Bilgi İşlem Daire Başkanlığı Yayın Koleksiyonu
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Güncel Gönderiler
Öğe A Classification Approach with Machine Learning Methods for Technical Problems of Distance Education: Turkey Example(INT COUNCIL OPEN & DISTANCE EDUCATION, 2021) Yayla, Rıdvan; Yayla, Halime Nur; Ortaç, Gizem; Bilgin, Turgay TugayDistance education is an education model in which the lessons can be taught simultaneously using technical material without time and space restrictions. It has gained importance after the Covid-19 pandemic processes and has been implemented as a valid educational model in all educational institutions. Due to the sudden pandemic measures, distance education has brought about a lot of technical problems at unprepared educational institutions against the pandemic. In this paper, a classification approach is proposed by machine learning methods on Twitter instead of the usual structured research methods such as survey, one-on-one meeting for technical problems of distance education. The most encountered and commented distance education problem, which can be defined in different languages by the proposed method, have been analysed with Turkey example. Sentiment analysis has been made from negative and neutral tweets about distance education. The problems have been classified by natural language processing methods based on Turkish word analysis.Öğe Determining of the user attitudes on mobile security programs with machine learning methods(Slovene Society Informatika, 2021) Yayla, Rıdvan; Bilgin, Turgay TugaySecurity plays an important role in today's virtual world. Cybersecurity software has been widely used by the development of portable virtual environments. Smartphones occur in an important part of our lives. Daily routines are performed over mobile phones, especially after the COVID-19 pandemic process. Due to its ease of use, compulsory or optional mobile phone use also brought about many security concerns. Mobile security software is used for different purposes such as virus removal and protection of personal information according to user preferences. In the field of natural language processing, user preferences can now be analyzed on the basis of machine learning methods with sentiment analysis. In this paper, the preference reasons for mobile security software have been analysed with machine learning methods based on user comments and sentiment analysis. In the study, all user comments have been classified into 10 main categories and the user preferences of mobile security programs have been analysed.Öğe Protein – Protein Etkileşimi Tespit Yöntemleri, Veri Tabanları ve Veri Güvenilirliği(2020) Altuntaş, Volkan; Gök, MuratÖnemli biyolojik aktiviteler tek bir molekülün sonucu değil, birbirleriyle etkileşime giren çoklu moleküllerin etkilerinin ürünü olarak ortaya çıkmaktadır. Protein-protein etkileşimlerinin belirlenmesi, ilgili proteinlere ait fonksiyonların tespit edilmesi için önemli bilgi sağlamaktadır. Genlerin ve proteinlerin büyük bir çoğunluğu işlevlerini birbirleriyle etkileşimleri sonucunda oluşturmaktadırlar. Protein-protein etkileşimlerini incelemek için çok sayıda yöntem geliştirilmiştir. Etkileşimlerin tespitinde in vitro, in vivo ve in siliko olarak adlandırılan 3 temel yaklaşım bulunmaktadır. In vitro ve in vivo yöntemlerin maliyet, zaman gibi sınırlamaları bulunur. İn siliko yöntemler deneysel yönlendirme ile maliyet ve zaman kazancı için geliştirilmiştir. Yöntemler sonucunda oluşan veri setleri gürültülüdür, çok sayıda yanlış pozitif ve yanlış negatif değerler içermektedirler. Protein etkileşim tespit yöntemlerindeki gelişmeler hastalıkların tespit edilmesi, model organizmalara ait yolakların ve protein komplekslerinin belirlenmesi gibi birçok alana doğrudan etki etmektedir. Yapılan çalışmalar sonucunda tespit edilen etkileşimler veri tabanlarında saklanmakta ve ücretsiz olarak erişilebilmektedir. Metotların hızlanması ile tespit edilen etkileşim sayısındaki artış, elde edilen bu verilerin analiz edilmesini, bir veya birden fazla metot ile sağlanmasını ve doğruluğunun belirlenmesini önemli hale getirmektedir. Bu çalışmada protein-protein etkileşim tespitinde kullanılan in vitro, in vivo ve in siliko yöntemler ve protein-protein etkileşim veri tabanları incelenmektedir. Tespit yöntemlerinin artıları ve eksileri araştırılmış ve yöntemlerin avantaj ve dezavantajları paylaşılmıştır. Veri tabanlarının içerdiği bilgiler karşılaştırılmış, benzerlik oranları ve sebepleri araştırılmıştır.