi aşamasında, iki farklı analiz yapılmıştır. İlk analiz kapsamında, literatürdeki mevcut çalışmalardan farklı olarak, Linnaeus 5 veri seti kullanılarak 32x32, 64x64, 128x128, ve 256x256 olmak üzere farklı boyutlardaki renkli mesaj görüntülerinin kapak görüntüsü üzerindeki etkisini incelemiştir. İkinci analiz kapsamında, farklı karakteristik özelliklere sahip görüntüler üzerinde genelleştirme yeteneğini ölçmek amacıyla model, Linnaeus 5 veri setine ek olarak ImageNet ve Labeled Faces in the Wild (LFW) veri setleri ile de test edilmiş ve ölçüm metrikleri elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar literatürde yer alan diğer çalışmalarla kıyaslanmıştır. Gerçekleştirilen kapsamlı literatür taramasından elde edilen mevcut bilgiler çerçevesinde, çalışmanın literatürdeki mevcut derin öğrenme algoritmalarına kıyasla Tepe Sinyal-Gürültü Oranı (Peak Signal to Noise Ratio, PSNR) ve Yapısal Benzerlik İndeksi Ölçümü (Structural Similarity Index, SSIM) açısından umut verici sonuçlar verdiği değerlendirilmektedir. Elde edilen analiz sonuçları hem yüksek veri gizleme kapasitesi hem de yüksek algılanamazlık düzeyinin elde edildiğini göstermektedir. Tez çalışması kapsamında ayrıca kapak görüntüleri karmaşıklık düzeylerine göre kategorize edilerek iki ayrı kategorideki bu resimlere aynı gizli görüntülerin gizlenmesiyle elde edilen ölçüm sonuçları değerlendirilmiştir. Böylece, karmaşıklık düzeyine göre optimum kapak resmi seçilmesi konusunda istatistiksel bir değerlendirme yapılmıştır.In modern communication systems, data security is of paramount importance. The primary goal is to ensure that sensitive information is transmitted to the intended recipient securely and unintelligibly to unauthorized individuals. Advancements in digital technology and the proliferation of devices have introduced new challenges in data security. In fields such as banking, healthcare, and personal privacy, the importance of data security has become increasingly critical. In this context, methods of data concealment like steganography have gained prominence for their ability to protect against malicious access. Steganography, by discreetly embedding crucial information within digital media, ensures that the data is only known to the sender and the receiver, making it a frequently employed method in the field of information security. This thesis is primarily focused on employing the U-Net architecture, which is supported by residual blocks, for the efficient concealment of colored message images of 256x256 dimensions within cover images of identical size. The classical U-Net architecture, traditionally used for image segmentation in the literature, has been adapted in this study for data hiding and extraction. During the testing phase of the model, two distinct analyses were conducted. Differing from existing studies, the first analysis investigated the impact of colored message images of various sizes (32x32, 64x64, 128x128, and 256x256) on the cover image using the Linnaeus 5 dataset. The second analysis aimed to measure the generalization capability of the model on images with different characteristics, employing additional datasets such as ImageNet and Labeled Faces in the Wild (LFW), and the results were compared with other studies in the literature. Comprehensive analyses have shown promising results in terms of Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and Structural Similarity Index Measure (SSIM) compared to current deep learning algorithms in the literature, to the best of our knowledge. The results demonstrate both a high capacity for data concealment and a high level of imperceptibility. Additionally, as part of the thesis work, cover images categorized based on their complexity levels and evaluates the measurement results obtained by embedding the same secret images into these two different categories. This provides a statistical assessment for selecting the optimum cover image based on complexity level.Item Tıkayıcı uyku apnesinin konuşma seslerinin doğrusal olmayan zaman serisi analizleri ve akıllı karar verme yöntemleri ile tespiti(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2023) Kantar Uğur, Tuğçe; Yılmaz, Derya; Yıldız, MetinTıkayıcı uyku apnesi (TUA) yaygın görülen uyku bozukluklarından biridir. TUA’nın altın standart tanı yöntemi olan polisomnografi (PSG) tetkikinin uygulanmasında karşılaşılan zorluklar nedeniyle bu alandaki çalışmalar, PSG’ye alternatif olarak kullanılabilecek çeşitli yaklaşımların geliştirilmesi üzerine yoğunlaşmıştır. TUA’nın kişiler uyanık durumdayken kaydedilen konuşma/ses sinyalleri kullanılarak tespiti, son yıllarda önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir. Yapılan çalışmalarda, genellikle ünlü sesler ve bazı geniz ünsüzleri klasik ses analizleri ile incelenmiş ancak sonuçlar klinik uygulamaya aktarılabilecek başarı seviyelerine ulaşamamıştır. Bu tez çalışması, sesin doğasında var olan kaotik davranışın doğrusal olmayan analiz yaklaşımlarıyla incelenmesi, klasik ses analizlerinin layıkıyla ortaya çıkaramadığı dinamiklerin eldesini sağlayarak TUA tespitinde etkili sonuçlar üretebilir düşüncesiyle planlanmıştır. Doğrusal olmayan zaman serisi analizi olarak bilinen ve temellerini kaos teorisinden alan yöntemler, çeşitli öznitelikler ve makine öğrenmesi kullanılarak, TUA’nın tespiti ve TUA derecesinin (hafif, orta, ağır apne) belirlenmesine yönelik çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, TUA’lı olan kişilerin sesinde değişiklik oluşturma potansiyeli olan 32 ses belirlenerek, 141 denekten kayıt alınmıştır. Analiz sonuçları ünlü, ünsüz