İş yoğunluğu tahmini ve işgücü planlama : süpermarket uygulaması

Bu çalışmada, hizmet işletmelerinde istihdam edilecek işçi sayıları ve birer saat aralıklarla haftanın hangi günlerinde kaç işçinin çalışması gerektiği araştırılmaktadır. Uygulama için öncelikle seçilen hizmet işletmesinden (IYAŞ) 47 haftalık kasa verileri alınmıştır. İlk veri olarak, bu kasa verileri veritabanı ortamına aktarılmış ve verilerden birer saat aralıklarla gün gün gelen müşteri sayıları çıkarılmıştır. Bu verilerden özel günlere rastlayan veriler (bayram, promosyon vb.) çıkarılmıştır. İkinci veri olarak ise, yoğun günlerde kasiyerlerin müşterilere verdikleri hizmet süreleri ölçülmüştür. Bu ölçülen verilerin ortalaması alınarak ortalama hizmet süresi olarak belirlenmiştir. Bu belirlenen iki veri simülasyon programına verilerek birer saat aralıkl arla gün gün gelebilecek müşteri sayıları ve çalışması gereken kasiyer sayıları elde edilmiştir. Elde edilen veriler önerilen algoritmaya uygulanarak çalışması gereken toplam kasiyer sayısı ortaya konulmuştur. Ayrıca kasiyerlerin ortalama hizmet süresinin belirlenen bir seviyeye düşürülmesi durumunda gerekli olan kasiyer sayısı ve birer saat aralıklarla gün gün çalışması gereken kasiyer sayıları bulunmuştur. Anahtar Kelimeler: Simülasyon, İşgücü Planlama, Veri İşleme\ud In this study, it has been searched the number of workers will be employed and how many workers should work which days of the week in every one hour interval in service companies. First of all, it has taken cash desk data for 47 weeks from the chosen supermarket for this study. For the first data, these cash desk data transferred to database and it has found the number of customers came to the supermarket for each day in every one hour interval. It has taken out the extraordinary days' (bayram, promotion, etc.) data. For the second data, it has evaluated the cashiers' service time to the customers in crowded days. It has determined the average service time by taking the mean of measured data. It has obtained the needed number of cashiers and customers could come for every each day in every one hour interval by entering these two determined data to the simulation program. It has presented the needed number of total cashiers by implementing the obtained data to the advised algorithm. Additionally, it has been reached the needed number of cashiers for each day in every one hour interval in conditions of decreasing the average service time of the cashiers' to a specific level. Keywords: Simulation, Workforce Planning, Data Processin

Advertising recommendation system based on dynamic data analysis on Turkish speaking Twitter users

Online okruženja, a posebno društvene mreže postala su snažna alternative objavljivanju oglasa. Za učinkovito oglašavanje važno je da se sadržaj poistovjećuje s očekivanjima ciljane publike. Uzimajući u obzir da se očekivanja mogu s vremenom promijeniti, potrebno je u realnom vremenu i dinamički prepoznati orijentaciju korisnika. U ovom su se radu u realnom vremenu analizirale poruke turskih korisnika Twittera i identificirala njihova trenutna očekivanja. U tu je svrhu dizajnirana web usluga koja analizira profil korisnika i daje oglase koji najbolje odgovaraju očekivanjima. Za filtriranje odgovarajućeg sadržaja oglašavanja korištena je metoda nazvana heuristička metoda odstranjivanja suvišnog (Heuristic Pruning Method - HPM). Razvijeni sustav je testiran na grupi volontera, aktivnih korisnika Twittera, a učinkovitost sustava se pokazala dobivenom povratnom informacijom-feedbackom.Online environments and especially social networks have become a great alternative to advertisement publishing. In order to accomplish effective advertising it is important that the contents coincide with the expectations of the target audience. Considering that expectations may change over time, it is required to identify the orientation of the users in real time and dynamically. In this study, the messages shared by Turkish Twitter users were analysed in real time and the instant expectations of the users have been identified. To perform this work, a web service was designed which analyses the user’s profile and presents the advertisements that suit best to expectations. A method called Heuristic Pruning Method (HPM) has been revealed in order to filter the most appropriate advertising content. The developed system has been tested on a voluntary participant group who actively uses Twitter, and the effectiveness of the system is demonstrated by the received feedback

