Tez Koleksiyonu

Bu koleksiyon için kalıcı URI

https://hdl.handle.net/20.500.12451/597

Listeleniyor 1 - 20 / 47

Diyabetik retinopati teşhisi için derin öğrenme tabanlı sınıflandırma analizi
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2024) Budak, Dilan; Baki, Rahmi; Adem, Kemal
Diyabetik retinopati, diyabet (şeker hastalığı) olan kişilerde görülen bir göz hastalığıdır. Bu hastalığın erken teşhisi önemlidir. Yapay zekâ, büyük veri analitiği ve derin öğrenme gibi gelişmiş algoritmaları kullanarak, tıp alanında çeşitli uygulamalara sahiptir. Bu sistemler uzman doktorların teşhislerini desteklemek veya büyük bir hasta kitlesini tarayarak erken teşhis için yardımcı olmak amacıyla kullanılabilir. Bu çalışmada, normal, hafif, orta, şiddetli ve proliferatif fundus göz görüntülerinden oluşan 3662 örnekten oluşan Aptos veri seti ile 7915 görselden oluşan özgün bir veri seti hazırlanmıştır. İki farklı veri seti kullanılarak evrişimsel sinir ağı modellerinde hiper parametrelerin sınıflandırma performansı üzerindeki etkileri incelenmiştir. Değerlendirilen hiper parametreler arasında sabit öğrenme oranı, öğrenme oranı planlaması yöntemleri, aktivasyon fonksiyonları, L2 düzenleme, veri artırma teknikleri ve optimizasyon algoritmaları yer almaktadır. Görüntülerin sınıflandırma başarısını artırmak için çeşitli ön işleme adımları uygulanmış ve transfer öğrenme yaklaşımıyla ResNet34 modeli kullanılarak eğitim gerçekleştirilmiştir. Başlangıçta 3662 Aptos veri seti üzerinde SGD optimizasyon algoritması ile model eğitilmiştir. Daha sonra 7915 veri seti üzerinde veri artırma teknikleri, L2 regülarizasyon kullanılarak Momentum optimizasyon algoritmasıyla tekrar eğitime tabi tutulmuş olup çıkan sonuçlar neticesinde başlangıç değerine göre ReLU %9,93, Leaky ReLU %8,99 oranında bir yükselme göstermiştir. Elde edilen sonuçlar, ReLU aktivasyon fonksiyonunun 0,786 doğruluk ve F1 skoru, Leaky ReLU'nun ise 0,751 doğruluk ve F1 skoru ile en yüksek başarıyı sağladığını göstermiştir. Bu bulgular, fundus göz görüntülerinin sınıflandırmasında hiper parametrelerin önemini vurgulamaktadır.
Nesnelerin interneti teknolojisinin kabul düzeyi ve iyi oluş hali üzerindeki etkisi
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2024) Ceran, Gülbahar; Bakırtaş, Hülya
Nesnelerin İnterneti (IOT) teknolojisinin sağladığı pek çok faydalar nedeniyle, kullanımının son yıllarda arttığı görülmektedir. Bu teknoloji insanların nesnelerle ya da nesnelerin nesnelerle iletişime geçmesine olanak sağlamaktadır. Bu yolla zamandan ve mekândan bağımsız olarak nesneleri yönetme, anında bilgi edinebilme ya da günlük yaşam kolaylığı gibi avantajlar elde edilmekle birlikte, gizlilik ve güvenlik açısından da bazı riskleri ortaya çıkardığı görülmektedir. Bu çalışmada, tüketicilerin nesnelerin interneti teknolojisine yönelik davranışsal niyeti ve kullanım davranışını etkileyen unsurlar holistik bir perspektifle incelenmiştir. Çalışmada, UTAUT 2 modeli temel alınmış, modele risk (gizlilik ve güvenlik), iyi oluş (duygusal, bilişsel ve gelişen), ve eudomanik motivasyon değişkenleri eklenerek model genişletilmiştir. Araştırmanın verileri, Ocak 2023 – Mart 2023 tarihleri arasında anket tekniği kullanılarak toplanmıştır. Anket çalışmasına 429 kişi katılmıştır. Bireylerin IOT cihazlarına ilişkin davranışsal niyetini, performans ve çaba beklentileri, bu teknolojiye ilişkin kolaylaştırıcı koşullara yönelik algıları, alışkanlıkları ve hedonik motivasyonun etkilediği bulgusuna ulaşılmıştır. Bireylerin bu teknolojiyi kullanma davranışını ise hedonik ve eudomanik motivasyonu ile alışkanlıkları etkilemektedir. Ayrıca bireylerin demografik bilgilerine göre IOT cihazlarına ilişkin algı, iyi oluş hali, motivasyonu, davranışsal niyeti ve kulanım davranışı açısından istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar vardır. Bireylerin IOT kabulünü en çok etkileyen unsurun alışkanlıkları olduğu bulgusuna ulaşılmıştır. Bireylerin eğitim seviyesine göre IOT cihazlarına ilişkin pozitif duygusal, bilişsel ve gelişen iyi oluş hali, güvenlik riski, performans beklentisi, sosyal etki, kolaylaştırıcı koşullar, çaba beklentisi, alışkanlıklar, davranış niyeti, hedonik ve eudomanik motivasyon, kullanım davranışı yapılarında farklılık olduğu bulgusuna ulaşılmıştır. Bireylerin gelir seviyesine göre, IOT cihazlarına ilişkin pozitif duygusal iyi oluş, bilişsel ve gelişen iyi oluş hali, kolaylaştırıcı koşulları, çaba ve davranış yapılarında farklılık olduğu bulgusuna ulaşılmıştır.
