Bu makalenin temel amacý, enerji iletiminin mümkün olmadýðý kýrsal ve coðrafi açýdan problemli bölgelerde yenilenebilir ve taþýnabilir bir þekilde elektrik enerjisi üretimini saðlamaktýr. Önerilen sistem ile katastrofik sonuçlarý (uzun süreli ve yerel olmayan elektrik kesintisi) olan doðal felaketler (deprem, yangýn, sel vb.) sýrasýnda düþük fiyata, verimli ve taþýnabilir küçük ölçekli rüzgar türbini ve tahrik sistemi ile rüzgardan bireysel düþük güçlü elektrik enerjisi üretimi hedeflenmektedir. Bu çalýþmada, redüktörsüz sürekli mýknatýslý senkron generatörün (SMSG) yük tarafý evirici kontrollü deðiþken hýzlý rüzgar türbini için toplam sekiz anahtarlama elemanlý, tam yükünde çalýþabilen, iki yönlü, iki seviyeli, sýrt sýrta baðlý gerilim kaynaklý doðrultucu/evirici kullanýlarak gerçekleþtirilir. Ayrýca, bu sistemde model referans adaptif sistem (MRAS) ile rotor kaçak akýsý ve stator direnci kestirimcisi kullanýlmasýnýn en önemli avantajlarýndan birisi ve yeniliði, kontrol sistemindeki aký ve stator direnç deðerlerinde meydana gelen deðiþikliklerinden kaynaklý bozulmalarý düzeltmektir. Basitliði ve etkin çalýþma aralýðý nedeniyle yük tarafýnýn kontrolü dört anahtarlý þebeke tarafý eviricisi ile gerçekleþtirilmiþtir. Toplam sistem performansýný gözlemlemek için evirici çýkýþýnda üç fazlý pasif bir yük kullanýlmaktadýr. Akým ve gerilim harmoniklerini azaltmak, güç þebekesinin kararlýlýðýný ve verimliliðini artýrmak için yük tarafýnda alçak geçiren LCL filtre tasarlanmýþ ve gerçeklenmiþtir. Bütün sistemin performansý gerçek zamanlý Sayýsal Ýþaret Ýþleyici (SÝÝ) sistemi ile doðrulanmýþtýr. Bu makalede, generatör kontrolü için geniþ çalýþma aralýðý ve ekonomik pozisyon sensörsüz kontrolün dahil edilmesi ile yenilenebilir rüzgar enerjisi sisteminin kýrsal alanlar için uygulanabilir bir daðýtýk yeþil enerji çözümü olabileceði gösterilmektedir.

Bu çalýþma, çok verimli ve güvenli evirici konseptli transformatörsüz eviricili þebeke baðlantýlý fotovoltaik maksimum güç noktasý takip sisteminin kontrolünün benzetim performansýný sunmaktadýr. Güç ve gerilimin deðiþimini temel alan dürt ve gözlemle tekniði, fotovoltaik birim sisteminden maksimum güç elde etmek için kullanýlmaktadýr. DA-DA yükselten çevirici bu teknik ile çevirici anahtarýna ait PWM sinyalinin doluluk oraný deðiþtirilerek uygulanmaktadýr. Tek fazlý çok verimli ve güvenli evirici konseptli transformatörsüz evirici, þebekeye güç akýþýný saðlamaktadýr. Evirici kontrolü, þebeke gerilimi ve akýmý ve ayrýca DA-DA yükselten çevirici çýkýþ gerilim deðerlerine dayanmaktadýr. Sistem performansý, PV modül ve DA-DA yükselten çevirici çýkýþ gerilim ve akýmlarý, þebeke akýmý ve gerilimi, kaçak akým, aktif ve reaktif güçler ve güç verim karakteristiði yönünden deðerlendirilmektedir. Önerilen sistemde benzetim sonuçlarý HERIC evirici için maksimum verimini %97.96, Avrupalý verimini %96.84 ve Kaliforniyalý verimini %97.60 olarak 20 kHz anahtarlama frekansýnda göstermektedir.

