Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı / Computer Engineering Master's Degree Program
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11413/4936
Browse
Browsing Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı / Computer Engineering Master's Degree Program by Language "en_US"
Now showing 1 - 8 of 8
- Results Per Page
- Sort Options
Publication 3D object modeling with algebraic surfaces(İstanbul Kültür Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Anabilim Dalı, 2005) Dirican, Ahmet Cengizhan; Uzgören, GökhanPublication A continuous speech recognition system for Turkish language based on triphone model(İstanbul Kültür Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, 2009) Patlar, Fatma; Ertuğrul SaatçiKonuşma tanıma tabanlı uygulamaların popülaritesi her geçen gün daha da artmaktadır. Bu uygulamalara dikte sistemlerini ve komut arayüzlü sistemleri örnek olarak verebiliriz. Bir ürüne konuşma tanımayı entegre etmek kullanıcıya benzersiz bir kullanım kolaylığı ve etkileşim imkanı sunar. Bizimde buradaki asıl amacımız Türkçe için nispeten hassas çeviri imkanı sunacak geniş kelime dağarcıklı bir sistem tasarlamaktı. Türkçe, sondan eklemeli morfolojisiyle genel olarak Hint-Avrupa dillerinden (İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca vs.) farklıdır. Bu yapısı sözcük dağarcığında büyük bir artışa neden olmakta ve sonuç olarak Türkçe için kelime tabanlı sürekli konuşma tanıma sistemlerinin yapılabilirliği pek mümkün olmamaktadır. Bu gerçeğide göz önüne alarak, bu tezde, akustik modeller, beş durumlu Saklı Markov Modelleri olarak modellenmiş üçlü-sesler temel alınarak oluşturulmuşlardır. Özellik vektörü çıkarımı için Mel Kepstral Katsayılar yaklaşımı tercih edilmiş, eğitim ise Baum-Welch yeniden tahmin algoritmasını kullanan "gömülü eğitim" yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Tanıma işlemi bir arama ağı üzerinde işleyen Viterbi Token Passing algoritması kullanılarak gerçeklenmiştir. Bu arama ağı aslında model durumlarının geçişlerler birbirine bağlanmış hali olarak görülebilir. Aynı zamanda daha doğru bir tanıma yapabilmek için ikili dil modellemesi de uygulanmıştır. SMM?i, ?gömülü eğitim? kullanılarak eğitilmiş; tanıma kısmında ise ?Andaç geçirmeli Viterbi algoritması? kullanılmıştır. Konuşmanın analizi ve işlenmesinde MATLAB; modellerin eğitimde ve tanımanın gerçekleştirilmesinde ise Hidden Markov Toolkit (HTK)?den faydalanılmıştır. Eğitim ve testlerde iki ayrı ses veritabanı kullanılmıştır. Genel amaçlı hazırlanmış olan TURTEL veritabanı kullanıcı bağımsız testlerde, daha özel amaçlı oluşturulan hava durumu tahmin raporları veritabanı ise kullanıcı bağımlı sistem testlerinde kullanılmıştır. Konuşmacı bagımsız sistem tanıma testlerinde kelime doğruluk yüzdesi 59-63 olarak hesaplandı. Sistem performansını arttırmak için en uygun karar ağacı budama eşiği seçildi ve bunun sisteme dil modeli ile uygulanmasının ardından yüzde 30-33 arası artış sağlanarak doğruluk yüzdesinde 92-93 arasi değerler elde edildi. Kullanıcı bağımlı olan tek kişilik veritabanında yapılan testlerde doğruluk oranı yüzde 89-93 civarında iken, en uygun karar ağacının ve dil modelinin kullanılmasının doğruluk oranını yüzde 95-97'lere yükselttiği gözlemlendi. Anahtar Kelimeler : Sürekli