Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

643-651

Authors: Ahmet DEMİR1 , Şule BEKİRYAZICI1 , Oğuzhan ÇOŞKUN1 , Recep EKEN2 , Güneş YILMAZ1

Öz Günümüzde birçok insan trafik kazalarında hayatlarını kaybetmektedir. Trafik kazalarının en önemli nedeni olarak sürücülerin uykusuzluğu ve yorgunluğu gösterilmektedir. Bu nedenle sürücü performansının analizi konusunda yapılan araştırmalar büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, elektroensefalografi (EEG) verileri kullanılarak sürücü yorgunluğunu analiz edebilecek bir sistem tasarlanmıştır. Veri seti olarak National Chiao Tung Üniversitesi tarafından hazırlanan sürekli dikkat halinde sürüş deneyinden alınan EEG işaretleri kullanılmıştır. Boyutu sürücünün yorgunluk zamanlarını ve seviyesini tespit edebilmek için veri seti dört sınıfa ayrılmıştır. Sürücü yorgunluğu evrelerinde ortaya çıkan frekans aralıklarını belirleyebilmek için EEG sinyallerine filtreleme işlemleri yapılmıştır. Temel Bileşen Analizi yöntemi kullanılarak öznitelik matrisinin azaltılmıştır. Böl ve Fethet algoritması ile dört sınıfın birbirinden en iyi şekilde ayrılacağı tüm kombinasyonlar belirlenmiş ve her adımda alt-sınıflandırıcılar kullanılarak sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Alt sınıflandırıcı olarak, k-En Yakın Komşuluk, Destek Vektör Makineleri ve Doğrusal Ayırım Analizi algoritmaları kullanılmıştır. Çalışma sonucunda ortalama sınıflandırma başarıları k-En Yakın Komşuluk algoritması için %87.9, Destek Vektör Makineleri algoritması için %88.5 ve Doğrusal Ayırım Analizi için %81.6 olarak elde edilmiştir. En yüksek ortalama sınıflandırma başarısı ise 4. sınıf yorgunluk seviyesinde, sürüşün 67.5-90 dk. arasında Destek Vektör Makineleri sınıflandırıcısı ile %93.2 olarak elde edilmiştir. Anahtar kelimeler: Sürücü yorgunluğu, Elektroensefolografi, Temel bileşen analizi, Sınıflandırma, Böl ve fethet algoritması. Abstract Today, many people die in traffic accidents. Sleeplessness and fatigue of drivers are shown as the most important cause of traffic accidents. For this reason, research on driver performance analysis is of great importance. In this study, a system is designed to analyze driver fatigue using electroencephalography (EEG) data. As the data set, the EEG signals from sustained-attention driving task prepared by National Chiao Tung University have been used. The data set is divided into four classes to determine the driver's fatigue times and level. In order to determine the frequency ranges that occur during driver fatigue phases, EEG signals are filtered. Principal Component Analysis method has been used to reduce the size of the features matrix. With the Divide and Conquer algorithm, all combinations in which the four classes will be separated best are determined and classification has been done at each step using sub-classifiers. As sub-classifiers, k-Nearest Neighborhood, Support Vector Machines and Linear Discrimination Analysis algorithms are used. As a result of the study, the average classification successes are 87.9% for the k-Nearest Neighborhood algorithm, 88.5% for the Support Vector Machines algorithm and 81.6% for Linear Discrimination Analysis. The highest classification success has been achieved as 93.2% with the Support Vector Machines classifier, between 67.5-90 min. of driving at the 4^th grade fatigue level.

