Cloud computing provides powerful, highly scalable, flexible resources for real world applications. It also reduces the cost and operation expenses. Workflow scheduling is important for getting higher performance, reducing cost and using resources more efficiently in cloud computing. Workflow scheduling in cloud systems assigns tasks to resources available in the system and aims to utilize cloud resources by decreasing makespan of the workflow. In this study, an evolutionary algorithm is proposed to solve workflow scheduling problem. The main objective of this work is to minimize the makespan of the schedule. To achieve this goal, problem specific crossover operator and mutation operators are proposed in the evolutionary algorithm. The crossover operator will combine the problem-specific information stored in both parents to create a new individual. The mutation operators will explore neighbor solutions using some intelligent search mechanisms. This unique design of the operators increases the diversity of the search space and the quality of the solutions. As a result, the workflow schedules obtained from the evolutionary algorithm decreases the makespan of the workflow in the cloud system. The performance of the proposed study is measured using well-known scientific workflows and is compared with the algorithms from the literature. The proposed study outperforms all related algorithms in 67% of the test cases and obtains the same results in the remaining test cases.
{"title":"Bulut Hesaplama İçin Evrimsel Algoritma Kullanarak İş Akışı Planlaması","authors":"M. Kaya, Betül Boz","doi":"10.24012/dumf.1335981","DOIUrl":"https://doi.org/10.24012/dumf.1335981","url":null,"abstract":"Cloud computing provides powerful, highly scalable, flexible resources for real world applications. It also reduces the cost and operation expenses. Workflow scheduling is important for getting higher performance, reducing cost and using resources more efficiently in cloud computing. Workflow scheduling in cloud systems assigns tasks to resources available in the system and aims to utilize cloud resources by decreasing makespan of the workflow. In this study, an evolutionary algorithm is proposed to solve workflow scheduling problem. The main objective of this work is to minimize the makespan of the schedule. To achieve this goal, problem specific crossover operator and mutation operators are proposed in the evolutionary algorithm. The crossover operator will combine the problem-specific information stored in both parents to create a new individual. The mutation operators will explore neighbor solutions using some intelligent search mechanisms. This unique design of the operators increases the diversity of the search space and the quality of the solutions. As a result, the workflow schedules obtained from the evolutionary algorithm decreases the makespan of the workflow in the cloud system. The performance of the proposed study is measured using well-known scientific workflows and is compared with the algorithms from the literature. The proposed study outperforms all related algorithms in 67% of the test cases and obtains the same results in the remaining test cases.","PeriodicalId":158576,"journal":{"name":"DÜMF Mühendislik Dergisi","volume":"28 25","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-11-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139237557","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Yaygın bir karaciğer rahatsızlığı olan hepatit, dünya çapında önemli halk sağlığı sorunlarından biridir. Klinik verilerin doğru yorumlanması, hepatit tanısının yapılabilmesi için ele alınması gereken en önemli sorunlardan birisidir. Bu çalışmada, ölümcül hepatit hastalığının tanısı için öznitelik seçimi yöntemi uygulanarak, bulanık modelleme ile çeşitli makine öğrenmesi yöntemlerinin hastalık tespitindeki başarısı karşılaştırılmıştır. Çalışmada UCI makine öğrenimi deposundan edinilen hepatit veri seti kullanılmıştır. Kullanılan veri seti ilk olarak veri ön işlemeden geçirilmiş, sınıflandırma başarısının artırılması için öznitelik seçimi ile veri setindeki özellik sayısı azaltılmıştır. Özellik sayısı azaltılan veri seti kullanılarak bulanık model ve makine öğrenmesi modelleri denenmiştir. Elde edilen sonuçlar çeşitli metrikler kullanılarak değerlendirilmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda Bulanık Mantık yöntemi ile doğruluk %94 olurken, Gradient Boosting algoritması ile doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve f-skor metriği açısından sırasıyla %98.36, %98.68, %98.95 ve %98.91 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, hepatit hastalığının teşhisinde makine öğrenmesi yöntemlerinden Gradient Boosting yönteminin diğer makine öğrenme yöntemlerine ve bulanık yaklaşıma göre daha başarılı olduğu görülmüştür.
