Necmettin Erbakan Üniversitesi Kurumsal Akademik Arşivi
DSpace@Erbakan, Necmettin Erbakan Üniversitesi tarafından doğrudan ve dolaylı olarak yayınlanan; kitap, makale, tez, bildiri, rapor, araştırma verisi gibi tüm akademik kaynakları uluslararası standartlarda dijital ortamda depolar, Üniversitenin akademik performansını izlemeye aracılık eder, kaynakları uzun süreli saklar ve yayınların etkisini artırmak için telif haklarına uygun olarak Açık Erişime sunar.
Güncel Gönderiler
Makine öğrenmesi ve görüntü işleme yöntemleriyle orman yangını erken uyarı ve risk analizi: Çevresel verilerin entegrasyonu
(Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2026) Arıkan, Ahmet Eşref; Uzun, Yusuf
Dünyadaki iklim değişikliği sebebiyle günden güne etkisi ve zararı artan orman yangınlarına karşı güncel teknolojik altyapılar kullanılarak daha hızlı ve etkili müdahaleler geliştirilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında ülkemizdeki orman yangını riski taşıyan bölgelerden bir tanesi seçilmiş olup bu bölgede meteorolojiden gelen anlık değerleri ve uydudan alınan görüntüleri kullanarak son kullanıcıyı bilgilendiren yapay zeka tabanlı, pilot bir orman yangını erken uyarı sistemi geliştirilmiştir. İlgili bölgeden alınan görüntüler ızgara(grid) sistemi ile küçük ve eş parçalara ayrılmış ve her birisi için ayrı ayrı risk durumu tespit edilmiştir. Sistemin karar mekanizması oluşturulurken farklı makine öğrenme algoritmaları mukayese edilmiş ve sistem üzerinde test edilmiştir. Yapılan test sonuçları, ağaç tabanlı makine öğrenmesi algoritmalarının en doğru sonuçları ürettiği yönündedir. Karar Ağacı algoritmasının işleyişinin oldukça şeffaf olması ve hızlı sonuç üretebilme yeteneği nedeniyle bu algoritma, sistemin ana karar vericisi olarak seçilmiştir. Tasarlanan sistemin oldukça hassas olan afet yönetim sürecinde, yanlış-negatif(FN) hataları yapmadığı test edilerek doğrulanmıştır. Sistem tarafından risk seviyesine dair üretilen skorlar ve diğer önemli veriler (rüzgar yönü gibi) son kullanıcıya bir harita üzerinde sunulmuş ve sistem görsel hale getirilmiştir. Dolayısıyla bu tez çalışması ve sonucunda üretilen proje, geleneksel yangın müdahale sistemlerine kıyasla çok daha hızlı ve efektif sonuç üretebilmekte ve son kullanıcıyı bilgilendirebilmektedir.
Iot ağlarına yönelik siber saldırıların tabm mimarisi ile çok sınıflı tespiti: CIC-IoT-2023 veri seti üzerine kapsamlı bir çalışma
(Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2026) Kaplangöz, Muhammed
Bu çalışmada, IoT ağlarına yönelik siber saldırıları tespit etmek amacıyla TabM (Tabular Model) derin öğrenme mimarisi kullanılarak 34 sınıflı bir ağ saldırı tespiti sistemi geliştirilmiştir. CIC-IoT-2023 veri seti üzerinde gerçekleştirilen çalışmada, TabM'in BatchEnsemble mekanizması ile 32 alt model aynı anda eğitilerek parametre verimliliği sağlanmıştır. Veri setindeki 399:1 oranındaki sınıf dengesizliğini ele almak için Quantile Transform ile özellik normalizasyonu ve SMOTE ile azınlık sınıflarının sentetik örneklerle dengelenmesi içeren hibrit bir strateji uygulanmıştır. Hiperparametre optimizasyonu Optuna framework'ü ile gerçekleştirilmiş ve model AdamW optimizer ile 50 epok boyunca eğitilmiştir. TabM modeli test setinde F1-Makro 0,8625 ve doğruluk %97,91 performansı elde etmiştir. Temel karşılaştırmada Random Forest (F1-Makro: 0,882) ve XGBoost (F1-Makro: 0,828) ile rekabetçi performans sergilemiştir. 34 sınıfın 20'sinde F1 ≥ 0,95 başarısı elde edilmiş, özellikle DDoS türleri ve botnet saldırılarında başarılı bir performans göstermiştir. Sistematik ablasyon çalışması Quantile Transform'un en kritik bileşen olduğunu ortaya koymuştur. SHAP analizi ile IAT (Inter-Arrival Time) özelliğinin saldırı tespitinde en ayırt edici faktör olduğu tespit edilmiştir. Uygulama katmanı saldırılarında (SqlInjection, XSS) düşük performans gözlemlenmiş olup bu durum veri setinin akış tabanlı yapısından kaynaklanmaktadır. Çalışma, TabM'in IoT ağ saldırı tespitinde bir değerlendirmesidir, çok sınıflı sınıflandırma ile literatürdeki ikili yaklaşımların ötesine geçmektedir ve hibrit sınıf dengesizliği stratejisinin sistematik analizini sağlamaktadır. Sonuçlar, TabM'in geleneksel yöntemlere rekabetçi bir alternatif olduğunu ve 1.52 MB model boyutu ile uç nokta dağıtımı için uygun olduğunu göstermektedir.
