Karabük University Institutional Repository
Not a member yet
14676 research outputs found
Sort by
The role and importance of social media in working class voting behavior: The Istanbul example
No full textTarihsel süreçte işçi sınıfının oy kullanma davranışındaki değişim bütün dünyada olduğu gibi Türkiye'de de belirgin bir şekilde gözlenmektedir. Toplumun en geniş kesimini oluşturan işçi sınıfının siyasal tercihlerinin oluşumunda sosyal medyanın giderek daha etkili bir rol oynadığı görülmektedir. İşçi sınıfı, Türkiye'nin toplumsal yapısında önemli bir politik aktör olarak siyasal karar alma süreçlerinde belirleyici bir unsurdur. Bu sınıfın siyasal davranışlarının anlaşılması, Türkiye'de siyasal dinamiklerin çözümlenmesi açısından büyük önem taşımaktadır.
Bu çalışma, İstanbul'da yaşayan işçi sınıfının oy verme davranışında sosyal medyanın rolünü ve önemini incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırma, işçi sınıfının sosyal medya kullanım alışkanlıklarını, siyasal bilgilenme süreçlerinde tercih ettikleri mecraları, bu mecralara duydukları güven düzeyini ve sosyal medyanın oy verme davranışlarına olan etkisini kapsamlı bir şekilde ele almaktadır. Özellikle son yıllarda yaşanan ekonomik dalgalanmalar, siyasal kutuplaşma ve küresel salgın gibi olağanüstü koşulların seçmen davranışına etkisi düşünüldüğünde, işçi sınıfının siyasal tercihlerini etkileyen faktörlerin incelenmesi daha da önem kazanmaktadır.
Araştırma sonuçları, katılımcıların siyasal bilgilenme beklentilerini karşılamak amacıyla toplumsal olarak sosyal medya ve internet platformlarını tercih ederek, bu şekilde Twitter (X)'ın en güvenilir sosyal medya platformu olarak değerlendirildiğini ortaya koymaktadır. Cinsiyet faktörünün sosyal medya kullanım tercihlerinde önemli bir değişken olduğunu göstermektedir. Erkekler, geleneksel medyaya, kadınlar ise sosyal medya platformlarına daha yüksek seviyede güven duymaktadır.
Çalışma, sosyal medyanın seçmenin üzerinde giderek artan etkisine rağmen, geleneksel medya araçlarının (özellikle televizyonun) öneminin devam ettiğini göstermektedir. Bu bağlamda, siyasal aktörlerin sosyal medya politikalarına önem vermeleri, seçmen tercihlerini etkilemede kritik bir faktör olarak değerlendirilmektedir.The change in the voting behavior of the working class throughout history has been distinctly observed in Turkey, as in the rest of the world. Social media plays an increasingly influential role in shaping the political preferences of the working class, which constitutes the largest segment of society. The working class, as a significant political actor in Turkey's social structure, is a determining factor in political decision-making processes. Understanding the political behaviors of this class is of great importance for analyzing the political dynamics in Turkey.
This study aims to examine the role and importance of social media in the voting behavior of the working class living in Istanbul. The research comprehensively addresses the social media usage habits of the working class, the platforms they prefer for political information, their level of trust in these platforms, and the impact of social media on their voting behaviors. The examination of factors affecting the political preferences of the working class becomes even more significant considering the extraordinary conditions experienced in recent years, such as economic fluctuations, political polarization, and the global pandemic.
The research results reveal that participants prefer social media and internet platforms for their political information needs, with Twitter (X) being evaluated as the most reliable social media platform. Gender appears to be a significant variable in social media usage preferences. Men show higher levels of trust in traditional media, while women place greater trust in social media platforms.
The study demonstrates that despite the increasing influence of social media on voters, the importance of traditional media tools (especially television) continues. In this context, the emphasis placed by political actors on social media policies is considered a critical factor in influencing voter preferences
Developing a machine learning based control system to predict and prevent failures in hydroelectric power plants based on real-time data
No full textSon yıllarda, algoritmalar, geleneksel kontrol sistemlerinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynamaya başlamış, bu sistemlerin performansını artırmış ve daha doğru ve verimli hale getirmiştir. Algoritmaların, kontrol sistemlerinin hataları gerçekleşmeden önce yüksek doğrulukla tahmin etme ve bunlardan kaçınma yeteneği, büyük önem taşıyan ve yüksek verimli bir süreç olmasından dolayı, bu tür sistemlerin başarısını önemli ölçüde artırmıştır. Bu da felaket hatalarının önlenmesini sağlar. 2019 yılında, dünya genelindeki toplam elektrik üretiminin %16’sından fazlası hidroelektrik santrallerinden sağlanmıştır. Tipik bir hidroelektrik santralinin çekirdeğini türbinler oluşturur.
Türbinler, suyun içinden geçerken yüksek seviyelerde basınca, titreşime, yüksek sıcaklıklara ve hava boşluklarına maruz kalmaktadır. Suyun türbin kanatlarından geçerken, bu ani artışlar nedeniyle tonlarca ağırlığındaki türbin kanatları kırılabilmektedir. Bu, yol açtığı büyük hasar nedeniyle trajik bir kazadır.Bu araştırma, hidroelektrik santrallerinin kontrol sistemlerini yapay zeka kullanarak geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu sayede, bu santrallerin durumunu etkileyen tüm faktörlere dair gerçek bir veritabanına dayalı olarak durumu doğru bir şekilde tahmin edebilmek ve bu sonuçları, türbinlerin çalışmasını kontrol etmek için kullanarak herhangi bir hasarı önlemek mümkün olacaktır.