Bu çalýþmada, termoelektrik (TE) yarýiletkenlerin P-N elektriksel iletkenlik tiplerinin belirlenmesi amacýyla, temelini Seebeck etkisine dayanan Hot-Probe metodunun oluþturduðu çok fonksiyonlu bir prob tasarlanmýþ ve gerçekleþtirilmiþtir. Tip belirleme iþlemi, TE yarýiletkenin yüzeyleri arasýnda sýcaklýk farkýnýn (ΔT) oluþturulmasýyla üretilen Seebeck geriliminin (termoemk) pozitif veya negatif genlikli olma durumuna göre yapýlmaktadýr. Geliþtirilen prob sayesinde, hem sýcaklýk farkýnýn oluþturulmasýna yönelik gerekli ýsýtma hem de termoemk gerilimi ve sýcaklýk ölçümü yapýlabilmektedir. Deneysel çalýþma sonuçlarýna göre; geliþtirilen prob ile termoemk ölçümlerinin 0-30 mV aralýðýnda ± 0.1 mV doðrulukta, sýcaklýk ölçümlerinin ise 0-75 °C aralýðýnda ± 1 °C doðrulukta yapýlabildiði anlaþýlmýþtýr. Sonuç olarak, geliþtirilen çok fonksiyonlu prob ile TE yarýiletkenlerin elektriksel iletkenlik tipleri P veya N olarak pratik, hýzlý ve güvenilir bir þekilde belirlenebilmektedir.

Toplam maliyeti azaltarak piyasaya hýzlý ve ayný standartta ürün sunmak seri üretim yapan firmalarýn önemli hedefleri arasýndadýr. Fakat sadece üretimi deðil üretimden satýþa kadar olan tüm süreci (geliþtirme, üretim, lojistik) hýzlý, etkin, esnek ve kontrol edilebilir þekilde yönetmek gerekmektedir. Bu çalýþmada, lojistik faaliyetler içerisinde yer alan, ürünlerin depolanmasý, ürünün müþteriye sevkiyatýnýn yapýlmasý, gelen ürünlerin ürün ve beden temelli ayrýþtýrýlmasý gibi operasyonlar yapýlan bir depolama tesisinde, depolama hattýnýn hýzýný ve etkinliði arttýrmaya yönelik iyileþtirme çalýþmasý ele alýnmýþtýr. Depolama tesisi, depolama süreçlerini modüler olarak incelemek için çalýþma bölgelerine ayrýlmýþtýr. Yapýlan iyileþtirme bir çalýþma bölgesi içerisindeki beþ konveyör hattýný kapsamaktadýr. Hazýrlanmak üzere gelen ilk ürünle, hazýrlanmýþ son ürünün ortak kullandýðý bu bölgede, sayýcýlara baðlý olarak iþleyen denetim yapýsý gelen / giden hatlarýn yoðunluk durumlarýný temel alan denetleyici ile deðiþtirilerek iyileþtirme saðlanmýþtýr. Ürün depolama kapasitesinde ayný çalýþma koþullarý göz önüne alýndýðýnda önemli bir artýþ gözlenmiþtir.

Son yýllarda hýzlý sayýsal süzgeçler ve süzgeç bankalarýnda önemli geliþmeler olmuþtur. Çoklu hýza sahip süzgeç bankalarýnýn bir uygulamasý olarak bilinen QMF (Çeyrek Ayna Süzgeç - Quadrature Mirror Filter) bankasý alt bant kodlama, görüntü sýkýþtýrma, kelime kodlama, biyomedikal sinyal iþleme ve haberleþme sistemlerinde yaygýn olarak kullanýlmaktadýr. Bu çalýþmada; QMF bankasý tasarýmýnda istenilmeyen salýnýmlarý ortadan kaldýrmak için Kaiser ve Hamming pencerelerinin kaskat baðlanmasý ile elde edilen pencere fonksiyonu kullanýlarak tasarlanan prototip FIR (Finite Impulse Response-Sonlu dürtü tepkili) süzgeçle QMF bankasý tasarýmý gerçekleþtirilmiþtir. Farklý pencere fonksiyonlarý ile tasarlanan süzgeçlerde süzgecin derecesinin performansý nasýl deðiþtirdiði incelenmiþ ve sonuçta daha yüksek durdurma bandý zayýflamasý sergileyen Kaiser-Hamming penceresinin QMF bankasý tasarýmýnda kullanýlabileceði sonucuna varýlmýþtýr.