Öğe DİJİTAL VATANDAŞLIK ALGISININ İNCELENMESİ: AMPİRİK BİR DEĞERLENDİRME(2019) Yalçınkaya, Bahattin; Cibaroğlu, Mehmet OytunBilişim teknolojilerindeki gelişmeler, bireyleri dijital kültürün üyesi olmaya zorlamıştır. Özellikle 20. yüzyılın son çeyreğinden itibaren artan elektronik ortam kullanımı, vatandaşlık bilincine sahip bireyleri dijital vatandaş kavramına doğru dönüştürmektedir. Bu çalışma, Marmara Üniversitesi Bilgi ve Belge Yönetimi bölümü öğrencilerinin dijital vatandaşlık algısını ölçmek amacıyla yapılmıştır. Dijital vatandaşlığın 8 faktörü (dijital okuryazarlık, dijital ticaret, dijital etik, dijital iletişim, dijital erişim, dijital sağlık, dijital güvenlik ve dijital hukuk) temel alınarak yapılan çalışmada, lisans programında kayıtlı tüm öğrencilere (267) e-posta yolu ile çevrimiçi anket gönderilmiş ve anketi cevaplayan 174 öğrenciden alınan veriler ile istatistiki analizler gerçekleştirilmiştir. Analiz sonuçlarına göre öğrencilerin, dijital vatandaşlığın gereklerinden olan dijital okuryazarlık, dijital ticaret, dijital etik, dijital iletişim, dijital erişim, dijital güvenlik ve dijital hukuk kavramlarını benimsemiş oldukları görülmüş, fakat dijital sağlık faktörünü dikkate almadıkları anlaşılmıştır.Öğe Bilgi Teknolojilerinin Bilgi Erişime Etkileri: Literatüre Dayalı Nitel Bir Çalışma(2020) Cibaroğlu, Mehmet Oytunİnsanoğlu, varoluşundan beri çevresine uyum sağlamak ve varlığını devam ettirmek adına birtakım faaliyetlerde bulunmuştur. Bu faaliyetler kapsamında, doğada karşılaştığı sorunları çözmek için gözlemlerde bulunmuş, çözülemeyen sorunları da farklı yöntemler deneyerek çözmeye çalışmıştır. İnsanoğlu, zaman içerisinde, içselleştirdiği bu çözüm yollarını kullanarak doğa kurallarının birçoğunu anlamlandırmış ve kısmen de olsa doğaya hükmetmeye başlamıştır. Bilgi çağı olarak adlandırılan ve halen içinde yaşadığımız süreçte ise bilgisayar sistemleri yardımı ile artık çözümler çok daha kısa sürelerde gerçekleşmektedir. Bu noktada odaklanılması gereken, karşılaşılan sorunların çözümünde bilgiye nasıl ulaşılacağı ve onun hangi gereksinimler doğrultusunda nasıl kullanılacağıdır. Bilgi ve İletişim Teknolojilerinin (BİT) getirdiği yeni uygulamalar (dijital dönüşüm vb.) ise bu noktada insanların bilgiye ulaşma çabaları bağlamında yeni yöntemler önermektedir. Bir karşılaştırma yapmak gerekirse, kâğıt tabanlı bir kitaptan, ihtiyaç duyulan bir kelime veya cümleyi bulmak ile OCR (Optical Character Recognition) destekli tarayıcılarda tarandıktan sonra bilgisayar ortamına aktarılan aynı kitaptan bir bilgi edinmek arasında muhakkak zaman (süre) farkı olacaktır. Bu açından bakıldığında, bilgiye erişimde hız kazanıldığı söylenebilir. Bu çalışmada BİT unsurlarının bilgiye erişim süreçlerindeki etki ve katkıları; bilgi, bilgi gereksinimi, bilgi arama davranışları ve modelleri, dijital dönüşüm, dijital okuryazarlık kavramları ve konu ile ilgili yapılan güncel çalışmalar bağlamında açıklanacaktır. Çalışmanın yöntemi olarak betimsel analiz seçilmiştir. Bu kapsamda, EBSCOHost, Web of Science, Scopus, Springerlink, YÖK Ulusal Tez Merkezi, Proquest Tez Veritabanı vb. veritabanlarında; “dijtial dönüşüm”, “dijital dönüşüm ve bilgi erişim”, “bilgi sistemleri ve dijital dönüşüm”, “bilgi arama davranışları”, “teknoloji ve bilgiye erişim”, “içeriklerin çevrimiçi paylaşımı”, “dijitalleşme ve bilişsel süreçler” vb. anahtar kelimeler kullanılarak kaynaklar belirlenmiştir. Yapılan çalışmalarda BİT’in, bireylerin bilgi arama davranışlarını değiştirdiği; bilgiye eriştikten sonra da bunu nasıl kullanılacağına dair yönlendirdiğini göstermiştir. Bilgi arama süreçlerinde, teknoloji desteğinin bilişsel süreçlerdeki aşamaları daha verimli bir hale getirdiği ve böylece bilgiye dayalı karar verme süreçlerinin etkinliğinin arttığı söylenebilir.Öğe Belge ve Arşiv Yönetimi Süreçlerinde Büyük Veri Analitiği ve Yapay Zeka Uygulamaları(2019) Cibaroğlu, Mehmet Oytun; Yalçınkaya, BahattinSon yıllarda sıkça duyulan kavramlardan olan yapay zeka ve büyük veri, insan hayatının neredeyse her alanına etki edecek düzeye gelmiştir. Tüketici davranışlarından kişilik analizlerine, trafik problemlerinin çözümünden uzay çalışmalarına kadar birçok alanda kullanılan yapay zeka teknolojilerinin uygulama alanlarından biri de son dönemde belge ve arşiv yönetimi olmuştur. Yapılan çalışmalar ve yürütülen projeler, çok büyük miktarda içerik barından arşivler, kütüphaneler ve bilgi merkezlerinin, insan eliyle gerçekleştirilen süreçler yerine artık daha fazla doğruluk ve neredeyse sıfır hata ile işleyen otomatikleştirilmiş yazılımlar kullanmak istediklerini göstermektedir. Uygulama