Bu santrallerin gelecekteki durumuna dair tipik bir prediktif modelin kontrol sistemiyle entegrasyonu, türbin kanadı kırılmalarını ve güç santrallerindeki felaket kazalarını, bunların neden olduğu hasarları önlemenin, bu santrallerin ömrünü artırmanın, ani kapanmaları engellemenin ve elektrik enerjisi üretiminde istikrarı sağlamanın önemini taşımaktadır. Bu sistemi ayıran özellik, santrallerde kullanılan izleme ve kontrol sistemleriyle entegrasyon olasılığına sahip olması ya da bir GUI tabanlı bağımsız entegre bir sistem olarak kullanılabilmesidir. Bu çalışmada, hidroelektrik santralinin durumunu tahmin etmek, hatayı oluşmadan önce tespit etmek ve önlemek amacıyla yapay sinir ağı algoritmaları (RNN ve LSTM) kullanılmıştır. Yapılan testler sonrasında, LSTM algoritması, en yüksek doğruluk ve en düşük hata açısından en iyi sonuçları elde etmiştir. Sonuçlara göre, LSTM modeli %99.55 doğruluk, 0.0072 ortalama kare hata (MSE) ve 0.0053 ortalama mutlak hata (MAE) elde etmiştir.In recent years, algorithms have begun to play a pivotal role in developing traditional control systems, improving their performance, and making them more accurate and efficient due to their importance and high efficiency in the prediction process, which enables control systems to know errors before they occur with high accuracy and avoid them, which avoids catastrophic errors. In 2019, more than 16% of the world's total electricity production was provided by hydroelectric power plants. The core of a typical hydroelectric power plant is the turbine.
Turbines are exposed to high levels of pressure, vibration, high temperatures, and air gaps as water passes through them. Turbine blades weighing several tons break due to these sudden increases, which is a tragic accident due to the enormous damage they cause.
This research aims to develop hydroelectric power plant control systems using artificial intelligence to accurately predict the status of these stations based on a real database stored for all factors affecting the status of these stations and use this result to control the operation of the turbines to avoid any damage.
The importance of having a typical predictive model for the future status of these plants integrated with the control system lies in avoiding turbine blade breakage and catastrophic accidents in power plants and the resulting damage, increasing the life of these plants, avoiding sudden shutdown, and ensuring stability in the generation of electrical energy. What distinguishes this system is the possibility of integrating it with the monitoring and control systems used in these plants or using it as a separate integrated system based on a GUI. In this study, artificial neural network algorithms (RNN and LSTM) are used to predict the status of the hydropower plant, identify the error before it occurs, and avoid it. After testing, the LSTM algorithm achieved the greatest results in terms of the highest accuracy and the lowest error. According to the results, the LSTM model achieved an accuracy of 99.55%, a mean square error (MSE) of 0.0072, and a mean absolute error (MAE) of 0.0053
Evaluatıon of noise removal, channel selection and classificatıon success in the fusion of sar, optical and spectral satellite images
No full textBu çalışmada, hem Sentetik Açıklıklı Radar (Synthetic Aperture Radar (SAR)) ve optik görüntülerin füzyonuna yönelik gürültü azaltmaya dayalı hibrit bir yöntem geliştirilmiş hem de SAR ve multispektral görüntülerin füzyonunda kanal seçiminin arazi sınıflandırma başarısına etkisi kapsamlı şekilde incelenmiştir. Yapılan çalışmalar, farklı görüntü füzyon senaryolarında veri kalitesini ve sınıflandırma doğruluğunu artırmayı amaçlamakta olup, Sentinel-1, Sentinel-2 ve Sentinel-2 multispektral veri setleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Günümüzde uzaktan algılama uygulamaları, farklı sensörlerden elde edilen görüntülerin füzyonu yoluyla daha doğru ve anlamlı bilgi üretimini mümkün kılan görüntü füzyonu tekniklerinden yoğun şekilde yararlanmaktadır.
Özellikle SAR, optik ve multispektral görüntüler, farklı fiziksel özellikleri algıladıkları için birbirini tamamlayıcı nitelikte bilgiler sunmakta ve bu görüntülerin birlikte kullanımı uzaktan algılama analizlerinin doğruluğunu artırmaktadır. SAR’ın görüntüleme prensibi ve görüntülerde oluşan gürültü, görsel olarak yorumlanmasını zorlaştırmaktadır. SAR verilerinin daha geniş bir kullanıcı kitlesi tarafından anlaşılabilir hale getirilmesi amacıyla, SAR ve optik görüntülerin füzyonu önemli bir araştırma alanı olarak öne çıkmaktadır. Ancak, SAR ve optik görüntülerin elde edilme yöntemlerindeki farklılıklar nedeniyle, genellikle birbirine karşılık gelen görüntüleri bulmak güçleşmektedir. Bu zorluğun üstesinden gelebilmek adına Sentinel-1 ve Sentinel-2 veri setleri geliştirilmiştir.
Literatür incelendiğinde, Sentinel-1 ve Sentinel-2 veri setleri ile çeşitli görüntü füzyon yöntemlerinin kullanıldığı, ancak füzyon öncesinde gürültü giderme işlemi uygulanarak yöntemlerin performansının test edilmediği görülmektedir. Füzyon işleminin sonucunun daha anlaşılır hale getirilmesi amacıyla çalışmada, füzyon öncesinde gürültü azaltma işlemi gerçekleştirilmiş ve sonuçların iyileştirilmesi hedeflenmiştir. Bu kapsamda gerçekleştirilen ön çalışmalarda, literatürde yer alan dokuz farklı füzyon algoritması, çeşitli görüntü grupları ve farklı gürültü azaltma seviyeleriyle test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, literatürde yaygın olarak kullanılan dokuz farklı metrik ile karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler, SAR verilerindeki benek gürültüsünün giderilmesinin, füzyon performansını önemli ölçüde iyileştirdiğini ortaya koymuştur.