{"title":"Hepatit hastalığının tespitinde bulanık mantık ve makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması","authors":"Cengiz Çoşkun, Emre Yüksek","doi":"10.24012/dumf.1319102","DOIUrl":"https://doi.org/10.24012/dumf.1319102","url":null,"abstract":"Yaygın bir karaciğer rahatsızlığı olan hepatit, dünya çapında önemli halk sağlığı sorunlarından biridir. Klinik verilerin doğru yorumlanması, hepatit tanısının yapılabilmesi için ele alınması gereken en önemli sorunlardan birisidir. Bu çalışmada, ölümcül hepatit hastalığının tanısı için öznitelik seçimi yöntemi uygulanarak, bulanık modelleme ile çeşitli makine öğrenmesi yöntemlerinin hastalık tespitindeki başarısı karşılaştırılmıştır. Çalışmada UCI makine öğrenimi deposundan edinilen hepatit veri seti kullanılmıştır. Kullanılan veri seti ilk olarak veri ön işlemeden geçirilmiş, sınıflandırma başarısının artırılması için öznitelik seçimi ile veri setindeki özellik sayısı azaltılmıştır. Özellik sayısı azaltılan veri seti kullanılarak bulanık model ve makine öğrenmesi modelleri denenmiştir. Elde edilen sonuçlar çeşitli metrikler kullanılarak değerlendirilmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda Bulanık Mantık yöntemi ile doğruluk %94 olurken, Gradient Boosting algoritması ile doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve f-skor metriği açısından sırasıyla %98.36, %98.68, %98.95 ve %98.91 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, hepatit hastalığının teşhisinde makine öğrenmesi yöntemlerinden Gradient Boosting yönteminin diğer makine öğrenme yöntemlerine ve bulanık yaklaşıma göre daha başarılı olduğu görülmüştür.","PeriodicalId":158576,"journal":{"name":"DÜMF Mühendislik Dergisi","volume":"23 2","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-11-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139267529","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Ülkemiz deprem felaketleri sebebiyle ciddi boyutlarda can ve mal kayıplarına maruz kalmıştır. Deprem sonrası hemen kullanılacak olan binalardan olan uçuş kontrol kulelerinin deprem esnasında hasar görmesi halinde bazı aksaklıklar meydana gelmesi muhtemeldir. Deprem sonrasında havalimanlarındaki uçuş kontrol kulelerinde hasar oluşması durumunda; piste yardım malzemesi veya insanların intikallerinin sağlanması amacıyla uçak, helikopter gibi hava araçlarının iniş ve kalkışının sağlanamayacağı, bölgeye ulaşımın en kısa süre içerisinde gerçekleştirilemeyeceği bilinmektedir. Bu çalışmada, havaalanlarındaki uçuş kontrol kulelerinin deprem performansı ile deprem yalıtım etkisine ait literatür incelemesi amaçlanmıştır. Ülkemizde uçuş kontrol kulelerinin deprem performansının incelenmesine yönelik çalışmanın olmadığı, uluslararası yayınlarda ise son yıllarda bu konunun ele alındığı dikkat çekmektedir. Literatür incelemesinde; uçuş kontrol kulelerinin deprem performansına yönelik ülkemizde sadece 2021 yılında yürürlüğe giren Türkiye Hava Meydanı Yapıları Deprem Yönetmeliğinde mevcut ve yeni yapılar için kriterler belirlenmiştir. Uluslararası yayınlarda ise uçuş kontrol kulesi için özel sismik tasarım kılavuzunun oluşturulmasının gerektiği dikkat çekmektedir. Deprem yalıtım etkisinde ise yapılarda deprem performansı açısından olumlu sonuçlar alınmasına rağmen, havalimanlarında öneme sahip uçuş kontrol kulesine yönelik çalışmanın bulunmadığı görülmektedir. Bu nedenle, ülkemizde kritik öneme sahip mevcut veya yeni yapılacak uçuş kontrol kulelerinin deprem performansı ve yalıtım etkisinin ayrıntılı olarak incelenmesine yönelik yeni araştırılmalara ihtiyaç bulunduğu öngörülmektedir.
