Yazar "Çetinkaya, Ali" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 9 / 9
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Analysis of whether news on the Internet is real or fake by using deep learning methods and the TF-IDF algorithm(Ceyhun Yılmaz, 2021) Korkmaz, Tilbe; Çetinkaya, Ali; Aydın, Hakan; Barışkan, Mehmet AliInternet use has become increasingly widespread nowadays. In addition, there is a significant increase in the amount of text content produced in digital media. However, the accuracy and inaccuracy of the news we read and the content produced in a large number are also unknown. In this study, classification and analysis of whether the news is real or not were done by using Deep Learning methods. For the English news, the data set created by Katharine Jarmul was used. The data set contained a total of 6336 news items. The distribution of this data set, which consisted of political and political news, was 50% fake and 50% real. The method used in text classification was Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF). The classification was made with the data set used and 93.88% success and 6.12% error were obtained as a result of the analysis.Öğe Controlling a Robotic Arm Using Hand Recognition Software(İstanbul Gelişim Üniversitesi Yayınları / Istanbul Gelisim University Press, 2019-6-30) Çetinkaya, Ali; Öztürk, Onur; Okatan, AliWith the increasing need of repetitive tasks in the manufacturing industry, robotic automation is becoming a necessity. In the steel industry, workers become less efficient over time, causing interruptions during assembly. Robotic automation is capable of operating at highest efficiency therefore increasing productivity in the steel industry. The robot will be able to pick up and drop metallic object with the help of the electromagnet present on the robotic arm. The handling of the objects will be triggered by the hand gestures from the user. The image to be processed will be captured by an external camera. This robot is built as a prototype for the steel industry.Öğe Controlling A Robotic Arm Using Handwritten Digit Recognition Software(İstanbul Gelişim Üniversitesi Yayınları / Istanbul Gelisim University Press, 2019-03-29) Çetinkaya, Ali; Öztürk, Onur; Okatan, AliAbstract- Repetitive tasks in the manufacturing industry is becoming more and more commonplace. The ability to write down a number set and operate the robot using that number set could increase the productivity in the manufacturing industry. For this purpose, our team came up with a robotic application which uses MNIST data set provided by Tensor flow to employ deep learning to identify handwritten digits. The system is equipped with a robotic arm, where an electromagnet is placed on top of the robotic arm. The movement of the robotic arm is triggered via the recognition of handwritten digits using the MNIST data set. The real time image is captured via an external webcam. This robot was designed as a prototype to reduce repetitive tasks conducted by humans. Keywords MNIST Handwritten Digit Recognition, Deep Learning, Embedded System Robotic Arm ControlÖğe Faster R-CNN Evrişimsel Sinir Ağı Üzerinde Geliştirilen Modelin Derin Öğrenme Yöntemleri ile Doğruluk Tahmini ve Analizi: Nesne Tespiti Uygulaması(Osman Sağdıç, 2020) Yılmaz, Okan; Aydın, Hakan; Çetinkaya, AliGünümüz teknolojisiyle sonuçların daha doğru şekilde elde edilmesi için yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarından faydalanılarak başarılı sonuçlar elde edilmeye çalışılmaktadır. Literatürdeki çalışmalar içerisinde, başarı (succes) ve kayıp oranlarının (loss), seçilen algoritmaların performanslarını etkileyen en önemli faktörlerin; farklı eğitim adımları (epoch) ve veri setlerindeki karmaşık olduğu tespit edilmiştir. Bu çalışmada, belirli bir algoritmanın belirlenmiş