süresinin görece uzun olduğu işler artık terkedilmeye başlanmış ve yapay zeka temelli otomatikleştirilmiş süreçler, işlem sürelerini dakikalara hatta saniyelere indirgemiştir. Bunun doğal bir sonucu olarak da bilgiye hızlı erişim sağlanırken, stratejik kararların alınmasında bilginin etkinliği de artmıştır. Bu çalışmada, yapay zeka ve büyük veri kavramları incelenmiş; bu teknolojilerin belge ve arşiv yönetimi süreçlerine uygulanabilirliği konusunda yapılan uluslararası çalışmalara değinilmiş ve alan uzmanlarının bu teknolojiler karşısında nasıl bir pozisyon alması gerektiği konuları ele alınmıştır. Bilgi ve Belge Yönetimi disiplini ile bu disiplinin ilişkide olduğu diğer bilimsel alanlardaki (Veri Bilimi, Yönetim Bilişim Sistemleri, Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği) literatür taramasından elde edilen veriler neticesinde örnek olaylar ve düşünceler incelenmiştir. Son zamanlarda otomatik dosya kodu sınıflandırma ve sevk işlemleri, otomatik arşivleme ve tasfiye süreçlerinin tasarımı ile ilgili çalışmalar yapılmaktadır. Belge yönetiminde yapay zeka ve büyük veri analitiğinin uygulanabilirliğine dair Türkiye’de yapılan çalışmaların sayısı oldukça sınırlıdır. Yapılan bu çalışma ile alandaki eksikliğin giderilmesine katkı sağlanması amaçlanırken, kurumsal belgelerin saklama süreçlerinde ve arşiv değeri olan malzeme seçiminde yapay zekanın Türkiye’de kullanım koşulları açıklanmaya çalışılacaktır. Aynı zamanda açık devlet verilerinin büyük veri analitiği aracılığıyla halkın ve ilgi gruplarının hizmetine sunulmasıyla ilgili uygulamalar ortaya konulacaktır. Çağın gereklerini yakalamak adına, Türkiye’de de bu alanda çalışan konu uzmanlarının ve koordinatör kurumların mutlaka bu teknolojilerden faydalanması gerektiği anlaşılmaktadır.Öğe Örüntü tanıma teknikleri ile agar yüzeyi üzerinde koloni morfoloji sınıflandırması(2018) Altuntaş, Volkan; Altuntaş, Seda; Gök, MuratMikroorganizmalar çıplak gözle göremeyeceğimiz kadar küçük canlılardır. Ekolojik dengede rol oynayan mikroorganizmalar temel olarak bakteriler, mantarlar, algler, virüsler ve protozoalardan oluşur. Besiyeri ve petri kabı, mikroorganizmaların ortamdan yalıtılması, geliştirilmesi, tanımlanması, sayımı gibi işlemlerin yerine getirilmesi için agar ve diğer besin maddeleri karıştırılarak, mikroorganizmalara büyüme ortamı sağlamak amacı ile kullanılırlar. Mikroorganizmalar çoğalarak sayısı milyonlara hatta daha fazlasına ulaşabilir böylece çıplak gözle görülebilen, koloni olarak adlandırılan yapıları oluştururlar. Terminolojide bu yapı, koloni oluşturan birim (kob, cfu) olarak ifade edilir. Peynir, ekmek, meyve veya yoğurtların üzerindeki küfler, çikolata, marmelat gibi şeker içeren gıdalar üzerindeki mayalar, mikroorganizmaların çoğalarak oluşturduğu kolonilerdir. Besiyeri üzerinde oluşan koloniler, mikroorganizma ve üreme ortamına bağlı olarak farklı morfolojik özelliklerde görüntüler oluşturmaktadır. Bu çalışmada koloni görüntülerinden görüntü işleme ve örüntü tanıma teknikleri ile mikroorganizmaların sınıflandırılması yapılmaktadır.Öğe The stability and fragility of biological networks: eukaryotic model organism Saccharomyces cerevisiae(Ieee, 2017) Altuntaş, Volkan; Gok, MuratRecent studies of biological networks show that these networks arc robust against the random or selective deletion of network nodes and I or edges. Ability to maintain performance of network under mutations is a key feature of live systems that has long been recognized. However, the molecular and cellular basis of this stability has just begun to be understood. Robustness is a key to understanding cellular complexity, illuminating design principles, and encouraging closer interaction between experiment and theory. A biological network mutation can be defined as the creation of a new network with k allowed network change operations for a given G network. While mutating the network, our goal is to observe the change in the measured distance estimate value after k changes of the defined distance measurement method M. In this study, the effects of edge deletion and edge insertion mutations on network topology and diffusion-based function estimation algorithms are investigated by using random mutation model on the protein-protein interaction network of eukaryote Saccharomyces cerevisiae yeast, containing 5936 nodes and 65139 edges. Experimental results shows that Saccharomyces cerevisiae protein-protein interaction network has high robustness against random mutations and that the generated mutations have no significant effect on network topology and estimation techniques.