{"title":"Uçuş kontrol kulelerinin deprem performansı ve deprem yalıtım etkisi","authors":"Gültekin Aktaş, Alper Boztepe","doi":"10.24012/dumf.1358505","DOIUrl":"https://doi.org/10.24012/dumf.1358505","url":null,"abstract":"Ülkemiz deprem felaketleri sebebiyle ciddi boyutlarda can ve mal kayıplarına maruz kalmıştır. Deprem sonrası hemen kullanılacak olan binalardan olan uçuş kontrol kulelerinin deprem esnasında hasar görmesi halinde bazı aksaklıklar meydana gelmesi muhtemeldir. Deprem sonrasında havalimanlarındaki uçuş kontrol kulelerinde hasar oluşması durumunda; piste yardım malzemesi veya insanların intikallerinin sağlanması amacıyla uçak, helikopter gibi hava araçlarının iniş ve kalkışının sağlanamayacağı, bölgeye ulaşımın en kısa süre içerisinde gerçekleştirilemeyeceği bilinmektedir. Bu çalışmada, havaalanlarındaki uçuş kontrol kulelerinin deprem performansı ile deprem yalıtım etkisine ait literatür incelemesi amaçlanmıştır. Ülkemizde uçuş kontrol kulelerinin deprem performansının incelenmesine yönelik çalışmanın olmadığı, uluslararası yayınlarda ise son yıllarda bu konunun ele alındığı dikkat çekmektedir. Literatür incelemesinde; uçuş kontrol kulelerinin deprem performansına yönelik ülkemizde sadece 2021 yılında yürürlüğe giren Türkiye Hava Meydanı Yapıları Deprem Yönetmeliğinde mevcut ve yeni yapılar için kriterler belirlenmiştir. Uluslararası yayınlarda ise uçuş kontrol kulesi için özel sismik tasarım kılavuzunun oluşturulmasının gerektiği dikkat çekmektedir. Deprem yalıtım etkisinde ise yapılarda deprem performansı açısından olumlu sonuçlar alınmasına rağmen, havalimanlarında öneme sahip uçuş kontrol kulesine yönelik çalışmanın bulunmadığı görülmektedir. Bu nedenle, ülkemizde kritik öneme sahip mevcut veya yeni yapılacak uçuş kontrol kulelerinin deprem performansı ve yalıtım etkisinin ayrıntılı olarak incelenmesine yönelik yeni araştırılmalara ihtiyaç bulunduğu öngörülmektedir.","PeriodicalId":158576,"journal":{"name":"DÜMF Mühendislik Dergisi","volume":"40 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-11-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139273529","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Processing visual data and converting it into text plays a crucial role in fields like information retrieval and data analysis in the digital world. At this juncture, the "image-to-text" transformation, which bridges the gap between visual and textual data, has garnered significant interest from researchers and industry experts. This article presents a study on generating text from images. The study aims to measure the contribution of adding an attention mechanism to the encoder-decoder-based Inception v3 deep learning architecture for image-to-text generation. In the model, the Inception v3 model is trained on the Flickr8k dataset to extract image features. The encoder-decoder structure with an attention mechanism is employed for next-word prediction, and the model is trained on the train images of the Flickr8k dataset for performance evaluation. Experimental results demonstrate the model's satisfactory ability to accurately perceive objects in images.
