Yapay Zeka ve Nesnelerin İnternetine Dayalı Otomatik Sulama Sistemi

It is not hard to see that the need for clean water is growing by considering the decrease of the water sources day by day in the world. Potable fresh water is also used for irrigation, so it should be planned to decrease fresh water wastage. With the development of the technology and the availability of cheaper and more effective solutions, the efficiency of the irrigation increased and the water loss can be reduced. In particular, Internet of things (IoT) devices have begun to be used in all areas. We can easily and precisely collect temperature, humidity and mineral values from the irrigation field with the IoT devices and sensors. Most of the operations and decisions about irrigation are carried out by people. For people, it is hard to have all the real time data such as temperature, moisture and mineral levels in the decision-making process and make decisions by considering them. People usually make decisions with their experience. In this study, a wide range of information from irrigation field was obtained by using IoT devices and sensors. Data collected from IoT devices and sensors sent via communication channels and stored on MongoDB.With the help of Weka software, the data was normalized and the normalized data was used as a learning set. As a result of the examinations, decision tree (J48) algorithm with the highest accuracy was chosen and artificial intelligence model was created. Decisions are used to manage operations such as starting, maintaining and stopping the irrigation. The accuracy of the decisions was evaluated and the irrigation system was tested with the results. There are options to manage, view the system remotely and manually and also see the system’s decisions with the created mobile application.Dünyadaki temiz su kaynaklarının günden güne azalması göz önüne alındığında temiz su ihtiyacının arttığını görmek zor değildir. Temiz içme suyu aynı zamanda sulama için de kullanılır bu nedenle temiz su israfı azaltma süreci planlanmalıdır. Teknolojinin gelişmesi, daha ucuz ve daha etkin çözümlerin ortaya çıkması ile birlikte, sulama verimliliği artmakta ve su kaybı azalmaktadır. Özellikle, Nesnelerin İnterneti cihazları (IoT) tüm alanlarda kullanılmaya başlanmıştır. IoT cihazlar ve sensörler ile sulama alanından sıcaklık, nem ve mineral değerlerini kolayca ve hassas bir şekilde toplayabiliriz. Günümüzde sulama ile ilgili işlem ve kararların çoğu insanlar tarafından yürütülmektedir. Karar verme sürecinde sıcaklık, nem ve mineral seviyeleri gibi birçok gerçek zamanlı veriye sahip olmak ve bunları dikkate alarak karar vermek insanlar için zordur. İnsanlar genellikle kendi deneyimleriyle karar alırlar. Bu çalışmada, IoT cihazları ve sensörler kullanılarak sulama alanından geniş bir veri toplanmıştır. IoT cihazlarından ve sensörlerden toplanan veriler, iletişim kanallarından sunucuya aktarılır ve MongoDB üzerinde saklanır. Weka yazılımı yardımı ile normalizasyon işlemleri yapılan veriler öğrenme seti olarak kullanılır. Denemeler sonucunca yüksek başarı oranına sahip karar ağacı (J48) algoritması seçilmiş ve yapay zeka modeli oluşturulmuştur. Kararlar, sulamayı başlatmak, sürdürmek ve durdurmak gibi işlemleri yönetmek için kullanılmıştır. Kararların doğruluğu değerlendirilmiş ve sulama sistemi sonuçlarla test edilmiştir. Oluşturulan mobil uygulama ile sistemi uzaktan ve manuel olarak yönetmek, görüntülemek ve ayrıca sistemin vermiş olduğu kararları görebilmek için seçenekler vardır

Impact of Student Absences on Academic Achievement: Dokuz Eylül University, Faculty of Economics and Administrative Sciences

