532 results
Search Results
Now showing 1 - 10 of 532
Item Performance evaluation of thoroughly adaptive particle filter (tapf) for 3d radar tracking applications(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019) Yapıcı, Kadir Gökberk; Güney, SeldaBuilding 3-D Radar tracking system generally comes with issues of non-linearity on both state and motion model. In this study, several common tracking algorithms are compared performance-wise under noisy environment, mismatched model and unsteady non-linear motions considering application areas such as ground based missile guidance. A radar front end and a space-time adaptive radar data cube is processed in order to achieve realistic observations from target motion which is described as discrete time inputs for tracking algorithms. After an analogical approach between kalman-based filters, the study focuses on particle filter, which is chosen from mentioned algorithms to be enhanced based on track performance and wealth of the field of study. A thoroughly adaptive particle filter (TAPF) is proposed in order to acquire optimal filtering when the trade-off between degeneracy and impoverishment problems and inverse proportion between over-fitting and divergence, under highly non-linear and noisy environments, are considered. An important sampling proposal with kalman resemblance, which is able to keep track of multiple prior data as a quantization factor, is derived by extending the Bayes theorem on state estimations with processing dependant joint Gaussian noise. Considering the need of regressive information, an effective re-sampling scheme is designed that works in a harmony with both sampling and adaptive particle distribution process based on data likelihood. The ultimate aim of the proposed method is to be able to handle and refine the “intractable”. 3-D Radar takip sistemi kurmak, beraberinde sistem durum ve hedef hareket modellerinde doğrusal olmayan sorunlar yaratır. Bu çalışmada güdümlü füze sistemleri gibi, gürültülü ortamlarda, eşleniksiz model altında doğrusal olmayan haraketli hedefler üzerinde, çeşitli takip algoritmaları kullanılarak performans analizi yapılmıştır. Takip birimlerine gerçek zamanlı hedef radar gözlem girdileri atamak için gerçekçi radar ön uç tasarlanmış ve uzay-zaman adaptif radar veri kübü işlenmiştir. Kalman bazlı filtreler ile yapılan karşılaştırmanın ardından, çalışma alanındaki zenginliğe ve takip performansına bağlı olarak parçacık filtresi üzerinde çalışılmaya karar kılınmıştır. Buna bağlı, tümüyle uyarlı parçacık filtresi (TAPF) önerilmiş, doğrusal olmayan dönüşümlü ve gürültülü ortamlarda, dejenerasyon, fakirleşme, sapma ve aşırı uyum sorunlarının çözümü hedeflenmiştir. Durum tahminleri için Bayes teoremi, bağıl Gauss gürültüler işlenerek türetilmiş, buna bağlı olarak kalman benzerliğine sahip önem örnekleme önergesi geliştirilmiştir. Bu önem önergesi bir nicemleme faktörü ile geçmiş verilerin getirilerini güncel tutar. Geriye dönük bilgiye duyulan ihtiyaçtan dolayı, örnekleme ve uyumlu parçacık dağıtım işlemi ile uyum içinde çalışan bir yeniden örnekleme planı tasarlanmıştır. Önerilen metodun nihai amacı, işlenmesi ve idare edilmesi zor takip fonksiyonunu, kavrayıp düzenleyebilmektir.Item Tıbbi Cihaz Üreten Bir Firmada HTEA Temelli Veri Zarflama Yöntemi ile Risklerin Değerlendirilmesi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2021) Yamandır, Merve Nil; Dinler, EsraTıbbi cihazlar, sterilite sağlanması amacıyla sterilizasyon öncesinde yıkama işlemine tabi tutulmakta, üretim aşamasındaki yıkama prosesi ürünün sterilizasyon öncesindeki kabul edilebilir sterilite güvence düzeyini sağlaması açısından önem arz etmektedir. Hata Türü ve Etkileri Analizi Yöntemi (Failure Mode And Effect Analysis, FMEA) ile Risk Öncelik Sayısı (Risk Priority Number, RPN) elde edilmektedir. Risk Öncelik Sayısı hesaplanırken her faktörün aynı oranda önemli olduğu kabul edilir. Ancak bu faktörlerin uygulamaya geldiğindeki etkisi göz ardı edilebilmektedir. Bazen bu etkilerin de net olarak önemini göstermesi ve faktörlerin belirlenmesi zor olabilmektedir. Görülemeyen bu etkiler firmalar