Metaverse temelli cinsel taciz ve zorbalık risklerinin makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılması
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2024) Karakuş, Hatice Sena; Seçin, Zeliha; Adem, Kemal
Metaverse kavramı, sürükleyici deneyimler yaratmak için sanal gerçeklik (VR) ve artırılmış gerçekliği (AR) birleştiren bir sanal dünyalar ağını ifade etmektedir. Söz konusu kavram gerçek ve sanal dünyaların harmanlanmasını temsil etmekte ve internetin bir sonraki evrimi olarak kabul edilmektedir. Metaverse'ün gelişimi edebi eserlerden, oyunlardaki yeniliklerden ve sanal platformlardaki gelişmelerden etkilenmiştir. Sağlık, eğitim, finans ve oyun gibi sektörlerde popülerlik kazanan Metaverse'ün, finansal suçlar, veri hırsızlığı, cinsel taciz ve zorbalık gibi riskleri de beraberinde getirdiği görülmektedir. Kimlik doğrulama sistemleri ve kullanıcı eğitimi gibi önlemlerin bu risklerin azaltılmasına yardımcı olabileceği düşünülmektedir. Fiziksel, psikolojik, sözlü, cinsel ve dijital biçimler de dahil olmak üzere taciz ve zorbalık, hem Metaverse hem de gerçek dünya ortamlarında bir endişe kaynağıdır. Dolayısıyla Metaverse platformlarında görülen cinsel taciz ve zorbalık risklerinin tespit edilmesi önemlidir. Bu çalışmada, bireylerin metaverse platformlarındaki cinsel taciz ve zorbalık olaylarına ilişkin bakış açılarının tahmini ve sınıflandırması amaçlanmış ve analiz kapsamında makine öğrenmesi yöntemleri uygulanmıştır. Veri seti, Aksaray Üniversitesi'ndeki ön lisans, lisans, yüksek lisans ve doktora öğrencilerinden elde edilen anket yanıtlarından oluşmaktadır. Analizi değerlendirmek için çeşitli metrikler (doğruluk, kesinlik, hassasiyet vb.) kullanılmıştır. Bu kapsamda Lojistik Regresyon algoritmasının, tacizi bir sorun olarak gören öğrencileri belirlemede en yüksek doğruluğu (%86,27), AUC puanını (%90,51), kesinliği (%77,84) ve F1-skorunu (%80,98) gösterdiği görülmektedir.
Röntgen görüntülerinin derin öğrenme algoritmalarıyla sınıflandırılması
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2024) Aydiç, Dinçer; Yılmaz, Tarık; Turhan, Sadullah
Günümüzde yapay zeka algoritmaları, hızları ve doğrulukları nedeniyle modern sağlık sistemlerinde, personellere yardımcı olmak adına, sıklıkla kullanılmaktadır. Ortopedi servisinin olmadığı ya da sağlık sistemine uzak mesafede bulunan yerlerde yaşayan bireylerin yaşadıkları kemik kırığı problemlerinin hızlı ve doğru bir şekilde teşhis edilmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmada, röntgen görüntüleri derin öğrenme algoritmalarıyla işlenerek, kırık olup olmadığı, varsa kırığın yerinin tespit edilmesi amaçlanmaktadır. Çalışmada; You Only Look Once (YOLOv8 ve YOLOv9) algoritmaları kullanılmıştır. Yapılan değerlendirmeler, en iyi sonucun, gerçek zamanlı nesne tespitine imkân tanıyan ve en güncel algoritma olarak bilinen YOLO algoritmasının 9. versiyonu ile alındığını göstermiştir. Geliştirilen yeni yaklaşım ve kullanılan YOLOv9 algoritmasıyla, %97 mAP50 değerine ulaşılmıştır. Derin öğrenme modelinin geliştirilmesi aşamasında, Stanford Üniversitesi Makine Öğrenmesi Grubu tarafından oluşturulan ve halka açık en büyük radyografik görüntü veri kümelerinden biri olan MURA v1.1 veri seti kullanılmıştır. Bu veri seti, çeşitli kırık türlerini içeren geniş bir yelpazeye sahip olup, modelin eğitimi ve test edilmesi için idealdir. Sonuç olarak, geliştirilen yöntem ile profesyonel sağlık hizmetlerine ulaşımın zor ya da imkânsız olduğu yerlerde yaşayan bireylerin yaşadığı kemik kırığı problemlerini hızlı ve doğru bir şekilde teşhis etmek ve aynı zamanda acil servislerdeki yoğunluk kaynaklı teşhis hatalarını en aza indirmek üzere bir uygulama geliştirilmiştir.
Küçük, orta ve büyük ölçekli firmalar için çok kriterli bir yaklaşım ile bulut hizmet sağlayıcısı seçimi
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2024) Altınsoy, Emre; Baki, Rahmi
Günümüzde işletmeler, rekabet avantajı sağlamak ve operasyonel verimliliklerini artırmak için bulut bilişim (BB) hizmetlerine büyük önem vermektedir. Bulut bilişim hizmet sağlayıcılarının (BBHS) doğru seçimi, hizmet, güvenlik, maliyet ve CPU gibi kritik unsurlar açısından işletmelerin başarısında belirleyici rol oynamaktadır. Bu çalışma, küçük, orta ve büyük ölçekli işletmelerin BBHS seçmelerine yönelik olarak çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan yöntemler, alanında deneyimli ve uzman kişilerden elde edilen veriler üzerinde gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler neticesinde, 7 farklı alternatif (BBHS), 4 ana kriter ve 13 alt kriterden oluşan bir matris oluşturulmuş ve çalışma bu matris üzerinden yürütülmüştür. Bu tez çalışmasında, çok kriterli karar verme yöntemleri olan SWARA, TOPSIS, VIKOR ve Borda Sayım yöntemleri kullanılarak BBHS arasında en uygun seçimin yapılması hedeflenmiştir. SWARA yöntemi, kriter ağırlıklarının belirlenmesinde kullanılmış, TOPSIS yöntemi ile alternatiflerin ideal çözümle kıyaslanması yapılmıştır. VIKOR yöntemi, uzlaşık çözümü belirlemekte kullanılırken, Borda Sayım yöntemi, diğer yöntemlerle elde edilen sonuçların birleştirilmesi ve nihai bir alternatifin seçilmesi için eklenmiştir. Analiz sonuçları, ana kriterler arasında CPU performansının en yüksek öneme sahip olduğunu, alt kriterler arasında ise depolama ve veri merkezi konumunun en önemli faktör olduğunu göstermiştir. SWARA, TOPSIS ve VIKOR yöntemleri ile elde edilen farklı alternatifler nedeniyle, çalışmaya Borda Sayım yöntemi de eklenmiş ve nihai bir BBHS alternatifi belirlenmiştir. Sonuç olarak, Borda Sayım yöntemi kullanılarak yapılan değerlendirmeler sonucunda Amazon en iyi BBHS olarak belirlenmiştir. Bu bulgular, işletmelerin BBHS seçimi sürecinde farklı karar verme yöntemlerinin farklı sonuçlar verebileceğini göstermektedir. Dolayısıyla, işletmelerin kendi ihtiyaç ve önceliklerine göre en uygun yöntemi seçerek karar vermeleri gerekmektedir. Çalışma, BBHS seçiminde kullanılan kriterlerin ve karar verme yöntemlerinin önemini vurgulamakta ve bu alanda daha bilinçli kararlar alınmasına katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.
