Atılım Academic Archive (Atılım University)
Not a member yet
9347 research outputs found
Sort by
Machining Performance and Sustainability Analysis of Al<sub>2</Sub>o<sub>3< Hybrid Nanofluid Mql Application for Milling of Ti-6al
Get PDFNamlu, Ramazan Hakkı/0000-0002-7375-8934; Lotfi, Bahram/0000-0002-3027-3734; KILIC, Sadik Engin/0000-0002-8928-7487Machining of Ti-6Al-4V presents challenges due to its low thermal conductivity, and conventional cutting fluids (CCF) are inadequate in providing a productive and sustainable solution. This study aims to achieve more sustainable and productive machining of Ti-6Al-4V by utilizing Al2O3 and CuO-added Nanofluid Minimum Quantity Lubrication (NMQL) individually and in hybrid form with different concentrations. A comparison is made with pure-MQL, CCF and dry conditions. The study consists of three stages. In the first stage, the physical properties of the coolants, like contact angle and surface tension, are investigated. The second stage involves slot milling operations, and various outputs including cutting forces, surface roughness, surface topography, surface finish, and subsurface microhardness are analyzed. In the last stage, a sustainability analysis is conducted based on the Pugh Matrix Approach. The results indicate that Al2O3-NMQL exhibits lower contact angles and surface tensions compared to other conditions. Furthermore, HNMQL applications result in lower cutting forces (up to 46.5%), surface roughness (up to 61.2%), and microhardness (up to 6.6%), while yielding better surface finish and topography compared to CCF. The sustainability analysis demonstrates that HNMQL application is the most suitable option for achieving sustainable machining of Ti-6Al-4V.Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK) [222M381]This research was supported by The Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK), under grant number 222M38
The effect of environmental awareness, future concern and minimalism on sustainable consumption behavior
Get PDFBu araştırmanın amacı; çevre bilinci, gelecek kaygısı ve minimalizmin sürdürülebilir tüketim davranışı üzerindeki etkisini ve sürdürülebilir tüketim davranışının demografik özelliklere göre dağılımını belirlemektir. Bu amaç ile Ankara İlinde yaşayan 18 yaş üzerindeki 305 kişiden çevrimiçi olarak anket yöntemiyle veri toplanmıştır. Araştırmanın sonucuna göre çevre bilinci ve minimalizmin sürdürülebilir tüketim davranışı üzerinde anlamlı ve pozitif yönlü ilişkisi olduğu, gelecek kaygısının ise sürdürülebilir tüketim davranışı üzerinde etkili olmadığı sonucuna varılmıştır.The aim of this research; to determine the effect of environmental awareness, future concern and minimalism on sustainable consumption behavior and the distribution of sustainable consumption behavior according to demographic characteristics. For this purpose, data were collected from 305 people over the age of 18 living in Ankara by online survey method. According to the results of the research, it was concluded that environmental awareness and minimalism have a significant and positive relationship on sustainable consumption behavior, while future anxiety is not effective on sustainable consumption behavior
Madun Karşı-Kamusallığı Bağlamında Türkiye’de Kadınlar, Adalet ve Sosyal Medya
No full textBu makale, Nancy Fraser’ın (yeniden) dağıtım ve kimlik modeli adalet anlayışlarının tek başlarına yetersiz oldukları iddiasından yola çıkarak geliştirdiği çok boyutlu statü modeli adalet kuramının ve onunla bağlantılı madun karşı-kamusallığı (subaltern counter publics) kavramlarının Türkiye’deki kadınların adalet arayışlarını anlamlandırmakta, açılım sağlayıcı bir kuramsal perspektif sunduğunu iddia etmektedir. Türkiye’de kadınların adalet arayışında Twitter özelinde sosyal medyanın Fraser’ın madun karşı- kamusallığı kavramına denk düştüğü iddiası ortaya konmakta ve kadınların, adalet arayışında neden madun kategorisinde düşünülebilecekleri ve kendilerini