Enerji sistemlerinde güç akýþý, önemli problemlerden biridir. Bu problemin çözümü için farklý klasik çözümleme yöntemlerinden faydalanýlmaktadýr. Ancak sistemdeki jeneratörlerin güç üretme limitleri, valf yükleme etkileri gibi parametreler güç akýþý probleminin ilgili yollarla çözümünü zorlaþtýrmaktadýr. Bu durumda evrimsel algoritmalarla en uygun çözümleri gerçekleþtirmek mümkün olabilmektedir. Gerçekleþtirilen çalýþmada optimal güç akýþý problemlerinin çözümü, iki farklý durumda 30 baralý IEEE test sisteminde güncel evrimsel algoritmalar ile eþit baþlangýç þartlarýyla karþýlaþtýrmalý olarak gerçekleþtirilmiþ ve ilgili algoritmalarýn performans deðerlendirmeleri yapýlmýþtýr. Algoritmalarýn enerji kazanýmlarý elde edilmiþ; optimizasyon sonucunda elde edilen en iyi, en kötü ve ortalama deðerleri hesaplanmýþ; yakýnsama analizleri karþýlaþtýrmalý olarak gerçekleþtirilmiþtir. Böylece optimal güç akýþý probleminin çözümünde evrimsel algoritmalarýn etkinlik ve verimlilikleri açýkça ortaya konulmuþtur.

Power flow in energy systems is one of the major problems. Several classical analysis methods are utilized for solving this problem. However, power generation limits, valve loading effects of units also makes the power flow problem become much harder to solve in the system. In this case, it is possible to achieve the most appropriate solutions with evolutionary algorithms. In this study, optimal power flow problems are solved under same beginning conditions, comprehensively performed with evolutionary algorithms which are recently used and associated algorithm performance is analyzed in IEEE 30-bus test system for two cases. Energy gains of algorithms are obtained; the best, worst and mean values found from optimization are evaluated; convergence analyses are performed comparatively. Thus the effectiveness and efficiency of evolutionary algorithms are clearly demonstrated on solution of optimal power flow problems.

Son yýllarda biyometrik sistemlerin günlük hayatýmýzda yaygýnlaþmasý ile birlikte biyometrik verilerin güvenli bir þekilde gönderilmesi ve kullanýcý dýþýnda herhangi bir þahýs tarafýndan ele geçirilememesi amacýyla biyometrik veri güvenliði üzerindeki çalýþmalar hýzla artmaktadýr. Bu çalýþmada þifreleme yöntemlerinden olan Geliþmiþ Þifreleme Standardý (Advanced Encryption Standad, AES) ve RSA (Rivest, Shamir, Adleman) algoritmasý kullanýlarak biyometrik veri güvenliðinin saðlanmasý amaçlanmýþtýr. Öncelikle güvenliði saðlanacak olan biyometrik veri olarak parmak izi görüntüsü elde edilmiþtir. Elde edilen parmak izi görüntüsünde morfolojik iþlemler kullanýlarak resim arka planýndaki gürültüler temizlenmiþtir. Arka plandaki gürültüsü temizlenmiþ olan parmak izi resmine inceltme iþlemi uygulanarak ikinci derece özellik vektörü (çatal ve uç noktalarý) elde edilebilecek hale getirilmiþtir. Parmak izi görüntüsünde merkez bölgeye yakýn yerler ilgili alan olarak tespit edilmiþ (Region of Interest, ROI), bu bölgedeki çatal ve uç noktalarýnýn hem ‘x’ ve ‘y’ eksenindeki konumlarý hem de çatallar için üç adet, uç noktalarý için bir adet açý deðerleri özellik vektörü olarak belirlenmiþtir. Elde edilen her deðer 16 bitlik tabana çevrilip, 128 bitlik bloklar halinde AES ile þifrelenmiþtir. Elde edilen deðerler termal görüntünün kýrmýzý katmanýnda en düþük deðerlikli bitlerine gömülmüþtür. Termal görüntünün hangi piksellerin deðiþtirileceði ise yeþil katmandaki adresleme için kullanýlan bilgi ile belirlenmiþtir. Alýcý tarafýn termal resimdeki biyometrik verileri elde edebilmesi için AES’de kullanýlan ilk anahtar RSA algoritmasý ile þifrelenerek alýcý tarafa iletilmiþtir. Son olarak termal görüntüye gömülen biyometrik verinin orijinal resimde meydana getirdiði deðiþimi ile ilgili analizler yapýlmýþtýr.

Effort on biometric data security in recent years in order to secure the transmission of biometric data along with the spread of biometric systems and can not be seized by any person other than the user is increasing rapidly. In this work, Advanced Encryption Standard (AES) and RSA (Rivest, Shamir, Adleman) algorithms were intended to ensure the security of biometric data using the algorithm. First fingerprint biometric data to be provided as security image is obtained. The noise in background of the resulting fingerprint image has been cleared using morphological operations. Thinning is applied to fingerprint image that background noise is cleared and the secondary feature vectors (minutiae points such as bifurcations and ridge endings) has obtained. The region of interest near the center of the fingerprint image is determined as the area of interest (ROI), the positions of the bifurcation and the ridge endings in this region along the x and y axes, as well as three angles for the bifurcation and one for the ridge endings in feature vectors. Each vector element has converted to 16 bit and then encoded by 128 bits blocks using AES. These encoded bits were embedded to least significant bits of red layer of the thermal image. Which pixels of the thermal image are to be replaced is determined by the information used for addressing in the green layer. In order to to obtain biometric data on the thermal image by the receiver side, the first used AES key was transmitted to the receiving side encrypted with RSA algorithm. Finally, original thermal image and biometric data embedded thermal image using steganography are compared by analyses.

Konuþma tanýma teknolojisi konuþmanýn otomatik olarak metne dönüþtürülmesini saðlamaktadýr. Bu konuda yapýlmýþ önceki çalýþmalar, teknolojinin belli bir olgunluða ulaþmasýný ve pek çok farklý alanda kullanýlmasýný saðlamýþtýr. Son zamanlarda akýllý telefon, tablet gibi mobil uygulamalarýn kullanýmýnda görülen hýzlý artýþ konuþma tanýma teknolojisinin mobil platformlara uyarlanmasýný önemli hale getirmiþtir. Bu çalýþmada mobil platformlar için yüksek baþarým ile çalýþan Türkçe bir konuþma tanýma sisteminin gerçekleþtirilmesi hedeflenmiþtir. Bu amaçla farklý akýllý telefonlardan alýnmýþ kayýtlardan oluþan yeni bir ses veri tabaný oluþturulmuþtur. Sistemin performansý üç farklý konuþma tanýma uygulamasý kullanýlarak ölçülmüþtür. i) Televizyon kumanda uygulamasý, ii) Sesli mesaj uygulamasý, iii) Genel metin yazdýrma uygulamasý. Yaptýðýmýz testlerde tanýma performansýnýn televizyon kumanda uygulamasý için %95’in üzerinde olduðu görülmüþtür. Sesli mesaj ve genel metin yazdýrma uygulamalarýnda yaklaþýk %40 ve %60 baþarým oranlarý elde edilmiþtir.

