Istanbul Technical University
Ulusal Üniversitelerarası Açık Erişim Sistemi - İstanbul Teknik ÜniversitesiNot a member yet
67356 research outputs found
Sort by
Arkeolojide 3 boyutlu modelleme Reşitköy Barajı kurtarma kazıları
No full textThesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Graduate School, 20233D (3 Dimensional) modeling has profoundly transformed archaeology by introducing innovative methods for documenting, analyzing, and presenting data. This technology surpasses traditional techniques that rely on sketches, photographs, and physical records by offering dynamic, precise, and interactive means of preserving archaeological sites and artifacts. The integration of 3D technologies addresses the limitations of conventional practices, enriching the scope and depth of archaeological studies and fundamentally enhancing the discipline's ability to safeguard cultural heritage. The primary advantage of 3D modeling is its ability to create detailed digital replicas of archaeological sites. These models capture intricate features with remarkable precision, ensuring that valuable information is preserved and accessible without damaging fragile originals. Furthermore, digital reconstructions enable archaeologists to visualize and analyze historical structures in their original context. This capacity for digital preservation is particularly critical in the face of environmental degradation, conflicts, or other threats to physical resources heritage such as, illegal excavations, environmental factors, or urbanization. 3D modeling provides numerous benefits that make it essential in modern archaeology. It greatly improves the capability to preserve and share archaeological data worldwide, encouraging collaboration among researchers and enhancing public engagement. Techniques like photogrammetry and laser scanning capture fine details often missed by traditional methods, allowing for more accurate measurements and analyses. In educational settings, 3D models offer immersive experiences, including virtual tours of ancient sites, which enrich learning and create a deeper connection to history. These models also play an essential role in restoration efforts, serving as templates for accurately reconstructing damaged or incomplete artifacts and structures. Moreover, employing 3D modeling can shorten the time and reduce costs related to fieldwork and analysis, boosting efficiency without sacrificing accuracy. In comparison to traditional methods, 3D modeling represents a significant advancement. Conventional documentation often lacks the spatial and textural detail provided by digital technologies and is prone to inaccuracies and deterioration over time. Physical replicas, while valuable, are expensive and frequently fail to replicate fine details necessary for comprehensive analysis. By contrast, 3D models ensure exhaustive documentation, integrating spatial, material, and geospatial data into cohesive digital formats that are easily analyzed, stored, and shared. Overall, 3D modeling represents a technological advancement in archaeology, addressing the limitations of traditional documentation while enhancing preservation, research, and public access. Its integration into archaeological practice ensures that cultural heritage is meticulously documented and widely accessible, providing an invaluable resource for future generations and the global community.M.Sc
FPGA'de model tabanli yapay zeka hizlandirici tasarimi ve tasarim parametrelerinin derinliğine değerlendirilmesi
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025Artificial intelligence (AI) has advanced considerably in recent years. However, as models become increasingly complex, traditional hardware, such as GPUs and CPUs, faces limitations in meeting demands for power efficiency, low latency, and energy optimization. FPGAs, with their parallel processing capabilities, low latency, reconfigurable architecture, and reduced power consumption, have gained traction as an alternative platform for deploying AI models. Consequently, research on AI model deployment on FPGAs has seen significant growth in recent years. To facilitate AI deployment in FPGAs, frameworks such as Vitis AI have been introduced. This study used the Vitis AI framework to implement three different AI accelerators in the Kria KV260 Vision AI Starter Kit, a system-on-chip (SoC) platform. The first design involved vehicle color recognition using the ResNet-18 CNN model in PyTorch, fine-tuned with the Vehicle Color Recognition (VCoR) dataset. The model was quantized using the Vitis AI quantizer, compiled and optimized for deployment using the Vitis AI compiler, and then integrated onto the FPGA. The Vitis TRD flow, rather than the Vivado TRD, was followed to create the hardware design, simplifying the process and eliminating the need for PetaLinux, which is often more complex to use. Deployment on FPGA was performed using the PYNQ framework, enabling Python-based model integration without requiring any hardware description languages. The dataset was pre-processed before inference, and real-time performance was achieved by integrating the FPGA with a camera. In the second accelerator, the ResNet-18 model was fine-tuned for pneumonia diagnosis using chest X-ray images. This design reused the existing hardware, demonstrating the flexibility and adaptability of the model-based design approach for different classification tasks without additional hardware modifications. The third design implemented object detection using the YOLOv3 CNN model, pre-trained on the COCO dataset and obtained in a pre-quantized form from the Vitis Model Zoo. The model was compiled to fit the existing hardware configuration and deployed on the FPGA. Both pre-processing and post-processing steps were integrated using PYNQ, allowing bounding box generation and visualization of detected objects. Real-time object detection was achieved by connecting a live camera feed to the system. A key contribution of this work is the adoption of a model-based design approach, which simplifies FPGA deployment by avoiding the need for PetaLinux or low-level hardware design. By following the Vitis TRD flow, a more accessible and user-friendly alternative to Vivado TRD, this study developed a detailed guide for deploying AI models on FPGAs. Furthermore, the study conducted a comprehensive analysis of DPU configuration parameters and frequency settings, filling a significant gap in the literature. The results provided new insights into performance, resource utilization, power consumption, and energy efficiency, clarifying gaps, and addressing potentially misleading conclusions in previous studies within the academic literature. This work contributes to the field by presenting practical, user-friendly methods for designing and analyzing AI accelerators for both classification and object detection tasks. The study highlights the advantages of Vitis AI and model-based FPGA design, providing a guide for future research and development in the high-performance and energy-efficient AI deployment on FPGA.M.Sc
Transonik kovuk akışında aeroakustik gürültünün silindir çubuk ile pasif kontrolü
