5916 research outputs found
Sort by
Aşı karşıtı bir anket ile Türkiye'de Covid-19 aşısı talep ve arz planlaması
No full textThe Covid-19 virus, which affects many people, continues in a very contagious state. Vaccination is necessary to end this pandemic period, which everyone wants to end as soon as possible. The studies in the literature focuses on different phases of the vaccination such as product, production, allocation or distribution. Existing, expected and sudden outbreaks are studied considering developed and developing countries. But many studies focus on expected outbreaks in developed countries. There are, however, a limited number of studies for sudden outbreaks because of the uncertainties. Therefore, in this study, we focus on Covid-19, which is a sudden outbreak, and the study is executed in a developing country, Turkey. As the attitude towards vaccination might differ across subpopulations, vaccine hesitancy might affect all of purchasing, distribution, and allocation decisions of vaccines. We conduct a survey in order to reduce the uncertainties about the vaccine demand. We analyze on vaccine selections, government decisions about the purchase of the vaccines, vaccination groups and create a supply chain plan. Covid-19 affects us in a very harmful way and there are several issues we can consider in order to come up with an efficient vaccination plan. Since the vaccine demand is the key factor that affects our decisions, we have to forecast the demand with the least error we can get. If the predicted demand is higher than the actual demand, we would purchase vaccines more than we need and we have to deal with wastage and purchasing costs. If the predicted demand is less than the actual demand, we would miss the opportunity to vaccinate more people and get closer to the end of the pandemic. Thus, by predicting the demand in an accurate way, we can make more meaningful decisions in our supply chain. In our survey, we try to understand the thoughts of individuals in Turkey by asking questions about side effects of vaccines, the acceptance of vaccines, the distrust of the number of cases and deaths announced. The responses help us predict the vaccine demand. After forecasting the weekly demand, we use them in our optimization model to construct a weekly vaccine supply plan for Turkey over a one-year planning horizon. The goal of the optimization model is to minimize the total costs of purchasing, transportation, storage, backordering and to reach the herd immunity. In this model, we consider storage and transportation capacity limits, minimum required vaccination rate to reach the herd immunity, and vaccine demand satisfaction with respect to priorities of the cities.Birçok insanı etkisi altına alan Covid-19 virüsü oldukça bulaşıcı bir halde devam ediyor. Herkesin bir an önce bitmesini istediği bu pandemi dönemini bitirmek için aşılanma şart. Literatürdeki çalışmalar aşının ürün, üretim, tahsis veya dağıtım gibi farklı aşamalarına odaklanmaktadır. Mevcut, beklenen ve ani salgınlar gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler dikkate alınarak incelenmiştir. Ancak birçok çalışma gelişmiş ülkelerdeki beklenen salgınlara odaklanıyor. Belirsizlikler nedeniyle ani salgınlar için sınırlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Bu nedenle, bu çalışmada ani bir salgın olan Covid-19'a odaklanıldı ve çalışma gelişmekte olan bir ülke olan Türkiye'de yürütüldü. Aşıya karşı tutum popülasyonlar arasında farklılık gösterebileceğinden, aşı tereddütü aşıların tüm satın alma, dağıtım ve tahsis kararlarını etkileyebilir. Aşı talebiyle ilgili belirsizlikleri azaltmak için bir anket yapıyoruz. Aşı seçimlerini, aşıların satın alınmasıyla ilgili hükümet kararlarını, aşı gruplarını analiz ediyor ve bir tedarik zinciri planı oluşturuyoruz. Covid-19 bizi çok zararlı bir şekilde etkiliyor ve etkili bir aşı planı oluşturabilmek için göz önünde bulundurmamız gereken birkaç konu var. Aşı talebi, kararlarımızı etkileyen en önemli faktör olduğundan, talebi en az hata ile tahmin etmemiz gerekiyor. Öngörülen talep, gerçek talepten daha yüksek olursa, ihtiyacımızdan daha fazla aşı satın alırız. İsraf ve satın alma maliyetleri ile uğraşmak zorunda kalırız. Öngörülen talep, gerçek talepten daha az olursa, daha fazla insanı aşılama ve pandeminin sonuna yaklaşma fırsatını kaçırmış oluruz. Böylece talebi doğru bir şekilde tahmin ederek tedarik zincirimizde daha anlamlı kararlar verebiliriz. Anketimizde aşıların yan etkileri, aşıların kabulü, açıklanan vaka ve ölüm sayılarına güvensizlik gibi konularda sorular sorarak Türkiye'deki bireylerin düşüncelerini anlamaya çalışıyoruz. Verilen yanıtlar aşı talebini tahmin etmemizde bize yardımcı oluyor. Haftalık talebi tahmin ettikten sonra bunu, bir yıllık planlama ufku boyunca, Türkiye'de haftalık aşı tedarik planı oluşturmak için optimizasyon modelimizde kullanıyoruz. Optimizasyon modelinin amacı, satın alma, nakliye, depolama, geri sipariş toplam maliyetlerini en aza indirmek ve sürü bağışıklığına ulaşmaktır. Bu modelde, depolama ve taşıma kapasitesi limitlerini, sürü bağışıklığına ulaşmak için gereken minimum aşılama oranını ve farklı önceliklere sahip illerin aşı talep memnuniyetlerini dikkate alıyoruz
Capacity analysis of infrastructure-to-vehicle visible light communication with an optimized non-orthogonal multiple access scheme
