Browsing by Author "Abdulkadir KARACI"

Now showing 1 - 16 of 16

Adaptation of Media and Technology Usage Scale and Attitude Scale to Arabic
(2020-11-01) Abdulkadir KARACI; Adel AYAD
The aim of the study was to adapt the media and technology usage scale and attitude scale to Arabic. The methodology of the currentstudy was a quantitative method, as the questionnaire was used from 1100 university students. Then, exploratory factor analysis wasperformed on the media and technology usage scale. As a result of factor analysis, nine factors emerged. The nine factors are namedas follows on Facebook Check, general social media use, primary phone use, video games, media sharing, online friendships, emailusage, Facebook friendships, and smartphone use. The attitude scale has three factors. The three factors are named respectively asfollowing positive pttitude and negative attitude and Preference for Task Switching. The Cronbach alpha coefficient of the media andtechnology use subscale of the scale adapted to Arabic was found to be 0.757. This coefficient shows that the media and technologyusage subscale has a acceptable degree of internal consistency. In addition, the value of Cronbach alpha coefficient of the attitudesubscale was found be 0.699. This indicates that the attitude subscale has a acceptable degree of the internal consistency. As a result,the adapted Arabic form of media and technology usage and attitude scale is a scale that can reliably measure the media andtechnology usage and attitudes of individuals in Arabic-speaking places around the world.
AKILLI ŞEHİR HAVA TAKİP SİSTEMİ VE ASTIM HASTALARI İÇİN PM2.5 KONSANTRASYONU ÖLÇÜM ARACININ GELİŞTİRİLMESİ
(2018-06-01) Abdulkadir KARACI
Son zamanlarda, hava kirliliği insan sağlığında ve çevrede ciddi etkilere yolaçtığından dolayı gerçek zamanlı hava kalitesi ölçümü konusunda kamu bilinciartmaktadır. Çeşitli boyutlarda, genellikle toz olarak sınıflandırılan partikül maddevarlığı, açık hava ve kapalı alan senaryolarında hava kalitesini etkileyen önemli birfaktördür. Şehirlerin iç ve dış ortamlarındaki hava kirleticilerinin izlenmesi teknikaçıdan zahmetli ve çok pahalı bir iştir. Bu çalışmada dış ortamlardaki PM2.5yoğunluğunu, nemi ve sıcaklığı ölçen düşük maliyetli bir araç geliştirilmiştir.Geliştirilen araç PM2.5, ısı ve nem verilerini ölçerek Wi-Fi üzerinden Thing Speak IoTplatformuna göndermektedir. Ayrıca astım hastaları ve diğer risk grupları için PM2.5oranı eşik değerini aştığında hem sesli hem de görsel uyarı verilmektedir.Geliştirilen sistem farklı deneysel tasarımlar gerçekleştirilerek test edilmiştir. Testsonuçlarına göre, geliştirilen aracın PM2.5 yoğunluğunu doğru bir şekilde ölçtüğü,ölçüm verilerini anlık olarak IoT platformuna gönderdiği ve eşik değeri aşıldığındahem LCD ekran üzerinde mesaj olarak hem de sesli olarak uyarı verdiğigörülmüştür.
AKILLI ŞEHİR HAVA TAKİP SİSTEMİ VE ASTIM HASTALARI İÇİN PM2.5 KONSANTRASYONU ÖLÇÜM ARACININ GELİŞTİRİLMESİ
(2018-06-01) Abdulkadir KARACI
Son zamanlarda, hava kirliliği insan sağlığında ve çevrede ciddi etkilere yolaçtığından dolayı gerçek zamanlı hava kalitesi ölçümü konusunda kamu bilinciartmaktadır. Çeşitli boyutlarda, genellikle toz olarak sınıflandırılan partikül maddevarlığı, açık hava ve kapalı alan senaryolarında hava kalitesini etkileyen önemli birfaktördür. Şehirlerin iç ve dış ortamlarındaki hava kirleticilerinin izlenmesi teknikaçıdan zahmetli ve çok pahalı bir iştir. Bu çalışmada dış ortamlardaki PM2.5yoğunluğunu, nemi ve sıcaklığı ölçen düşük maliyetli bir araç geliştirilmiştir.Geliştirilen araç PM2.5, ısı ve nem verilerini ölçerek Wi-Fi üzerinden Thing Speak IoTplatformuna göndermektedir. Ayrıca astım hastaları ve diğer risk grupları için PM2.5oranı eşik değerini aştığında hem sesli hem de görsel uyarı verilmektedir.Geliştirilen sistem farklı deneysel tasarımlar gerçekleştirilerek test edilmiştir. Testsonuçlarına göre, geliştirilen aracın PM2.5 yoğunluğunu doğru bir şekilde ölçtüğü,ölçüm verilerini anlık olarak IoT platformuna gönderdiği ve eşik değeri aşıldığındahem LCD ekran üzerinde mesaj olarak hem de sesli olarak uyarı verdiğigörülmüştür.