Konuşma Tanıma, Dil Modeli, Üçlü Ses, Saklı Markov Modeli, İkili Dil ModeliPublication Açık kod kullanılarak ağ güvenliği kontrolünün sağlanması(İstanbul Kültür Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, 2004) Bedir, Murat; Uzgören, GökhanPublication An architectural model for content management in e-commerce applications using intelligent agents(İstanbul Kültür Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, 2008-07) AKBULUT, AKHAN; Yılmaz, GürayBu çalışmanın amacı e-ticaret (e-commerce) uygulamalarının içerik toplama ve yönetimi konularına değinerek, bu alanlardaki problemlere bir çözüm önerisi sunmaktır. Ortak bir çatı altında birleşmiş pek çok e-mağaza`nın (e-shop) oluşturduğu e-Alışveriş Merkezi (e-Mall) sitelerde; üye mağazaların gönderdiği ürün bilgilerinin sisteme uygun bir şekilde dâhil edilmesi ve yönetimsel işlevlerin otonom bir yapı ile sunulması gerekmektedir. Bu mimari organizasyon için çoklu-ajan (multi-agent) destekli bir platform kullanılması öngörülmektedir. Çoklu-ajan platformunda farklı görevlerde çalışacak olan ajanlar sırasıyla; gönderilen içeriğin barındırdığı her bir ürün için açıklamalarında geçen kritik kelimeleri belirleyecek, anahtarlama (hashing) fonksiyonları ve kümeleme (clustering) teknikleri kullanarak sistem dâhilindeki en uygun ürün kategorisi altına yerleştirilmesi sağlanacaktır. Anahtar Kelimeler ? Akıllı ajanlar, e-ticaret, e-mağaza, içerik yönetimi, anahtarlama, kümelemePublication Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol(İstanbul Kültür Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Bilgisayar Anabilim Dalı, 2006) ALATREST, EMHİMED S. A.; Hikmet ÇağlarPublication C-drug : A medication usage control system(İstanbul Kültür Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, 2013-01) Çakaloğlu, Tolgahan; Coşkun BayrakGünümüzde, insanların çoğu günlük yaşamdaki yoğunluklarından, hafıza problemlerinden ya da tembelliklerinden dolayı reçetelenmiş ilaçlarını takip edemiyorlar. Bunlara ek olarak, doktorları ile olan randevularını da aynı nedenlerle unutuyorlar. Reçetelenen ilacın zamanında kullanılmaması, tedavi sürecini uzattığı gibi, hastanın tamamen iyileşmesine de engel teşkil eder. İlaçların doğru zaman ve dozajda alınmasının olumlu etkisi vardır. Aksi durumda ise hastaya hem zihinsel hem de fiziksel olarak negatif etkisi olur. Tez çalışması sırasında, iki çeşit anket hazırlandı. Bu anketler Türkiye'de ilaç veren ve ilaç alan taraf olan doktor ve hastalara dağıtıldı. Bu dağıtım kişilere kağıt olarak verildiği gibi, internet üzerinden anket linkleri oluşturularak ta yayınlandı. Toplanan bilgi ve istatistikler, ayrıca insanlar üzerinde yapılan gözlemler ve kazanılan tecrübeler ışığında, C-DRUG yaklaşımı geliştirilip, tasarlandı. Bu sistemin tasarlanma amacı yukarıda anlatılan problemleri çözmeyi hedeflemekti. Uzaktan yönetim teknolojisine sahip olan C-DRUG, doktor ve hasta arasında bilgi transferini gerçekleştirmek üzere kritik bir yere sahiptir. C-DRUG, doktor tarafından girilen veriyi veritabanından sorgulayıp, özel olarak tasarlanan Intelligent Drug Container (IDC) cihaza sinyal göndererek, hastanın ilacını zamanında almasını sağlar. Bu sistem ayrıca, hastanın hangi ilacı aldığını da izler ve takip eder. Diğer bir deyimle, C-DRUG, reçeteye