The aim of speech recognition is to recognize human speech and convert it to written text. Past works in speech recognition technology leaded to significant improvements and this ensured the use of the technology in various practical applications. Recently, the demand for mobile applications has significantly increased when the smart phones and tablets have been introduced to the market. As a result, the adaptation of speech recognition to mobile devices has been an important issue since the technology has many applications in these devices. In this study, we aim to develop a Turkish speech recognition system for mobile devices. For this purpose, we collected a new database that includes recordings from various different speakers and smart phones. The performance of this system is tested using three speech recognition applications; i) Television control ii) Short message iii) General text dictation. In the experiments, we achieved 95% recognition performance in the grammar based television control application. The performance in short message and general text dictation applications are approximately %40 and %60, respectively.

Bulanýk mantýk, model belirsizliðine sahip, zamanla deðiþen ve doðrusal olmayan sistemlerin kontrolünde kullanýlan bir yapay zekâ kontrol yöntemidir. Alternatif akým motorlarýnýn yapýlarýnda matematiksel modeli tam olarak belirlenemeyen ve doðrusal olmayan sistem dinamikleri bulunmaktadýr. Bundan dolayý, bu motorlarýnýn kontrolünde bulanýk mantýk denetleyiciler yaygýn olarak kullanýlmaktadýr. Bu çalýþmada, alternatif akým motorlarýndan birisi olan kalýcý mýknatýslý senkron motorun bulanýk mantýk ile hýz denetimi yapýlmýþtýr. Tasarlanan bulanýk mantýk denetleyicilerin giriþ ve çýkýþ üyelik fonksiyonlarý, kural tabanlý çýkarým mekanizmalarý ve durulaþtýrma iþlemleri dahil tüm aþamalarý yazýlýmsal olarak gerçekleþtirilmiþtir. Yapýlan çalýþmalarda, Mamdani, Larsen ve Tsukamoto çýkarým yöntemlerinin kullanýldýðý bulanýk mantýk denetleyicilerin farklý çalýþma koþullarý altýndaki performanslarý karþýlaþtýrýlmýþtýr. Elde edilen sonuçlar deðerlendirildiðinde, Larsen ve Tsukamoto çýkarým yöntemlerinin daha iyi performans sergilediði görülmüþtür.

Fuzzy logic is an artificial intelligence control method that is used for controlling time variant and nonlinear systems having model uncertainty. Alternative current motors contain unidentified and nonlinear system dynamics in their structures. Therefore, fuzzy logic controllers have been widely used in controlling of these motors. In this study, permanent magnet synchronous motor that is one of the alternative current motors has been controlled with fuzzy logic controllers. Input and output membership functions, rule based inference mechanisms and defuzzification processes have been realized in the designed controllers. Simulation results that are obtained under different load and speed operating conditions have been analyzed in the studies. Then performances of Mamdani, Larsen and Tsukamoto fuzzy inference methods have been compared. When the obtained results have been evaluated, It’s been seen that Larsen and Tsukamoto fuzzy inference methods have better performance.

Yer ve zamandan baðýmsýz iletiþim kurma talebi günümüzün vazgeçilmez ihtiyaçlardan birisi haline gelmiþtir. Kullanýlan mevcut iletiþim sistemleri deðerlendirildiðinde, saðladýðý avantajlar nedeniyle çok büyük ölçüde kablosuz sistemlerin tercih edildiði görülmektedir. Doðrudan dizili kod bölmeli çoklu eriþim (DD-KBÇE) iletiþim sistemlerinin Weibull sönümlü kanallar üzerinden resim iletim baþarýmlarý literatürde ilk kez bu çalýþmada araþtýrýlmýþtýr. Weibull sönümlü kanal modeli bina içi ve bina dýþý ortamlarda çok yollu yayýlýma sahip sönümlemeli kanallarýn tanýmlanabilmesi için önerilmiþ uygun bir kanal modelidir. Ýletiþim sisteminin analizinin saðlanabilmesi için Walsh-Hadamard yayma kodlarýný kullanan bir DD-KBÇE sistemi tasarýmý gerçekleþtirilmiþtir. Baþarým analizleri hem farklý kullanýcý sayýlarý için hem de farklý kanal parametreleri için gerçekleþtirilerek kapsamlý analizler sunulmuþtur.

Requirement of place and time independent communication has become one of the indispensable necessities of today. When the utilized communication systems are considered, it is shown that wireless communication systems are greatly preferred owing to presented advantages. Image transmission performances of the direct-sequence code division multiple access (DS-CDMA) systems over Weibull fading channels are examined for the first time in this study. The Weibull fading channel model is an appropriate channel model to characterize multipath fading channels for both indoor and outdoor environments. In order to analyze the communication system, design of a DS-CDMA communication system that utilizes the Walsh-Hadamard spreading codes are conducted. Detailed performance analyses are presented for both different user numbers and various channel parameters.

Hiperspektral görüntülerin analiziyle, tek bir pikselden o pikseldeki materyalin ne olduðu anlaþýlabilmektedir. Bu özelliðiyle hiperspektral görüntüleme, yeryüzünün uzaktan algýlanmasýný gerektiren jeoloji, zirai ve askeri alanlarda, özellikle sýnýflandýrma ve hedef tespiti uygulamalarýnda tercih edilen bir yöntem olmaktadýr. Ancak, hiperspektral görüntülemede gölgelik alanlarda kalan hedeflerden çok az miktarda foton yansýmakta, bu yüzden de toplanan spektral verilerin genlikleri çok düþük düzeylerde kalmaktadýr. Bu durum, gölgede kalan hedefin bulunamamasýna neden olabilmektedir. Özellikle yüksekliðin sýk deðiþtiði yerleþim yerlerinden alýnan verilerde, gölgelik alanlarýn etkisinin sýnýflandýrma baþarýmýna etkisi katlanarak artmaktadýr. Bu çalýþmada, gölge tespiti yapan iki algoritma geliþtirilmiþ ve karþýlaþtýrýlmýþtýr. Ýlk yöntemde, hiperspektral verilere ek olarak LiDAR sensöründen alýnan veriler de kullanýlmýþtýr. LiDAR verilerinden gölge tespiti amacýyla, hiperspektral verilerin toplanma anýndaki güneþin açýlarýný ve ortamdaki yükseltileri dikkate alan bir görüþ hattý algoritmasý geliþtirilmiþtir. Ýkinci yöntemde ise, gölgeler sadece hiperspektral veriler kullanýlarak tespit edilmiþtir. Öncelikle bir referans imza oluþturulmuþ, sonra diðer pikseller bu referans imzaya olan uzaklýklarýna göre sýnýflandýrýlmýþtýr. Sonuçta, hiperspektral görüntüdeki gölge alanlar tespit edilmiþ ve iki yöntemin eþleþme sonuçlarý ve güvenilirlikleri karþýlaþtýrýlmýþtýr.

