OpenMETU (Middle East Technical University)
Not a member yet
110280 research outputs found
Sort by
Bridging design, engineering, and medicine: lessons from the WeBreath development process
No full textA framework for assessing the circular economy potential in the water and agriculture sectors in Türkiye through the water-energy-food-ecosystem nexus
No full textThe growing need for agricultural production and the consequences of climate change necessitate new paradigms for sustainable resource management such as the Water-Energy-Food-Ecosystem (WEFE) nexus and the circular economy approach. The WEFE nexus promotes a holistic perspective to improve resource management and economic outcomes by emphasizing the interconnectivity of its components. The circular economy framework complements the WEFE Nexus by promoting the efficient use and reuse of resources across its interconnected components. This study proposes an integrated framework for preliminary assessments of water and agriculture sectoral potentials in water reuse and bioenergy production at a macro scale. This framework includes priority assessments using multidimensional criteria through the developed Circular Agriculture Priority Assessment (CAPA) index, which provide actionable insights targeted policies, strategic investments, and research to provide water, food, energy security and maintaining of ecosystem health in Türkiye. The results indicate that Türkiye's annual resources include 22.5 million tons of crop residue, 93.8 million tons of animal manure, and 2594 hm3 of urban wastewater, which could meet 10 % of agricultural water needs through reuse and produce 12,908,772 MWh of bioenergy, covering 4.16 % of residential electricity demand. However, only 14.6 % of this energy potential is currently exploited. The CAPA index highlights certain provinces for targeted policies, strategic investments, and research initiatives. By providing a multidimensional evaluation of circular agriculture strategies within the WEFE nexus framework, this research contributes to advancing sustainable resource security and improving decision-making in agricultural production systems
Full-Term Children with Lower Vocabulary Scores Receive More Multimodal Math Input Than Preterm Children
Get PDFOne of the earliest sources of mathematical input arises in dyadic parent–child interactions. However, the emphasis has been on parental input only in speech and how input varies across different environmental and child-specific factors remains largely unexplored. Here, we investigated the relationship among parental math input modality and type, children’s gestational status (being preterm vs. full-term born), and vocabulary development. Using book-reading as a medium for parental math input in dyadic interaction, we coded specific math input elicited by Turkish-speaking parents and their 26-month-old children (N = 58, 24 preterms) for speech-only and multimodal (speech and gestures combined) input. Results showed that multimodal math input, as opposed to speech-only math input, was uniquely associated with gestational status, expressive vocabulary, and the interaction between the two. Full-term children with lower expressive vocabulary scores received more multimodal input compared to their preterm peers. However, there was no association between expressive vocabulary and multimodal math input for preterm children. Moreover, cardinality was the most frequent type for both speech-only and multimodal input. These findings suggest that the specific type of multimodal math input can be produced as a function of children’s gestational status and vocabulary development
BIST100 şirketlerinin faaliyet raporlarında finansal duygu analizi: Sözlük tabanlı ve derin öğrenme tabanlı yöntemlerin karşılaştırılması
No full textWithin the complicated finance environment, understanding market sentiments is crucial for investors, financial analysts, and decision-makers. This study looks at sentiment analysis, a powerful approach supported by natural language processing and machine learning. Carefully gathered, a comprehensive dataset of BIST100 companies' annual reports creates the foundation of this research, allowing detailed analyses that extract insights from the combination of emotions and financial data.
Using different sentiment analysis methodologies, from dictionary-based to deep learning-based, this research offers a broad view of sentiment patterns embedded within the text of financial reports. The calculated sentiment scores are compared and contrasted, revealing the strengths and limitations of each approach. This comparative analysis shows the capacity of each method to capture nuances within the complex financial language.
Moreover, these sentiment scores show a fascinating connection with Türkiye's GDP growth rates over time, forming a clear link between economic patterns and expressed sentiments. The observed correlation between financial performance and sentiment trends offers a view into how market dynamics influence the emotional themes in annual reports.
By improving our understanding of sentiments in financial documents, this study not only supports more informed decision-making but also builds a base for future research. As sentiment analysis continues to develop, this work opens the way for integrating emerging methodologies, showing the potential of sentiment analysis in shaping the future of financial analysis and decision-making.Finansın karmaşık ortamında, piyasa duygularını anlamak yatırımcılar, finansal analistler ve karar vericiler için büyük önem taşıyor. Bu çalışma, doğal dil işleme ve makine öğrenimi ile desteklenen güçlü bir yaklaşım olan duygu analizini incelemektedir. BIST100 şirketlerinin yıllık raporlarından oluşan kapsamlı bir veri kümesi, bu araştırmanın temelini oluşturmakta ve duygular ile finansal verilerin etkileşiminden içgörüler elde eden detaylı analizlere olanak sağlamaktadır.