No full textNon-Orthogonal Multiple Access (NOMA) is considered an effective solution to significantly improve the performance of Visible Light Communication (VLC) networks. In this article, we investigate Bit-Error Rate (BER), capacity, and fairness of the NOMA-based infrastructure-to-vehicle (I2V) VLC system. First, toward realistic channel modeling, we consider the 3D CAD model of the I2V VLC system and the commercial radiation pattern of the red traffic light that acts as a wireless transmitter. The impact of both longitudinal and lateral shifts between traffic light and vehicles is also considered. Then, based on the adopted realistic channel path loss model and using NOMA, we investigate BER and capacity performances, assuming different possible I2V scenarios. Moreover, we obtain the optimal power allocation coefficient that maximizes the sum capacity and the fairness index. The problem under investigation is first formulated, and then the optimal solution is obtained using the Exhaustive Search (ES) method. However, to reduce the time complexity, we further propose different sub-optimal solutions, which depend on Genetic Algorithms (GAs), Particle Swarm (PS), and Gray Wolf Optimization (GWO) methods. The obtained results demonstrate that the adopted sub-optimal solutions provide very close values to the optimal solution. The results further indicate a significant performance improvement due to utilization of the deduced optimized coefficient. Considering Jain’s fairness, utilization of the obtained optimal power allocation coefficient achieves a very high fairness index (≈ 1), while satisfying a target BER of less than 10 - 3 for all I2V scenarios under consideration.ISWC
Modeling the lighting in scenes as style for auto white-balance correction
No full textStyle may refer to different concepts (e.g. painting style, hairstyle, texture, color, filter, etc.) depending on how the feature space is formed. In this work, we propose a novel idea of interpreting the lighting in the single- and multi-illuminant scenes as the concept of style. To verify this idea, we introduce an enhanced auto white-balance (AWB) method that models the lighting in single- and mixed-illuminant scenes as the style factor. Our AWB method does not require any illumination estimation step, yet contains a network learning to generate the weighting maps of the images with different WB settings. Proposed network utilizes the style information, extracted from the scene by a multi-head style extraction module. AWB correction is completed after blending these weighting maps and the scene. Experiments on single- and mixed-illuminant datasets demonstrate that our proposed method achieves promising correction results when compared to the recent works. This shows that the lighting in the scenes with multiple illuminations can be modeled by the concept of style. Source code and trained models are available on https://github.com/birdortyedi/lighting-as-style-awb-correction
A search for new physics in central exclusive production using the missing mass technique with the CMS detector and the CMS-TOTEM precision proton spectrometer
No full textA generic search is presented for the associated production of a Z boson or a photon with an additional unspecified massive particle X, pp → pp + Z / γ + X , in proton-tagged events from proton–proton collisions at s=13TeV , recorded in 2017 with the CMS detector and the CMS-TOTEM precision proton spectrometer. The missing mass spectrum is analysed in the 600–1600 GeV range and a fit is performed to search for possible deviations from the background expectation. No significant excess in data with respect to the background predictions has been observed. Model-independent upper limits on the visible production cross section of pp → pp + Z / γ + X are set.BMBWF and FWF (Austria);
FNRS and FWO (Belgium); CNPq, CAPES, FAPERJ, FAPERGS, and
FAPESP (Brazil); MES and BNSF (Bulgaria); CERN; CAS, MoST, and
NSFC (China); MINCIENCIAS (Colombia); MSES and CSF (Croa tia); RIF (Cyprus); SENESCYT (Ecuador); MoER, ERC PUT and
ERDF (Estonia); Academy of Finland, Magnus Ehrnrooth Foundation,
MEC, HIP, and Waldemar von Frenckell Foundation (Finland); CEA
and CNRS/IN2P3 (France); BMBF, DFG, and HGF (Germany); GSRI
(Greece); NKFIH (Hungary); DAE and DST (India); IPM (Iran); SFI
(Ireland); INFN (Italy); MSIP and NRF (Republic of Korea); MES
(Latvia); LAS (Lithuania); MOE and UM (Malaysia); BUAP, CIN VESTAV, CONACYT, LNS, SEP, and UASLP-FAI (Mexico); MOS
(Montenegro); MBIE (New Zealand); PAEC (Pakistan); MES and NSC
(Poland); FCT (Portugal); MESTD (Serbia); MCIN/AEI and PCTI
(Spain); MOSTR (Sri Lanka); Swiss Funding Agencies (Switzerland);
MST (Taipei); MHESI and NSTDA (Thailand); TUBITAK and TEN MAK (Turkey); NASU (Ukraine); STFC (United Kingdom); DOE and
NSF (USA). Individuals have received support from the Marie-Curie
program and the European Research Council and Horizon 2020 Grant, contract Nos. 675440, 724704, 752730, 758316, 765710, 824093,
884104, and COST Action CA16108 (European Union); the Leventis
Foundation; the Alfred P. Sloan Foundation; the Alexander von Hum boldt Foundation; the Belgian Federal Science Policy Office; the Fonds
pour la Formation à la Recherche dans l’Industrie et dans l’Agriculture
(FRIA-Belgium); the Agentschap voor Innovatie door Wetenschap
en Technologie (IWT-Belgium); the F.R.S.-FNRS and FWO (Bel gium) under the “Excellence of Science – EOS” – be.h project n.