neden bir madun karşı-kamusallığı yaratmak zorunda buldukları incelenmektedir. Ayrıca dünyadan ve Türkiye’den Twitter aracılığıyla yükselen adalet taleplerinden örneklerle tartışma somutlaştırılmaktadır. Makale sonuç olarak, Fraser’ın adı geçen adalet kuramıyla uyumlu şekilde geliştirmiş olduğu madun karşı-kamusallığı kavramına atıfla, tam da bu kavramın anlatmak istediği gibi, kadınların kendilerini sosyopolitik ilişkiler içerisinde eşit ve tam katılımcılar olarak görmelerine ket vuran dışlanma deneyimlerinin ne sadece kaynakların dağıtımı/yeniden dağıtımı olarak ne de sadece tanınmama/yanlış tanınma/saygı görmeme unsurlarını içeren bir adaletsizliğe işaret ettiği, aksine kadınların durumunda bu iki boyutun aynı anda ve birlikte hesaba katılması gerektiği tespitine varmaktadır. Bu tespitin birkaç önemli hususta katkı sunacağı düşünülmektedir: İlk olarak, kadınların adalet arayışını hem kuramsal olarak kavramsallaştırmaya çalışmak hem de pratiğinde dile getirilen taleplere kulak kabartmak gerek yakın dönem Türkiye siyasetine gerekse Türk demokrasinin halihazırdaki durumuna dair epey ipucu içeren verimli bir çalışmadır. İkinci olarak, bu çalışma adaletin tanımının, yeni boyutların eklenmesiyle hep değişebileceği ve aslında değişmesi gerektiği fikrine açık olmak gerektiğine dikkat çekmektedir. Üçüncü olarak, gündelik hayatın pratiğinde yaşanan hızlı değişimlerin, örneğin sosyal medyanın giderek daha fazla yaygınlaşmasının çağdaş siyaset kuramındaki tartışmalarla (adalet tartışması, kamusal alan tartışması, demokrasi/demokratik katılımcılık/yurttaşlık tartışması, toplumsal hareketler ve eylemlilik tartışması gibi) ilintisini belirginleştirerek kuram-pratik ayrımına dair bir sorgulamayı davet etmektedir
Dünyada Ulaştırma Sektöründe Kamu-özel Ortaklığının Gelişimi
No full textDünyada son yıllarda yaşanan küreselleşme süreci kamu hizmetlerinin sunumunda alternatif yöntemlerin oluşmasına yol açmıştır. Kamu hizmetlerinin sunumunda ‘‘kamu-özel sektör ortaklığı (KÖO)’’ adı altında, özel sektör önemli derecede yer almaya başlamış olup hem gelişmiş hem de gelişmekte olan birçok ülkenin gündeminde olan bir uygulama haline gelmiştir. Bu bakımdan ulaştırma sektörünün kamu hizmetleri arasında en maliyetli hizmetlerden biri olduğu görülmekte olup, birçok ülkede ulaştırma sektörünün finansmanında ve gelişmesinde KÖO modeli uygulanarak büyük ölçekli projeler oluşturulmuştur. Çalışmada dünyada ulaştırma sektöründe KÖO modeli ve ulaştırma sektöründe KÖO ile özel katılımın artışı değerlendirilmeye çalışılmaktadır
Artificial Intelligence and Its Impact on Employment Relations
Get PDFGünümüzde iş hukukunun tartıştığı birçok sorun veya kavram, günlük yaşamımıza olduğu kadar çalışma yaşamına çok katmanlı bir şekilde entegre olmuş, Endüstri 4.0 uygulamaları kapsamında ele alınan yapay zeka nedeniyle gündeme gelmektedir. Bu teknolojilerin çalışma yaşamında kullanılma biçimleri, ortaya çıkan hukuka aykırılıklarda işçinin veya işverenin hukuki veya cezai sorumluluğunun tespitinde belli zorluklar gündeme getirmektedir. Katıldığımız kavramlaştırmaya göre yapay zeka, makine öğrenme ve derin öğrenmeye dayalı olarak, akıl yürütme ve zeka ile ilişkilendirilen bilişsel yeteneklerin, bir bilişim sistemi tarafından kullanılması ve düşünsel bir içerik, tahmin, öneri ya da karar ortaya çıkarmasıdır. Yapay zekanın kullanılma amacı ve bilişsel yeteneklerine göre zayıf veya güçlü yapay zeka; dar, genel veya süper yapay zeka; analitik, insandan ilham alan veya insansı yapay zeka; otonom veya otonom olmayan yapay zeka olarak sınıflandırılması mümkündür. Bu sınıflandırma aynı zamanda yapay zekanın kişiliğe ve kişilik hakkına ya da hukuki ve cezai sorumluluğa sahip olup olmadığı tartışmasında önem taşımaktadır. Yapay zeka alanında genellikle yumuşak hukuk kuralları benimsenmektedir. Türkiye ise 2025'e kadar uygulanacak olan Ulusal Yapay Zeka Stratejisi haricinde yapay zekaya ilişkin bir hukuk politikası geliştirmemiştir. Yapay zeka iş ilişkilerinde