Karabük University Institutional Repository
Not a member yet
14676 research outputs found
Sort by
The effect of core stabilization exercises on lower and upper extremity muscle strength, proprioception, balance and vertical jump in adolescent cross country skiing athletes
No full textÇalışmamızın amacı, core stabilizasyon egzersizlerinin adölesan kayaklı koşu sporcularının alt ve üst ekstremite kas kuvveti, propriosepsiyon, denge ve dikey sıçrama üzerine etkisini incelemekti. Çalışmamıza 12-18 yaş arası 24 sporcu dahil edildi. Sporcular kura yöntemi ile çalışma ve kontrol grubu olmak üzere ikiye ayrıldı. Her iki gruptan da demografik bilgiler, alt ve üst ekstremite kas kuvveti, propriosepsiyon, denge ve dikey sıçrama ölçümleri alındıktan sonra kontrol grubu rutin antrenmanlarına devam ederken deney grubu rutin antrenmanlara ek olarak 8 hafta boyunca haftada 2 gün belirlenen core stabilizasyon egzersizlerini yaptı. Çalışma sonucunda deney grubundaki sporcularda kontrol grubundaki sporculardan farklı olarak, sağ kalça abdüksiyon, sağ ayak bileği dorsi fleksiyon, sağ ayak bileği plantar fleksiyon, sol kalça abdüksiyon, sol kalça adduksiyon ve diz fleksiyon kas kuvveti; sağ posterolateral, sol posterolateral ve sol posteromedial denge değerlerinde egzersiz sonrası anlamlı düzeyde artış görülmüştür (p0,05). İki grubun egzersiz sonrası karşılaştırma analizlerinde sol ayak bileği dorsifleksiyon ve sol diz fleksiyon propriosepsiyon değerlerinden istatistiksel olarak anlamlı düzeyde fark bulunmuştur (p0.05). A statistical comparison between the groups after the exercise intervention revealed a significant difference in proprioception values for left ankle dorsiflexion and left knee flexion (p<0.05). When comparing the differences in post-exercise values between the two groups, significant differences were found in muscle strength for right shoulder extension, left hip abduction, and left ankle dorsiflexion, as well as in proprioception for left knee flexion (p<0.05). Finally, when comparing the total balance scores within the groups, a significant improvement was observed in the right balance in the study group (p<0.05). As a result, it has been observed that core stabilization exercises have a clinically positive effect on certain parameters such as balance, proprioception, and muscle strength in cross-country skiers. Based on these findings, it is suggested that these exercises be incorporated into training programs.Bu tez çalışması, Karabük Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinatörlüğü tarafından KBÜBAP-23-YL-074 numaralı tez projesi kapsamında desteklenmiştir
Derin öğrenme ve bilgisayarli görü tabanlı teknik analiz kullanarak finansal piyasa tahminlerinin geliştirilmesi
No full textOver the centuries, Japanese candlestick (JC) patterns have garnered considerable interest from market participants because of their capacity to illuminate the underlying psychology of financial markets. Originating in 17th-century Japan, where rice traders first developed this illustrative method of charting—candlestick patterns, it evolved into a cornerstone of contemporary technical analysis, shaping countless trading strategies across global markets. The present investigation advances this venerable tradition by proposing an innovative framework that leverages convolutional neural networks (CNNs) to forecast the directional movements of subsequent candlesticks. This comprehensive study underscores the critical role of historical pattern recognition in anticipating price fluctuations, substantively contributing to the literature on algorithmic trading and intelligent financial forecasting.
Methodologically, this research employed a meticulous three-tiered approach to construct a high-fidelity dataset. First, the raw price data were parsed into subcharts using a sliding window technique, which enabled the capture of temporal dynamics within bounded intervals. Next, the Ta-lib library was harnessed to validate the presence of predefined candlestick patterns within each subchart, thereby infusing the dataset with qualitative indicators of market sentiment and potential trend reversals. Finally, each window’s directional inclination was determined through an integrative process involving technical indicators such as moving averages that collectively furnished robust evidence regarding prospective price trajectories. These carefully curated data elements form a solid foundation for the subsequent model training phase, wherein a CNN is developed to automatically extract salient visual and temporal features, ultimately achieving an impressive predictive accuracy of up to 99.3 percent.
Crucially, the reliability and generalizability of these findings were verified using a rigorous cross-validation scheme. In this validation protocol, the dataset is split into multiple distinct subsets, and iterative rounds of model training and testing are conducted on various combinations of these partitions. Through this systematic procedure, the capacity of the model to generalize was ascertained, thereby diminishing the risk of overfitting and solidifying the robustness of the observed predictive performance. The consistently high accuracy rates recorded across different training–testing folds testify to the adaptability of this approach in real-world trading environments.
From a broader perspective, this study demonstrates how modern artificial intelligence techniques can augment, refine, and potentially supersede traditional technical analysis methods. By blending the timeless insights of candlestick charting with the computational power of CNNs, traders and analysts can derive more nuanced data-driven strategies designed to anticipate inflection points and capitalize on emerging trends.Yüzyıllar boyunca Japon mum (JC) formasyonları, finansal piyasaların temel psikolojisini aydınlattıkları düşüncesiyle yatırımcıların yoğun ilgisini çekmiştir. İlk kez 17. yüzyılda Japonya’daki pirinç tüccarları tarafından geliştirilen bu gösterim yöntemi, günümüz teknik analiz yaklaşımlarının temel direklerinden biri haline gelerek küresel piyasalarda sayısız yatırım stratejisine esin kaynağı olmuştur. Bu çalışma, söz konusu köklü geleneği ileriye taşıyarak, gelecek mum çubuklarının yönelimlerini tahmin edebilmek amacıyla evrişimli sinir ağlarını (CNN) kullanan yenilikçi bir çerçeve önermektedir. Araştırma kapsamında, tarihi formasyon tespitinin fiyat oynaklığını öngörmedeki önemini vurgulayarak, algoritmik alım-satım ve yapay zekâ odaklı finansal tahmin literatürüne kayda değer bir katkı sunulmaktadır.