Arduino ve Wifi Temelli Çok Sensörlü Robot Tasarımı ve Denetimi
(2017-04-01) Mustafa ERDEMİR; Abdulkadir KARACI
-- Bu çalışmada arduino mikro denetleyici kartı kullanılarak çok sensörlü ve düşük maliyetli gezgin hizmet robotu geliştirilmiştir. Robotu geliştirmedeki amaç insanın giremeyeceği yerlerdeki gaz, sıcaklık ve nem ölçümlerini gerçekleştirmektir. Böylece gaz kaynaklı insan ölümlerinin önüne geçilebilecektir. Robotun geliştirilmesinde; arduino mega kontrol kartı, ultrasonik mesafe sensörü, servo motor, motor shield, wifi modül, sıcaklık ve nem sensörü, metan gaz sensörü, motor shield ve dc motor kullanılmıştır. Bu araçlarla birlikte engel algılama ve yön bulma yazılımı geliştirilerek genel çalışma diyagramı oluşturulmuştur. Robot, mesafe sensörleri yardımıyla kapalı yerlere girebilmekte, uygun açıklığı tespit ederek çıkış yolunu bulabilmekte ve üzerinde bulunan sensörler yardımıyla elde edilen verileri wifi aracılığıyla bilgisayar ortamına aktarılabilmektedir. Bu veriler web sayfasından takip edilebilmektedir. Robot üzerine kullanım amaçlarına uygun olarak daha fazla sensör yerleştirilebilmektedir. Bu çalışmada bu robotun elektronik ve yazılımsal yönü ayrıntılı olarak incelenmektedir. Yapılan testler sonucunda robotun, sensörlerden aldığı bilgileri istenen zaman aralığında başarılı bir şekilde web modülüne gönderdiği ve kapalı bir alanda kaldığında çıkış yolunu 3-4 denemede bulduğu görülmüştür. Geliştirilen robot, insanların girmekte zorlandığı ve canlılar için tehlikeli olan yerlerdeki gaz, nem ve sıcaklıkla ilgili bilgilere ulaşmakta kullanılabilir. Ayrıca üzerine kamera monte edilerek manuel şekilde uzaktan kontrol edilebilir ve amaca uygun farklı sensörler kullanılarak istenilen veriler elde edilebilir
Bilgisayar Ortamında Sesli Komutları Tanıma: Örüntü Tanıma Yöntemi
(2007-02-01) Halil İbrahim BÜLBÜL; Abdulkadir KARACI
Bu çalışmada, Örüntü tanıma yöntemini kullanarak ses tanıyan bir bilgisayar yazılımı hazırlanmış ve ses tanımayla ilgili temel ilkeler sistematik bir içerikte anlatılmıştır. Sesli komutları tanımada çok önemli olan özellik vektörlerinin çıkarılması ve ses üzerinde yapılacak olan ön işlemler ayrıntılı bir şekilde verilmeye çalışılmıştır. Ayrıca geliştirilen programda ses tanıma denemeleri yapılmış ve sonuçlara ilişkin bilgiler özetlenmiştir..