30820817; the Beijing Municipal Science & Technology Commission,
no. Z191100007219010; the Ministry of Education, Youth and Sports
(MEYS) of the Czech Republic; Svenska Kulturfonden (Finland); the
Hellenic Foundation for Research and Innovation (HFRI), Project Num ber 2288 (Greece); the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), under
Germany’s Excellence Strategy – EXC 2121 “Quantum Universe” –
390833306, and under project number 400140256 - GRK2497; the Hun garian Academy of Sciences, the New National Excellence Program -
ÚNKP, the NKFIH research grants K 124845, K 124850, K 128713,
K 128786, K 129058, K 131991, K 133046, K 138136, K 143460, K
143477, 2020-2.2.1-ED-2021-00181, and TKP2021-NKTA-64 (Hun gary); the Council of Science and Industrial Research, India; the Lat vian Council of Science; the Ministry of Education and Science, project
no. 2022/WK/14, and the National Science Center, contracts Opus
2021/41/B/ST2/01369 and 2021/43/B/ST2/01552 (Poland); the Fun dação para a Ciência e a Tecnologia, grant CEECIND/01334/2018 (Por tugal); MCIN/AEI/10.13039/501100011033, ERDF “a way of making
Europe”, and the Programa Estatal de Fomento de la Investigación Cien tífica y Técnica de Excelencia María de Maeztu, grant MDM-2017-0765
and Programa Severo Ochoa del Principado de Asturias (Spain); the
Chulalongkorn Academic into Its 2nd Century Project Advancement
Project, and the National Science, Research and Innovation Fund via
the Program Management Unit for Human Resources & Institutional
Development, Research and Innovation, grant B05F650021 (Thailand);
the Kavli Foundation; the Nvidia Corporation; the SuperMicro Corpo ration; the Welch Foundation, contract C-1845; and the Weston Havens
Foundation (USA).Publisher versio
Limetime: Motor verimliliği dahil elektrikli trenlerin doğrusal modeli
No full textTo implement an optimization method that aims to increase energy efficiency, the definition of the vehicle model is crucial to calculate results that can be used in the real-world environment. Component behavior and environmental effects should be included to generate precise output from models. In literature works, authors directly focus on implementing the vehicle model with basic plant models. However, they did not consider the efficiency of the components in the calculation results of optimization methods. In this thesis, an optimization model including energy losses due to the efficiency of the e-machines is implemented to see the effect of component features. The LiMETIME is suitable for different-sized efficiency maps and is implemented using the Mixed Integer Linear Algorithm (MILP) approach. One of the strongest MILP based vehicle model approaches is implemented as the base of the LiMETIME. After that, the efficiency map of the e-machine and inverter is included on top of this. A 5x5 efficiency map is implemented with six different routes to demonstrate the vehicle's behavior. In reality, efficiency values vary between 72-95% for energy efficient e-machines. Since the efficiency values are set as 100% in literature, the total energy consumption values increased 21% on average in LiMETIME. Execution time is also increased because of the additional constraints and decision variables. The application time obtained in this study is between 8.46 and 90.71 times longer than the literature study.Enerji verimliliğini artırmayı hedefleyen bir optimizasyon yönteminde, gerçek dünya ortamında kullanılabilecek sonuçları elde edebilmek için, araç modeli tanımı oldukça önemlidir. Modellerden kesin çıktılar elde etmek için araç bileşenlerinin davranışları ve çevresel faktörler dahil edilmelidir. Literatürdeki çalışmalarda, yazarlar araç modelini doğrudan temel sistem modelleri ile uygulamaya odaklanmıştır. Ancak bu optimizasyon yöntemlerinin hesaplama sonuçlarında bileşenlerin verimliliğini dikkate almamışlardır. Bu tezde, bileşen özelliklerinin etkisini görmek için elektrik makinelerinin verimliliğinden kaynaklanan enerji kayıplarını da içeren bir optimizasyon modeli uygulanmıştır. LiMETIME, farklı büyüklükteki verimlilik haritaları için uygundur ve Karma Tam Sayılı Doğrusal Algoritma (MILP) yaklaşımını kullanmaktadır. En güçlü MILP tabanlı araç modeli yaklaşımlarından biri LiMETIME'ın temeli olarak uygulanmıştır. Sonrasında bu uygulamanın üzerine elektrik makinesi ve invertörün verimlilik haritası eklenmiştir. Aracın davranışını göstermek için altı farklı rota ile 5x5 boyutlarında bir verimlilik haritası uygulanmıştır. Gerçekte, enerji verimliliği yüksek olan elektrik makineleri için verimlilik değerleri %72-95 arasında değişmektedir. Literatürdeki çalışmada verim değerleri %100 olarak ele alındığından toplam enerji tüketim değerleri LiMETIME için ortalama %21 artmıştır. Ek kısıtlamalar ve karar değişkenleri nedeniyle optimizasyon için geçen süre de artmıştır. Bu çalışmada elde edilen optimizasyon süresi literatür çalışmadan 8,46 ile 90,71 kat arasında daha fazla olarak elde edilmiştir
