Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Yazarlar
Yayınlar
- MakaleAçık Erişim2025Speeding up the Discrete Cosine Transform Through Custom Operations and Fixed-Point Arithmetic
Akçay, Latif; Engin, Mustafa Alptekin
Digital signal processing applications are becoming increasingly important because modern systems work with much larger amounts of data than before. The Discrete Cosine Transform (DCT), used in almost all multimedia compression methods, creates a significant computational load especially in resource-constrained embedded systems. This study proposes four custom operations compatible with Transport-Triggered Architecture (TTA). To enhance computational efficiency and avoid floating-point overhead, fixed-point arithmetic is used. To analyse the effect of the proposed operations, different Application-Specific Instruction Set Processor (ASIP) configurations were created on a general-purpose processor architecture. Performance analyses show that speedups between 2x and 3.5x are achieved. In addition, the developed processor models have been implemented in hardware. FPGA synthesis results indicate a reasonable increase in chip area, showing that the proposed solutions could be an efficient alternative, particularly for limited-resource embedded systems.
- MakaleAçık Erişim2025Scopus SJRQ4Göksu Nehri ve Tarsus Çayı (Mersin) Arasında Yer Alan Akarsu Havzalarının Morfometrik Özellikleri
Yıldırım, Ümit; Guler, Cuneyt; Kurt, Mehmet Ali; Güven, Onur
Bu çalışmada, Doğu Akdeniz bölgesinde yer alan Mersin ilindeki 17 adet akarsu havzasının Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) ile morfometrik analizlerinin yapılarak çalışma alanında havza tabanlı yönetim stratejilerinin geliştirilmesine yönelik katkıların oluşturulması amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda, morfometrik parametreler, “temel parametreler” ve bu parametrelerden türetilen “karakteristik parametreler” olmak üzere iki grupta incelenmiştir. Havzaların hidrolojik, jeomorfolojik ve jeolojik olarak yorumlanmasında kullanılan karakteristik parametreler; drenaj yoğunluğu, akarsu sıklığı, drenaj dokusu, çatallanma oranı, form faktör, uzama oranı, yüzeysel akış uzunluğu, rölyef oranı ve hipsometrik integraldir. Elde edilen sonuçlara göre; çalışma alanının batısında, karbonatlı kayaçların bulunduğu havzalarda drenaj yoğunluğu, akarsu sıklığı ve sel riski düşük olup doğudaki havzalarda ise sel riski daha yüksektir. Akarsu havzalarının alanı ile rölyef arasında negatif bir ilişki olduğu belirlenmiştir. Bazı havzalarda, tektonik ve yapısal faktörlerin çatallanma oranlarını etkilediği tespit edilmiştir. Havzalar, kuzey–güney doğrultusunda ince ve uzamış şekillere sahiptir. Çalışma alanının batısındaki havzaların hipsometrik integral değerleri, doğuda yer alan havzalara göre daha yüksek olup bu havzalar aşınma açısından daha hassastırlar. Bu çalışma ile analizler sonucunda elde edilen veriler ile yapılan sel/taşkın afet riski değerlendirmelerinin dışında, çalışma alanında ilerleyen süreçte yapılacak hidrolojik modelleme ve afet risk yönetimi süreçlerinin değerlendirilmesine yönelik çalışmalar için de veri tabanı oluşturulmuştur.
- MakaleAçık Erişim2020Teknoloji ile Zenginleştirilmiş Ortamda Geometri Öğretiminin 6.Sınıf Öğrencilerinin Açılar Konusundaki Başarısına Etkisi
Küçük Demir, Betül; Sarıaslan, M. Furkan
Bu çalışmanın amacı teknoloji ile zenginleştirilmiş ortamda geometri öğretiminin 6. Sınıf öğrencilerinin açılar konusundaki başarısına etkisini incelemektir. Araştırma yarı deneysel yöntem ile ön test-son test modeli kullanılarak yürütülmüştür. 2018-2019 Eğitim-Öğretim yılında gerçekleştirilen bu çalışma Samsun ili Asarcık ilçesinde öğrenim gören 6. Sınıf seviyesindeki üç şubeye uygulanmıştır. Araştırmada teknoloji ile desteklenen deney grubu 1 (T.G), materyal kullanımı ve çalışma yaprakları ile ders anlatılan deney grubu 2 (M.G) ve klasik yöntemlerin kullanıldığı kontrol grubu olmak üzere 3 grup bulunmaktadır. Veri toplama aracı olarak araştırmacı tarafından geliştirilen Açılar Başarı Testi kullanılmıştır. Verilerin analizi istatistiksel analiz programı ile analiz edilip, sonuç olarak teknoloji ve materyal grubunun, kontrol grubuna göre başarıda anlamlı bir fark ortaya koyduğu görülmüştür.
