Yazar "Uzun, Yusuf" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim
    Öğe
    Gaziantep kültürel mirasının artırılmış gerçekliğe yansıtılması
    (Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022-12-23) Gözel, Osman; Uzun, Yusuf
    Artırılmış Gerçeklik, yaşamımız etrafında yer alan fiziksel olgu veya durumların bilgisayar üzerinde üretilmiş olan ses, yazı, 3 boyutlu görüntüler veya grafik verileriyle bir araya gelmesi şeklinde tanımlanabilir. 60lı yıllarda ortaya çıkan ve o zamanlarda sadece bilimsel çalışmalarda söz konusu olan bu kavram günümüzde mobil cihazların yaygın bir şekilde kullanımı ile turizm, lojistik, alışveriş, eğitim, pazarlama vs. gibi birçok alanda çalışmalara konu olmuştur. Yaşamımızda kültürel miraslarımızın korunması ve gelecek nesillere objektif olarak yansıtılması tüm ulusların önceliği haline gelmiştir. Kültürel miraslarımızın artırılmış gerçekliğe yansıtılması ile bu amacı doğrudan ele alıp tarihi alanlara olan ilginin artması başarılı bir şekilde sağlanmaktadır. Geçmişten önemli izler taşıyan kadim kültürel miraslarımız zamanın da etkisi ile belirli yıpranmalara ve yıkımsal değişimlere uğramaktadır. Günümüze uyarlanması için bu kadim miraslarımızın restore edilmesi ise bir hayli zor ve masraflı hale gelmektedir. Artırılmış Gerçeklik ile bu kültürel miraslarımız üzerinde herhangi bir fiziksel inşaya gerek kalınmaksızın bilgisayar üzerinde hazırlanan sanal görüntü ve verilerin aktarılması sağlanarak artırılmış gerçeklik teknolojisinin tarihe uyarlanması mümkündür. Bu tez çalışmasında Gaziantep Zeugma Müzesinde yer alan eserlerin 3 Boyutlu modellemesi gerçekleştirilerek Unity 3D Oyun Motorunda tanımlanan tek katmanlı işaretçiye bindirilir. Bu modeller ile birlikte eşlenik olarak ilgili eser hakkında bilgilendirme metni, ses ve video verileri de işaretçiye entegre edilir. Geliştirme tamamlandıktan sonra uygulama, APK formatında build edilerek Android tabanı üzerinde kullanıcıya sunulur. Böylece Gaziantep Zeugma Müzesinde yer alan eserler gerçekçi bir şekilde sanal ortamda başarılı bir şekilde gösterilir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Rule extraction and performance estimation by using variable neighborhood search for solar power plant in Konya
    (Tubitak Scientific & Technological Research Council Turkey, 2020) Uzun, Yusuf; Ozcan, Muciz
    The use of renewable energy sources in the production of electricity has become inevitable in order to reduce the greenhouse gases left in the atmosphere that cause the Earth to warm up. Although countries on a national basis have implemented a number of policies to support electricity generated from renewable energy sources, investments to produce electricity without a license on a local basis are not desirable. Those who want to invest medium and small scale for the most reason expect that this work will be supported by real data. Although the electricity generated by renewable investments is generated by simulation data, these data are not realistic for such investors. In this study, the climatic conditions of the power plant of 1 MW installed in Konya and power plant production data are monitored. The artificial neural network (ANN) can achieve a high value for accuracy, but these values are sometimes complex and unclear. In the literature, a number of studies have been conducted using different methods to overcome such problems. Real-time solar power plant (SPP) data were used to determine the feasibility and success of the proposed method. The variable neighborhood search (VNS) metaheuristic method was used to acquire the optimal values belonging to input vectors, G(h), which were maximized to the value of the fitness function F-s belonging to output class node s. The results obtained by the VNS method showed that the proposed method has the potential to produce the correct rules. Generally, energy investors are curious about the return on their investment. It is very important for energy providers to estimate how much electricity will be generated from existing solar power plants and accordingly determine the measures they will take to meet the electricity demand in the future. In this study, the performance estimation value obtained from the solar power plant depending on the weather conditions was obtained with 95.55% accuracy.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Sürekli optimizasyon problemleri için değişken komşuluk arama tekniklerinin geliştirilmesi
    (Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017) Uzun, Yusuf; Arıkan, Hüseyin
    Metasezgisel yöntemlerden biri olan Değişken Komşuluk Arama (DKA) algoritması, ayrık optimizasyon problemlerine uygulanmak amacıyla geliştirilmiş bir metottur. Literatürde, sürekli optimizasyon problemleri için DKA'nın diğer metasezgisel algoritmalar ile birlikte kullanıldığı hibrit yapılar mevcuttur. Ayrıca, literatürde DKA'nın yapay zeka yöntemleri ile birlikte kullanıldığı çalışma sayısı azdır ve kural çıkarımına yönelik her hangi bir çalışmaya rastlanılmamıştır. Bu tez çalışmasında sınıflandırma problemleri için, eğitilmiş yapay sinir ağlarından (EYSA) bilgi kazanımına yönelik (sınıflandırma kuralları şeklinde) bir algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritma, YSA' daki bağlantı ağırlıklarında bulunan gizli bilgiyi keşfetmek için eğitilmiş yapay sinir ağları üzerinde çalıştırılmıştır. DKA metasezgisel algoritması iki adımlı hiyerarşik bir yapıya sahiptir. İlk adımda çok katmanlı bir sinir ağı eğitilmekte ve ağırlıkları çıkarılmaktadır. İkinci adımda, elde edilen ağırlıklar DKA algoritması ile sınıflandırma kurallarının üretimi için kullanılmaktadır. Önerilen algoritma iki farklı veri kümesi (Echo ve WBC) üzerinde deneysel olarak değerlendirilmiş ve literatürde yer alan diğer yöntemler ile karşılaştırılmıştır. Veri kümeleri üzerinde yapılan analizler, geliştirilen algoritmanın doğru ve etkin sınıflandırma kuralları üretebildiğini göstermektedir.