Kisa Dönem Krizlerin Sosyoekonomik Etkileri: Türkiye, Endonezya ve Arjantin Deneyimleri

Bu çalismanin amaci kisa dönem ekonomik krizlerin sosyoekonomik etkilerini bunlardan son dönemde önemli ölçüde etkilenmis üç ülke olan Endonezya, Arjantin ve Türkiye baglaminda, bu krizlerin yayginlasmaya basladigi 1990’li yillarin baslarindan bu yana geçen süredeki gelismeler çerçevesinde incelemektir. Ayni dönemde krizle karsilasan diger ülkeleri degerlendirme disinda birakmis olsa da bu çalisma, üç ülkeyi temel alan kiyaslamali bakis açisiyla krizlerle karsilasan ülkelerin deneyimlerindeki çesitliligi ana hatlariyla ortaya koymayi amaçlamaktadir. Krizlerin nihaî etkisi, krizlerden kaynaklanan “dogrudan” etkilerin ötesinde, kriz sirasinda uygulamaya konan istikrar ve yapisal uyum programlari, krizden etkilenen kesimlerin tepkileri, uluslararasi kuruluslarin ve ülke hükümetlerinin tutumlari ve diger birçok unsurun karmasik bir bileseni olarak ortaya çikmakta ve krizlerin etkileriyle kriz sonrasi uygulanan programlarin etkilerini birbirinden ayristirabilmek güçlesmektedir. Üstelik sosyoekonomik etkilerin bir kismi kolaylikla nicellestirilemeyecek alanlari kapsamakta, nicellestirilebilecek göstergeler ise özellikle az gelismis ülkeler baglaminda mevcut istatistiksel veri bazinin en zayif oldugu alanlari kapsamaktadir. Sosyoekonomik etkilerin bütün boyutlariyla ve net bir biçimde ortaya konabilmesini güçlestiren bir diger etken, etkilerin bir ülkeden diger bir ülkeye, hatta ayni ülke içinde bir krizden bir diger krize farklililar göstermesi ve sosyoekonomik göstergelerin her zaman ayni yönde hareket etmemesidir. Bu güçlükler karsisinda, çalismada krizlerin sosyoekonomik etkilerinin belirlenmesine yönelik bir analitik çerçeve önerisi de gelistirilmektedir.Economic crises, poverty, Turkey, Indonesia, Argentina

Optimizing the stochastic deployment of small base stations in an interleave division multiple access-based heterogeneous cellular networks

The use of small base stations (SBSs) to improve the throughput of cellular networks gave rise to the advent of heterogeneous cellular networks (HCNs). Still, the interleave division multiple access (IDMA) performance in sleep mode active HCNs has not been studied in the existing literature. This research examines the 24-h throughput, spectral efficiency (SE), and energy efficiency (EE) of an IDMA-based HCN and compares the result with orthogonal frequency division multiple access (OFDMA). An energy-spectral-efficiency (ESE) model of a two-tier HCN was developed. A weighted sum modified particle swarm optimization (PSO) algorithm simultaneously maximized the SE and EE of the IDMA-based HCN. The result obtained showed that the IDMA performs at least 68% better than the OFDMA on the throughput metric. The result also showed that the particle swarm optimization algorithm produced the Pareto optimal front at moderate traffic levels for all varied network parameters of SINR threshold, SBS density, and sleep mode technique. The IDMA-based HCN can improve the throughput, SE, and EE via sleep mode techniques. Still, the combination of network parameters that simultaneously maximize the SE and EE is interference limited. In sleep mode, the performance of the HCN is better if the SBSs can adapt to spatial and temporal variations in network traffic.publishedVersio