SAR verilerinde gürültü giderme işlemi sırasında, yalnızca gürültünün değil, bazı değerli verilerin de etkilendiği gözlemlenmiştir. Bu etkinin en aza indirilmesi ve füzyon işleminin daha başarılı olması adına, SAR görüntüleri üzerindeki farklı yoğunluk alanlarına özel gürültü giderme işlemleri uygulanmıştır. Önerilen yöntemde, gürültü giderme aşamasında görüntü küçük boyutlu piksellere ayrılmış ve her bir parçanın standart sapması hesaplanarak farklı gürültü giderme oranları uygulanmıştır. Böylece, nesne sınırları, kenar bilgisi, dokusal detaylar, küçük ölçekli yapılar, ince çizgisel yapılar ve yüzey pürüzlülüğü gibi analiz ve sınıflandırma süreçlerinde kritik rol oynayan değerli verilerin kaybı önlenmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin mevcut füzyon yöntemlerine kıyasla üstün performans sergilediğini ortaya koymaktadır. Önerilen yöntem, diğer yöntemlere kıyasla daha başarılı metrik sonuçları elde ederken, görsel çıktılardaki gürültü sorununu da ortadan kaldırmaktadır.
Yapılan ikinci çalışmada ise, SAR ve multispektral görüntülerin füzyonunda kanal seçiminin arazi sınıflandırma başarısına etkisi incelenmiştir. Sentinel-1 SAR verileri ve Sentinel-2 multispektral görüntüleri kullanılarak oluşturulan veri seti üzerinde analizler gerçekleştirilmiştir. Multispektral görüntülerde bulunan tüm spektral kanalların doğrudan kullanılması yerine, Parçacık Sürü Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization (PSO)) algoritması ile en uygun kanallar belirlenmiştir. Kanal seçim sürecinde, ERGAS (Erreur Relative Globale Adimensionnelle de Synthèse), Entropi, Kalite İndeksi (Q), RASE (Relative Average Spectral Error) ve RMSE (Root Mean Square Error) gibi metrikler kullanılmış ve yapılan testler sonucunda ERGAS metriğinin en uygun kanal kombinasyonunu belirlemede en iyi performansı sergilediği tespit edilmiştir.
Seçilen kanallar, Alt Örneklenmemiş Shearlet Dönüşümüne Dayalı Çok Ölçekli ve Çok Bantlı Görüntü Füzyonu (Non-Subsampled Shearlet Transform - Multi-Scale and Multi-Grain - Pulse Coupled Neural Network(NSST-MSMG-PCNN)) ve Ağırlıklı Gradyan Tabanlı Füzyon Yöntemi (Multi-Scale Weighted Gradient-Based Fusion (MWGF)) algoritmaları kullanılarak SAR görüntüleri ile birleştirilmiş ve elde edilen görüntülerin sınıflandırma doğruluğu analiz edilmiştir. Kanal seçimi öncesi ve sonrası sınıflandırma doğrulukları karşılaştırıldığında, en başarılı sonuçlar NSST-MSMG-PCNN yöntemi ve Evrişimsel Sinir Ağı (Convolutional Neural Network (CNN)) tabanlı DenseNet121 algoritmasıyla elde edilmiştir. Kanal seçimi sonrası doğruluğun kanal seçimi öncesine göre NSST-MSMG-PCNN yöntemi ile %68,2’den %73,3’e, MWGF yöntemi ile %63,4’ten %67,5’e yükseldiği gözlemlenmiştir.
Sınıflandırma işlemleri, CNN tabanlı derin öğrenme modelleri olan ResNet100, YoloV8 ve DenseNet121 kullanılarak gerçekleştirilmiş ve sonuçlar doğruluk çizelgeleri ile değerlendirilmiştir. Analizler, NSST-MSMG-PCNN algoritmasının MWGF’ye kıyasla daha yüksek doğruluk sağladığını göstermiştir. Elde edilen sonuçlar, farklı dalga boylarında ve farklı bantlardaki uydu görüntülerinin entegrasyonu ile veri füzyon yaklaşımında kanal seçiminin arazi sınıflandırma başarısını önemli ölçüde artırdığını ortaya koymuştur. Gelecekte, kanal seçimi için farklı optimizasyon teknikleri ve füzyon yöntemleri kullanılarak çalışmanın kapsamının genişletilebileceği değerlendirilmektedir.In this study, a hybrid method based on noise reduction is developed for the fusion of Synthetic Aperture Radar (SAR) and optical images, and the effect of channel selection on terrain classification success in the fusion of SAR and multispectral images is extensively investigated. The studies aim to improve data quality and classification accuracy in different image fusion scenarios and have been carried out using Sentinel-1, Sentinel-2, and Sentinel-2 multispectral data sets. Today, remote sensing applications make extensive use of image fusion techniques, which allow more accurate and meaningful information to be produced by combining images from different sensors.
In particular, SAR, optical, and multispectral images provide complementary information as they detect different physical properties, and using these images together increases the accuracy of remote sensing analyses. The imaging principle of SAR and the noise in the images make visual interpretation difficult. In order to make SAR data understandable to a wider range of users, the fusion of SAR and optical images is an important area of research. However, due to differences in the acquisition methods of SAR and optical images, it is often difficult to find corresponding images. To overcome this difficulty, the Sentinel-1 and Sentinel-2 data sets have been developed.
In the literature, various image fusion methods have been applied to the Sentinel-1 and Sentinel-2 datasets, but the performance of the methods has not been tested by applying a noise reduction process prior to fusion. In order to make the results of the fusion process more understandable, this study applied noise reduction before fusion and aimed to improve the results. In preliminary studies, nine different fusion algorithms from the literature were tested with different groups of images and different levels of noise reduction. The results were compared with nine different metrics commonly used in the literature. The analyses showed that the removal of speckle noise in SAR data significantly improves the fusion performance.