AtıfOpenAlex5TR Dizin3
İncele - MakaleAçık Erişim2019A Mixed Integer Linear Programming Model for Finding Optimum Operating Conditions of Experimental Design Variables Using Computer-Aided Optimal Experimental Designs
Özdemir, Akın
Computer-aided optimal experimental designs are an effective quality improvement tool that provides insights of information under various quality engineering problems. In the literature, considerable attention has been focused on maximizing the determinant of the information matrix in order to generate optimal design points. However, minimizing the average prediction based on the I-optimality criterion is more useful than commonly used D-optimality criterion for a number of situations. In this paper, special experimental design situations are explored where both qualitative and quantitative input variables are considered for an irregular design space with the pre-specified number of design points and the first-order polynomial model. In addition, this paper lays out the algorithmic foundations for the proposed D- and I-optimality criteria embedded mixed integer linear programming models in order to obtain optimal operating conditions using the first-order response functions. Comparative studies are also conducted. The results show that the proposed model for the D-optimality is able to identify approximately 30% smaller standard deviation value than the traditional counterpart. The proposed model for the I-optimality also provides a feasible solution whereas there is no optimum solution for the traditional counterpart.
AtıfOpenAlex5TR Dizin1İncele - MakaleYalnız künye2019Ülke Kredi Notlarının Makine Öğrenme Algoritmaları ile Tahmini
Pabuçcu, Hakan
Amaç – Bu çalışmanın temel amacı makine öğrenme algoritmalarından yapay sinir ağları, sinirsel bulanık mantık denetim ve destek vektör makinelerinin ülke kredi notu tahminindeki başarılarını araştırmaktır.Yöntem – Araştırma problemi ülkelerin kredi puanlarının tahminini bir sınıflandırma problemi olarak ele almaktadır. Seçilen değişkenler ilgili algoritmalar için girdi olarak kullanılmış ve bu algoritmaların sınıflandırma başarıları araştırılmıştır. Kullanılan veri seti ülkelere ait 2016-2018 dönemini kapsayan üç yıllık güncel verilerdir.Bulgular – Kullanılan algoritmaların parametre seçimi için çok sayıda deneme yapılmış ve uygun parametre kümeleri belirlenmeye çalışılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre, her üç modelin de tahmin başarısı yüksek olmakla birlikte çok güçlü bir sınıflandırma algoritması olan destek vektör makineleri en iyi sonuçları üreten algoritma olmuştur.Tartışma – Tüm modellerin sınıflandırma başarısının kabul edilebilir olduğunu, kredi notu tayini için kullanılabilecek modeller olduklarını söylemek mümkündür. Örneğin Leshno ve Spector, (1996) çalışmasında YSA modelinin doğru tahmin yüzdesi %72 olarak, Mohapatra, De, ve Ratha, (2010) çalışmasında %75 olarak, Blanco ve diğerleri (2013) çalışmasında ise %92,4 olarak gerçekleşmiştir. Literatürdeki çalışmalarla karşılaştırıldığında analiz sonuçlarının başarılı olduğu görülmektedir.
AtıfTR Dizin1İncele - MakaleYalnız künye2017Neural network data preprocessing: is it necessary for time series forecasting?
Pabuçcu, Hakan
Neural networks (NNs) are a commonly used method to solve the time series-forecasting problem. NNs have some advantages compared with traditional forecasting models, such as auto regressive moving average or auto regressive integrated moving average. NNs do not need to have any statistical assumption like normal distribution. However, data preprocessing, normalization, trend adjusting, seasonal adjusting, or both differencing can introduce better results in some studies. In this study, we have tried to investigate whether data preprocessing methods are useful for time series data, which contains trend, seasonality or unit root. For this purpose, we collected the real time series data belonging to monthly or quarterly observations and used nonlinear autoregressive (NAR) and multilayer perceptron (MLP) models. Although we obtained significant differences between data preprocessing methods, the structure of MLP with differenced variable produced the worst results
AtıfTR Dizin1İncele