ve tüm sesler için değerlendirilerek sınıflandırma çalışmaları yapılmış ve en iyi sonuç ünsüz seslerde elde edilmiştir. Ünsüz sesler için yapılan incelemede her bir denek için 336 öznitelik (28 ses × 12 öznitelik) hesaplanmış, ANOVA özellik seçme yöntemi ile sağlıklı/TUA sınıflandırması için 5, apne derecesi sınıflandırması için 14 öznitelik seçilmiştir. K-en yakın komşuluk (K-EYK) ve destek vektör makineleri (DVM) sınıflandırıcılarının çeşitli konfigürasyonları kullanılarak, sağlıklı/TUA tespitinde %95,1, TUA derecelerinin sınıflandırılmasında ise %82 doğruluk elde edilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmalar, TUA’nın varlığının ve TUA derecesinin, birkaç farklı ses örneğinden hesaplanan az sayıdaki doğrusal olmayan özellikle, PSG sonuçlarıyla tutarlı olarak (basit horlama, hafif, orta ve ağır TUA) yaklaşık 15 dakika içinde belirlenebileceğini göstermiştir. Sonuç olarak literatürdeki en yüksek sağlıklı/TUA sınıflandırma doğruluk oranına ulaşılmıştır. Ayrıca, konuşma seslerinden TUA derecesinin belirlenmesi konusunda, literatürde bu alandaki ilk çalışma olup, oldukça yüksek bir doğruluk elde edilmiştir.Obstructive sleep apnea (OSA) is a prevalent sleep disorder. Due to the challenges encountered in the application of polysomnography (PSG), which is the gold standard diagnostic method for OSA, research in this field has been focused on the development of various approaches that can be used as alternatives to PSG. Detection of OSA using speech/voice signals recorded while individuals are awake has become a significant area of research in recent years. In previous studies, typically vowels and some nasal consonants were examined with classical voice analysis, but the results did not reach success levels that could be translated into clinical practice. This thesis study was designed with the idea that exploring the chaotic behavior inherent in voice through nonlinear analysis approaches could yield effective results in detecting OSA by capturing dynamics that classical voice analyses cannot adequately reveal. Methods known as nonlinear time series analysis, based on chaos theory, were employed, incorporating various features and machine learning to detect OSA and determine its severity (mild, moderate, severe apnea). In this study, 32 voices with the potential to induce changes in the voices of individuals with OSA were identified, and recorded from 141 subjects. The analysis results were evaluated for vowels, consonants, and all voices, and classification studies were conducted, with the best results obtained for consonants. In the analysis of consonants, 336 features (28 voices × 12 features) were calculated for each subject. Five features were selected for healthy/OSA classification, and 14 features were selected for apnea severity classification, using the ANOVA feature selection method. By employing various configurations of K-nearest neighbors (K-NN) and support vector machines (SVM) classifiers, the study achieved a 95.1% accuracy in detecting healthy/OSA and an 82% accuracy in classifying OSA severity. The studies demonstrated that the presence of OSA and the OSA severity could be determined within approximately 15 minutes, consistent with PSG results (simple snoring, mild, moderate, and severe OSA), using a small number of nonlinear features calculated from various sound samples. As a result, the study achieved the highest healthy/OSA classification accuracy rate in the literature. Additionally, it is the first study in the literature to determine the OSA severity from speech, achieving a very high accuracy.Item Graph-based object classification techniques for autonomous vehicle radar sensors(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2023) Sevimli, Rasim Akın; Üçüncü, Murat; Koç, AykutAs the automotive industry continues to evolve, the importance of visual perception systems that provide situational awareness to autonomous vehicles has become crucial. While traditional deep neural networks have been successful in solving 2D Euclidean problems over the past decade, the analysis of point clouds, especially RADAR data, presents significant challenges owing to its irregular structure and intricate 3D geometry, which are not well-suited for 2D signal processing. To address this issue, we propose two novel approaches by using Graph and Transformer based classification methods for RADAR point clouds in this thesis. The novel aspect of these studies lie in the development of an object point detection pipeline utilizing Graph and/or Transformer based methods. Each of the created models utilizes a deep learning structure from start to finish, incorporating graph convolutions on both RADAR points and feature vectors. Feature vectors are generated within the GSP framework to create a contextualized representation of the sensor data. As the movement towards comprehensive deep learning methods continues to grow in popularity, we initially present the RADAR-DGCNN and RADAR-PointNGCNN methods, both of which are constructed using graph-oriented algorithms. While our initial suggested approaches predominantly utilize graph-related methods, we improve the classification outcomes by integrating adaptations into a Transformer network within the GSP framework. To validate the effectiveness of our proposed methods, we conduct experiments using publicly available nuScenes and RadarScenes point cloud datasets. Through extensive experimentation on these challenging benchmark datasets, we demonstrate that our proposed method outperforms state-of-the-art baselines studied on the RADAR