Üniversite bilimsel, ekonomik, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmede toplumları yönlendiren önemli bir kurumdur. Üniversiteler, fikirlerin ve alternatiflerin geliştirilmesinde öncüdür. Öğrencilere en son bilgileri vermek ve bir yandan da bu bilgilere yenilerini eklemek hedeflenmektedir. Üniversite; akademik, yönetimsel ve insan ilişkilerini içine alan bir yaşam alanıdır. Üniversite öğrencileri bu yaşam alanının en önemli öğelerindendir. Öğrencilerin okula olan memnuniyetlerinin artırılması ve akademik başarılarının yükseltilmesi konusunda üniversiteler tarafından gerekli olan gayret gösterilmelidir. Öğrencilerin üniversite eğitimleri süresince, sınıf ve derslere göre belirlenmiş sonuçlara ulaşmada göstermiş olduğu ilerleme akademik başarı olarak değerlendirilir. Bir başka değişle akademik başarı, bir eğitim veya öğretim kurumunda okutulan derslerde geliştirilen ve öğreticiler tarafından takdir edilen notlarla belirlenen beceriler veya kazanılan bilgilerdir. Öğrencilerin öğretim hayatlarındaki akademik başarıları üzerinde etkili olan birçok etmen bulunmaktadır. Okula devamsızlık davranışı da bu etmenlerden biridir. Okula devamsızlık, fiziksel, psikolojik ve toplumsal birçok nedenden kaynaklanabilen ve öğrencinin akademik başarısını olumsuz yönde etkileyebileceği düşünülen istenmeyen bir öğrenci davranışıdır (Altınkurt, 2008). Bir öğrencinin devamsızlık yapmasının altında pek çok neden yatabilir. Bu nedenler arasında okul ortamı, aile yaşantısındaki problemler, kötü hava şartları ve ulaşım problemleri, sağlık problemleri ve kişisel yetersizlikler sayılabilir (Öztekin, 2013). Derslere yüksek devamsızlık yapılması, derslerde zorlanmaya, geri kalmaya, notların düşmesine ve buna bağlı olarak öğrencinin okulu terkine ya da mezuniyetin uzamasına sebep olabilmektedir (Jerald, 2006). Bu nedenle, öğrencilerin okula devamsızlık nedenlerinin araştırılması ve nedenlerinin belirlenmesi sonrasında gereken özel önlemlerin alınması önemlidir. Literatürde ülkemizde ilköğretim ve ortaöğretim kurumlarında öğrenim gören öğrencilerin devamsızlık nedenlerinin incelendiği çeşitli çalışmalar mevcuttur (Altınkurt, 2008; Özbaş, 2010; Yıldız, 2011; Şimşek, 2011; Öztekin, 2013; Adıgüzel ve Karadaş, 2013; Hoşgörür ve Polat, 2015). Yükseköğrenimdeki devamsızlık problemlerinin araştırıldığı pek çok yabancı çalışma mevcut olmasına rağmen (Cader, Stevens, & Brown, 2003; Cleary-Holdforth, 2007; Durfee ve diğerleri, 2012; Alija, 2013), ülkemizde yükseköğrenim kurumları bazında yapılmış yeterli çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışmanın amacı, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi öğrencilerinin devamsızlık davranışlarını inceleyerek, bu davranışların öğrencinin cinsiyeti, bölümü, sınıfı, öğrenim türü ve başarı durumu ile olan ilişkilerini tespit etmektir. Bu çalışmada ayrıca, ikamet edilen yerin ve fakülteye uzaklığının, fakülteye ulaşım şeklinin ve fakülteye karşı duyulan memnuniyetin, devamsızlık davranışları üzerindeki etkilerinin belirlenmesi ve elde edilen bulgular ışığında, iyileştirici bazı önerilerde bulunmak hedeflenmiştir. Bu çalışmada, öğrencinin devamsızlık nedenlerinin incelenmesi amacıyla veri madenciliği tekniklerinden Apriori algoritması kullanılmıştır. Burada amaç devamsızlık durumunu içeren birliktelik kurallarının tespit edilmesi ve incelenmesidir. Apriori algoritması veri madenciliğinde, büyük veriler üzerinde sık öğe kümelerinin tespitinde ve birliktelik kuralların çıkartılmasında kullanılan bir algoritmadır. Günümüze kadar eğitim, tıp, mühendislik, finans, pazarlama, bankacılık ve e-ticaret gibi pek çok alanda birliktelik kuralı çıkarım algoritmaları içerisinde en yaygın kullanılan algoritma olmuştur. Eğitim alanında da Apriori algoritmasının kullanıldığı pek çok çalışma yapılmıştır. Araştırmanın çalışma grubunu, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi bünyesinde bulunan Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri, Ekonometri, İktisat, İşletme, Kamu Yönetimi ve Maliye