Çevrimiçi Kavram Haritalarının Fen Bilimleri Dersindeki Başarı ve Kalıcılığa Etkisi
(2019-01-01) Mehmet GÜLEÇ; Abdulkadir KARACI
Bu çalışmadaki amaç, fen bilimleri derslerinde çevrimiçi kavram haritalarının kâğıt-kalem temelli kavram haritalarına göre öğrenci başarısını ve kalıcılığını ne düzeyde etkilediğini incelemektir. Çalışmanın çalışma grubunu, 28 ortaokul yedinci sınıf öğrencisi oluşturmaktadır. Araştırmada kontrol grubuna (14 öğrenci) kağıt-kalem temelli kavram haritaları öğretim metoduyla, deney grubuna (14 öğrenci) ise çevrimçi kavram haritaları öğretim metoduyla 3 hafta (12 saat) süreyle öğretim verilmiştir. Çevrimiçi ve kağıt-kalem temelli kavram haritaları kütle-ağırlık konusunun kazanımlarını kapsayacak şekilde oluşturulmuştur. Çevrimiçi kavram haritalarının oluşturulmasında Captivate eğitsel yazılım programı kullanılmıştır. Ayrıca kütle-ağırlık konusuyla ilgili olarak 24 maddeden oluşan başarı testi (KR-21=0.695) oluşturulmuştur. Gruplara ön-testin ardından son-test, 45 gün sonra ise kalıcılık testi uygulanmıştır. Araştırmada elde edilen bulgular neticesinde “kütle-ağırlık” konusunun öğretilmesinde çevrimiçi ya da bilgisayar destekli kavram haritalarının kağıt-kalem temelli kavram haritalarına göre akademik başarıya ve kalıcılığa etkisinin daha fazla olduğu söylenebilir. Bunun yanı sıra çevrimiçi kavram haritalarının son-test puanlarına %74’luk anlamlı ve büyük bir etkisi söz konusudur. Bu sonuçlara göre çevrimiçi kavram haritalarının mümkün olan her alanda geliştirilmesi ve kullanılması öğretimi desteklemede büyük önem arz etmektedir.
DERİN ÖĞRENME VE GÖRÜNTÜ İŞLEME YÖNTEMLERİNİ KULLANARAK GÖĞÜS X-IŞINI GÖRÜNTÜLERİNDEN AKCİĞER BÖLGESİNİ TESPİT ETME
(2022-12-31) Nurefşan KARACA; Abdulkadir KARACI
Göğüs X-ışını (GXI) görüntüleri, Covid19, zatürre, tüberküloz, kanser gibi hastalıkların tespiti ve ayırt edilmesi için kullanılır. GXI görüntülerinden sağlık takibi ve teşhisi için Derin Öğrenme tekniklerine dayalı birçok tıbbi görüntü analiz yöntemi önerilmiştir. Derin Öğrenme teknikleri, organ segmentasyonu ve kanser tespiti gibi çeşitli tıbbi uygulamalar için kullanılmıştır. Bu alanda yapılan mevcut çalışmalar hastalık teşhisi için akciğerin tümüne odaklanmaktadır. Bunun yerine sol ve sağ akciğer bölgelerine odaklanmanın Derin Öğrenme algoritmalarının hastalık sınıflandırma performansını artıracağı düşünülmektedir. Bu çalışmadaki amaç, derin öğrenme ve görüntü işleme yöntemlerini kullanarak GXI görüntülerinden akciğer bölgesini segmentlere ayıracak bir model geliştirmektir. Bu amaçla, Derin öğrenme yöntemi olan U-Net mimarisi tabanlı semantik segmentasyon modeli geliştirilmiştir. Yaygın olarak bilindiği gibi U-Net çeşitli uygulamalar için yüksek segmentasyon performansı gösterir. U-Net, evrişimli sinir ağı katmanlarından oluşturulmuş farklı bir mimaridir ve piksel temelli görüntü segmentasyon konusunda az sayıda eğitim görüntüsü olsa dahi klasik modellerden daha başarılı sonuç vermektedir. Modelin eğitim ve test işlemleri için ABD, Montgomery County Sağlık ve İnsan Hizmetleri Departmanının tüberküloz kontrol programından alınan 138 GXI görüntülerini içeren veri seti kullanılmıştır. Veri setinde bulunan görüntüler %80 eğitim, %10 doğrulama ve %10 test olarak rastgele bölünmüştür. Geliştirilen modelin performansı Dice katsayısı ile ölçülmüş ve ortalama 0,9763 Dice katsayısı değerine ulaşılmıştır. Model tarafından tespit edilen sol ve sağ akciğer bölgesinin GXI görüntülerinden kırpılarak çıkarılması önem arz etmektedir. Bunun için görüntü işleme yöntemi ile ikili görüntülerde bitsel işlem uygulanmıştır. Böylece GXI görüntülerinden akciğer bölgeleri elde edilmiştir. Elde edilen bu görüntüler ile GXI görüntüsünün tümüne odaklanmak yerine kırpılmış segmentli görüntüye odaklanmak birçok akciğer hastalıklarının sınıflandırılmasında kullanılabilir.
