An overview of wind turbine manufacturing experience in Turkey

While wind energy has been utilized by windmills for ages, 1970s oil crises was a turning point for many developed governments to initiate massive efforts to develop modern wind turbines. Starting from almost none in early 1980s, the installed wind power capacity has reached 159.2 GW globally by the end of 2009. While the use of wind turbines for general power utilization dates back to 1986 with a 55 kW capacity, it took another decade for wind farms to appear in Turkey. The Electricity Market Regulatory Authority (EPDK) started accepting wind power production licenses in 2007 reaching to a total of 78 GW wind capacity. As of today, the installed wind power capacity of Turkey is 1329 MW. The Electrical Power Resources Survey and Development Administration (EIEI) plans for a total of 20 GW wind energy within 10 years. In line with the global trend, it will be realistic to estimate Turkish wind market to reach 40 GW before 2030. There is extensive industrial infrastructure that will support production of large wind turbines in Turkey. However, due to lack of turbine technology and know-how only a limited portion of this infrastructure is used towards wind turbine production. Recently Ministry of Energy has initiated the National Wind Energy Systems Project (MILRES) with funding from TUBITAK (The Scientific and Technological Research Council of Turkey). The project aims to develop turbine technologies up to 2.5 MWs as well as to coach potential component manufacturers to develop production capabilities for large turbines

Y jenerasyonunun finansal tutum ve davranışlarının yapısal eşitlik modellemesi ile incelenmesi

Members of Y generation composed of individuals born between 1980-2000, is a generation that has to work for living. In their lives, technology is one of the most important things. This generation, which does not like to work, loves entertainment and winning, acts aggressive to authority, consumes fast and has dissatisfied manner. Their most important characteristics are freedom, technology and loneliness. One other characteristics of this generation is having much self-confidence. The purpose of this study is to model the financial attitudes and behaviors of Y generation via structural equation modeling. With this purpose a Likert scale type questionnaire, ranging from 1 ‘strongly disagree’ to 5 ‘strongly agree’ is applied to 372 individuals via Computer Assisted Personal Interviewing (CAPI) on Pollyfy application. The data set is analyzed by SPSS and LISREL software. Results of the study indicate that, while the individuals of Y generation consider having an emergency funds a financial attitude, they mentioned that the financial issues do not confuse or depress them as a financial behavior.Y jenerasyonunun üyeleri, 1980-2000 yılları arasında doğmuş, yaşamak için çalışması gereken bireylerden oluşmaktadır. Onların yaşamında teknoloji, birçok şeyden önemli bir yere sahiptir. Bu nesil, çalışmayı sevmeyen, eğlenmeyi ve kazanmayı seven, yetkililere karşı agresif bir tavır sergileyen, hızlı tüketen ve memnuniyetsiz bir tutum içindedirler. En önemli karakteristik özellikleri teknoloji ve özgürlüklerine düşkün ve tek başına olmalarıdır. Y neslinin diğer bir özelliği ise, özgüvenlerinin oldukça yüksek olmasıdır. Bu çalışmanın amacı, Y jenerasyonunun finansal tutum ve davranışlarını yapısal eşitlik modellemesi aracılığı ile modellemektir. Bu amaçla 1 "kesinlikle katılmıyorum" ve 5 " kesinlikle katılıyorum" şeklinde Likert tipi ölçeğe sahip bir anket Pollyfy uygulaması üzerinden Bilgisayar destekli kişisel görüşme formu yardımı ile 372 kişiye uygulanmıştır. Veri setinin analizi SPSS ve LISREL paket programları ile analiz edilmiştir. Çalışma sonuçları göstermektedir ki, Y jenerasyonu bireyleri finansal tutum için acil bir durum için birikim yapmaya önem verirken, finansal davranış bakımından, finansal konuların onları telaşlandırmadığı ve canlarını sıkmadığını ifade etmişlerdir

Büyük veride hiyerarşik kümeleme yöntemlerinin kofenetik korelasyon katsayısı ile karşılaştırılması