661-667

Authors: Harun SÜMBÜL1 , Ahmet Hayrettin YÜZER2

Öz Son zamanlarda bütün dünyaya yayılan ve dünya sağlık örgütü tarafından Pandemi (dünya geneli salgın) ilan edilen koronavirüs (Covid-19) salgını nedeni ile solunum cihazlarına olan önem ve ihtiyaç bir kez daha kendisini göstermiştir. Solunum aktivitesinin izlenmesi, Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığı (KOAH) gibi solunum kaynaklı hastalıkların saptanmasında hayati bir rol oynar. Bu çalışmada solunum parametreleri ölçümleri için 6 katılımcıdan oluşan bir çalışma grubu oluşturulmuştur. Her bireyden FVC, VC, MVV, RR ve TV performansı gerçekleştirmesi sağlanmıştır. Ölçümler, medikal spirometre cihazı ile eş zamanlı gerçekleştirilmiştir. Toplamda 1860 veri (VC için 1500, MVV için 360 veri) örneklenmiş ve bütün veriler Matlab programında analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçların, birbirlerine oldukça benzer olduğu (MVV için Rmvv=0.998; VC için Rvc=0.997) olduğu görülmüştür. Bu çalışmanın en önemli katkılarından biri de, ölçülen verilerin bilgisayara gönderilebilmesi ve SD karta kaydedilebilmesidir. Böylece standart spirometrelerde bulunan termal yazıcılar ile kâğıt israfının önüne geçilmiş ve veriler dijital ortamda saklanmıştır. Geliştirilen sistem pratik ve düşük maliyetli bir çözüm sunmaktadır. Geliştirilen cihazın biyomedikal cihaz teknolojisinde Koah parametrelerini ölçme kabiliyeti ile önemli bir yer alması beklenmektedir. Anahtar kelimeler: KOAH, Akciğer, Spirometre, Mikrodenetleyici. Abstract The importance and need for respirators has once again shown itself due to the coronavirus (Covid-19) epidemic, which has recently spread around the world and has been declared as a Pandemic (epidemic worldwide) by the world health organization. Monitoring respiratory activity plays a vital role in detecting respiratory diseases such as Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD). In this study, a working group of 6 participants was formed to measure respiratory parameters. Each individual was provided to perform FVC, VC, MVV, RR and TV performance. The measurements were carried out simultaneously with the medical spirometer device. A total of 1860 data (1500 data for VC, 360 data for MVV) were sampled and all data were analyzed in Matlab program. It was observed that the results obtained were quite similar to each other (RMVV=0.998 for MVV; RVC=0.997 for VC). One of the most important contributions of this study is that the measured data can be sent to the computer and saved to the SD card. Thus, with the thermal printers in standard spirometers, paper wastage was prevented and the data was stored in digital environment. The developed system offers a practical and low cost solution. The developed device is expected to take an important place in biomedical device technology with its ability to measure COPD parameters.

676-680

Authors: Salih NACAR1 , Selim ÖNCÜ2 , Muhammet KAYFECİ3

Abstract In this study, the metal tube is heated up to a certain temperature by induction heating method so that the hydrogen stored by metal hydride method in it can be discharged. The voltage fed series resonant inverter (SRI) is used in the power stage of the system and the power switches are turned on under soft-switching conditions. The closed loop controlled 300 W SRI is designed to set the temperature of the tube to the reference temperature of 250 °C. The power control of SRI is realized by frequency control. The temperature of the tube is controlled by hysteresis on-off control due to its simple structure and easy applicability. 16-bit DSPIC33FJ16GS502 is used in the control of the system. Öz Bu çalışmada metal tüp, içerisine metal hidrür yöntemi ile depolanan hidrojenin deşarj edilebilmesi için indüksiyon ısıtma yöntemi ile belirli bir sıcaklığa kadar ısıtılmıştır. Sistemin güç katında gerilim beslemeli seri rezonans inverter (SRI) kullanılmış ve güç anahtarları yumuşak anahtarlama şartlarında iletime geçirilmiştir. Metal tüpün sıcaklığını referans sıcaklığı olan 250 °C’e sabitlemek için kapalı çevrim kontrollü 300 W’lik SRI tasarlanmıştır. SRI’nın güç kontrolü frekans kontrol tekniği ile gerçekleştirilmiştir. Tüpün sıcaklığı, basit yapısından ve kolay uygulanabilir olduğundan dolayı histerezis on-off kontrol ile denetlenmiştir. Sistemin kontrolünde 16-bit DSPIC33FJ16GS502 kullanılmıştır. Anahtar kelimeler: İndüksiyon ısıtma, Seri rezonans evirici, ZVS, Yumuşak anahtarlama, On-Off control, Metal hidrür.