It has been observed that the noise removal process in SAR data affects not only the noise but also some of the valuable data. To minimize this effect and make the merging process more successful, special noise removal processes are applied to different intensity areas on SAR images. In the proposed method, the image is divided into small pixels, and different noise removal rates are applied by calculating the standard deviation of each part. This prevents the loss of valuable data such as object boundaries, edge information, texture details, small-scale structures, fine linear structures, and surface roughness, which play a critical role in the analysis and classification process. Experimental results show that the proposed method has superior performance compared to existing fusion methods. While the proposed method achieves more successful metric results compared to other methods, it also eliminates the noise problem in the visual output.
The second study investigated the effect of channel selection on the success of terrain classification in the fusion of SAR and multispectral images. Analyses were performed on a dataset generated from Sentinel-1 SAR data and Sentinel-2 multispectral images. Instead of directly using all spectral channels in the multispectral images, the most appropriate channels were determined using a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. Metrics such as ERGAS (Erreur Relative Globale Adimensionnelle de Synthèse), Entropy, Quality Index (Q), RASE (Relative Average Spectral Error), and RMSE (Root Mean Square Error) were used in the channel selection process.
The selected channels were fused with SAR images using Non-Subsampled Shearlet Transform - Multi-Scale and Multi-Grain - Pulse Coupled Neural Network (NSST-MSMG-PCNN) and Multi-Scale Weighted Gradient-Based Fusion (MWGF) algorithms, and the classification accuracy of the resulting images was analyzed. When comparing the classification accuracies before and after channel selection, the best results were obtained with the NSST-MSMG-PCNN method and the DenseNet121 algorithm based on Convolutional Neural Networks (CNN). It was observed that the accuracy after channel selection increased from 68.2% to 73.3% with the NSST-MSMG-PCNN method and from 63.4% to 67.5% with the MWGF method.
The classification was performed using the CNN-based deep learning models ResNet100, YoloV8, and DenseNet121, and the results were evaluated using accuracy plots. The analyses show that the NSST-MSMG-PCNN algorithm provides higher accuracy compared to MWGF. The results show that channel selection in the data fusion approach with the integration of satellite images at different wavelengths and in different bands significantly improves the success of terrain classification. In the future, the scope of the study can be extended by using different optimization techniques and fusion methods for channel selection
Evaluation of environmental effects of timber and reinforced concrete structures
No full textİnşaat sektörü karbon salınımı açısından önemli paya sahiptir. Yapı malzemelerinin üretimlerinden kullanımına kadar geçen süreçte çok yoğun bir karbon emisyonu ortaya çıkmaktadır. Bu süreç özellikle betonarme yapılarda çok daha kötü sonuçlar doğurmaktadır. Bu nedenle iklim değişikliği bağlamında inşaat sektörüne yönelik çalışmaların yapılarak bu konuda gelişmeler sağlanması büyük önem arz etmektedir.
Bu tez çalışmasında iklim değişikliği ile mücadele kapsamında ahşap yapılar ile betonarme yapıların karşılaştırılması yapılarak günümüzün en önemli sorunlarından olan çevresel problemlerin önüne geçilmesi için çözüm önerilerinin ortaya konması amaçlanmıştır. Diğer bir ifadeyle inşaat sektörünün karbon emisyonları bakımından çok baskın bir yere sahip olması nedeniyle bu alanda yenilikçi çözümler üreterek çevresel problemlerin önüne geçilmesine önemli katkı sağlayacaktır. Yapılan çalışma kapsamında daha sağlıklı verilerin elde edilebilmesi için üç farklı yükseklikteki (tek
katlı, beş katlı on iki katlı) yapılar, birebir aynı özelliklerle, ahşap ve betonarme taşıyıcı sistemlerle inşa edildiği ikişer senaryo dikkate alınmış ve bu koşullardaki malzeme tüketimlerinin analizi yapılmıştır. Böylelikle söz konusu malzemelerin çevresel etkilerinin karbon emisyonları karşılaştırılmıştır. Buna ek olarak iki farklı taşıyıcı sistem ile yapılacak inşaatlardaki şantiye içi trafik ve nakliye gibi etkiler de orantısal olarak dikkate alınarak tutarlı sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmayla çevresel problemlerin önüne geçilmesi için bazı çözümler ve öneriler sunulmaktadır.
Bu amaçla gerçekleştirilen tez çalışması toplam beş bölümden oluşmaktadır. Birinci bölüm giriş bölümü olup, inşaat sektörünün iklim değişikliği üzerindeki etkileri verilmektedir. İkinci bölümde, inşaat sektörünün karbon ayak izi ve çevresel etkileri, sürdürülebilir inşaat kavramı ve ilkeleri, sürdürülebilir yapı malzemeleri, Türkiye’de ahşap yapı kullanımı ve betonarme ve ahşap yapıların yaşam döngüsü analizine ilişkin bazı bilgiler verilmiştir. Üçüncü bölümde hem yapısal ahşap türleri hem de yapısal ahşap türlerinin farklılıkları ve üretimindeki farklılıklar değerlendirilerek karşılaştırılmıştır. Dördüncü bölümde örnek olarak seçilen ahşap ve betonarme yapıların iklim değişikliği açısından karşılaştırılması yapılmıştır. Beşinci bölümde ise bu tez çalışmasından çıkartılan başlıca sonuç ve öneriler verilmiştir. Bu son bölümü kaynaklar dizini izlemektedir.