Yöntemsel olarak, yüksek doğruluklu bir veri kümesi oluşturmak amacıyla üç aşamalı titiz bir yaklaşım benimsenmiştir. İlk aşamada, kayan pencere yöntemi aracılığıyla ham fiyat verileri alt grafiklere ayrılmış ve böylece zamana yayılan dinamikler belirli aralıklar içinde yakalanmıştır. İkinci aşamada ise Ta-lib kütüphanesi kullanılarak, önceden tanımlanmış mum formasyonlarının her alt grafikte mevcut olup olmadığı doğrulanmış ve veri kümesine piyasa duyarlılığı ile muhtemel trend dönüşlerini yansıtan nitel göstergeler eklenmiştir. Son aşamada, her pencerenin yönsel eğilimi, hareketli ortalamalar ve momentum osilatörleri gibi teknik göstergelerin bütünsel bir şekilde değerlendirilmesiyle belirlenmiştir. Bu özenli veri işleme süreci, önemli görsel ve zamansal özellikleri otomatik olarak çıkaran bir CNN modelinin eğitimi için sağlam bir temel oluşturmuş ve neticede %99,3’e varan etkileyici bir tahmin doğruluğu elde edilmiştir.
Modelin güvenilirliği ve genellenebilirliği, çoklu çapraz doğrulama yöntemiyle pekiştirilmiştir. Bu doğrulama sürecinde, veri kümesi birden fazla farklı alt kümeye ayrılmış ve eğitme ile test aşamaları farklı bölümler üzerinde tekrarlı olarak gerçekleştirilmiştir. Böylece, modelin aşırı uyum (overfitting) riskini en aza indirgeme ve öngörü performansını güçlendirme amacına hizmet eden sistematik bir yöntem devreye sokulmuştur. Farklı eğitim–test katmanlarında elde edilen sürekli yüksek doğruluk oranları, yaklaşımın gerçek piyasa koşullarına uyarlanabilirliğine dair güçlü kanıtlar sunmaktadır.
Daha geniş bir açıdan bakıldığında, bu araştırma, yapay zekâ temelli tekniklerin geleneksel teknik analiz yöntemlerini nasıl güçlendirebileceğini ve hatta ileride yer yer geçersiz kılabileceğini göstermektedir. Mum çubuğu analizinin zamansız içgörüleri, CNN’nin hesaplama gücüyle harmanlanarak, yatırımcıların kritik dönüş noktalarını öngörebileceği ve gelişmekte olan trendlerden yararlanabileceği daha incelikli, veri odaklı stratejiler geliştirmelerine olanak tanımaktadır
Clinical competence measurement tool in physiotherapy (FKYÖA) turkish adaptation, validity and reliability
No full textBu çalışmanın amacı, Fizyoterapide Klinik Yeterlilik Ölçüm Aracı (FKYÖA)’nın Türkçe adaptasyon, geçerlik ve güvenirliğini incelemektir. Çalışmaya Fizyoterapi ve Rehabilitasyon (FTR) bölümü son sınıf öğrencisi olan yaşları 21-25 aralığında, yaş ortalaması 23,1 yıl olan toplam 105 (kadın:76, erkek:29) öğrenci dahil edildi. Araştırmaya katılan öğrencilerin demografik bilgileri kaydedildi. Ölçeğin Türkçe ‘ye çevrilmesi sürecinde iki bağımsız uzman tarafından Türkçe ’ye çeviri, İngilizce ’ye geri çeviri ve kültürel adaptasyon süreci tamamlandıktan sonra ilgili üniversitelerin FTR bölümlerinde görevli 10 öğretim üyesinden alınan uzman görüşleri ile kapsam geçerliğini (KGİ: 1.0) incelemek için içeriğin anlaşılırlığı, denkliği, uygunluğu ve temsiliyet yönünden her maddenin uygunluğu değerlendirildi. Ölçeğin geçerlik analizi kapsamında dil, yapı ve kapsam geçerliği incelendi. Yapı geçerliği için Doğrulayıcı
Faktör Analizi (DFA) uygulandı. Yapılan analizler sonunda FKYÖA ölçeğinin faktör yapısının iyi uyum gösterdiği kanıtlandı. Faktör yüklerinin 0.550 ile 0.807 arasında değişmesi ölçeğin alt boyutlarının da yeterli düzeyde ölçüm yaptığına işaret etti. Ölçeğin güvenirlik analizi kapsamında, iç tutarlılığı değerlendirmek için ve Test-tekrar test güvenirliği için rastgele belirlenen 20 öğrenciye benzer şartlarda test 10 gün süre arayla 2 kez uygulandı. Cronbach’s alfa katsayısı hesaplandı ve ölçeğin genelinde bu değer 0,919 olarak bulundu. Alt boyutlar mesleki davranış için 0,831 ve klinik muhakeme için 0,874 olarak hesaplandı. Bu bulunan değerler ölçeğin yüksek derecede güvenilir olduğunu göstermektedir. “Fizyoterapide Klinik Yeterlilik Ölçüm Aracı (FKYÖA)” nın geçerli ve güvenilir bir ölçüm aracı olduğu kanıtlandı. FKYÖA, FTR öğrencilerinin klinik yeterliliklerinin değerlendirilmesinde bilimsel ve standardize bir araç olarak önerilmektedir. Gelecekte yapılacak olan çalışmalarda, örneklem sayısının artırılarak, farklı üniversitelerde ölçeğin uygulanmasını ve klinik eğitim süreçlerinde etkisinin değerlendirilmesi önerilmektedir.In this study, the adaptation, validity and reliability of the Clinical Competence Measurement Tool in Physiotherapy (FKYÖA) in Turkish were examined. A total of 105 (female: 76, male: 29) senior students of the Department of Physiotherapy and Rehabilitation (FTR) aged between 21-25 with a mean age of 23.1 years were included in the study. Demographic information of the students participating in the study was recorded. In the process of translating the scale into Turkish, after the translation into Turkish, translation back into English and cultural adaptation process was completed, the suitability of each item in terms of comprehensibility, equivalence, suitability and representation of the content was evaluated with the expert opinions received from 10