WEB SERVİSLERİNİN YAZILIM GÜVENLİK TESTLERİ İÇİN ÖNERİLEN HİBRİT YAKLAŞIM

Teknolojik gelişmelerin toplumun her kesimine hitap etmesi, çeşitli ihtiyaçlarıda beraberinde getirmektedir. Günlük hayatı zorlaştıran birçok hizmet artık web ve mobil uygulamalar ile yapılabilirken yazılımların son yıllarda çeşitlenmesiyle farklı sistemler arasında veri transferleri de ihtiyaç haline gelmiştir. Farklı sistemlerdeki veritabanlarının birbirleriyle platform bağımsız bir şekilde haberleşebilmeleri için web servisleri kullanılmaktadır. Web servislerindeki güvenlik ve gizlilik web uygulamalarında olduğu gibi oldukça önemlidir. Kullanıcılar, hayati önem taşıyan işlemleri online sistemler üzerinde, verilen hizmetlere güvenerek işlemlerini gerçekleştirmektedir. Geliştirilen web servis uygulamalarında, güvenlik önlemlerinin yazılımın ilk süreçlerinden itibaren dikkate alınması, güvenlik risklerini azaltmaktadır. Web servis uygulamalarının tek bir test modeline göre değerlendirilmesiyle, muhtemel açıklıklar yeterince tespit edilememektedir. Bu çalışmada, web servislerinin güvenliğini test etmek için geliştirilen hibrit model açıklanmaktadır. Hibrit modelde güvenlik testleri sırasında kullanılan statik ve dinamik analizin yanında gözden geçirme yöntemi dahil edilerek, otomatize araçların bulamadığı açıklıklartespit edilmektedir. Bu sayede web servislerinin geliştirilmesi sırasında dikkat edilmesi gereken bölümler tespit edilebilmektedir. Çalışma kapsamında web servislerinde olması gereken kimlik denetimi ve uygulama dillerine bağlı olarak oluşabilecek güvenlik açıkları örnek kodlarla birlikte anlatılmaktadır. Son olarak geliştirilen model ile test web servisleri, açık kaynak yazılımlar ve gözden geçirme yöntemiyle test edilerek, önerilen modelin geçerliliği test edilmektedir. Anahtar Kelimeler: Web Servisleri, Yazılım Güvenliği, Güvenlik Testleri, Statik Kod Analiz

Deep Learning Based Malware Detection Tool Development for Android Operating System

In today's world that called technology age, smartphones have become indispensable for users in many areas such as internet usage, social media usage, bank transactions, e-mail, as well as communication. The Android operating system is the most popular operating system that used with a rate of 85.4% in smartphones and tablets. Such a popular and widely used platform has become the target of malware. Malicious software can cause both material and moral damages to users.In this study, malwares that targeting smart phones were detected by using static, dynamic and hybrid analysis methods. In the static analysis, feature extraction was made in 9 different categories. These attributes are categorized under the titles of requested permissions, intents, Android components, Android application calls, used permissions, unused permissions, suspicious Android application calls, system commands, internet addresses. The obtained features were subjected to dimension reduction with principal component analysis and used as input to the deep neural network model. With the established model, 99.38% accuracy rate, 99.36% F1 score, 99.32% precision and 99.39% sensitivity values were obtained in the test data set.In the dynamic analysis part of the study, applications were run on a virtual smartphone, and Android application calls with strategic importance were obtained by hooking. The method called hybrid analysis was applied by combining the dynamically obtained features with the static features belonging to the same applications. With the established model, 96.94% accuracy rate, 96.78% F1 score, 96.99% precision and 96.59% sensitivity values were obtained in the test data set.</p

Ignition of Small Molecule Inhibitors in Friedreich's Ataxia with Explainable Artificial Intelligence

Iron (Fe) chelating medicines and Histone deacetylase (HDAC) inhibitors are two therapy options for hereditary Friedreich's Ataxia that have been shown to improve clinical results (FA). Fe chelation molecules can minimize the quantity of stored Fe, and HDAC inhibitors can boost the expression of the Frataxin (FXN) gene in enhancing FA. A complete quantitative structure-activity relationship (QSAR) search of inhibitors from the ChEMBL database is reported in this paper, which includes 437 compounds for Fe chelation and 1,354 compounds for HDAC inhibitors. For further investigation, the IC50 was chosen as the unit of bioactivity, and following data refinement, a final dataset of 436 and 1,163 compounds for Fe chelation and HDAC inhibition, respectively, was produced. The Random Forest (RF) technique was used to generate models (train R2 score, 0.701 and 0.892; test R2 score 0.572 and 0.460, for Fe and HDAC, respectively). The models created using the PubChem fingerprint were the strongest of the 12 fingerprint kinds; hence that feature was chosen for interpretation. The results showed the importance of properties related to nitrogen-containing functional groups (SHAP value of PubchemFP656 is -0.29) and aromatic rings (SHAP value of PubchemFP12 is -0.16). As a result, we explained the effect of the molecular fingerprints on the models and the impact on possible drugs that can be developed for FA with artificial intelligence (XAI), which can be explained through SHAP (Shapley Additive Explanations) values. Model scripts and fingerprinting methods are also available at https://github.com/tissueandcells/XAI