Elde edilen bulgular, birebir aynı özelliklerdeki yapılarda, farklı yüksekliklerde ahşap taşıyıcı sistemde karbon emisyonlarında %42,1 ile %55,1 arasında bir azalma olduğunu ortaya koymaktadır. Bu sonuç, iklim değişikliği ile mücadele kapsamında ahşap yapıların kullanımının ne kadar önemli olduğunu göstermektedir.The construction sector has an important share in terms of carbon emissions. A very intense carbon emission occurs in the process from the production of building materials to their use. This process brings much worse results, especially in reinforced concrete structures. For this reason, it is of great importance to conduct studies on the construction sector in the context of climate change and to make developments in this regard.
In this thesis study, it is aimed to present solution suggestions to prevent environmental problems, which are among the most important problems of our day, by comparing wooden structures with reinforced concrete structures within the scope of combating climate change. In other words, since the construction sector has a very dominant place in terms of carbon emissions, it will make a significant contribution to preventing environmental problems by producing innovative solutions in this field.
Within the scope of the study, to obtain more reliable data, two scenarios were considered where three different heights (one-story, five-story and twelve-story) buildings were built with exactly the same features, with timber and reinforced concrete structural systems, and the material consumptions under these conditions were analysed. Thus, the environmental effects of the materials in question were compared with their carbon emissions. In addition, the effects of on-site traffic and transportation in constructions to be made with two different structural systems were proportionally considered and consistent results were obtained. With this study offers some solutions and suggestions to prevent environmental problems.
The thesis study carried out for this purpose consists of five chapters in total. The first chapter is the introduction section and provides the effects of the construction sector on climate change. In the second chapter, some information is given on the carbon footprint and environmental effects of the construction sector, the concept and principles of sustainable construction, sustainable building materials, the use of timber structures in Turkey and the life cycle analysis of reinforced concrete and timber structures. In the third chapter, both structural wood types and the differences in structural wood types and their production are evaluated and compared. In the fourth section, a comparison of timber and reinforced concrete structures selected as examples is made in terms of climate change. In the five chapter, In the fifth section, the main conclusions and recommendations derived from this thesis study are given. This last chapter is followed by the reference’s directory.
The findings reveal that there is a reduction in carbon emissions between 42.1% and 55.1% in timber structural systems at different heights in structures with identical features. This result shows that how important the use of timber structures is in the fight against climate change
The effects of different pre-activation protocols on performance enhancement in taekwondo athletes
No full textTaekwondo müsabakaları öncesinde akut tekme performansını artırmaya yönelik farklı ön yükleme stratejileri uygulanmaktadır. Kassal aktivitede artış gözlendiğinden dolayı, taekwondo da akut performansı arttırmada aktivasyon sonrası performans artışı (PAPE) için farklı stratejiler kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, taekwondocularda farklı ön yüklemelerin aktivasyon sonrası performans artışı (PAPE) üzerinde etkisinin incelenmesidir. Çalışmaya, yaşları 18.1 ± 2.6 arasında olan 14 erkek katılımcı gönüllü olarak katılmıştır. Katılımcılar rastgele kontrollü çaprazlama dizayn kullanılarak, İskemik Önkoşullanma protokolu (İÖK), Tuck Jump (TJ) ve kontrol protokolü (KO) olmak üzere 3 farklı ölçüme katılmıştır. Çalışmanın ilk günü antropometrik ölçümlerden sonra 48 saat arayla 3 farklı günde çalışma tamamlanmıştır. Çalışma, TJ protokolüne, tek bacakla ve çift bacakla yapılan 3x10 PAPE uygulaması gerçekleştirilmiştir. İÖK protokolünde, belirlenen %100
arteriyel tıkanma basınçlarına (ATB) göre 3x5 dakikalık iskemi – reperfüzyon uygulaması yapılmıştır. KO protokolünde ise, herhangi bir egzersiz veya müdahale uygulanmamıştır. Her protokol sonrasında, sporcuların performans yanıtları için taekwondoya özgü çeviklik testi, çoklu tekme frekans hız testi (TFHT), performans düşüş indeksi (PDİ) ve algıladıkları zorluk derecesini belirlemek için AZD değerleri kaydedilmiştir. Yapılan değerlendirme sonucunda, Taekwondo’ya özgü çeviklik testinde, istatistikel olarak anlamlı bir fark bulunmuş (p<0.05), ve İÖK protokolü diğer koşullara göre daha iyi performans göstermiştir. TFHT parametresinde, anlamlı bir fark bulunmamasına rağmen, İÖK protokolü diğer koşullara kıyasla daha iyi vuruş sayısına ve puan değerleri sağladığı görülmüştür. TFHT sonrasında gerçekleştirilen PDİ değerlendirmesinde, diğer protokollere kıyasla TJ protokolü daha düşük PDİ değerine sahiptir (p<0.05). AZD değerlendirmesinde ise, kontrol grubu diğer iki protokole kıyasla daha düşük değer sağladığı saptanmıştır (p<0.05). Sonuç olarak, iskemik önkoşullanma ve tuck jump protokollerinin taekwondo sporcularının performansı üzerinde olumlu etki sağlayabileceği ve bu nedenle antrenman veya müsabaka öncesinde PAPE stratejisi olarak kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.Various preloading strategies are implemented before Taekwondo competitions to acutely enhance kicking efficiency. Due to the observed increase in muscular activity, different strategies are used in Taekwondo to optimize post-activation performance enhancement (PAPE). The aim of this study is to examine the effects of different preloading strategies on PAPE in Taekwondo athletes. Fourteen male Taekwondo athletes, aged 18.1 ± 2.6 years, voluntarily participated in this study. A randomized controlled crossover design was employed, in which participants underwent three different protocols: Ischemic Preconditioning (IPC), Tuck Jump (TJ), and a Control Condition (CC). On the first day, anthropometric measurements were recorded, and the study was completed over three different days with a 48-hour interval between sessions. In the TJ protocol, a PAPE intervention consisting of 3×10 repetitions of single- and double-leg tuck jumps was performed. In the IPC protocol, 3×5 cycles of ischemia-reperfusion were applied based on the recorded 100% arterial