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025Cavity flow is a phenomenon that is encountered in many applications in various industries. The flow over a cavity generates highly turbulent and complex flow structures which produce a significant level of noise. The noise generation is undesirable for several concerns depending on the application. Weapon bay of a modern fighter is one of the most important instances of cavity flow in aerospace industry. High amplitude tonal pressure fluctuations occurred within a weapon bay may cause damage on sensitive avionic devices or the stores. Additionally, the noise in the weapon bay increases the detectability of aircraft, which means that the primary purpose of internal store carriage is compromised. Therefore, control of cavity flow noise is a crucial issue for a modern fighter aircraft. In the present study, a numerical investigation was carried out about noise generation in transonic cavity flow and its passive control by a cylindrical rod. First of all, the numerical method was validated by an available experimental data in the literature namely, the M219 cavity case which involves transonic flow over a cavity with a length to depth ratio of 5. CFD analysis of the reference case was performed by Star-CCM+ using Detached Eddy Simulation (DES) model and the methodology was validated by comparing with the experimental data. High amplitude tonal noise was observed within the M219 clean cavity. Subsequently, several designs were developed for the aim of noise reduction by introducing a cylindrical rod with different diameters and positions around the leading edge. Using the same CFD methodology, each design was analyzed numerically and their attenuation performance was evaluated by comparing with the clean cavity. Overall sound pressure levels are examined at both cavity floor and rear wall. OASPL distribution is also calculated over the cavity symmetry plane. Moreover, frequency spectrum of the sound pressure level at the rearmost probe was calculated to determine mode frequencies and evaluate tonal noise reduction. Furthermore, the SPL spectrum was computed not only for a single point, but also for entire symmetry plane of the cavity, hence, SPL fields for discrete frequencies are also available. Therefore, unlike previous studies about the topic, the present study provides detailed spectral examination of cavity flow by providing the SPL fields at the mode frequencies. Additionally, Spectral Proper Orthogonal Decomposition method was utilized to reveal dynamically important flow structures that developed coherently in both time and space. Besides, pressure coefficient distributions on the cavity floor are examined to consider the designs also in perspective of loads on the store. The numerical results of each design are compared and their performances are discussed based on different aspects.M.Sc
Mimari tasarım ofislerinde üretkenliği geliştirmek içinbir organizasyon yapısı modelinin belirlenmesi
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025While organizational productivity and its influencing factors have been widely explored in the literature across various sectors, there remains a significant shortage of research dedicated specifically to architectural design offices (ADOs). ADOs exhibit distinctive operational characteristics—such as their reliance on project-based workflows, interdisciplinary teamwork, and creativity-centered outputs—that set them apart from more conventional corporate or industrial settings. Despite these unique aspects, the organizational management of ADOs has been largely overlooked in productivity-focused research. This gap may stem from the limited incorporation of architectural practice management into the broader discourse of organizational theory. Consequently, there is a notable deficiency in our understanding of how productivity can be accurately measured, evaluated, and improved within ADOs, underlining the need for focused investigation in this specialized area. This study aims to determine an organizational structure model to improve organizational productivity in ADOs. To achieve this, the research began with a comprehensive review of relevant literature. This review encompassed a wide spectrum of topics including the foundational definitions and historical origins of organizations, their components, and particularly, the attributes of project-based organizations. Emphasis was placed on understanding the implications of organizational structure—its role, typologies, and theoretical foundations—with particular focus on aligning structural design to organizational objectives. Additionally, the literature examined the concept of organization on the individual level, addressing personal and professional self-organization and its impact on workplace productivity. The review also investigated the connection between organizational structure and performance, providing a framework for defining and evaluating productivity within organizational contexts. It identified various productivity-enhancing strategies and outlined how performance can be effectively assessed. Furthermore, the study narrowed its focus to ADOs, exploring their internal structures, workflows, and the role of architectural management (AM) in coordinating both creative and technical tasks. It was observed that existing research on factors influencing productivity in ADOs remains scarce and lacks empirical depth. Based on this theoretical groundwork, the study proposed the following hypothesis: Organizational Structure with 7 Divisions (with functionel structure subcategories) is a suitable model to improve organizational productivity in ADOs. This model was chosen for its comprehensiveness and product-oriented design, which is thought to correspond well with the project-based nature of ADOs. As design offices typically operate with distinct, time-bound projects that mirror the characteristics of projectbased organizations (PBOs), a structure built around such logic is deemed appropriate and potentially beneficial. To test this hypothesis, a quantitative research methodology was employed. A survey was distributed among professionals working in ADOs to evaluate their organizational awareness, the degree to which functions of the proposed model are currently applied, and the perceived impact of these functions on productivity. The survey data were analyzed using a range of statistical techniques, including reliability analysis, normality testing, correlation analysis, and independent samples t-tests. The findings revealed that more than half of the participants lacked awareness of a clearly defined organizational structure within their offices, suggesting a general absence of organizational clarity. However, it was also observed that many of the functions associated with the proposed structure were already being partially implemented. The data shows a notable mismatch between how some functions are used and how important they are thought to be. Despite being underutilized, "strategic planning for organizational growth" was found to have the greatest influence on productivity, underscoring the necessity for ADO owners and employees to understand the significance of strategic planning. Financial operations like "expense management" and "revenue management" were widely employed and thought to be very productive. On the other hand, "keeping and archiving customer information" came in last in terms of perceived productivity impact yet somewhat high in utilization (i.e., it cannot be argued that it is utilized less), indicating that its high use may be due to factors other than productivity. As a general conclusion, it can be said that the analysis supported the hypothesis, indicating that the suggested model holds significant potential for improving productivity in ADOs.M.Sc
Women representation on boards of listed joint stock companies and its impact on corporate performance