Tamamen homomorfik şifrelenmiş veriler üzerinde yapay sinir ağları performans değerlendirmesi
(Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2026) Ağlar, Seyhan; Çiçek, Özlem Erdaş
Bu çalışmada, tamamen homomorfik şifreleme (FHE) kullanılarak şifreli veriler üzerinde makine öğrenmesi yöntemlerinden yapay sinir ağı modellerinin performansı incelenmiş ve şifresiz (açık veri) modellerle karşılaştırılmıştır. FHE, verilerin açığa çıkmadan şifreli biçimde işlenmesini sağlayarak özellikle sağlık, finans ve kişisel veri içeren uygulamalarda gizlilik ve güvenlik açısından kritik bir çözüm sunmaktadır. Veri gizliliğini koruyarak işlem yapmaya imkân veren homomorfik şifreleme yaklaşımı kapsımında özellikle TFHE (Torus Fully Homomorphic Encryption) yöntemi bit temsili, gürültü (noise) oluşumu ve bootstrapping mekanizması ele alınmıştır. Çalışmada farklı veri setleri üzerinde yapay sinir ağı modelleri uygulanmış, katman sayısı (n-layer), nöron sayısı ve epoch gibi hiper parametreler sistematik olarak test edilerek en iyi model yapıları belirlenmiştir. Ayrıca sentetik veriler kullanılarak bu parametrelerin model performansına etkisi analiz edilmiştir. Çalışmada farklı veri setleri üzerinde yapay sinir ağı modelleri uygulanmış, katman sayısı (n-layer), nöron sayısı ve epoch gibi hiper parametreler sistematik olarak test edilerek en iyi model yapıları belirlenmiştir. Ayrıca sentetik veriler kullanılarak bu parametrelerin model performansına etkisi analiz edilmiştir. Deneysel sonuçlar, FHE tabanlı modellerin doğruluk açısından şifresiz modellere oldukça yakın sonuçlar verdiğini göstermiştir. Bununla birlikte, bazı veri setlerinde performans farklılıklarının oluştuğu gözlemlenmiştir. FHE sistemlerinde işlemlerin bit düzeyinde gerçekleştirilmesi ve gürültü birikimi, model davranışını etkileyen önemli faktörlerdir. Bu nedenle bootstrapping mekanizması gürültünün kontrol edilmesinde kritik rol oynamaktadır. Veri boyutu ve özellik sayısının artması, işlem sürelerini doğrudan etkilemektedir. Ayrıca veri ön işleme adımlarının, özellikle normalizasyon tekniklerinin doğru uygulanması model performansı açısından önemli bir gerekliliktir. Sonuç olarak, FHE tabanlı yapay sinir ağı modelleri, veri gizliliği ve güvenliği ile model doğruluğu arasında dengeli bir çözüm sunmakta ve özellikle hassas veri içeren uygulamalarda uygulanabilirliği yüksek bir yöntem olarak değerlendirilmektedir. Bu çalışma, FHE'nin pratik kullanım potansiyelini ve şifreli veri üzerinde yapay sinir ağı modelleri ile güvenli çıkarım yapmanın mümkün olduğunu ortaya koymaktadır.