Covid-19 döneminde kuşakların teknoloji kullanımı ve yaşam tarzına ilişkin bir araştırma: Adana ili örneği
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2024) Saçıkaralı, Buse; Bakırtaş, Hülya
İnsanoğlu doğduğu günden itibaren yaşadığı çevreye uyum göstermeye başlar. Çevresel faktörlerdeki her bir değişim, insanların yaşamını olumlu ya da olumsuz olarak etkiler. Ayrıca insanların sahip olduğu demografik ve psikografik özelliklerin bazıları da zaman içinde değişir. Bu değişimler, bireylerin davranış ve tüketim kalıplarının değişmesine neden olur. Diğer bir ifadeyle, insanlar farklı yıllar ve bu yıllardaki farklı yaşam koşulları içerisinde yaşamını sürdürdüğü için, her bir dönemin sahip olduğu özellikler bireyler üzerinde etkilidir. Bu çalışmada, Covid-19 pandemisinin kuşaklar ve yaşam tarzı üzerindeki etkisinin yanı sıra kuşakların Covid-19 dönemindeki teknoloji kullanım düzeyleri incelenmektedir. Araştırmanın verileri, Mayıs 2022 – Ekim 2022 tarihleri arasında anket tekniği kullanılarak toplanmıştır. Anket çalışmasına Ceyhan ilçesinden 500 kişi katılmıştır. Araştırma bulgularına göre; Covid-19 korkusu, bireylerin bilgi ve iletişim teknolojilerine ilişkin tutumunu, sosyal etki düzeyini, kaygısını, öz tatminini, davranışsal niyetini ve iyi oluş düzeylerini etkilemektedir. Bilgi ve iletişim teknolojilerine ilişkin bireylerin sosyal etkisi, kaygısı ve öz tatmini bu teknolojilere yönelik algıladığı fayda ve kullanım kolaylığını etkilerken; algılanan fayda ve kullanım kolaylığı bilgi ve iletişim teknolojilerine ilişkin bireylerin tutumu etkilemektedir. Tutumun ise, bireylerin bilgi ve iletişim teknolojilerine ilişkin davranışsal niyetini etkilediği görülmektedir. Ayrıca Covid-19 döneminde kuşakların çeşitli açılardan (yeme-içme, uyku, sigara vb.) yaşam tarzları arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar vardır. Kuşaklar, Covid-19 öncesiyle karşılaştırıldığında, Covid-19 döneminde yaşam tarzlarının da farklılaştığı görülmektedir.
Üniversite öğrencilerinin dijital okuryazarlık düzeyleri ile bilişim etiği tutumları arasındaki ilişki üzerine bir araştırma
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2024) Eğri, Melisa; Seçkin,Zeliha
Bilişim teknolojilerinde yaşanan gelişmeler sosyal yaşamda olduğu gibi eğitim öğretim sisteminde de gözle görülür bir fayda sağlamaktadır. Teknolojinin yoğun kullanımı, eğitim öğretim sistemine fayda sağlamakla beraber yeni birtakım etik problemleri de ortaya çıkarmaktadır. Bu bağlamda etik dışı problemlerin önüne geçebilmek için öğrencilerin dijital okuryazarlık düzeylerinin ve becerilerinin yüksek olması gerekmektedir. Bu araştırma; Mersin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İktisat bölümü öğrencileri ve Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği öğrencilerinin dijital okuryazarlık düzeyleri ile bilişim etiği tutumları arasındaki ilişkiyi belirlemeyi amaçlayan ilişkisel tarama modelinde nicel bir çalışmadır. Bu kapsamda, araştırmanın veri seti örnekleme dahil edilen 363 öğrenciden elde edilen cevaplardan oluşmaktadır. Araştırmada Hamutoğlu, Güngören, Uyanık ve Erdoğan (2017) tarafından Türkçeye uyarlanan "Dijital Okuryazarlık Ölçeği" ve Çelik ve Gündoğdu (2019) tarafından geliştirilen "Bilişim Etiği Değerlerine Yönelik Tutum Ölçeği" kullanılmıştır. Araştırmaya katılan öğrencilerden elde edilen bulgular neticesinde, dijital okuryazarlık düzeyleri ile bilişim etiği değerlerine yönelik tutum arasında düşük düzeyde, pozitif yönlü ve anlamsız bir ilişkinin olduğu saptanmıştır. İki ölçek arasındaki ortaya çıkan ilişki değerlendirildiğinde, en yüksek ilişkinin dijital okuryazarlığın tutum boyutu ile bilişim etiği değerlerine yönelik tutumun sanal zorba boyutu arasında olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Covid-19 sürecinde sürdürülebilir insan kaynakları uygulamalarının çalışanların örgütsel bağlılıklarına ve örgütsel vatandaşlık davranışlarına etkisi
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2024) Sungur, İhsan; Kılıç, Selçuk
