Yakınları ve ailesi Çetin Emeç'i anlattı

Taha Toros Arşivi, Dosya No: 44-Çetin-Aydın-Ragıp Eme

Urla Yarımadası Güney kesimi 2015 yılı yüzey araştırması

Küçük bir iç denizi andıran aynı adlı körfezin iç kesimindeki Gülbahçe, verimli kıyı ovası, termal su kaynağı, iyi nitelikli içme suyu ve liman özellikleri bakımından yerleşim için oldukça elverişlidir. Burasının Erken Tunç Çağı'nda yaygın yerleşim ve faaliyetlere sahne ol-duğu anlaşılmaktadır. Keramik karşılaştırmaları, Troya i ortalarından Troya II'ye uzanan bir süreci işaret etmektedir. Sahildeki Değirmenaltı Höyüğü, bu dönemin ana yerleşimi olmalıdır. Bu dönem tabakaları, Geç Roma-Erken Bizans devrine ait kalın kültür dolgusuyla örtülmüş gö-rünrnektedir. Deniz seviyesinin yükselmesi sonucunda höyüğün bir kısmı su altında kalmıştır. Bu paralelde ETÇ tabakalarının da büyük ölçüde deniz seviyesinin altında kaldığı anlaşılmak-tadır. Hamam Tepe'deki faaliyet, öncelikle termal kaynakla ilgili görülebilir. Bunun yanı sıra hayvancılık, balıkçılık ve gözetlerne gibi maksatlar da göz önüne alınabilir. Küçük Yılan ada-sındaki konak yerinde gözlenen keramik, kara kesimiyle tam bir paralellik taşımaktadır. Taşı-makapları, buradaki faaliyetin tarımsalolduğuna işaret etmektedir. Bunun yanı sıra balıkçılık faaliyetlerini de öngörmek gerekir. Adayla ilgili tespitler, Gülbahçe Erken Tunç toplumunun denizciliği bildiğini ortaya koymaktadır. Değirmenaltı mevkiinde bu döneme ait bir limanın varlığı makul bir tahmin olacaktır. Günümüz limanı Değirmenaltı'nın hemen güneyindedir. Höyüğün kıyısında su altında devam eden kalın ve uzun duvarların, Geç Roma-Erken Bizans limanına ait olması mümkündür. Diğer yandan burada Osmanlı dönemi sonlarına ait iskele ve rıhtım tesisleri bulunduğu da dikkate alındığında, bu kesimin uygun liman özelliklerine sahip olduğu anlaşılmaktadır

A Hybrid Deep Learning Approach for Intrusion Detection in IoT Networks

Internet of Things (IoT) devices have flocked the whole world through the Internet. With increasing mission critical IoT data traffic, attacks on IoT networks have also increased. Many newly crafted attacks on IoT communication require equally intelligent intrusion detection methods to form the first step of countering the attacks. Our work contributes to intrusion detection in IoT networks, by putting state-of-the-art Deep learning methods into service. A BLSTM-GRU Hybrid (BGH) model has been designed to detect eight known IoT network attacks, based on two well-accepted CIC-IDS-2018 and BoT-IoT IoT network traffic datasets. The results of our BGH model in IoT network traffic intrusion detection have been auspicious. The accuracies of prediction on the two datasets are 98.78% and 99.99%. The f1-scores are 98.64% and 99.99%, respectively. The comparison of our results with similar previous studies showed that our BGH model has the best performance ratio (time/accuracy, time/f1-score), where time is the training time of the model. The performance of our proposed model is proof that hybrid Deep Learning methods can prove to be an innovative perspective on Intrusion Detection in IoT networks

Türkiye’de Döviz Kuru Oynaklığının Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modelleri ile İncelenmesi

Gelişmekte olan ve dış tasarruflara bağlı olarak ekonomisini canlı tutmaya çalışan ülkelerin, yabancı sermayeyi yurt içine çekebilmek için ekonomide istikrarı sağlaması gerekmektedir. Döviz kurunda yaşanan oynaklık, ülke ekonomisinde istikrarın olup olmadığı göstergelerinden biridir. Bu bağlamda döviz kuru oynaklığının öngörülmesi ve oluşabilecek risklere karşı önlemler alınması önem arz etmektedir. Çalışmada, 2 Ocak 2009 ve 25 Ocak 2014 tarihleri arasındaki TCMB’nin ABD doları için kapanış fiyatları alınarak veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan döviz kuru serisinde yaşanan değişmeler incelenerek, döviz kuru oynaklığının modellenmesi ve öngörülmesi amaçlanmıştır. Oynaklığın modellenmesi amacıyla Otoregresif Koşullu Değişen Varyans (ARCH) modelleri kullanılmış ve öngörümleme yapılmıştır. Modeller tahminlenirken normal, srudent-t ve GED dağılımları kullanılmış ve uygun model belirlenirken Akaike (AIC), Schwarz (SC) ve Log-Olabilirlik model seçim kriterleri kullanılmıştır</p