faculty members working in the FTR departments of the relevant universities in order to examine the content validity (CGI: 1.0). Within the scope of the validity analysis of the scale, language, structure and scope validity were examined. Confirmatory Factor Analysis (CFA) was applied for construct validity. At the end of the analysis, it was proved that the factor structure of the PCI scale was well matched. The fact that the factor loads ranged from 0.550 to 0.807 indicated that the sub-dimensions of the scale also measured sufficiently. Within the scope of the reliability analysis of the scale, the test was applied 2 times with an interval of 10 days under similar conditions to 20 students who were randomly determined for the reliability of the test-retest and to evaluate the internal consistency. Cronbach's alpha coefficient was calculated and this value was found to be 0.919 throughout the scale. Sub-dimensions were calculated as 0.831 for occupational behavior and 0.874 for clinical reasoning. These values show that the scale is highly reliable. The " Measurement Tool for Clinical Competencies in Physiotherapy (MTCCP)" has proven to be a valid and reliable measurement tool. The FKYÖA is recommended as a scientific and standardized tool for assessing the clinical competencies of FTR students. In future studies, it is recommended to increase the number of samples, to apply the scale in different universities and to evaluate its effect on clinical education processes
Effects of combined preconditioning strategies on athletic performance
No full textEgzersiz öncesi uygulanan çeşitli yöntemlerin performans üzerindeki etkileri, spor bilimleri alanında önemli bir araştırma konusudur. İskemik önkoşullanma (İsÖ) ve aktivasyon sonrası performans artışı (ASPA) protokolleri, bu bağlamda dikkat çeken iki yaklaşımdır. İsÖ, dokulara kan akışının geçici olarak kısıtlanması ve ardından yeniden sağlanması ile fiziksel kapasiteyi artırmayı hedeflerken, ASPA, yüksek şiddetli egzersizlerin ardından geçici performans artışı sağlamayı amaçlamaktadır. Her iki yöntemin de egzersiz performansı üzerindeki olumlu etkileri literatürde gösterilmiştir; ancak bu yöntemlerin bir arada kullanıldığı çalışmalar sınırlıdır. Bu çalışmanın amacı, İsÖ, ASPA ve İsÖ+ASPA yöntemleri ile yapılan ısınma sonrası anaerobik performansın değerlendirmesidir. Çalışmaya, yaşları 22,56±2,09 olan ve en az 3 yıl kuvvet antrenman geçmişine sahip 16 sağlıklı erkek katılmıştır. Katılımcıların boy uzunluğu 174,56±5,23 (cm), vücut ağırlığı 70,48 ± 9,15 (kg) ve VKİ 23,08±2,35 (kg/m2) olarak kaydedilmiştir. Araştırma, 48-72 saat aralıklarla toplamda 6 gün
sürmüştür. İlk gün, katılımcılara çalışma hakkında bilgi verilmiş ve vücut kompozisyon ölçümleri yapılmış ve kullanılan yöntemler ile testlere aşinalık sağlamak amacıyla bir tanıtım seansı düzenlenmiştir. İkinci gün, 1 Tekrar Maksimum (1TM) testi uygulanarak bireysel maksimum kuvvet değerleri belirlenmiştir. Üçüncü günden itibaren, her bir katılımcıya kontrol, İsÖ, ASPA ve İsÖ+ASPA protokolleri randomize çapraz tasarım ile uygulanmıştır. Her uygulama sonrası Wingate Testi ile anaerobik performans ölçümleri yapılmıştır. İsÖ protokolü kapsamında, katılımcıların bacaklarına 50 mmHg ek basınçla üç döngü halinde 5 dakika oklüzyon ve 5 dakika reperfüzyon uygulanmıştır. ASPA protokolünde, katılımcılar Smith Machine kullanarak 1TM değerlerinin %80’i ile üç tekrar squat hareketi gerçekleştirmiştir. İsÖ+ASPA protokolünde ise İsÖ uygulamasının ardından ASPA protokolü tamamlanmıştır. Çalışma sonucunda maksimum güç değerlerinde anlamlı farklılıklar gözlenmiştir (p0,05). Ortalama güç ve relatif ortalama güç değerlerinde anlamlı bir fark bulunmamasına (p>0,05) rağmen, ASPA protokolünün diğer koşullara kıyasla daha yüksek değerler sağladığı görülmüştür. Minimum güç ve güç düşüşü değerlerinde protokoller arasında anlamlı bir fark saptanmamıştır (p>0,05). Bu çalışma, İsÖ ve ASPA protokollerinin anaerobik performans üzerindeki etkilerini karşılaştırmalı olarak incelemiştir. Bulgular, özellikle ASPA protokolünün maksimum güç üzerinde olumlu etkiler sağladığını, ancak protokollerin bir arada uygulanmasının bu etkileri artırmadığını göstermektedir. İsÖ ve ASPA yöntemleri, anaerobik performansı optimize etmek isteyen sporcular ve antrenörler için potansiyel faydalar sunabilir.Various pre-exercise methods that enhance physical performance are an important area of research in sports sciences. Ischemic preconditioning (IPC) and post-activation performance enhancement (PAPE) protocols are two noteworthy approaches in this context. IPC aims to enhance physical capacity by temporarily restricting and then restoring blood flow to the tissues, while PAPE seeks to provide transient performance enhancement following high-intensity exercises. Both methods have been shown in the literature to positively affect exercise performance; however, studies combining these two methods are limited. This study aims to investigate the effects of different conditions, including control, IPC, PAPE, and IPC+PAPE, on anaerobic performance using the 30-second Wingate Test. The study involved 16 healthy male participants aged 22.56 ± 2.09 years with a minimum of 3 years of strength training experience. The participants’ height, body weight, and BMI were recorded as 174.56 ± 5.23 cm, 70.48 ± 9.15 kg, and 23.08 ± 2.35 kg/m², respectively. The research was conducted in