Dünya genelini 2020 yılı Mart ayından sonra etkisi altına alan Covid-19 salgını insan yaşamını, üretimini, tüketimini, yaşam tarzını ve insanın içinde olduğu birçok alanı kısıtlamış hatta mevcut düzen içerisinden insanı çıkartma aşamasına getirmiştir. Covid-19 süreci birçok örgütü insan kaynakları yönetimi politikaları ve uygulamaları konusunda hızlı ve verimli kararlar vermeye mecbur kılmıştır. Bu kararlardan bir tanesi de uzaktan çalışma modelidir. Bu çalışmada Covid-19 salgınıyla birlikte çalışanların sürdürülebilir insan kaynakları politikaları ve uygulamaları ile pozitif örgütsel davranışların önde gelen konularından örgütsel bağlılık ve örgütsel vatandaşlık davranışları arasında ilişki olup olmadığı, varsa ilişkilerin yönünü ve gücünü belirlemek amaçlanmaktadır. Araştırmada nicel araştırma yöntemi kullanılmıştır. Araştırmanın örneklemini Afyonkarahisar ilinde Organize Sanayi Bölgesinde faaliyet gösteren örgütlerde görev yapan 544 çalışan oluşturmaktadır. Araştırmada veri toplamak amacıyla insan kaynakları politikaları ve uygulamaları, örgütsel bağlılık ve örgütsel vatandaşlık davranışları ölçekleri kullanılmıştır. Verilerin analizinde Pearson korelasyon, çoklu doğrusal regresyon, bağımsız örneklem t testi ve varyans analizi kullanılmıştır. Elde edilen bulgular doğrultusunda Covid-19 döneminde uzaktan çalışanların insan kaynakları yönetimi politikaları ve uygulamaları, örgütsel bağlılık ve örgütsel vatandaşlık davranışlarına yönelik algıları iş yerinde çalışanlara göre daha yüksek çıkmıştır. İnsan kaynakları politikaları ve uygulamalarının çalışanların örgütsel bağlılık ve örgütsel vatandaşlık davranışlarını pozitif yönde etkilediği tespit edilmiştir. Çalışanların insan kaynakları yönetimi politikaları ve uygulamaları ile örgütsel bağlılık ve örgütsel vatandaşlık davranışlarına yönelik tutumları demografik değişkenlere göre farklılıklar gösterdiği bulgusuna ulaşılmıştır. Uzaktan çalışma modelinin uygulandığı bir dönemde çalışanların örgütsel davranışlarının ve algılarının nasıl farklılaştığını ortaya koymak açısından bu çalışmanın alanyazına önemli katkılar sunduğu düşünülmekte ve gelecek araştırmalara yönelik önemli ipuçları ve öneriler sunulmaktadır.
Web kazıma ve duygu analizi temelli ürün analiz sistemi / Web scraping and sentiment analysis based product analysis system
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2023) Yavuz, Göktuğ; Yılmaz, Tarık
Müşteri yorumları, işletmeler için ürün veya hizmet hakkında gerçek zamanlı geri bildirim sağlar ve potansiyel müşterilerin satın alma kararlarını etkiler. İşletmelere olan güven ve inanırlığı geliştirir. Müşterilerin ürün hakkında karar verme sürecine katkıda bulunur ve ürüne yapılan yorumlarla birlikte rekabet avantajı sağlar. Ürünü almak isteyen müşteriler için ise ürün kalitesini ve performansı hakkında ön fikir edinme, ürün hakkında güncel ve doğru bilgilere erişim gibi fırsatları vardır. Bu çalışmada Trendyol üzerinden 15 markaya ait 34007 yorum web kazıma kütüphanesi olan Scrapy ile çekilmiştir. Bu yorumlara sözlük tabanlı duygu analizi kütüphaneleri olan Textblob ve Vader uygulanarak ürünler ve markalar hakkında olumlu, nötr ve olumsuz değerler hesaplanmış, metin özetleme işlemi uygulanarak tüm yorumların anahtar kelimeleri elde edilmiştir. Bu sayede müşterilerin yorum okumasına gerek kalmadan ürünler ve markalar ile ilgili insanların ne düşündüğünün tespiti yapılmıştır. Ayrıca ürünlere verilen yıldız değerleri ile yorumlar analiz edilerek düşük yıldızların yanıltıcı sonuçlar çıkartılabileceği tespit edilmiştir.
Görüntü sınıflandırması için evrişimsel sinir ağlarında parametrelerin sınıflandırma performansına etkisi
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2023) Aksoy, İbrahim; Adem, Kemal
Günümüzde, görüntü işleme ve örüntü tanıma alanında büyük ilerlemeler kaydedilmekte ve bu alandaki başarıların arkasında evrişimsel sinir ağları büyük bir rol oynamaktadır. Biyolojik sinir ağlarının işleyişinden ilham alarak tasarlanan evrişimsel sinir ağları, görüntü verileri üzerinde nesne tanıma, sınıflandırma ve öznitelik çıkarma gibi görevleri başarıyla gerçekleştirmektedir. Ancak evrişimsel sinir ağlarının tasarlanması ve uygulanmasında karşılaşılan bazı zorluklar mevcuttur. Kullanılan evrişimsel sinir ağı modeline, veri setine ve donanımlara göre hiperparametrelerin optimizasyonu konusu bu zorlukların başında gelmektedir. Bu çalışmada iki farklı veri seti kullanılarak evrişimsel sinir ağı modellerinde bazı hiperparametrelerin sınıflandırma performansı üzerindeki etkileri incelenmiştir. Çalışmada incelenen hiperparametreler; eğitim tur sayısı, nöron sayısı, paket boyutu, aktivasyon fonksiyonları, optimizasyon algoritmaları ve öğrenme oranıdır. Keras kütüphanesinde yer alan evrişimsel sinir ağı modellerinde veri setleri üzerinde yapılan testler sonucunda en iyi performansı gösteren NASNetMobile ve DenseNet201 modelleri ile uygulamalar yapılmıştır. Hiperparametrelerin farklı aralıklardaki değerleri ile planlanan 65 farklı model için eğitim uygulanmış ve sonuçlar elde edilmiştir. Yapılan çalışmalar neticesinde doğruluk oranlarında NASNetMobile modelinde başlangıç değerine göre % 6,5, DenseNet201 modelinde ise başlangıç değerine göre % 11,55 yükselme gözlemlenmiştir.