Direct numerical simulation of synthetic jet coupled to forced convection cooling in a channel flow
No full textA synthetic jet (SJ) is a microfluidic device that uses the 'zero-net-mass-flux' concept to create a compact cooling solution and provide a net positive momentum flux to the local environment. SJs have been studied extensively for natural convection heat transfer, but there is a limited data available for SJs in cross flow regimes. This paper presents results based on direct numerical simulation of a SJ in a confined heat transfer channel with and without cross flow. Studied SJ had a deforming boundary that oscillated at 1000 Hz and was placed at a high orifice-to-plate distance ratio of 20. The flow field inside the device with a moving boundary was modeled in a coupled manner to the flow field outside of the device for 80 oscillation cycles. The coupled study of the flow fields inside and outside of the cavity revealed their interaction towards an unstable flow field. Moreover, comparison between SJ's and continuous jet's (CJ) cooling performance was performed with the same net mass flow rate and identical jet outlet temperatures. Without cross flow, CJ, and with cross flow, SJ outperformed in terms of heat removal. The remarkable difference in spatial evolution of CJ and SJ explains the better performance of SJ in cross flow regime. In the studied high orifice-to-plate distance, CJ stream was unable to penetrate effectively through the crossflow, while the vortical structures created by SJ were able to do so and impinge on the target surface with heat transfer augmentation at upstream. Furthermore, the SJ's cavity heating was found to be a limiting factor in its capability to achieve high heat transfer coefficients in confined channels, which needs to be addressed to maintain its reliable heat removal performance.Auburn University Samuel Ginn College of Engineerin
Kafa hareketleri sırasındaki 360-video deneyiminin geliştirilmesi
No full textEfficient use of available bandwidth is vital when streaming 360-degree videos, as users rarely have enough bandwidth for a pleasant experience. The combination of viewport-dependent streaming (VDS) and rate adaptation is a promising solution to efficient bandwidth use. In VDS, the whole spherical video can be partitioned into several tiles encoded at various quality levels. The goal of this combination is to spend most of the available bandwidth on the viewport tiles. However, the direction and amount of the head motion can change the viewport tiles, resulting in low-quality content rendering until the new tiles can be replaced with high-quality versions. Moreover, head motions can influence the perception of the content to a human eye, where users can experience unfocused (blurry) content on fast head motions. First, the concept of Head-motion-aware Viewport Margins (HMAVM) was developed as a head motion-dependent safety area around the viewport and evaluated using a human head motions dataset. Later, this thesis studies how moving the head may impact the objective viewport quality assessment at short, medium and long timescales.Kullanıcılar tatmin edici bir 360 derece video deneyimi için nadiren yeterli bant genişliğine sahip olduklarından, 360 derecelik videolar yayınlanırken mevcut bant genişliğinin verimli kullanımı hayati önem taşır. Kullanıcıların görüntü alanına bağlı akış ve uyarlanabilen video kalitesi birleşimi, verimli bant genişliği kullanımı için umut verici bir çözümdür. Görüntü alanına bağlı akışta, tüm küresel video, çeşitli kalite seviyelerinde kodlanmış birkaç parçaya bölünebilir. Bu kombinasyonun amacı, mevcut bant genişliğinin çoğunu görünüm alanı parçalarına harcamaktır. Bununla birlikte, kafa hareketinin yönü ve miktarı, görüntü alanı parçalarını değiştirebilir, bu da yeni döşemeler yüksek kaliteli halleriyle değiştirilene kadar düşük kaliteli içerik görmek ile sonuçlanır. Ayrıca, kullanıcıların hızlı kafa hareketlerinde odaklanmamış (bulanık) içerik yaşayabilmesi gibi, baş hareketleri içeriğin insan gözü tarafından nasıl algılandığını etkileyebilir. İlk olarak, Baş Hareketine Duyarlı Görüntü Alanı Kenar Boşlukları (HMAVM), görüntü alanı çevresinde baş hareketine bağlı bir güvenlik alanı olarak geliştirildi ve kafa hareketlerinin etkisini en aza indirmek için gerçek insan kafa hareketlerinden oluşan veri seti kullanılarak değerlendirildi. Daha sonra, bu tez, kafayı hareket ettirmenin kısa, orta ve uzun zaman ölçeklerinde objektif bakış açıdan kalite değerlendirmesini nasıl etkileyebileceğini inceledi
