Bu çalýþmada, hýz-algýlayýcýsýz asenkron motor (ASM) kontrolü için uyarlamalý geniþletilmiþ Kalman filtresi (UGKF) tabanlý sabit anahtarlama frekanslý doðrudan moment kontrollü (SAF-DMK’lý) sürücü sisteminin tasarýmý gerçekleþtirilmektedir. Stator akýsý tabanlý ASM modelini kullanan UGKF ile GKF’lerin kestirim baþarýmýný doðrudan etkileyen ve geleneksel GKF’lerde sabit olarak kabul edilen sistem gürültüsü kovaryans matrisi çalýþma koþullarýna göre çevrimiçi olarak güncellenmektedir. UGKF’nin geleneksel DMK’lý sürücü yerine, SAF-DMK’lý sürücüye dahil edilmesinin nedeni geleneksel DMK kontrolündeki moment dalgalanmalarýnýn ve deðiþken anahtarlama frekansýndan kaynaklanan anahtarlama kayýplarýnýn azaltýlmasýdýr. SAF-DMK’lý sürücünün ihtiyaç duyduðu stator akýsýnýn stator duran eksen takýmý bileþenlerine ve rotor mekanik açýsal hýzýna ek olarak, stator akýmýnýn stator duran eksen takýmý bileþenleri ve yük momenti önerilen UGKF tabanlý gözlemleyici ile kestirilmektedir. Yük momenti kestirimi ile önerilen hýz-algýlayýcýsýz sürücü sisteminin bozucu yük momenti deðiþimlerine karþý dayanýklý olmasý saðlanmaktadýr. Son olarak, önerilen UGKF-tabanlý hýz-algýlayýcýsýz SAF-DMK’lý sürücü sistemi benzetim çalýþmalarý altýnda doðrulanmaktadýr.

In this study, the design of the adaptive extended Kalman filter (AEKF) based direct torque controlled drive system with constant switching frequency (DTCD-CSF) is performed for speed-sensorless control of induction motor (IM). The system noise covariance matrix, which directly affects the estimation performance of EKFs and is assumed as constant in conventional EKFs, is updated online according to the operating conditions by the AEKF, which uses stator flux-based IM model. The reason why the proposed algorithm is included on a DTCD-CSF, instead of a conventional DTCD, is to reduce the torque ripples in the traditional direct torque control and the switching losses caused by the variable switching frequency. The load torque and the stator stationary axis components of stator currents in addition to the stator stationary axis components of stator fluxes and the rotor mechanical speed required for the DTCD-CSF are estimated by the proposed AEKF-based observer. By the load torque estimation, it is ensured that the proposed speed-sensorless drive system is robust to changes in load torque. Finally, the proposed AEKF-based speed-sensorless DTCD-CSF is verified under simulation studies.

Hiperspektral görüntüleme, farklý uygulama alanlarýndaki kullanýmý ile son yýllarda oldukça popüler bir konu haline gelmiþtir. Yüksek depolama alanlarýna ihtiyaç duyan hiperspektral görüntülerin yüksek verim ve kalite ile sýkýþtýrýlmasý gerekmektedir. Bu çalýþmada, hiperspektral görüntülerin kayýplý sýkýþtýrýlmasý için otomatik uyarlamalý ýþýklýlýk dönüþümü ve üç-boyutlu ayrýk kosinüs dönüþümünü (3D-DCT) kullanan özgün bir yöntem önerilmektedir. Önerilen yöntemde ilk olarak hiperspektral verideki spektral bantlar gruplanmýþ ve ön iþlem olarak otomatik uyarlamalý ýþýklýlýk dönüþümü uygulanmýþtýr. Elde edilen her bant grubu ayrýk kosinüs dönüþümü ve sonrasýnda Huffman kodlama kullanýlarak sýkýþtýrýlmýþtýr. Önerilen ýþýklýlýk dönüþümünün amacý, bir grup içindeki bant imgeleri arasýndaki ýþýklýlýk ve karþýtlýk farklýlýklarýný azaltarak sýkýþtýrma performansýnýn arttýrýlmasýný saðlamaktýr. Deneysel sonuçlarda, Cuprite, Moffett Field, Jasper Ridge ve Pavia University hiperspektral görüntüleri üzerinde önerilen yöntem, ýþýklýlýk dönüþümünün farklý versiyonlarý ile karþýlaþtýrýlmýþtýr. Karþýlaþtýrma sinyal-gürültü oraný ve ortalama spektral açý uzaklýðý gibi ölçütler kullanýlarak yapýlmýþtýr. Bunun yanýnda, sýkýþtýrýlan verideki anomali ve hedef tespiti baþarýmlarý da karþýlaþtýrýlmýþtýr. Önerilen yöntemin, 3D-DCT sýkýþtýrma performansýný özellikle düþük bit oranlarýnda ortalama %40 oranýna kadar arttýrdýðý gösterilmiþtir.