Detection and classification of shoulder implants from X-ray images: YOLO and pretrained convolution neural network based approach
(2022-01-01) Karaci A.; Karaci, A
Shoulder implants may need to be replaced several months or years after insertion. In this case, it is important to determine the manufacturer or model of the implant. In some cases, the implant manufacturer and model may not be known to patients or their physicians due to uncertainty in medical records. Today, the task of identifying an implant manufacturer or model in such situations relies on meticulous examination and visual comparison of X-ray images taken from the implant by medical professionals. But this identification task is often time-consuming, error-prone and difficult for both radiologists and orthopedic surgeons. In this study, it is aimed to automatically detect the implant manufacturer using deep learning methods. For this purpose, pretrained CNN architectures and cascade models consisting of feeding these architectures with the YOLO algorithm have been proposed.
Fiziksel ve Motor Engelli Çocukların Öz Bakım Problemlerinin Derin Sinir Ağları ile Sınıflandırılması
(2020-12-01) Abdulkadir KARACI
Fiziksel ve motor engellilik bazı bireysel ana yaşam aktivitelerini büyük ölçüde sınırlandıran bir bozukluktur. Bu bozukluklardünyanın birçok ülkesinde çocukları etkilemektedir. Bunun yanı sıra fiziksel ve motor engelli bireylerin doktorlar tarafından uygunmesleki tedavilerle sınıflandırılmaları zor bir süreçtir. Çünkü değerlendirilmesi gereken birçok değişken vardır. Bu çalışmadakiamaç, fiziksel ve motor engelli çocukların öz bakım beceri problemlerini derin sinir ağlarını (DSA) kullanarak en az hata ilesınıflandırmaktır. Bu amaçla farklı parametrelere sahip DSA modelleri oluşturulmuştur. Modellerin oluşturulmasında gizli katmansayısı, gizli katmanlardaki nöron sayısı, aktivasyon fonksiyonu, optimizasyon algoritması, kayıp fonksiyonu ve epoch değeriparametreleri dikkate alınmıştır. Oluşturulan DSA modelleri SCADI (Self-Care Activities Dataset based on ICFCY) veri setivasıtasıyla eğitilmiş ve test işlemi gerçekleştirilmiştir. Modellerin sınıflandırma performansları F-1 puanı, kesinlik (precision-P),hassasiyet (recall-R) ve doğruluk (accuracy-ACC) metrikleri kullanılarak ortaya konulmuştur. En iyi sınıflandırma performansınasahip 8 modelin ayrıntıları sunulmuştur. Elde edilen bulgulara göre en iyi sınıflandırma performansı Adadelta optimizasyonalgoritmasını, Elu aktivasyon fonksiyonunu ve Categorical crossentropy kayıp fonksiyonunu kullanan DSA-1 modelinde eldeedilmiştir. Bu modelin P, R, ACC ve F1 puanı değerleri 1’dir. Yani bu model fiziksel ve motor engelli çocukların öz bakım beceriproblemlerini %100 doğrulukla tahmin etmektedir. Ayrıca, en iyi üç modelin (DSA-1, DSA-2 ve DSA-3) geçerliliğini artırmakiçin 10-fold çapraz doğrulama yöntemi ile eğitim ve test işlemi tekrar gerçekleştirilmiştir. Ortalama çapraz doğrulama accuracydeğerleri sırasıyla %85.71, % 85.71 ve % 87.14 olarak hesaplanmıştır. Mesleki terapistler, geliştirilen DSA modellerini öz bakımproblemlerini teşhis etmede doğrulayıcı bir araç olarak kullanılabilirler.