692-700

Authors: Ayşe DUMAN MAMMADOV1 , Emre DİNCEL1 , Mehmet Turan SÖYLEMEZ1

Öz Bu çalışmada, kapalı çevrim sistemin zaman özelliklerinin istenen aralıkta kalması için baskın kutup bölgesi atama yöntemiyle ayrık zamanlı PI, PID ve PIR kontrolörlerin tasarlanması amaçlanmıştır. Öncelikle, kapalı çevrim sistemin baskın ve baskın olmayan kutuplarının konumlanmaları istenen bölgeler için sınır fonksiyonlarının belirlenmesi anlatılmıştır. Burada, sınır fonksiyonları için, baskın kutupların konumlanması istenen bölge ayrık zaman düzleminde sabit yarıçaplı iki çember ve sabit bir sönüm oranı eğrisi, kalan kutupların konumlanması istenen bölge ise sabit yarıçaplı bir çember kullanılır. Daha sonra, baskın kutup bölgesi atama probleminin çözüm yöntemi ayrık PI kontrolör için verilmiştir. Önerilen yöntem, kontrolörün bir parametresini sabitleyerek (K_p=〖k_p〗^*) ayrık PID ve PIR kontrolörler için genişletilmiştir. PIR kontrolörde ek olarak gecikme parametresi h’nin pozitif bir tamsayı olarak seçilmesi ile tasarıma başlanır. Önerilen yöntem, iki sistem üzerinden ayrık PI, PID ve PIR kontrolörler için anlatılmıştır. Anahtar kelimeler: Kutup atama, Baskın kutup bölgesi, PI, PID, PIR, Ayrık zaman düzlemi. Abstract In this study, it is aimed to design discrete time PI, PID and PIR controllers with the dominant pole region assignment method in order to have time domain characteristics of the closed loop system in the desired interval. First of all, determination of the boundary functions for the regions where the dominant and non-dominant poles of the closed-loop system are desired to be located are explained. Here, for the boundary functions, the region where the dominant poles are desired to be located are two circles of constant radius and a constant damping ratio curve in the discrete time domain, and the region where the remaining poles are desired to be located is a circle of constant radius. Then, solution method of dominant pole region assignment problem is given for discrete PI controller. The proposed method is extended for discrete PID and PIR controllers by fixing a parameter of the controller (K_p=〖k_p〗^*). In addition, the design starts with selecting the delay parameter h as a positive integer in the PIR controller. The proposed method is demonstrated for discrete PI, PID and PIR controllers via two systems.

710-719

Authors: Mustafa OZCAN1

Abstract Turkey's renewable energy sources (RES) can be utilized to increase the amount of electricity generation and significantly reduce emissions from the energy sector. Voluntary carbon markets encourage electricity generation using RES and make greater use of these sources. In this study, the amount of emission reduction and carbon credits to be obtained from the renewable power plants to be connected to the Turkish electricity grid and the revenue to be obtained from carbon credit trading have been calculated. Emission reduction amount has been calculated by using combined margin CO2 emission factors. The amount of CO2 emission reduction that can be achieved through the renewable electricity generation between 2021-2024 is estimated as 454.94 MtCO2. Voluntary carbon credit revenue that can be obtained for the period between 2016 and 2024 is $1.116 billion. A very small part of the carbon reduction potential generated by renewable projects has been the subject of trade through voluntary carbon certificate issuing organizations. Turkey's rich RES potential has not been adequately utilized. The volume of carbon offsets that Turkey can generate by renewable projects is considerably high. Öz Türkiye’nin yenilenebilir enerji kaynakları (YEK) ile elektrik üretim miktarı artırılarak, enerji sektörü kaynaklı emisyonları önemli miktarda azaltılabilir. Gönüllü karbon piyasaları, YEK kullanılarak elektrik üretiminin özendirilmesi ve bu kaynaklardan daha fazla yararlanılmasını sağlarlar. Bu çalışmada; Türkiye elektrik şebekesine bağlanacak YEK ile elektrik üretimi yapan tesislerden sağlanacak emisyon azaltım ve karbon kredisi miktarları ile karbon kredi ticareti ile elde edilecek olan gelir hesaplanmıştır. Emisyon azaltım miktarı hesaplaması; birleşik marj CO2 emisyon faktörleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. 2021-2024 yılları arasında YEK kullanılarak gerçekleştirilecek elektrik enerji üretimi ile sağlanabilecek CO2 emisyon azaltım miktarı 454,94 MtCO2’dir. 2016-2024 yılları arasında elde edilebilecek gönüllü karbon kredisi geliri 1.116 milyar dolar’dır. Türkiye’nin YEK ile elektrik üretimi yapan tesisleri ile sağlanan karbon azaltımın çok düşük bir bölümü gönüllü karbon sertifikası ihraç eden kuruluşlar aracılığıyla ticarete konu olmuştur. Türkiye’nin zengin YEK potansiyeli yeterince değerlendirilmemiştir. Türkiye’nin yenilenebilir enerji projeleri ile geliştirilebileceği karbon kredisi hacmi yüksektir. Anahtar kelimeler: Yenilenebilir enerji, Şebeke emisyon faktörü, Birleşik marj emisyon faktörü, Karbon sertifikası, Gönüllü karbon piyasası.