işe alımlarda, iş ilişkisinin devamında ve sona ermesinde kullanılmaktadır. Bu gelişmeler çalışmada algoritmik yönetim ve Hizmet Olarak Yapay Zeka (AIaaS) kavramları içerisinde incelenmektedir. İş ilişkisinin başlangıcında yapay zeka; işe alım ilanları ve aday işçinin bilgilendirmesinde, özgeçmiş ve sosyal medya analizlerinde, görüşme ve test analizlerinde kullanılmaktadır. Bu uygulamalar genel olarak ayrımcılığa yol açmakta ve bunun yaptırımlarına tabi olmaktadır. İş ilişkisinin devamında yapay zeka kullanımı; iş organizasyonunun belirlenmesinde, performans değerlendirme sistemlerinde ve izleme yöntemlerinde gündeme gelmektedir. Bu uygulamaların hukuka aykırı sonuçları ise ayrımcılık, işçinin özel yaşamın gizliliği hakkının ihlali, işçinin kişisel verilerin korunması hakkının ihlali ve çalışma koşullarının uygulanmamasıdır. Son olarak iş ilişkisinin sona ermesinde yapay zeka, fesih sebeplerinin tespiti ve otomatik fesihte kullanılır. Hukuka aykırı fesihler, iş güvencesine tabiiyet ve iş sözleşmesinin türüne göre iş hukuku bakımından farklı hüküm ve sonuçlara tabidir. Türk iş hukukunda yapay zekanın beraberinde getirdiği hukuki sorunları çözümlemek için ise (i) algoritmik ayrımcılığa ilişkin olarak sistemik ayrımcılık yaklaşımı benimsenmeli, (ii) algoritmik yönetime özgülenmiş işyeri kurulları oluşturulmalı, (iii) KVKK md. 11/1(g) hükmü otomatik ve yarı otomatik karar alma süreçlerini içerecek şekilde daha güvenceli hâle getirilmeli ve (iv) işverenin yapay zeka kullanımından doğan sorumluluğu kurutuluş kanıtı getirme imkanı tanıyan kusursuz sorumluluğa veya uygun illiyet bağı karinesi gibi ispat kolaylığı sağlanan kusur sorumluluğuna dayanacak şekilde açık düzenlemeye kavuşturulmalıdır.Many issues and concepts debated in contemporary labor law have become prominent due to practices related with artificial intelligence, which is deployed within the scope of Industry 4.0 and have been intricately integrated into our working lives. The ways these technologies are used in the workplace present certain challenges in determining the legal or criminal liability of the employee or employer. According to the conceptualization we adhere to, artificial intelligence involves the use of cognitive skills associated with reasoning and intelligence by an information system, based on machine learning and deep learning; to produce intellectual content, predictions, suggestions, or decisions. Depending on the purpose and cognitive skills of artificial intelligence, it can be classified as weak or strong AI; narrow, general, or super AI; analytic, human-inspired or human-like AI; and autonomous or non-autonomous AI. This classification is also significant in the discussion of whether artificial intelligence possesses personality and personality rights, or legal and criminal responsibility. In the field of artificial intelligence, generally soft law rules are adopted. Apart from the National Artificial Intelligence Strategy, which will be implemented until 2025, Turkey has not developed a legal policy regarding this topic. Artificial intelligence is used in employment relationships during hiring, the continuation, and termination of the employment relationship. These developments are examined under the concepts of algorithmic management and Artificial Intelligence as a Service (AIaaS). At the beginning of the employment relationship, artificial intelligence is used in job advertisements and informing prospective employees, analyzing resumes and social media, and conducting interview and test analyses. These practices generally lead to discrimination and are subject to labour law sanctions. During the continuation of the employment relationship, the use of artificial intelligence arises in determining work organization, performance evaluation systems, and surveillance methods. The unlawful outcomes of these practices include discrimination, violation of the employee's right to privacy, violation of the employee's right to