No full textTez (Yüksek Lisans)-- İstanbul Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2025Kâr odaklı yaklaşımın tek başına yeterli olmadığını ortaya koyan anlayışın ön plana çıkmaya başlamasıyla birlikte, şirketlerin paydaşlarıyla olan ilişkileri ve performansları da daha kapsayıcı bir şekilde değerlendirilmeye başlanmıştır. Bu bağlamda, şirketlerin performansları artık yalnızca finansal göstergeler üzerinden değil sürdürülebilirlik faaliyetleri üzerinden de izlenmektedir. Yönetim kurullarında cinsiyet dengesinin sağlanması ve kadın temsilinin artırılması da şirketlerin hem finansal hem de sürdürülebilirlik performansı üzerinde anlamlı bir etkiye sahiptir. Kapsayıcı ve katılımcı politikaların teşvik edilmesi toplumsal düzeyde de olumlu bir etkiye sahiptir ve sürdürülebilir kalkınmaya da katkı sağlamaktadır. Türkiye'de, kadınların yönetim kurulunda temsiline ilişkin düzenleme, Sermaye Piyasası Kurulu tarafından yayımlanan ve halka açık şirketlerin tabi olduğu Kurumsal Yönetim İlkeleri arasında yer almaktadır. Yönetim kurulu üyelerinin en az %25'inin kadın olması hedefiyle şirketlerin politika oluşturması ve bu hususta kaydedilen ilerlemenin yıllık olarak değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu düzenleme zorunlu bir yasal kota olmayıp tavsiye edici niteliktedir. Kadınların yönetim kurulunda temsilinin artması Birleşmiş Milletler tarafından 2030 yılına kadar ulaşılması hedeflenen Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları arasında da yer almaktadır. Yönetim kurulu düzeyinde yapılacak düzenlemeler Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarına ulaşılmasında yardımcı olacak ve gösterge teşkil edecektir. Uygulama bölümünde payları Borsa İstanbul Kurumsal Yönetim Endeksi'nde işlem gören şirketlere yönelik finansal analizde aktif karlılık ve faaliyet karlılığı bağımlı değişken, yönetim kurulundaki kadın oranı ve makroekonomik göstergeler bağımsız değişken olarak belirlenmiştir. Analiz sonucunda, %10 istatistiki anlamlılık düzeyinde, yönetim kurulunda kadın üye oranının artmasının faaliyet karlılığı üzerinde olumlu etkisi olduğu, aktif karlılık üzerinde ise istatistiki olarak anlamlı bir etkisi olmadığı tespit edilmiştir. Ülkemizde yönetim kurulunda kadın temsilinin düşük düzeyde olması çalışmanın önemli bir kısıtını oluşturmuştur.Since it has been recognized that a profit-oriented approach alone is insufficient, companies' relationships with stakeholders and performance are now being evaluated more inclusively. In this context, performance is now measured not only through financial indicators but also through sustainability activities. Providing women with equal opportunities in the economy and enabling them to access decision-making positions is crucial for reducing the gender gap and achieving sustainable development. In Türkiye, the legal framework addressing women's representation is addressed in the Corporate Governance Principles issued by the Capital Markets Board, which applies to publicly listed companies. These Principles recommend the establishment of policies aimed at ensuring that at least 25% of board members are women. This recommendation, however, is advisory rather than a mandatory quota. Increasing the representation of women on boards is also included among the United Nations' Sustainable Development Goals (SDGs), which are targeted for achievement by 2030. In the financial analysis conducted for the listed companies on Borsa Istanbul Corporate Governance Index, return on assets (ROA) and operating profitability are defined as dependent variables. Proportion of women on the board and macroeconomic indicators are identified as independent variables. The analysis results indicate that, at a 10% statistical significance level, an increase in the proportion of women on the board has a positive impact on operating profitability. At the same time, no statistically significant effect was found on the ROA. The low level of female representation on corporate boards in Türkiye has constituted a significant limitation.Yüksek Lisan
Oturum tabanlı öneri sistemlerinde evrensel varlık çizgesi ile varlık özellik vektörlerinin zenginleştirilmesi
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025With the advancements in artificial intelligence (AI), many industries that rely on human interaction have begun to utilize these powerful AI models. E-commerce stands out as one of the industries where modeling customer behavior is crucial. In e-commerce, it is very important to recommend items that will attract customers' attention and result in their purchase. A user's shopping experience is significantly influenced by how efficiently they can discover items that align with their preferences within a given time period. There may be different types of shopping behaviors that can create the need for different types of recommendation models. Hence, there are several types of recommender systems: Collaborative Filtering, Content-Based Filtering, and Hybrid Systems that utilize both approaches. Collaborative filtering methods predict users' interests by analyzing preferences from multiple users. It operates under the assumption that users who have liked similar things will continue to like similar things in the future. Content-based filtering methods, however, analyze items and item features, then match them to the user's profile and make recommendations. It builds a profile for each user based on the features of items they have interacted with and suggests new items with similar characteristics. In addition, various types of recommender systems have been developed to accommodate different data characteristics and application requirements. Session-Based Recommender Systems (SBRS) represent one of the most popular subtypes of recommender systems, focusing specifically on a short period of user interactions to generate recommendations. Unlike traditional methods such as collaborative and content-based filtering, which primarily rely on long-term historical user and item data, SBRS are designed to capture short-term, dynamic user preferences that emerge during a specific session. This approach proves especially beneficial in scenarios where historical user data is lacking or where user preferences are rapidly shifting. By focusing solely on the sequence and context of user actions in a session, SBRS can provide more relevant recommendations, enhancing the overall user experience. SBRS are particularly prevalent in e-commerce platforms, where users often interact with items over short periods. In today's fast-paced digital environment, user interests can change rapidly, and the relevance of historical data may diminish quickly. For instance, consider a user who logs into an e-commerce application and purchases a mobile phone after viewing several related items. Post-purchase, the user's interest in mobile phones may wane, rendering past interaction data less effective for future recommendations. Traditional recommendation methods, which rely heavily on long-term user profiles, might not adapt swiftly to such shifts in user intent. In contrast, SBRS focus on the user's current session, capturing immediate preferences and providing timely, context-aware recommendations that align with the user's interests. Although SBRS appear to be the best system for modeling short-term user interests, they have their limitations, including the cold start problem and limited item diversity. The cold-start problem arises when a model lacks adequate historical data, limiting its ability to learn effectively and generate accurate recommendations. Additionally, limited item diversity often emerges as models tend to favor popular items, resulting in repetitive recommendations and a lack of variety. To deal with these problems, graph-based recommender systems or SBRS that leverage graph structures have been introduced. In this study, we introduce a novel approach to enhance SBRS by enriching item representations through graph-based aggregation techniques and storing this information in the item's feature vector. The core idea is to capture and embed item-item relationships directly into the feature vectors of individual items, thereby incorporating contextual information derived from their interactions within the item network. By constructing an item graph where nodes represent items and edges represent relationships, we apply graph aggregation methods to enrich items' features for each item. This process enables each item to incorporate information coming from its neighborhood. Such enriched representations are particularly beneficial for items with limited interaction data, commonly referred to as "cold items.". Integrating these enriched item feature vectors into the SBRS aims to improve recommendation accuracy for tested models: Session-based Recommendation with Graph Neural Networks (SR-GNN) and