point cloud in terms of performance.Otomotiv endüstrisi geliştikçe, otonom araçlara durumsal farkındalık sağlayan görsel algılama sistemlerinin önemi hayati hale gelmiştir. Geleneksel derin sinir ağları son on yılda 2D Öklid problemleri çözmede başarılı olmuş olsa da, nokta bulutlarının analizi, özellikle RADAR verisi, düzensiz yapısı ve karmaşık 3D geometrisi nedeniyle 2D sinyal işleme için uygun değildir ve önemli zorluklar çıkarmaktadır. Bu sorunu çözmek için, bu tezde RADAR nokta bulutları için Çizge ve Dönüştürücü tabanlı sınıflandırma yöntemleri kullanarak iki yeni metot önerilmektedir. Bu çalışmaların yenilikçi yönü, Çizge ve/veya Dönüştürücü tabanlı yöntemler kullanılarak nesne nokta tespiti yapılabilen bir yapı geliştirmekte yatmaktadır. Oluşturulan her bir model, baştan sona derin öğrenme yapısını kullanırken RADAR noktaları ve öznitelik vektörleri üzerinde çizge evreşimlerini içermektedir. Öznitelik vektörleri, sensör verilerinin bağlamsal bir temsili oluşturmak amacıyla GSP çatısı altında üretilmektedir. Kapsamlı derin öğrenme yöntemlerine yönelik eğilimin popülaritesi artmaya devam ederken, her ikisi de çizge tabanlı algoritmalar kullanılarak oluşturulan RADAR-DGCNN ve RADAR-PointNGCNN yöntemler önerilmektedir. Başlangıçta önerdiğimiz yaklaşımlarımız çoğunlukla çizge ile ilişkilendirilen yöntemleri kullanırken, sınıflandırma sonuçlarını GSP çatısı altında bir Dönüştürücü ağına uyarlama ile iyileştirilmiştir. Önerilen yöntemlerimizin etkinliğini doğrulamak için halka açık nuScenes ve RadarScenes nokta bulutu veri kümelerini kullanarak deneyler gerçekleştirilmiştir. Bu zorlu karşılaştırmalı veri kümeleri üzerinde yapılan geniş kapsamlı deneylerle, önerilen yöntemimizin RADAR nokta bulutu üzerindeki performans açısından mevcut en iyi temel yöntemleri geride bıraktığı görülmüştür.Item Personel atama problemi: bir kamu kurumu uygulaması(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2023) Şimşek, Cemil; Dengiz, BernaPersonel atama problemi genel olarak m tane personelin n adet görev eşleştirilmesi olarak tanımlanabilir. Atama problemi 1950’li yıllardan günümüze kadar birçok alanda karşımıza çıkmaktadır. Atama maliyetleri, personel tercihleri, hizmet puanları, personel ve görev nitelikleri gibi kurumdan kuruma değişen atama kriterlerine göre personel atamaları yapılmaktadır. Bu tez çalışmasında; Türkiye’de güvenlik hizmeti veren bir kamu kurumunun atama sistemini dikkate alan atama problemi tanımlanmıştır. Çalışma; sosyal gelişmişlik, mesafe, okul/eğitim durumu vb. birçok sebeple personelce tercih edilmeyen görev kadrolarına hakkaniyetli bir şekilde personelin atanması için, yeni ve dengeli bir atama modelini hedeflemiştir. Küçük ve tercih edilmeyen yerleşim yerlerindeki görevlerde çalışan personelin gelişmiş ve çok tercih edilen yerleşim yerlerindeki görevlere, gelişmiş ve çok tercih edilen yerleşim yerlerindeki görevlerde çalışan personelin ise küçük ve tercih edilmeyen yerleşim yerlerindeki görevlere atanması için bölgeler arası rotasyonu sağlayan, bir atama modeli önerilmiştir. Literatürdeki çalışmalarda kullanılan “birikimli hizmet puanı” yerine “ortalama hizmet puanları” ile “görev yeri puanları” birlikte kullanılmıştır. Hizmet puanı ve görev puanlarında oluşan denge ile kritik olup tercih edilmeyen görevlere tecrübeli personelin atanması sağlanacaktır. Ayrıca bu model ile karar vericiye toplam atama maliyetinde ve personelin öncelikli tercihlerine atanması konusunda alternatif seçenekler sunulmaktadır. Önerilen model, Dev-C++ 5.11 ortamında C++ ile kodlanarak küçük, orta ve büyük ölçekli test problemleri oluşturulmuştur. Küçük ve orta ölçekli problemler kesin sonuçlu çözüm teknikleri ile çözülerek elde edilen sonuçların sayısal analizleri yapılmıştır. Atanacak personel sayısının artması ile önerilen atama modelinin parametre sayısı faktöriyel olarak arttığından oluşturulan büyük ölçekli test problemleri analitik çözüm teknikleri ile çözülememiştir. Bu nedenle tezin izleyen aşamasında, kesin sonuçlu çözüm teknikleri ile çözülemeyen büyük ölçekli test problemlerine için bir Tavlama Benzetimi (TB) algoritması önerilmiştir. Geliştirilen TB algoritmasının etkinliği küçük ve orta ölçekli problemler üzerinde test edildikten sonra büyük ölçekli test problemlerinin çözümünde kullanılmıştır. Büyük ölçekli test problemleri çözümünde elde edilen sonuçlar kullanılarak algoritmanın etkinliği için sayısal analizler yapılmıştır. Personnel assignment problems can be defined as matching personnel to positions. The assignment problem has been encountered in many areas since the 1950s. Personnel assignments are made according to assignment criteria that vary from institution to institution, such as assignment costs, personnel preferences, service scores, personnel, and job qualifications. In this study, the assignment problem, which takes into account the assignment system of a public institution providing security services in Turkey, is defined. The study aimed at a new and balanced assignment model to provide equitable assignments by taking into account preferability criteria such as; social development, distance from centers, vocational institutions, etc., of a settlement. An assignment model is proposed that provides inter-regional rotation for the assignment of personnel working in small and nonpreferred settlements to positions. Also, highly preferred settlements and personnel working in posts are developed and highly preferred settlements to tasks in small and non-preferred settlements. In the model, instead of the "cumulative personnel service score" used. in the literature, "average