Narrative identity and positive youth development in Turkish emerging adults: The moderating role of cultural self-construals
No full textThe current study examined the associations between narrative coherence, the 5Cs of positive youth development, and cultural self-construals among 91 Turkish emerging adults (48 females, 42 males, and 1 other) aged between 18 and 29 (Mage = 23.01, SD =.52). Emerging adults partook in a life story interview to share three important narratives involving parental interactions that were assessed for causal and thematic coherence. Participants also self-reported on their positive development (competence, confidence, character, caring, and connection) and cultural self-construals (autonomy, relatedness, and autonomy relatedness). Results of path analysis revealed that high causal coherence in narratives was associated with lower levels of competence, confidence, and connection, whereas high thematic coherence was linked to higher levels of competence, confidence, and connection. Further, we examined the role of cultural self-construals in moderating the link between narrative coherence and the 5Cs. Thematic coherence was related to decreased caring when autonomy was high and relatedness was low. Thematic coherence was also related to increased connection only when autonomy was low and relatedness was high. Moreover, causal coherence was related to decreased caring and connection for emerging adults with highly autonomous self-construals. Similarly, causal coherence was associated with lower levels of confidence for emerging adults with high autonomous-related self-construals. Implications for research with Turkish emerging adults are discussed
Soft actor-critic-based computation offloading in multiuser MEC-enabled IoT-A lifetime maximization perspective
No full textThis article studies the network lifetime optimization problem in a multiuser mobile-edge computing (MEC)-enabled Internet of Things (IoT) system comprising an access point (AP), a MEC server, and a set of K mobile devices (MDs) with limited battery capacity. Considering the residual battery energy at the MDs, stochastic task arrivals, and time-varying wireless fading channels, a soft actor-critic (SAC)-based deep reinforcement learning (DRL) lifetime maximization, called DeepLM, is proposed to jointly optimize the task splitting ratio, the local CPU-cycle frequencies at the MDs, the bandwidth allocation, and the CPU-cycle frequency allocation at the MEC server subject to the task queuing backlogs constraint, the bandwidth constraint, and maximum CPU-cycle frequency constraints at the MDs and the MEC server. Our results reveal that DeepLM enjoys a fast convergence rate and a small oscillation amplitude. We also compare the performance of DeepLM with three benchmark offloading schemes, namely, fully edge computing (FEC), fully local computing (FLC), and random computation offloading (RCO). DeepLM increases the network lifetime by 496% and 229% compared to the FLC and RCO schemes. Interestingly, it achieves such a colossal lifetime improvement when its nonbacklog probability is 0.99, while that of FEC, FLC, and RCO is 0.69, 0.53, and 0.25, respectively, showing a significant performance gain of 30%, 46%, and 74%.Telus Communications Inc. ; Natural Sciences and Engineering Research Council of Canad
Digital maturity measurement based on the stages of digital business transformation a study in the automotive sales and aftersales sector
No full textDigital transformation is the change of socio-economic structures such as business models, supply chains, platforms, or ecosystems as a consequence of the use of digital technology. Consistent with the previous research on understanding digital transformation, the transformational change of organizations, business models, platforms or ecosystems are triggered by digital technology exposure. Therefore, the impact of digital technologies on the digital transformation of companies and internal organizational aspects plays a critical role in literature as well as industrial practice. This transformational change triggered by the technologies raised the question about the digital maturity measurement or readiness assessment. The digital maturity model proposed in this study brings a new approach to both academics and practitioners in digital transformation literature regarding the digital measurement of the companies. This research mainly aims to answer, “How can the digital maturity level of an organization be measured?”