açısından büyük maliyetlere sebep olmakla beraber insan sağlığını da risk altına sokabilir. Bu çalışmada tıbbi cihaz üreten bir firmada yıkama prosesinin risk analizi yapılarak söz konusu dezavantajların giderilmesi amacıyla hata türleri ve etkileri, Veri Zarflama Analizi (VZA) yöntemiyle sıralanarak risk önceliklendirilmesi yapılmıştır. İyileştirme maliyetleri de çalışmaya dahil edilerek daha somut bir risk analizi yapılması sağlanmıştır. Çalışma sonucunda hata türlerinin farklı yöntemlerle önceliklendirilmesi karşılaştırılarak sürecin iyileştirilmesi için firmaya önerilerde bulunulmuştur.Medical devices are subjected to a washing process before sterilization in order to ensure sterility, and the washing process at the production stage is important in terms of ensuring the acceptable sterility assurance level of the product before sterilization. Risk Priority Indicator (RPN) is obtained with the Failure Mode And Effect Analysis (FMEA). While calculating the Risk Priority Indicator, each factor is considered to be equally important. However, the impact of these factors on implementation can be ignored. Sometimes it can be difficult to clearly show the importance of these effects and to determine the factors. These invisible effects cause great costs for companies, but they can also put human health at risk. In this study, risk analysis of the washing process in a company producing medical devices was performed and risk prioritization was made by listing error types and their effects by Data Envelopment Analysis (DEA) method in order to eliminate the disadvantages in question. Remediation costs were also included in the study, enabling a more concrete risk analysis to be made. As a result of the study, the prioritization of error types with different methods was compared and suggestions were made to the company to improve the process.Item Bellek mekânının kurgulanması: Tokat müze evleri(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2022) Özdiri, Kadriye Büşra; Caner Yüksel, ÇağlaBellek bireylerin yaşadığı deneyimlerle birlikte öğrendiklerini hafızalarında saklayıp, ihtiyaç duyulduğunda tekrar kullanma yetisi olarak tanımlanmaktadır. Çeşitli disiplinler tarafından ele alınan bellek, çalışmada mimarlık disiplini kapsamında incelenmektedir. Bu çalışmada bireylerin hatırında kalanların ne kadarının mekânsal olup, mekânın hafızada kalan yönlerinin neler olduğu ön plana çıkarılmak istenmektedir. Bu bağlamda Tokat kenti çerçevesinde literatürde yer almayan ancak belleklerde yeri olan Tokat müze evleri çalışma alanı olarak belirlenmiştir. Günümüzde müzeler hatırlama kavramını barındırdığından ve toplumsal hafızayı yansıttığından bellek mekânları olarak değerlendirilmektedir. Çalışmada da bu kapsamda müze evler bellek mekânı olarak incelenmektedir. Müze evler, içinde bulunduğu toplumun sanatsal, kültürel, bilimsel ve siyasal hayatına katkıda bulunan önemli insanların yaşadığı evler olmasından dolayı, bu kişilerin anılarının yaşatılarak, ortaya koydukları değerlere sahip çıkılması adına bellek görevi üstlenmektedir. Bu çerçevede bu çalışmada tarihi ve kültürel değerleri ile Anadolu’da önemli bir yeri olan Tokat’ta müze ev kimliğindeki yapılar ele alınmakta ve bu yapılar bellek mekânları olarak çözümlenmektedir. Yapıların mimari nitelikleri, geçmiş kullanıcılarının hatıraları ve deneyimleri ile ilişkisi tartışılmaktadır. Memory is defined as the ability of individuals to store what they have learned together with their experiences in their memories and use them again when needed. Memory, which is the field of study of various disciplines, is examined within the scope of the discipline of architecture in the study. In this study, it is attempted to highlight how much of the memories of individuals are spatial and what the memorable aspects of the space are. In this context, Tokat house museums, which are not included in the literature but have a place in the memories, have been determined as the study area within the framework of the city of Tokat. Today, museums are considered as memory spaces because they contain the concept of remembering and reflect social