Kırmızı çamur ve filtre çamuru atıklarının karışımının yol dolgu malzemesi olarak kullanılabilirliğinin araştırılması
(Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2026) Kara, Ahmet Mesut; Özkan, İlyas
Nüfus artışı ve teknolojik gelişmeler, endüstriyel atık miktarını hızla artırarak çevresel ve ekonomik sorunlara yol açmaktadır. Artan ham madde ihtiyacı da daha fazla üretim atığı oluşmasına neden olmaktadır. Bu nedenle sanayi atıklarının incelenerek çevreye zarar vermeyecek ve ekonomik açıdan uygun yöntemlerle bertaraf edilmesi, mümkün olduğunca geri dönüştürülerek yeniden değerlendirilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, kırmızı çamur atığına filtre çamuru ve uçucu kül eklenmesiyle zeminin yol dolgusu olarak kullanılabilirliğinin araştırılmasıyla ilgili bazı deneyler yapılmıştır. Öncelikle çalışmada kullanılacak malzemelerin tane boyutları ve kıvam limitlerini bulmak için ön deneyler gerçekleştirilmiştir. Ardından kırmızı çamura ilave edilecek filtre çamurunun maksimum oranının bulunması için ön çalışmalar yapılmıştır. Filtre çamurunun saf, yıkanmış ve yakılmış halleri, kırmızı çamura belli oranlarda (%5, %10, %15, %20, %25) karıştırılmıştır. En uygun serbest basınç direnci sonuçlarını veren karışımlara belli oranlarda (%2.5, %5, %7,5, %10) uçucu kül katkısıyla iyileştirme yapılmıştır. Bütün numuneler için 0-7-28-56 günlük kürler uygulanmıştır. En uygun serbest basınç direnç değerini veren numune üzerinde Kaliforniya Taşıma Oranı (CBR) deneyi ve mikrokimyasal analizler yapılmıştır. Deney sonuçlarında; kırmızı çamur, filtre çamuru ve uçucu külün silt ağırlıklı malzemeler olduğu belirlenmiştir. Kırmızı çamurun kürsüz halde 220 kPa olarak belirlenen serbest basınç direnci, filtre çamurunun saf halinin %15 ve uçucu külün %10 katkısı ile 56 günlük kür etkisiyle 1298,668 kPa' a çıkarılmıştır. Kırmızı çamurun %5,5 olan şişme değeri aynı katkı ve kür süresi etkisiyle %0' a düşürülmüş olup %3,9 olan ıslak CBR oranı %34,63' e çıkarılmıştır. Ancak filtre çamurunu yakma ve yıkama işlemleri sonrasında kür etkisiyle birlikte serbest basınç direnci 499,996 ve 591,174 kPa olup saf haldeki filtre çamuru katkısına göre düşüş yaşanmıştır ancak yine de kırmızı çamur serbest basınç direncinin üzerinde kalmıştır. Mikroyapı testleri sonucunda stabilize edilmiş kırmızı çamurun yapısında, puzolanik reaksiyonlar sonucu dayanımı arttıran kalsine alümina hidrat (C-A-H) ve kalsine silika hidrat (C-S-H) bağları gözlemlenmiştir. Sonuçlar filtre çamurunun yıkama ve yakma işleminin serbest basınç direncine her ne kadar etkili olduğunu göstermese de kırmızı çamura saf halde filtre çamuru ve uçucu kül katkısıyla oluşturulan karışımın Karayolları Genel Müdürlüğü (KGM) Karayolları Teknik Şartnamesi' ne göre yol dolgu malzemesi olarak kullanılabileceğini göstermektedir.
Plastik Atık ve Pomza Agrega İkame ile Hafif Betonun Mekanik Özelliklerinin Farklı Sıcaklık Koşulları Sonrası Değerlendirilmesi
(Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2026) Umiye, Osman Ahmed; Özkılıç, Yasin Onuralp
Dünya genelinde giderek artan plastik atık miktarı önemli bir çevresel sorun hâline gelmiştir. Bu soruna yönelik olası çözümlerden biri, plastik atıkların yapı malzemelerinde yeniden kullanılmasıdır. Bu araştırmada, plastik atık içeren hafif betonların mekanik özellikleri hem ortam sıcaklığı hem de yüksek sıcaklık koşulları altında deneysel olarak incelenmiştir. Çalışmada, parçalanmış plastik atıkların hafif beton karışımlarında kısmi agrega ikamesi olarak kullanılabilirliği araştırılmıştır. Deneysel program kapsamında, plastik atıkların %0, %1, %3, %5, %10, %15, %20, %25, %30, %40 ve %50 oranlarında kullanıldığı hafif beton karışımları hazırlanmıştır. Hafif beton karışımlarında hafif agrega olarak pomza agregası kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan plastik atıklar parçalanarak elde edilmiş; temizlenmiş, kurutulmuş ve beton karışımlarına eklenmeden önce küçük parçalar hâline getirilmiştir. Kür işleminin ardından beton numuneleri, betonun mekanik performansı üzerindeki ısıl etkinin belirlenebilmesi amacıyla 600°C'ye kadar farklı sıcaklık seviyelerine maruz bırakılmıştır. Numunelerin mekanik davranışını belirlemek amacıyla basınç dayanımı, yarmada çekme dayanımı ve eğilme dayanımı deneyleri gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, seçilen plastik ikame oranlarını (%0, %5, %10, %20 ve %30) içeren donatılı beton kiriş numuneleri dört noktalı eğilme deneyine tabi tutularak yapısal davranışları incelenmiştir. Deneysel sonuçlar, plastik atık miktarının artmasıyla birlikte betonun mekanik dayanımında genel olarak bir azalma meydana geldiğini göstermiştir. Bu azalma, plastik parçacıklar ile çimento matrisi arasındaki zayıf aderans ve plastik malzemelerin düşük rijitliğe sahip olmasıyla açıklanmaktadır. Ayrıca yüksek sıcaklıklara maruz kalma, betonun iç yapısında oluşan ısıl hasar ve mikro yapısal değişimler nedeniyle mekanik dayanımda ilave azalmaya neden olmuştur. Bu yaklaşım, hem plastik atıkların çevreye verdiği olumsuz etkilerin azaltılmasına katkı sağlamakta hem de inşaat sektöründe kaynakların daha verimli kullanılmasına olanak tanımaktadır.