With the analysis of hyperspectral images, it is possible to understand the underlying material from a single pixel. Due to this characteristics, hyperspectral imaging (HSI) is becoming a preferred method in geology, agriculture and defense fields which require the remote sensing of the environment for the purposes of classification and target detection. However, in HSI images, there are only a few photons that get reflected from areas that are under shadow. Hence, the amplitudes of the spectral signals received from shadow areas are very small, which leads to tremendous difficulties in target detection in shadowy areas. These difficulties become much more pronounceable in areas with varying elevations. In this study, we developed two methods to find the shadow regions in hyperspectral images and compared their results. The first method, line-of-sight, uses an external sensor, the Light Detection and Ranging (LiDAR), which provides elevation information. We use the LiDAR data and detect the shadows at the time of the hyperspectral data collection. Then we match the shadows to the hyperspectral image using UTM coordinates. The second method uses only the hyperspectral data and compares each pixel to a pre-determined shadow signature to arrive at a shadow/non-shadow decision. Comparison of both methods gives insight into the reliability of both methods and allows to better deal with the shadows in hyperspectral data.

Bilgisayarlarýn gündelik hayatýn bir parçasý olmasýyla birlikte insan-bilgisayar etkileþimi önem kazanmaya baþlamýþtýr. Geleneksel insan bilgisayar arayüzleri olan klavye, fare gibi aygýtlar yaygýn olarak kullanýlmasýna raðmen kullanýcý ile bilgisayar arasýndaki bilgi ve komut akýþýný sýnýrlamaktadýr. Son dönemlerde jestler sadece çevre ve insanlar arasý iletiþimde deðil, insan-makina iletiþimde de önemli bir role sahip olmaya baþlamýþtýr. Jestlerin ne anlama geldiði ve nasýl bir bilgi taþýdýðý alanýndaki çalýþmalar gün geçtikçe insan-makina arayüzü (iletiþimi) çalýþmalarýnda daha fazla yer almaya baþlamýþtýr. Bu çalýþmada amaç elektronik cihazlardan biri olan inverter klimalarýn kontrolünü kullanýcý ile makina arasýnda direkt bir etkileþim saðlayarak, kullanýcýnýn daha kolay ve aracýdan baðýmsýz olarak inverter klima ile haberleþmesini saðlamaktýr. Önerilen sistemde el jestinin tanýnmasý amacý ile öncelikle kameradan görüntüler alýnmýþ ve bu görüntülere literatürde bulunan görüntü ön-iþleme teknikleri ve filtreleri kullanýlarak, görüntünün netleþtirilmesi ve gürültülerin temizlenmesi saðlanmýþtýr. Ön-iþleme iþlemi sonucunda elde edilen görüntülerde ten rengi tespiti ve Yönlü Gradyanlar Histogramý (YGH) algoritmalarý kullanýlarak el jestinin konumu belirlenmiþtir. Daha sonra görüntü iþleme algoritmalarýndan elde edilen konum bilgileri yapay sinir aðýna giriþ olarak verilerek el jestinin hareketi anlamlý hale getirilmiþ ve inverter klimada %92 baþarý ile sýcaklýk ve fan ayarlarý kontrolü saðlayan bir algoritma geliþtirilmiþtir.

As the computers are becoming a part of people’s daily lives, human-computer interaction has started to gain more importance. Even though the traditional human computer interfaces like the keyboards and mouses are used frequently, they are making the information and command flow limited. Recently, gestures are not only gaining a more important role in the environment-human relations but also in human-machine interactions as well. The studies on the meaning of the gestures and what kind of information they carry are increasing their places in researches on human-machine interface communication. The aim in this study is to provide an easy and user independent human -machine interface system in air conditioners. In the proposed system, in order to recognize hand gestures, first image preprocessing techniques and noise filters have been applied to images taken from camera. These processes provide clarification of image. After preprocessing, Histogram of Oriented Gradients (HOG) algorithm is used along with the skin color detection made via image processing techniques applied in order to the recognition of hand gestures. After then, the hand gestures have made meaningful as the obtained images are given as inputs to artificial neuron network and an algorithm, which ensures fan and temperature settings with 92% success level in inverter air conditioners, is developed

Fýrçasýz doðru akým motorlarýnýn hýz kontrolünde yüksek performans elde edebilmek için doðrusal olmayan dinamik model ve modeldeki fiziksel niceliklerin tam olarak biliniyor olmasý gerekmektedir. Fakat, model parametrelerinin tam olarak bilinememesi, bazý fiziksel özelliklerin çalýþma esnasýndaki deðiþimleri ve yük momentinin belirsiz olmasý sebebi ile bu mümkün olmayabilmektedir. Parametrik model belirsizlikleri olmasý durumunda hýz kontrolünü saðlayabilmek için uyarlamalý geri adýmlamalý bir kontrolcü tasarýmý bu çalýþmada önerilmektedir. Kontrolcünün tasarýmýnda model belirsizlikleri de göz önünde bulundurulmuþ ve Lyapunov kararlýlýk analizi ile rotor hýz hatasýnýn sýfýra yakýnsayacaðý garanti edilmiþtir. Pratik bir uygulamadaki tüm unsurlarýn hesaba katýldýðý bir benzetim ortamý ile tasarlanan kontrolcü farklý referans yörüngeler için sýnanmýþ ve tatmin edici sonuçlar elde edilmiþtir.

Nonlinear dynamical model and its physical quantities have to be known exactly in order to obtain a high performance in the speed control of brushless direct current (BLDC) motors. However this may not be possible due to the lack of knowledge on the model parameters, the change of some physical characteristics during the operation and uncertainty on the load torque. An adaptive backstepping controller design is proposed in this paper to provide the speed control under parametric uncertainties. Model uncertainties have been considered in the design process of the controller and the convergence of the speed error to zero has been ensured via Lyapunov stability analysis. The designed controller has been tested for various reference trajectories considering all the practical issues in a simulation environment and satisfactory results have been obtained.

Bu makalede, bir sürekli karýþtýrýlan tank (SKT) içeren sýcaklýk ve debi sürecinin matematiksel modeli ve dinamik etkileþim giderici tasarýmý sunulmuþtur. Ýki doðrusal olmayan diferansiyel denklemden oluþan dinamik matematiksel model geliþtirilmiþtir. Çok deðiþkenli (ÇD) sistem modeli, döngü etkileþimlerini dinamik yöntemle gidermeyi kolaylaþtýrmak için doðrusallaþtýrýlarak transfer fonksiyonlarýyla ifade edilmiþtir. Dinamik etkileþim giderme tasarýmý elde edilen doðrusallaþtýrýlmýþ model yardýmýyla gerçekleþtirilmiþ ve döngülerin etkileþimlerinin ortadan kaldýrýlarak sürecin ayrýþtýrýlmýþ tek döngülü geri beslemeli denetim için uygun hale getirildiði gösterilmiþtir.