occlusion pressure (AOP). In the control condition, no exercise or intervention was administered. Following each protocol, performance responses were assessed using a Taekwondo specific agility test, the multiple kick frequency test, the performance decrement index (PDI), and ratings of perceived exertion (RPE). The results showed a statistically significant difference (p<0.05) in the Taekwondo-specific agility test, with the IPC protocol yielding superior performance compared to the other conditions. Although no significant differences were found in the parameter, IPC protocols demonstrated better stopping ability and scoring values than the other conditions. In the subsequent PDI assessment following the, the TJ protocol exhibited a lower PDI value compared to the other protocols, although this difference was not statistically significant (p<0.05). In the RPE assessment, the control group showed lower perceived exertion compared to the other two protocols (p<0.05). In conclusion, ischemic preconditioning and tuck jump protocols appear to positively influence the performance of Taekwondo athletes. Therefore, these preloading strategies can be effectively used as PAPE interventions before training sessions or competitions.Bu tez çalışması, Karabük Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinatörlüğü tarafından KBÜBAP-24-YL067 numaralı tez projesi kapsamında desteklenmiştir
Özellik çıkarma için yeni bir istatistiksel yaklaşım: Makine öğrenimi yöntemlerine uygulanması
No full textIn this study, medical image classification is an increasingly important research area, and the necessity to represent images computationally frequently presents substantial obstacles due to the vast amount of data and processing power required. This paper presents ASPS_HC, a unique approach for picture classification in the healthcare area, which seeks to achieve higher discrimination between various classes by selecting the most effective features in the data's Upper and Lower Bound outlier regions. This is achieved by employing several statistical metrics, including the coefficient of variation (CV), to construct forty-eight characteristics representing each image. The Gaussian formula was applied to a dataset of 5,540 diabetic retinopathy photos taken from Kaggle. The suggested ASPS_HC methodology has three major improvements over the prior ASPS method for feature extraction: it boosted the average ranking of the features by 200%, reduced the running time by 23.30%, and reduced the number of features required by 50%.Bu çalışmada, tıbbi görüntü sınıflandırması, giderek daha önemli bir araştırma alanıdır ve görüntüleri hesaplamalı olarak temsil etme ihtiyacı, gereken büyük miktarda veri ve işlem gücü nedeniyle genellikle önemli zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Bu çalışmada, sağlık hizmetleri alanında görüntü sınıflandırması için yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir ve bu yaklaşım, verilerin Üst ve Alt Sınır aykırı değer bölgelerindeki en etkili özellikleri belirleyerek farklı sınıflar arasında daha yüksek ayrımcılık elde etmeyi amaçlayan ASPS_HC olarak adlandırılmıştır. Bu, her bir görüntüyü temsil eden 48 özellik oluşturmak için Varyans Katsayısı (CV) dahil olmak üzere çeşitli istatistiksel ölçümlerin kullanılmasıyla elde edilir. Kaggle'dan elde edilen Gauss formülünde 5.540 diyabetik retinopati görüntüsünden oluşan bir veri seti üzerinde bir deney yapıldı. Önerilen ASPS_HC yaklaşımı, özellik çıkarma için önceki ASPS yöntemine göre üç ana avantaj sağladı: özelliklerin ortalama
sıralaması %200 artırıldı, çalışma süresi %23,30 azaltıldı ve gereken özellik sayısı %50 azaltıldı.
Sonuç olarak, ASPS_HC kullanılarak çıkarılan özellikler, hem Yapay Sinir Ağı hem de Rastgele Orman modellerinde, birincisi için %1,91 ve ikincisi için %1,36'lık bir artışla önemli ölçüde daha yüksek doğruluk ürett
Investigation of the relationship between body awareness and physical condition and upper extremity functionality in office workers
No full textBu çalışmanın amacı, ofis çalışanlarında vücut farkındalığı ile üst ekstremite fonksiyonelliği, fiziksel aktivite düzeyi ve ağrı şiddeti arasındaki ilişkiyi incelemektir. Çalışmaya, Kastamonu ili Azdavay ilçesinde çalışan 70 ofis çalışanı dahil edildi. Çalışma, yaş ortalaması 34,96 ± 8,16 yıl olan, 20 kadın ve 50 erkek üzerinde yürütüldü. Vücut Farkındalık Anketi (VFA) ile vücut farkındalığı, Üst Ekstremite Engellilik Anketi (ÜEEA) ile üst ekstremite fonksiyonelliği, Uluslararası Fiziksel Aktivite Anketi Kısa Form (UFAA-KF) ile fiziksel aktivite düzeyi, Cornell Kas-İskelet Rahatsızlıkları Anketi (CKRA) ile ağrı şiddeti değerlendirildi. Katılımcıların yaşları ile VFA (p=0,127), ÜEEA (p=0,521), UFAA-KF (p=0,078) ve CKRA (p=0,573) skorları arasında istatistiksel anlamlı ilişki tespit edilmedi. Katılımcıların vücut kitle indeksi değeri ile VFA (p=0,677), ÜEEA (p=0,887), UFAA-KF (p=0,934) ve CKRA (p=0,289) skorları arasında istatistiksel anlamlı ilişki tespit edilmedi. Katılımcıların