personnel service scores" and "settlements scores" are used together. Balancing service time and scores will be ensured that experienced personnel should be assigned to critical and non-preferred tasks. In addition, with this model, alternative options are offered to the decision-makers in terms of total assignment cost and assignment of personnel to their priority preferences. The assignment problem of the institution was solved with the proposed mathematical model. The proposed model is coded by using C++ in Dev-C++ 5.11 program. Then small, medium and large scale test problems are created. Small and medium-sized problems are solved with exact solution techniques and the obtained results are analyzed by computational analyses and the results are evaluated. As the number of parameters of the proposed assignment model increased factorial with the increase in the number of personnel to be assigned, the large-scale test problems created can not be solved by using analytical solution techniques. Therefore, in the following phase of the thesis, an Simulated Annealing algorithm is proposed for large-scale test problems that cannot be solved by exact solution techniques. After testing the effectiveness of the developed Simulated Annealing algorithm on small and medium-sized problems, it will be used to solve large-scale test problems. Finally, the results of the computational analysis is presented.Item Alışılmamış imalat yöntemlerinin seçiminde bir karar destek sisteminin geliştirilmesi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2024) Kargın, Leman; İç, Yusuf TanselBu tez çalışmasında Alışılmamış İmalat Yöntemlerinin (AİY) seçimi için bir Karar Destek Sistemi (KDS) geliştirilmiştir. Geliştirilen KDS’de öncelikle literatürde gerçekleştirilmiş çalışmalardan yola çıkarak yapılacak işlemlere uygun AİY’ler veri tabanından belirlenerek bir alternatif setinin oluşturulması sağlanmıştır. Ardından literatürde yaygın bir şekilde AİY seçiminde kullanılmış olan AHP ve TOPSIS yöntemleri bütünleşik olarak uygulanarak işe en uygun AİY’nin belirlendiği bir seçim modeli oluşturulmuştur. Sonrasında elektro kimyasal delik delme işlemi özelinde bu işlemle delinmiş deliklerin görüntülerini görüntü işleme teknikleriyle işleyen, ön eleme ve AHP-TOPSIS modeli sonucu belirlenmiş olan AİY için uygun işleme parametrelerinin de önerildiği ikinci seviye bir model KDS’ye entegre edilmiştir. Son aşamada ise görüntü işleme teknikleri ile elde edilen farklı performans yanıtlarına sahip olan farklı parametre setlerinden oluşan alternatifler TOPSIS modeline aktarılarak performans yanıtlarına kullanıcının atayacağı ağırlık değerlerine göre en uygun parametre kombinasyonunun tespitinin sağlandığı bir en iyileme modülü de KDS’ye eklenmiştir. Böylece AİY seçim sürecinin tüm değerlendirme ve analiz aşamalarını içeren bütünleşik bir KDS ortaya konabilmiştir. Geliştirilen KDS ileriki dönemlerde diğer AİY’lerin işlemler özelindeki görüntülerinin veri tabanına yüklenmesi ile diğer işlemler için de işleme parametresi değeri verebilecek bir yapıda oluşturulmuştur. KDS, Python programlama dili kullanılarak geliştirilmiş ve uygulama çalışmaları ile KDS’nin işlevselliği gösterilmeye çalışılmıştır. In this thesis, a decision support system (DSS) was developed for the selection of Nontraditional Manufacturing Processes (NTMPs). In the developed DSS, first of all, based on the studies carried out in the literature, suitable NTMPs were determined from the database, and an alternative set was created. Then, AHP and TOPSIS methods, which have been widely used in the selection of AHPs in the literature, were integrated into the DSS to determine the most suitable NTMP for the defined operation. Afterward, a second level model was integrated into the DSS, which processes the images of the holes drilled with this process with image processing techniques, specifically for the electrochemical hole drilling process, and also recommends the appropriate processing parameters as a result of the pre-screening module and AHP-TOPSIS model. In the last stage, alternatives consisting of different parameter sets with different performance responses, obtained through image processing techniques, were transferred to the TOPSIS model, and an optimization module was integrated into the DSS, which enables the determination of the most appropriate parameter combination according to the weight values assigned by the user to the performance responses. Thus, an integrated DSS that includes all evaluation and analysis stages of the NTMP selection process was developed. The developed DSS was created in a structure that can provide processing parameter values for other processes in the future by uploading process-specific images of other NTMPs to the database. DSS was developed using Python programming language, and the functionality of DSS was tried to demonstrate with application studies.Item Montaj hattı dengeleme ve işçi atama probleminde ergonomik uzantılı yeni modeller(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023) Yener, Yelda; Can, Gülin Feryalİşgücünün üretimde yoğun olarak yer aldığı montaj hatlarının verimliliği, bu hatlarda çalışan işçilerin performans düzeylerine bağlıdır. İşçilerin performans düzeyleri ise, heterojen yapıdaki işçi özelliklerinden etkilenmektedir. Söz konusu heterojen özellikler, çalışma ortamı koşullarından da işçilerin farklı düzeylerde etkilenmelerini beraberinde getirmektedir. Bu nedenle, insan ve çalışma ortamı arasındaki uyumu sağlamaya yönelik sistematik faaliyetlerin gerçekleştirildiği ergonomi biliminden, Montaj Hattı