memory. In this context, house museums are examined as memory spaces in this study. Since the house museums are the houses of important people who contribute to the artistic, cultural, scientific and political life of the society they live in, house museums undertake the task of memory in order to keep the recollection of these people alive and to protect the values they have revealed. In this context, in this study, the buildings in the identity of house museums in Tokat, which has an important place in Anatolia with its historical and cultural values, are discussed and these structures are analyzed as memory spaces. The architectural qualities of the buildings, their relationship with the memories and experiences of their past users are discussed.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 Blind image deblurring of linear motion with point spread function estimation in frequency domain(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2024) Burçin, Dağistan; Deniz, KaraçorThis thesis provides an in-depth examination of the issue of blind image deblurring, with a particular emphasis on linear, uniform motion blur. The primary aim of this research is to develop a fast and easy to apply methodology for restoring blurred images through precise estimation of the Point Spread Function from frequency domain and the application of Wiener deconvolution techniques. The proposed method entails a systematic process for estimating the Point Spread Function in the frequency domain, which is subsequently utilized in Wiener deconvolution to reconstruct the original, unblurred image. Extensive experimental evaluations were conducted using Lena image and the REDS dataset, a benchmark for image restoration tasks. The performance of the proposed algorithm was assessed through both quantitative and qualitative measures. Quantitative metrics, such as Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Mena Square Error (MSE) and Structural Similarity Index (SSIM), were employed to objectively evaluate the improvements in image quality. Additionally, qualitative visual assessments further substantiated the efficacy of the proposed deblurring approach, demonstrating significant restoration of fine details and overall image sharpness. The findings elucidate the critical role of accurate PSF estimation in the deblurring process. While the proposed method achieved promising results, it was observed that the accuracy of PSF estimation which is blur angle and blur length in this case is pivotal to the success of the deblurring algorithm. Inaccuracies in PSF estimation can lead to suboptimal restoration, introducing artifacts and diminishing image quality. Furthermore, the computational complexity associated with Wiener deconvolution presents challenges, particularly for real-time applications where processing speed is paramount. The thesis identifies several promising avenues for future research. Enhancements in PSF estimation techniques, particularly through the incorporation of machine learning and deep learning approaches, hold significant potential for improving accuracy and robustness. Additionally, optimizing the computational efficiency of the deblurring algorithm is essential for real-time applications, with potential strategies including parallel processing and GPU acceleration. In conclusion, this thesis presents a significant advancement in the field of blind image deblurring, offering a rapid, less computationally complex and theoretically grounded approach to restoring images degraded by linear, uniform motion blur. The proposed methodology has demonstrated substantial improvements in image quality, paving the way for further research and development in this critical area of image processing. The findings hold considerable promise for enhancing the quality and utility of images across a wide range of applications, thereby contributing to the broader field of image restoration and analysis. Bu tez, kör görüntü bulanıklığını giderme sorununu, özellikle doğrusal, tek tip hareket bulanıklığına odaklanarak derinlemesine incelemektedir. Bu araştırmanın birincil