In recent years, hyperspectral imaging has become a very popular subject with its use in different application areas. Hyperspectral images that require high storage areas need to be compressed with high efficiency and quality. In this study, a novel method that uses automatic adaptive luminance transform and three-dimensional discrete cosine transform (3D-DCT) for lossy compression of hyperspectral images is proposed. Firstly, spectral bands in hyperspectral image are grouped and automatic adaptive luminance transform is performed as a pre-processing stage in the proposed method. Each group is compressed by using DCT and Huffman encoding. The aim of the proposed luminance transform is to increase compression performance by decreasing luminance and contrast differences between band images in a group. In the experimental results, the proposed method and different versions of luminance transform are compared on Cuprite, Moffet Field, Jasper Ridge and Pavia University hyperspectral images. Comparison is carried out using signal-to-noise ratio and average spectral distance metrics. Besides, anomaly and target detection performances are also compared for compressed images. The proposed method has been shown to increase compression performance of 3D-DCT up to an average of 40% rate, especially at low bit rates.

Bu çalýþmanýn temel amacý, belirli bir ekonomik düzeyin altýndaki geliþmekte olan ülkelerdeki ampute'ler için düþük maliyetli, oldukça iþlevsel, miyoelektrik sinyal kontrollü bir protez el üretmektir. Bu çalýþmada, beþ parmaklý protez el 15 serbestlik dereceli olarak modellenmiþ ve parmaklardaki her bir eklem için ayrý bir motor aktüatörü kullanýlarak baðýmsýz eklem hareketi saðlanmýþtýr. Protezin el bu nedenle nesneleri mümkün olan en iyi þekilde tutabilir. Protez, maliyeti azaltmak için bir 3D yazýcýda PLA malzemesi kullanýlarak üretildi. Biyoelektrik sinyaller insan protezi el etkileþimini, yani el hareketi formunun tanýmlanmasýný saðlar. Yüzde 97 baþarý ile bir insan elinin hareket türü tanýmlamasý SVM algoritmasý ile saðlandý. Protez elin toplam maliyeti 450 ABD dolarýdýr. El, diðer yüksek fiyatlý rakiplerle kalitatif ve kantitatif performans metrikleri açýsýndan karþýlaþtýrýlmýþ ve bulgular yorumlanmýþtýr.

This study's main purpose is to manufacture a low-cost, highly functional, myoelectric signal-controlled prothetic hand for amputees in developing countries below a certain economic level. In this study, prothetic hand with five fingers was modeled on 15-degree freedom and independent joint movement was achieved through the use of a separate motor actuator for each joint in the fingers. The hand of the prothesis can therefore keep the objects in the best possible way. The prothesis was produced by hand using PLA material on a 3D printer to reduce cost. Bioelectric signals provide the human-prothesis hand interaction, i.e. identification of the form of hand gesture. With 97 percent progress, the classification of a human hand with the SVM algorithm has been achieved. The prosthetic hand's total cost is US$ 450. The hand was compaired in terms of qualitative and quantitative performance metrics with other high-priced rivals and the findings were interpreted.

Bu yayýnda üçüncü derece ve zaman gecikmesi içeren sistem modellerinin kararlýlýðý, performansý ve dayanýklýlýðý için analitik bir oransal integral denetleyici tasarým yöntemi sunulmuþtur. Denetleyici tasarýmý, ideal bir sistemin frekans tepkilerini ele alarak denetlenmek istenen sistemin arzu edilen kazanç ve faz özelliklerini saðlamasý üzerinde yoðunlaþmýþtýr. Sözü edilen özellikleri saðlayan oransal integral denetleyici parametrelerini veren denklemler adým adým oluþturulmuþtur. Bu denklemler, söz konusu sistemler için genelleþtirilmiþ eþitlikleri içermektedir. Araþtýrmacý, bu yöntem sayesinde üçüncü derece zaman gecikmeli sistemler için istenen kazanç kesim frekansý ve faz payý deðerlerini saðlayabilmektedir. Bu sayede, Bode grafiði nipseten ayarlanabilmekte ve sistemin performansý ve dayanýklýlýðý artýrýlabilmektedir. Ayný zamanda önerilen denklemlerle sistem kararlýðý da elde edilebilmektedir. Yayýnda sunulan yöntemle elde edilen denklemler iki farklý model üzerinde uygulanmýþtýr. Tüm sonuçlar grafiksel olarak ve tablolarla gösterilmiþtir.

This paper presents an analytical method to design proportional integral controllers for the stability, performance and robustness of third order plus time delay system models. Controller design is focused on providing desired gain and phase specifications of the controlled system by considering the frequency responses of an ideal system. Equations that give the parameters of the proportional integral controller which satisfy the mentioned properties are built step by step. These include the generalized equations for such systems. With the help of this method, the researcher can provide desired gain crossover frequency and the phase margin for third order plus time delay systems. Therefore, the Bode diagram can be relatively tuned and system performance and robustness can be improved. At the same time, stability of the system can be achieved with the proposed equations. Proposed controller parameters in this paper are applied on two different models. All results are shown graphically and on tables.