Nesnelerin interneti teknolojisi ile enerji analizi
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2023) Ayyıldız, İzzet; Yılmaz, Tarık
Günümüzde tüm insanlık için yaptığımız birçok işte enerji hiç olmadığı kadar önem kazanmıştır. Bu sebeple enerji kullanımının izlenebilmesi için çalışmalar yapılmaktadır. Son yıllarda nesnelerin interneti (IoT) teknolojisinin gelişmesiyle bu çalışmalar bu yeni teknoloji üzerinde yoğunlaşmıştır. Bu çalışmada, IoT teknolojisi kullanılarak enerji analizi ve anlık uzaktan enerji takibi ile elde edilen veriler üzerinden enerji kullanılmasının analizine odaklanılmıştır. Elektrik kullanan tüm cihazların anlık enerji kullanımlarının takip edilebileceği bir cihaz geliştirilmiş ve üretilen verilerin bulut tabanlı bir sunucuda toplanması, geliştirilen mobil yazılımla kullanıcılarında sistemi uzaktan takip etmesi sağlanmıştır. Bu sistem ile örnek bir evdeki elektrik cihazlarının gerçek zamanlı enerji takibi yapılmıştır. Elde edilen verilerin analizi ile enerjinin daha verimli bir şekilde kullanılmasının sağlanması için yapılması gereken faaliyetler ortaya konulmuştur.
Pedilen ayak görüntüleri üzerinde derin öğrenme yöntemleri kullanılarak hatalı ürün tespiti
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2023) Hakses, Mesut; Adem, Kemal
Endüstriyel üretim süreçlerinde hatalı ürünlerin tespiti, üretim kalitesinin sağlanması ve müşteri memnuniyetinin artırılması açısından kritik bir öneme sahiptir. Hatalı ürün tespiti için öncelikle, ürünün kalite kriterlerine uygunluğunu belirlemek için spesifikasyonlar oluşturulmalıdır. Bu spesifikasyonlar, ürünün fiziksel özelliklerini ve kabul edilebilir kalite standartlarını içermelidir. Yaşamsal faaliyetlerin sürdürülmesi, öz bakım ve ulaşım gibi aktivitelerin gerçekleştirilmesinde büyük rol oynayan ayaklar, doğuştan veya sonradan kaybedilebilmektedir. Gelişen teknolojiyle birlikte bu kaybedilen uzuvların yerini protez denen yapay organlar almaktadır. En yaygın protez çeşitlerinden pedilen ayak üretimini yapan firmamızda üretim sonrası insan gözüyle kalite kontrol yapıldığı için meydana gelen bazı üretim kusurları gözden kaçabilmektedir. Firmamızdaki pedilen ayak üretiminde; kullanılan kimyasalların tam karışmaması veya kalıba enjekte edilmesi sırasında hava yapması sonucu oluşan hava kabarcıkları patlarsa çukur hatası, patlamaz ve kabarcık olarak kalırsa kabarcık hatası olarak ifade edilen hatalı ürünler ortaya çıkmaktadır. Bu hatalı ürünler gelişen teknoloji sayesinde derin öğrenme yöntemlerinin kullanımıyla da tespit edilebilir hale gelmektedir. Bu tez çalışmasında, pedilen ayak üretimi yapan firmadan temin edilen görüntülere Python kodları aracılığıyla görüntü çoğaltma işlemi uygulanması sonucu 1200 görüntüden oluşan veri seti oluşturulmuştur. Bu görüntü veri seti üzerinde derin öğrenme yöntemlerinden evrişimsel sinir ağı mimarileri kullanılarak hatalı ürün tespitinin gerçekleştirilmesi amaçlanmaktadır. Toplam 1200 görüntülük veri seti üzerinde Xception, InceptionResNetV2, DenseNet201, NasNetMobile ve EfficientNetV2S mimarileri uygulanarak sonuçlar karşılaştırılmıştır. Deneysel değerlendirmeler neticesinde, InceptionResNetV2 modelinde en üstün başarı oranlarına ulaşılmıştır. 20 epoch değeri kullanıldığında, %99.72 doğruluk, %99 geri çağırma, %99 kesinlik ve %100 f1 skoru elde edilmiştir.
Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak deri lezyon görüntülerinden maymun çiçeği hastalığının tespiti
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2023) Engin, Muhammet Talha; Adem, Kemal
Maymun çiçeği hastalığı virüsü, COVID-19'dan kurtulmaya çalışırken yeni bir salgın tehdidi oluşturmaktadır. Maymun çiçeği hastalığı, COVID-19 kadar ölümcül ve bulaşıcı olmasa da her gün yeni hasta vakaları kaydedilerek küresel bir salgına dönüşme potansiyeli göstermektedir. Tıbbi görüntüleme alanında Derin Öğrenme teknikleri, bir kişinin hangi hastalığa sahip olduğunu tespit etme konusunda umut vericidir. Maymun çiçeği virüsü bulaşmış deri lezyon görüntüleri, hastalığın erken teşhisi için kullanılabilir. Ancak Dünya Sağlık Örgütü tarafından onaylanmış bir veritabanı mevcut değildir. Derin öğrenme modellerini eğitmek için doğru bir şekilde görüntü veri kümesi oluşturmak önemlidir. Bu çalışma, iki bölümden oluşmaktadır. İlk bölüm, Monkeypox Skin Image Dataset (MSID) veri kümesi ile eğitilmiş bir derin öğrenme modeli sunmaktadır. İkinci bölüm ise Monkeypox Skin Image Dataset (MSID), Monkeypox Master (MM) ve Monkeypox Orijinal İmages (MOI) veri kümelerinden oluşturulan birleştirilmiş bir veri kümesi ile eğitilmiş bir derin öğrenme modeli sunmaktadır. Bu görüntüler, çeşitli açık kaynak ve çevrimiçi kaynaklardan toplanmış olup araştırma amaçlı kullanıma uygundur. Bu çalışmada, DenseNet201, InceptionResNetV2, InceptionV3, NASNetLarge ve Xception olmak üzere beş farklı derin öğrenme modeli, oluşturulan iki farklı veritabanında denenmiş ve karşılaştırılmıştır. Artırılmış veri kümeleri bu çalışmada kullanılarak, maymun çiçeği hastalığını %99,33 ve %98,52 doğruluk oranlarıyla sırayla MSID ve HIBRID veri kümelerinde tanımlayabilen DenseNet201 modeli değerlendirilmiş ve önerilmiştir. Önerilen model, olası bir pandeminin önüne geçerek insan sağlığını korumaya yardımcı olarak insan sağlığının korunmasına katkıda bulunacaktır.