amacı, bulanık görüntüleri, Nokta Yayılım Fonksiyonu’nun (PSF) doğru tahmini ve Wiener dekonvolüsyon tekniklerinin uygulanması yoluyla hızlı ve kolay uygulanabilir bir yöntem geliştirmektir. Önerilen yöntem, frekans alanında Nokta Yayılım Fonksiyonu’nun (PSF) sistematik bir şekilde tahmin edilmesini ve ardından orijinal, bulanık olmayan görüntüyü yeniden oluşturmak için Wiener dekonvolüsyonunun kullanılmasını içermektedir. Lena görüntüsü ve görüntü iyileştirme görevleri için bir kıstas olan REDS veri kümesi kullanılarak kapsamlı deneysel değerlendirmeler yapılmıştır. Önerilen algoritmanın performansı hem nicel hem de nitel ölçütlerle değerlendirilmiştir. Görüntü kalitesindeki iyileşmeleri nesnel olarak değerlendirmek için Tepe Sinyal-Gürültü Oranı (PSNR), Ortalama Karesel Hata (MSE) ve Yapısal Benzerlik İndeksi (SSIM) gibi nicel metrikler kullanılmıştır. Ayrıca, nitel görsel değerlendirmeler, önerilen bulanıklık giderme yaklaşımının etkinliğini daha da doğrulamış, ince detayların ve genel görüntü keskinliğinin önemli ölçüde geri kazanıldığını göstermiştir. Bu araştırma, doğrusal, tek tip hareket bulanıklığının teorik anlaşılmasına önemli bir katkı sağlamaktadır. Nokta Yayılım Fonksiyonu (PSF) kavramı ve matematiksel temsili üzerine derinlemesine bir tartışma sunmaktadır. Bulgular, bulanıklık giderme sürecinde doğru PSF tahmininin kritik rolünü açıklamaktadır. Önerilen yöntem umut verici sonuçlar elde etmiş olsa da bulanıklık açısı ve bulanıklık uzunluğu gibi PSF tahmininin doğruluğunun, bulanıklık giderme algoritmasının başarısı için çok önemli olduğu gözlemlenmiştir. PSF tahminindeki hatalar, optimal olmayan iyileştirmelere yol açabilir, artefaktlar oluşturabilir ve görüntü kalitesini düşürebilir. Ayrıca, Wiener dekonvolüsyon ile ilişkili hesaplama karmaşıklığı, özellikle işlem hızının çok önemli olduğu gerçek zamanlı uygulamalarda zorluklar sunmaktadır. Tez, gelecekteki araştırmalar için birkaç umut verici alan belirlemektedir. Özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarının dahil edilmesi yoluyla PSF tahmin tekniklerindeki iyileştirmeler, doğruluk ve dayanıklılığı artırma potansiyeline sahiptir. Ayrıca, bulanıklık giderme algoritmasının hesaplama verimliliğini optimize etmek, paralel işlem ve GPU hızlandırma gibi potansiyel stratejilerle gerçek zamanlı uygulamalar için gereklidir. Sonuç olarak, bu tez, doğrusal, tek tip hareket bulanıklığı ile bozulmuş görüntüleri geri kazandırmak için hızlı, daha az hesaplama karmaşıklığına sahip ve teorik olarak sağlam bir yaklaşım sunarak kör görüntü bulanıklığını giderme alanında önemli bir ilerleme sunmaktadır. Önerilen yöntem, görüntü kalitesinde önemli iyileşmeler göstermiş, bu kritik görüntü işleme alanında daha fazla araştırma ve geliştirme için yol açmıştır. Bulgular, geniş bir uygulama yelpazesinde görüntülerin kalitesini ve kullanılabilirliğini artırma konusunda önemli bir potansiyele sahiptir ve böylece görüntü iyileştirme ve analizinin daha geniş alanına katkıda bulunmaktadır.Item Mimarlıkta makine öğrenimi uygulamarı: Fırsatlar, zorluklar ve geleceğe dair öngörüler(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2022) Şapcı, BilgeYapay zekânın alt dallarından biri olan makine öğrenimi, algoritmalar kullanılarak verilerin analiz edilmesiyle öğrenen, insan zekâsını taklit edebilen ve kendi kendini geliştirebilen bir sistem olarak tanımlanmaktadır. Makine öğrenimi kullanılarak büyük verilerin depolanması ve bu verilerin işlenmesiyle de yeni verilerin oluşumu sağlanmaktadır. Makine öğrenimi teknikleri bu özellikleri sayesinde başta mühendislik ve üretim sektörleri olmak üzere pek çok alanda kullanıldığı halde, yapılan araştırmaların azlığı ve yetersiz çalışmalar sebebiyle mimarlık alanındaki henüz yaygın olarak kullanılmamaktadır. Bu tezin amacı, makine öğreniminin mimaride sağladığı faydaları vurgulamak ve tasarım üretimi ve yapım sürecinde karşılaşılabilecek sorunları ve riskleri belirlemektir. Bu bağlamda, önce makine öğrenimi teknikleri incelenerek çeşitli disiplinlerdeki kullanım şekilleri ele alınmıştır. Ardından günümüze kadar mimarlık alanında makine öğrenimi kullanılarak yürütülen