IOT-BASED EARTHQUAKE WARNING SYSTEM DEVELOPMENT AND EVALUATION
(2018-06-01) Abdulkadir KARACI
Inthisstudyalowcostearthquakewarningsystemhasbeendevelopedthatwilldetectnon-destructiveforeshocks.ThedevelopedsystemisanIOTapplicationwhereobjectscommunicatewitheachother.Arduinomegawasusedasthemicrocontrollerinthesystem.Thepurposeofdevelopingearthquakewarningsystemistoannouncetheinformationaboutthebeginningandendoftheearthquakeattheinstantofearthquakeasatweetintweeterandtogiveaudiblealertforthepersonsintheenvironment.IMUandpiezovibrationsensorswereusedtodetectthevibrationsatthemomentoftheearthquake.Also,ESP8266Wi-Fimodulewasincludedinthesystemforthesystemtoconnecttotheinternet.ThesystemevaluatesthedatafromIMUandvibrationsensorstodetecttheearthquake.ForIMUsensor,dataisevaluatedintwoaxes;namelyxandy.ıfthechangeinx-ory-axisisequaltoorgreaterthan10orthedatafromvibrationsensorisgreaterthan694thentheearthquakewarningsystemistriggered.AsaresultofthistriggeringthesystemconnectstointernetviaWiFimodule,atweetissenttoinformthattheearthquakehasstartedandaudiblealertisgivenlocally.ThingSpeakIoTanalyticsplatformisusedforthesystemtopsendtweet.Whenthesystemistriggered,necessarydataissenttotheThingSpeakplatformandtweetissentthroughthisplatform.Also,system’ssensitivitythresholdvaluescanbechangedandadjusted.Accordingtotheresultsofreal-timeoperation,ithasbeendeterminedthatthedevelopedsystemcandetecttheearthquakesuccessfullyandsensitivelyandprovideaudiblealertandsendtweetforwarning.
IOT-BASED EARTHQUAKE WARNING SYSTEM DEVELOPMENT AND EVALUATION
(2018-06-01) Abdulkadir KARACI
Inthisstudyalowcostearthquakewarningsystemhasbeendevelopedthatwilldetectnon-destructiveforeshocks.ThedevelopedsystemisanIOTapplicationwhereobjectscommunicatewitheachother.Arduinomegawasusedasthemicrocontrollerinthesystem.Thepurposeofdevelopingearthquakewarningsystemistoannouncetheinformationaboutthebeginningandendoftheearthquakeattheinstantofearthquakeasatweetintweeterandtogiveaudiblealertforthepersonsintheenvironment.IMUandpiezovibrationsensorswereusedtodetectthevibrationsatthemomentoftheearthquake.Also,ESP8266Wi-Fimodulewasincludedinthesystemforthesystemtoconnecttotheinternet.ThesystemevaluatesthedatafromIMUandvibrationsensorstodetecttheearthquake.ForIMUsensor,dataisevaluatedintwoaxes;namelyxandy.ıfthechangeinx-ory-axisisequaltoorgreaterthan10orthedatafromvibrationsensorisgreaterthan694thentheearthquakewarningsystemistriggered.AsaresultofthistriggeringthesystemconnectstointernetviaWiFimodule,atweetissenttoinformthattheearthquakehasstartedandaudiblealertisgivenlocally.ThingSpeakIoTanalyticsplatformisusedforthesystemtopsendtweet.Whenthesystemistriggered,necessarydataissenttotheThingSpeakplatformandtweetissentthroughthisplatform.Also,system’ssensitivitythresholdvaluescanbechangedandadjusted.Accordingtotheresultsofreal-timeoperation,ithasbeendeterminedthatthedevelopedsystemcandetecttheearthquakesuccessfullyandsensitivelyandprovideaudiblealertandsendtweetforwarning.