Bu çalýþmada yaban hayatýnda görüntü iþleme tabanlý yaban hayvanlarýnýn tür tespiti ve sayýmýnýn yapýlmasý hedeflenmiþtir. Korunan alanlarda sabit bir kameradan elde edilen görüntülerden ülke ekonomisine av turizmi ile katma deðeri olan yaban hayvanlarýnýn tür tespiti yapýlarak sayýmýnýn yapýlmasýna yönelik görüntü iþleme tabanlý bir sistem geliþtirilmiþtir. Bu sistem sayesinde yüksek baþarým ile yaban hayvanlarýnýn türlerinin belirlenmesi ve sayýmýnýn yapýlmasý amaçlanmýþtýr. Bunun için ilk olarak gauss karma modelleri (GMM) tekniði ile gerçek zamanlý foto kapan videolarýndan alýnan görüntü sahnelerinden arka plan görüntüsü çýkarýlmýþtýr. Sonra videonun arka plan ve ön plan görüntülerinden yaban hayvanlarýnýn fiziksel ve renksel öznitelikleri çýkarýlmýþtýr. Hareketliliðin çok olduðu doðal yaþamda anlýk elde edilen gerçek zamanlý kompleks bir görüntü sahnesinde geliþtirilen alan testi, öznitelik testi ve renk testi kriterleri ile hedeflenen yaban hayvanýn tespit edilmesi saðlanmýþtýr. Yapýlan deneysel çalýþmalarda geyik, tilki, kurt ve yaban atýndan oluþan 4 adet yaban hayvaný tür tespiti %100 doðruluk oraný ile gerçekleþtirilmiþtir. Yazýlýmýn video çerçevesi baþýna düþen iþlem süresi 0.242 saniyedir. Geliþtirilen yöntemler ile yaban hayvaný envanterine yönelik tür tespitinin %100 baþarý oraný ile insan gücüne gerek duymadan, daha düþük maliyetli kamera sistemleri ve bilgisayar yazýlýmý ile yapýlabileceði görülmüþtür. Literatürdeki yaban hayvanlarý sýnýflandýrma çalýþmalarýndan farký yaban hayvaný tanýma iþleminin nesne tanýma üzerine oluþturulan hazýr algoritmalarý kullanmadan geliþtirilen daha basit matematiksel iþlemlerle ve renk faktörü ile hedeflenen %100 tanýma oranýnýn yakalanmasýdýr. Çalýþmamýzda kullandýðýmýz yaban hayvaný tanýma algoritmalarý bilgisayarlý görme uygulamalarýnda dinamik nesne tespiti çalýþmalarýna altyapý olacaðý ve diðer tüm nesne tanýma çalýþmalardaki baþarým oranýný arttýracaðý aþikardýr.

Bu çalýþmada, insan kol ve el hareketlerinin taklit edilmesiyle insan-robot etkileþimini saðlayan biyomimetik bir yaklaþým sunulmuþtur. Ýnsan kol hareketleriyle robotun ayný doðrultuda hareket etmesi saðlanmýþ ve el hareketleri ile de robot tutucusunun kontrolü saðlanmýþtýr. Robot hareketi için; ilk olarak insan elinin, bel hizasýnda orijin noktasý olarak belirlenen noktaya olan konumunu verecek kinematik model oluþturulmuþtur. Modellemede, insan kolu, ön kol, pazý ve omuz olmak üzere üç ayrý uzuv olarak incelenmiþtir. Omuza, pazýya ve ön kola yerleþtirilen algýlayýcýlar ile dönüþ açýsý bilgileri elde edilmiþ ve uzuv uzunluklarý ile birlikte matematiksel modelde kullanýlmýþtýr. Bu hesaplamalarda rotasyon kinematiði ve hareket kinematiði matrisleri kullanýlmýþtýr. Tutucu kontrolü için ise bünyesinde EMG sensörleri bulunduran MYO kol bandý kullanýlmýþtýr. Bu kol bandý üzerindeki EMG sensörleri ile kol kaslarýndan parmak hareketleri algýlatýlmýþtýr ve bu hareketler doðrultusunda pnömatik tutucu kontrol edilmiþtir. Uygulamalarda 6-eksen robot kolu kullanýlmýþtýr. Hesaplanan konum verileri ve tutucu bilgisi ethernet üzerinden TCP/IP protokolü ile robot denetleyicisine aktarýlmaktadýr. Robotun hesaplanan konuma gitmesini ve tutucu kontrolünü saðlayan kod oluþturularak robota aktarýlmýþtýr. Yapýlan testlerde, endüstriyel robotun insan kol ve el hareketleri ile baþarýlý biçimde kontrol edildiði gözlemlenmiþtir.