Yapay zekâ farkındalığı ile işten ayrılma niyeti ve performans arasındaki ilişkide örgütsel destek ve rekabetçi psikolojik iklimin rolü
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2023) Kılıç, Yunus Emre; Kılıç, Selçuk
Bu çalışmada yapay zekâ farkındalığının çalışanlar üzerindeki etkisinin incelenmesi amaçlanmaktadır. Yapay zekâ farkındalığı ile işten ayrılma niyeti, örgütsel destek, rekabetçi psikolojik iklim ve performans arasındaki ilişkiler detaylı bir biçimde ele alınmaktadır. Araştırmada nicel araştırma yöntemi kullanılmıştır. Araştırmanın örneklemini Aksaray İli Organize Sanayi Bölgesinde faaliyet gösteren işletmelerde görev yapan 592 çalışan oluşturmaktadır. Araştırmada veri toplamak amacıyla yapay zekâ farkındalığı, işten ayrılma niyeti, çalışan performansı, örgütsel destek ve rekabetçi psikolojik iklim ölçekleri kullanılmıştır. Verilerin analizinde betimsel istatistikler, Pearson Korelasyon Analizi, Aşamalı Regresyon Analizi, Bağımsız Örneklem T-Testi ve Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) kullanılmıştır. Elde edilen bulgular doğrultusunda yapay zekâ farkındalığı, örgütsel destek, rekabetçi psikolojik iklim, işten ayrılma niyeti ve performans arasında ilişki bulunduğu ve birbirleri üzerinde yordayıcı güce sahip oldukları görülmüştür. Demografik değişkenlere göre yapay zekâ farkındalığı, işten ayrılma niyeti, örgütsel destek, rekabetçi psikolojik iklim ve performansa yönelik tutumların farklılaştığı tespit edilmiştir. Alan yazındaki boşluğu doldurmak adına önemli katkılar sağladığı düşünülen bu çalışmayla gelecek araştırmalara yönelik öneriler sunulmuştur.
Dijital dönüşüm çağında kadın girişimcilerin bireysel girişimcilik eğilimleri ile dijital vatandaşlık davranışları arasındaki ilişki üzerine bir araştırma
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2023) Özkılınç, Nazlıcan; Seçkin, Zeliha
Girişimcilik tarihi çok eski zamanlara dayanan ve birçok araştırmaya konu olan bir kavramdır. Ekonomide, girişimcilik sektörü oldukça önemli bir paya sahiptir. Günümüzün koşullarında teknolojinin hızla ilerlemesiyle birlikte girişimcilik sektörünün de gelişmekte olduğu söylenebilir. Bu kapsamda kadınların da girişimcilik sektöründe önemli bir yere sahip olduğu bilinmektedir. Bilgi ve iletişim teknolojilerinde yaşanan gelişmelerle birlikte teknolojik araçlar hayatımızda önemli bir yere sahip olmuştur. Bu gelişmeler yeni bir kavram olan "Dijital Vatandaşlık" kavramını ortaya çıkarmıştır. Dijital vatandaş, teknolojik araçları kullanırken etik kurallara uyan, eleştiri yapabilen, öğrenen, araştıran, dijital hak ve sorumlulukları yerine getirerek teknolojiyi kullanan, diğer bireylere saygı duyan ve zarar vermeyen kişi ve kişilerdir. Bu kapsamda kadın girişimcilerin geleneksel girişimcilikte yerine getirdiği vatandaşlık normlarını teknolojiyi kullanarak dijital ortamda da yerine getirmesi gerekmektedir. Bu durum kadın girişimcilerin teknoloji ortamında vatandaşlık normlarına sadık kalarak onların dijital vatandaş olarak tanımlanmasına olanak sağlamaktadır. Bu araştırma; KAGİDER (Türkiye Kadın Girişimciler Derneği), ANGİKAD (Girişimci İş Kadınları Derneği) ve AMWAY bünyesine üye olan kadın girişimcilerin bireysel girişimcilik eğilimleri ile dijital vatandaşlık davranışları arasındaki ilişkiyi tespit etmeyi amaçlayarak ilişkisel tarama modeli uygulanan bir nicel çalışma şeklinde gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda, araştırma örneklemi basit tesadüfî örneklem yöntemi ile belirlenen 429 kadın girişimciden oluşmaktadır. Araştırmada sınırlılıklar nedeni ile 406 kadın girişimcilerden elde edilen veriler dâhil edilerek analizler gerçekleştirilmiştir. Araştırmada Choi, Glassman ve Cristol (2017) tarafından geliştirilen, Erdem ve Koçyiğit (2019) tarafından Türkçeye uyarlanan "Dijital Vatandaşlık Davranışı" ölçeği ve Sart (2020)'ın geliştirdiği "Bireysel Girişimcilik" ölçeği kullanılmıştır. Araştırmaya katılan kadın girişimcilerden elde edilen bulgular neticesinde, bireysel girişimcilik eğilimi ile dijital vatandaşlık arasında negatif ve zayıf düzey bir ilişkinin olduğu saptanmıştır. Ölçekler arasındaki ilişki değerlendirildiğinde; en yüksek ilişkinin bireysel girişimciliğin ilgilenen boyutu ile dijital vatandaşlığın teknik beceriler boyutu arasında olduğu sonucuna ulaşılmıştır. En düşük ilişkinin ise bireysel girişimcilik ile dijital vatandaşlığın eleştirel bakış boyutu arasında olduğu saptanmıştır.