a laboratory setting over six days, with intervals of 48-72 hours between sessions. On the first day, participants were informed about the study, their body composition was measured, and a familiarization session was conducted to introduce the methods and tests used. On the second day, the 1-Repetition Maximum (1RM) test was performed to determine individual maximum strength levels. From the third day onward, each participant underwent the control, IPC, PAPE, and IPC+PAPE protocols using a randomized crossover design. Anaerobic performance was measured using the 30-second Wingate Test after each application. In the IPC protocol, 50 mmHg additional pressure was applied to the participants’ legs in three cycles of 5-minute occlusion and 5-minute reperfusion. In the PAPE protocol, participants performed three repetitions of squats at 80% of their 1RM using a Smith Machine. The IPC+PAPE protocol involved completing the IPC application followed by the PAPE protocol. During the Wingate Test, participants were subjected to resistance equal to 7.5% of their body weight and were instructed to exert maximal effort. Significant differences were observed in maximum power values (p0.05). Although no significant differences were found in average power and relative average power values (p>0.05), the PAPE protocol yielded higher values compared to the other conditions. No significant differences were identified among the protocols in terms of minimum power and power drop values (p>0.05). This study comparatively examined the effects of IPC and PAPE protocols on anaerobic performance. The findings indicate that the PAPE protocol positively impacts maximum power, whereas the combined application of IPC and PAPE does not enhance these effects. Both IPC and PAPE methods present potential benefits for athletes and coaches aiming to optimize anaerobic performance. Further research is needed to evaluate the long-term effects and applicability of these methods in different sports disciplines
The effect of double skin and hybrid green facade applications on energy performance in office buildings
No full textYapı kabuğu, bir binanın dış çevresi ile iç mekanı arasındaki arayüzdür ve binanın enerji performansı üzerinde kritik bir rol oynar. Isı transferi, güneş radyasyonu, doğal havalandırma ve gün ışığı gibi faktörleri kontrol ederek binanın enerji tüketimini ve iç mekan konforunu doğrudan etkiler. Bu nedenle, enerji etkin bir yapı kabuğu tasarımı, sürdürülebilir binalar için temel bir gerekliliktir. Bu bağlamda, bu çalışma, soğuk-ılıman ve sıcak-nemli iklim bölgelerindeki ofis binalarının enerji verimliliğini çift kabuk cephe (ÇKC) ve hibrit çift kabuk yeşil cephe (Hibrit ÇKYC) sistemleri kullanarak iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Karabük Ticaret ve Sanayi Odası (TSO) binası vaka çalışması olarak seçilmiş ve DesignBuilder yazılımı ile modellenmiştir. Çalışmada, farklı cam özellikleri (iki katmanlı ve üç katmanlı), tampon bölge genişlikleri (60 cm ve 100 cm) ve düşey yeşil sistem (DYS) oranları (%30, %40 ve %50) gibi değişkenler kullanılarak çeşitli iyileştirme senaryoları oluşturulmuştur. Her iki iklim koşulu için de (Karabük ve Antalya) enerji simülasyonları gerçekleştirilmiş; ısıtma, soğutma, aydınlatma ve birincil enerji talepleri ile karbon emisyon sonuçları karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Karabük ilinde, 60 cm tampon bölge genişliğine sahip üç katmanlı argon dolgulu ÇKC senaryosu, birincil enerji talebi ve karbon emisyonunda %20,06 ile en yüksek faydayı sağlamıştır. Bu senaryoya uygulanan DYS entegrasyonu ile ısıtma yüklerinde artış gözlemlenmiş ve Hibrit ÇKYC'nin verimliliği ÇKC'ye göre düşmüştür. Antalya şehrinde ise 60 cm tampon bölge genişliğine sahip iki katmanlı hava dolgulu ÇKC senaryosu, birincil enerji talebi ve karbon emisyonunda %14,17 fayda sağlamıştır. Oluşturulan bu senaryoya DYS entegrasyonu ile soğutma yükleri azaltılmış ve %15,11 değerinde birincil enerji talebi ve karbon emisyonunda verimlilik elde edilmiştir. Her iki ilde de temel modele göre tüm senaryolarda enerji tasarrufu sağlanmıştır. Oluşturulan bu senaryoya DYS entegrasyonu ile soğutma yükleri azaltılmış ve %15,11 değerinde birincil enerji talebi ve karbon emisyonunda verimlilik elde edilmiştir. Her iki ilde de temel modele göre tüm senaryolarda enerji tasarrufu sağlanmıştır. Elde edilen bulgular, ÇKC ve Hibrit ÇKYC sistemlerinin enerji tüketimi üzerindeki etkilerini ortaya koymakta ve farklı iklim koşullarında en uygun tasarım parametrelerini belirlemeye yardımcı olmaktadır. Bu çalışma, mimar ve tasarımcılara enerji verimli ofis binaları tasarlama konusunda rehberlik etmeyi ve literatüre katkı sağlamayı hedeflemektedir.The building skin is the interface between a building's exterior and interior and plays a critical role in the building's energy performance. It directly affects the building's energy consumption and interior comfort by controlling factors such as heat transfer, solar radiation, natural ventilation, and daylight. Therefore, an energy-efficient building skin design is a fundamental requirement for sustainable buildings. In this context, this study aims to improve the energy efficiency of office buildings in cold-temperate and hot-humid climate zones using double-skin facade (DSF) and hybrid double-skin green facade (HDGF) systems. The Karabük Chamber of Commerce and Industry (TSO) building was selected as a case study and modeled using DesignBuilder