. Research of the digital maturity measurement of organizations structured according to the following four parts: (1) Stages of Digital Business Transformation, (2) Organizational Aspects of Digital Maturity, (3) Digital Maturity Index (DMI) Development, and (4) Digital Maturity Index for Measurement. The chapters of the research are structured based on Churchill’s 8 steps for and Digital Maturity Index (DMI) Development and Implementation eight steps [1]. The findings for the four parts are (1) The stages of digital business transformation, (2) Organizational aspects of digital maturity, (3) Digital Maturity Index (DMI) as an instrument, (4) Digital Maturity Index (DMI) implementation findings. The first part focuses on defining and differentiating among core concepts of digital business transformation, i.e., digitization, digitalization, and digital transformation and stages’ arrangement from digitization to digital transformation. In this part, 5 stages are derived from expert interviews and literature reviews as the progressive stages of digital business transformation. At the end of this part, (i) digital passive, (ii) digitization, (iii) digitalization, (iv) digital transition, and (v) digital transformation have been identified as the digital business transformation stages. The second part focuses on identification of the digital technology types such as IoT Data, (The Internet of Things), Machine Learning and Artificial Intelligence (ML/AI), and the Cloud etc., all of which have a high impact on the digital transformation of the companies in automotive sales and aftersales sector as well as the extent digital technologies influence the organization’s internal digital transformation through components and structures so a company’s maturity stage progresses accordingly. Therefore, the scope focuses on what internal organizational aspects should be considered when measuring the digital transformation of the companies. These internal organizational aspects are derived from expert interviews and literature reviews such as Culture, Data and Analytics, People, Structure, and Organization, Processes and Systems, Strategy, and Technology. At the end of this part, these six aspects were identified as the internal organizational aspects. The third part focuses on the digital maturity stages and how to measure the digital maturity stage of an organization. Towards the identification of the stage of digital maturity, a digital maturity measurement tool named Digital Maturity Index (DMI) emerged. This part focuses on the Digital Maturity Index (DMI) design and development process covering the data collection and measure purification. In this part, all the findings of first and second parts are integrated as an input for the development of the DMI. The process steps cover literature review, expert interviews, and test phases. To investigate the main research questions (RQ), literature review, unstructured, and semi-structured interviews were conducted. The Digital Maturity Index (DMI) developed based on these literature and interview input as well as generated sample items. With the feedback and support of the PhD committee, and the business practitioner the measure is purified. The developed tool and its questions and rubrics were tested twice at the company with the participation of both the business departments and the IT departments. In total, two test workshops were organized and the feedback was gathered from the business and IT side as well as the feedback of the PhD committee. After integrating all the comments, the questionnaire became ready for the roll out. At the end of this part, as a digital maturity measurement tool an index was developed. The fourth part focuses on validity and reliability assessment of the developed digital maturity model and its business practice empirical implementation after the development of the Digital Maturity Index (DMI) as an instrument. Statistical findings from the empirically tested model are developed. It was complemented with the qualitative interview. This model both theoretically and empirically confirms the proposed hypothetical model’s validation. The DMI was introduced to the management. Then, as the next step two workshops were organized to collaboratively define the digital maturity stage of the company. The workshop participants were grouped into four categories: Managers, IT Expert, Business Expert and Beneficiaries. The questionnaire was rolled out and data analysis was completed using SPSS as a tool. Furthermore, the results of DMI analysis were presented