örnek çalışmalar araştırılmıştır. Tezde incelenen bu çalışmalarda, makine öğrenimi tekniklerinin nasıl ve hangi amaçlarla kullanıldığı üzerinde durularak, makine öğrenimi kullanımının mimarlık alanında sağlayabileceği faydalar, uygulama sırasında karşılaşılabilecek zorluklar ve oluşabilecek potansiyel riskler belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlara bağlı olarak makine öğrenimi tekniklerinin mimarlık alanında kullanımı geliştirilerek tasarım, üretim ve inşa süreçlerinde verimli bir araç olarak kullanılabileceği öngörülmektedir. Machine learning, one of the sub-branches of artificial intelligence, is defined as a system that can learn by analyzing data using algorithms, can imitate human intelligence and can improve itself. It is possible to store large amount of new data and the data formed by processing these data using machine learning. Although, machine learning techniques are used in many fields due to these features, especially in the engineering and production sectors, they are not yet widely used in the field of architecture because of scarcity of research and insufficient studies. The aim of this thesis is to highlight the benefits provided by machine learning in architecture and to identify the problems and risks that may be faced during design production and construction process. In this context, first the machine learning techniques are observed and their use in various disciplines are discussed. Then, examples carried out until today on machine learning in architecture are presented. In the thesis, the benefits that can be gained, problems that can be encountered and the risks that may rise during the use of machine learning are identified, focusing on how and for what purposes machine learning techniques are used in the field of architecture. It is concluded that the use of machine learning techniques in the field of architecture can be developed and used as an efficient tool in design, production and construction processes, depending on the findings of this research study.Item Bir üretim işletmesinde bireysel performans değerleme sistemi kurulumu ve bir karar destek sistemi tasarımı(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2008) Öztürk, Sezen; Erarslan, ErgünSürekli gelişimi hedefleyen, uygun geri besleme sağlayan ve kariyer hedeflerine yönlendiren bir performans değerleme sisteminin kurularak hayata geçirilmesi firmanın daha verimli çalışmasını sağlayacaktır. Bu çalışmada insan kaynakları yönetimi hakkında kısa bilgiler verilerek performans değerlemenin tarihçesi, amaçları, performans değerleme süreci, performans değerlemede kullanılan teknikler ve hata kaynakları hakkında literatür taraması yapılmıştır. Bilgisayar ortamında çalıştırılacak olan KDS ve diğer sistemler, sorunları insanlardan daha kısa zamanda daha nesnel biçimde tanımlayabilmekte ve çözüme ulaştırabilmektedir. Bu nedenle bu çalışmada performans değerlemesi faaliyetleri için bir KDS geliştirilmiştir. Geliştirilen KDS, mevcut işgörenler için belirlenen kriterlerin ağırlıklandırılmasına olanak vermektedir, işin yapılmasında etkili olan faktörleri kapsayacak şekilde istenildiği kadar artırıp azaltılabilmektedir. Bu özellik sisteme esneklik kazandırmaktadır. İleride terfi ve ücret politikalarında kullanılabilecek olan performans değerleme bu çalışmanın kapsamında olmadıklarından ele alınmamışlar ve geliştirilen sisteme dâhil edilmemişlerdir. Geliştirilen KDS uygulaması sonucunda firmada; büro çalışanlarının yeterli, fabrika çalışanlarının normal, yönetici pozisyonunda olanların ise çok yeterli düzeyde olduğu bulunmuştur. Bu bulguların sonucunda geri bildirim gerçekleşmiş, böylelikle çalışanlar, performanslarındaki üstünlükleri ve zayıflıkları görebilme ve buna uygun davranışlar gösterme eğilimine girmişlerdir. Developing a performance appraisal system which aims continuous development supports adequate feedback and direct to career plans will provide a company with more fugitive work. In this study, some basic information about human resource management is given and the history of performance evaluation, the process of performance evaluation, the