{"title":"Piksellerden Paragraflara: Inception v3 ve Dikkat Mekanizmalarını Kullanarak Gelişmiş Görüntüden Metin Üretimi Keşfetme","authors":"Zeynep Karaca, Bihter Daş","doi":"10.24012/dumf.1340656","DOIUrl":"https://doi.org/10.24012/dumf.1340656","url":null,"abstract":"Processing visual data and converting it into text plays a crucial role in fields like information retrieval and data analysis in the digital world. At this juncture, the \"image-to-text\" transformation, which bridges the gap between visual and textual data, has garnered significant interest from researchers and industry experts. This article presents a study on generating text from images. The study aims to measure the contribution of adding an attention mechanism to the encoder-decoder-based Inception v3 deep learning architecture for image-to-text generation. In the model, the Inception v3 model is trained on the Flickr8k dataset to extract image features. The encoder-decoder structure with an attention mechanism is employed for next-word prediction, and the model is trained on the train images of the Flickr8k dataset for performance evaluation. Experimental results demonstrate the model's satisfactory ability to accurately perceive objects in images.","PeriodicalId":158576,"journal":{"name":"DÜMF Mühendislik Dergisi","volume":"66 4","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-11-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139280156","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Bu çalışmada Dimer Grup’a ait Adıyaman Emprador taşının üretiminde örtü tabakasının konvansiyonel yöntem ile kazılması ile delme patlatma yöntemi ile kazılması karşılaştırılmıştır. Konvansiyonel yöntemde örtü tabakasının alınması elmas tel ile kesim yapılmaktadır. Bu yöntemde düşey ve yatay deliklerin delinmesi, elmas tel ile kesimlerin yapılması, parçaların ayrılması ve kırıcı ile boyut küçültülme ve taşıma adımları uygulanmaktadır. Delme patlatma yöntemi ile örtü tabakasının kazılmasında ise deliklerin belirlenen parametrelere uygun delinmesi, doldurulması ve sıkılama yapılmasının ardından patlatma yapılması ve yine taşıma adımlarını takip etmektedir. Çalışmada örtü tabakasının delme ve kesme işlemlerine hazır hale getirilmesi ve örtü tabakasının alınması sonrası işlemler her iki yöntemde de aynı olduğu için çalışmaya konu edilmemiştir. Değerlendirmeler neticesinde aynı büyüklükteki alanın elmas kesici ile 118.68 saatte, delme patlatma ile 35.27 saatte kazıldığı görülmüştür. Yine konvansiyonel yöntemin maliyeti 138.64 tl/m3 iken, delme patlatmada bu maliyet 39.97 tl/m3 olmuştur. Patlayıcı kullanımı iş için gerekli süreyi %70 kısaltırken, maliyeti de %72 seviyesinde azaltmıştır.
{"title":"Bir mermer ocağında örtü tabakası kazı yönteminin zaman ve maliyet açısından değerlendirilmesi","authors":"Deniz Aydin","doi":"10.24012/dumf.1353342","DOIUrl":"https://doi.org/10.24012/dumf.1353342","url":null,"abstract":"Bu çalışmada Dimer Grup’a ait Adıyaman Emprador taşının üretiminde örtü tabakasının konvansiyonel yöntem ile kazılması ile delme patlatma yöntemi ile kazılması karşılaştırılmıştır. Konvansiyonel yöntemde örtü tabakasının alınması elmas tel ile kesim yapılmaktadır. Bu yöntemde düşey ve yatay deliklerin delinmesi, elmas tel ile kesimlerin yapılması, parçaların ayrılması ve kırıcı ile boyut küçültülme ve taşıma adımları uygulanmaktadır. Delme patlatma yöntemi ile örtü tabakasının kazılmasında ise deliklerin belirlenen parametrelere uygun delinmesi, doldurulması ve sıkılama yapılmasının ardından patlatma yapılması ve yine taşıma adımlarını takip etmektedir. Çalışmada örtü tabakasının delme ve kesme işlemlerine hazır hale getirilmesi ve örtü tabakasının alınması sonrası işlemler her iki yöntemde de aynı olduğu için çalışmaya konu edilmemiştir. Değerlendirmeler neticesinde aynı büyüklükteki alanın elmas kesici ile 118.68 saatte, delme patlatma ile 35.27 saatte kazıldığı