software. In the study, various improvement scenarios were created using variables such as different glass properties (double-pane and triple-pane), buffer zone widths (60 cm and 100 cm), and vertical green system (VGS) ratios (30%, 40%, and 50%). Energy simulations were conducted for both climate conditions (Karabük and Antalya), and the results for heating, cooling, lighting, primary energy demand, and carbon emissions were comparatively analyzed. In Karabük, the triple-pane argon-filled DSF scenario with a 60 cm buffer zone width provided the highest benefit of 20.06% in primary energy demand and carbon emissions. With the integration of VGS into this scenario, an increase in heating loads was observed, and the efficiency of the HDGF decreased compared to the DSF. In Antalya, the double-pane air-filled DSF scenario with a 60 cm buffer zone width provided a 14.17% benefit in primary energy demand and carbon emissions. With VGS integration applied to this scenario, cooling loads were reduced, and a 15.11% efficiency in primary energy demand and carbon emissions was achieved. Energy savings were realized in all scenarios compared to the base model in both provinces. The findings highlight the effects of DSF and Hybrid DSGF systems on energy consumption and help determine the most suitable design parameters under different climate conditions. This study aims to guide architects and designers in designing energy-efficient office buildings and contribute to the literature
Metasezgisel algoritmalarla özellik seçimiyle makine öğrenimi kullanılarak deep-fake tespiti
No full textThe rapid advancement of deepfake technology presents significant challenges in detecting highly convincing fake videos, posing risks such as misinformation, identity theft, and privacy violations. In response, this thesis proposes an innovative approach to deepfake video detection by integrating features derived from ant colony optimi-zation–particle swarm optimization (ACO-PSO) and deep learning techniques. The proposed model extracts features from deepfake images using pre-trained convolu-tional neural networks (CNNs), specifically AlexNet and GoogleNet. These extract-ed features are then optimized using the ACO-PSO algorithm, capturing both spatial and temporal characteristics of video frames to enhance detection accuracy and ro-bustness. Finally, these optimized features are used to train machine learning classifi-ers, including support vector machines (SVM), decision trees (DT), and random for-ests (RF), for automatic differentiation between authentic and deepfake videos. Ex-tensive experiments on benchmark datasets, including the Deepfake Detection
Challenge database provided by Meta, illustrate the efficacy of the proposed model in detection accuracy, robustness to manipulation methods, and generalization to un-seen data. The results indicate that the model achieves an accuracy of 98.91% and an F1-score of 99.12%, demonstrating its strength in deepfake detection. Furthermore, this thesis introduces a dedicated detection algorithm that integrates face classifica-tion, optical flow algorithms, and deep learning models such as AlexNet and Goog-leNet. Comparative analysis of the suggested algorithm with different classifiers in-dicates that the SVM classifier delivers the best performance, achieving 97.01% sen-sitivity, 97.05% specificity, 97.87% precision, 97.07% accuracy, and 97.75% F1-score. These results exhibit the effectiveness of the proposed approach in distinguish-ing between genuine and deepfake videos.Deepfake teknolojisinin hızla ilerlemesi, son derece ikna edici sahte videoların tespit edilmesinde önemli zorluklar ortaya çıkarıyor; yanlış bilgi, kimlik hırsızlığı ve gizlilik ihlalleri gibi riskler doğuruyor. Buna yanıt olarak bu tez, karınca kolonisi optimizas-yonu-parçacık sürüsü optimizasyonu (ACO-PSO) ve derin öğrenme tekniklerinden elde edilen özellikleri entegre ederek derin sahte video tespitine yönelik yenilikçi bir yaklaşım önermektedir. Önerilen metodoloji, algılama doğruluğunu ve sağlamlığını artırmak için ACO-PSO özelliklerinden ve derin öğrenme modellerinden yararlanır. ACO-PSO'nun özellikleri, video karelerinin mekansal ve zamansal özelliklerinden çıkarılarak derin sahte manipülasyonun göstergesi olan ince desenleri yakalar. Bu özellikler daha sonra gerçek ve derin sahte videoları otomatik olarak ayırt edecek bir derin öğrenme sınıflandırıcısını eğitmek için kullanılır. Karşılaştırmalı veri kümelerini kullanan kapsamlı deneyler, önerilen yöntemin tespit doğruluğu, manipülasyon tek-niklerine karşı sağlamlığı ve görünmeyen verilere genelleme açısından üstünlüğü
nü göstermektedir. Yaklaşımın hesaplama verimliliği de analiz edilerek gerçek zaman-lı uygulamalara yönelik pratik uygulanabilirliği vurgulanıyor. Bulgular, önerilen yön-temin %98,91 doğruluk ve %99,12 F1 puanı elde ettiğini ortaya çıkardı; bu da deep-fake tespitinde dikkate değer bir başarı olduğunu gösteriyor. ACO-PSO özelliklerinin ve derin öğrenmenin entegrasyonu, kapsamlı analize olanak tanır, derin sahte içeriğin tespitinde hassasiyeti ve esnekliği artırır. Bu yaklaşım, yüz sahteciliği tespitindeki zorlukları ele alıyor ve yanlış bilgilendirme ve manipülasyon karşısında dijital medya bütünlüğünün korunmasına katkıda bulunuyor.