The aim of this study is to compare hierarchical clustering methods by Cophenetic Correlation Coefficient (CCC) when there is a big data. For this purpose, after giving information about big data, clustering methods and CCC, analyzes are carried out for the related data set. The 2015 air travel consumer report, which was used in the application part of the study and published by the US Ministry of Transport, was used as big data. Libraries of the Python programming language installed on the Amazon cloud server, which includes open-source big data technologies, were used for data analysis. Since there is big data in the study, in order to save time and economy, the variables used in the study were first reduced by feature selection method, standardized and analyzed over the final 4 different data sets. As a result of the clustering analysis, it was observed that the highest CCC was obtained with the Average clustering method for all of these four different data sets.Bu çalışmanın amacı büyük veri söz konusu olduğunda hiyerarşik kümeleme yöntemlerini Kofenetik korelasyon katsayı ise karşılaştırmaktır. Bu amaçla büyük veri, kümeleme yöntemleri ve Kofenetik korelasyon katsayısı hakkında bilgiler verildikten sonra ele alınan veri seti için analizler gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın uygulama kısmında kullanılan ve büyük veri olarak ABD ulaştırma bakanlığı tarafından yayınlanan 2015 yılı hava seyahat tüketici raporu kullanılmıştır. Veri analizi için açık kaynaklı büyük veri teknolojilerini içeren Amazon bulut sunucusuna kurulan Python programlama diline ait kütüphanelerden yararlanılmıştır. Çalışmada büyük veri söz konusu olduğundan, zamandan ve maliyetten tasarruf amacıyla çalışmada kullanılan değişkenler ilk olarak özellik seçimi yöntemi ile indirgenmiş, standardize edilmiş ve nihai 4 farklı veri seti üzerinden çözümlemeye gidilmiştir. Kümeleme analiz sonucunda bu dört farklı veri setinin tamamı için en yüksek Kofenetik korelasyon katsayısının ortalama bağlantı kümeleme yöntemi ile elde edildiği gözlemlenmiştir

Cognitive, Affective and Behavioral Investigation of Turkish People’s Attitudes Towards the COVID-19 Pandemic Quarantine Process

Aim: The aim of study is to determine the attitude of the Turkish people (in cognitive, affective and behavioral dimensions) and the factors affectingthis attitude during the coronavirus epidemic that has affected the whole world since December 2019.Materials and Methods: The data collected by a scale were modeled with explanatory factor analysis (EFA), confirmatory factor analysis (CFA)and structural equation modeling (SEM), and the effects of the dimensions and the importance of the effective items in each dimension weredetermined.Results: 61.4% of the participants were male and 65.4% were under the age of 40 years. Individuals’ “questioning their purpose of coming to lifeagain” and “desire of being more sensitive to the events around them than in the past” were found to be significant, respectively. Other resultsobtained from the study are given in the relevant tables and figures.Conclusion: It was determined that the affective dimension had the highest effect on the results of EFA, CFA and SEM analyses, which wereeffective in examining the attitudes of individuals towards an event with these sub-dimensions

Increased serum neuregulin 4 levels in women with polycystic ovary syndrome: A case-control study

Neuregulin 4 (NRG4) is an adipokine that is synthesized in many tissues and has been shown to be associated with the development of obesity and metabolic disorders in animals and humans. The aim of this study is to investigate the relationship between serum NRG4 levels and various metabolic parameters in women with PCOS. This cross-sectional study included 40 women with PCOS and 40 age- and BMI-matched controls without PCOS. NRG4, fasting blood glucose (FBG), insulin, hs-CRP, LDL-C, HDL-C, SHBG, DHEA-SO4 and total-testosterone levels were measured in all the participants. HOMA-IR was used to calculate the insulin resistance. Serum NRG4 levels were higher in women with PCOS than in healthy women (24.89 ± 9.32 [ng/mL] vs. 18.98 ± 6.40 [ng/mL], p = 0.002). FBG, LDL-C, HDL-C, LH, SHBG, FAI, DHEA-SO4, insulin, hs-CRP, HOMA-IR and total-testosterone levels were significantly higher in women with PCOS than controls. Circulating NRG4 levels were positively correlated with HOMA-IR, insulin and hs-CRP for both groups. There was a positive correlation between NRG4 and FBG in the PCOS group. HOMA-IR and hs-CRP were associated with NRG4. The high concentration of circulating NRG4 in PCOS may be associated with insulin resistance and low-grade chronic inflammation

Comparison of hierarchical cluster methods by cophenetic correlation in big data

Bu çalışmada, öncelikle büyük verinin tanımı, büyük verinin bilişenleri, büyük veri analitiği ve büyük veri teknolojileri hakkında teorik-kuramsal bilgilere yer verilmiştir. Bununla birlikte kümeleme analizi, kümeleme yöntemleri, kümeleme yöntemi uzaklık ölçütleri ve Kofenetik korelasyon katsayısı hakkında da teorik-kuramsal bilgiler yer almaktadır. Devamında ise büyük veri teknolojilerini kullanarak büyük veride hiyerarşik kümeleme yöntemleri Kofenetik korelasyon katsayısı karşılaştırılmıştır. Veri analizi için açık kaynaklı büyük veri teknolojilerini içeren Amazon bulut sunucusu kullanılmıştır. Sunucu üzerine Python programlama dili kurulmuşve analiz sürecindePython için geliştirilmiş kütüphaneler kullanılmıştır. Çalışmada ABD Ulaştırma Bakanlığıtarafından yayınlanan 2015 Hava Seyahat Tüketici Raporundaki veri seti kullanılmıştır. Çalışmanın sonucuna etki etmeyecek veri setindeki değişkenler, analiz süreçlerini uzatabileceğinden özellik seçim işlemi ile çıkartılmıştır.Sonrasında, boş gözlemler temizlenmiş ve veriler standar dize edilmiştir. Ardından, veri seti içerisinden ana kütleye temsilen rastgele seçim yöntemiyle 4 farklı veri seti oluşturulmuştur.Bu veri setlerine kümeleme analizi uygulanmıştır. Yapılan analizler sonucunda tüm veri setlerinde Kofenetik korelasyon katsayısının, ortalama bağlantı kümeleme yönteminde en yüksek değeri sağladığı gözlemlenmiştir.In this study, firstly, theoretical information about the definition of big data, components of big data, Big data analytics and big data technologies are included. In addition, theoretical information about cluster analysis, clustering methods, distance measures of clustering method and cophenetic correlation coefficient are given. Afterwards, hierarchical clustering methods in big data using big data technologies were compared with the cophenetic correlation coefficient. Amazon Cloud Server containing open source big data technologies was used for data analysis. Python programming language is installed on this server. Libraries developed for Python were used in the analysis processes. Air Travel Consumer Report in the USA for 2015, which was published as an open access data set, was used.Since the inclusion of variables that do not affect the result analysis may prolong the analysis process, the feature selection process has been performed. The blank observations were then cleared and the data were standardized. Afterwards, 4 different data sets were created by random selection method representing the main population from the data set. Clustering analysis was applied to these data sets. As a result of the analysis, it was observed that the cophenetic correlation coefficient gave the highest result in the Avarage Clustering method in all data sets