personal data protection, and non-implementation of working conditions. Finally, at the termination of the employment relationship, artificial intelligence is used in determining the reasons for termination and in automatic termination. Each practice is subject to different provisions and outcomes in terms of labor law, based on the type of employment contracts and whether employment security it applicable or not. In order to resolve legal issues stemming from artificial intelligence in Turkish labour law; (i) systemic discrimination approach should be adopted in algorithmic discrimination, (ii) works councils dedicated to algorithmic management should be established, (iii) Art. 11/1(g) of KVKK should be changed and rendered more secure to include automatic and semi-automatic decision-making processes, and (iv) employer's liability should be regulated either via strict liability rules or by fault-based liability where there are certain tools for provability, such as presumption of causality
İşveren Markasının İşten Ayrılma Niyeti ve Örgütsel Bağlılık Üzerine Etkisi: Perakende Sektörü Örneği
Get PDFKüreselleşme ile beraber işletmeler arası rekabet artmış, yoğun rekabet altında ayakta kalmaya çalışan işletmeler gelişime ayak uydurabilmek ve sürdürebilirliği sağlayabilmek için güçlü bir işveren markası oluşturma amacına girmişlerdir. Güçlü marka yalnızca pazarda tutunabilmek için değil, aynı zamanda kalifiye personel çekmek ve personel bağlılığını yaratmak için de önemli bir unsurdur. Hizmet sektöründe rekabet avantajı sağlamanın en önemli faktörlerinden birisi de nitelikli insan gücüdür ve personelin işten ayrılma niyetinde markanın etkilerinin olduğu yadsınamaz bir gerçektir. İşveren markası hem işten ayrılma niyetini hem de örgütsel bağlılığı etkilemektedir. Bu etkinin Türkiye üzerindeki işletmelerde ölçülmesi, yeni markalar yaratma konusunda akademik çalışmaların büyük önemi vardır. Bu nedenle perakende sektörü üzerinde yapılacak çalışma hem işveren markasını yeniden değerlendirecek hem de işten ayrılma niyeti ve örgütsel bağlılık arasında ilişkiler belirlenerek önerilerde bulunarak bu bağlamda derinlemesine tartışılmıştır. Bu çalışma; gıda perakendesinde çalışan 468 birey ile gerçekleştirilmiştir. Veri toplama aracı olarak anket tekniği kullanılmıştır, anket çevrimiçi ortamlarda gerçekleştirilmiş olup, üç bölümden oluşmaktadır, demografik değişkenleri belirlemeye yönelik soruların yanı sıra Meyer ve Allen‟ın tek boyutlu örgütsel bağlılık ölçeği ve Mobley ve diğerlerinin (1978) İşten Ayrılma Niyeti Ölçeği kullanılmıştır. Anket sonucunda elde edilen veriler SPSS(Statistical Package for the Social Sciences) programı kullanılarak analiz edilmiştir. Yapılan analiz sonuçlarına göre değerlendirmeler yapılmış olup elde edilen veriler, işveren markası algısının örgütsel bağlılık üzerinde belirgin bir pozitif etki yarattığını ve dolayısıyla işten ayrılma niyetini azalttığını göstermiştir. Bu bulgular, işveren markasının, çalışanların kuruma olan bağlılığını artırarak işten ayrılma oranlarını düşürmede kritik bir rol oynayabileceğini ortaya koymaktadırWith globalization, the competition between enterprises has increased, and enterprises that are trying to survive under intense competition have entered into the goal of creating a strong employer brand in order to keep up with development and ensure Deceleration. A strong brand is an important element not only to hold on to the Sunday, but also to attract qualified personnel and create staff loyalty. One of the most important factors in providing a competitive advantage in the service sector is qualified manpower, and it is an undeniable fact that the brand influences the intention of the staff to leave the job. Brand awareness affects both the intention to quit the job and organizational commitment. Academic studies on measuring this effect in enterprises in Turkey and creating new brands are of great importance. For this reason, the study to be conducted on