Dengeleme ve İşçi Atama Problemlerinde (MHDİAP) yararlanılması gereklidir. Böylece, işçilerin heterojen özelliklerini dikkate alan ve gerçek üretim koşullarını yansıtabilecek Ergonomik Montaj Hattı Dengeleme ve İşçi Atama Problemi (Ergo-MHDİAP) modelleri kurulabilecek ve hatların verimlilik düzeyleri daha güvenilir bir şekilde belirlenebilecektir. Bu kapsamda tez çalışmasında, farklı ergonomik risk faktörlerinin dikkate alındığı altı Ergo-MHDİAP modeli önerilmiştir: Birinci modelde, çevresel risk faktörlerinden aydınlatma ve gürültü faktörleri ile Uygun olmayan Çalışma Duruşları (UOÇD) kısıtlarda yer almış ve çevrim süresinin en küçüklenmesi amaçlanmıştır. Çalışma duruşlarına ilişkin risk düzeyinin belirlenmesi amacıyla Hızlı Tüm Vücut Değerlendirme (Rapid Entire Body Assessment-REBA) yöntemi, duruşların sergilenme sürelerine bağlı olarak kullanılmıştır. İkinci modelde, çevresel risk faktörleri ve UOÇD kısıtlarda yer almış ve çevrim süresinin en küçüklenmesi ile psikolojik risk faktörü kapsamında işçilerin tercih ettikleri görev/leri yapabilmelerinin en büyüklenmesi amaçlanmıştır Üçüncü modelde, bireysel risk faktörleri kapsamında işçilerin farklı özellikleri dikkate alınarak hesaplanan iş kazası yapma olasılığı, çevrim süresi ile en küçüklenmiş, çevresel risk faktörleri ile UOÇD kısıtlarda yer almıştır. Dördüncü modelde, çevresel risk faktörleri ile UOÇD kısıtlarda yer almış, işçilerin enerji tüketim miktarları ve çevrim süresi en küçüklenmiştir. Beşinci modelde, çevresel risk faktörleri ve UOÇD kısıtlarda yer verilmiş, çevrim süresi en küçüklenerek, işçilerin deneyim düzeylerine göre uygun görevlere atanabilmeleri en büyüklenmiştir. Son modelde ise, çalışmada dikkate alınan bütün ergonomik risk faktörlerinin yer aldığı bütünleşik bir MHDİAP modeli önerilmiştir. Geliştirilen ilk model, tek amaçlı olduğundan matematiksel modelleme ile çözülmüştür. İkinci, üçüncü, dördüncü ve beşinci modeller iki amaçlı olmaları sebebiyle Pareto Çözümler (Pareto Solutions-PSs) ortaya konulmuştur. Son model için ise, Uzlaşık Çözümler (Compromise Solution-CSs) elde edilmiştir. Önerilen matematiksel modellerin çözümlerinde, 18 görevin ve 7 işçinin yer aldığı, gerçek bir üretim ortamına ait veriler kullanılmıştır. Ayrıca, başka araştırmacılar tarafından daha önce geliştirilen 24 ve 28 görevli MHDİAP test verileri kullanılarak performans analizleri altı model için de yapılmıştır. Çalışma sonucunda, geliştirilen modeller ile makul sürelerde en iyi sonuca ulaşıldığı görülmüştür. Buna göre önerilen bütünleşik modelin, Ergo-MHİADP literatürü açısından katkı sağlayabilecek, orijinal ve detaylı bir yapıya sahip olduğu değerlendirilmiştir. Ayrıca karar vericilere, heterojen işçi özellikleri ve ergonomik risk faktörleri dikkate alınarak, montaj hatlarının verimliliğini artırabilmek açısından bir karar mekanizması olarak destek sağlayabilecektir. The efficiency of assembly lines where workers are taken place intensively depends on the performance levels of the workers working on these lines. The performance levels of the workers are affected by the heterogeneous worker characteristics. These heterogeneous features cause workers to be affected by working environment conditions at different levels. For this reason, it is necessary to benefit from the science of ergonomics in Assembly Line Worker Assignment and Balancing Problem (ALWABP), where systematic activities are carried out to ensure harmony between human and working environment. Therefore, Ergonomic Assembly Line Worker Assignment and Balancing Problem (Ergo-ALWABP) models considered the heterogeneous characteristics of the workers and reflect the real production conditions will be established and the productivity levels of the lines will be determined more reliably. In this context throughout the theses study, six Ergo-ALWABP models have been proposed, in which different ergonomic risk factors are taken into account. In the first model, environmental risk factors such as illumination and noise factors and Inappropriate Working Postures (IWP) are included in the constraints and it is aimed to minimize the cycle time. The Rapid Entire Body Assessment (REBA) method was used to determine the risk level of working postures, depending on the duration of the postures being used. In the second model, environmental risk factors and IWP are included in the constraints and it is aimed to minimize the cycle time and maximize the ability of workers to perform their preferred task/s considering the psychological risk factor. In the third model, the probability of having an occupational accident, which is calculated by considering the different characteristics of the workers within the scope of individual risk factors, is minimized with the cycle time and with that, environmental risk factors and IWP are included in the constraints. In the fourth model, environmental risk factors and IWP are included in the constraints, and the energy expenditure amounts of the workers and cycle times are minimized. In the fifth model, environmental risk factors and IWP are included in the constraints, the cycle time is minimized and the assignment of workers to appropriate tasks according to their experience level is maximized. In the last model, an integrated ALWABP model is proposed, which includes all the ergonomic risk factors considered in the study. Since the first model developed was single-objective, it was solved by mathematical modeling. Since the second, third, fourth and fifth models are two-objective, Pareto Solutions (PSs) has been put forward. For the last model, Compromise Solution-CSs