OpenMETU (Middle East Technical University)
Not a member yet
110280 research outputs found
Sort by
ÖNCEDEN EĞİTİLMİŞ DERİN AĞLAR ÜZERİNDE EĞİTİM GEREKTİRMEYEN GÖRÜNTÜ DÜZEYİNDE SAĞLARLIK KEŞFİ VE ETİKETLEME
No full textThe advancement in computing power has significantly reduced the training times for deep learning, enabling the rapid development of networks designed for object recognition. However, the exploration of object utility, the object's affordance, as opposed to object recognition, has received comparatively less attention. Existing object affordance models exhibit shortcomings, including limited robustness across diverse architectures and insufficient performance in complex environments. This work focuses on using pre-trained networks trained on object classification datasets to explore object affordances. While these networks have proven instrumental in transfer learning for classification tasks, the presented approach in this study diverges from conventional object classification methods by labeling affordances without modifying the final layers. Instead, pre-trained networks are employed to learn affordance labels without requiring specialized classification layers. Two approaches are tested: Subspace Projection Method and Manifold Curvature Method, which facilitate the determination of affordance labels without such modifications. Both Subspace Projection Method and Manifold Curvature Method were evaluated using nine distinct pre-trained networks across two different affordance datasets. Subspace Projection Method achieved a True Positive Rate of up to 94% and 96% for the best-performing networks on each dataset, while Manifold Curvature Method attained True Positive Rates exceeding 98% and 99% with its top-performing networks. Furthermore, a methodology to integrate and rank affordance estimates using Cross Sinkhorn Distance Matrices is introduced. This approach enables the discovery of new affordances and provides a logical ordering for a given object, even if it's not part of the original training dataset. Additionally, human feedback or self-experience is incorporated to refine the affordance ordering. By combining object detection, segmentation, and our proposed affordance labeling techniques, the affordances of objects in real-world scenes are identified and categorized after applying an auto threshold to the combined and ranked affordance labeling estimate results.Hesaplama gücündeki hızlı gelişmeler, derin öğrenme modellerinin eğitim sürelerini önemli ölçüde azaltmış ve nesne tanımaya yönelik ağların hızlı bir şekilde geliştirilmesini sağlamıştır. Ancak, nesne tanımaya kıyasla, nesnenin kullanım potansiyelini yani sağlarlığını keşfetmeye yönelik çalışmalar görece daha az ilgi görmüştür. Mevcut nesne sağlarlığı modelleri, çeşitli mimarilerde sınırlı dayanıklılık ve karmaşık ortamlarda yetersiz performans gibi eksiklikler göstermektedir. Bu çalışma, nesne sınıflandırma veri kümeleri üzerinde eğitilmiş önceden eğitilmiş ağları kullanarak nesne sağlarlıklarını keşfetmeye odaklanmaktadır. Bu ağlar, sınıflandırma görevlerinde transfer öğrenme için önemli bir rol oynamış olmasına rağmen, bu çalışmada sunulan yaklaşım, son katmanları değiştirmeden sağlarlık etiketleme yaparak geleneksel nesne sınıflandırma yöntemlerinden farklılaşmaktadır. Bunun yerine, özelleştirilmiş sınıflandırma katmanlarına ihtiyaç duymadan sağlarlık etiketlerini öğrenmek için önceden eğitilmiş ağlar kullanılmaktadır. Bu amaçla, son katmanlarda değişiklik yapmadan sağlarlık etiketlerini belirlemeyi sağlayan iki yöntem test edilmiştir: Alt Uzay Projeksiyon Yöntemi ve Manifold Eğrilik Yöntemi. Hem Alt Uzay Projeksiyon Yöntemi hem de Manifold Eğrilik Yöntemi, iki farklı sağlarlık veri kümesinde dokuz farklı önceden eğitilmiş ağ kullanılarak değerlendirilmiştir. Alt