In this paper, mathematical modeling and dynamic decoupler design of a temperature and flow rate process with a continuously stirred tank (CST) is presented. A dynamic mathematical model of the process that consists of two nonlinear differential equations is developed. The multivariable (MV) system model is linearized to make the elimination of loop interaction easier through dynamic decoupling and expressed in terms of system transfer functions. Dynamic decoupling is designed using obtained linearized model and it is shown that loop interactions are eliminated making the process suitable for decomposed single loop feedback controllers.

Yapýlan araþtýrmalar, her yýl birçok yazýlým projesinin öngörülen bütçe ve çalýþma takvimini aþtýðýný ya da baþarýsýz olduðu için iptal edilerek milyar dolarlarla ifade edilen kaynak israfýna neden olduðunu göstermektedir. Bu probleme yönelik çalýþma alanlarýndan birisi de yazýlým mühendisliði eðitimi alanýdýr. Ancak, endüstrinin ihtiyaç duyduðu miktarda, istenilen bilgi ve becerilere sahip yazýlým mühendislerinin halen yetiþtirilemediði ve bu iþ gücü açýðýnýn gittikçe arttýðý gözlenmektedir. Bu durumun nedenleri arasýnda üniversitelerdeki öðretmen merkezli ve geleneksel öðretim yöntemlerini göstermek mümkündür. Öte yandan, yazýlým mühendisliðinde ürün geliþtirme ile öðrenme ve öðretim süreçleri, farklý düzeylerde bulunan bir dizi öðretim etkinlikleri ile bunlarýn çeþitli uygulamalarýný içermektedir. Bu baðlamda, öðrencilerin edinmesi gereken bilgi ve becerilerin yaný sýra geliþtirilecek yazýlým ürününün özelliklerini de dikkate alacak, öðrencilerin kendi bilgilerini yapýlandýrabileceði öðretim yöntemleri kullanýlmalýdýr. Aralarýnda çeþitli benzerlik ve farklýlýklar bulunan Proje Destekli Öðretim (PDÖ) ve Proje Tabanlý Öðrenme (PTÖ) bunlara örnek gösterilebilir. Bu deneysel çalýþmada, bilgisayar mühendisliði lisansüstü programýnda yer alan Veritabaný Yönetim Sistemleri Dersinin öðretiminde PTÖ ve PDÖ yöntemleri kullanýlmýþ, öðrencilerin akademik baþarýlarý ile ürün ve proje performanslarýna olan etkileri araþtýrýlmýþtýr. Bu çalýþmanýn, (a) ilgili araþtýrma alanýnda PDÖ ve PTÖ yöntemlerini deneysel olarak karþýlaþtýran bir çalýþma olmasý ile (b) bunlarýn derslere nasýl uygulanabileceðine iliþkin bulgulara dayalý ilke ve öneriler sunmasýný, bilgisayar ve yazýlým mühendisliði alanýna olan iki önemli katký olarak göstermek mümkündür.

The studies show that many software projects exceed the estimated budget and schedule every year, or they are canceled on account of failure, and thus, this causes the waste of resources expressed in billion dollars. Software engineering education is one of the research areas aiming to produce solutions to this important problem. However, it is seen that there is still a need for large amount of skilled and educated software engineers required for the industry, and this workforce gap is also in an increasing fashion. One of the main reasons is thought to be the traditional or teacher-centered methods that are widely adopted in universities. On the other hand, software product development as well as learning and teaching processes, include a series of activities, which require their applications with a range at different levels. Therefore, the instructional methods should be adopted, which primarily concern the knowledge and skills that need to be acquired by engineering students together with the requirements and attributes of software systems to be developed in courses. Project-Assisted Instruction (PAI) and Project-Based Learning (PBL) can be given as examples for this type of methods. Therefore, in this research, the PBL and PAI methods are used in teaching the Database Management Systems Course, and their effects on academic achievements, product and project performances are explored. It is possible to say that the study has two contributions to the engineering research domain. First, (a) it is a study that compares PAI and PBL in an experimental setting. Second, (b) it presents the guidelines and prescriptions for the application of these methods for the domains of computer and software engineering education based on empirical findings.

Gündelik hayatta, açýk veya kapalý alanlarda belirli bir yer bulmaya olan ihtiyaç için, farklý çözümler üretilmektedir ve farklý teknolojiler kullanýlmaktadýr. GPS teknolojisi açýk alanlarda birçok farklý amaç için kullanýlýrken, kapalý alanlardaki yer bulma problemi için henüz genel bir çözüm/teknoloji bulunmamaktadýr. Kapalý alanlar için geliþtirilen yaklaþýmlarýn en temel problemleri, kapalý alanlarýn modellenmesi ve kullanýcýnýn konumunun belirlenmesi sürecidir. Bu çalýþmamýzda kapalý alan navigasyon sistemine genel bir çözüm modeli önerilmektedir. Çalýþma kapsamýnda, binalarýn modellenebileceði bir web uygulamasý ve modellenen binalarýn 2B düzlemde gözlemlenebileceði bir mobil uygulama geliþtirilmiþtir. Kapalý alanlarda yol bulma problemini A* algoritmasýný kullanarak çözmeyi amaçlayan bu çalýþmamýzda ayrýca bina modelleme iþlemi için de bir araç sunulmaktadýr.

In our daily lives, different solutions are produced and technologies are used for the need to find a specific place in indoor or outdoor areas. While GPS technology is used for many different purposes in outdoor areas, here is not yet a general solution / technology for locating the problem in indoor areas. The most basic problems of approaches developed for in indoor areas are the modeling of indoor areas and the determination of the user's location. In this study, we propose a general solution model for indoor area navigation system. A web application was developed for modeling buildings in 2D plane. Besides, a mobile navigation application was implemented for indoor areas. Mobile application are intended to minimize the loss of time during finding places in indoor areas for users. For this purpose, the shortest path algorithm (A* algorithm) for mobile application has been added to the study.

Bilgisayar aðlarý için mevcut ve geliþtirilmekte olan çok çeþitli uygulamalarýn farklý hizmet kalitesi gereksinimleri vardýr. Uygulamalarýn ihtiyaçlarýný karþýlamanýn en önemli yollarýndan birisi að yönlendiricileri tarafýndan kullanlan paket zamanlama algoritmalarýdýr. Uygulamalara yönlendirici kaynaklarýný ayýrarak, paket zamanlayýcýlarý uygulamalarýn hizmet kalitesi ihtiyaçlarýný artýrmaya çalýþýr. Bu nedenle, gecikmeler azaltýlabilir ya da uygulamalarýn güvenilirliði paket kayýplarýný azaltmak suretiyle arttýrýlabilir. Öncelikli zamanlayýcýlar, yüksek öncelikli uygulamalarýn gecikme ve kayýplarýný azaltabilirler. Öte yandan, düþük öncelikli uygulamalar için açlýk problemi getirirler. Düþük öncelikli uygulama paketleri aþýrý gecikmeler ve kayýplarla karþýlaþabilirler. Bu makalede çoklu eþik kullanan geçiþsiz öncelikli zamanlayýcý (PRMT) önerilmektedir. PRMT zamanlayýcý farklý öncelikli uygulamalar için önceden tanýmlanmýþ eþik seviyeleri kullanan tek bir kuyruk ihtiyacý duyar. PRMT zamanlayýcý yüksek öncelikli uygulamalarýn üzerinde önemli bir etkiye yol açmadan, düþük öncelikli uygulamalardaki açlýk sorunu ortadan kaldýrýr.