Beden Eğitimi ve Spor Bölümü Özel Yetenek Sınavı için Otomasyon Sistemi Tasarımı

Günümüzde üniversitelerin beden eğitimi ve spor bölümlerine öğrenci alımları için gerekli olan sınavlar ve yerleştirme işlemleri üniversiteler tarafından yapılmaktadır. Son birkaç yıla kadar yapılan sınavlarda gerek başvuruların dijital ortamda alınmaması, gerek adayların parkurları tamamlama sürelerinin alınmasında uygulanan yöntemler ve sınavların yapıldığı ana ait görüntülerin saklanmaması sınavlardaki objektifliği ortadan kaldırmakta, hata yapılma ihtimalini arttırmakta ve adaylarda birçok kuşkuya yer bırakmaktadır. Bu çalışmada, yukarıda söz edilen hataları en aza indirmek, objektifliği sağlamak ve kuşkuları ortadan kaldırmak amacı ile bir otomasyon sistemi geliştirilmiştir. Bu otomasyon sistemi sayesinde adayların sınav bilgileri dijital ortamda alınmış, yapılan elektronik devre ile sensörlerden gelen bilgiler sayesinde adayların sınava başlama ve bitirme arasında geçen süre otomasyon sistemine kaydedilmiştir. Bu sayede adayların sınavın yapılış şeklinde ve sınav sonuçlarının tutulması yönündeki kuşkuların en aza indirgenmesi sağlanmıştır

Control and Monitoring Of Controller Area Network Based Motor and Sensor Boards

Günümüzde endüstriyel ortamlarda kullanılan cihazların kontrolü, uzaktan kontrol sistemleriylede sağlanabilmektedir. Bu çalışmada, arduino geliştirme kartı kullanılarak üç deney modülü vebir master modül geliştirilmiştir. Deney modülleri üzerinde sensörler ve motorlarbulunmaktadır. Deney modülleri android işletim sistemine sahip bir mobil cihaz üzerindebulunan yazılım aracılığıyla uzaktan kontrol edilmektedir. Bunun için bluetooth teknolojisikullanılmıştır. Deney modülleri ve master modül arasındaki bağlantı Denetleyici Alan Ağı ilesağlanmıştır. Bu sayede sensör ve motor verileri seri haberleşme ile iletilmiştir.Remote control system also can use to provide the control of devices that are used in industrial environments nowadays. In this study, three experimental modules and one master module have been developed by using Arduino development board. These modules include sensors and motors. Experimental modules are controlled remotely through Android based application software, running on a smart phone. Bluetooth technology is used for this application. The connection between the experimental modules and master module are provided with Controller Area Network. In this way, the sensor and motor data are transmitted by serial communication

VERİ MADENCİLİĞİ SÜRECİ KULLANILARAK GÜNEŞ IŞINIMININ TAHMİNİ

Yeryüzünde yatay bir düzlem üzerine gelen güneş ışınımının şiddeti, güneşin mevsimlere ve saate göre değişen konumuyla değişiklik göstermektedir. Güneş ışınımının dünya üzerinde, su sıcaklığının yükselmesi ve doğal olaylar için enerji sağlanması gibi etki alanları bulunmaktadır. Güneş enerjisinden mümkün olduğunca fayda sağlayabilmek ve zararlarından sakınabilmek için güneş ışınımı üzerinde yapılan çalışmaların önemi giderek artmaktadır. Bu çalışmada, 2009–2010 yıllarına ait veriler kullanılarak veri madenciliği süreci yardımı ile güneş ışınımı modellenmiştir. Ölçülen değerler ile model sonuçları kıyaslandığında Multilayer Perceptron algoritması ile kurulan üç girdili (P-Ta-Rh) modelin en uygun sonucu verdiği görülmüştür

Web Based Educational Tool for Metaheuristic Algorithms

Metaheuristic optimization algorithms are nowadays being employed to solve a wide variety of optimization problems. These algorithms are not based on mathematical evidence and have mostly been developed by imitation of natural phenomenon. In this study, a web-based educational metaheuristics testing tool was developed. With this tool, the users are able to test Artificial Immune System and Artificial Bee Colony algorithms on Benchmark functions, observe the results of optimization by modifying the parameters for each algorithm, and at the same time perform optimization procedures by typing their own functions with their own constraints. In addition, information on the working steps of both algorithms are provided in the application