görülmüştür. Yine konvansiyonel yöntemin maliyeti 138.64 tl/m3 iken, delme patlatmada bu maliyet 39.97 tl/m3 olmuştur. Patlayıcı kullanımı iş için gerekli süreyi %70 kısaltırken, maliyeti de %72 seviyesinde azaltmıştır.","PeriodicalId":158576,"journal":{"name":"DÜMF Mühendislik Dergisi","volume":"15 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-11-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139288892","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Yüksek kan basıncı; özellikle kritik hastalarda izlenmediği ve kontrol edilmediği takdirde daha fazla sağlık komplikasyonlarına sebep olmaktadır. Son zamanlarda dünyada sürekli tüketilen hazır gıda benzeri besinlerden dolayı kardiyovaskürel hastalıklar arttırmaktadır. Bu hastalıklar dünyanın en yaygın ölüm sebepleri arasında yer almaktadır. Kalp ile ilgili hastalıkları tespit ve tedavi etmek için birçok parametreyle birlikte kan basıncıda sürekli takip edilmelidir. Kan basıncı ölçümü için geliştirilen birçok girişimsel ve girişimsel olmayan yöntem geliştirilmiştir. Hastanelerde kullanılan çoğu yöntem girişimsel yöntemlerdir. Bu yöntemler, sürekli kan basıncı tahmini için kullanılmamaktadır. Ayrıca bir psikolojik rahatsızlık olan ‘Beyaz Palto Sendromu’ diye adlandırılan bir rahatsızlık vardır. Bu rahatsızlık özellikle halk arasında da ‘Doktordan Korkmak’ olarak bilinir. Ölçüm esnasında hastanın kan basıncının normal değerler dışında yüksek çıkmasında sebep olan bu hastalıktan kaçınmanın bir diğer yöntemi ise temassız tansiyon ölçümüdür. Bu çalışmada Photoplethysmogram (PPG) ve Electrocardiogram (ECG) gibi temassız bir şekilde toplanabilen sinyallerden kan basıncı tahmini yapılmaktadır. Çalışmada birden fazla derin öğrenme modeli ve bu modeller farklı hiperparametreler ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre LSTM model için %98.35, LSTM ve dense katmanlarından oluşan model için %97.42, sadece dense katmanlı mimariden oluşan birinci model için %98.59, sadece dense katmanınlı mimariden oluşan ikinci model için %71.9 doğruluk oranına ulaşılmıştır.
{"title":"PPG ve ECG Sinyallerinden Tansiyon Tahmini","authors":"Hüseyin Alperen Dağdögen, İbrahim Türkoğlu","doi":"10.24012/dumf.1307817","DOIUrl":"https://doi.org/10.24012/dumf.1307817","url":null,"abstract":"Yüksek kan basıncı; özellikle kritik hastalarda izlenmediği ve kontrol edilmediği takdirde daha fazla sağlık komplikasyonlarına sebep olmaktadır. Son zamanlarda dünyada sürekli tüketilen hazır gıda benzeri besinlerden dolayı kardiyovaskürel hastalıklar arttırmaktadır. Bu hastalıklar dünyanın en yaygın ölüm sebepleri arasında yer almaktadır. Kalp ile ilgili hastalıkları tespit ve tedavi etmek için birçok parametreyle birlikte kan basıncıda sürekli takip edilmelidir. Kan basıncı ölçümü için geliştirilen birçok girişimsel ve girişimsel olmayan yöntem geliştirilmiştir. Hastanelerde kullanılan çoğu yöntem girişimsel yöntemlerdir. Bu yöntemler, sürekli kan basıncı tahmini için kullanılmamaktadır. Ayrıca bir psikolojik rahatsızlık olan ‘Beyaz Palto Sendromu’ diye adlandırılan bir rahatsızlık vardır. Bu rahatsızlık özellikle halk arasında da ‘Doktordan Korkmak’ olarak bilinir. Ölçüm esnasında hastanın kan basıncının normal değerler dışında yüksek çıkmasında sebep olan bu hastalıktan kaçınmanın bir diğer yöntemi ise temassız tansiyon ölçümüdür. Bu çalışmada Photoplethysmogram (PPG) ve Electrocardiogram (ECG) gibi temassız bir şekilde toplanabilen sinyallerden kan basıncı tahmini yapılmaktadır. Çalışmada birden fazla derin öğrenme modeli ve bu modeller farklı hiperparametreler ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre LSTM model için %98.35, LSTM ve dense katmanlarından oluşan model için %97.42, sadece dense katmanlı mimariden oluşan birinci model için %98.59, sadece dense katmanınlı mimariden oluşan ikinci model için %71.9 doğruluk oranına ulaşılmıştır.","PeriodicalId":158576,"journal":{"name":"DÜMF Mühendislik