Sözlük tabanlıdan derin öğrenme tabanlıya kadar farklı duygu analizi metodolojilerini kullanan bu araştırma, finansal raporların metnine gömülü duygu kalıplarının geniş bir görünümünü sunmaktadır. Hesaplanan duygu puanları karşılaştırılarak farklı yaklaşımların güçlü yönleri ve sınırlılıkları ortaya konmaktadır. Bu karşılaştırmalı analiz, her bir yöntemin finansal dilin karmaşık dokusu içindeki nüansları yakalama kapasitesini ortaya çıkarmaktadır.
Ayrıca, bu duygu puanları zaman içinde Türkiye'nin GSYH büyüme oranları ile büyüleyici bir bağlantı göstererek ekonomik gidişat ile ifade edilen duygular arasında net bir bağlantı kurmaktadır. Finansal performans ve duygu eğilimleri arasındaki gözlenen korelasyon, piyasa dinamiklerinin yıllık raporlardaki duygusal temaları nasıl etkilediğine dair bir pencere sunmaktadır.
Finansal belgelerdeki duyguları daha iyi anlamamızı sağlayan bu çalışma, yalnızca daha bilinçli karar alma süreçlerini desteklemekle kalmayıp aynı zamanda gelecekteki araştırmalar için de zemin hazırlamaktadır. Duygu analizi gelişmeye devam ederken, bu çalışma yeni metodolojilerin entegrasyonuna ortam sağlayarak finansal analiz ve karar alma süreçlerinin geleceğini şekillendirmede duygu analizinin potansiyelini ortaya koymaktadır.M.S. - Master of Scienc
Tail assignment problem with hour-to-cycle ratio constraints
No full textEffective management of hour-to-cycle performance is crucial for any aircraft operating under an operating lease contract. This protects an airline from incurring supplemental rental payments that arise from leasing contract terms. One way of managing accumulated flight hours and flight cycles on aircraft is integrating related performance measures in the tail assignment decisions. This study introduces the tail assignment problem (TAP) considering aircraft's hour-to-cycle ratio performance. We introduce a novel TAP formulation explicitly incorporating aircraft hour-to-cycle ratio constraints, which are typically overlooked in traditional models. Our numerical analysis demonstrates that overlooking the hour-to-cycle performance of aircraft in tail assignment decisions can result in drastic deviations from target ratios. Therefore, we propose a mathematical model that includes penalty costs for violating the aircraft's target hour-to-cycle ratios. We propose one McCormick linearization and one second-order conic reformulation for the nonlinear constraints in the model. We perform computational analyses by generating problem instances derived from an actual flight schedule. Computational results show that within a given time limit the model with McCormick linearization solves more instances to optimum than the model with conic reformulation. Also, it achieves an average optimality gap of 1.62% while the average gap is 6.39% for the solutions obtained with the conic formulation
ELEKTROMANYETİK UYGULAMALAR İÇİN FERROELEKTRİK SERAMİKLERİN VE KOMPOZİTLERİNİN GELİŞİMİ
No full textFerroelectrics like BaTiO3 and BaxSr1-xTiO3 (BST) draw great attention for applications in devices operating at microwave frequencies commonly used for wireless electronic systems. Modern systems necessitate reconfigurable, adaptive, and/or tunable components to maximize performance while efficiently performing in a dynamic environment. With the advancements in ferroelectric materials and processing technologies, it is possible to manufacture low-cost and flexible electronics (powder dispersed polymer matrix composites, such as BST/polymers) which can satisfy the needs of such modern systems. At this point, as material scientists it is critical to understand formation mechanisms and related processes in order to address the dielectric-related properties of BST ceramics. With the help of computer analysis technology, it is possible to simulate such composite structures and analyze the distribution of the BST phases throughout the microstructure. This study includes both production of the BST and their composites. Rietveld analysis, Williamson – Hall, and Boltzmann – Matano approaches were carried out to understand structural properties of BST