bölümlerinde 2014–2015 eğitim öğretim yılı bahar döneminde öğrenim gören 1. sınıftan 4. sınıfa kadar yaklaşık 11.000 örgün ve ikinci öğretim öğrencisi oluşturmuştur. Dönemlik yaklaşık 200 dersin devam etmekte olduğu fakültede öğrencilere ait bilgiler 3 üç farklı veri kaynağından toplanmıştır. Bunlardan ilki öğrencilerin derslere devamlarını gösterir verilerdir. Bu veriler Mifare kart tipinde olan öğrenci kimliklerinin kullanılmasıyla kurulan elektronik bir sistem vasıtası ile elde edilmiştir. İkinci veri kaynağı ise, internet ortamında fakülteye kayıtlı öğrencilere yönelik yapılan bir anketten elde edilen verilerdir. Son veri kaynağı ise üniversite öğrenci bilgi sisteminden elde edilen öğrencilere ait kişisel verilerdir. Araştırma sorununun çözümlenmesi amacı ile toplanan veriler üzerine Apriori algoritmasının uygulanması ile elde edilen bulgulara ve bunların yorumlanmasına yer verilmiştir. Çalışma kapsamında geliştirilen masaüstü uygulaması kullanılarak, Apriori algoritması minimum %3 destek değeri ile çalıştırılmış ve değerli olan bilginin keşfedilmesi amacıyla, elde edilen birliktelik kurallarından devamsız durumunu içerenler filtrelenmiştir. Öğrenci devamsızlıkları cinsiyet kriterine göre incelendiğinde erkek öğrencilerin kız öğrencilere oranla daha fazla devamsızlık yaptıkları görülmüştür. Öğrenciler devam etmekte oldukları sınıfa göre değerlendirildiğinde devamsızlık oranının en yüksek olduğu sınıf, 1. sınıf olduğu saptanmıştır. İkinci öğrenim öğrencilerinin, örgün öğrenim öğrencilerinden daha fazla devamsızlık yapıyor oldukları görülmüştür. Not ortalaması bakımından başarısız sayılan öğrencilerin, diğer öğrencilere oranla daha yüksek devamsızlık davranışı sergiledikleri anlaşılmıştır. En yüksek devamsızlık oranları Kamu Yönetimi ve İşletme bölümlerinde, en düşük devamsızlık oranı ise Maliye bölümünde gözlemlenmiştir. Anket çalışmasından elde edilen bulgular değerlendirildiğinde, fakülteden memnun olmayan öğrencilerin diğer öğrencilere göre daha fazla devamsızlık yapmakta olduklarını anlaşılmıştır. İkamet edilen yer göz önünde bulundurulduğunda, devlet yurdunda kalan öğrencilerin diğer öğrencilere göre daha az devamsızlık yaptıkları gözlemlenmiştir. Devamsızlık oranları ikamet edilen yerin fakülteye olan mesafesi ile doğru orantılı olarak artış göstermektedir. Fakülteye ulaşım şeklinin devamsızlık davranışı üzerine önemli bir etkisinin olmadığı söylenebilir

A Study on Room-Level Accuracy of Wi-Fi Fingerprinting-Based Indoor Localization Systems

Global positioning system and other outdoor positioning mechanisms are already subject to comprehensive research and development for almost half a century. Conversely, indoor positioning services became a hot topic in the last decade. Since GPS (and. other outdoor solutions) do not work reliably in most indoor environments, researchers and developers are working on accurate positioning solutions, especially tailored for indoor places. However; due to walls, furniture, people and other obstacles, absolute location estimation is very hard and expensive to achieve in indoor places. in addition, accuracy needs depend on the scenario and application. in this study, we have studied the feasibility of room-level location detection in home and office environments. We have focused on examining the quality of room-wise detection accuracy of the fingerprinting method that is applied along with standard Wi-Fi radio infrastructure. We have conducted experiments in a multi-storey office building made of concrete and aerated concrete bricks with many rooms, in which it is significantly hard to accurately estimate the correct place of a thing, using radio signals. To the best of our knowledge, our paper is the first study that investigates the room-level accuracy of Wi- Fi fingerprinting-based indoor localization systems. We have found out that, it is possible to feasibly achieve room-level detection with good accuracy, via a pre-calculated room-specific received signal strength indicator threshold value