Dergisi","volume":"102 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-11-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139289464","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Bu çalışmada, Eşme İlçesinde (Uşak) yeralan Güneyköy’de Paleozoik yaşlı granitik gnayslarda bulunan Au-içeren arsenopiritli kuvars damarlarında gelişen skoroditleşmenin mineralojik-petrografik özellikleri ile Au-skoroditleşme ilişkisi incelenmiştir. Çalışma alanında başlıca en yaygın olan cevher minerali arsenopirittir. Arsenopiritler kenar ve dilinimleri boyunca skorodite dönüşmüştür. Yaptırılan jeokimyasal analizlere göre arsenopiritlerin Au içeriği 0,5 ppm ile 10 ppm aralığında değiştiği belirlenmiştir. Arsenopiritlerde mikroskobik olarak görülebilir Au olmamasına rağmen arsenopiritin alterasyon ürünü olan skoroditte ise mikroskobik olarak 30-100 mµ boytunda Au taneleri olduğu belirlenmiştir. Arsenopirit ve arsenopiritte yeralan Au hipojen olarak oluşurken, arsenopiritin alterasyonu sürecinde, oluşan skorodit ile skoroditteki Au birikmesi ise süperjen oluşum olarak tanımlanmıştır.
{"title":"Güneyköy (Eşme, Uşak)’de Yeralan Altınlı Kuvars Damarlarındaki Arsenopiritlerin Skoroditleşmesi ve Mineralojik özellikleri","authors":"Asuman Kahya, Öznür Kanaat","doi":"10.24012/dumf.1338160","DOIUrl":"https://doi.org/10.24012/dumf.1338160","url":null,"abstract":"Bu çalışmada, Eşme İlçesinde (Uşak) yeralan Güneyköy’de Paleozoik yaşlı granitik gnayslarda bulunan Au-içeren arsenopiritli kuvars damarlarında gelişen skoroditleşmenin mineralojik-petrografik özellikleri ile Au-skoroditleşme ilişkisi incelenmiştir. Çalışma alanında başlıca en yaygın olan cevher minerali arsenopirittir. Arsenopiritler kenar ve dilinimleri boyunca skorodite dönüşmüştür. Yaptırılan jeokimyasal analizlere göre arsenopiritlerin Au içeriği 0,5 ppm ile 10 ppm aralığında değiştiği belirlenmiştir. Arsenopiritlerde mikroskobik olarak görülebilir Au olmamasına rağmen arsenopiritin alterasyon ürünü olan skoroditte ise mikroskobik olarak 30-100 mµ boytunda Au taneleri olduğu belirlenmiştir. Arsenopirit ve arsenopiritte yeralan Au hipojen olarak oluşurken, arsenopiritin alterasyonu sürecinde, oluşan skorodit ile skoroditteki Au birikmesi ise süperjen oluşum olarak tanımlanmıştır.","PeriodicalId":158576,"journal":{"name":"DÜMF Mühendislik Dergisi","volume":"152 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-11-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139289463","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
POMA test, is a type of test used to evaluate an individual's ability to perform functional movements and activities and is commonly used in the field of rehabilitation and physical therapy to assess an individual's mobility and identify areas for improvement. POMA evaluation is typically conducted by experts who are trained in using this tool to assess mobility and balance in individuals. However, it is possible that the POMA score may vary depending on the expert who conducts the evaluation because different experts may have different approaches to evaluation, and an individual expert's evaluation may also vary over time. These differences in the evaluation may lead to variations in the POMA score and may impact its reliability. Gait analysis, on the other hand, is objective in nature, providing a more reliable way of assessing the mobility of individuals. This study aimed to predict the measurements obtained in the gait portion of the POMA test (POMA-G) based on objectively obtained spatiotemporal gait parameters. To do this, a dataset consisting of gait parameters from 44 older adults was used. The POMA-G scores were rated by two physiotherapists, one of whom was an expert and the other who was familiar with the test but less experienced. The study also included an analysis of the reliability of physiotherapists’ assessment and the proposed prediction models.