bir nesneden oluşturulan veri seti üzerinde çalıştırılarak başarılı bir şekilde tespit etme işleminin gerçekleştirilmesi hedeflenmiştir. Gerçekleştirilen bu çalışmada Faster R-CNN (Faster Region Based Convolutional Networks) evrişimsel sinir ağı kullanılarak 18 ayrı deney içerisinde 502 adet görüntü ile oluşturulan veri setinin derin öğrenme teknikleriyle nesne tespit işlemi gerçekleştirilmiştir. Nesne tanıma yaparken fotoğraf, video ve anlık olarak görüntü alınabilecek kamera seçeneklerinin bulunduğu ara yüz tasarlanmıştır. Çalışmada farklı eğitim adımları ile modeli eğitip, en doğru oranla tahmin yapan eğitim adımı değeri bulunmaya çalışılmıştır. Eğitim sürecinde en başarılı tahmin oranının bulunması için ise farklı eğitim adımlarıyla deneyler gerçekleştirilmiştir. Yapılan toplam 100.000 eğitim adımlık eğitimin sonucunda elde edilen başarı oranı %97,835 ve kayıp oranı %2,165’tir.Öğe Monitoring of miner by RF signal(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017) Saray, Tu?ba; Çetinkaya, Ali; Mendi, Şekip EnginWireless communication technology is spreading rapidly to all areas of our lives. The technology, which has a wide range of applications from radios, intelligent home systems, automation applications to GPS units, was used in monitoring the workers working in mines in this study. Most of the mining area underground mining is risky and the possibility of accident (gas jams, the explosion and dents, etc.) is the area of high. Locating is vital in this line of work when a sudden accident or dent occurred in which the worker will be known and the position of the recovery efforts can be intensified in that area. It was developed using a wireless receiver, two radio transmitters, and a reference receiver, which are used in the Internet of thinks. CP2102 V2 module was used as the center receiver, D1 mini module was used as the reference receiver, ESP8266-01 was used as the transmitter card and it was used to carry the miner. © 2017 IEEE.Öğe Optik Karakter Tanima Yöntemi ile Otomatik Tabela Okuyucu(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017) Saray, Tu?ba; Çetinkaya, Ali; Okatan, AliIn this work, An automatic recognition system designed to be used while travelling in a coutry whose language is not known to the traveler. The system reads the traffic sign boards by using a camera. Then software of the system gives the meanings of the signs in known language in the computer screen attached to the car dash. OCR system in fact takes the information for the camera as an image. Then, the program translates the information in the form of letters and symbols. System uses Emgu CV tesseract OCR Motor. © 2017 IEEE.Öğe Production, and Analysis of a Two-Axis Food Liquid Pouring Machine(İstanbul Gelişim Üniversitesi / Istanbul Gelisim University, 2023) Erdoğan, Muhammed Ömer; Okatan, Ali; Uz, Umut; Yılmaz, Furkan; Çetinkaya, AliPeople always want to feel special and different. This demand has not left us alone in the food sector and has improved itself as culinary arts and presentations. So much so that there are masters who can transform food liquids, such as pancake liquids, into art by making special shapes on them based on demand. As in every sector, the effects of technology are also seen here. Considering these needs and developments, this study focused on the production and tests of machines that would convert the drawings designed by people with the help of computers into food liquid. The machine, produced in the context of the study, has a two-axis mechanical structure and gives shape to the food liquid with the commands coming from a computer and the liquid pouring chamber. While this machine aims to provide convenience to people in terms of time and ability, it also contributes to the developing technology in the kitchen sector. As the