Uzay Projeksiyon Yöntemi, her bir veri kümesindeki en iyi performans gösteren ağlar için sırasıyla %94 ve %96'ya kadar Doğru Pozitif Oranı elde ederken, Manifold Eğrilik Yöntemi en iyi ağlarıyla %98 ve %99'un üzerinde Doğru Pozitif Oranlarına ulaşmıştır. Ayrıca, Karşılıklı Sinkhorn Mesafe Matrislerini kullanarak sağlarlık tahminlerini birleştirme ve sıralama metodolojisi tanıtılmıştır. Bu yaklaşım, orijinal eğitim veri kümesinin parçası olmasa bile yeni sağlarlıkların keşfedilmesini ve belirli bir nesne için mantıklı bir sıralama sağlanmasını mümkün kılmaktadır. Ek olarak, sağlarlık sıralamasını iyileştirmek için insan geri bildirimi veya kendi deneyimlerinden yararlanma imkanı da sunulmaktadır. Nesne algılama, segmentasyon ve önerilen sağlarlık etiketleme tekniklerinin bir araya getirilmesiyle, gerçek dünyadaki sahnelerdeki nesnelerin sağlarlıkları otomatik eşikleme uygulanarak birleştirilmiş ve sıralanmış sağlarlık etiketleme tahmin sonuçlarından sonra tanımlanmakta ve kategorize edilmektedir.Ph.D. - Doctoral Progra
ÖN BİLGİYE DAYALI ÇOK DEĞİŞKENLİ LSTM (PIM-LSTM) İLE EKONOMİK ZAMAN SERİLERİ
No full textDeep Learning is a subset of machine learning that emphasizes algorithms influenced by the human brain, called artificial neural networks. Physics-Informed Neural Networks (PINNs) represent a distinct deep learning method that combines the strengths of neural networks with the physical principles that dictate particular systems. The main goal of this thesis is to enhance the PINNs model for multivariate time series by integrating causal relationships and cross-correlations to improve overall model performance. For this purpose, we developed a Prior-Informed Multivariate Long Short-Term Memory (PIM-LSTM) model. First, its application to the New Keynesian and Dividend-Augmented Goodwin-Keen (DAGKM) models is demonstrated. Then, the forecast performance of the PIM-LSTM model is compared to the LSTM and PINN models. Our findings indicate that the PIM-LSTM model demonstrates strong predictive performance on the New Keynesian Model for Turkiye and Mexico’s macroeconomic series, achieving lower MAE, RMSE, and MASE compared to LSTM and PINNs models. The PIM-LSTM model also performs well in the DAGKM model. Integrating the New Keynesian model for Turkiye and Mexico enhances the analysis by capturing country-specific monetary policies and economic dynamics. Similarly, incorporating the DAGKM model enhances the analysis by capturing cyclical growth and income distribution.Derin Öğrenme, yapay sinir ağları olarak adlandırılan insan beyninden etkilenen algoritmaları vurgulayan makine öğreniminin bir alt kümesidir. Fizik Bilgilendirmeli Sinir Ağları (PINNs), sinir ağlarının güçlü yönlerini belirli sistemleri belirleyen fiziksel ilkelerle birleştiren farklı bir derin öğrenme yöntemini temsil eder. Bu tezin temel amacı, genel model performansını iyileştirmek için nedensel ilişkileri ve çapraz korelasyonları entegre ederek çok değişkenli zaman serileri için PINNs modelini geliştirmektir. Bu amaçla, Ön Bilgiye Dayalı Çok Değişkenli Uzun Kısa Vadeli Bellek (PIM-LSTM) modeli geliştirilmiştir. İlk olarak, Yeni Keynesyen ve Temettü Artırılmış Goodwin-Keen (DAGKM) modellerine uygulanması gösterilmiştir. Ardından, PIM-LSTM modelinin tahmin performansı LSTM ve PINNs modelleriyle karşılaştırılmıştır. Bulgularımız, PIM-LSTM modelinin Türkiye ve Meksika'nın makroekonomik serileri için Yeni Keynesyen Model üzerinde güçlü tahmin performansı sergilediğini ve LSTM ve PINN modellerine kıyasla daha düşük MAE, RMSE ve MASE elde ettiğini göstermektedir. PIM-LSTM modeli DAGKM modelinde de iyi performans göstermektedir. Türkiye ve Meksika için Yeni Keynesyen modelin entegre edilmesi, ülkeye özgü para politikalarını ve ekonomik dinamikleri yakalayarak analizi geliştirmektedir. Benzer şekilde, DAGKM modelinin dahil edilmesi, konjonktürel büyüme ve gelir dağılımını yakalayarak analizi geliştirmektedir.Ph.D. - Doctoral Progra