olan itaatsizliği ortadan kaldırmayı da sağlar. Tüm bu özelliklerinin yanı sıra, doktor ve hasta arasında güvenli bir iletişim kanalı kurar. Son olarak dikkat edilmesi gereken bir başka çarpıcı nokta da, ekonomi alanında, ülke kaynakları anlamında ve bunun gibi diğer unsurlar çerçevesinde, israfı önleyen vazgeçilemez bir çözümdür. Sonuç olarak, bu çalışmaların tümü, fazlar halinde tez üzerinde detaylı bir şekilde açıklanmıştır. Yaklaşım ve ürünler görsel ve fiziksel olarak sunulmuştur.Publication Network Coding For Multi-State Video Transmission(İstanbul Kültür Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, 2013-09) ŞENGEL, ÖZNUR; Sıla EKMEKÇİ FLIERLBu çalışmanın konusu dayanıklı video paketlerinin gönderiminde kullanılan Multi-State Video Coding (MSVC) Tekniği ile Ağ Kodlama tekniklerini kullanarak daha fazla ağ yayılımı ve video kalitesi ile paketleri tüm ağdaki düğümlere göndermektir. Böylece düğümler kendisine ait olan paketlere daha hızlı bir şekilde erişebilecektir. Sistemin iki ana kısmı bulunmaktadır 1) Multi-State Video Coding ve 2) Ağ Kodlama. Çalışmanın amacı hem video kalitesini hem de ağ yayılımını arttırmaktır. Multi-State Video Coding tekniğini dayanıklılığı sağlamak ve Ağ Kodlamayı ise ağ üzerindeki yayılımı artırmak için kullanıyoruz. Bu mantıkla öncelikle var olan video paketlerini MSVC tekniği ile iki ayrı alt dizine ayırıp ağ kodlama ile paketlerin gönderimini sağlıyoruz. Böylece, ağ üzerinde paketlerin dayanıklılığı gibi yayılımını ve videonun kalitesinide artırmayı amaçlıyoruz. Multi-State Video Coding (MSVC) bir video streaming tekniği olan Multiple Description Coding temeline dayanan Video Kodlama Teknolojisidir. MSVC ile video iki veya daha fazla altdizine ayrılmaktadır. Biz çalışmamızda videoyu iki altdizine ayırıyoruz: birinci altdizinde sadece çift numaralı çerçeveler, ikinci altdizinde tek numaralı çerçeveler bulunmaktadır. Oluşan bu altdizinler kodlanarak paketler haline getirilmektedir. Herbir paket sırasıyla ağda farklı kanallar üzerinden alıcılara gönderilmektedir. Eğer alıcı hem tek hem de çift numaralı çerçeveleri almış ise alıcı çözümlemeyi yapıp çerçeveleri oluşturur. Eger çerçevelerden biri kayıp ise, alıcı kayıp çerçeveyi farklı altdizinlerde bulunan bir önceki ve sonraki çerçeveler ile MSVC tekniğinin durum iyileştirme yapısını kullanarak oluşturabilmektedir. MSVC tekniği ile oluşan altdizinlerdeki paketlerin gönderimi için ağ kodlama yapılmaktadır. Çalışmamızda iki farklı ağ kodlama algoritması ile paketlerin gönderimi yapılmaktadır. İlk algoritma "Network Coding for Video (NCV)" daha iyi video kalitesi ile videoların alıcıya ulaşmasını sağlamaktadır. Bunun için altdizinlerdeki ilk aktif paketi alıp belirli kriterler ile diğer paketleri birleştirip aday paketleri oluşturmaktadır. Daha sonra en iyi ve yüksek kaliteyi sağlayan paketi ağdaki tüm nodelara göndermektedir. İkinci algoritma "Network Coding for Video: looking into the queue in depth (NCVD)" NCV'nin yaptığı gibi paketleri oluşturmaktadır, bu sefer ilk aktif paket ile oluşanlar dışında, kuyruktaki diğer aktif paketler ile de aday paketleri oluşturmaktadır. Oluşan tüm aday kodlar arasından en iyi paketi seçmektedir. Ağ kodlama algoritmaları ile gönderilen paketler ağdaki tüm düğümlere ulaşmaktadır. Ulaşan