ceramics. Structural characterizations revealed co-existence of paraelectric cubic and ferroelectric tetragonal phases which indicated that the phase transformation was hindered due to limited kinetics at around room temperature. Moreover, investigations on BaTiO3 – SrTiO3 diffusion couple system showed that the Ba-rich and Sr-rich regions exhibited different diffusion characteristics. A demonstrative electromagnetic application (microstrip patch antenna) was designed using ANSYS HFSS operating at 8 GHz based on the dielectric properties of the synthesized BST ceramics in a BST/PDMS composite substrate. The proposed design was experimentally validated at the resonant frequency (8.15 GHz) with -28 dB reflection loss exhibiting its potential use in such applications that require miniaturized antennas on flexible substrates.BaTiO3 ve BaxSr1-xTiO3 (BST) gibi ferroelektrik seramikler sahip oldukları eşsiz dielektrik özellikleri sayesinde mikrodalga frekanslarında çalışan elektromanyetik uygulamalarda yaygın olarak kullanılmakta olup malzeme dünyasında büyük ilgi görmektedirler. Bu alanda ilgili teknolojilerdeki ilerlemeler sayesinde modern sistemlerin ihtiyaçlarını karşılayabilen düşük maliyetli ve esnek elektronik komponentleri (BST/polimerler parçacık dağılımlı polimer matris kompozitler) üretmek mümkün hale gelmiştir. Malzeme mühendisleri açısından, BST seramiklerinin dielektrik özelliklerini ve bu özelliklerin değişimine fazlasıyla etki eden faz oluşum mekanizmaları ile difüzyon süreçlerini anlamanın kritik bir öneme sahiptir. Günümüzde analiz teknolojilerinin yardımıyla, çok bileşenli yapıları simüle etmek ve BST fazlarının mikro yapı içerisindeki dağılımını tespit etmek mümkündür. Bu çalışma, hem BST seramiklerinin hem de BST katkılı kompozitlerin üretim aşamalarını içermektedir. BST seramiklerinin yapısal özelliklerini anlamak için Rietveld analizi, Williamson – Hall ve Boltzmann – Matano yaklaşımları kullanılmıştır. Gerçekleştirilen yapısal karakterizasyonlar; paraelektrik kübik ve ferroelektrik tetragonal fazların bir arada bulunduğunu ve faz dönüşümünün oda sıcaklığındaki sınırlı kinetik nedeniyle tamamen gerçekleşemediğini göstermiştir. Ayrıca, BaTiO3 – SrTiO3 difüzyon çifti özelinde yürütülen çalışmalarda, kompozisyona bağlı olarak difüzyonun farklılık gösterdiği tespit edilmiştir. Sentezlenen BST tozları ile üretilen BST/PDMS kompozit substratların ölçülen dielektrik özellikleri baz alınarak ANSYS HFSS programı ile 8 GHz frekansında çalışan örnek bir mikroşerit yama anten tasarlanmıştır. Üretilen antenin 8.15 GHz rezonans frekansında -28 dB yansıma kaybı ölçülerek tasarım deneysel olarak doğrulanmıştır. Bu sonuçlar ışığında BST seramiğinin özellikle esnek substratlar üzerinde minyatürize edilmiş anten gerektiren uygulamalardaki kullanım potansiyeli ortaya konulmuştur.Ph.D. - Doctoral Progra
A method for zone-level urban building energy modeling in data-scarce built environments
No full textAktör-ağ teorisi merceğinden Türkiye’deki siber güvenliğin bir yorumu
No full textThis thesis examines cybersecurity in Türkiye through the lens of Actor-Network Theory (ANT) and Material Semiotics. Since there is a limited number of studies using the ANT framework in the field of cybersecurity, this thesis makes an important contribution to the literature. It explores relationality between human and non-human actors in the formation of cybersecurity practices by analyzing key documents such as national cybersecurity strategies, legal frameworks, law enforcement brochures, and marketing materials to reveal how this network functions in practice. Using ANT as a guiding framework, it investigates processes such as translation, association, and substitution, alongside concepts like programs of action, material, strategic and discursive durability. The findings provide a descriptive account of how different actors produce relational impact to make the cybersecurity actor-network durable, demonstrating how cybersecurity practices and objects function across different spaces—regional, network, and fluid—by analyzing the effects they produce and the challenges