Patlayıcı Etki Analizi Simülasyon Yazılımının Geliştirilmesi ve Basınç Dalgası Parametrelerinin Derin Öğrenme ile Tahmin Edilmesi
(2021-01-01) Resul SİLAY; Abdulkadir KARACI
Bu çalışmadaki amaç patlama sonucunda meydana gelen yüksek basınç dalgasını modelleyen bir simülasyon yazılımı geliştirmek ve bu simülasyon yazılımından elde edilen veri setini kullanarak derin sinir ağı ile basınç dalgası parametrelerini tahmin etmektir. Geliştirilen simülasyon yazılımı ile askeri alanda gerçekleştirilecek ana unsuru patlayıcı olan faaliyetlerin insan ve yapılar üzerindeki çevresel etkileri ortaya konulmaktadır. Kullanıcı tarafından belirlenen patlayıcı tipi, patlayıcı ağırlığı ve mesafe parametreleri girilerek basınç dalgası parametreleri hesaplanmaktadır. Basınç dalgası parametreleri hesaplanırken yazılım üzerinde matematiksel model veya derin sinir ağı modeli seçimi yapılabilmektedir. Üç boyutlu gösterim alanı veya harita üzerinde seçilen konum üzerinde basınç etkileri, basınç etki alanları, insan ve yapılar üzerindeki etkileri gösterilmektedir. Ayrıca geliştirilen yazılım birçok amaç için kullanılabilecek niteliktedir. Bunlardan bazıları; (i) askeri alanda stratejik bilginin hızlı ve kolay bir şekilde sağlanması, (ii) ideal patlayıcı yükünün bulunması, (iii) terör faaliyetlerinde kullanılan patlayıcı yüklerinin çevresel etkilerinin analiz edilmesi ve önlemlerin alınması, (iv) askeri operasyonlarda kullanılan patlayıcıların insan ve yapılar üzerindeki etkilerin tahmin edilmesi, (v) askeri alanda gerçekleştirilecek operasyonlarda belirlenen hedefe atılacak patlayıcı yükünün optimum seviyede belirlenmesi. Geliştirilen 3 boyutlu simülasyon ortamının patlama sonrası meydana gelen aşırı basınç dalgası parametrelerini doğru bir şekilde tahmin ederek, insan ve yapılar üzerindeki etkilerini etkili bir şekilde simüle ettiği gözlenmiştir. Bunun yanı sıra, çalışmada basınç verisi Derin Sinir Ağı ile de tahmin edilmiştir. Yazılım tarafından oluşturulan sentetik veri setleri ile derin sinir ağı modelinin eğitim ve test işlemleri gerçekleştirilmiştir. Seçilen patlayıcı tipine göre oluşturulan derin sinir ağı modeli ile yarı küresel patlamalar sonucu ortaya çıkan blast dalgası (aşırı basınç dalgası) parametreleri başarılı bir şekilde tahmin edilmiştir.
Self-Care Problems Classification of Children with Physical and Motor Disability by Deep Neural Networks
(2020.01.01) Karaci, A; Abdulkadir KARACI
Fiziksel ve motor engellilik bazı bireysel ana yaşam aktivitelerini büyük ölçüde sınırlandıran bir bozukluktur. Bu bozukluklardünyanın birçok ülkesinde çocukları etkilemektedir. Bunun yanı sıra fiziksel ve motor engelli bireylerin doktorlar tarafından uygunmesleki tedavilerle sınıflandırılmaları zor bir süreçtir. Çünkü değerlendirilmesi gereken birçok değişken vardır. Bu çalışmadakiamaç, fiziksel ve motor engelli çocukların öz bakım beceri problemlerini derin sinir ağlarını (DSA) kullanarak en az hata ilesınıflandırmaktır. Bu amaçla farklı parametrelere sahip DSA modelleri oluşturulmuştur. Modellerin oluşturulmasında gizli katmansayısı, gizli katmanlardaki nöron sayısı, aktivasyon fonksiyonu, optimizasyon