Artificial neural network for the evaluation of electric propulsion system in unmanned aerial vehicles
No full textIn the domain of unmanned aerial vehicles (UAVs), evaluating electric propulsion systems is pivotal for enhancing performance and efficiency. This study employs a scaled conjugate gradient (SCG) algorithm to train an artificial neural network (ANN) for the propulsion system evaluation, offering a cutting-edge alternative to traditional experimental methods. The ANN architecture consists of an input layer, a single hidden layer, and an output layer. By varying the number of neurons in the hidden layer from 1 to 100, the optimal configuration with 2 neurons was identified, achieving high predictive accuracy. The model was trained using experimental datasets, predicting thrust force with an overall R2 value exceeding 0.99 across training, validation, and testing phases, and a low overall prediction error of 1.27%. These results demonstrate the ANN’s capability to generalize from training data, making it a valuable tool for UAV designers. Integrating ANN-based evaluations accelerates decision-making processes and optimizes UAV performance, marking a significant advancement in UAV technology
İRAN SİNEMASINDA ALT SINIFIN TEMSİLİ
No full textThis study analyzes the representation of the lower class in the selected Iranian films
produced by some of the most prominent Iranian filmmakers. It argues that there is a
shift in the representation of the lower class throughout time in a way that, in recent
films produced by filmmakers who have social concerns, they have been represented
in a pessimistic point of view, showing them as culturally and physically isolated
with no hope of improving their living circumstances. Considering the economic and
sociopolitical changes in Iran, the living conditions of the people have also been
affected. As the filmmakers who choose poverty as one of the main themes of their
films try to reflect aspects of the realities in the society, by analyzing the
representation of the lower class in selected Iranian films, this thesis attempts to
show how these changes have affected the living conditions of the poor. To this end,
a qualitative approach was used to carry out the research. First, a thematic analysis
was done to identify the ways class relations and space have been used to portray the
poor. Second, a visual analysis was carried out to illustrate how the lower class have
been visually represented within the identified themes. It was concluded that besides
being physically and culturally isolated, the poor are represented as sophisticated
people, who, unlike the older representations, can make immoral choices and are
doomed to suffer from poverty for the rest of their lives.Bu çalışma, en önde gelen İranlı film yapımcılarından bazılarının ürettiği seçilmiş
İran filmlerinde alt sınıfın temsilini analiz etmektedir. Alt sınıfın temsilinde zaman
içinde bir değişim olduğunu, sosyal kaygıları olan film yapımcıları tarafından
üretilen son filmlerde, alt sınıfın kötümser bir bakış açısıyla temsil edildiğini, yaşam
koşullarını iyileştirme umudu olmadan kültürel ve fiziksel olarak izole edildiğini
savunmaktadır. İran'daki ekonomik ve sosyopolitik değişiklikler göz önüne
alındığında, insanların yaşam koşulları da etkilenmiştir. Filmlerinin ana temalarından
biri olarak yoksulluğu seçen film yapımcıları, toplumdaki gerçekliklerin yönlerini
yansıtmaya çalışırken, seçilmiş İran filmlerinde alt sınıfın temsilini analiz ederek, bu
tez bu değişikliklerin yoksulların yaşam koşullarını nasıl etkilediğini göstermeye
çalışmaktadır. Bu amaçla, araştırmayı yürütmek için nitel bir yaklaşım kullanılmıştır.