VFA skorları ile ÜEEA (p=0,575), UFAA-KF (p=0,647) ve CKRA (p=0,521) skorları arasında arasında istatistiksel anlamlı ilişki bulunmadı. Katılımcıların ÜEEA skorları ile UFAA-KF skorları arasında orta derecede negatif yönde anlamlı ilişki bulundu (p=0,011; r= - 0,301). Aynı zamanda ÜEEA skorları ile CKRA skorları arasında orta derecede pozitif yönde anlamlı ilişki bulundu (p=0,001; r= 0,393). Katılımcıların VFA (p=0,745) ve CKRA (p=0,056) skorları ile cinsiyete göre karşılaştırılması arasında istatistiksel anlamlı ilişki tespit edilmedi. Katılımcıların ÜEEA (p=0,001) ve UFAA-KF (p=0,018) skorları ile cinsiyete göre karşılaştırılması arasında istatistiksel anlamlı ilişki tespit edildi. Sonuç olarak vücut farkındalığı ile üst ekstremite fonksiyonelliği, fiziksel aktivite düzeyi ve ağrı şiddeti arasında anlamlı ilişki bulunmadı. Vücut farkındalığının emosyonel durum, öznel deneyimler, nöromusküler kontrol, duyu değerlendirmesi gibi vücut farkındalığına etki edebilecek diğer parametrelerle daha büyük bir örneklem grubuyla değerlendirilmesi gerektiğini düşünmekteyiz.The aim of this study is to examine the relationship between body awareness and upper extremity functionality, physical activity level, and pain intensity in office workers. The study included 70 office workers working in the Azdavay district of Kastamonu province. The study was conducted on 20 women and 50 men with an average age of 34.96 ± 8.16 years. Body awareness was assessed using the Body Awareness Questionnaire (BAQ), upper extremity functionality was assessed using the Upper Extremity Disability Questionnaire (UEDQ) to assess upper extremity functionality, the International Physical Activity Questionnaire Short Form (IPAQ-SF) to assess physical activity levels, and the Cornell Musculoskeletal Pain Questionnaire (CMPSQ) to assess pain intensity. No statistically significant relationship was found
between participants' ages and BAQ (p=0.127), UEDQ (p=0.521), IPAQ-SF (p=0.078), and CMPSQ (p=0.573) scores. No statistically significant relationship was found between participants' body mass index and BAQ (p=0.677), UEDQ (p=0.887), IPAQ-SF (p=0.934), and CMPSQ (p=0.289) scores. No statistically significant relationship was found between participants' BFQ scores and UEDQ (p=0.575), IPAQ-SF (p=0.647), and CMPSQ (p=0.521) scores. A moderately negative significant relationship was found between participants' UEDQ scores and IPAQ-SF scores (p=0.011; r=-0.301). At the same time, a moderately positive significant relationship was found between UEDQ scores and CMPSQ scores (p=0.001; r=0.393). No statistically significant relationship was found between participants' BFQ (p=0.745) and CMPSQ (p=0.056) scores and gender. A statistically significant relationship was found between participants' UEDQ (p=0.001) and IPAQ-SF (p=0.018) scores and gender. In conclusion, no significant relationship was found between body awareness and upper extremity functionality, physical activity level, and pain intensity. We believe that body awareness should be evaluated with a larger sample group in relation to other parameters that may affect body awareness, such as emotional state, subjective experiences, neuromuscular control, and sensory assessment
Effect of ALSC and ALTI5B1 master alloys addition to 6061 alloy on microstructure and mechanical properties
No full textBu çalışmada, 6061 alaşımının mikro yapısının ve mekanik özelliklerinin AlSc (alüminyum-skandiyum) ve AlTi5B1 ana alaşımının eklenmesiyle nasıl etkilendiği incelenmiştir. Bu hedefe ulaşmak için döküm ve alaşım geliştirme amacıyla hurda 6061 alaşımı elde edilmiştir. 6061 alaşımını iyileştirmek için %2 Sc içeren AlTi5B1 ve AlSc ana alaşımı da elde edilmiştir. Ana alaşımların ve hurda 6061 alüminyum alaşımının amaçlanan kimyasal bileşimleri spektral analizle doğrulanmıştır. Çalışma dört farklı kompozisyonu içermektedir. Bu kompozisyonlar temel 6061 alaşımı, %0,15 AlTi5B1 içeren 6061, %0,2 Sc içeren 6061 ve %0,1 AlTi5B1 ve %0,15 Sc içeren 6061 alaşımıdır. Döküm için gerekli ağırlıkları ölçmek için hassas bir terazi kullanılmıştır. Eritme 730°C’ye ayarlanmış bir elektrikli fırında yapılmıştır. Erimiş bileşenler, 400°C’ye ısıtılmış bir metal kalıba konulmuş ve ana alaşımlar dökümden on beş dakika önce eklenmiştir. Sonraki metalografik işlemler Karabük Üniversitesi Demir Çelik Enstitüsü laboratuvarlarında gerçekleştirilmiştir.
Dökümden sonra malzemeler hassas kesme mzkinesinde kesilmiştir ve bakelit kapsülleme için sıcak montaj işlemine tabi tutulmuştur. Aşındırma için gereken yüzey kalitesini elde etmek için numuneler SiC levhalar ve elmas çözeltileri ile taşlanmış ve parlatılmıştır. Optik mikro yapı resimleri 200x ve 500x büyütmelerde toplanmış ve Vickers sertlik testleri 500g yük altında gerçekleştirilmiştir. Kuru bir atmosferde, 25 metre mesafede 20N yük kullanılarak aşınma testleri yapılmıştır. Çalışma, AlSc ve AlTi5B1 ilavelerinin 6061 alaşımının özellikleri üzerindeki etkisini daha ayrıntılı olarak araştırmaktadır.This study examined how the microstructure and mechanical characteristics of 6061 alloy were affected by the addition of AlSc (aluminum-scandium) and AlTi5B1 master alloy. Scrap 6061 alloy was acquired for casting and alloy development in order to achieve this goal. In order to modify the 6061 alloy, AlTi5B1 and AlSc master alloy with 2% Sc were also acquired. The intended chemical compositions of the master alloys and scrap 6061 aluminum alloy were validated by spectral analysis. For the study, four distinct compositions were planned: 6061 with 0.1% AlTi5B1 and 0.15% Sc, 6061 with 0.2% Sc, 6061 with 0.15% AlTi5B1, and the base 6061 alloy. Using a precise scale, the necessary weights for casting were determined, and melting was done at 730°C in an electric furnace. After adding the master alloys fifteen minutes prior to casting, the molten materials were poured into a 400°C metal mold that had been warmed.