Erdemir numunelerinin indirgenme özellikleri.

The effect of physical, chemical and mineralogical properties on reducibility of iron containing raw materials were studied with the use of two pellets, one sinter and one lump iron ore sample provided by Erdemir integrated iron and steel works. Although Erdemir lump iron ore contained hematite, it was found to be less reducible than Erdemir sinter since porous structures are easier to reduce and in general sinters have a higher porosity as compared to lump ores. Experimental findings indicated that Erdemir pellet with a code B had the highest reducibility. On the other hand, the results of Erdemir samples were compared with those results obtained from the projects carried out in the Metallurgical and Materials Engineering Department of METU in 1980̕s. In mentioned projects, samples of various lump iron ores and a concentrate, pellet and sinter from Turkish sources and imported lump iron ores of CVRD from Brazil and ISCOR from the Republic of South Africa were tested. Within the context of this thesis, a mathematical model that would fit to the reduction kinetics was studied and the porous solid model was found to be the best for Erdemir samples.M.S. - Master of Scienc

Y JENERASYONUNUN FİNANSAL TUTUM VE DAVRANIŞLARININ YAPISAL EŞİTLİK MODELLEMESİ İLE İNCELENMESİ

Members of Y generation composed of individuals born between 1980-2000, is a generation that has to work for living. In their lives, technology is one of the most important things. This generation, which does not like to work, loves entertainment and winning, acts aggressive to authority, consumes fast and has dissatisfied manner. Their most important characteristics are freedom, technology and loneliness. One other characteristics of this generation is having much self-confidence. The purpose of this study is to model the financial attitudes and behaviors of Y generation via structural equation modeling. With this purpose a Likert scale type questionnaire, ranging from 1 ‘strongly disagree’ to 5 ‘strongly agree’ is applied to 372 individuals via Computer Assisted Personal Interviewing (CAPI) on Pollyfy application. The data set is analyzed by SPSS and LISREL software. Results of the study indicate that, while the individuals of Y generation consider having an emergency funds a financial attitude, they mentioned that the financial issues do not confuse or depress them as a financial behavior.Y jenerasyonunun üyeleri, 1980-2000 yılları arasında doğmuş, yaşamak için çalışması gereken bireylerden oluşmaktadır. Onların yaşamında teknoloji, birçok şeyden önemli bir yere sahiptir. Bu nesil, çalışmayı sevmeyen, eğlenmeyi ve kazanmayı seven, yetkililere karşı agresif bir tavır sergileyen, hızlı tüketen ve memnuniyetsiz bir tutum içindedirler. En önemli karakteristik özellikleri teknoloji ve özgürlüklerine düşkün ve tek başına olmalarıdır. Y neslinin diğer bir özelliği ise, özgüvenlerinin oldukça yüksek olmasıdır. Bu çalışmanın amacı, Y jenerasyonunun finansal tutum ve davranışlarını yapısal eşitlik modellemesi aracılığı ile modellemektir. Bu amaçla 1 "kesinlikle katılmıyorum" ve 5 " kesinlikle katılıyorum" şeklinde Likert tipi ölçeğe sahip bir anket Pollyfy uygulaması üzerinden Bilgisayar destekli kişisel görüşme formu yardımı ile 372 kişiye uygulanmıştır. Veri setinin analizi SPSS ve LISREL paket programları ile analiz edilmiştir. Çalışma sonuçları göstermektedir ki, Y jenerasyonu bireyleri finansal tutum için acil bir durum için birikim yapmaya önem verirken, finansal davranış bakımından, finansal konuların onları telaşlandırmadığı ve canlarını sıkmadığını ifade etmişlerdir