Ayrıca bu tez, manipüle edilmiş videoları tespit etmek, yüz sınıflandırmasından, optik akış algoritmalarından ve AlexNet ve GoogleNet gibi yerleşik derin öğrenme model-lerinden yararlanmak için özel bir algoritma sunmaktadır. Meta tarafından sağlanan kapsamlı Deepfake Detection Challenge veritabanı, birincil veri kümemiz olarak hiz-met ederek, verilen videoların orijinalliği hakkında bizi bilgilendirir. Önerilen yönte-min değerlendirilmesi için üç sınıflandırıcı (destek vektör makinesi, karar ağacı ve rastgele orman) kullanıldı. Destek vektör makine sınıflandırıcısının en iyi performans ölçümlerini sağlamasıyla sonuçlar ilgi çekicidir: Hassasiyet için %97,01, özgüllük için %97,05, kesinlik için %97,87, doğruluk için %97,07 ve F1 puanı için %97,75. Bu ölçümler, algoritmamızın derin sahte ve gerçek videoları ayırt etmedeki etkinliğini göstermektedir. Araştırmamızın kapsamı, derin sahte tespit algoritmasının geliştiril-mesi ve değerlendirilmesine odaklanmıştır. Titiz araştırmaların ve sağlam tespit mo-dellerinin geliştirilmesinin önemini vurgulayan çalışmamız, yüksek doğruluk ve F1 Skoru elde etmeyi amaçlamaktadır. Bu çalışmanın amaçları arasında, derin sahte vi-deolarla gerçek videoları ayırt edebilen güvenilir bir algoritma sunarak, derin sahte videoların artan yaygınlığına değinmek yer alıyor. Bizi mevcut AlexNet modelini kullanmaya yönlendiren kaynak kısıtlamalarına rağmen, gelecekteki çabalar hata oran-larını daha da azaltmak için daha kararlı modeller oluşturmaya odaklanacaktır. Bu bağlamda devam eden araştırmalar, derin öğrenme tabanlı birleştirme yöntemlerinin gelecek model geliştirme süreçlerine dahil edilmesi yoluyla performans verimliliğini artırma taahhüdüyle dikkatleri deepfake oluşturma sürecinin evrimine yöneltiyor
Development of electrochemical sensor for simultaneous determination of hydroquinone, catechol and resorcinol
No full textBu tez çalışmasında, dihidroksibenzen izomerleri olan hidrokinon (Hid), katekol (Kat) ve rezorsinolün (Rez) eş zamanlı tayini için bir elektrokimyasal sensör geliştirildi. Bu amaçla, camsı karbon elektrodun (GCE) yüzeyi karboksilli çok duvarlı karbon nanotüpler (c-MWCNT), Co3O4 nanopartiküller (Co3O4NP) ve poli-L-valin (PoliVal) ile modifiye edildi ve geliştirilen elektrokimyasal sensörün (c-MWCNT−Co3O4NP/PoliVal/GCE) analitlere verdiği elektrokimyasal cevaplar diferansiyel puls voltametri (DPV) yöntemi ile incelendi. Elektrot yüzeyindeki her bir modifikasyon malzemesinin miktarı ve çalışma ortamının pH'sı optimize edildi. Modifiye elektrotları karakterize etmek için dönüşümlü voltametri (CV), yüzey morfolojisini incelemek için taramalı elektron mikraskopisi (SEM) kullanıldı. Optimum bileşimde hazırlanan c-MWCNT−Co3O4NP/PoliVal/GCE ile, optimum pH’da (pH 5,0), Hid, Kat ve Rez’in diğer analitler varlığındaki bireysel tayinleri ve ayrıca eş zamanlı tayinleri yapıldı. Eş zamanlı tayinler için gözlenebilme sınırı,
doğrusal çalışma aralığı, duyarlılık, tekrar kullanılabilirlik, tekrar üretilebilirlik, saklama ömrü ve seçicilik gibi performans özellikleri belirlendi. c-MWCNT−Co3O4NP/PoliVal/GCE ile Hid, Kat ve Rez için elde edilen doğrusal çalışma aralıklarının sırasıyla 5–260 μM, 5–280 μM ve 31–550 μM ve LOD değerlerinin ise sırasıyla 3,62 μM, 2,57 μM ve 7,97 μM olduğu belirlendi. c-MWCNT−Co3O4NP/PoliVal/GCE'nin gerçek örneklerde Hid, Kat ve Rez’in eş zamanlı tayininde kullanılabilirliği araştırıldı. Bu amaçla musluk ve nehir suyunda Hid, Kat ve Rez tayini yapıldı ve geri kazanım değerleri musluk suyunda %96,2 ile %103,6; nehir suyunda ise %93,9 ile %105,5 arasında bulundu.In this thesis, an electrochemical sensor was developed for the simultaneous determination of dihydroxybenzene isomers hydroquinone (Hid), catechol (Kat) and resorcinol (Rez). For this purpose, the surface of the glassy carbon electrode (GCE) was modified with carboxylated multi-walled carbon nanotubes (c-MWCNT), Co3O4 nanoparticles (Co3O4NP) and Poly-L-valine (PoliVal) and the electrochemical responses of the developed electrochemical sensor (c-MWCNT−Co3O4NP/PoliVal/GCE) to the analytes were investigated by differential pulse voltammetry (DPV). The amount of each modification material on the electrode surface and the pH of the working medium were optimized. Cyclic voltammetry (CV) was used to characterize the modified electrodes and scanning electron microscopy (SEM) was used to examine the surface morphology. With c-MWCNT−Co3O4NP/PoliVal/GCE prepared in the optimum composition, individual
determinations and also simultaneous determinations of Hid, Kat and Rez in the presence of other analytes were carried out at optimum pH (pH 5.0). Performance properties such as detection limit, linear working range, sensitivity, reusability, reproducibility, storage stability and selectivity were determined for simultaneous determination. The linear working ranges obtained for Hid, Kat and Rez with c-MWCNT−Co3O4NP/PoliVal/GCE were determined to be 5–260 μM, 5–280 μM and 31–550 μM, respectively, and the LOD values were determined to be 3.62 μM, 2.57 μM and 7.97 μM, respectively. The applicability of c-MWCNT−Co3O4NP/PoliVal/GCE in the simultaneous determination of Hyd, Kat and Rez in real samples was investigated. For this purpose, Hid, Kat and Rez were determined in tap and river water and the recovery values were found to be between 96.2% and 103.6% in tap water and 93.9% and 105.5% in river water