to the upper management and presented to the participants in a workshop format. Any feedback coming out of these meetings was integrated into the analysis. As the final step to validate the findings, a 2nd round of interviews was conducted with several experts who also contributed to the DMI implementation phase. Finally, the statistical analysis was completed, and the results integrated, and questions not supported qualitatively and quantitively not supported questions eliminated and DMI questions were reduced to 31. Finally, at the end of this part, Digital Maturity Index (DMI) as a measurement instrument developed as a norm. The Digital Maturity Index (DMI) development and implementation process is synchronized with the steps of Churchill’s “Procedure for Developing Better Measures” [1]. In parallel to the Churchill procedure, the Digital Maturity Index (DMI) Development and Implementation steps in this research is grouped under eight steps: (1) Literature review and 1st Round of interview findings, (2) DMI development and individual feedback sessions, (3) Test phase 1, (4) Test phase 2, (5) DMI implementation, (6) DMI results and qualitative and quantitative analysis, (7) 2nd round of interview findings and improvement areas, and (8) Finalize DMI instrument. In parallel to DMI Development and Implementation steps, based on Churchill’s procedure, the measure development process follows eight steps: (1) Specify the domain of the construct, (2) General sample of items, (3) Collect data, (4) Purify measure, (5) Collect data, (6) Assess reliability, (7) Assess validity, (8) Develop norm [1]. This research contributes to the literature by delivering a digital maturity measurement model which merges the academic and practitioner contributions and brings a new insight into organization’s digital maturity measurement literature. The developed model was tested at an automotive company, but it was developed considering cross industry implementation.Dijital dönüşüm, dijital teknolojinin kullanılması sonucunda iş modelleri, tedarik zincirleri, platformlar veya ekosistemler gibi sosyoekonomik yapıların değişmesidir. Dijital dönüşümün anlaşılmasına ilişkin önceki araştırmalarla tutarlı olarak, kuruluşların, iş modellerinin, platformların veya ekosistemlerin dönüşümsel değişimi, dijital teknolojiye maruz kalma ile tetiklenir. Bu nedenle, dijital teknolojilerin şirketlerin dijital dönüşümü ve şirket içi yönleri üzerindeki etkisi, endüstri pratiğinin yanı sıra literatürde de kritik bir rol oynamaktadır. Teknolojilerin tetiklediği bu dönüşümsel değişim, dijital olgunluk ölçümü veya hazırlık değerlendirmesine yönelik soruyu gündeme getirdi. Bu çalışmada önerilen model, şirketlerin dijital olgunluk ölçümüne yönelik dijital dönüşüm literatüründe yer alan hem akademisyenlere hem de uygulayıcılara yeni bir yaklaşım getirmektedir. Bu araştırma temel olarak “Bir kuruluşun dijital olgunluk düzeyi nasıl ölçülür?” sorusuna cevap vermeyi amaçlanmaktadır. Kurumların dijital olgunluk ölçümüne yönelik araştırma, Dijital İş Dönüşümünün Aşamaları, Dijital Olgunluğun Örgütsel Yönleri, Dijital Olgunluk Endeksi Gelişimi ve Ölçüm için Dijital Olgunluk Endeksi olmak üzere dört bölüme göre yapılandırılmıştır. Araştırmanın bölümleri, Churchill'in ve Dijital Olgunluk Endeksi (DMI) Geliştirme ve Uygulama sekiz adımı temel alınarak yapılandırılmıştır. Dört bölüme ilişkin bulgular şunlardır: (1) Dijital dönüşümünün iş perspektifinden aşamaları, (2) Dijital olgunluğun şirketsel boyutları, (3) Bir araç olarak Dijital Olgunluk Endeksi (DMI), (4) Dijital Olgunluk Endeksi (DMI) uygulama bulguları. Birinci bölüm, dijital iş dönüşümünün temel kavramlarını, yani dijitalleşme, dijitalleşme ve dijital dönüşümü ve dijitalleşmeden dijital dönüşüme aşamaların düzenlenmesini tanımlamaya ve ayırt etmeye odaklanmaktadır. Bu bölümde, dijital iş dönüşümünün ilerici aşamaları olarak uzman görüşmesi ve literatür taramasından elde edilen 5 aşama bulunmaktadır. Araştırmanın birinci bölümünün sonunda, Dijital işletme dönüşüm aşamaları olarak ilk olarak (i) dijital pasif, (ii) dijitalleşme, (iii) dijitalleşme, (iv) dijital geçiş ve (v) dijital dönüşüm belirlenmiştir. İkinci bölümde otomotiv perakende ve satış sonrası sektöründeki firmaların dijital dönüşümünde etkisi yüksek olan Nesnelerin İnterneti, Veri, Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka, Bulut gibi belirlenen dijital teknolojilerin benimsenmesi, şirketin olgunluk seviyesinin buna göre ilerlemesi için bileşenler ve yapılar aracılığıyla kuruluşun dahili dijital dönüşümünü etkiler. Bu nedenle kapsam, şirketlerin dijital dönüşümünü ölçerken hangi şirket içi boyutların dikkate