error reasons in performance evaluation and the technical point of view are examined literally. KDS and other systems to be worked on computer systems, define the problems more rationale and in a shorter time than people do, and solve these problems. For this reason, in this study a KDS was built up for performance appraisal facilities. The built-up KDS makes it possible to degree the predetermined criteria for present employers, in a way that comprises the factors affective to do a work it can be decreased or increased in desirable amounts. This feature provides the system with flexibility. That performance appraisal which will in the future be used for promotion and payment policies is not in the sphere of this study; it is not considered and is not added to this built-up system. According to built-up system application results, in the company, it has been discovered that bureau officers were adequate with 78 percent, factory workers are normal with 57 percent and people in the management are very adequate with 88, 67 percent. As a result of these findings, feedback came to occur, and employers were able to see their strengths and weaknesses in their performance and tend to show appropriate behaviors to these findings.Item Derin öğrenme ağları kullanılarak protein metal bağlanma yerlerinin analizi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Haberal, İsmail; Oğul, HasanProteinler çevrelerinde bulunan metal iyonlarıyla kuvvetli bağlar oluşturarak katlanırlar ve üç boyutlu yapılarına ulaşırlar. Proteinlerin üç boyutlu yapısı, hücre içerisinde hangi yaşamsal fonksiyonu yerine getirdiğini gösterir. Protein dizilimi kullanılarak proteinlerin metallerle bağlanma durumunu tahmin etmek, proteinin yapısı, fonksiyonlarını tahmin etmek ve ilaç keşfi için önemlidir. Aminoasit dizilimlerinden elde edilen verilerden yola çıkarak ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak yapılan hesaplamalı tahminler çeşitli bioinformatik alanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, protein dizilimlerinde bulunan Histidin (HIS) ve Sistein (CYS) aminoasitlerinin metallerle bağlanma durumlarının tahmini için üç farklı derin öğrenme mimarisi önerilmektedir. Bu mimariler TensorFlow üzerinde çalışan Keras kullanılarak geliştirilmiştir. Bu mimariler sırasıyla evrişimsel sinir ağı, uzun-kısa süreli hafıza ve kapılı tekrarlayan hücre modelleri üzerine inşa edilmiştir. Bu modeller doğrudan dizilim verileri üzerinde çalışamadığından, ilgili modelleri beslemek üzere PAM skorlama matrisi, protein kompozisyonları ve ikili temsil yöntemlerine dayalı sayısallaştırma teknikleri uygulanmıştır. Geliştirilen mimariler ve protein dizilimi sayısallaştırma yöntemleri 2727 proteinden oluşan kıyaslama veri kümesi üzerinde test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar Naive Bayes, destek vektör makineleri (SVM), Adaboost ve Bagging makine öğrenme yöntemleri ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Protein metal bağlanma yeri tahmini için en iyi sonuçların evrişimsel sinir ağ mimarisi ile elde edildiği görülmektedir. Bu sonuç, aynı veri kümesi ile literatürde var olan diğer çalışmalardan daha iyi başarım elde edildiğini göstermektedir. Elde edilen bu sonuçlar kullanılarak, bir metal iyonunun koordinasyonunda hangi kalıntıların birlikte yer aldığına karar vermek için metal bağlanma yerlerinin geometrisi değerlendirilmiştir. Proteins fold by forming strong bonds with the metal ions in their environment and reach their three-dimensional structure. The three-dimensional structure of proteins shows which critical function it performs in the cell. Prediction of protein metal binding sites using protein sequence is important for predicting protein structure, functions, and drug discovery. Computational estimates using machine learning methods based on data from amino acid sequences are widely used in various bioinformatics fields. In this thesis, three different deep learning architectures are proposed for the prediction of metal binding status of Histidine (HIS) and Cysteine (CYS) amino acids in protein sequences. These architectures are built on convolutional