Rüzgar Enerjisi Santrallarýnda (RES) gerçekleþtirilen performans testleri, santral iþletmecileri ve türbin üreticileri için oldukça önemlidir. Performans testlerinde enerji üretim hesabý için rüzgar hýzý daðýlýmlarýnýn modellenmesi gerekmektedir. Bu çalýþmada, performans testlerinde kullanýlan rüzgar hýz daðýlým modellerinin Çekirdek Yoðunluk Kestirimi (ÇYK) yöntemi ile oluþturulmasý önerilmiþtir. Önerilen yöntemin uygulamasý Türkiye enterkonnekte elektrik þebekesine baðlý bir RES’e ait rüzgar türbini (RT) üzerinde gerçekleþtirilmiþtir. Uygulama sonucu elde edilen sonuçlar, literatürce kabul görmüþ iki farklý yöntem ile kýyaslanarak deðerlendirilmiþtir. Kýyaslanan yöntemlerden ilki International Electrotechnical Commission (IEC) 61400-12-2 numaralý standartta önerilen Rayleigh fonksiyonu ile daðýlým modelleme yöntemidir. Ýkincisi RES fizibilite çalýþmalarýnda tercih edilen Weibull fonksiyonu ile daðýlým modelleme yöntemidir. Deðerlendirme sonucunda ÇYK, Rayleigh ve Weibull fonksiyonlarý kullanan yöntemlerin sýrasýyla %1.32, %4.36 ve %12.12 mutlak hata ile bir yýllýk üretimi hesaplayabildiði görülmüþtür. Bu durum önerilen yöntemin literatürce kabul görmüþ ve çok yaygýn olarak kullanýlan iki yöntemden daha doðru sonuç verdiðini göstermektedir. Önerilen yöntemin bir diðer avantajý ise non-parametrik olmasý ve parametrik Weibull, Rayleigh fonksiyonu kullanan yöntemlerde olduðu gibi parametre hesabýna ihtiyaç duymamasýdýr.

Performance tests performed in wind power plants (WPP) are very important for power plant operators and turbine manufacturers. In the performance tests, wind speed distributions must be modeled to calculate energy generation. In this study, it is proposed to create wind speed distribution models that used in performance tests by using Kernel Density Estimation (KDE) method. The application of proposed method is carried on the wind turbine (WT) of WPP that tied to Turkish interconnected electricty system. The results of the application were evaluated by comparing the two different methods that accepted in the literature. The first one of these is modelling distribution by using Rayleigh function that recommended in International Electrotechnical Commission (IEC) 61400-12-2 numbered standard. The second method is modelling distribution by Weibull function, which is preferred in the WPP feasibility studies. As a result of the evaluation, the methods that use KDE, Rayleigh and Weibull functions were able to calculate one-year generation with 1.32%, 4.36% and 12.12% absolute errors, respectively. This situation shows that the proposed method gives more accurate results than the two widely used methods that accepted in literature. Another advantage of the proposed method is that it is non-parametric and does not require a parameter calculation, as in methods that use the parametric Weibull, Rayleigh function.

Önemli bir enerji kaynaðý olan doðalgaz genelde sualtýndan da geçen doðalgaz boru hatlarý vasýtasýyla taþýnmaktadýr. Sualtý doðalgaz boru hatlarý korozyon ve gemi, balýkçýlýk faaliyetleri baþta olmak üzere çeþitli nedenlerden dolayý delinebilir. Bu yüzden, sýzýntýlarýn algýlanmasý ve konumlandýrýlmasý enerji güvenirliðinin saðlanmasýnda ve doðal yaþamýn korunmasýnda önemli bir role sahiptir. Bu çalýþmada, sualtý doðalgaz boru hatlarýndaki sýzýntýlarýn konumlandýrýlmasý için yeni bir yöntem olarak sinyal gücü tabanlý eðri uydurma yöntemi önerilmiþtir. Önerilen yöntemin performansý, gerçek bir sualtý doðalgaz boru hattýnýn parametrelerinin ve zamanla deðiþen (hareketli deniz yüzeyi, sualtý akýntýlarý vb. nedeniyle) çok yollu ikili seçici sualtý akustik kanalýnýn kullanýldýðý benzetim çalýþmalarýyla analiz edilmiþtir. Nümerik sonuçlar, oldukça gerçekçi olan bu zamanla deðiþen çok yollu sualtý akustik kanalýnda sýzýntýlarýn kilometrelerce uzaktan deniz dalga yüksekliði ve ortam gürültüsüne baðlý olarak düþük hatalarla konumlandýrýlabileceði gösterilmiþtir.

Natural gas, which is an important energy source, is generally transported through natural gas pipelines that also pass through underwater. Underwater natural gas pipelines can be punctured for various reasons, especially for corrosion and shipping, fishing activities. Thus, detection and localization of the leakages has a crucial role in ensuring energy reliability and preserving the natural life. In this study, a novel signal strength based curve fitting method was proposed for positioning the leakages in the underwater natural gas pipelines. The performance of this method was analyzed by simulation studies using the parameters of a real life underwater natural gas pipeline and a time-varying (because of moving sea surface, underwater currents etc.) multipath doubly selective underwater acoustic channel. Numerical results show that for this time-varying multipath underwater acoustic channel, which is quite realistic, leakages can be positioned with low errors from kilometers away depending on the ambient noise and the sea wave height.