The vast variety of applications available and being developed for computer networks have different quality of service requirements. One of the most significant ways to satisfy the needs of the applications is the packet scheduling algorithms employed by the network routers. By allocating router resources to the applications, packet schedulers try to improve the quality of service needs of the applications. Thus, the delays can be reduced or the reliability of the applications can be increased by reducing packet losses. Priority schedulers are able reduce the delay and losses for high priority applications. On the other hand, for low priority applications they introduce the starvation problem. Low priority application packets can face excessive delays and losses. In this paper, a non-preemptive priority scheduler with multiple thresholds (PRMT) is proposed. The PRMT scheduler needs only a single queue with predefined threshold levels for different priority applications. The PRMT scheduler eliminates the starvation problem of low priority applications without a significant impact on the high priority applications.

Bu çalýþmada gri seviye eþ oluþum matrisi ile fraktal boyut kullanýlarak pamuk kumaþ üzerine uygulanan polimerik kaplama içerisindeki taneciklerin daðýlýmý incelenmiþtir. Kumaþ yüzeyine farklý miktarlarda nano boyutta tanecik içeren kaplama formülasyonlarý uygulanmýþ daha sonra kumaþýn termal gravimetrik yöntem (thermo gravimetric analysis-TGA) ile yanmazlýk özellikleri incelenmiþtir. Kaplanan kumaþ yüzeyleri üzerinden optik mikroskop ile görüntüler elde edilmiþ ve bu görüntüler gri seviye ve fraktal boyut özellik çýkarýmýnda kullanýlmýþtýr. Farklý miktarlarda nano tanecik içeren kaplý kumaþlarýn mikroskop görüntüleri, görüntü iþleme tekniði ile analiz edilerek nicelendirme ve sýnýflandýrma iþlemleri yapýlmýþtýr. Görüntü iþleme ile elde edilen sonuçlar TGA ile bulunan deneysel bulgularla mukayese edilmiþtir. Görüntü iþleme tekniði ile özellik çýkarýlarak en iyi kaplama kalitesine sahip numunenin, %5 montmorillonit (MMT) içeren örnek olduðu tespit edilmiþtir. Numuneler arasýndaki ortalama sýnýflandýrma baþarýsý %92,5 olarak elde edilmiþtir.

In this study, the dispersion quality of particles on polymeric coating formulations from cotton fabric surfaces was investigated by using gray level co-occurrence matrix and fractal dimension. Coating formulations with various nano particle inclusions were applied on cotton fabrics. The flame retardant property of coated fabrics were examined by thermal gravimetric analysis (TGA). Images from the coated fabric surfaces were obtained by using optical microscopy and then these images were used in gray level and fractal dimension feature extraction processes. The microscopic images of the coated fabrics in various particle amounts were analyzed by using the image processing technique, and then classification and quantization processes were performed. The results of the image processing were compared to the results of TGA. The sample containing 5% montmorillonite (MMT) was found as having the best coating quality level by using feature extraction method in image processing. The average classification performance among all the samples was found as 92.5%.

Mikroorganizmalar çýplak gözle göremeyeceðimiz kadar küçük canlýlardýr. Ekolojik dengede rol oynayan mikroorganizmalar temel olarak bakteriler, mantarlar, algler, virüsler ve protozoalardan oluþur. Besiyeri ve petri kabý, mikroorganizmalarýn ortamdan yalýtýlmasý, geliþtirilmesi, tanýmlanmasý, sayýmý gibi iþlemlerin yerine getirilmesi için agar ve diðer besin maddeleri karýþtýrýlarak, mikroorganizmalara büyüme ortamý saðlamak amacý ile kullanýlýrlar. Mikroorganizmalar çoðalarak sayýsý milyonlara hatta daha fazlasýna ulaþabilir böylece çýplak gözle görülebilen, koloni olarak adlandýrýlan yapýlarý oluþtururlar. Terminolojide bu yapý, koloni oluþturan birim (kob, cfu) olarak ifade edilir. Peynir, ekmek, meyve veya yoðurtlarýn üzerindeki küfler, çikolata, marmelat gibi þeker içeren gýdalar üzerindeki mayalar, mikroorganizmalarýn çoðalarak oluþturduðu kolonilerdir. Besiyeri üzerinde oluþan koloniler, mikroorganizma ve üreme ortamýna baðlý olarak farklý morfolojik özelliklerde görüntüler oluþturmaktadýr. Bu çalýþmada koloni görüntülerinden görüntü iþleme ve örüntü tanýma teknikleri ile mikroorganizmalarýn sýnýflandýrýlmasý yapýlmaktadýr.

Microorganisms are small organisms as we cannot see with the naked eye. Microorganisms that play a role in the ecological balance are mainly composed of bacteria, fungi, algae, viruses and protozoa. The medium and petri dish are used in order to provide the growth medium to microorganism by mixing agar and other nutrients for performing operations such as isolating from the environment, growth, counting of microorganisms. The number of microorganisms may reach the million or even more by reproductively, in this way they form structures called colony which can be seen with the naked eye. In terminology, this structure expressed as colony forming units (cfu). Mold on the cheese, bread, fruit or yogurt, yeast on the sugar-containing foods such as chocolate, marmalade are colonies formed by grown microorganism. Colonies formed on the agar, create images of different morphological characteristics depending on the microorganism and growth media. In this paper, classification of microorganism is performed from the colony images by image processing and pattern recognition techniques.

Bu çalýþmada, Adana ilinde 2005 ile 2014 yýllarý arasýnda meydana gelen yaralanmalý trafik kazalarýna ait aylýk bazdaki sayýsal veriler ile ayný yýllara ait aylýk bazdaki meteorolojik verilerden oluþturulan bir veri kümesi kullanýlarak yaralanmalý kaza sayýsý ve yaralý sayýsý tahmini yapacak modeller geliþtirilmiþtir. Tahmin modellerinde, Ýleri Beslemeli Çok Katmanlý Yapay Sinir Aðý (ÝBÇK-YSA), Fonksiyon Uydurma Yapay Sinir Aðý (FU-YSA), Genelleþtirilmiþ Regresyon Yapay Sinir Aðý (GR-YSA), Regresyon Aðacý (RA), Destek Vektör Makinesi (DVM) ve Çoklu Doðrusal Regresyon (ÇDR) Analizi yöntemleri kullanýlmýþtýr. Çalýþma sonucunda, DVM yönteminin her iki tahmin senaryosunda da en baþarýlý sonuçlarý verdiði görülmüþtür. Yaralanmalý Kaza Sayýsý tahminlerinin RA yöntemi dýþýnda Yaralý Sayýsý tahminlerinden daha baþarýlý olduðu saptanmýþtýr. Ayrýca, önceki yýllarda gerçekleþen kazalara ait yol ve hava verilerini kullanarak gelecek yýllar için uygun önlemler almanýn mümkün olduðu sonucuna varýlmýþtýr.