Öğe Automatic Colony Segmentation on Agar Surface by Image Processing(Natl Inst Science Communication-Niscair, 2018) Altuntaş, Volkan; Altuntaş, Seda; Gok, M.The Medium (Petri dish, media, agar plate, petri culture, agar culture) are environments that have been formulated for the growth of microorganisms. These structures which are formed by reproduced microorganisms and can be seen by eye are called colony. Colonies formed on the agar, creating images of different morphological characteristics depending on the microorganism and growth media. Colony counting which is required in many applications in areas such as biotechnology and pathology is boring, time consuming and prone to human error process when the large number of colonies counted by hand. In this article, the sample images collected from dairies in the Marmara region are studied on and segmentation methods for separating images of microorganism colonies which is used in the dairy industry for the determination of microbiological analysis of products, have been investigated by the computer-aided image processing techniques such as Otsu, Multi-Otsu, Color K-Means, Watershed, Gabor Filters, Graph Based, Lossy Compression, Random Walker, Texture Filters with proposed comparison method. It was concluded that existing segmentation methods with appropriate parameters can be used to solve this problem and in comparison to other algorithms, Watersheed segmentation algorithm has better performance values than others.Öğe Stability Analysis of Biological Networks' Diffusion State(Ieee Computer Soc, 2020) Altuntaş, Volkan; Gok, Murat; Kahveci, TamerComputational knowledge acquired from noisy networks is not reliable and the network topology determines the reliability. Protein-protein interaction networks have uncertain topologies and noise that contain false positive and false negative edges at high rates. In this study, we analyze effects of the existing mutations in a network topology to the diffusion state of that network. To evaluate the sensitivity of the diffusion state, we derive the fitness measures based on the mathematically defined stability of a network. Searching for an influential set of edges in a network is a difficult problem. We handle the computational challenge by developing a novel metaheuristic optimization method and we find influential mutations time-efficiently. Our experiments, conducted on both synthetic and real networks from public databases, demonstrated that our method obtained better results than competitors for all types of network topologies. This is the first-time that the diffusion has been evaluated under topological mutations. Our analysis identifies significant biological results about the stability of biological - synthetic networks and diffusion state. In this manner, mutations in protein-protein interaction network topologies have a significant influence on the diffusion state of the network. Network stability is more affected by the network model than the network size.Öğe RESPONSE OF LYAPUNOV EXPONENTS TO DIFFUSION STATE OF BIOLOGICAL NETWORKS(Univ Zielona Gora Press, 2020) Altuntaş, Volkan; Gok, Murat; Kocal, Osman HilmiThe topologies of protein-protein interaction networks are uncertain and noisy. The network topology determines the reliability of computational knowledge acquired from noisy networks and can impose the deterministic and non-deterministic character of the resulting data. In this study, we analyze the effect of the network topology on Lyapunov exponents and its relationship with network stability. We define the methodology to convert the network data into signal data and obtain the Lyapunov exponents for a variety of networks. We then compare the Lyapunov exponent response and the stability results. Our technique can be applied to all types of network topologies as demonstrated with our experiments, conducted on both synthetic and real networks from public databases. For the first time, this article presents findings where Lyapunov exponents are evaluated under topological mutations and used for network analysis. Experimental results show that Lyapunov exponents have a strong correlation with network stability and both are correlatively affected by the network model. Hence we develop a novel coefficient, termed LEC, to measure the robustness of biological networks. LEC can be applied to real or synthetic biological networks rapidly. Results are a striking indication that the Lyapunov exponent is a potential candidate measure for network analysis.