paketler alıcı düğümler tarafından çözümlenmektedir. Çözümlenen paketler içinde alıcıya ait paketler var ise gönderilen paket yerine ulaşmış demektir. Ana paketin dışında alıcıya ulaşan kendisine ait olmayan başka paketler var ise alıcı bu paketleri de saklamaktadır. Ağ kodlama esnasında ara düğüm kendi ağındaki düğümler ile sürekli bilgi alışverişi içinde olduğundan ara düğüm paket gönderimi yapmadan önce ağdaki tüm düğümlerdeki bu paketlerin bilgisini almaktadır. Ara düğüm bu paketleri aday paketlerden en yüksek verimi sağlayanı bulmak için kullanmaktadır. Ara düğüm gönderilecek paketi en fazla düğüm tarafından çözümlenerek kendi çerçevesini elde etmesini sağlayacak şekilde belirlemektedir. Bu kapsam için geliştirdiğimiz sistemi farklı ağ senaryolarında denemelerini gerçekleştirdik. Öncelikle, sistemin çalışacağı ağı oluşturduk. Ağı ara düğüm ve ara düğüm ile etkileşim içinde olan birden fazla düğümden oluşturduk. Birbirleri ile haberleşmelerini sağlamak için ara düğüm ağdaki tüm düğümleri dinlemeye başlıyor. Düğümler kendilerine ait videonun transferinin başlamasından önce ara düğüme bir önceki transfere ait buffer bilgilerini göndermektedir. Buffer bilgilerini alan ara düğüm ilgili algoritmanın yapısına göre paketleri oluşturup bilgi alışverişi içinde olduğu tüm düğümlere göndermektedir. Oluşturduğumuz farklı senaryolarda, ara düğümün gönderdiği ilk aktif paketin her iki algoritmada da (1) Network Coding for Video (NCV), (2) Network Coding for Video: looking into the queue in depth (NCVD) alıcıya başarılı bir şekilde ulaştığını gördük. Ağda ara düğüm ile düğüm arasında haberleşmenin kesildiği ve bir önceki paketin alımı bitmeden diğer paketin gönderiminden kaynaklanan paket kayıplarında alıcı düğüm kendisine gönderilen çerçeveye ulaşamadığı durumlar ile karşılaştık. Böyle çerçevenin ulaşmadığı durumlarda MSVC tekniğinin durum iyileştirme özelliği ile kayıp frame oluşturulmakta ve videoda oluşabilecek kesinti alıcıya yansımamaktır.Publication Sentiment analysis for Turkish Language(İstanbul Kültür Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, 2013-01) Çelik, Hakan; Bayrak, CoşkunDuygu yada düşünce analizi metinlerden kişisel değerlendirmelerin çıkarımını sağlayan doğal dil işleme branşıdır. Duygu analizinin ilgi alanına giren değerlendirmelere örnek olarak tüketici yorumları, film değerlendirmeleri, borsa tahminleri ve siyasi araştırmalar gibi geniş ölçekte örnekler verilebilir. Son yıllarda web 2.0 ve sosyal medyanın artış hızına bağlı olarak öznel değerlendirmeler müthiş derecede arttı. Her gün insanlar petabaytlarca veri girişi yapıyor. Bu boyuttaki ham verinin analizi gerek bireyler gerekse de şirketler için gittikçe daha fazla önem arz etmeye başladı. İngilizce için birçok duygu analizi çalışmaları mevcut. Ancak bu çalışma alanı Türkçe için hala bakir. Gerçekleştirilen tek çalışma tek bir alan üzerine yoğunlaşıp tek tipte veri üzerinde tek tip makina öğrenmesi algoritması kullanmış. Bu tez kapsamında farklı alanlara ait yeni veri grupları oluşturulmuş, Türkçe'ye özel veri hazırlama algoritması tanıtılmış ve oluşturulan veri üzerinde farklı makina öğrenmesi algoritmaları uygulanmıştır. Naïve Bayes sınıflandırıcı kullanılarak başarılı sayılabilecek %85'lik doğruluk oranı yakalanmıştır.