In this study, a dataset is created using numeric data of injury traffic accidents in monthly base between 2005 and 2014 years in Adana province and meteorological data of the same years in order to develop prediction models which estimate number of traffic accidents involving injury and number of injured people. Feedforward Multilayer Artificial Neural Network, Function Fitting Artificial Neural Network, Generalized Regression Artificial Neural Network, Regression Tree, Support Vector Machine and Multiple Linear Regression Analysis methods were used in the prediction models. As a result of the study, SVM gives the most successful results for both prediction scenarios. Prediction of the number of traffic accidents involving injury is more successful than prediction of number of injured people except Regression Tree method. In addition, it has concluded that it is possible to take precautions using road and weather data of the accidents which occurred in previous years.

Web uygulamalarýnýn kullaným oranýndaki artýþ ile birlikte sayýsý artan kötücül web siteleri ve saldýrýlar, son kullanýcýya ciddi zararlar vermektedir. Kiþisel ve hassas bilgilerin çalýnmasýna yönelik bu saldýrýlardan biri Kimlik Avý saldýrýsýdýr. Yayýmlanan güvenlik raporlarýnda son yýllarda milyonlarca yeni kimlik avý sahteciliði yapan web sayfasý tespit edildiði ifade edilmektedir. Böylesi kritik bir durumda bu web sayfalarýnýn tespiti büyük önem arz etmektedir. Bu çalýþmada, bir veri kümesi ile birlikte literatürde bulunan makine öðrenmesi sýnýflandýrma algoritmalarý kullanýlarak karþýlaþtýrmalý analiz yapýlmýþtýr. Analiz sonuçlarý, Kimlik Avý Sahteciliði çalýþmalarýnda kullanýlan sýnýflandýrma algoritmalarýnýn hangi koþullarda tercih edilmesi gerektiði hakkýnda farklý parametreler bulunduðunu göstermektedir.

The increasing number of malicious web sites and attacks, along with the increase in the usage rate of web applications, cause severe damage to the end user. One of these attacks aimed at stealing personal and sensitive information is the Phishing Attack. In the published security reports, it is stated that in recent years there has been millions of web pages that have made new phishing scams. In such a critical situation, the identification of these web pages is of great importance. In this study, a comparative analysis was made on a mentioned dataset using machine learning classification algorithms in the literature. The results of the analysis show that the classification algorithms used have different parameters about which conditions should be preferred in the studies on Phishing Fraud.

Terim aðýrlýklandýrma, metin sýnýflandýrmada sonuçlar üzerinde doðrudan etkili olan önemli bir adýmdýr. Ancak, bir metin sýnýflandýrma problemi olarak ele alýnan duygu analizinde farklý öniþleme tekniklerine baðlý olarak aðýrlýklandýrma yönteminin davranýþý deðiþebilmektedir. Bu çalýþmada bilgi getirimi, metin sýnýflandýrma, doküman filtreleme gibi farklý çalýþma alanlarý için yakýn zamanda önerilen yöntemler Twitter duygu analizinde uygulanmýþ ve sonuçlar üzerindeki etkisi incelenmiþtir. Öznitelikler çýkarýlýrken kelime torbasý (BoW) ve karakter seviye N-gram olmak üzere iki farklý model kullanýlmýþtýr. Deneyler Türkçe ve Ýngilizce Twitter mesajlarýndan oluþan veri kümeleri üzerinde uygulanmýþtýr. Twitter mesajlarýnýn duygu sýnýflandýrmasý, Gizli Dirichlet Atamasý (LDA) tabanlý konu modeli ile gerçekleþtirilmiþtir. Sýnýflandýrma aþamasýnda ise Destek Vektör Makinesi (SVM) algoritmasý kullanýlmýþtýr. Deneysel sonuçlara göre, Twitter duygu analizi çalýþmalarýnda kullanýlabilecek en etkili terim aðýrlýklandýrma yöntemi önerilmiþtir.

Term weighting is an important step which has direct impact on the result in classical text classification. However, the behavior of the term weighting method may vary depending on different preprocessing techniques in sentiment analysis which considered as a text classification task. In this study, term weighted methods which are newly proposed for various research areas such as information retrieval, text classification and document filtering, performed to investigate effect on results for Twitter sentiment analysis. In feature extraction phase, two different models are used including Bag of Words (BoW) and character level N-gram. The experiments conducted on data sets consist of Turkish and English Twitter feeds. Sentiment classification of Twitter feeds performed using topic model generated with Latent Dirichlet Allocation (LDA) method. The Support Vector Machine (SVM) algorithm is employed in the classification stage. According to the experimental results, the most effective term weighting method that can be used in Twitter sentiment analysis studies is suggested.

Müzik insanlýk tarihinde önemli bir yere sahiptir. Özellikle dijital çaðda kiþiler tarafýndan her gün yaratýlan ve ulaþýlan müzik koleksiyonlarýnýn büyüklüðü ile müziðin önemi daha da artmýþ ve insanlar müzik içeren aktivitelere daha fazla zaman ayýrmaya baþlamýþlardýr. Bununla birlikte, müziðe bilgi geri getirim sürecini kolay ve etkin hale getirmek için yapýlan katalog bazlý aramalar duygu tabanlý etiketlere göre aramalara dönüþmüþtür. Bu araþtýrmada amacýmýz þarký sözlerine göre bir þarkýdan algýlanan duygunun otomatik olarak çýkarýldýðý bir model geliþtirmektir. Model metin bazlý sýnýflandýrma için kullanýlan makina öðrenmesi algoritmalarý ile oluþturulmuþtur. Bu amaçla araþtýrmada 300 þarký seçilmiþ ve bu þarkýlar kiþiler tarafýndan hissedilen duygularýna göre etiketlenmiþtir. Devamýnda metin ön analizi ile þarký sözleri Türkçe köklerine ayrýþtýrýlarak Unigram, Bigram ve Trigram kelime özellikleri çýkartýlmýþtýr. Ardýndan endeksleri terim sýklýðý ve tf-idf deðerleri olan doküman bazýnda terim matrisleri yaratýlmýþtýr. Bu matris deðerleri 5 farklý sýnýflandýrma algoritmasýna girdi olarak verilerek en yüksek doðruluk sonuçlarý, hatýrlama ve kesinlik metrikleri üzerinden araþtýrýlmýþtýr. Araþtýrmanýn sonucunda en yüksek kesinlik deðeri Zemberek Uzun Kök Ayýþtýrma Metodu ile Unigram kelime özelliklerine göre ayrýþtýrýlmýþ ve endeksi terim sýklýðýna göre belirlenmiþ terim bazlý doküman matrisinin Katlýterim Naïve Bayes kümeleyicisinde verdiði görülmüþtür. Bu kombinasyonda hatýrlama metriði deðeri 43.7 iken kesinlik metriði deðeri 46.9’dur.