neural network (CNN), long-short term memory (LSM) and gated recurrent unit (GRU) models, respectively. These architectures are developed using Keras with Tensorflow backend. Since these models cannot work directly on sequence data, digitization techniques based on PAM scoring matrix, protein compositions and binary representation methods have been applied to feed the relevant models. Developed architectures and protein sequence digitization methods have been tested on benchmark data set consisting of 2727 proteins. The results obtained were compared with the results obtained with Naïve Bayes, Support vector machines, Adaboost and Bagging machine learning methods. It seems that the best results for prediction of protein metal binding site are obtained with CNN architecture. This result shows that better performance was obtained with the same dataset than other studies in the literature. Using these results, the geometry of the metal binding sites was evaluated in order to decide which residues are involved in the coordination of a metal ion.Item Çoklu onarım ağında onarım seviyesi analizine ilişkin önerilen yeni model ve çok amaçlı bir yaklaşım(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021) Bıçakcı, İsmail; İç, Yusuf TanselOnarım Seviyesi Analizi (OSA), (i) arızalı alt bileşenin onarılıp onarılmaması ile ilgili kararın verilmesi; (ii) verilen onarım kararının hangi onarım kademesinde yapılacağı ve (iii) onarım kararı için kullanılacak gerekli kaynağın konuşlanacağı en uygun konumun belirlenmesi için kullanılmaktadır. Uçak, gemi, tank gibi stratejik önem taşıyan ve yüksek maliyetli silah sistemlerinin ömür devri süreleri uzun olmakla birlikte; ömür devri maliyetleri de son derece yüksektir. OSA, silah sistemlerinin ömür devri maliyetlerini enküçüklemede önemli bir rol oynamaktadır. Bu tez kapsamında, kaynaklarda OSA probleminin temel yapısını ele alan modellere göre daha kapsamlı ve esnek yapıda yeni bir matematiksel model geliştirilmiştir. Önerilen model, bileşenlerin alt onarım kademesindeki bir tesisten üst onarım kademesindeki önceden tanımlanmış tesise sevk edilmesine izin veren ve onarım ağındaki tesislerin konumlarını tanımlayarak her tesis arasındaki malzeme hareket yollarını belirleyen çoklu yukarı akış yaklaşımını kullanmaktadır. Önerilen modelin performansı, üretilen kıyaslama problemleri aracılığıyla test edilmiş ve sonuçlar tekli yukarı akış yaklaşımı ile karşılaştırılmıştır. Yapılan sayısal analizler sonucunda, önerilen modelin tekli yukarı akış seçenekli modelden daha etkili olduğu ve toplam onarım maliyetlerini ortalama %4,85 oranında düşürdüğü görülmüştür. Silah sistemlerinin oldukça yüksek ömür devri maliyetleri olduğu dikkate alındığında, bu oran çok önemli bir maliyet tasarrufunu ifade etmektedir. Çoklu yukarı akış yaklaşımına ek olarak, onarım süresini (malzeme teslim sürelerinden etkilenen) ve onarım maliyetlerini birlikte enküçükleyen çok amaçlı bir karar modeli önerilmiştir. Önerilen çok amaçlı model, aynı zamanda arızalı bileşenlerin sevkiyatı için karayolu, demiryolu ve hava yolu gibi farklı sevk seçeneklerini dikkate alabilmektedir. Önerilen çok amaçlı model, toplam onarım maliyetleri ile toplam onarım süresi arasındaki ödünleşmenin gösterilmesi için bir örnek problem üzerinde çözülmüş ve bu kapsamda epsilon kısıt yöntemi kullanılarak Pareto eğrisi oluşturulmuştur. Level of Repair Analysis (LORA) determines (i) the best decision during a malfunction of each product component; (ii) the location in the repair network to perform the decision and (iii) the quantity of required resources in each facility. Capital goods have long life cycles and their total life cycle costs are extremely high. LORA plays an important role in minimizing the total life cycle costs of the capital goods. Within the scope of this thesis, a new mathematical model has been developed for the LORA problem, which is more comprehensive and flexible than the other pure LORA models in the literature. The proposed model uses the multiple upstream approach that allows the transfer of the components from a location in the lower echelon to the predefined