730-736

Authors: İsmail KIYICI1 , İbrahim DORUK2 , Emre ÇOMAK3 , Murat KAÇAMAZ1 , Ragıp Onur BAKLAN1

Öz Son zamanlarda yapay zekâ (YZ) tekniklerinin farklı alanlarda kullanımı ile ilgili artan bir ilgi vardır. Bu çalışmada, halojen içermeyen alev geciktiricili (HFFR) kablolarda, kablo kılıf malzemelerinin mekanik özelliklerinden olan kopma uzamasının tahmin edilmesinde farklı makine öğrenmesi algoritmalarının (MÖA) kullanımı amaçlanmıştır. Geliştirilen tahmin modellerinde kullanılmak amacı ile numunelere çekme deneyi uygulanmış, yüzde uzama değerleri tespit edilmiştir. Elde edilen deney sonuçları farklı yapay zekâ tahmin modellerinde kullanılmıştır. HFFR kablo numunelerinden elde edilen sınırlı sayıda veri ile destek vektör makinası (DVM), yapay sinir ağları (YSA) yöntemlerinin mutlak yüzdesel hataları oldukça kabul edilebilir seviyede elde edilmiştir. Bu metotlar ile elde edilen tahminler, ek olarak MS Excel programı ile regresyon analizi yapılarak elde edilen tahminlerin verileri ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen istatiksel sonuçlara göre, bu alanda DVM ve YSA’nın kullanımı ile başarılı tahmin oranı %87.5, gerçekleştirilen tahminler için başarı oranı ortalama %92 elde edilmiştir. Bu alanda MÖA’nın kullanılması, deneme yanılma yöntemi ile yapılan üretimlerde oluşan belirsizliği büyük oranda sonlandıracak ve başarısız üretim oranını azaltacaktır. Anahtar kelimeler: Makine öğrenmesi, Yapay sinir ağları, Destek vektör makinesi, Regresyon, HFFR kablo, Polimerik kompozit. Abstract Recently, there has been an increasing interest in the use of artificial intelligence techniques in different fields. In this work is aimed to use different machine learning algorithms (MLA) to predict the elongation at break from the mechanical properties of cable sheath materials in halogen-free flame retardant (HFFR) cables. In order to be used in the developed prediction models, tensile test was applied to the samples and the percent elongation values were determined. Obtained experimental results were used in different artificial intelligence prediction models. Absolute percentage errors of support vector machine (SVM) and artificial neural network (ANN) methods were obtained at a quite acceptable level with a limited number of data obtained from HFFR cable samples. The estimations obtained by these methods were compared with the data of the estimations obtained by performing regression analysis with the MS Excel program. According to the statistical results, with the use of SVM and ANN in this area, the successful prediction rate was 87.5%, and the average success rate for the predictions made was 92%. The use of MLA in this area will largely end the uncertainty in the trial and error production and reduce the rate of unsuccessful production.