Long-Short Term Memory (LSTM), especially in sessions involving cold items. By providing a more comprehensive understanding of each item's context within the broader item network, the system can generate more relevant and personalized recommendations, enhancing the overall user experience. Experiments are conducted on the Dressipi 2022 Dataset, which is mainly used in the past for the RecSys2022 Challenge. Experimental evaluations show that the proposed method is improving overall recommendation accuracy for both SR-GNN and LSTM models. Beyond overall recommendation accuracy, the proposed feature enrichment technique significantly improves the performance of SR-GNN on cold sessions (sessions that contain cold-unpopular items). Looking ahead, there are several promising directions to further explore the impact of our feature enrichment approach. One area involves applying this method across various recommendation models, such as collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid systems. Each model type may uniquely benefit from enriched item representations, potentially leading to improved recommendation accuracy. Additionally, evaluating the effectiveness of our approach on diverse datasets would help measure its generalizability and robustness. Another avenue worth investigating is the integration strategy of the enriched features. Rather than embedding them directly into the feature vector of the item, there may be other, perhaps better, ways to store them. In conclusion, SBRS are crucial for e-commerce, offering the best possible methods to represent and model customer behavior in various ways. Several problems, such as cold start and limited item diversity, still exist, but there are different methods to tackle those challenges. Utilizing graphs is one of the most common approaches that addresses the cold start problem. One promising solution involves leveraging graph-based methods to enrich item representations. By incorporating contextual information from item-item relationships, these approaches can enhance the representation of less popular or new items, thereby improving recommendation quality in sessions involving such items. Continued advancements in both SBRS and graph-based techniques are expected to further enhance recommendation systems. This progress will contribute to more personalized and satisfying shopping experiences for users, ultimately benefiting both consumers and e-commerce platforms.Yapay Zeka alanındaki hızlı gelişmelerle birlikte, insanlarla doğrudan etkileşim içerisinde bulunan birçok sektör, bu güçlü teknolojilerden yoğun şekilde faydalanmaya başlamıştır. Bu sektörler arasında, kullanıcı davranışlarının doğru bir şekilde modellenmesinin büyük önem taşıdığı e-ticaret sektörü öne çıkmaktadır. E-ticaret uygulamalarında, müşterilerin ilgisini çekecek ve satın alma ile sonuçlanabilecek ürünlerin önerilmesi, kullanıcı memnuniyetini artırmanın ve satışları iyileştirmenin temel yollarından biridir. Bir kullanıcının alışveriş deneyimi, belirli bir zaman dilimi içerisinde ilgi alanlarına uygun ürünleri ne kadar hızlı ve etkili keşfedebildiğiyle doğrudan ilişkilidir. Farklı kullanıcıların farklı alışveriş alışkanlıklarına sahip olması, öneri sistemlerinin de çeşitlenmesine neden olmuştur. Bu nedenle, öneri sistemleri veri yapısına ve kullanım senaryolarına bağlı olarak farklı gruplara ayrılmaktadır. Başlıca üç ana türden söz edilebilir: İşbirlikçi Filtreleme (Collaborative Filtering), İçerik Tabanlı Filtreleme (Content-Based Filtering) ve bu iki yaklaşımı birleştiren, her iki tarafın da kuvvetli yönlerini kullanan Hibrit Sistemler. İşbirlikçi filtreleme yöntemleri, bir kullanıcının tercihlerini, benzer geçmiş etkileşimlere sahip diğer kullanıcıların tercihlerine göre tahmin eder. Bu yöntem, kullanıcıların geçmişte benzer ürünleri beğendiği varsayımına dayanarak gelecekte de benzer ürünleri tercih edeceğini öngörür. Bir diğer taraftan, içerik tabanlı filtreleme yöntemleri, ürünlerin içerik özelliklerini analiz ederek kullanıcının geçmişte ilgilendiği ürünlerle benzer özelliklere sahip yeni ürünleri önermeye odaklanır. Bu yöntem, her kullanıcı için özelleştirilmiş bir profil oluşturarak, benzer nitelikteki ürünleri belirlemeye çalışır. Farklı veri yapıları ve uygulama ihtiyaçları doğrultusunda bu yöntemlere ek olarak daha birçok öneri sistemi çeşidi de geliştirilmiştir. Bu bağlamda, Oturum Tabanlı Öneri Sistemleri (Session-Based Recommender Systems, SBRS), özellikle son yıllarda büyük ilgi gören ve kısa süreli kullanıcı etkileşimlerinden öneriler üretmeye odaklanan sistemlerdir. Geleneksel yöntemler çoğunlukla kullanıcıların uzun vadeli geçmiş verilerine ihtiyaç duymaktadır. Ancak SBRS, kullanıcının mevcut oturumundaki davranışları temel alarak anlık ilgi alanlarını tespit etmeyi hedefler. Bu özellikleri sayesinde, kullanıcı geçmiş verisinin bulunmadığı ya da kullanıcı tercihlerinin hızlıca değiştiği durumlarda önemli avantajlar sunar. SBRS, kullanıcının bir oturum içinde gerçekleştirdiği işlem sırası ve işlem bağlamı gibi unsurları dikkate alarak daha alakalı, zamana duyarlı ve kullanıcının o anlık isteklerine odaklı öneriler üretme potansiyeline sahiptir. Bu sayede, günümüzde çevrimiçi alış-verişin epeyce yaygın olduğu ve kullanıcı isteklerinin çok hızlı değiştiği düşünüldüğünde, e-ticaret için muazzam bir öneme sahiptir. Günümüzde, özellikle mobil uygulamalar ve web tabanlı alışveriş platformlarında, kullanıcıların ürünlerle etkileşimleri çoğunlukla kısa süreli oturumlar şeklinde gerçekleşmektedir. Bu kısa oturumlar sırasında, kullanıcının ilgi alanları hızla değişebilir ve bu da geleneksel sistemlerin yeterince esnek olamamasına, kullanıcının anlık isteklerine yönelik öneriler yapılamamasına neden olur. Örneğin, bir kullanıcı birkaç cep telefonu inceleyip bir tanesini satın aldıktan sonra, sonraki oturumlarında cep telefonlarına olan ilgisini kaybedebilir. Bu gibi durumlarda, geçmiş verilere dayanan öneri sistemleri güncel kullanıcı ihtiyacını doğru şekilde yansıtamayabilir. Buna karşın SBRS, kullanıcının o anki etkileşimlerine odaklandığı için güncel ihtiyaçlara daha uygun öneriler sunabilir. Her ne kadar SBRS kısa vadeli kullanıcı tercihlerinin modellenmesinde oldukça başarılı olsa da, bazı sınırlamaları da beraberinde getirir. Bu sınırlamaların başında, soğuk başlangıç (cold-start) problemi ve sınırlı ürün çeşitliliği gelmektedir. Soğuk başlangıç problemi, hakkında yeterli geçmiş etkileşim verisi bulunmayan ürünlerin (veya kullanıcıların) doğru şekilde önerilememesi durumudur. Bu durum, özellikle yeni eklenen ürünlerin sistem tarafından göz ardı edilmesine neden olabilir. Sınırlı ürün çeşitliliği problemi ise, öneri sistemlerinin sıklıkla popüler ürünleri önermesi sonucunda oluşur; bu da kullanıcıya sunulan seçeneklerin çeşitliliğini azaltır. Bu tür zorluklarla başa çıkmak amacıyla, çizge tabanlı yapılar kullanılarak geliştirilen öneri sistemleri ön plana çıkmıştır. Bu sistemler, ürünler arası ilişkileri daha iyi modelleme kapasitesine sahiptir. Bu çalışmada, SBRS performansını artırmak amacıyla, ürün temsillerinin çizge tabanlı bilgi toplama (aggregation) yöntemleri ile zenginleştirilmesi önerilmektedir. Önerilen yöntemde, ürünler arası ilişkileri içeren bir ürün grafiği oluşturularak, her ürün düğümünün komşularından bağlamsal bilgi edinmesi sağlanır. Elde edilen bu bilgilerin her ürünün özellik vektörüne entegre edilmesiyle, zenginleştirilmiş temsil vektörleri elde edilir. Bu vektörler, özellikle geçmiş etkileşim verisi az olan "soğuk ürünler" için anlamlı katkılar sağlar. Bu yöntem, sadece öneri doğruluğunu değil, aynı zamanda öneri çeşitliliğini de artırma potansiyeline sahiptir. Çalışmada geliştirilen bu zenginleştirilmiş ürün vektörleri, oturum tabanlı öneri sistemlerinde sıklıkla kullanılan iki farklı mimariye entegre edilmiştir: Grafik Sinir Ağlarıyla Oturum Tabanlı Öneri (Session-based Recommendation with Graph Neural Networks, SR-GNN) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short-Term Memory, LSTM). Özellikle