the retail sector will both re-evaluate the employer brand and determine the relationships between Decoupling intention and organizational commitment, and make suggestions and discuss in depth in this context. This study was conducted with 468 individuals working in food retail. The survey technique was used as a data collection tool, the survey was conducted online and consists of three parts. Meyer and Allen's one-dimensional organizational commitment scale and Mobley and others' (1978) Intention to Quit Scale were used in addition to the questions to determine demographic variables. The data obtained as a result of the survey were analyzed using the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) program. According to the results of the analysis, evaluations were made and the data obtained showed that the perception of the employer brand has a significant positive effect on organizational commitment and therefore reduces the intention to quit the job. These findings reveal that the employer brand can play a critical role in reducing layoff rates by increasing employees' commitment to the institutio
A Simplified Method Based on Rssi Fingerprinting for Iot Device Localization in Smart Cities
No full textThe Internet of Things (IoT) has significantly improved location-based services in smart cities, such as automated public transportation and traffic management. Estimating the location of connected devices is a critical problem. Low Power Wide Area Network (LPWAN) technologies are used for localization due to their low power consumption and long communication range. Recent advances in Machine Learning have made Received Signal Strength Indicator (RSSI) fingerprinting with LPWAN technologies effective. However, this requires a connection between devices and gateways or base stations, which can increase network deployment, maintenance, and installation costs. This study proposes a cost-effective RSSI fingerprinting solution using IQRF technology for IoT device localization. The region of interest is divided into grids to provide training locations, and measurements are conducted to create a training dataset containing RSSI fingerprints. Pattern matching is performed to localize the device by comparing the fingerprint of the end device with the fingerprints in the created database. To evaluate the efficiency of the proposed solution, measurements were conducted in a short-range local area ( m) at 868 MHz. In the measurements, four IQRF nodes were utilized to receive the RSSIs from a transmitting IQRF node. The performances of well-known ML classifiers on the created dataset are then comparatively assessed in terms of test accuracy, prediction speed, and training time. According to the results, the Bagged Trees classifier demonstrated the highest accuracy with 96.87%. However, with an accuracy of 95.69%, the Weighted k-NN could also be a reasonable option for real-world implementations due to its faster prediction speed (37615 obs/s) and lower training time (28.1 s). To the best of the authors' knowledge, this is the first attempt to explore the feasibility of the IQRF networks to develop a RSSI fingerprinting-based IoT device localization in the literature. The promising results suggest that the proposed method could be used as a low-cost alternative for IoT device localization in short-range location-based smart city applications.Science Citation Index Expande
Radar Cross Section Studies of Low Signature UAVs in X-Band: Simulation, Measurement and Performance Evaluation