İlk olarak, sınıf ilişkilerinin ve mekanın yoksulları tasvir etmek için kullanılma
biçimlerini belirlemek için tematik bir analiz yapılmıştır. İkinci olarak, alt sınıfın
belirlenen temalar içinde görsel olarak nasıl temsil edildiğini göstermek için görsel
bir analiz yapılmıştır. Yoksulların, fiziksel ve kültürel olarak izole olmalarının yanı
sıra, daha eski temsillerden farklı olarak ahlaksız seçimler yapabilen ve yaşamlarının geri kalanında yoksulluk çekmeye mahkûm, gelişmiş insanlar olarak temsil edildiği
sonucuna varılmıştır.M.S. - Master of Scienc
ROMA HAREKETLİLİĞİNİ ÇÖZÜMLEMEK:ANADOLU'DAN İTALYAN YARIMADASI'NA ARKEOGENOMİK ANALİZLER
No full textThe Roman Empire, one of the largest state entities of the ancient world, spanned three continents —Europe, North Africa, and Western Asia— surrounding the Mediterranean Sea for nearly 1,000 years. The Empire, as it expanded, also connected populations of distant regions through diverse processes including trade networks, voluntary and forced migration, and military service. These significantly influenced the demographic structures of local populations. The establishment and decline of the Roman Empire have been well-documented in political and cultural as well as population history for most parts of the Western Mediterranean. However, there has been little focus on the possible demographic transition in Anatolia following its occupation. This study aims to address this gap by investigating intra- and inter-regional mobility patterns during the Roman Era. To this end, we analyzed newly produced 95 Anatolian genomes dated the 6th century BCE to 10th century CE, from both coastal and inland regions of Anatolia. This data was analyzed after combining it with 121 published ancient genomes from mainly modern-day Italy dated to the same time interval. Our results indicate that the Anatolian gene pool remained relatively stable, undergoing less dramatic shifts compared to central Italy, despite the strong connections between Europe and Anatolia in this period. This suggests a notable degree of genetic continuity in Roman period Anatolia, while also revealing evidence of low level migrations from neighboring regions.Roma İmparatorluğu, antik dünyanın en büyük şehirleşmiş merkezlerinden biri olup yaklaşık 1000 yıl boyunca Akdeniz çevresinde Avrupa, Kuzey Afrika ve Batı Asya’da üç kıtaya yayılmıştır. Ticaret yollarının kurulması, kölelik politikası ve askeri hizmetler yoluyla uzak bölgeler arasındaki bağlantılar, yerel bölgelerdeki demografik yapıyı önemli ölçüde etkilemiştir. Roma İmparatorluğu kapsamlı bir şekilde incelenmiş olsa da, Anadolu’nun Roma işgali sonrası demografik dönüşümüne odaklanan herhangi bir çalışma bulunmamaktadır. Oysa Batı Akdeniz’in diğer bölgelerinde, imparatorluğun kuruluşundan çöküşüne kadar olan süreç birçok araştırmada ayrıntılı olarak ele alınmıştır. Bu çalışma, Roma Dönemi boyunca Anadolu’nun iç ve bölgeler arası hareketlilik kalıplarını araştırarak bu alandaki boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır. Bu kapsamda, Anadolu’nun kıyı ve iç bölgelerinden, MÖ 6. yüzyıldan MS 10. yüzyıla tarihlenen yeni 95 antik genom üretilmiş ve bu veriler, aynı zaman aralığına tarihlenen Güney Avrupa’dan yayımlanmış diğer antik genomlarla birleştirilerek analiz edilmiştir. Sonuçlarımız, Avrupa ve Anadolu arasındaki güçlü bağlantılara rağmen, Anadolu gen havuzunun merkezi İtalya’da gözlemlenen kadar belirgin bir değişim göstermediğini ortaya koymaktadır. Bu bulgular, Anadolu’da genetik sürekliliğin güçlü olduğunu, ancak çevresindeki bölgelerden gelen küçük ve çoklu göçlerle tamamen izole olmadığını desteklemektedir.M.S. - Master of Scienc