soğuk ürün içeren oturumlar gibi zorlu senaryolarda, öneri doğruluğunu artırmak hedeflenmiştir. Ürünlerin daha geniş bir bağlamda temsil edilmesiyle, sistemin hem genel doğruluğu artmakta hem de kişiselleştirme kapasitesi gelişmektedir. Deneyler, RecSys2022 Challenge kapsamında da kullanılan gerçek dünya e-ticaret verilerinden oluşan Dressipi 2022 veri seti üzerinde gerçekleştirilmiştir. Bu veri seti 1.1 milyon adet kullanıcı oturumlarından oluşmaktadır. Veri seti kendi içerisinde etiketlendirilmiş: 1 milyon adet oturum eğitim verisi, 100 bin adet oturum ise 2 farklı test verisi olarak işaretlenmiştir. Test verilerin kendi içerisinde ikiye bölünmüş, bunlardan bir tanesi yarışma kapsamında katılımcılara sağlanmış, diğer test veri seti ise gizli tutulmuştur. Yarışma sonlandığında ise tüm veriler paylaşılmıştır. Bu çalışmada eğitim verisini tamamının kullanımının, yalnızca en güncel belirli bir bölümünü kullanımına kıyasla daha başarısız sonuç verdiği gözlemlenmiştir. Son 2, 3 ve 4 aylık periyotlar kullanılarak yapılan testler sonucunda en güncel son 3 aylık eğitim verisinin kullanımına karar verilmiştir. Çalışmada başarı değerlendirmesi için yaygın olarak kullanılan ölçütlerden biri olan Mean Reciprocal Ranking (MRR) metriği tercih edilmiştir. Değerlendirme sürecinde, kullanıcıya sunulan öneri listesinin ilk kaç öğesi içerisinde doğru ürünün yer aldığını analiz edebilmek amacıyla, MRR hesaplamalarında kesim noktaları 20 ve 100 olarak belirlenmiştir (MRR@20, MRR@100). Bu sayede, hem kısa liste önerilerinin (top-20) hem de daha geniş öneri listelerinin (top-100) başarımı ayrı ayrı analiz edilmiştir. SR-GNN modelinin MRR@20 başarısı, önerilen varlık özellik vektörü zenginleştirmesi ile, 0.16968'dan 0.17144'e kadar artırılabilirken, MRR@100 başarısı 0.17360'tan 0.175356'a kadar artırılabilmiştir. Aynı şekilde LSTM mimarisi için de incelendiğinde başarılar MRR@20 için, 0.16421'den 0.16506'ya kadar, MRR@100 için ise 0.16816'dan 0.16903'e kadar artırılabilmiştir. Soğuk oturumlar üzerinde SR-GNN mimarisinde elde edilen başarı artışının LSTM mimarisine kıyasla çok daha net ve fazla olduğu gözlemlenmiştir. Özet olarak, yapılan kapsamlı deneysel analizler, önerilen yöntemin hem SR-GNN hem de LSTM modellerinde genel öneri doğruluğunu artırdığını göstermektedir. Bununla birlikte, özellikle soğuk ürünler içeren oturumlarda SR-GNN mimarisinin başarımında daha net bir artış gözlemlenmiştir. LSTM mimarisinde ise genel başarıda anlamlı bir miktarda artış gözlenirken soğuk oturumlar üzerinde gözlemlenen artış SR-GNN mimarisine kıyasla daha az olarak bulunmuştur. Bu sonuçlar, çizge tabanlı zenginleştirmenin özellikle çizge mimarilerle bütünleştiğinde daha da etkili olduğunu göstermektedir. Gelecekteki çalışmalar için önerilen yöntemin farklı öneri sistemlerine entegre edilmesi değerlendirilebilir. Özellikle içerik tabanlı veya hibrit sistemlerle birlikte kullanıldığında, zenginleştirilmiş ürün temsillerinin katkısı daha da belirgin hâle gelebilir. Ayrıca, farklı veri setlerinde yapılan deneyler sayesinde yöntemin genellenebilirliği ve dayanıklılığı test edilebilir. Bu bağlamda, özellik zenginleştirme sürecinde kullanılan entegrasyon stratejilerinin çeşitlendirilmesi ve alternatif yöntemlerin araştırılması da gelecek çalışmalar için anlamlı bir araştırma alanı sunmaktadır. Sonuç olarak, oturum tabanlı öneri sistemleri, e-ticaret uygulamalarında kullanıcı davranışlarını doğru modelleyebilmek adına son derece önemli bir rol oynamaktadır. Bu sistemlerin sahip olduğu sınırlamaları aşmak adına çizge tabanlı zenginleştirme yaklaşımları etkili ve umut vadeden bir çözüm sunmaktadır. Ürünler arası ilişkilerden elde edilen bağlamsal bilginin ürün temsillerine entegre edilmesiyle, öneri kalitesi özellikle az etkileşimli ürünler için önemli ölçüde artırılabilmektedir. SBRS ve çizge tabanlı tekniklerdeki ilerlemeler, hem kullanıcı memnuniyetini artırmakta hem de e-ticaret platformları için daha yüksek etkileşim ve dönüşüm oranları sağlamaktadır.M.Sc
Polar research activities in the world and the optimal polar research organization operating model for Türkiye
No full textTez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2025Bu tez, küresel ölçekte artan kutup araştırmalarının dinamiklerini inceleyerek, Türkiye için en uygun kutup araştırmaları birimi işletme modelini belirlemeyi amaçlamaktadır. Antarktika ve Arktik bölgeleri; iklim değişikliği, doğal kaynaklara erişim, yeni deniz yolları ve bilimsel iş birlikleri açısından stratejik bir öneme sahiptir. Türkiye'nin bu alanlardaki çıkarlarını etkin şekilde koruyabilmesi, güçlü bir kurumsal yapı ile mümkündür. Tezin ilk bölümünde, Türkiye'nin kutup araştırmalarına ilişkin tarihsel gelişimi üç aşamada ele alınmıştır: bireysel çalışmalar dönemi, akademik yapılanma dönemi ve kurumsal himaye dönemi. Bu süreçte İstanbul Teknik Üniversitesi'ne bağlı PolReC ve TÜBİTAK MAM bünyesindeki KARE gibi öncü kurumların kurulması ele alınmıştır. Ancak mevcut yapılar, politika oluşturma, bütçe yönetimi ve uluslararası temsil açısından sınırlı bir etki alanına sahiptir. bu çerçevede, etkinliği yüksek ve çok aktörlü bir kurumsal model gereksinimi ortaya çıkmıştır. Tezin yöntembilimsel çerçevesi Analitik Ağ Süreci (ANP) yaklaşımı üzerine kurulmuştur. Bu doğrultuda iki ayrı anket çalışması gerçekleştirilmiş; biri iş önceliklerinin belirlenmesi, diğeri ise olası örgütsel yapılanmaların kıyaslanması üzerine tasarlanmıştır. Katılımcılar arasında ulusal ve uluslararası düzeyde kutup araştırmalarıyla ilgilenen uzmanlar yer almıştır. Anketlerden elde edilen veriler, SuperDecisions yazılımı aracılığıyla analiz edilmiş ve alternatif kurumsal modeller belirlenen kriterlere göre ağırlıklandırılmıştır. Çalışmada, analiz için temel alınan beş ana kriter şunlardır: bilimsel araştırma kapasitesi, lojistik kabiliyet, insan kaynağı, ulusal kamu hiyerarşisinde konum ve uluslararası ilişkiler. Bulgular, bilimsel araştırma ve lojistik altyapının en kritik alanlar olduğunu göstermektedir. İnsan kaynağı boyutunda, özellikle lisansüstü programların yaygınlaştırılması ve uzun vadeli istihdam planlarının önemi vurgulanmaktadır. Uluslararası düzeyde etkin olabilmek için bilim diplomasisi, çok taraflı antlaşmalara taraf olma ve uluslararası kuruluşlarda temsil gibi unsurlar öne çıkmıştır. Sonuç olarak, Türkiye için en uygun yapı, yarı özerk bir statüyle doğrudan Cumhurbaşkanlığı'na bağlı olacak "Ulusal Kutup Araştırmaları Ajansı" olarak belirlenmiştir. Bu ajans; bilim, lojistik, eğitim, uluslararası ilişkiler ve idari işler gibi beş temel fonksiyona sahip olacak şekilde yapılandırılmalıdır. Ajansın yönetimi, danışma kurulları ve koordinasyon mekanizmalarıyla desteklenmelidir. Modelin, uluslararası eşgüdüme açık bir yapıyı benimsemesi ve çağdaş yönetişim ilkeleriyle uyumlu olması önerilmektedir. Bu çalışma, Türkiye'nin kutup vizyonuna stratejik bir kurumsal yön kazandırmakta; bilimsel üretkenlik ve uluslararası görünürlük açısından bütüncül bir yaklaşım sunmaktadır. Aynı zamanda, kamu-üniversite iş birliğini merkeze alan yeni nesil bir bilimsel örgütlenme modeli olarak, uluslararası literatüre katkı sağlamaktadır.Doktor
Electrification and performance evaluation of a conventional heavy commercial vehicle