they encounter. Finally, it integrates theoretical insights with empirical findings and provides a novel framework for understanding cybersecurity as an actor-network. Thus, it contributes to the sociological study of technology by advancing discussions on human-nonhuman interactions and the spatial and relational dimensions of socio-technical practices.Bu tez, Türkiye’deki siber güvenliği Aktör-Ağ Teorisi (ATT) ve Materyal Göstergebilim merceğinden incelemektedir. Siber güvenlik alanında AAT çerçevesini kullanan sınırlı sayıda çalışma olduğundan, bu tez literatüre önemli bir katkı sağlamaktadır. Bu ağın pratikte nasıl işlediğini ortaya çıkarmak için ulusal siber güvenlik stratejileri, yasal çerçeveler, kolluk kuvvetleri broşürleri ve pazarlama materyalleri gibi temel belgeleri analiz ederek siber güvenlik uygulamalarının oluşumunda insan ve insan olmayan aktörler arasındaki ilişkiselliği araştırmaktadır. AAT’yi yol gösterici bir çerçeve olarak kullanan bu çalışma, eylem programları, maddi, stratejik ve söylemsel dayanıklılık gibi kavramların yanı sıra çeviri, ilişkilendirme ve ikame gibi süreçleri de incelemektedir. Bulgular, farklı aktörlerin siber güvenlik aktör-ağını dayanıklı kılmak için ilişkisel etkiyi nasıl ürettiklerine dair betimleyici bir açıklama sunmakta, siber güvenlik uygulamalarının ve nesnelerinin farklı alanlarda (bölgesel, ağ ve akışkan) nasıl işlediğini, ürettikleri etkileri ve karşılaştıkları zorlukları analiz ederek göstermektedir. Son olarak, teorik içgörüleri ampirik bulgularla bütünleştirmekte ve siber güvenliği bir aktör-ağ olarak anlamak için yeni bir çerçeve sunmaktadır. Böylece, insan-insan dışı etkileşimler ve sosyo-teknik uygulamaların mekânsal ve ilişkisel boyutları üzerine tartışmaları ilerleterek teknolojinin sosyolojik incelenmesine katkıda bulunmaktadır.M.S. - Master of Scienc
Gauss olmayan ilintili kargaşa altında transfer öğrenmeyi kullanarak radar hedef tespiti
No full textIn radar signal processing, accurate detection of targets in the presence of noise and
clutter is critical for systems like autonomous vehicles and military defense. In linear
frequency modulated continuous wave radar, reflected signals are often degraded by
noise and clutter, complicating target detection. Recent advancements in deep learning,
particularly convolutional neural networks and transfer learning, offer promising
solutions for enhancing signal detection. This thesis explores the integration of
ResNet models for multi-target detection, comparing their performance with traditional
constant false alarm rate algorithms and adaptive normalized matched filters
in addressing correlated non-Gaussian clutter and low signal-to-clutter-plus-noise ratios.
Our method outperforms conventional and state-of-the-art techniques using pretrained
models with high nonlinear representation capability in terms of probability
of detection, offering a robust solution for radar signal processing.Radar sinyal i¸sleme alanında, gürültü ve karga¸sa varlı˘gında hedeflerin do˘gru ¸sekilde
tespit edilmesi, otonom araçlar ve askeri savunma sistemleri gibi uygulamalar için
kritik öneme sahiptir. Do˘grusal frekans modülasyonlu sürekli dalga (LFMCW) radar
sistemlerinde, yansıyan sinyaller genellikle gürültü ve karma¸sık çevresel etkiler
tarafından bozulur, bu da hedef tespitini zorla¸stırır. Derin ö˘grenme alanındaki son geli
¸smeler, özellikle evri¸simli sinir a˘gları (CNN) ve transfer ö˘grenimi, sinyal tespitini
iyile¸stirmek için umut verici çözümler sunmaktadır. Bu tez, çoklu hedef tespiti için
ResNet modellerinin entegrasyonunu ara¸stırmakta ve performansını geleneksel sabit
yanlı¸s alarm oranı algoritmaları (CFAR) ve uyarlamalı normalize edilmi¸s e¸sle¸smi¸s
filtrelerle (ANMF) kar¸sıla¸stırarak, ili¸skili Gauss olmayan karga¸sa ve dü¸sük sinyalgürültü-
artı-karga¸sa oranlarında de˘gerlendirmektedir. Yöntemimiz, önceden e˘gitilmi¸s
modellerin yüksek do˘grusal olmayan temsil yetene˘gi sayesinde, tespit olasılı˘gı açısından
hem geleneksel hem de en yeni yöntemlere üstünlük sa˘glayarak radar sinyal
i¸sleme için uygun bir çözüm sunmaktadır.M.S. - Master of Scienc