Effect of Panel Method Codes in Estimating the Time-Domain Responses of Floating Wind Turbines
Full text linkThis study investigates the impact of frequency-domain hydrodynamic outputs from several panel method codes on estimating time domain responses of floating wind turbines. The tools under examination are WAMIT and three open-source codes (HAMS, NEMOH, and BEMUse). The panel method codes deliver hydrodynamic coefficients and exciting forces in the frequency domain. The results serve as inputs to time-domain simulations, from which the coupled responses are calculated. Hence, the differences in frequency-domain inputs are reflected in the time-domain. Two platforms are employed: OC3-Hywind spar and OC4-DeepCWind semi-submersible. Discrepancies between hydrodynamic coefficients, excitation forces, and response amplitude operators are inspected. Then, the floaters’ time-domain responses are questioned in operational and extreme environmental conditions. The findings highlight limited reflection of frequency-domain differences on the platform motions in time-domain
Efficient Parallel Algorithm for Approximating Betweenness Centrality Values of Top k Nodes in Large Graphs
No full textComputing betweenness centrality (BC) in large graphs is crucial for various applications, including telecommunications, social, and biological networks. However, the huge size of the data presents significant challenges. In this paper, we introduce a novel approximate approach for efficiently extracting top k BC nodes by combining the Louvain community detection algorithm with Brandes' algorithm. Our method significantly enhances the runtime efficiency of the traditional Brandes' algorithm while preserving accuracy across both synthetic and real-world datasets. Additionally, our approach is suitable for parallelization, further improving its efficiency. Experimental results confirm the effectiveness of our method for large and sparse graphs
Examining Experiences of Flight Anxiety among Women with Thematic Analysis
No full textUçuş kaygısı farklı düzeylerde de olsa pek çok kişi tarafından deneyimlenmektedir. Alanyazındaki
uçuş kaygısına yönelik çalışmaların çoğunlukla nicel araştırma yöntemiyle yürütülmüş olduğu
görülmektedir. Ek olarak, pek çok diğer kaygı gibi uçuş kaygısının da kadınlar arasında daha yaygın
olduğu bilinmektedir. Dolayısıyla bu çalışmanın amacı, uçuş kaygısı yaşayan kadınların bununla
ilişkili bireysel deneyimlerinin incelenmesi ve ortaklaşan örüntülerin tespit edilmesidir. Bu
çalışmaya, Uçuş Kaygısı Durumları Anketi ve Uçuş Kaygısı Tarzı Anketi puanlarına göre uçuş kaygısı
düzeyinin yüksek olduğu belirlenen sekiz kadın katılmıştır. Katılımcılar 22-51 yaş aralığındadır.