No full textTez (Yüksek Lisans)-- İstanbul Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2025İçten yanmalı motorlara sahip araçların fosil yakıt tüketimi sonucunda atmosfere saldığı yanmamış hidrokarbon bileşenleri ve zararlı partiküller, çevresel kirliliğin artmasına, iklim değişikliğinin hızlanmasına ve küresel sera gazı salınımına etkisinin güçlenmesine yol açmaktadır. Bu sebepten dolayı, sıfır emisyon ve temiz enerji kaynaklarıyla çalışabilen elektrikli araçlara olan yönelim gün geçtikçe artmaya başlamıştır. Buradaki tez çalışmasının temel amacı da, içten yanmalı dizel motor ile çalışan bir ağır ticari taşıtın güç aktarım sistemini, bataryalı ve elektrikli güç aktarım sistemine dönüştürerek, aracın tamamen elektrikli bir kamyona evrimini modellemektir. Elektrifikasyon sürecinde, geleneksel kamyonun teknik özellikleri dikkate alınarak uygun elektrik motoru ve batarya hücresi seçimi yapılmıştır. Elektrikli kamyonun güç aktarım sistemini oluştururken iki temel model geliştirilmiştir: mekanik model ve elektrik modeli. Mekanik model içerisinde yer alan elektrikli aracın hız profilinin belirlenmesi, taşıta etki eden direnç kuvvetleri ve kullanılacak olan elektrik motorlar ilgili teknik hesaplamalar yapılmıştır. Bu hesaplamalar, elektrik modelinin ihtiyaç duyduğu güç ve performans gereksinimlerini belirlemiştir. Elektrik modeli, hesaplanan güç talepleri doğrultusunda batarya paketi ve elektrik motorunun uyum içinde çalışmasını sağlamak amacıyla geliştirilmiştir. Elektrifikasyon sürecinin doğru yönetilmesi, aracın modellenmesi ve analiz sonuçlarının doğruluğunu artırmakta, uygun bir güç aktarım sisteminin geliştirilmesini öncülük edecektir. Elektrikli kamyonun modellenmesi ve analizleri MATLAB/Simulink yazılımı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Simülasyon sürecinde, ileri yönlü yaklaşım metodu benimsenmiş ve model, aracın teknik parametreleri ile elektrik motoru ve batarya hesaplama sonuçları kullanılarak çalıştırılmıştır. Simülasyon sonuçları analiz edilerek, seçilen elektrik motoru ve batarya paketinin aracın performans gereksinimlerini karşıladığıyla ilgili validasyon yapılmıştır. Bu akademik çalışmada, teorik yöntemler kullanılarak geleneksel dizel motora sahip bir ağır ticari kamyonun belirlenen hız profilinde tükettiği yakıt miktarıyla elektrikli kamyonun aynı sürüş çevriminde harcadığı elektrik enerjisi hesaplanmıştır. Çalışmanın temel amacı, farklı güç aktarım sistemlerine sahip ağır ticari araçların harcanan enerji ile yakıt tüketimlerini karşılaştırarak, tahrik sistemlerinin verimliliklerini değerlendirmektir. Elde edilen veriler doğrultusunda, elektrikli güç aktarım sistemlerinin konvansiyonel dizel motorlara kıyasla daha yüksek enerji verimliliğine ve çevresel sürdürülebilirliğe sahip olduğu gösterilmiştir. Ayrıca, elektrifikasyon dönüşümü gerçekleşen bataryalı ağır ticari elektrikli taşıt ile referans çalışmadaki geleneksel dizel motora sahip ağır vasıta ekonomik açıdan karşılaştırıldığında, elektrik motora sahip güç aktarım sistemlerinin geleneksel dizel motora daha ekonomik olduğu kanıtlanmıştır.In recent years, the environmental concerns associated with internal combustion engine (ICE) vehicles, particularly the emission of unburned hydrocarbons and harmful particulate matter from fossil fuel consumption, have significantly contributed to global pollution, climate change, and the intensification of the greenhouse effect. These adverse effects not only threaten human health but also pose a serious risk to environmental sustainability. As a solution, battery electric vehicles (BEVs) are increasingly considered a viable alternative to conventional vehicles due to their zero-emission capabilities and ability to utilize clean energy sources. Globally, freight transportation is carried out through various modes, including road, maritime, and air transport. Among these, road transportation, facilitated by trucks and heavy-duty vehicles, plays a crucial role in maintaining supply chains and ensuring the continuity of global trade. The transition of heavy commercial vehicles to electrified systems is essential for promoting sustainable transportation with clean energy sources. In this context, the primary objective of this study is to replace the power transmission system of a diesel-powered heavy commercial vehicle with a fully battery-electric powertrain, thereby transforming the truck into a fully electric commercial vehicle. Furthermore, this study aims to conduct a comprehensive analysis of the electrified heavy-duty truck, focusing on key performance metrics such as powertrain efficiency, environmental impact, and energy/fuel economy. A comparative assessment will be performed against a similar heavy-duty vehicle equipped with an internal combustion diesel engine to evaluate these aspects under identical operating conditions. By systematically comparing electric and conventional powertrain systems, this research seeks to demonstrate the superior advantages of electrified commercial vehicles in terms of energy efficiency, sustainability, and overall performance. During the electrification process, a detailed selection of an electric motor and battery cells was conducted to match the technical specifications of the conventional truck. The powertrain of the electric truck was modeled using two fundamental structures: the mechanical model and the electrical model. In the mechanical model, the vehicle's operating speed profile was first established, followed by the definition of key vehicle parameters to align with the selected heavy commercial truck configuration. The resistance forces acting on the truck, including rolling resistance, aerodynamic drag, and grade resistance, were formulated and integrated into the vehicle dynamics analysis. These parameters were utilized to compute the required traction force and power demand for various operating conditions. The final stage of mechanical modeling involved verifying the compatibility of the selected electric motor's technical parameters with the calculated mechanical properties. This process ensured an optimal balance of torque, power, and rotational speed, enabling the electric truck to achieve the desired acceleration and sustain efficient operation under full-load conditions. The results obtained from the mechanical model represent the vehicle's performance and power demand. Based on these outcomes, the required electrical energy is determined and requested from the electrical model. The electrical model was developed to ensure the compatibility of the battery pack and electric motor in delivering the required power output. Additionally, battery pack configuration—including series and parallel cell arrangements, physical structure planning, and electrical performance analysis—was conducted to establish an optimal propulsion system. Proper management of the electrification process is critical for enhancing the accuracy of dynamic analysis and modeling results, ensuring the development of a robust and efficient power transmission system. The modelling and dynamic analysis of the electric commercial truck were conducted using MATLAB/Simulink software. In the MATLAB/Simulink environment, vehicle modelling could be performed using two fundamental approaches: forward approach method and backward approach method. In this study, the forward approach method was employed to model the electric commercial truck. The 'Vehicle Dynamics Blockset' module available in MATLAB/Simulink provides pre-configured blocks for essential components such as the vehicle body, wheel dynamics, electric motor, battery system, Proportional-Integral (PI) controller, and drive cycle components. By integrating these predefined components, the electric vehicle model was developed, and the parameters and results obtained from previous sections were systematically incorporated into the respective Simulink blocks. Throughout the simulation process, key performance indicators would be analyzed, including the total distance traveled (range), battery State of Charge (SoC), changes in current and voltage values, and the comparison between the reference speed and the actual vehicle speed. These analyses would be conducted to validate whether the electric motor could draw sufficient energy from the battery to effectively propel the vehicle. In this study, theoretical formulations were employed to assess the performance, efficiency, environmental impact, and energy/fuel economy of both the electrified heavy-duty truck and its conventional counterpart powered by an internal combustion diesel engine (ICE). These formulations were systematically implemented in Microsoft Excel to enable an accurate comparative analysis. The electrified truck model incorporated technical parameters such as the MATLAB/Simulink