Güç iletim hatlarında arıza tanımlama için yeni bir model
No full textThe rapid adoption of electric vehicles (EVs) and the increasing integration of fast-charging stations (FCS) into modern power networks have introduced significant challenges to system stability and reliability. Critical issues, such as voltage sag (VS), high impedance faults (HIF), and low impedance faults (LIF), disrupt system operations and can cause severe equipment damage. This study proposes a novel hierarchical protection framework tailored for an IEEE-14 bus power system with eight concurrently operating FCS supported by photovoltaic (PV) systems and the main grid. The framework employs a hybrid machine learning approach: a two-layer autoencoder (TLA) for feature extraction, Long Short-Term Memory (LSTM) networks for initial fault categorization into VS, HIF, and LIF, and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) for refining fault classification into subcategories, including single-line-to-ground (LG), line-to-line-to-ground (LLG), three-phase (LLL), and three-phase-to-ground (LLLG) faults. The proposed methodology achieved
99.8% accuracy in voltage sag detection, 96% classification accuracy for high impedance faults (HIF), and 91% for low impedance faults (LIF). The LSTM model exhibited near-perfect precision (1.00 for VS, 0.96 for LIF) and recall rates (1.00 for VS, 0.94 for LIF), ensuring robust detection capabilities. Furthermore, the framework offers enhanced computational efficiency, scalability, and robustness to noise, making it a reliable solution for real-time fault detection and classification. This work provides a foundation for advancing intelligent fault management systems in modern power grids with high FCS penetration, addressing both current and future challenges.Elektrikli araçların (EV) hızlı benimsenmesi ve hızlı şarj istasyonlarının (FCS) modern güç şebekelerine artan entegrasyonu, sistem kararlılığı ve güvenilirliği açısından önemli zorluklar ortaya çıkarmıştır. Voltaj düşmesi (VS), yüksek empedanslı arızalar (HIF) ve düşük empedanslı arızalar (LIF) gibi kritik sorunlar, sistemin işleyişini aksatmakta ve ciddi ekipman hasarlarına yol açabilmektedir. Bu çalışma, sekiz hızlı şarj istasyonunun (FCS) fotovoltaik (PV) sistemler ve ana şebeke desteğiyle eşzamanlı olarak çalıştığı IEEE-14 otobüs güç sistemi için özel olarak tasarlanmış yeni bir hiyerarşik koruma çerçevesi önermektedir. Çerçeve, karma bir makine öğrenimi yaklaşımı kullanmaktadır: Özellik çıkarımı için iki katmanlı bir otoenkoder (TLA), voltaj düşmesi (VS), yüksek empedanslı arızalar (HIF) ve düşük empedanslı arızalar (LIF) gibi başlangıç arıza kategorileri için Long Short-Term Memory (LSTM) ağları ve tek hat-toprak (LG), hat-hat-toprak (LLG), üç fazlı (LLL) ve üç fazlı-toprak (LLLG) arızaları gibi alt kategorilere sınıflandırma için Extreme Gradient Boosting
(XGBoost). Önerilen yöntem, voltaj düşmesi tespitinde %99,8, yüksek empedanslı arızaların sınıflandırılmasında
%96 ve düşük empedanslı arızaların sınıflandırılmasında %91 doğruluk oranı elde etmiştir. LSTM modeli, voltaj düşmesi için 1.00, düşük empedanslı arızalar için 0.96 hassasiyet ve voltaj düşmesi için 1.00, düşük empedanslı arızalar için 0.94 hatırlama oranlarıyla neredeyse kusursuz bir performans sergilemiştir. Ayrıca, çerçeve geliştirilmiş hesaplama verimliliği, ölçeklenebilirlik ve gürültüye karşı dayanıklılık sunarak gerçek zamanlı arıza tespiti ve sınıflandırması için güvenilir bir çözüm sağlamaktadır. Bu çalışma, yüksek FCS penetrasyonuna sahip modern güç şebekelerinde zeki arıza yönetim sistemlerinin geliştirilmesi için bir temel oluşturarak hem mevcut hem de gelecekteki zorluklara çözüm sunmaktadır
Developing stem volume equations for crimean pine stands located in karabuk forest enterprise
No full textOrmanın kapitalini oluşturan ağaç servetinin belirlenmesi orman envanter çalışmalarında en temel amaçlardan biridir. Orman servetinin belirlenmesi, içerisinde bulunan ağaçlara ilişkin hacim değerlerinin yüksek doğrulukta tahmin edilmesi ile mümkündür. Bir ağaca ilişkin hacim tahminine olanak sağlayan ve uygulamada sıklıkla kullanılan yöntem ağaç hacim denklemlerinin kullanımıdır. Bu çalışma kapsamında, Karabük Orman İşletme Müdürlüğü sınırları içerisinde yayılış gösteren karaçam meşcereleri için tek ve çift girişli gövde hacim denklemleri geliştirilmiştir. Bu amaçla çalışma alanı içerisinde farklı orman işletme şefliklerden, meşcere yapılarından, çap-boy basamaklarından olmak üzere toplam 263 adet örnek ağaç alınmıştır. Toplam veri, model geliştirme (%80=210 örnek ağaç) ve model kontrol (%20=53 örnek ağaç) olmak üzere rastgele iki gruba ayrılmıştır. Model geliştirme veri seti kullanılarak literatürde sıklıkla tercih edilen gövde hacim denklemlerine ilişkin parametre tahminleri yapılmıştır ve dört farklı uygunluk ölçütü kullanılarak yapılan nisbi sıralama ile en başarılı tahmin yeteneğine sahip modeller belirlenmiştir. Birçok model arasından en başarılı gövde hacim tahminlerinin elde edildiği tek girişli modele ilişkin Rdüz2, OH, OMH ve HKOK değerleri sırasıyla 0.867, -0.0030, 0.1786 ve 0.3037 olarak hesaplanmıştır. Bunun yanında, en başarılı çift girişli gövde hacim modeline ilişkin Rdüz2, OH, OMH ve HKOK değerleri ise sırasıyla 