Günümüzdeki bir çok yeni uygulamada; veri, sýnýrlý saklama ortamlarýna yönetilemeyecek büyüklüklere varabilmektedir. Bu tür uygulamalarda verinin sürekli veri akýþý formatýnda olduðu görülmektedir. Bu veri üzerindeki sorgulamalar, klasik veri tabanlarýndan farklý olarak, bildirim sorgularý kullanýlarak gerçekleþtirilmektedir. Bildirim sorgularý, sürekli veri akýþý üzerinde filtreleme yapma olanaðý saðlamaktadýr. Bunun yaný sýra sorgulardaki koþullara uygun verilerin, izlenebilmesi yeteneðini kazandýrmaktadýr. Sürekli veri akýþ formatýnda veri yapýsý içeren sistemler, birim verinin gerçekleþen bir olay olarak deðerlendirilebileceði, Olay-tabanlý Sistemler olarak deðerlendirilebilir. Bu tür sistemlerde; iþ süreçlerinin tetiklenmesini saðlayacak karmaþýk olaylarýn gerçek zamanlý tespit edilmesi, bir ihtiyaç haline gelmektedir. Bu araþtýrma kapsamýnda, bu eksikliðin giderilmesine yönelik Karmaþýk Olay Ýzleme Altyapýsý önerilmektedir. Önerilen altyapý, Olay-tabanlý Sistemlerdeki iþ süreçlerinin baþlatýlma ön koþullarýnýný oluþturan, karmaþýk olaylarýn tespit edilmesini saðlamaktadýr. Önerilen altyapýnýn kullanýlabilirliðini göstermek adýna, týklama verilerinin sürekli veri akýþý formatýnda üretildiði e-ticaret web siteleri için bir prototip uygulama geliþtirilmiþtir. Prototip uygulama, ticaretin gerçekleþtiði sahadan (e-ticaret ortamý) toplanan müþteri hareket verilerini sürekli olarak izlemektedir. Zaman damgasý ile etiketlenmiþ her bir týklama verisi gerçekleþen bir olay verisidir. Belirli bir zaman aralýðýnda gerçekleþen temel olaylarýn bir araya gelmesiyle oluþan karmaþýk olaylar tespit edilerek, gerçekleþen ticari aktiviteler için uygun iþ süreçlerinin çalýþtýrýlmasý saðlanmaktadýr. Geliþtirilen uygulama, performans ve ölçeklenebilirlik açýsýndan deðerlendirilmiþ, önerilen altyapýnýn kullanýlabilirliðini gösteren sonuçlar elde edilmiþtir.

Bir telsiz duyarga aðýnda (TDA) hedeflenen uygulamanýn baþarý ile gerçekleþtirilmesinin yaný sýra, duyarga baþýna harcanan toplam enerji gibi sistem kaynaklarýnýn etkili kullanýlmasý gerekmektedir. Ýncelenen sahada farklý uygulamalar için çok sayýda duyargaya ihtiyaç duyulabileceðinden, tüm sistemin maliyet etkin olabilmesi için her bir duyarganýn da düþük masrafla üretilmesi de önemlidir. Bu makalede, öncelikle özel yapýlmýþ, az enerji tüketen ve maliyeti düþük olan, MSP430G2553 mikroiþlemcisi ve nRf24l01+ haberleþme ünitesi tabanlý bir duyarganýn geliþtirilmesi amaçlanmýþtýr. Sonrasýnda geliþtirilen bu duyargalar kullanýlarak sade bir TDA sýnama ortamý oluþturulmuþ ve ýþýk kaynaðýnýn konum tespiti çalýþmasý yapýlmýþtýr.