COVID19 yayılımını azaltmak için yüz maskesinin evrişimsel sinir ağı modelleri ile tespiti
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2023) Daşgın, Aslıhan; Adem, Kemal; Kılıçarslan, Serhat
Son yıllarda hayatımızın gerçeği olan ve tüm dünya için pandemi haline gelen Covid-19'un gerekli tedbirlere sıkı şekilde uyulmadığı takdirde bulaşma oranı artmakta hatta varyantları bile ortaya çıkmaya başlamaktadır. Dünya Sağlık Örgütü tarafından yayınlanan ve alınması gerekli olan tedbirler alındıkça hastalıkla mücadele daha kolay hale gelebilmektedir. Tedbirlere uymanın zorluğu olsa da uymaya özen gösterildiği taktirde, hastalık ya daha hafif atlatılmakta ya da hastalığa kolayca yakalanılmamaktadır. Bu tedbirlerin en önemlilerinden birisi de kalabalık alanlarda maske kullanımına özen gösterilmesidir. Maske kullanımının önemi araştırmalarla desteklenmesinden sonra, bazı alışveriş merkezi, sağlık kuruluşları, okullar gibi kalabalık mekanlarda maske kullanımına yönelik denetimler başlamıştır. Ancak bu denetimleri bir insanın gerçekleştirmesi zor olduğundan günümüzde sıklıkla kullanılan derin öğrenme yöntemleriyle maske tespiti çalışmaları yapılmaya başlanmıştır. Bu tez çalışmasında, transfer öğrenme tabanlı modeller kullanılarak maske tespiti gerçekleştirilmesi amaçlanmaktadır. Kaggle web sitesinde bulunan veri seti üzerinde toplamda 906 görüntü ile DenseNet121, EfficientNetV2M, NasNetMobile, InceptionV3 ve VGG19 derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Deneysel değerlendirmeler sonucunda, en iyi başarı oranı olarak NasNetMobile modeliyle, %99.35 doğruluk, %99 kesinlik, %99 geri çağırma ve %99 f1 skorları elde edildiği görülmüştür.
Kitlesel çevrimiçi ders platformlarında kurslara yapılan yorumların metin madenciliği kullanılarak duygu analizi
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2023) Daşgın, Ramazan; Adem, Kemal
Çağımızda kolay ulaşılabilen, az maliyetli, zaman mekan kısıtı olmayan aktiviteler daha çok ilgi görmektedir. Son zamanlarda insanların sahip olduğu olanaklar ve teknolojinin gelişimi de düşünüldüğünde insanların ilgisinde yaşanan bu değişiklik eğitime de yansımıştır. İnsanlar artık istedikleri zaman, istedikleri yerden, kendi seçebilecekleri içeriklere ulaşmak istemektedir. Bu istekler sonunda Kitlesel Açık Çevrimiçi Ders (KAÇD) platformları ortaya çıkmaya başlamıştır. Bu platformlar üzerinde ücretli veya ücretsiz birçok konuda kurslar yer almaktadır. Birçok kişi bu kurslara kayıt olmadan önce, kurslara yapılan yorumlara ve kursa verilen puana göre değerlendirme yapılarak kayıt olmaktadır. Ancak tüm yorumları okuyarak bir kurs hakkında karar vermek kolay olmamaktadır. Bu çalışmada kullanıcıların yorumları okumasına gerek kalmadan kursları olumlu olumsuz olarak değerlendirmesi amacıyla KAÇD platformlarından birisi olan Udemy sitesinde bulunan kurslara yapılan yorumlar kullanılmıştır. Bu yorumlar üzerinden klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanarak kurslar hakkında olumlu olumsuz değerlendirmeleri yapılmıştır. Klasik makine öğrenmelerinden BayesNet, J48 ve OneR algoritmaları ile en başarılı sonuç %91.576 doğruluk ile BayesNet algoritmasından elde edilmiştir. Veri setine Random, GloVe ve Word2Vec kelime gömmeleri uygulandıktan sonra, derin öğrenme modellerinden GRU ve CNN-LSTM hibrit mimarileri uygulanmış ve en başarılı sonuç GloVe kelime gömmesi kullanıldıktan sonra %95.67 doğruluk oranıyla GRU mimarisinden elde edilmiştir.