machine’s working principle, a drawing is created first with shapes that people can draw on a tablet or a computer in front of them if they want, or they can choose readymade. Then, this drawing is converted to g code via the program and the movement coordinates of the pouring mouth of the machine are created. The system, controlled by a microprocessor, drives the motors and performs the operation. While the pouring process is supported with the help of a chamber air control system in which the food liquid is located, the cooking of the food liquid is ensured by the heat-adjustable tray under it.Öğe Siber Güvenlik Kapsamında Enerji Sistemleri Güvenliğinin Değerlendirilmesi(Jandarma ve Sahil Güvenlik Akademisi, 2021) Aydın, Hakan; Barışkan, Mehmet Ali; Çetinkaya, AliGünümüzde enerji sistemlerinde Bilgi ve İletişim Teknolojilerine (BİT) ve özellikle de İnternete olan artan oranlardaki bağımlılık, bu sistemlerde siber güvenliğin sağlanmasını zorunlu hale getirmiştir. Enerji sistemlerinde kullanılan bilişim teknolojilerinde meydana gelebilecek siber güvenlik olayları; enerji hizmetlerinin durmasına, aksamasına, büyük ölçekli ekonomik zarar görülmesine, kamu düzeninin bozulmasına, can kaybı yaşanmasına ve hatta ülkelerin ulusal güvenliğinin tehlikeye düşmesine neden olma risklerini içermektedir. Bu araştırmanın amacı; enerji sistemlerinde siber güvenlik kavramlarının genel çerçevesini çizmek, enerji sistemlerine yönelik yaşanmış siber saldırıları araştırmak, bu çerçevede SCADA ile yönetilen kritik altyapılarda, özellikle de enerji sistemleri altyapılarında, siber güvenliğin önemini ortaya koymak ve bu konuya ilişkin mevcut farkındalığın artırılmasına yönelik öneriler getirmek olarak belirlenmiştir. Araştırmada betimleme yöntemi kullanılmıştır. Araştırmada elde edilen bilgiler, enerji sistemlerinde siber güvenliğin sağlanmasının hayati derecede öneme sahip olduğu yönündedir. Çalışmada getirilen öneriler arasında, özellikle Türkiye’de enerji sektöründe ulusal siber güvenlik testlerinden geçirilmiş ve ulusal sertifikasyona sahip akredite yerli güvenlik danışman şirketleri tarafından tasarlanmış ve test edilmiş milli siber güvenlik bilgi teknolojileri ve ürünleri kullanılması hususuna özellikle vurgu yapılmıştır.Öğe Yerel İkili Desenler Histogramları ile Covid-19 Tanılı Kişiler Üzerinde Kimlik Analizi ve Bildiri Sistemi(Aydın Karapınar, 2020) Karadağ, Nuray; Çetinkaya, Ali; Aydın, HakanGünümüzde birçok alanda kullanılan yüz tanıma sistemlerine işlevsellik katılarak varolan yüz tanıma sistemlerinden daha farklı bir sistem geliştirilmesi amaç edinilmiştir. Son zamanlarda Covid-19 pandemisi ile birlikte sokağa çıkma yasakları ve bu yasakların kontrolünde çekilen zorluklar göz önüne alınmış ve azaltılması amacıyla bu sistem geliştirilmiştir. Sistemde veri setinde kayıtlı Covid-19 tanılı kişinin sokağa çıkmasıyla kamera tarafından görüntülenmesi üzerine yetkili kişi veya kişilere e-posta gönderildiği bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan yazılımda ilk önce Haar-Cascades sınıflandırıcısı ile yüzü algılayıp sonra LBPH (Yerel İkili Desenler Histogramları) yöntemi kullanılarak yüz tanıma işlemi gerçekleştirilmektedir. Bu işlem tanıtılan görüntünün her pikselini, etrafındaki diğer piksellerle eşleyerek etiketleme yapılması ile gerçekleşir. Bu etiketlemenin sonucu ikili sayı sistemine dönüştürülerek saklanır. Gerçek zamanlı olarak kameradan aldığı görüntüleri bu sayı ile karşılaştırarak yüzü tanımaya çalışır. Tanıma işleminde eğer kişi veri setinde daha önce kayıtlı ise “kırmızı” renkli çerçeveye alınır. Kayıtlı değilse “yeşil” renkli çerçeve içerisine alınır. Kamera tarafından tanınan kırmızı çerçeveli kişiler görüldüğü saat, tarih ve kimlik bilgisiyle yetkili kişilere bildirilir. Çalışma, 90 frame baz alınarak %84,5 başarı oranı, %15,5 hata oranına sahiptir.