were obtained. In the solutions of the proposed mathematical models, data belonging to a real production environment with 18 tasks and 7 workers were used. In addition, performance analysis for the 24 and 28 tasks ALWABP test data which previously developed by other researchers was performed for all of the six models. As a result of the study, it was seen that the best results were achieved in reasonable times with the developed models. Accordingly, it has been evaluated that the proposed integrated model has an original and detailed structure that can contribute to the Ergo-ALWABP literature. In addition, it will be able to support decision makers as a decision mechanism in order to increase the efficiency of assembly lines, considering heterogeneous worker characteristics and ergonomic risk factors.Item Elektrik şebekelerinde dağıtık üretim tabanlı genişleme tasarımı için yeni modeller(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2022) Yurtsever, AyşenurTeknolojik gelişmeler, dünya nüfusunun artması ve elektrifikasyon çalışmalarına bağlı olarak elektrik enerjisine olan talep artmaktadır. Artan talebin kesintisiz bir şekilde karşılanması elektrik dağıtımından sorumlu kurumların karşılaştığı temel zorluklardan biridir. Bu zorlukla başa çıkabilmek için mevcut şebekenin uygun yatırım planıyla düzenli olarak genişletilmesi ve kapasitesinin artırılması gerekir. Burada en uygun yatırım planının bulunması stratejik bir tasarım problemi olarak karşımıza çıkmaktadır. Tasarlanan dağıtım şebekelerinin artan talebi karşılamasının yanı sıra güvenilir, maliyet etkin ve temiz enerji kullanan şebekeler olması da beklenmektedir. Bu amaçlara ulaşabilmek için şebekenin dağıtık üretim (DÜ) yapısında planlanması son yıllarda ön plana çıkmaktadır. DÜ, güneş, rüzgâr türbinleri, hidroelektrik santraller, jeotermal enerji ve kombine ısı ve güç sistemleri gibi, kullanılacağı yerde veya yakınında elektrik üreten bir sistemi tanımlar. Bu tez çalışması kapsamında, dağıtık üretim içeren elektrik dağıtım şebekesi genişleme problemi (DŞGP_DÜ) ele alınmıştır. DŞGP_DÜ, temelde mevcut şebekenin güçlendirilmesini ya da hat, trafo merkezi, dağıtık üretim kaynağı gibi yeni şebeke bileşenlerinin eklenmesini içerir. Elektrik dağıtım şebekelerinde genellikle radyal yapılar kullanılmaktadır. Çok kullanılan bir şebeke türüdür ve şekli bir ağacın dallarına benzediği için bu tür şebekeye dallı şebeke de denilmektedir. Bu çalışmada, DŞGP_DÜ probleminin çok dönemli genişleme planını yapmak üzere aşağıda tanımlı ilgili alanlar için üç adet model önerilmiştir: i) Yatırım, bakım, üretim ve emisyon maliyetlerinden oluşan toplam maliyetin en küçüklendiği en iyi şebeke tasarımı için karma-tamsayılı yeni bir matematiksel model önerilmiştir. Modelde radyal yapıyı oluşturacak gerekli kısıt yayılan ağaç alt tur eleme kısıtlarına dayalı olarak geliştirilmiştir. Deneysel hesaplama analizi sonucunda alan yazındaki mevcut kısıt yapısı yerine bu tezde önerilen radyallik kısıtlarını içeren yeni modelin ilgili problemin çözüm zamanını azalttığı gösterilmiştir. ii) Bu modelin bir uzantısı olarak tüketicilerin kullandığı elektriğin yenilenebilir kaynaklardan üretildiğini garanti eden, yenilenebilir enerji kaynak garanti (YEK-G) sistemini dikkate alan DŞGP_DÜ için yeni bir matematiksel model geliştirilmiştir. Bu model ile yenilenebilir enerji kullanmak isteyen müşterilerin taleplerini karşılamayı garanti eden en uygun genişleme planının yapılması amaçlanmaktadır. iii) Son olarak, radyal şebekelerin güvenilirliği düşük olduğundan tasarlanan şebekenin güvenilirliğine odaklanılmıştır. Elektrik dağıtım şebekelerinde güvenilirlik, müşteriye kesintisiz hizmet verebilme yeteneği olarak tanımlanmakta olup sürdürülebilir hizmetin sağlanması için önemlidir. Kesinti maliyetleri ve kesintinin etkisi düşünüldüğünde, tüketici özelinde, farklı güvenilirlik düzeylerinin dikkate alınması gerekmektedir. Örneğin hastanelerin bulunduğu bir bölgeye hizmet veren trafonun güvenilirliğinin sadece yerleşim bölgesine hizmet veren bir trafoya göre daha yüksek olması beklenmektedir. Bu nedenle bu tezde önerilen üçüncü model, her bir tüketicinin gereksinimiyle bağlantılı bir güvenilirlik düzeyinde hizmet almasını garanti etmektedir. Dolayısıyla dağıtık üretimi ve güvenilirliği dikkate alan, şebeke genişleme problemi için doğrusal olmayan karma tamsayılı matematiksel bir model geliştirilmiştir. Önerilen matematiksel modeller 14 düğümlü örnek bir test şebekesi için uygulanmış ve elde edilen şebeke genişleme tasarımı üç dönem için verilmiştir. Ayrıca, modellerin hesaplamalı analiz sonuçları 9, 14, 24, 30 ve 40 düğümlü test problemleri üzerinde gösterilmiştir. Geliştirilen modeller ile makul sürelerde en iyi sonuca ulaşıldığı görülmüştür. Bu tez kapsamında geliştirilen matematiksel modeller ile yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonunu dikkate alan en iyi dağıtım şebekesi genişleme tasarımının oluşturulması amaçlanmıştır. The demand for electrical energy is increasing due to technological developments, the increase in the world population, and electrification studies. Meeting the increasing demand without interruption is one of the main challenges faced by institutions responsible for electricity distribution. In order to cope with this challenge, it is necessary to regularly expand the current network with an appropriate investment plan and increase its capacity. Finding the most appropriate investment plan is a strategic design problem. The designed distribution networks are expected to be reliable, cost-effective, and clean energy-using networks in addition to