748-760

Authors: Gül TAHAOĞLU1 , Guzin ULUTAS1

Abstract Copy-move forgery, in which copied a region of the image and pasted onto another region on the same image, is the most encountered image forgery technique recently. Many frameworks have been presented to detect such forgeries. The main drawback with these approaches is their performance can be degraded when the duplicated image has undergone to some attacks. In this work, it is aimed to propose a hybrid approach, which uses deep features and DCT-based block features in a combined manner, to achieve higher detection performance even if under various attack scenarios. The proposed method uses a global contrast correction technique called LDR during the preprocessing phase and then extracts deep features from the image patches using a deep neural network. The method also obtains block features from the image to robustness against JPEG compression attacks. Hybrid features (deep and block-based features) are matched using Patch Match and then the proposed post-processing operation is realized on the matching results to minimize false matches. According to empirical studies performed on available databases, the proposed scheme gives better results when compared to both keypoint-based and block-based references even under attacks with challenging parameters. Öz Görüntünün bir kısmının kopyalayıp aynı görüntü üzerinde başka bir bölgeye bölge gizlemek veya çoğaltmak amacıyla yapıştırılarak oluşturulan kopya-taşı sahteciliği, son yıllarda en çok karşılaşılan görüntü sahteciliği tekniğidir. Literatürde bu tür sahtecilikleri tespit etmek için birçok çalışma önerilmiştir. Bu yaklaşımların ana dezavantajı, sahte görüntü bazı işleme öncesi veya sonrası saldırılara maruz kaldığında performanslarının düşebilmesidir. Bu çalışmada, derin öznitelikler ile DCT tabanlı blok özniteliklerinin bir arada kullanıldığı hibrit bir yaklaşım ile çeşitli saldırı senaryolarında dahi daha iyi tespit oranlarının elde edilmesi amaçlanmaktadır. Önerilen yöntem, ön işleme aşamasında LDR adı verilen global bir kontrast düzeltme tekniği kullanır ve daha sonra derin bir sinir ağı kullanarak görüntü yamalarından derin öznitelikler çıkarır. Yöntem ayrıca, yöntemi JPEG sıkıştırma saldırılarına karşı daha sağlam hale getirmek için görüntüden blok özellikleri alır. Hibrit özellikler (derin ve blok tabanlı özellikler) Yama Eşleştirme kullanılarak eşleştirilir ve ardından yanlış eşleşmeleri en aza indirmek için eşleştirme sonuçları üzerinde önerilen son işleme işlemi gerçekleştirilir. Mevcut veri tabanları üzerinde gerçekleştirilen deneysel çalışmalara göre önerilen şema, yüksek oranda parametrelerle yapılan saldırılar altında bile hem anahtar nokta tabanlı hem de blok tabanlı referanslara kıyasla daha iyi sonuçlar vermektedir. Anahtar kelimeler: Kopyala-taşı sahteciliği, Derin öznitelikler, Hibrit öznitelikler, Yama tabanlı eşleşeme.

769-776

Authors: Mehmet Umut SALUR1 , İlhan AYDIN2 , Maen JAMOUS3

Abstract Today, as a result of the inadequacies of the standard sentiment analysis, aspect-based sentiment analysis (ABSA) studies have great attracting interest. ABSA reveals detailed sentiment and opinion about every term/attribute in a text. The most important sub-stage of the ABSA method is the process of extracting the aspect terms from a text. This process becomes more difficult in texts with agglutinative language structures such as Turkish. In this study, we proposed an ensemble approach that uses statistical (TF-IDF), topic modeling (LDA and NMF), and rule-based methods together to extract aspect terms from Turkish user comments. The proposed method strategically combines the candidate aspect term obtained by different methods and determines the final aspect term lists. The proposed method has been tested on the SemEval-2016 ABSA benchmarking dataset, which consists of Turkish restaurant reviews. The experimental results of the proposed method were compared with previous studies on the same dataset. Anahtar kelimeler: Aspect term extraction, Aspect based sentiment analysis, Turkish texts, Sentiment analysis. Öz Günümüzde standart duygu analizinin yetersiz kalması sonucunda, hedef tabanlı duygu analizi (HTDA) çalışmaları büyük ilgi görmüştür. HTDA, bir metindeki her terim/nitelik hakkında ayrıntılı duygu ve düşüncelerin ortaya çıkarılmasını sağlar. HTDA yönteminin en önemli alt aşaması, bir metinden hedef terimlerinin çıkarılması işlemidir. Türkçe gibi sondan eklemeli dil yapılarına sahip metinlerde bu süreç daha da zorlaşmaktadır. Bu çalışmada, Türkçe kullanıcı yorumlarından hedef terimlerini çıkarmak için istatistiksel (TF-IDF), konu modelleme (LDA ve NMF) ve kural-tabanlı yöntemleri bir arada kullanan bir topluluk yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen yöntem, farklı yöntemlerle elde edilen aday hedef terim kümelerini stratejik olarak birleştirir ve nihai hedef terimleri listesini belirler. Önerilen yöntem, Türkçe restoran yorumlarından oluşan SemEval-2016 HTDA kıyaslama veri seti üzerinde test edilmiştir. Önerilen yöntemin deneysel sonuçları aynı veri kümesi üzerinde yapılan önceki çalışmalarla karşılaştırılmıştır.