Enerji çevrim verimliliði %10’lara kadar çýkabilen endüstriyel Termoelektrik Jeneratörler (TEJ) atýk ýsýlardan elektrik enerjisi elde ediniminde kullanýlarak enerji verimliliðine katkýda bulunurlar. TEJ iç direnci ile yük direncinin eþit olmamasý verim deðerini oldukça düþürür. Ýç direnç ile yük direnci arasýndaki dengesizliðin ortadan kaldýrýlmasý veya en aza indirilmesi için Maksimum Güç Noktasý Ýzleyici (MGNÝ) algoritmalarý kullanýlýr. Bu çalýþmada, iç direnç ile yük direnci arasýndaki eþitliði saðlamak için Karýþtýr ve Gözlemle (K&G) metodu temelinde MGNÝ algoritmasý, alçaltan-yükselten çevirici kullanýlarak MATLAB/Simulink ile modellenmiþtir. Ýlk olarak, Seebeck sabitine ve sýcaklýk farkýna baðlý olarak bir TEJ modellemesi yapýlmýþtýr. Bu modellemede, seri ve paralel baðlanacak TEJ’ler belirlendikten sonra, TEJ modelinin çýkýþýna doðrudan deðiþken yük direnci baðlanmýþtýr. Yük direnci ve sýcaklýk farký deðiþim deðerleri için çýkýþ gücü hesaplanmýþtýr. Bu durumda, MGNÝ’siz TEJ’in yük deðiþimlerinden oldukça etkilendiði tespit edilmiþtir. Verim deðeri de buna baðlý olarak sürekli salýnýmlar yapmýþtýr. Daha sonra, bu sýcaklýk farký deðiþimi ve deðiþken yük K&G MGNÝ’li alçaltan-yükselten çevirici sistemine uygulanmýþtýr. Geliþtirilen K&G MGNÝ algoritmalý TEJ’in yük ve sýcaklýk deðiþimlerine raðmen Maksimum Güç Noktasýný (MGN) %98.72 bir doðrulukla izlediði görülmüþ ve TEJ en yüksek verimlilikle her koþulda çalýþtýrýlmýþtýr. Geliþtirilen bu K&G MGNÝ algoritmasý ile kontrol edilen, alçaltan-yükselten çeviricili bir TEJ sisteminin modeli sayesinde tasarýmcýlar için yalnýzca Seebeck sabitinin ve seri-paralel baðlý TEJ sayýlarýnýn girilmesinin yeterli olacaðý bir benzetim çalýþmasý sunulmuþtur.

Industrial Thermoelectric Generators (TEGs) with up to 10% energy conversion efficiency contribute to energy efficiency by using electrical energy to obtain heat from waste heat. The TEG internal resistance and the unequal load resistance considerably reduce the efficiency. Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithms are used to eliminate or minimize the imbalance between internal resistance and load resistance. In this study, the MPPT algorithm was modeled with MATLAB/Simulink by using the buck-boost converter to ensure the matching between internal resistance and load resistance based on Perturb and Observe (P&O). First, a TEG modeling was performed based on the Seebeck constant and temperature difference. In this modeling, after determining the TEGs to be connected in series and parallel, the variable load resistance was directly connected to the output of the TEG model. The output power of the TEG is calculated for the load resistance and the temperature difference values. In this case, it was determined that TEG without MPPT was highly affected by the load changes. The efficiency value is therefore continuously oscillating. Subsequently, this temperature difference change and the variable load were applied to the TEG system buck-boost converter with P&O MPPT. The TEG system with P&O MPPT algorithm was observed to track the Maximum Power Point (MPP) with an accuracy of 98.72% despite load and temperature changes. Thanks to the developed TEG system modeling of the P&O MPPT buck-boost converter, a simulation study is provided for the designers who will design the TEG system only to enter the Seebeck constant, series- parallel connected TEG numbers.

Bu çalýþmada, 600 W gücündeki LCL filtreli bir fazlý þebeke etkileþimli evirici devresinin analizi, tasarýmý, benzetimi ve uygulamasý gerçekleþtirilerek devre üzerinde pasif sönümleme direncinin etkisi incelenmiþtir. Aktif güç kontrolü için oransal integral (PI), akým kontrolü için oransal rezonans (PR) denetleyici ve þebeke frekans kontrolü için ise T/4 gecikmeli faz kilitlemeli döngü (PLL) algoritmasý kullanýlmýþtýr. Sistemde sönümleme direnci olmadan analizler yapýlarak deðiþik güç deðerlerinde benzetim ve deneysel sonuçlar elde edilmiþtir. Daha sonra evirici devresindeki LCL filtreye sönümleme direnci dâhil edilerek sonuçlar tekrar alýnmýþtýr. Elde edilen benzetim ve deneysel sonuçlara göre sönümleme direncinin devreye dâhil edilmesi ile birlikte þebeke akýmýndaki osilosyonlarýn azaldýðý ve güç geçiþlerinin de daha düzgün hale geldiði görülmüþtür.