analysis results, specifications of the electric motor and battery system, and resistance forces affecting the vehicle. These parameters were essential for accurately simulating the truck's real-world performance under different driving conditions. For the conventional diesel truck, engine data and experimental parameters from relevant studies were integrated into Microsoft Excel to conduct the necessary ICE calculations. This approach ensured a standardized and data-driven comparison between the electrified and conventional heavy-duty trucks. The findings derived from these calculations are presented and analyzed in the subsequent section. The findings of this study present a detailed comparison between the electrified heavy-duty truck and its conventional diesel-powered counterpart. The results were obtained through various computational analyses, employing separate tables and graphical representations to illustrate energy consumption and economic outcomes. The energy consumption and cost analysis of the electrified heavy-duty truck under loaded and unloaded conditions were evaluated. The comparison in Tables demonstrates a significant variation in energy consumption between the fully loaded and unloaded scenarios. Since load factor has a substantial impact on energy consumption, optimizing vehicle payload is crucial for energy efficiency. Based on the MATLAB/Simulink simulations, the electric truck was calculated to cover 36.9 km within the defined drive cycle. As the vehicle load increases, the power demand from the electric motor rises, leading to a proportional increase in energy consumption per kilometer. Operating costs for electric heavy-duty trucks depend on both unit electricity pricing and total energy consumption. In this study, calculations were performed using DC charging tariffs to determine both the per-kilometer energy cost and total cost analysis. Additionally, battery capacity and corresponding charging costs at different load conditions were assessed to estimate the charging station costs associated with the given battery capacity. All results presented in Tables were obtained through MATLAB/Simulink and Excel-based virtual simulations under different loading conditions. The efficiency map of the electric motor under the HHDDT drive cycle, as simulated in MATLAB/Simulink. The map was developed based on the predefined motor speed (rpm) and the corresponding torque values, providing insights into the motor's operational efficiency under different conditions. The electric motor maintains a high efficiency of approximately 96% across a wide range of speeds and torque levels. The efficiency map was developed using the input parameters of torque and motor speed, modeling it as a 1-D look-up table that returns efficiency values based on real-time operational conditions. Before comparing the electrified heavy-duty truck with its conventional diesel-powered counterpart, an operational analysis of the internal combustion engine truck was conducted, with results presented in diesel engine's Table. The conventional engine selected for this study is a 7.33-liter, 6-cylinder diesel engine with 240 PS at 2400 RPM and 840 Nm of torque between 1200–1800 RPM, utilizing a Bosch Common Rail Injection system with turbocharging and an intercooler (TCI). The reference driving cycle and predefined conditions were used to evaluate the fuel consumption and fuel economy of this heavy-duty diesel truck across different engine speeds, as detailed in diesel engine's Table. For diesel engine's table, fuel consumption, total power output, and economic metrics were analyzed across five different engine speeds. Additionally, this study compares the obtained results with those from the electrified truck, enabling an assessment of the operational efficiency of the internal combustion engine. The specific fuel consumption (SFC) varies between 199–214 g/kWh, depending on engine speed. A detailed fuel consumption analysis was conducted based on engine operating time. The SFC vs. Engine Speed belongs the graphical representation in this study illustrates the relationship between specific fuel consumption (g/kWh) and engine speed (RPM) under full-load conditions, providing insight into the efficiency trends of the diesel engine across various operating ranges. For the same HHDDT drive cycle, fuel consumption per kilometer was analyzed while maintaining the same driving range for accurate comparison. Diesel Engine's Table indicates that fuel consumption per kilometer decreases as engine speed increases, suggesting a more cost-efficient operation at higher speeds. When assessing the relationship between specific fuel consumption and power output, results indicate that fuel consumption decreases up to a certain power level but increases again beyond this threshold. The graph of SFC-Power demonstrates that power demand initially grows inversely with fuel consumption, but at higher power levels, fuel consumption becomes directly proportional. Last graphic presents the torque vs. engine speed relationship of the diesel engine under full throttle conditions. At full throttle, the combustion chamber receives the maximum air-fuel mixture, which forces the engine to operate at maximum load. This figure provides insights into the correlation between engine torque and speed, as well as the impact of fuel consumption at full load conditions. The comparative analysis between the electrified heavy-duty truck and the conventional diesel truck highlights significant differences in energy consumption, operational efficiency, and cost-effectiveness. The results demonstrate that the electrified powertrain offers superior efficiency, particularly in terms of energy economy and sustainability, making it a viable alternative for future heavy-duty transportation applications
Programlanabilir metamalzeme örüntüleri aracılığıyla uyaranlara-duyarlı mimari tasarım sistemlerinin geliştirilmesine yönelik bir metodoloji
No full textThesis (M.Sc.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2025Conventional design and production approaches applied in architecture and construction sectors have a significant impact in global energy consumption and carbon emissions. Most of the energy is allocated to the building envelopes, and electromechanical control systems integrated into the building envelopes to provide indoor comfort by utilizing high energy consumption, complex mechanisms and costly maintenance processes. These systems are generally considered as "static". Due to the fact that some substances in nature may have also "active" characters that can respond to environmental factors by their specific material characteristics, this condition necessitates reconsidering conventional approaches. In this context, the concept of "active materiality" in the design process is addressed through three-dimensional (3D) and four-dimensional (4D) printing, material programming and smart materials. Another determining factor in the formation of active materiality is structural geometry. The geometric structure can directly affect the energy requirement of the system by facilitating the transformation process. At this point, "metamaterials" that have been artificially developed by humans in recent years and that exhibit superior mechanical properties come to the fore. The topologies, behavioral properties, interdisciplinary and architectural design applications of these structures are comparatively examined. By examining existing studies, it is observed that metamaterial patterns are predominantly utilized in static applications. However, these structures stand out for their capacity for dynamic transformation and the material intelligence they exhibit. In this context, gaps in the literature have been identified regarding the integration of metamaterial patterns with programmable structures for "active" use, the forms of this integration within design and fabrication processes, and their potential applications in architectural