Protein altünite-altünite etkileþimlerinin (AAE) belirlenmesi, proteinlerin fonksiyonel ve yapýsal rollerinin anlaþýlmasýnda önemli bir adýmdýr. MirrorTree, etkileþen proteinlerin birlikte-evrimi prensibine dayanan, bir AAE tahmin yöntemidir. Ancak bu yöntem, AAE tahmin etmek için karþýlaþtýrýlan iki protein homolog kümesindeki taksonomik çeþitliliðe ve evrimsel açýklýða duyarlýdýr.
Bu çalýþmada Taksonomik Çeþitliliðe Dayalý Protein Altünite Etkileþimi Tahmini (TAXDIP) olarak adlandýrýlan MirrorTree tabanlý yeni bir protein AAE tahmin yöntemi önermekteyiz. TAXDIP, iki protein homolog kümesini karþýlaþtýrmadan önce, bunlarda daha yüksek düzeydeki taksonomik sýralarýn (ör. Tür yerine Aile) temsil edilmesini destekleyen bir örnekleme adýmý ekleyerek, protein homolog kümeleri içindeki evrimsel kapsamýn artmasýný saðlar.
TAXDIP öncelikle deneysel olarak doðrulanmýþ 6.514 pozitif (etkileþimli) altünite çiftini ve ayný sayýda, bilinen etkileþimleri olmayan, rastgele oluþturulmuþ negatif (etkileþmeyen) altünite çiftini içeren bir küme kullanýlarak deðerlendirildi. TAXDIP bu kümede %71,0 duyarlýlýk ve %63,0 özgüllük elde etti. Daha sonra, TAXDIP'in performansýnýn ME ve RDFF adlý AAE tahmin yöntemiyle karþýlaþtýrýlmasý için, 500 etkileþimli ve 500 etkileþmeyen altünite çiftini içeren, bir kýyaslama kümesi kullanýldý. TAXDIP RDFF’den daha iyi duyarlýlýk ve özgüllük gösterdi. TAXDIP’in duyarlýlýðý ME’den daha iyi olsa da, özgüllüðü ME’nin altýnda kaldý.
Sonuç olarak, TAXDIP göstermiþ olduðu performansla mevcut tahmin yöntemlerine uygun bir alternatiftir. Ayrýca, TAXDIP’in diðer tahmin yöntemleriyle örtüþen ve dahasý onlarý tamamlayan doðru AAE tahminleri, onu birçok yöntemi bir araya getiren bir meta-AAE tahmin yönteminin parçasý olma konusunda güçlü bir konuma getirmektedir.

Son yýllarda özellikle akýllý telefonlarýn ve giyilebilir cihazlarýn geliþmesiyle birlikte aktivite tanýma alanýndaki çalýþmalar hýz kazanmýþtýr. Aktiviteler temel olarak yürüme, koþma gibi basit aktiviteler ve yemek yeme, uyuma, diþ fýrçalama gibi karýþýk aktiviteler olmak üzere ikiye ayrýlmaktadýr. Bu derleme çalýþmasýnda aktivite tanýma konusu ile ilgili makaleler deðerlendirilmiþ ve aktivite tanýmada kullanýlan sensörler, aktivite çeþitleri, uygulama alanlarý, aktivite tanýma için kullanýlan cihazlar, veri toplama iþlemi, eðitim yöntemleri, sýnýflandýrma algoritmalarý ve kaynak tüketimi konularý detaylý olarak incelenmiþtir. Yapýlmýþ çalýþmalarýn mevcut durumu ortaya konmuþ ve kullanýlan farklý yöntemler karþýlaþtýrýlmýþtýr. Daha sonra açýk veri setleri paylaþýlmýþ ve literatürdeki derin öðrenme yöntemleri kullanan yenilikçi çözümlerden bahsedilmiþtir. Son olarak, bu alanda hala açýk olan noktalardan bahsedilmiþ ve ilerde çalýþma yapýlabilecek konular önerilmiþtir.

Yazýlým geliþtirme süreçleri, geliþen yeni teknolojiler ve onun saðladýðý imkanlar doðrultusunda sürekli iyileþtirme gerektirir. Yazýlým müþterilerinin pazarlanabilir fonksiyonlar içeren ürün talepleri üzerine kurgulanmýþ yeni nesil yazýlým geliþtirme modelleri ara ürün üretim hýzýný ve dolayýsýyla ara sürüm sayýsýný arttýrmayý hedeflemektedir. Bu ihtiyaçlar ýþýðýnda, yazýlým þirketlerinin geliþtirme süreçlerini müþteriden gelen istekleri karþýlamak adýna gözden geçirmeleri gerekmektedir. Ancak, daha da önemlisi, þirketler yazýlým üretim hattýndaki verimi düþürmemek için süreçlerini yenilikçi pratikler doðrultusunda deðiþtirmek zorunda kalmaktadýrlar. Bu makalede, yazýlým geliþtiren üç þirketin yazýlým geliþtirme yöntemleri durum çalýþmasý yöntemi ile detaylý olarak incelenerek, süreç deðiþimi aktiviteleri sistematik bir þekilde detaylandýrýlmýþtýr. Elde edilen bilgiler ýþýðýnda, üç firmanýn da yazýlým geliþtirme yöntemlerindeki deðiþimler sorgulanarak edindikleri tecrübeler ve bu edinimlerin süreçler üzerindeki etkileri tartýþýlmýþtýr. Çalýþmanýn sonucunda, yazýlým ürün geliþtirme baþarýsýnýn sürecin iyi iþletilmesini önemli bir oranda etkilediði, yazýlým geliþtiren takýmlarýn da edindikleri kazanýmlar ýþýðýnda kendi süreçlerini tasarlamaya çalýþtýklarý gözlenmiþtir.