No full textIn this study, the effectiveness of a radar cross section (RCS) reduction method based on a proposed shaping technique for four-legged unmanned aerial vehicles (UAV) has been proven with simulation tools and experimental measurements in X-Band. Simulative RCS values were obtained with CST and HFSS electromagnetic calculation tools, and the advantages of these tools compared to each other were examined. Experimental measurements were carried out in a laboratory environment with a vector network analyzer (VNA) and confirmed with simulation results. The effects of frequency, polarization and aspect angle factors on RCS were examined. It has been shown that with the proposed measurement method, low-cost and easily applicable RCS analysis can be performed in X-Band, one of the frequency bands frequently used in the defense industry. With the proposed shaping method, RCS reduction in the range of 5-10 dBsm was achieved.Conference Proceedings Citation Index - Scienc
Comparison of Deep Learning Models for Speech Emotion Recognition
No full textBu tez, derin öğrenme modellerinin Konuşma Duygusu Tanıma (SER) problemi üzerindeki pratik uygulamalarına odaklanmaktadır. Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) ve ara katmanları birleştirerek, konuşma sinyallerinden bağlamsal farkındalık ile duygusal özelliklerin çıkarılması amaçlanır. Önerilen yaklaşım, geleneksel tekniklerle ilgili zorlukları ele alarak, konuşmadaki duygusal içeriğin etkili temsillerini otomatik olarak öğrenmeye odaklanmaktadır. Ryerson Duygusal Konuşma ve Şarkının Görsel İşitsel Veritabanı (RAVDESS), doğruluğu artırmaya yönelik tekniklere odaklanan SER probleminde kullanılır. Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) gibi derin öğrenme modelleri, Karar Ağaçları, Adaboost ve Rastgele Orman gibi geleneksel makine öğrenme algoritmalarının yanısıra SER görevlerinde yaygın olarak kullanılır. Derin Öğrenme mimarisi, yerel ve küresel duygu özelliklerinin, hem zamansal hem de spektral bilgileri kompakt bir biçimde yakalayan konuşma ve log-mel spektrogramlarından otomatik öğrenilmesi ve bunları derin öğrenme modelleri için uygun giriş temsiline getirmesi şeklinde tasarlanmıştır. Bu çalışma, derin duygu özelliklerinin çıkarılması yoluyla konuşma verilerinden duyguların tanınmasını geliştirerek duygu tanıma teknolojisinde ilerleme göstermeyi amaçlamaktadır. Bu tez ile elde edilen deneysel sonuçlar, CNN modellerinin SER problemi üzerinde tatmin edici sonuçlar verdiğini göstermektedir.This thesis focuses on the practical applications of deep learning models on the Speech Emotion Recognition (SER) problem. By combining Convolutional Neural Networks (CNNs) and intermediate layers, the study aims to extract emotional features with contextual awareness from speech signals. The proposed approach automatically learns effective representations of emotional content in speech, addressing the weaknesses of traditional techniques. Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) is used for the SER problem, focusing on techniques to improve accuracy. Deep learning models such as Convolutional Neural Networks (CNNs) are commonly used in SER tasks, alongside traditional machine learning algorithms such as Decision Trees, Adaboost, and Random Forest. Deep Learning models are designed such as local and global emotion-related features are automatically learned from speech and log-mel spectrograms which capture both temporal and spectral in formation in a compact form, making them suitable input representations for deep learning models. This study demonstrates achievable advances in emotion recognition technology by enhancing the recognition of emotions from speech data through the extraction of deep emotion features. The experimental results of this thesis show that CNN models give very satisfactory results on the SER problem
New Accurate Conservative Finite Difference Schemes for 1-D and 2-D Schrödinger-Boussinesq Equations
No full textIn this paper, first-order and second-order accurate structure-preserving finite difference schemes are proposed for solving the Schrödinger- Boussinesq equations. The conservation of the discrete energy and mass of the present schemes are analytically proved. Numerical experiments are given to support the theoretical results. Numerical examples show the efficiency of the proposed scheme and the correction of the theoretical proof