In this study, analysis, design, simulation and the application of a single phase grid connected inverter circuit with LCL filter were realized at 600 W power and the effect of passive series damping resistor on the circuit was examined. Proportional integral (PI) was used for the active power control, proportional resonant (PR) controller was used for the current control and T/4 delay phase locked loop (PLL) algorithm was used for frequency control of the grid. The analyses were conducted without series damping resistor and the simulation and the experimental results were obtained for different power values. Then, the series damping resistor was connected to the LCL filter in the inverter circuit and the results were obtained again. The obtained simulation and the experimental results showed that the oscillations in the grid current decreased and the power transitions became more uniform with the series damping resistor.

Bilgi tabanlý modelleme, modelleme performansýný geliþtirmek için mevcut bilgiyi içine katmak için kritik bir role sahiptir. Yeniden yapýlandýrýlabilir anten, klasik antenlerden daha fazla operasyonel frekans saðlayabildiðinden, bu çalýþmada bilgi tabanlý bir hibrid yapý, verimli bir model elde etmek ve ayný zamanda yeniden yapýlandýrýlabilir bir N-þekilli mikroþerit anten (RNSMA) için optimum yeni çözümler üretmek için kullanýlmýþtýr. Hibrid yapý iki aþamadan oluþmaktadýr. Ýlk aþama, tasarým parametrelerini elde etmek için bilgi tabanlý modelleme yapýsýnda kullanýlan baþlangýç bilgisini üretmektedir. Yapay sinir aðý tabanlý çok katmanlý algýlayýcý, eðitim sürecinden sonra bilgi tabanlý bir model için gerekli bilgiyi üretebilir. Bilgi tabanlý modelleme, tasarým hedefine karþýlýk gelen tasarým parametrelerini belirlemek için baþlangýç modelinin doðruluðunu geliþtirir. Verimli bilgi temelli bir stratejiyi gerçekleþtirmek için Ön Bilgi Giriþi (PKI), Kaynak Farký (SD) ve Ön Bilgi Giriþi ile Fark (PKID) uygulanabilir. 3B-EM simülasyonu, RNSMA'nýn tasarým parametrelerine baðlý olarak yeni çözümü üretir. Önerilen anten, AÇIK / KAPALI durumlarýný kullanarak iki direnç devresi tarafýndan kontrol edilen dört çalýþma moduna sahiptir. Anahtar konumlarý ve geometrik parametreler verimli bir anten tasarýmý için 2 GHz ve 6 GHz arasýnda tasarým hedeflerini karþýlamak için kullanýlabilir.

Knowledge-based modeling has a critical role to embed existing knowledge to improve modeling performance. Since reconfigurable antenna can provide more operational frequencies than the classical antennas, a knowledge-based hybrid structure is used in this work to obtain efficient model and producing optimum new models for a reconfigurable N-shaped microstrip antenna. The hybrid structure consists of two phases. The first phase generates initial knowledge which is used in knowledge-based modeling structure to obtain design parameters. Artificial neural network based multilayer perceptron can generate necessary knowledge for a knowledge-based model after the training process. Knowledge-based modeling improves the accuracy of the initial model to determine design parameters corresponding to the design target. prior knowledge Input, source difference and Prior knowledge input with difference can be applied to realize an efficient knowledge-based strategy. 3D-EM simulation generates the new model in terms of the design parameters of the proposed antenna. It has four modes of operation, which are controlled by two resistor circuits representing ON/OFF states. Switch positions and geometrical parameters can be used for satisfying design targets between 2 GHz and 6 GHz for the efficient antenna design.

Kümeleme tabanlý KAA’larda küme baþýnýn seçimi aðýn yaþam süresi üzerinde önemli bir etkiye sahip olduðu için birçok çalýþma farklý küme baþý seçim yöntemi önermiþtir. Her ne kadar son yýllarda yapýlan çalýþmalar birden çok parametrenin tek bir fonksiyon altýnda toplandýðý adaptif yaklaþýmlar önermiþ olsa da bu parametrelerin küme baþý seçimi üzerindeki etkisi detaylý araþtýrýlmamýþtýr. Bu çalýþmada, öncelikle, düðümlerin kalan enerjisi, küme içi iletiþim maliyeti ve komþu sayýsýný içeren popüler küme baþý seçim parametrelerini kullanan kümeleme tabanlý bir KAA için ilk, orta ve son düðüm ölümleri ölçülerek orta ölçekli bir veri kümesi oluþturulmuþtur. Elde edilen sonuçlara göre dinamik olarak deðiþken katsayý tabanlý adaptif küme baþý seçim yöntemi, DCoCH, önerilmiþtir. Küme baþý seçim parametrelerinin katsayýlarý að yaþamýnýn üç farklý zamanýnda deðiþiklik gösterir. DCoCH, iki adet güncel, adaptif küme baþý seçim yöntemi ile KAA’nin birçok parametresi üzerinden karþýlaþtýrýlmýþtýr. Elde edilen sonuçlar, DCoCH’nin diðer yaklaþýmlara göre farklý baz istasyonu konumlarý, að geniþliði, düðüm sayýsý, düðümlerin sahip olduðu ilk enerji seviyeleri ve düðüm daðýlýmlarý altýnda daha iyi performans sergilediðini göstermiþtir.