Music has grown into an important part of people’s daily lives. As we move further into the digital age in which a large collection of music is being created daily and becomes easily accessible renders people to spend more time on activities that involve music. Consequently, the form of music retrieval is changed from catalogue based searches to searches made based on emotion tags in order for easy and effective musical information access. In this study, it is aimed to generate a model for automatic recognition of the perceived emotion of songs with the help of their lyrics and machine learning algorithms. For this purpose, first 300 songs are selected and annotated by human taggers with respect to their perceived emotions. Thereafter, Unigram, Bigram and Trigram word features are extracted from song lyrics after performing text preprocessing where stemming of the Turkish words is an essential part. Then, term by document matrices are created where term frequencies and tf-idf scores are considered as representations for the indices. Five different classification algorithms are fed with these matrices in order to find the best combination that achieves the highest accuracy results where recall and precision values are used as comparison metrics. As a result, best accuracy results are obtained by using Multinomial Naïve Bayes classifier where Unigram features are used to create the term by document matrix. In this setting, Unigram features are stemmed by Zemberek Long stemming method, and the index representation is chosen as term frequency. For this combination, obtained recall and precision values are 43.7 and 46.9, respectively.

Kablosuz sensör aðlarý kullanarak akýllý ulaþým sistemleri (Intelligent Transportation Systems, ITS) tasarlamak, hem maliyet hem de enerji verimliliði açýsýndan avantajlý olup herhangi bir yolun trafiðini gözlemlemek, o yol hakkýnda trafik bilgisi edinmek veya sadece araçlarý tespit edip tipleri ve hýzlarýný saptamak son zamanlarda araþtýrmacýlarýn ilgi odaðý haline gelmiþtir. Bu çalýþmada sensör düðümü, manyetometre, güç kartý ve pilden oluþan ve diðer çalýþmalarda kullanýlan düðümlerden daha doðru ve anlaþýlýr veriler sunabilen bir sensör devresi kullanýlmýþtýr. Bu sensör devreleri ile aracýn tipini belirlemek için iki farklý yöntem sunulmuþtur. Ýlk yöntemde, yoldan geçen araçlar, önerilen algoritma ve MÝU (Manyetik Ýmza Uzunluðu) paremetresine göre otomobil, minibus, otobüs ve kamyon olarak sýnýflandýrýlmýþtýr. Bu yöntemle elde edilen doðruluk payý %89 olmuþtur. Diðer yöntemde ise araç sýnýflandýrmasý, makine öðrenmesi algoritmasý olan J48 kullanýlarak yapýlmýþ ve önerilen yöntem esas alýnarak elde edilen sonuçlarýn eniyilemesi yapýlmýþtýr. Bir makine öðrenmesi yazýlým paketi olan Weka'da uygulanan J48 sýnýflandýrma algoritmasýný kullanýr. Karar aðacý modeli, 3 eksenli HMC5983L manyetik sensöründen geçen araçlardan çýkarýlan manyetik ham veri, ölçüm süresi gibi bir dizi özellikten oluþturulmuþtur. Özellikler, çapraz geçerlilik temelinde deðiþen sýnýflandýrma oranlarý derecelerine sahip bir karar aðacý modeli üretmek için J48 eðitim algoritmasýna doðru sýnýflandýrmalarla saðlanan niteliklerdir. Makine öðrenmesi algoritmasý olan J48 kullanýmý araç sýnýflandýrmasýnda daha verimli ve doðru sonuçlar verdiði görülmüþtür. Ýlk yöntemle elde edilen MÝU deðerleri hesaplama aþamasýnda zorluklar doðurmuþtur. Ancak J48 algoritmasý kullanýlarak daha belirgin ve hassas sýnýr ve eþik deðerleri elde edilmiþtir. Çalýþmanýn sonucu, araç sýnýflandýrma sisteminde önerilen algoritmanýn eniyilemesiyle yaklaþýk % 100 doðruluk payý ile etkili ve verimli olduðunu göstermektedir.

The design of Intelligent Transportation Systems (ITS) using wireless sensor networks to observe any road traffic, get road information, or just identify road vehicles has recently become an interesting and popular research topic because of its advantages in cost and energy efficiency. To perform this study, sensor circuit consisting of sensor node, magnetometer, power board and battery, is used. This sensor structure presents more accurate and intelligible results than sensor nodes used in other studies. Two different methods have been proposed to determine the type of vehicle with these sensor circuits. In the first method, vehicles passing by the road are classified as cars, minibuses, buses and trucks according to the proposed algorithm and MSL (Magnetic Signature Length) parameters. The accuracy achieved with this method was 89%. In the other method, vehicle classification was performed using machine learning algorithm J48 which is a machine learning decision tree extension and the obtained results were optimized based on the proposed method. It uses the J48 classification algorithm implemented in Weka, a machine learning software package. The Decision Tree model was built from a series of features like magnetic raw data, measurement time derived from vehicles passing through the 3-axis HMC5983L magnetic sensor. The properties are those provided by the correct classification into the J48 training algorithm to produce a decision tree model with grading ratios that vary on the basis of cross validity. The use of J48, a machine learning algorithm, has been shown to yield more efficient and accurate results in vehicle classification. The MSL values obtained by the first method have caused difficulties in the calculation process. However, by using the J48 algorithm, more specific and sensitive boundary and threshold values were obtained. The result of the study illustrates that the vehicle classification system is so effective and efficient with an accuracy rate of about 100% with optimization of the proposed system.

Bilgi çaðý olarak adlandýrýlan günümüzde yapýlan bilimsel çalýþmalar ve uygulamalar internet teknolojisi ve haberleþme alanýnda birçok yeniliði günlük hayatýmýza getirmiþtir. Bu süreçte internet sadece insanlarýn deðil cihazlarýn/nesnelerin de baðlanabildiði bir ortam haline gelmiþtir. Günlük hayatýmýzda kullandýðýmýz hemen her cihaz internete baðlanabilmektedir ve bunun sonucunda Nesnelerin Ýnterneti (NÝ) kavramý ortaya çýkmýþtýr. NÝ kavramý daha ilk adýmlarýnda olmasýna raðmen baþarýlý uygulamalarý pek çok alanda görülebilmektedir. NÝ, uygun bilgi ve iletiþim teknolojilerini kullanarak sanal ve fiziksel nesneleri baðlayarak yeni ve yüksek sýnýf uygulama ve hizmet alanlarý sunan bir gelecek vadetmektedir. Bu çalýþmada NÝ kavramý, bileþenleri, mimarisi, uygulama alanlarý, zorluklarý ve geleceði üzerinde durulmakta, ayrýca NÝ alanýndaki henüz adreslememiþ açýk araþtýrma problemleri analiz edilmiþtir.