locations in the upper echelon, and determines the material movement paths between each facility, defining the facilities’ locations in the repair network. The performance of the proposed model is tested on generated benchmark problems and the results are compared with the single upstream model. As a result of computational analyses, it is concluded that the proposed model is more effective than the single upstream model and reduces the maintenance costs 4.85% on average, which means enormous cost savings when considering the total life cycle costs of capital goods. In addition to the multiple upstream approach, a multi-objective decision model that minimizes both the repair time (affected by lead times) and the repair costs is proposed. The proposed multi-objective model also considers the movement of the defective components to be performed by multiple transportation modes such as highway, railway, and airway. In order to demonstrate the trade-off between total repair costs and total repair time, the proposed multi-objective model is solved on an illustrative example and the Pareto frontier is generated by using the epsilon constraint method.Item Matematiksel sembollerin tanınmasına yönelik yeni bir algoritma(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2015) Çakar, Ceyhun; Erdem, HamitMatematiksel İfadelerin Tanıma (MİT), matematiksel ifadelerin bilimsel yazındaki yaygınlığı nedeniyle önemli bir gerekliliktir. Standart Yazı Tanımanın (SYT) aksine MİT'de simgeler yatay olarak sıralanmazlar ve yakın büyüklükte olmayabilirler. Sonuç olarak, matematiksel ifadelerin tanınması standart yazıya göre çok daha zor olabilir. Bu nedenle günümüzde MİT üzerine yapılan akademik çalışmalar etkin olarak devam etmektedir. Bu tez çalışması, Simge Ayrıştırma, Simge Tanıma ve Yapısal Çözümleme algoritmalarından oluşan İstatiksel Örüntü Tanıma temelli çevrimdışı bir MİT sistemi önermektedir. Ayrıca, Simge Tanıma aşamasının doğruluğunu ve hızını arttırmak için tezde Yetim-Piksel-Oranı/Yerel- Yetim-Piksel-Oranı (YPO/YYPO) olarak isimlendirilen yeni bir istatistiksel nitelik ailesi önermektedir. YPO/YYPO nitelikleri simgeyi oluşturan siyah piksellerin, beyaz pikselleri ne şekilde çevrelediklerine göre tanımlanırlar. Bu tezde YPO/YYPO nitelikleri kullanılarak oluşturulmuş bir nitelik vektörünün, sistemin yabancı simgeleri tanıma başarısını ve tanıma hızını önemli ölçüde artırabileceği diğer yaygın nitelik vektörleri ile karşılaştırılarak incelenecektir. Bu amaçla, YPO/YYPO nitelik vektörü üç farklı sınıflandırma yöntemi (Kstar, MLP, KNN) ile sınıflandırılıp elde edilen sonuçlar tanıma hızı ve doğruluğu açısından diğer iki yaygın nitelik vektörü (3 x 3 Bitmap, dalgacık) ile karşılaştırılacaktır. Önerilen çevrimdışı MİT sistemi Java tabanlı Weka yazılım paketi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Mathematical Expression Recognition (MER) is an important requirement in science because of the prevalence of the mathematical expressions in the science literature. The symbols are not lined up horizantally and their size may not be similar in MER in contrast with Standart Text Recognition (STR). Thus, recogniton of the mathematical expression can be very difficult in comparison with STR. So, academical studies on MER are goes on effectively today. In this thesis, a software system; which is composed of Symbol Segmentation, Symbol Recognition and Spatial Analysis steps; are proposed. Also, A new statistical feature family called Orphan-Pixel-Rate/Local-Orphan-Pixel-Rate (OPR/LOPR) are introduced. OPR/LOPR features are defined by how black pixels of the binary image encloses its white pixels. In this thesis, it will be shown that a feature vector mainly created by using OPR/LOPR can increase significantly the accuracy of recogniton. For that purpose, OPR/LOPR vector will be compared with two other common feature vectors.(3 x 3 Bitmap, wavelet) according to their results of recognition speed and accuracy after its classification with three different method (Kstar, MLP, KNN). This offline MER sistem have been implemented using Weka software packet based on Java.