Owing to the fact that the selection of cluster heads has a significant effect on the lifetime of the network, many researches have proposed various cluster head election methodologies for cluster-based WSNs. Although recent studies have focused on adaptive approaches, in which different parameters are assembled under a function, the effect of these parameters on cluster head election is not investigated in detail. In this paper, initially, a small-scale dataset is constructed by evaluating the death of the first, the half and the last node in a cluster-based WSN using three popular cluster head parameters, including the remaining energy of the nodes, the intra-cluster communication cost and the number of neighbours. In consideration of the results, a dynamically changeable coefficient based adaptive cluster head election, DCoCH, is proposed. The coefficients of the cluster head election parameters show alteration within three different periods of the lifetime of the network. DCoCH is compared with two recent adaptive based cluster head election methodologies for various WSN parameters and the results show that DCoCH outperforms equivalent approaches for different values of the location of the base station, the size of the network, the number of the nodes, the initial batteries of the nodes and the distribution of the nodes.

Akýllý kartlar, radyo frekansý tanýmlama (RFID) etiketleri, kablosuz sensör düðümleri ve Nesnelerin Ýnterneti (IoT) konsepti ile iliþkili düþük kaynaklý cihazlarýn sayýsýnda artýþ olmaktadýr. Kimlik doðrulama protokollerinde kullanýlan temel öðelerden biri SRSÜ'ler tarafýndan üretilen nonce deðerleridir. Ayrýca güvenli iletiþimde þifreleme iþlemi için rasgele sayýlar kullanýlýr. Sýnýrlý kaynaklara sahip cihazlarda performans, kaynak kullanýmý ve rastlantýsallýk açýsýndan uygunluk göstermiþtir. Önerilen SRSÜ, en kapsamlý rastgele sayý test araçlarýndan biri olan NIST istatistiksel test takýmý (NIST STS) ile test edilmiþtir. Ayrýca, kablosuz tanýma ve algýlama platformu (WISP) pasif RFID etiketi üzerinde test edilmiþ ve uygulanmýþ ve iyi bilinen SRSÜ'lerle karþýlaþtýrýlmýþtýr. Karþýlaþtýrmalar sonucunda rakiplerinden daha iyi sonuçlar vermiþtir.

There are an increasing number of lightweight devices such as smart cards, radio frequency identification (RFID) tags, wireless sensor nodes and devices associated with the Internet of Things (IoT) concept, all of which need effective and lightweight security structures. One of the basic elements used in authentication protocols is the nonce values that are generated by PRNGs. Also random numbers are used for encryption process in secure communication. It has demonstrated great suitability for devices with limited resources in terms of performance, resource usage and randomness. Proposed PRNG is tested with NIST statistical test suite (NIST STS), which is one of the most comprehensive randomness test tools. It is also implemented, tested on wireless identification and sensing platform (WISP) passive RFID tag and compared with well-known PRNGs. As a result of the comparisons, it has better results than its rivals.

Bu çalýþmada, Türkiye’nin enerji talebini tahmin etmek amacýyla Girdap Arama (Vortex Search, VS) algoritmasý temelli yeni bir doðrusal regresyon modeli (EVS) geliþtirilmiþtir. Modelde Türkiye’deki gayri safi yurtiçi hâsýla (GSYÝH), nüfus, ithalat ve ihracat verileri girdi parametrelerini; ortaya çýkan enerji talebi ise tahmin edilecek çýktýyý ifade etmektedir. 1979 – 2005 ve 1979 – 2011 yýllarý arasýndaki veriler kullanýlarak geliþtirilen iki farklý EVS modeli literatürdeki benzer çalýþmalarla karþýlaþtýrýlmýþtýr. Elde edilen sonuçlar, geliþtirilen EVS modellerinin karþýlaþtýrma yapýlan modellerden daha baþarýlý sonuçlar elde ettiðini göstermiþtir. Çalýþmada son olarak, Türkiye’nin 2030 yýlýna kadar talep edeceði enerji miktarý, EVS ve diðer modeller ile 3 farklý senaryo üzerinden tahmin edilmiþtir.

In this study, a new linear regression model based on Vortex Search (VS) algorithm was developed for estimating Turkey's energy demand. In this model, Turkey's gross domestic product (GDP), population, import and export data refer to input parameters; resulting energy demand refers to output to be estimated. Two different EVS models developed by using data between 1979 - 2005 and 1979 - 2011 were compared with similar studies in the literature. The results showed that the developed EVS models obtained more successful results than the comparable models. Finally in this study, the amount of energy that will be demanded in Turkey until 2030 was projected with EVS and other models according to 3 different scenarios.