{"title":"Prediction of POMA-G Score from Spatiotemporal Gait Parameters","authors":"Irfan Kösesoy","doi":"10.24012/dumf.1326557","DOIUrl":"https://doi.org/10.24012/dumf.1326557","url":null,"abstract":"POMA test, is a type of test used to evaluate an individual's ability to perform functional movements and activities and is commonly used in the field of rehabilitation and physical therapy to assess an individual's mobility and identify areas for improvement. POMA evaluation is typically conducted by experts who are trained in using this tool to assess mobility and balance in individuals. However, it is possible that the POMA score may vary depending on the expert who conducts the evaluation because different experts may have different approaches to evaluation, and an individual expert's evaluation may also vary over time. These differences in the evaluation may lead to variations in the POMA score and may impact its reliability. Gait analysis, on the other hand, is objective in nature, providing a more reliable way of assessing the mobility of individuals. This study aimed to predict the measurements obtained in the gait portion of the POMA test (POMA-G) based on objectively obtained spatiotemporal gait parameters. To do this, a dataset consisting of gait parameters from 44 older adults was used. The POMA-G scores were rated by two physiotherapists, one of whom was an expert and the other who was familiar with the test but less experienced. The study also included an analysis of the reliability of physiotherapists’ assessment and the proposed prediction models.","PeriodicalId":158576,"journal":{"name":"DÜMF Mühendislik Dergisi","volume":"15 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-11-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139290299","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Sağlık sektöründe hastalıkların teşhisi için yapay zekânın alt dallarından olan makine öğrenmesi oldukça yaygın kullanılmaktadır. Çalışmada anne sağlığı riski üzerine bir veri seti kullanılarak hamilelikte risk üzerine sınıflandırma çalışması yapılması amaçlanmıştır. Çalışmada, makine öğrenmesi algoritmalarından lineer regresyon, destek vektör makineleri, karar ağacı algoritması, rastgele orman algoritması, çok katmanlı algılayıcı, naive bayes sınıflandırıcısı, k-en yakın komşu algoritması ve XGBoost sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Aynı zamanda her bir algoritma için temel bileşenler analizi (PCA) ve lineer diskriminant analizi (LDA) uygulanmış olup oluşturulan modellerin doğruluk oranlarına bakılarak tahminde bulunulmuştur. Yapılan tahmin sonucunda en yüksek doğruluk oranı %84 ile rastgele orman algoritmasından, PCA dönüşümü kullanılarak yapılan tahmin sonucuna göre en yüksek doğruluk oranı %82 ile rastgele orman algoritması ve K-en yakın komşu algoritmasından ve LDA dönüşümü kullanılarak yapılan tahmin sonucuna göre ise en yüksek doğruluk oranı %85 ile karar ağacı algoritması ve K-en yakın komşu algoritmasından elde edilmiştir. Sınıflandırma işleminde LDA dönüşümünün daha yüksek sonuç elde ettiği görülmektedir.