meeting the increasing demand. In order to achieve these goals, planning the network in a distributed generation (DG) structure has become common in recent years. DG refers to a system that generates electricity at or near the place it will be used such as solar panels, wind turbines, hydroelectric power plants, geothermal energy, and combined heat and power systems. Within the scope of this thesis study, the expansion problem of electric distribution network containing distributed generation (DNEP_DG) is addressed. DNEP_DG basically involves strengthening the current network or adding new network components such as line, substation, and distributed generation source. Radial structures are often used in electric distribution networks. It is a widely used type of network, and it is also called a branched network since its shape resembles the branches of a tree. In this study, three models were proposed for the related fields defined below to make a multi-period expansion plan of the DNEP_DG problem: i) A new mixed-integer mathematical model was proposed for the best network design in which the total cost consisting of investment, maintenance, production, and emission costs is minimized. The necessary constraint that would form the radial structure in the model was developed based on the spanning tree subtour elimination constraints. As a result of the experimental calculation analysis, it was shown that the new model containing the radiality constraints proposed in this thesis instead of the existing constraint structure in the literature shortened the solution time of the related problem. ii) A new mathematical model was developed for DNEP_DG as an extension of this model, which considers the renewable energy source guarantee system (RES-G) and guarantees that the electricity used by consumers is generated from renewable sources. It was aimed to make the most appropriate expansion plan with this model that guarantees to meet the demands of customers who want to use renewable energy. iii) Lastly, the reliability of the designed network was focused on since the reliability of radial networks was low. Reliability in electric distribution networks is defined as the ability to provide uninterrupted service to the customer and is important for ensuring sustainable service. Considering the costs and impact of interruption, it is necessary to consider different levels of reliability for the consumer. For example, the reliability of a substation serving an area where hospitals are located is expected to be higher than that of a substation serving only a residential area. Therefore, the third model proposed in this thesis guarantees that each consumer receives services at a level of reliability in accordance with their needs. Therefore, a nonlinear mixed integer mathematical model that considers distributed generation and reliability was developed for the network expansion problem. The proposed mathematical models were applied for a sample 14-node test network, and the resulting network expansion design was given for three periods. In addition, the results of the computational analysis of the models were shown on 9, 14, 24, 30 and 40 node test problems. It was seen that the best result was achieved in reasonable times with the developed models. With the mathematical models developed within the scope of this thesis, it was aimed to create the best distribution network expansion design that considers the integration of renewable energy sources.Item Francis türbinleri için bir vorteks önleyici bileşen tasarımı ve türbin performansının incelenmesi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2022) Sermenci, Deniz Sarper; Yavuz, TahirBu tez çalışması kapsamında, Francis türbinlerinin emme borusunda meydana gelen ani basınç dalgalanmaları ve buna bağlı oluşabilen vorteks halatı olayının önüne geçebilmek adına yeni bir bileşen tasarlanmıştır. Çalışma kapsamında performans analizlerinin gerçekleştirilmesinde Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği analizleri kullanılmış, kullanılan model daha önce bir çalışmada elde edilen deneysel verilerle doğrulanmıştır. Vorteks Önleyici Bileşen kademe sayısı, Vorteks Önleyici Bileşen yüksekliği ve ayar kanatları açısı parametreleri seçilerek bir optimizasyon çalışması gerçekleştirilmiştir. Parametreler arası doğrusal ilişki olmaması ve deney sayısının azlığı sebebiyle Box-Behnken deney tasarımı metodu ile Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği analizleri eş zamanlı yürütülmüş ve çalışmanın sonucunda regresyon denklemi elde edilmiştir. Buna göre, türbin performansına en çok etki eden parametrenin ayar kanatları açısı olduğu, sonraki etkin parametrenin ise ayar kanatları ve Vorteks Önleyici Bileşen kademe sayısı interaksiyon ilişkisi olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca, Vorteks Önleyici Bileşenin tek kademeli olarak tasarımda kullanıldığı durumda, emme borusunda meydana gelen vorteks halatını emme borusu çeperlerine dağıttığı ve türbin veriminde yaklaşık %1’lik bir artışa sebebiyet verdiği gözlemlenmiştir. In this study, a new design is made to prevent vortex rope phenomena which may be occur due to instant pressure fluctuations at the draft tube of Francis turbines. In this study, Computational Fluid Dynamics (CFD) analyses are used to obtain the turbine performance and the data is verified with experimental results extracted from a previous study. Stage number of Vortex Preventing Element, the height of Vortex Preventing Element and guide vanes angle of Francis turbine is selected as factors to carry out an optimization study. Box-Behnken experimental design is selected due to lower experiment number and the non-linear relationship between the specified parameters. Optimization and CFD studies are carried out simultaneously and as a consequence, a regression equation is obtained. Accordingly, the most effective parameter on turbine performance is observed as guide vanes angle, and the second one is the relation between guide vanes angle and stage number of Vortex Preventing Element. Besides, if the single-staged Vortex Preventing Element is used in Francis turbine design, it is seen that the component shreds the vortex rope through the draft tube wall. Also, the VPE forges an %1 additional increment on turbine efficiency.