Mevcut iþ akýþý yönetim sistemleri belirli bir iþ sürecini uygulayabilmek için önceden bütün adýmlarýn ve diðer gerekli tanýmlarýn yapýlmasýný gerektirir. Ýþ akýþlarýný tasarlamak karmaþýk ve zaman alýcý bir iþtir. Çoðunlukla gerçekleþen iþ süreçleri ile olmasý istenen süreçler birbirinden farklýdýr. Bu nedenle, ideal süreçlerden ziyade gerçekleþen süreçlerin keþfi için çeþitli algoritmalar geliþtirilmiþtir. Bu algoritmalar için ilk adým, uygulamada olan süreç hakkýnda detaylarý içeren olay kayýtlarýnýn elde edilmesidir. Bu çalýþmada biliþim teknolojileri (IT) sistemlerinde kayýtlý olan olay kayýtlarýný kullanan alfa algoritmasý tanýtýlmýþtýr. Ýþe alým süreçlerinde gerçekleþtirilen temel faaliyetler ile süreç modelleri oluþturulmuþtur. Alfa algoritmasýnýn bir iþ akýþýný baþarýlý bir þekilde modelleyebildiði gösterilmiþtir.

Current process management systems require a fully defined workflow design to implement a specific business process. Designing a business process is a complex and time-consuming task. Mostly workflow processes are different from those that are desired. Therefore, various algorithms have been developed for the discovery of actual processes rather than ideal processes. The first step for the discovery algorithms is to extract event logs that contain details about the process. In this study, Alpha algorithm which is used to generate a process model in event logs recorded in information technology (IT) systems is introduced. Process models are discovered using the basic activities performed in the recruitment processes. It has been shown that the alpha algorithm can successfully model a business process.

Deneysel psikoloji alanýndaki son çalýþmalar, baþkalarýnýn eylem sonuçlarýný tahmin edebilme yeteneðinin geliþimi ile ayný eylemi gerçekleþtirebilecek motor becerilerin geliþimi arasýnda doðrudan bir baðlantý olduðunu göstermiþtir. Bebekler doðum sonrasý ilk yýl içerisinde çevreleriyle etkileþime geçerler ve bu etkileþimleri sonucu bazý beceriler ve yetenekler kazanýrlar. Ayný zamanda bu süreç içerisinde çevrelerindeki baþka insanlarla da etkileþime geçip baþkalarýnýn eylem amaçlarý hakkýnda fikir sahibi olurlar. Bu çalýþma, masa üstü nesnelere yönelik kavrama ve itme eylemlerinin sonuç tahminlerinin geliþimsel sürecini inceleyebilmek adýna hesaplamalý bir model önermektedir. Bu baðlamda belirli nesnelere doðru yörüngeler oluþturulmuþ ve bir veri kümesinden alýnan el resimlerinin de yardýmýyla kavrama ve itme eylemlerinin hedefindeki nesneler yörünge tahminiyle saptanmaya çalýþýlmýþtýr. Kavrama ve itme eylemlerine yönelik geliþimsel süreç dört evrede analiz edilmiþtir. Sonuçlar, ortaya koyulan hesaplamalý modelin eylem tanýnýrlýðý ile eylem sonuç tahmin yeteneði arasýnda doðrudan bir iliþki kurabildiðini ve kavrama eylemine ait tahmin yeteneðinin daha erken geliþtiðini göstermektedir.

Recent studies in experimental psychology revealed that a developmental correspondence exists between prediction of others' action goals and motor ability to produce the same actions. Babies interact with their environment within the first year after birth and as a result of these interactions they acquire some skills and abilities. At the same time, babies interact with other people around them and gain insight into the action goals of others. This study proposes a computational model in order to examine the developmental progression of predicting the outcome of the grasping and pushing actions on a tabletop environment. In this context, some reaching trajectories were formed towards certain objects and by combining these trajectories with the images taken from a dataset, the targeted objects, with the intention of grasping or pushing, were tried to be determined. The developmental progression for grasping and pushing actions was analyzed in four stages. The results show that the computational model can establish a direct relationship between the action recognition and the ability to predict the outcome of the actions. And the prediction ability of the grasping action was developed earlier.

Son yýllarda, video düzenleme yazýlýmýnýn hýzlý geliþimi video sahteciliðini uygulanabilir hale getirmiþtir. Araþtýrmacýlar sahte video karelerini tespit etmek için yöntemler önermiþtir. Bu yöntemler sahteciliði tespit etmek için kodek özelliklerini, hareket artefaktlarýný, gürültü etkisini ve çerçeve benzerliðini kullanmaktadýr. Literatürde sahtecilik tespiti için önerilen yöntemlerin iki ana dezavantajý çalýþma zamaný ve düþük tespit doðruluðudur. Bu çalýþmada, çerçevelerden özellikler çýkarmak için Yerel Fark Ýkililerini (LDB) kullanan yeni bir çerçeve tekrarlama tespit yöntemi önerilmiþtir. Benzer özellik vektörlerine sahip benzer çerçeveler arasýndaki mesafe, Sahtecilik Mesafesini tahmin etmek ve kopyalanan çerçevelerin tam yerini belirlemek için kullanýlmaktadýr. Benzer çerçeveler arasýndaki PSNR daha sonra bunlarý üç sýnýfa gruplamak için kullanýlýr ve kural tabanlý mekanizma sahte çerçeveleri sýnýf üyeliklerine göre raporlar. Sonuçlar, önerilen yöntemin, benzer çalýþmalara kýyasla daha yüksek hassasiyetle daha düþük uygulama süresine sahip olduðunu göstermektedir.