algoritması, kayıp fonksiyonu ve epoch değeriparametreleri dikkate alınmıştır. Oluşturulan DSA modelleri SCADI (Self-Care Activities Dataset based on ICFCY) veri setivasıtasıyla eğitilmiş ve test işlemi gerçekleştirilmiştir. Modellerin sınıflandırma performansları F-1 puanı, kesinlik (precision-P),hassasiyet (recall-R) ve doğruluk (accuracy-ACC) metrikleri kullanılarak ortaya konulmuştur. En iyi sınıflandırma performansınasahip 8 modelin ayrıntıları sunulmuştur. Elde edilen bulgulara göre en iyi sınıflandırma performansı Adadelta optimizasyonalgoritmasını, Elu aktivasyon fonksiyonunu ve Categorical crossentropy kayıp fonksiyonunu kullanan DSA-1 modelinde eldeedilmiştir. Bu modelin P, R, ACC ve F1 puanı değerleri 1’dir. Yani bu model fiziksel ve motor engelli çocukların öz bakım beceriproblemlerini %100 doğrulukla tahmin etmektedir. Ayrıca, en iyi üç modelin (DSA-1, DSA-2 ve DSA-3) geçerliliğini artırmakiçin 10-fold çapraz doğrulama yöntemi ile eğitim ve test işlemi tekrar gerçekleştirilmiştir. Ortalama çapraz doğrulama accuracydeğerleri sırasıyla %85.71, % 85.71 ve % 87.14 olarak hesaplanmıştır. Mesleki terapistler, geliştirilen DSA modellerini öz bakımproblemlerini teşhis etmede doğrulayıcı bir araç olarak kullanılabilirler.
Üniversite Öğrencilerinin Facebook Bağımlılığının Farklı Değişkenler Açısından İncelenmesi: Kastamonu Üniversitesi Örneği
(2017-03-01) Abdulkadir KARACI; Zeynep PİRİ
Bu çalışmada üniversite öğrencilerinin Facebook bağımlılığı farklı değişkenler açısından incelenmiştir. Çalışma gurubunu Kastamonu Üniversitesinde Bilgisayar Mühendisliği, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Öğretmenliği (BÖTE), Okul Öncesi Öğretmenliği, Sınıf Öğretmenliği ve Türkçe Öğretmenliği bölümlerinde eğitimlerini sürdüren toplam 217 öğrenci oluşturmaktadır. Verilerin toplanmasında Facebook Bağımlılık Ölçeği (FBÖ) kullanılmıştır. Çalışmada elde edilen veriler normal dağılım gösterdiği için analizlerde bağımsız örneklem t-testi ve tek yönlü ANOVA parametrik istatistikleri kullanılmıştır. Çalışmanın sonuçlarına göre öğrencilerin genel eğilimi Facebook bağımlısı olmama yönündedir. Ancak ölçekten elde edilen puanlar öğrencilere göre ayrı, ayrı incelendiğinde öğrencilerin %79.72'si Facebook bağımlısı değil iken; %4.15 kadarlık kısmı Facebook bağımlısıdır. Risk grubunda olan öğrencilerin oranı ise %16.13'dür. F2, F3, F5, F6 faktörlerine göre ve ölçeğin tümünde cinsiyetle Facebook bağımlılığı arasında anlamlı bir fark bulunmaktadır. Ortalama puanlara bakıldığında erkeklerin Facebook bağımlılık düzeyinin kızlara göre daha fazla olduğu söylenebilir. Kız ve erkeklerin bağımlılık oranları ise şu şekildedir: Erkeklerin %8.22'si bağımlı iken kızların sadece %2.08'i bağımlıdır. Bağımlı olmayan erkeklerin oranı %71.23 iken kızlarda bu oran %84.03'dir. Ayrıca erkeklerin %20.55'i risk grubunda iken kızların %13.89'u risk grubundadır. Öğrencilerin okuduğu bölüm ve Facebook bağımlılığı arasında anlamlı bir farklılık bulunamamıştır. Facebook kullanım sıklığıyla Facebook bağımlığı arasında anlamlı bir fark bulunmuştur. Facebook'u daha sık kullananların bağımlılık düzeyi daha yüksektir.