Katılımcılarla yaklaşık 1’er saat süren bireysel ve çevrimiçi yarı yapılandırılmış görüşmeler
yapılmıştır. Bu çalışmanın amacı doğrultusunda, incelenen konuya dair önemli olan, ortak veya
paylaşılan deneyime ulaşabilmeyi sağlaması açısından tematik analiz yönteminin kullanılması
uygun görülmüştür. Tematik analiz sonucunda “uçuşla ilgili olası sorunlara dair endişeli
düşünceler”, “uçuşun ölümü çağrıştırması”, “tetikte olmak ve diken üstünde uçuş”, “uçuş kaygısının
yol açtığı mahrumiyet hissi” ve “uçuş kaygısı ile başa çıkmak için başvurulan yollar” adlı beş ana
tema elde edilmiştir. Genel olarak, bulguların ilgili alanyazınla tutarlı olduğu gözlemlenmiştir. Uçuş
kaygısı ile ilişkili faktörler, uçuş kaygısını yaşayan kişilerin hayatları üzerindeki olumsuz etkileri ve
uçuş kaygısıyla baş etme yolları hakkında elde edilen bilgilerin klinik müdahalelerde ele
alınabileceği düşünülmektedir.Many individuals experience flight anxiety, though its intensity varies. Most studies in the literature
on flight anxiety have utilized quantitative research methods. Flight anxiety is also recognized as
being more prevalent among women like other anxiety types. Therefore, this study aimed to explore
the individual experiences of women with flight anxiety and identify common patterns that emerge
from these experiences. Eight women who were identified as having high levels of flight anxiety
according to their scores on the Flight Anxiety Situations Questionnaire and the Flight Anxiety
Modality Questionnaire participated in this study. Participants were aged between 22-51. Individual
and online semi-structured interviews, each lasting approximately 1 hour, were conducted with the
participants. In line with the purpose of this study, using the thematic analysis method was deemed
appropriate in providing access to common or shared experiences that are important regarding the
topic being examined. As a result of thematic analysis, five main themes were obtained: “worried
thoughts about potential flight issues”, “association of flying with death”, “being alert and flying in
a state of tension”, “feeling of deprivation lead by flight anxiety” and “strategies used to cope with
flight anxiety”. In general, it was observed that the findings were consistent with the relevant
literature. It is thought that the information obtained about the factors associated with flight anxiety,
the negative impacts of flight anxiety on the lives of individuals experiencing it, and the strategies
used to cope with flight anxiety can be addressed in clinical interventions.Publisher's Versio
Non-Destructive Determination of Surface Residual Stresses in Electron Beam Welded AISI 410 Martensitic Stainless Steel Using the Magnetic Barkhausen Noise Technique
No full textDespite their excellent mechanical properties, martensitic stainless steels present significant welding challenges due to their susceptibility to cracking and forming brittle microstructures during thermal cycles. While electron beam welding offers advantages through its high energy density and precise control over conventional welding methods, the induced residual stresses remain a critical concern. This study aims to determine surface residual stresses in electron beam welded AISI 410 martensitic stainless steel using a self-developed C-scan mode Magnetic Barkhausen Noise (MBN) measurement system. A novel calibration and measurement methodology was developed to establish a quantitative relationship between MBN signals and residual stress state. The residual stresses in the welded specimens were analyzed systematically using MBN and X-ray diffraction (XRD) measurements and microstructural characterization. The results revealed a strong correlation between MBN parameters and residual stress states, showing notable variations across the weld zones, i.e., approximately +350 MPa in the heat-affected zone and −50 MPa in the base metal. The experimental findings were also validated through finite element simulations. The correlation between experimental and numerical results confirms the reliability of the proposed MBN-based methodology and system. These findings provide valuable insights for industrial applications, offering a rapid and reliable non-destructive method for residual stress assessment in critical welded components
Investigating terminal film thickness in oil spreading dynamics under opposing net surface tension force on calm water
No full textHeavy oils, particularly in cold water, spread slowly and eventually stop at a certain film thickness, known as the terminal film thickness. A few studies have specifically addressed the conditions and physical mechanisms that terminate the spreading process. However, traditional models for oil spreading on calm water do not predict this behavior, which may be due to a net negative surface tension effect. This paper aims to extend the existing spreading models to include the impact of net negative surface tension, where surface tension slows down and eventually stops gravity-driven spreading. Nihoul's spreading equation with negative surface tension is first analytically solved, and a physical equation for terminal thickness is derived. A Finite Element model is then developed and validated against analytical results for instantaneous spills. Finally, the model is extended to continuous spills, and the results for terminal film thickness and slick radius are compared with experimental measurements