alınması gerektiğine odaklanmaktadır. Bu dahili şirket yönleri, uzman görüşmelerinden ve Kültür, Veri ve Analitik, İnsanlar, Yapı ve Organizasyon, Süreçler ve Sistemler, Strateji ve Teknoloji gibi literatür incelemesinden elde edilir. Araştırmanın ikinci bölümünün sonunda, iç organizasyonel yönler olarak bu altı boyut belirlenmiştir. Üçüncü bölüm, dijital olgunluk düzeyine ve bir kuruluşun dijital olgunluk düzeyinin nasıl ölçüleceğine odaklanmaktadır. Dijital olgunluk düzeyinin belirlenmesine yönelik olarak Dijital Olgunluk İndeksi (DMI) adlı bir dijital olgunluk ölçüm aracı geliştirilmiştir. Bu bölüm, veri toplama ve ölçüm saflaştırmayı kapsayan Dijital Olgunluk Endeksi (DMI) tasarım ve geliştirme sürecine odaklanmaktadır. Bu bölümde, birinci ve ikinci bölümlerin tüm bulguları, DMI'nın geliştirilmesi için bir girdi olarak entegre edilmiştir. Süreç adımları literatür taraması, uzman görüşmeleri ve test aşamalarını kapsar. Ana araştırma sorularını araştırmak için literatür taraması, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış görüşmeler yapılmıştır. Bu literatüre dayalı olarak geliştirilen Dijital Olgunluk İndeksi (DMI) ve görüşme girdileri ve madde örnekleri oluşturulmuştur. Doktora komitesinin ve iş uzmanlarının geri bildirimi ve desteği ile ölçüm endeksi yalınlaştırılır. Geliştirilen endeks, soruları ve rubrikleri firmada hem iş departmanlarının hem de bilgi teknolojileri (BT) departmanlarının katılımıyla iki kez test edilmiştir. Toplamda iki test çalıştayı düzenlendi ve doktora komitesinin geri bildirimlerinin yanı sıra iş ve BT tarafından geri bildirimler toplanmıştır. Tüm yorumları entegre ettikten sonra, anket kullanıma hazır hale gelmiştir. Araştırmanın üçüncü bölümünün sonunda, dijital olgunluk ölçüm aracı ve indeksi olarak geliştirilmiştir. Dördüncü bölüm, bir araç olarak Dijital Olgunluk Endeksinin (DMI) geliştirilmesinden sonra, geliştirilen dijital olgunluk modelinin istatistiksel geçerliliği ve güvenilirliğinin değerlendirilmesine ve iş pratiğindeki ampirik uygulamasına odaklanmaktadır. Ampirik olarak test edilen modelden elde edilen bulgular nitel görüşmelerle desteklenmiştir. Hem teorik hem de ampirik olarak geliştirilen bu model ampirik olarak test edilmiş ve onaylanmıştır. Ampirik bulgular, önerilen varsayımsal modelin geçerliliğini doğrulamaktadır. Uygulamaya başlamadan önce DMI, yönetime tanıtılmıştır. Ardından, bir sonraki adım olarak, şirketin dijital olgunluk düzeyini ortaklaşa belirlemek için iki çalıştay düzenlenmiştir. Çalıştay katılımcıları dört kategoride gruplanmıştır: Yöneticiler, BT Uzmanı, İş Uzmanı ve Son Kullanıcılar. Anket kullanıma sunuldu ve veri analizi SPSS aracı olarak kullanılarak tamamlanmıştır. Ayrıca DMI analizi sonuçları üst yönetime sunulmuş ve bir çalıştay formatında katılımcılara aktarılmıştır. Bu toplantılardan çıkan geri bildirimler analize entegre edilmiştir. Son adım olarak, bulguları doğrulamak için DMI uygulama aşamasına da katkıda bulunan birkaç uzmanla 2. tur görüşmeler yapılmıştır. Son olarak, istatistiksel analiz tamamlanmış ve sonuçlar entegre edilmiş ve niteliksel ve niceliksel olarak desteklenmeyen sorular elenmiştir. Araştırmanın dördüncüsü bölümünün sonunda, geliştirilen endeks soruları 31'e düşürülmüştür ve bir ölçüm aracı olan Dijital Olgunluk Endeksi (DMI) bir norm olarak geliştirilmiştir. Tüm bu Dijital Olgunluk İndeksi (DMI) geliştirme ve uygulama süreci, Churchill'in “Procedure for Development Better Measures” (1979) [1] adımlarıyla senkronize edilmiştir. Churchill prosedürüne paralel olarak, bu araştırmadaki Dijital Olgunluk İndeksi (DMI) Geliştirme ve Uygulama adımları sekiz adım altında gruplanmıştır: (1) Literatür taraması ve 1. Tur görüşme bulguları, (2) DMI geliştirme ve bireysel geri bildirim oturumları, (3) Test aşaması 1, (4) Test aşaması 2, (5) DMI uygulaması, (6) DMI sonuçları ile niteliksel ve niceliksel analiz, (7) 2. tur görüşme bulguları ve iyileştirme alanları ve (8) DMI aracının son haline getirilmesi. DMI Geliştirme ve Uygulama adımlarına paralel olarak, Churchill'in prosedürüne dayalı olarak, ölçüm geliştirme süreci sekiz adımı takip eder: (1) Yapının alanını belirtme, (2) Maddelerin genel örneği, (3) Verileri toplama, (4) Ölçümü saflaştırma, (5) Verileri toplama, (6) Ölçümlemeyi sadeleştirme, (7) Geçerliliği değerlendirme, (8) Norm geliştirme. Bu araştırma, akademik ve uygulamaya yönelik katkıları birleştiren ve kurumun dijital olgunluk ölçüm literatürüne yeni bir bakış açısı getiren bir dijital olgunluk ölçüm modeli önererek literatüre katkıda bulunmaktadır. Geliştirilen model bir otomotiv firmasında test edilmiş ancak sektörler arası uygulama dikkate alınarak geliştirilmiştir