design systems. In response to these findings, this thesis aims to integrate metamaterial patterns with programmable materials to develop zero-energy, passive, and sustainable responsive architectural design systems. The methodological framework of this study consists of two stages: (1) generation of the metamaterial patterns and (2) integration of programmable materials into these patterns. In the first stage, a metamaterial pattern is developed that will allow dynamic transformations. Following this, a new pattern is designed computationally with obtained parameters. In order to test dynamic behavior of the system, two prototypes are produced by using Polylactic Acid and Thermoplastic Polyurethane materials that are rigid and flexible respectively. Then, the first experimental stage is undertaken where geometrical transformation is tested by applying forces to the prototypes from different axes. Deformations are recorded and measured. In the second phase of the methodological framework, a structural system, which can respond to its environment, is developed. Nitinol, a heat-sensitive alloy as a programmable material, is selected due to its accessibility and ease of application. The material is programmed to perform as a shading device on building facade. Geometric model is designed with 3D printed metamaterial patterns. In this direction, three variations are developed by using I, C and angled I-profile sections and they are printed by using Thermoplastic Polyurethane. Following this, an experimental setup is prepared, where the thermal conversion test is performed. This includes a heat-resistant glass container, hot water, thermometer, camera and lighting device. The samples are sequentially immersed in hot water and their transformations are tested and recorded with a camera. The module that performs better in these experiments is selected further for prototyping. In order to evaluate the potential of the selected system in architectural applications and to test its self-transformation, a 1:10 scale final prototype is produced. In this context, a section of the facade consisting of four modules is created by 3D printing. Textile material is integrated into the inner part of the modules to provide shading. The modules are placed in a structural frame made of aluminum profiles. Finally, the thermal conversion test is performed again and the resulting deformations are observed and recorded with a camera. The results are evaluated based on (1) pattern variations and (2) physical experiments and (3) the outputs. According to the findings obtained from the first experiment, where transformations were tested, metamaterial patterns exhibited different levels of deformations. In the experiments, where self-transformation was tested, the best result in terms of time use and transformation capabilities was the composite system with C-profile section. It was observed that the system was effectively activated by heat. The experiments carried out in 1:10 scale architectural prototype underlined the feasibility of the proposed methodology, despite the fact that uneven distribution of the heat on the surface prevented geometrical smoothness. Finally, a general evaluation of the outputs was made based on criteria such as time and form parameters, material and how well the research objectives were achieved by this study. As a result, responsive architectural systems through programmable metamaterials can be generated. In future studies, different shape memory alloys and patterns can be incorporated to the system. Additionally, 1:1 scale architectural applications can be utilized by using robotic fabrication techniques. Also, methods based on artificial intelligence can be integrated to the process. Thus, impact of the materials in the system sustainability can be evaluated more comprehensively.M.Sc
A comparative analysis of commonly identified pieces in Cyprus Folk Music and Turkish Folk Music
No full textTez (Yüksek Lisans)-- İstanbul Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2025Kıbrıs, tarihsel süreç boyunca birçok medeniyetin, kültürün ve siyasal otoritenin etkisi altında kalmış; bu yönüyle Doğu Akdeniz'in en önemli kültürel geçiş noktalarından biri olmuştur. Ada, tarih boyunca Fenikeliler, Romalılar, Bizanslılar, Venedikliler, Osmanlılar ve Britanyalılar gibi farklı uygarlıkların yönetiminde bulunmuş, bu durum kültürel dokusuna çok katmanlı ve zengin bir yapı kazandırmıştır. Özellikle coğrafi konumu itibarıyla hem Doğu hem de Batı dünyası arasında bir köprü görevi üstlenen Kıbrıs, yüzyıllar boyunca çeşitli kültürel etkileşimlerin merkezinde yer almıştır. Kıbrıs'ın bu çok katmanlı tarihsel arka planı, adanın kültürel mozaiğini derinleştirmiş ve onu farklı kültürel öğelerin bir arada var olduğu özgün bir yapı hâline getirmiştir. Ancak, 20. yüzyılın ikinci yarısında yaşanan siyasal gelişmeler, özellikle 1974 sonrası adanın kuzeyi ve güneyi olarak fiili bir şekilde ikiye bölünmesi, Kıbrıs'ın kültürel kimliği üzerinde derin izler bırakmıştır. Söz konusu bölünme, sadece siyasal ve toplumsal yapıyı değil, aynı zamanda kültürel ve sanatsal üretimi de doğrudan etkilemiştir. Bu dönemde adaya Türkiye'den gerçekleşen göçler, özellikle Kuzey Kıbrıs'ta kültürel yapının yeniden şekillenmesinde önemli bir rol oynamıştır. Türkiye'den göç eden topluluklar, beraberlerinde kendi geleneksel müzik repertuvarlarını ve icra pratiklerini getirmiş; bu durum, Kıbrıs Türk toplumunun müzikal kimliğinin yeniden inşasında belirleyici olmuştur. Geleneksel Türk Halk Müziği unsurları, yerel Kıbrıs müzik unsurlarıyla etkileşime girerek hem geleneksel hem de modern tınıların bir arada bulunabildiği melez bir yapı ortaya çıkarmıştır. Bu yapı, yalnızca melodik ya da ritmik öğeleri değil, aynı zamanda sözlü kültür ürünlerini, çalgı kullanım biçimlerini ve icra tekniklerini de kapsayan bütüncül bir müzikal etkileşim süreci olarak değerlendirilebilir. Kıbrıs'ın müzikal kimliği, bu tarihsel ve sosyo-kültürel süreçlerin etkisiyle şekillenmiş olup, hem Kıbrıs Türk Halk Müziği hem de Kıbrıs Rum Müziği bağlamında çeşitli geleneksel unsurları bünyesinde barındırmaktadır. Her iki müzik geleneği de tarih boyunca adada hüküm süren kültürel çeşitliliğin bir yansıması niteliğindedir. Özellikle Kıbrıs Türk Müziği içerisinde, hem Osmanlı mirasının hem de Türkiye'den gelen göçlerle taşınan Anadolu müzik geleneklerinin etkisi açık biçimde gözlemlenebilmektedir. Yapılan saha çalışmaları ve arşiv taramaları sonucunda, adada Türkiye menşeli Türk Halk Müziği repertuvarına ait çok sayıda varyantın varlığı tespit edilmiştir. Bu varyantlar kimi zaman müzikal varyant kimi zamanda söz varyantı olarak karşımıza çıkmaktadır. Bazı eserlerde ise bu varyasyonlar, hem melodik hem de sözel düzeyde birlikte görülmektedir. Tespit edilen bu varyantlar, Kıbrıs'taki müzik kültürünün yalnızca dış etkilerle şekillenmediğini; aynı zamanda yerel yorumlar, hafıza aktarımı ve icra pratikleri yoluyla yeniden üretildiğini göstermektedir. Bu bağlamda, Kıbrıs Türk Müziği hem tarihsel göç hareketlerinden hem de adanın kendi iç dinamiklerinden beslenen, çok yönlü bir kültürel ifade alanı olarak değerlendirilmelidir. Çalışma kapsamında ele alınan eserler ve varyantlar, bu müzikal çoğulluğun somut örnekleri olarak analiz edilmekte ve Kıbrıs'ın kültürel belleği açısından önemli veriler sunmaktadır. Bu tez hem Kıbrıs Halk Müziğinde hem de Türk Halk Müziğinde tespit edilen ortak eserlerin müzikal değişimlerini, benzerlik ve farklılıklarını tespit ederek analiz etmeyi aynı zamanda literatürdeki yerlerini tarihsel olarak incelemeyi amaçlamaktadır. Tespit edilen eserlerin notaları, Kıbrıs kaynaklarında Tampere sistemine göre düzenlenmiş olup, eser analizlerinde bütünlüğün sağlanabilmesi amacıyla bu eserler, Türk Halk Müziği repertuvarındaki karar sesine uygun olarak yeniden notaya alınmıştır. Söz konusu eserler Türk Müziği teorileri açısından değerlendirilerek iki coğrafyadaki varyantları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir.Yüksek Lisan