In the age of information, recent researches and applications are brought several innovations to our daily lives in the fields of Internet and communication technologies. Internet becomes an environment that is connectable not only by people but also by things. Today, almost every gadget in our daily life is able to connect to Internet. Such evolution of Internet generated the Internet of Things (IoT) concept. Successful applications of IoT have been demonstrated in many fields. However, IoT is still at its infancy stage. IoT envisions a future in which digital and physical entities can be linked, by means of appropriate information and communication technologies, to enable a whole new class of applications and services. In this article, we presented a survey of concept, characteristics, technologies, applications and research challenges for IoT which have been developed and became popular in recent years. We also analyzed and discussed the open research problems in IoT.

Bu çalýþma, Nesnelerin Ýnterneti (IoT) konusunda gerçekleþtirilmiþtir. Umut vaat eden bu paradigmanýn geliþimine olanak saðlayan temel ilke farklý teknolojilerin ve iletiþim çözümlerinin entegrasyonu ile olmaktadýr. Tanýmlama ve izleme/takip teknolojileri, kablolu ve kablosuz sensör ve aktivatör aðlarý, geliþtirilmiþ iletiþim protokolleri ve akýllý nesneler için daðýtýk bilgi sistemleri en bilinen IoT uygulamalarýdýr. IoT’nin ilerlemesine ciddi katkýlar sosyal bilimler, elektronik, enformatik, telekomünikasyon gibi farklý bilgi alanlarýnda yürütülen sinerjik aktivitelerin sonucunda gerçekleþmektedir. Bu baðlamda çalýþmada IoT’nin temel kavram ve bileþenleri ile IoT’nin geliþimine olanak saðlayan sistemler ve IoT’de alýnabilecek temel güvenlik önlemleri incelenmiþtir.

This study addresses the Internet of Things. Main enabling factor of this promising paradigm is the integration of several technologies and communication solutions. Identification and tracking technologies, wired and wireless sensors and actuator networks, enhanced communication protocols, and distributed intelligence for smart objects are just the most relevant. As one can easily imagine, any serious contribution to the advance of the Internet of Things must necessarily be the result of synergetic activities conducted in different fields of knowledge, such as telecommunications, informatics, electronics and social science. In this context, in the study IoT’s basic concepts, components, basic security rules and the systems which enabling IoT’s evolution were examined.

Son yýllarda, bilgi ve iletiþim teknolojilerindeki yenilikler ve geliþmeler, analiz edilmesi gereken veri miktarýný önemli derecede artýrmýþtýr. Büyük ölçekli verilerin saklanmasý, yüksek hacimli verilerden veri madenciliði teknikleri ile yararlý bilgilerin çýkartýlmasý ve geleceðin tahminlenmesi maliyetli ve zorlu iþlemlerdir. Bu zorluklarýn üstesinden gelebilmek için, bilgi keþfi süreci; bulut biliþim, paralel ve daðýtýk hesaplama kullanýlarak etkin bir þekilde gerçekleþtirilebilmektedir. Bu makale, bulut biliþimin ölçeklenebilirliði sayesinde veri madenciliði algoritmalarýnýn performanslarýnýn arttýrýlabileceðini, ayrýca her yerden ulaþýlabilirlik, düþük maliyet ve kolay yönetilebilirlik avantajlarýnýn saðlanabileceðini göstermektedir. Makalede, bulut platformunda gerçekleþtirilen veri madenciliði uygulamalarý; kullanýlan metotlar, veriler ve elde edilen sonuçlar çerçevesinde sunulmaktadýr. Literatürde, bu konuda önerilen çözüm yaklaþýmlarý; sýnýflandýrma, kümeleme ve birliktelik kurallarý analizi olmak üzere üç ana kategori altýnda ele alýnmaktadýr.

In recent years, new innovations and developments in information and communication technologies have hugely increased the quantity of data required to analyze. Storing large-scale datasets, extracting useful knowledge from the huge volumes of data by applying data mining techniques and predicting the future are costly and difficult processes. To overcome these challenges, the knowledge discovery process is performed efficiently by using cloud, parallel and distributed computing. This article shows that the performance algorithms in data mining can be increased by the scalability of cloud computing with the advantages in terms of accessibility from anywhere, low cost and maintainability. In this article, data mining applications that have been implemented on cloud platforms are presented, including methods, data and obtained results. Solution approaches that have been proposed related to this topic in the literature are handled in three main categories: classification, clustering and association rule mining.

Mobil ve yaygýn hesaplama alanlarýndaki en son geliþmeler nedeniyle çevreyi izleyen algýlayýcýlara sahip çok sayýda mobil algýlayýcý cihazlarýn yerleþtirilmesi uygun olmaktadýr. Bu çalýþmada, belirli bir bölgenin ýsý ve nemini sürekli takip eden bir sistem önerilmektedir. Sunucu, veriyi toplayan merkez noktasýdýr. Algýlayýcý düðüm, verilen bir takvim veya istek üzerine sunucuya veriyi göndermektedir. Sunucu, toplanan algýlayýcý verileri için veri görselleþtirme araçlarýyla donatýlmýþtýr. Önerilen sistem üç modülden oluþmaktadýr. Ilk modül bölgenin ýsý ve nemini takip eden mobil algýlayýcý cihazdan oluþmaktadýr. GPRS ve GPS modülleri bu düðümlere bütünleþtirilmiþtir. Ayrýca, sürekli ve duyarlý izlemek için bu mobil algýlayýcý düðümlerle gerçek zamanlý bir iletiþim vardýr. Ýkinci modül algýlayýcý düðümlerden veri toplama ve sunucu veritabanýnda veriyi kaydeden bileþenleri içerir. Son olarak üçüncü modül, sunucu veritabanýnda kayýtlý veriler üzerinde veri madenciliði ve veri görselleþtirmeyi saðlar. Önerilen sistemin kodu geliþtirildi ve Ýstanbul’daki çeþitli otobüs güzergâhlarýnda test edildi. Sonuçlar, önerilen sistemin çevreyi izleme için kesin modeller geliþtirmede yararlý olabileceðini göstermektedir.

Due to the latest developments in mobile and ubiquitous computing, it is feasible to deploy environment monitoring sensors using a large number of mobile devices. In this paper, we propose a system to continuously monitor a particular region's temperature and humidity. The “server” is a center point (base station) that collects the data. The sensor nodes deliver the data to the server at a given schedule or on demand. The server is equipped with the data visualization tools for conducting visual analytics on the collected sensor data. The proposed system consists of three modules. The first module consists of the mobile sensor devices to monitor the region's temperature and humidity. General Packet Radio Services (GPRS) and GPS module are integrated in the nodes. Further, for continuous and responsive monitoring, there is a real-time communication with these mobile sensor nodes. The second module consists of the components to collect data from the sensor nodes and record the data in the server database. Finally, the third module provides the data mining and data visualization on the recorded data in server database. The proposed system is implemented and tested on several bus routes in Istanbul, Turkey. The results show that the proposed system could be beneficial in developing precise models for the environment monitoring.