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 Tekil değer ayrışımına dayalı on koşullama ile iyileştirilmiş sıkıştırmalı örnekleme verilerinin sınıflandırılması(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2023) Orman, Özgür Devrim; Yılmaz, DeryaGünümüzde aktarılan, depolanan ve işlenen veri miktarının hızla artıyor olması nedeniyle, veri iletim, saklama ve veriden bilgi üretimi alanlarında yenilikçi çözümlere her geçen gün daha fazla gereksinim duyulmaktadır; Sıkıştırmalı Örnekleme (SÖ) veri aktarım ve depolama, Sıkıştırmalı Sınıflama (SS) da veri sınıflama için yenilikçi çözüm sunan iki yaklaşımdır. SÖ, Shannon örnekleme teoreminde gerek duyulan miktardan daha az sayıda örnekle kayıpsız bir geri çatımı yüksek olasılıkla mümkün kılmaktadır. SS ise SÖ ile üretilen ölçüm uzayında gerçekleştirildiği için işlenen vektörlerinin boyut azaltımından kaynaklı işlem ekonomisi ve operasyon avantajları sağlamaktadır. SÖ’de kullanılan ölçüm matrisine Ön koşullama (ÖK) uygulanmasıyla geri çatım için gerekli örnek sayısı, dolayısıyla iletimi/saklanması gereken veri miktarı azaltılabilmektedir. Ayrıca, ölçüm matrisinin Tekil Değer Ayrışımı (TDA) ile iyileştirilmesinin geri çatım başarımına katkısının deneysel incelemesi de literatürde mevcuttur. Bu tezdeki yenilikler; SÖ’de ölçüm matrisinin TDA ile iyileştirildiği yaklaşımın bir ÖK olarak formüle edilip TDA-ÖK olarak adlandırılması, TDA-ÖK yaklaşımının geri çatım için gerekli örnek sayısını azaltacağının teorik ispatı ve bu neticeyi inceleyen iki farklı Monte Carlo (MC) benzetiminin gerçekleştirilmesi, TDA-ÖK kullanımının SS başarımına etkilerinin üç farkı sınıflama metodu (En Yakın K-Komşu (EYKK), Rasgele Orman (RO) ve Destek Vektör Makineleri (DVM)) kullanarak beş farklı veri kümesi (MNIST, Fashion MNIST, Chinese MNIST, Sign MNIST ve WARD) üzerinde gerçekleştirilen SS uygulamalarıyla incelenmesidir. Tezde elde edilen bulgulardan birisi TDA-ÖK’nın SS sonuçları üzerindeki etkisine dair kesin bir tanımlama yapılmasının mümkün olmadığıdır. Elde edilmiş diğer bir bulgu da SÖ ile üretilen ölçüm verilerinin sınıflanmasında EYKK’nin diğer iki yönteme göre daha iyi sonuç verdiğidir. EYKK ile sınıflamaya dair bir başka bulgu da boyut azaltımında %25 ve %50 sıkıştırma oranları için SÖ’nün Temel Bileşen Analizi’ne (TBA) yakın bir alternatif oluşturmasıdır. Örnek verilebilecek diğer bir bulgu da incelenen boyut azaltım uygulamaları ve veri setleri için RO’nun kesinlik ve anımsama başarımının birkaç istisnai durum hariç sınıflama öncesi boyut azaltımından olumsuz etkilendiğidir. Compressive Sensing (CS) and Compressive Classification (CC) are the methods targetting transmission, storage, and information extraction fields of data that progressively demand innovative solutions due to the rapid increase in the amount of data transferred, stored, and processed in the modern world. CS enables lossless reconstruction with high probability with fewer samples than is required in the Shannon sampling theorem. In connection with that gain, CC, which runs on the measurement space generated by CS, provides economy in computation and advantages in operation. In the literature, it is well known the number of samples required for reconstruction and the amount of data to be transmitted/stored reduce by applying preconditioning (PC) to the measurement matrix (MM) in CS. In addition, MM enhancement via the Singular Value Decomposition (SVD) and reconstruction performance relation are also experimentally studied in the literature. Merging MM enhancement via the SVD approach and PC by reformulation is the first contribution in this thesis. At the same time, the other contributions are; naming this combined approach as SVD-PC, analytical proof of reduction of the number of required samples in reconstruction by applying SVD-PC in CS, development of two Monte Carlo simulations for probing the proven outcome of SVD-PC, experimental investigation of the effects of SVD-PC on CC via utilizing three different classification methods (K-Nearest Neighbours (KNN), Random Forest (RF) and Support Vector Machines (SVM)) over five different data sets (MNIST, Fashion MNIST, Chinese MNIST, Sign MNIST, and WARD). One of the findings obtained in the thesis is a precise definition of the effect of SVD-PC on CC performance cannot be made according to the results. Another finding from the observations in this thesis is that, KNN gives better results than the other two methods in classifying the data produced by CS. Moreover, as for classification with KNN, another finding is that CS seems like a close alternative to Principal Component Analysis (PCA) for 25% and 50% compression ratios in dimension reduction. Another exemplary finding in the thesis is that the precision and recall performances of RF are adversely affected by the dimension reduction before classification, with a few exceptions.