Üniversite Öğrencilerinin Siber Güvenlik Davranışlarının İncelenmesi
(2017-03-01) Halil İbrahim AKYÜZ; Abdulkadir KARACI; Göksel BİLGİCİ
Siber güvenlik, bilgi kaynaklarının korunmasını ve kişinin kendisi de dahil olmak üzere diğer varlıkların korunmasını kapsamaktadır. Bu çalışmada, bilişim teknolojileri ile ilgili bir bölümde öğrenim gören üniversite öğrencilerinin siber güvenlik davranışları farklı değişkenler açısından incelenmiştir. Çalışma gurubunu bir devlet, bir vakıf üniversitesinin Bilgisayar Mühendisliği ile Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Öğretmenliği (BÖTE) bölümlerinde öğrenim gören toplam 170 öğrenci oluşturmaktadır. Verilerin toplanmasında Siber Güvenlik Ölçeği (SGÖ) kullanılmıştır. Çalışmanın sonuçlarına göre öğrencilerin siber güvenliğe yönelik davranışlarının siber güvenliği sağlayacak düzeyde olduğu görülmektedir. Faktörlere göre daha ayrıntılı bir inceleme yapıldığında, öğrenciler kişisel gizliliklerini koruyabilmektedirler. Ayrıca güvenilmeyen uygulamalardan kaçınmakta ve güvenlik için önlem alabilmektedirler. Bunun yanı sıra kredi kartı veya banka kartı gibi ödeme bilgilerini koruyabilmekte ve İnternet üzerinde gezinirken arkalarında iz bırakmamaktadırlar. Erkek ve kızların siber güvenlik davranışları arasında anlamlı bir farklılık yoktur. Kişisel güvenliği koruma faktörü açısından BÖTE bölümünde kızlar, Bilgisayar Mühendisliği bölümünde ise erkekler daha olumlu siber güvenlik davranışına sahiptirler. İnternet-bilgisayar güvenlik eğitimi alan veya bu konuda iş deneyimi olan öğrencilerin siber güvenlik davranışları daha olumludur. Farklı sınıflarda öğrenim gören öğrencilerin siber güvenlik davranışları arasında anlamlı bir farklılık bulunmamaktadır. Meslek lisesinden mezun olan öğrencilerin iz bırakmama faktörü açısından genel/düz liseden mezun olan öğrencilere göre daha dikkatli oldukları görülmektedir
X-ışını görüntülerinden omuz implantlarının tespiti ve sınıflandırılması: YOLO ve önceden eğitilmiş evrişimsel sinir ağı tabanlı bir yaklaşım
(2022-09-01) Abdulkadir KARACI
Omuz implantları yerleştirildikten belirli bir süre sonra değiştirilmelidir. Ancak bu değişim sırasında implant üreticisini veya modelini belirlemek tıbbi uzmanlar için genellikle hataya açık ve zor bir işlemdir. Bu çalışmanın amacı 597 adet omuz implantı X-ışını görüntülerinden 4 farklı implant üreticisini tespit etmektir. Bu amaçla hem önceden eğitilmiş ESA mimarileri (DenseNet201, DenseNet169, InceptionV3, NasNetLarge, VGG16, VGG19 ve Resnet50) hem de bu mimarilerin YOLOv3 tespit algoritmasıyla beslendiği kademeli modeller oluşturulmuş ve bu modellerin sınıflandırma performansları karşılaştırılmıştır. Kademeli modellerdeki YOLOv3 tespit algoritmasının görevi omuz implantlarının baş bölgesini tespit ederek bu bölgeyi ESA mimarilerine giriş olarak vermektir. Bunun yanı sıra geleneksel makine öğrenmesi yöntemleri topluluk (Ensemble) öğrenme yöntemi ile birleştirilerek veri seti üzerindeki performansları ortaya konulmuştur. En yüksek sınıflandırma performansı %84,76 doğruluk oranıyla kademeli DenseNet201 modelinde elde edilmiştir. Bu oran literatürde benzer veri setini kullanan başka bir çalışmaya göre daha yüksektir. Topluluk modellerin sınıflandırma doğruluğu ise önemli ölçüde ESA modellerinden daha düşüktür. Ayrıca YOLO destekli kademeli modellerin sınıflandırma doğruluğu bireysel ESA modellerinden daha yüksektir. Yani, YOLOV3 tespit algoritması ile implantın baş bölgesine odaklanmak sınıflandırma doğruluğunu artırmıştır. Bu yöntem bu alanda yapılacak sonraki çalışmalara ilham verecektir.