0.950, -0.0329, 0.1130 ve 0.1866 olarak hesaplanmıştır. Ayrıca, model kontrol veri seti ile yapılan uygunluk testi sonucunda tek girişli M4 ve çift girişli M9 modellerinin Karabük Orman İşletme Müdürlüğü karaçam meşcerelerinde güvenilir bir şekilde hacim tahmininde kullanılabilecekleri sonucuna varılmıştır. Çalışma sonucunda, M4 ve M9 modelleri kullanılarak tek girişli ve çift girişli gövde hacim tabloları da düzenlenmiştir.Determining the growing stock that constitutes the capital of the forest is one of the most basic objectives of forest inventory studies. Determination of forest growing stock is possible by estimating the volume values of the trees with high accuracy. A frequently used method in practice that allows volume estimation for a tree is the use of tree volume equations. Within the scope of this study, single and double entry stem volume equations were developed for black pine stands distributed within the borders of Karabük Forest Enterprise. For this purpose, a total of 263 sample trees were taken from different chiefdoms, stand structures, and size classes within the study area. The total data was randomly divided into two groups: model development (80% = 210 sample trees) and model control (20% = 53 sample trees). Using the model development data set, parameter estimates for stem volume equations frequently preferred in the literature were made and the models with the most successful prediction ability were determined by relative ranking using four different statistical criteria. Among the developed models, the Rdüz2, OH, OMH and HKOK values for the single-entry model, which gave the most successful stem volume estimates, were calculated as 0.867, -0.0030, 0.1786 and 0.3037, respectively. In addition, the Rdüz2, OH, OMH and HKOK values for the most successful double-entry stem volume model were calculated as 0.950, -0.0329, 0.1130 and 0.1866, respectively. As a result of the suitability test performed with the model control data set, it was concluded that the single-entry M4 and double-entry M9 models can be used reliably in volume estimation in the black pine stands of Karabük Forest Enterprise. As a result of the study, single-entry and double-entry stem volume tables were also prepared using M4 and M9 models
Synthesis and characterization of some monospyrohalkaliphosphaseen-schiff derivatives
No full textTez kapsamında, dokuz adet orijinal fosfazen-Schiff Bazı bileşiği sentezlenmiştir. Bu amaçla öncelikle ferrosenkarboksaldehit (FcCOH)’in, 1:1 stokiometrik oranda, sırasıyla N-metil-1,3-diaminopropan, etanolamin ve 3-amino-1-propanol ile etanol içindeki reksiyonundan elde edilen Schiff Bazı türevinin, NaBH4 ile indirgenmesi ile iki dişli ferrosenilamin türevleri literatüre uygun olarak sentezlenmiştir. Daha sonra Sentezlenen ferrosenilamin türevleri ile trimerin reaksiyonu sonucu monospiro ferrosenil fosfazen türevleri elde edilmiştir. Tuz tutucu olarak trietilamin (TEA) ve K2CO3, çözücü olarak THF kullanılmıştır. Monospiroferrosenilfosfazen türevlerinin, 1:4 stokiometrik oranında vanilin ile reaksiyonu sonucu bileşik 1-3 elde edilmiştir. Bileşik 1-3 fosfazen-Schiff Bazı türevlerinin sentezlenmesi için çıkış maddesi olarak kullanılan, dört adet aldehit grubu bulunduran bileşiklerdir. Sentezlenen bileşikler silika dolgulu kolon ve yürütücü faz olarak toluen/ THF (12:1) karışımı kullanılarak saflaştırılmıştır. Bileşik 1, 2 ve 3’ün sırasıyla etanolamin (1a, 2a ve 3a), 3-amino-1-
propanol (1b, 2b ve 3b) ve 5-Amino-1-pentanol (1c, 2c ve 3c) ile etanol içindeki reaksiyonu sonucu dokuz adet fosfazen-Schiff Bazı türevi (1a-1c, 2a-2c ve 3a-3c) elde edilmiştir. Dispirohalkalıfosfazen bileşiklerinin yapıları (1a, 1b,1c ,2a, 2b,2c, 3a ,3b ve 3c) elemental analiz, 1H-, 13C- ve 31P-NMR teknikleri ile aydınlatıldı.Within the scope of the thesis, nine original phosphazene-Schiff Base compounds were synthesized. For this purpose, bidentate ferrocenylamine derivatives were synthesized in accordance with the literature by reducing the Schiff Base derivative obtained from the reaction of ferrocenecarboxaldehyde (FcCOH) in ethanol with N-methyl-1,3-diaminopropane, ethanolamine and 3-amino-1-propanol, respectively, in a 1:1 stoichiometric ratio, with NaBH4. Then, as a result of the reaction of the trimer with the synthesized ferrocenylamine derivatives, monospiro ferrocenyl phosphazen derivatives were obtained. Triethylamine (TEA) and K2CO3 were used as salt scavengers, and THF was used as the solvent. Compounds 1-3 were obtained as a result of the reaction of monospiroferrocenylphosphazen derivatives with vanillin in a stoichiometric ratio of 1:4. Compounds 1-3 are compounds containing four aldehyde groups, used as starting materials for the synthesis of phosphazen-Schiff
Some derivatives. The synthesized compounds were purified using a silica-filled column and a mixture of toluene/THF (12:1) as the driving phase. As a result of the reaction of compounds 1, 2 and 3 with ethanolamine (1a, 2a and 3a), 3-amino-1-propanol (1b, 2b and 3b) and 5-Amino-1-pentanol (1c, 2c and 3c), respectively, in
ethanol, nine phosphazen-Schiff Base derivatives (1a-1c, 2a-2c and 3a-3c) was obtained. The structures of dispirocyclicphosphazen compounds (1a, 1b,1c,2a, 2b,2c, 3a,3b and 3c) were elucidated by elemental analysis, 1H-, 13C- and 31P-NMR techniques