İşletmelerde dijital dönüşüm: Örnek bir uygulama
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2022) Biçtiren, Tufan Hakan; Seçkin, Zeliha
Günümüzde dijital dönüşüm sadece işletmeler açısından değil yaşamın her alanında varlığını derinden hissettiren bir olgudur. Dolayısıyla hangi büyüklükte bir işletme olursa olsun, dijital dönüşümü gerçekleştirilmeli, ürün ve hizmetlerini dijital ortamlarda sunabilecekleri şekilde işletme stratejilerini güncellemelidirler. Bu çalışma kapsamında Elisa Bistro Cafe adlı işletme üzerinden örnek bir uygulama gerçekleştirilmiş ve dijital dönüşüm uygulamasının teknik aşamaları ile uygulama sonrasında işletme için yarattığı değeri ortaya koymak amaçlanmıştır. Bu dönüşümün gerçekleşmesi için işletmeye bir web sitesi hazırlanmıştır. Aynı zamanda sosyal medyada etkin bir kullanıcı kitlesi olduğundan Facebook Sayfalarda işletme sayfası oluşturulmuş ve işletmenin reklamları bu platform üzerinden yayımlamıştır. Bunlarla birlikte işletmenin Google arama sonuçlarında etkin bir görünüm elde edilebilmesi için Google Benim İşletmem platformu üzerinden işletme profili oluşturulmuş ve böylece Google Aramalar ve Haritalarda işletme onaylı bir şekilde bulunabilir konuma gelmiştir. Çalışmanın sonunda işletme, web sitesi üzerinden 186 kişiye erişim sağlamıştır. Facebook Sayfalar üzerinden yayınlanan reklamlar sayesinde işletme, 151.699 kişiye erişim sağlayarak bu kişilerden 2.459'una telefon aramaları üzerinden ürünlerini ulaştırmıştır. Ayrıca Google Benim İşletmem profili üzerinden 8.158 kişiye erişim sağlanmış olup, 133 kişi telefon aramaları üzerinden işletmeyle iletişim haline geçmişlerdir. Sonuç olarak bu çalışma kapsamında gerçekleştirilen dijital dönüşüm uygulaması işletmenin konumu ve potansiyeli açısından başarılı olmuştur.
Diş görüntüleri üzerinde görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak çürük seviyesinin sınıflandırılması
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2022) Ünsal, Ümran; Adem, Kemal
Ağızda bulunan bakterilerin ürettiği asitler dişlerin mineral dokusunu bozarak diş çürüklerine neden olmaktadır. Zamanla kişilerin ağzında bakteriler birikir ve bu bakteriler gıdalarla birleşir. Ağız bakımına yeterli özen gösterilmediğinde diş minesi zarar görür ve diş çürümeleri gerçekleşir. Yakın bir döneme kadar kökü iltihaplanmış hasta dişler, diğer bölgelere zarar vermemesi amacıyla çekilmekteydi. Fakat gelişen görüntüleme teknikleri sayesinde diş çekimi yapılmadan uygulanan tedavilerin sayısı ve başarı oranı hızla artmıştır. Diş çürükleri insanların hayatlarını olumsuz yönde etkilemektedir. Bu çalışmada röntgen görüntüleri üzerinde diş çürüklerinin hızlı bir şekilde tespit edilerek hastaların diş kayıplarının minimuma indirilmesi amaçlanmaktadır. Diş görüntüleri ile derin öğrenme modelleri kullanılarak uygulanan tedavi yöntemleri dolgu, kanal, köprü sınıflarına ayrılmıştır. Ayrıca diş görüntülerine ön işlem olarak luv-v kanalı ve adaptif histogram eşitleme işlemi uygulanarak derin öğrenme modellerinin performanslarının artırılması amaçlanmıştır. 553 tane diş röntgeninden oluşan veri seti üzerinde yapılan segmentasyon işlemlerinin ardından, derin öğrenme modellerinden Faster R-CNN ve Yolov5 modelleri ile deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalar sonucunda; Faster R-CNN %86.7 doğruluk değerine ulaşılırken, Yolov5 modelinde ise %92.7 oranında doğruluk oranına ulaşılmıştır. Görüntü işleme ve Yolov5 hibrit modelinin uygulanması sonucunda elde edilen karar destek sistemi diş kliniklerinde kullanılabilecektir.
Bilişim teknolojileri öğretmenlerinin Scratch yazılımına ilişkin özyeterlik inançlarının makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
(Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2022) Koca, Bölük; Adem, Kemal
Teknolojinin gelişmesiyle bireylerin sahip olması beklenen beceriler de değişime uğramıştır. Bilgi işlemsel düşünme becerisi 21.yy. becerileri içerisinde en önemli becerilerdendir. Bu becerinin bireylere kazandırılabilmesi için nitelikli bir kodlama eğitimine ihtiyaç vardır. Bu düzlemde MEB bilişim teknolojileri öğretim programı kapsamına kodlama eğitimini dahil etmiştir. Program kapsamında temel düzey blok tabanlı kodlama araçlarından Scratch kullanılarak bu eğitim verilmektedir. Bu sebeple bilişim teknolojileri öğretmenlerinin kodlama araçları konusunda kendilerini ne kadar yeterli gördükleri son derece önemlidir. Bu bağlamda, bu çalışmada bilişim teknolojileri öğretmenlerinin Scratch'e yönelik kullanımına ilişkin öz yeterlik inançlarının klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması amaçlanmıştır. Veri toplama aracı olarak ise daha önceden geliştirilmiş T-SECT anketi kullanılmıştır. Bu ölçek likert tipinde 39 maddeden oluşmaktadır. Bilişim teknolojileri öğretmenlerinden oluşan 192 örnek ve 39 öznitelik kullanılarak veri seti oluşturulmuştur. Örnek sayısının sınırlılığı nedeniyle dengesiz veri sorununu ortadan kaldırmak için SMOTE yöntemi ile veri çoğaltılmış ve örnek sayısı 262 ye yükseltilmiştir. Veri seti WEKA yazılımına aktarılarak üzerinde klasik makine öğrenmesi yöntemleri ve Google Colab platformu ile Evrişimli Sinir Ağı (ESA) yöntemleri kullanılmıştır. Bu amaç doğrultusunda Zero-R, J48, Random Forest (RF), K-Star, Multilayer-Perceptron (MLP), NaivesBayes, SMO, Logistic, IBK ve Random Tree yöntemleri ile sınıflandırma başarısı hesaplanmıştır. Veri seti üzerinde en yüksek sınıflandırma performansı elde edilen klasik makine öğrenmesi yöntemleri SMO, MLP, IBK, J48 ve RF olarak bulunmuştur. ESA ile yapılan sınıflandırma klasik makine öğrenmesi yöntemlerinden daha başarılı sonuç vermiştir. Bilişim teknolojileri öğretmenlerinin öz yeterlik inançları ESA kullanılarak %99.30 doğruluk oranıyla başarılı bir biçimde sınıflandırılmıştır.

Güncel Gönderiler