In recent years, fast development of video editing software has made video forgery applicable. Researchers have proposed methods to detect forged video frames. These methods utilize codec properties, motion artifacts, noise effect and frame similarity to detect forgery. The two main drawbacks of these methods reported in the literature are execution time and low detection accuracy. In this work, we proposed a new frame duplication detection method that uses Local Difference Binary (LDB) to extract features from the frames. Distance between similar frames that have similar feature vectors are used by the method to estimate Distance of Forgery and to determine the exact location of duplicated frames. PSNR between similar frames are then used to group them into three classes and rule based mechanism reports forged frames according to the membership to classes. Results show that the proposed method has lower execution time with higher accuracy compared to similar works.

Yazýlým sektörü, giderek hayatýn her alanýnda yer almakta ve büyük çapta yazýlým projeleri geliþtirilmektedir. Bu durum, geliþtirilen projelerde çok önemli hatalara ve olumsuz sonuçlara sebep olmaktadýr. Dolayýsýyla, bu durumu önlemek veya minimuma indirmek için özellikle yazýlým risk yönetim faaliyetlerinin baþarýlý bir þekilde uygulanmasý gerekmektedir. Bu çalýþmada, yazýlým projelerinde yapay zekâya dayalý ve web tabanlý yeni bir risk yönetim süreci tasarlanmýþ ve geliþtirilmiþtir. Çalýþmanýn amacý, risk faktörlerine göre proje çýktýlarýnda meydana gelebilecek sapmalarý yapay sinir aðlarý (YSA) kullanýlarak tahmin etmek, yazýlým yaþam döngüsünün ilk evrelerinde karþýlaþýlabilecek zararlarý minimize etmek ve böylece kullanýcýlar için önleyici bir yaklaþým desteði sunmaktýr. Çalýþmanýn YSA modelini oluþturmak için yazýlým mühendisliði alanýndaki akademisyenler, uzman ve proje yöneticileriyle öngörüþmeler yapýlarak bir kontrol listesi formu oluþturulmuþtur. Bu form kullanýlarak Teknokent’lerde bulunan yazýlým firmalarýndaki 774 farklý firmadan gerçek proje verisi toplanmýþtýr. Oluþturulan YSA modeli, kýrkbeþ giriþ, tek gizli katman (on beþ nörona sahip) ve beþ çýkýþlý (45-15-5) olup; eðitim R oraný 0.9978; test R oraný 0.9935 ve hata oraný ise 0.001’dir. Model,.dll kütüphanesi oluþturularak geliþtirilen uygulamaya entegre edilmiþtir. Geliþtirilen uygulama, farklý alanlardan gerçek proje verileri elde edilerek uzman ve akademisyen (10 kiþi) görüþleri alýndýktan sonra 4 farklý senaryo üzerinden test edilerek sonuçlar elde edilmiþtir. Elde edilen sonuçlar, uygulamanýn performansýnýn yüksek olduðunu ve söz konusu uygulamalarda YSA kullanýmýnýn proje baþarýsýna olumlu katkýlar saðladýðýný açýkça ortaya koymuþtur. Ayrýca, yapýlan çalýþma ile yazýlým endüstrisi için yapay zeka tabanlý bir risk yönetim süreci sunan uygulamalara ihtiyaç olduðu görülmüþtür.

The software industry is increasingly involved in every aspect of life and software projects are being developed to a large extent. This situation causes very important faults and negative results in the developed projects. Therefore, in order to prevent or minimize this situation, software risk management activities must be successfully implemented. In this study, a new web-based risk management process based on artificial intelligence in software projects was designed and developed. The purpose of the study is to estimate the deviations that might occur in the project outputs according to the risk factors using artificial neural networks (ANN), to minimize the harm that may be encountered in the first stages of the software life cycle and thus to provide a preventive approach for users. In order to create the ANN model of the study, a checklist form was created by preliminary discussions with academicians, experts and project managers in the software engineering field. By using this form, the actual project data were collected from 774 different companies in the software companies located in Teknokent. The generated ANN model has forty-five entrances, a single hidden layer (with fifteen neurons) and five outlets (with 45-15-5); the education R rate is 0.9978; the test R ratio is 0.9935 and the error rate is 0.001. The model is integrated into the application developed by creating the.dll library. The developed application, real project data from different areas were obtained and after obtaining the opinions of experts and academicians (10 people), 4 different scenarios were tested and results were obtained. The results clearly demonstrate that the performance of the application is high and that the use of ANN in such applications provides positive contributions to the project's success. In addition, it has been found that there is a need for applications that provide an artificial intelligence-based risk management process for the software industry.