Subsequent metallographic operations were carried out in the laboratories of Karabük University Iron and Steel Institute. After casting, the materials were cut with a precision cutting machine before being hot mounted for bakelite encapsulation. To acquire the surface quality required for etching, samples were ground and polished with SiC sheets and diamond solutions. Optical microstructure pictures were collected at 200x and 500x magnifications, and Vickers hardness tests were performed under a 500 g load. In a dry atmosphere, wear tests were carried out using a 20N load over a 25-meter distance. The study delves further into the impact of AlSc and AlTi5B1 additions on the characteristics of 6061 alloy
The effect of eating behaviours on heart health attitudes in adolescents
No full textBu çalışma, Karabük ilinde Milli Eğitim Müdürlüğü’ne bağlı ortaöğretim kurumlarında öğrenim gören 12-15 yaş aralığındaki çocukların yeme davranışlarının kalp sağlığına yönelik tutumları ile ilişkisinin belirlenmesi amacıyla tanımlayıcı ve kesitsel bir çalışma olarak gerçekleştirilmiştir. Veri toplama araçları olarak Katılımcı Anket Formu, Kalp Sağlığı Tutum Ölçeği ve Hollanda Yeme Davranışı Anketi kullanılmıştır. Veriler, Karabük ilinde bulunan ortaöğretim kurumlarına gidilerek yüz yüze toplanmıştır. Veli Onam Formu velisi tarafında onaylanmış olan katılımcılardan kendilerine en uygun gelen seçeneği işaretlemeleri istenmiştir. Çalışma, 01 Aralık 2022 –15.122024 tarihleri arasında gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın örneklem büyüklüğü, Karabük ilinde yaşayan 12-15 yaş arası 11.389 ergen üzerinden belirlenmiştir. Bilinen evren formülü kullanılarak %95 güven aralığı ve %5 hata payı ile minimum örneklem büyüklüğü 372 olarak hesaplanmış; kayıplar göz önünde bulundurularak 446 katılımcının çalışmaya dahil edilmesi planlanmıştır.
Toplanan veriler, IBM SPSS Statistics 23 programı ile analiz edilmiştir. Kategorik değişkenler için frekans dağılımı (sayı, yüzde), sayısal değişkenler için ise tanımlayıcı istatistikler (ortalama, standart sapma) hesaplanmıştır. Analizlerde p<0,05 değeri anlamlı kabul edilmiştir. Araştırma sonuçları, ergenlerin yeme davranışlarının kalp sağlığı tutumlarıyla anlamlı bir ilişki gösterip göstermediği üzerinde durularak tartışılmıştır. Ayrıca demografik özellikler ve yeme davranışlarının kalp sağlığı tutumları ile ilişkisine dair bulgular raporlanmıştır.This study, was conducted as a descriptive and cross-sectional study to determine the relationship between the eating behaviors and heart health attitudes of children aged 12-15 years attending secondary schools under the Karabük Provincial Directorate of National Education. Data collection tools included the Participant Questionnaire Form, Heart Health Attitude Scale, and Dutch Eating Behavior Questionnaire. Data were collected face-to-face by visiting secondary schools in Karabük. Participants whose parents had approved the Parent Consent Form were asked to select the most suitable option for themselves. The study was conducted between December 1, 2022, and December 15, 2024. The sample size was determined based on the 11,389 adolescents aged 12-15 living in Karabük. The minimum sample size was calculated as 372 with a 95% confidence interval and a 5% margin of error, while using the known population formula. Considering potential data loss, the inclusion of 446 participants was planned.
The collected data were analyzed using IBM SPSS Statistics 23. Frequency distribution (number, percentage) was calculated for categorical variables, and descriptive statistics (mean, standard deviation) were used for numerical variables. A significance level of p<0.05 was considered meaningful. The study results were discussed with a focus on whether there is a significant relationship between adolescents' eating behaviors and their attitudes toward heart health. Findings were also reported regarding the relationship between demographic characteristics, eating behaviors, and heart health attitudes
The comparative evaluation of the wear behavior of epoxy matrix hybrid nano-composites via experiments and machine learning models
No full textThis study evaluated the wear behavior of multiwall carbon nanotube (MWCNT) doped non-crimp fabric carbon fiber reinforced polymer (NCF-CFRP) composites produced through vacuum infusion. Compared to 0 wt% MWCNT reinforced composite, the wear loss of 1 wt% MWCNT reinforced composite under loads of 10 N and 30 N decreased by 48.1 % and 61.1 %, respectively, for sliding distance of 1000 m. Additionally, the study evaluated various Machine Learning models including Deep Multi-Layer Perceptron (DMLP), Random Forest Regression, Gradient Boosting Regression, Linear Regression (LR), and Polynomial Regression for predicting wear loss. The DMLP model exhibited enhanced predictive capabilities in the testing phase (R²=0.9726) compared to its training performance (R²=0.9531), while the LR model maintained stable performance characteristics between training (R²=0.9712) and testing (R²=0.9454) phases