{"title":"Anne Sağlığı Riski İçin Makine Öğrenmesi Modellerinin Performans Karşılaştırması","authors":"F. Şahin, Gökalp Tulum, Şeyma Karaca","doi":"10.24012/dumf.1325431","DOIUrl":"https://doi.org/10.24012/dumf.1325431","url":null,"abstract":"Sağlık sektöründe hastalıkların teşhisi için yapay zekânın alt dallarından olan makine öğrenmesi oldukça yaygın kullanılmaktadır. Çalışmada anne sağlığı riski üzerine bir veri seti kullanılarak hamilelikte risk üzerine sınıflandırma çalışması yapılması amaçlanmıştır. Çalışmada, makine öğrenmesi algoritmalarından lineer regresyon, destek vektör makineleri, karar ağacı algoritması, rastgele orman algoritması, çok katmanlı algılayıcı, naive bayes sınıflandırıcısı, k-en yakın komşu algoritması ve XGBoost sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Aynı zamanda her bir algoritma için temel bileşenler analizi (PCA) ve lineer diskriminant analizi (LDA) uygulanmış olup oluşturulan modellerin doğruluk oranlarına bakılarak tahminde bulunulmuştur. Yapılan tahmin sonucunda en yüksek doğruluk oranı %84 ile rastgele orman algoritmasından, PCA dönüşümü kullanılarak yapılan tahmin sonucuna göre en yüksek doğruluk oranı %82 ile rastgele orman algoritması ve K-en yakın komşu algoritmasından ve LDA dönüşümü kullanılarak yapılan tahmin sonucuna göre ise en yüksek doğruluk oranı %85 ile karar ağacı algoritması ve K-en yakın komşu algoritmasından elde edilmiştir. Sınıflandırma işleminde LDA dönüşümünün daha yüksek sonuç elde ettiği görülmektedir.","PeriodicalId":158576,"journal":{"name":"DÜMF Mühendislik Dergisi","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139313949","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Plant diseases can lead to significant yield losses and economic damages, but these losses can be mitigated through early disease diagnosis. In recent times, remote sensing techniques have been widely used for early disease detection even before visible symptoms appear. This study focused on the potential of early detection of Fusarium Root and Crown Rot in Tomato Plants, which causes substantial yield losses in tomato plants, under controlled conditions using thermal images. In this research, thermal images were obtained from both disease-inoculated and disease-free control plants throughout the plant growth period under controlled conditions. These images underwent preprocessing in a computer environment, and various feature parameters related to temperature changes in both groups (such as minimum, maximum, standard deviation, and skewness) were extracted. These extracted features were then used as inputs for different machine learning techniques, including K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression (LR), and Naive Bayes (NB), to classify healthy and diseased plants. Overall, the disease-inoculated plants exhibited higher average temperatures compared to the healthy control plants. The performance of the compared machine learning techniques in distinguishing between healthy and diseased plants was found to be in the order of KNN, NB, and LR, with success rates of 72%, 68%, and 60%, respectively. This study demonstrated the potential of using combined thermal images with different machine learning techniques for early diagnosis of Fusarium Root and Crown Rot in Tomato Plants. The results show promising prospects for utilizing thermal imaging in the early detection of plant diseases, leading to better management and reduction of yield losses and economic impacts.
{"title":"Thermal Image Processing for Automatic Detection of Fusarium Root and Crown Rot Disease In Tomato Plants","authors":"Ayşin Bi̇lgi̇li̇","doi":"10.24012/dumf.1340922","DOIUrl":"https://doi.org/10.24012/dumf.1340922","url":null,"abstract":"Plant diseases can lead to significant yield losses and economic damages, but these losses can be mitigated through early disease diagnosis. In recent times, remote sensing techniques have been widely used for early disease detection even before visible symptoms appear. This study focused on the potential of early detection of Fusarium Root and Crown Rot in Tomato Plants, which causes substantial yield losses in tomato plants, under controlled conditions using thermal images. In this research, thermal images were obtained from both disease-inoculated and disease-free control plants throughout the plant growth period under controlled conditions. These images underwent preprocessing in a computer environment, and various feature parameters related to temperature changes in both groups (such as minimum, maximum, standard deviation, and skewness) were extracted. These extracted features were then used as inputs for different machine learning techniques, including K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression (LR), and Naive Bayes (NB), to classify healthy and diseased plants. Overall, the disease-inoculated plants exhibited higher average temperatures compared to the healthy control plants. The performance of the compared machine learning techniques in distinguishing between healthy and diseased plants was found to be in the order of KNN, NB, and LR, with success rates of 72%, 68%, and 60%, respectively. This study demonstrated the potential of using combined thermal images with different machine learning techniques for early diagnosis of Fusarium Root and Crown Rot in Tomato Plants. The results show promising prospects for utilizing thermal imaging in the early detection of plant diseases, leading to better management and reduction of yield losses and economic impacts.","PeriodicalId":158576,"journal":{"name":"DÜMF Mühendislik Dergisi","volume":"102 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139314521","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：