UZMANLIK ÖĞRENCİSİ DOKTORLARIN TEMEL YAŞAM DESTEĞİ BİLGİ DÜZEYLERİ VE BUNU ETKİLEYEN FAKTÖRLER

Objective: We aimed to evaluate the current status and factors affecting the level of knowledge regarding basic life support (BLS) measured in resident physicians in Dokuz Eylül University Medical School (DEUMS), Turkey. Material and methods: Between December 2002 and February 2003, 300 resident physicians working in DEUMS were included to the study. A questionnaire comprising the demographic data and factors that may affect the level of BLS knowledge was given to the subjects. Resident physicians' success levels were measured by acceptable level of performance (ALP) technique. Data collected from each questionnaire were analyzed with chi-square (χ2) and one-way ANOVA tests. Results: Three hundred resident physicians from 33 different departments in DEUMS participated in this study. The subjects whose mean age was 27.4±0.3 and were composed of 176 (58.6 %) male and 124 (41.4 %) female resident physicians. Male and female resident physicians' mean number of correct answers was 8.77±0.20 and 9.30±0.23 respectively, and the overall mean was 8.99±0.15. Subjects that answered nine or more questions correctly were regarded as successful according to the mean calculated ALP score which was 8.76. Only 54.7 % (n=164) of the resident physicians were found successful. Conclusions: BLS success rates of resident physicians in DEUMS showed that although BLS trainings carried out in medical schools in Turkey might be regarded as sufficient, BLS level of knowledge of resident physicians was found insufficient due to the lack of postgraduate or in-service training. Pre- and post-graduate BLS trainings need to be more frequently repeated by resident physicians. Amaç: Bu çalışmada Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde (DEÜTF) görev yapan uzmanlık öğrencisi doktorların temel yaşam düzeyi (TYD) bilgi düzeylerini ve bunu etkileyen faktörleri değerlendirmeyi amaçladık. Gereç ve Yöntem: Aralık 2002 ve Şubat 2003 arasında DEÜTF'deki 33 farklı disiplinden 300 uzmanlık öğrencisi doktor çalışmaya dahil edildi. Katılımcılara demografik bilgilerini ve TYD bilgi düzeylerini etkileyebilecek soruları içeren bir anket verildi. Başarı düzeyleri kabul edilebilir performans seviyesi ölçütü kullanılarak belirlendi. Anketlerden toplanan veriler kikare (χ2) ve tek yönlü ANOVA testleriyle değerlendirildi. Bulgular: Katılımcıların 176'sı (%58,6) erkek ve 124'ü (%41,4) kadın, ortalama yaşları 27,4 ± 0,3 bulundu. Tüm katılımcıların ortalama doğru cevap oranları 8,99 ± 0,15 bulundu. Bilgi sorularından dokuz ve daha fazlasını doğru cevaplandıran doktorlar hesaplanan kabul edilebilir performans seviyesine (8,76) göre başarılı kabul edildiler. Buna göre sadece %54,7 (n=164) uzmanlık öğrencisi doktorun TYD bilgi düzeyleri başarılı olarak tespit edildi. Acil tıp ve Anesteziyoloji AD'larında, klinik AD'larında çalışan ve mezuniyet sonrası TYD eğitimi alan katılımcıların başarı düzeyleri anlamlı olarak yüksek bulunmuştur. Sonuç: DEÜTF'de görev yapan uzmanlık öğrencisi doktorların TYD bilgi düzeyleri yetersizdir. TYD bilgi düzeyinin iyileştirilmesi için mezuniyet sonrası ve hizmet içi eğitimlerin daha sık aralarla yapılmasıyla iyileştirilebilir

A model proposal to optimize bandwidth usage in multi-access wireless networks

Distribucija opterećenja između nekoliko pristupnih točaka te, stoga, optimiranje ukupne propusne moći predstavlja jedan od problema bežičnih mreža lokalnog područja kad je više od jedne pristupne točke dostupno u mreži. Nije lako uravnotežiti opterećenje kad se bežična čvorišta povezuju s pristupnom točkom samo uporabomm indikatora jačine primljenog signala (RSSI - Received Signal Strength Indicator). U ovom se radu predlaže novi model koji povećava ukupnu propusnu moć bežične mreže lokalnog područja. Predloženi se model uglavnom zasniva na predviđanju opterećenja svih dostupnih pristupnih točaka provjeravajući i njihova bežična i Ethernet sučelja i povezivanje s najmanje opterećenom. To je model utemeljen na čvorištu i ne zahtijeva nikakve promjene na infrastrukturi mreže. Ispitivanja provedena na postojećim bežičnim mrežama lokalnog područja dokazuju primjenjivost predloženog modela.Distribution of load among multiple access points, and therefore, optimizing the total throughput is one of the problems of wireless local area networks when there is more than one access point available in the network. It is not easy to balance the load when wireless hosts associate with one access point by using only the Received Signal Strength Indicator (RSSI). In this study, a new model which increases total throughput in a wireless local area network is proposed. The proposed model is mainly based on the prediction of the loads of all the available access points checking both their wireless and Ethernet interfaces and the association to the least loaded one. It is a host-based model and does not require any changes on the network infrastructure. The tests performed on the real wireless local area networks prove the applicability of the proposed model

Forward Osmosis Membranes – A Review: Part II

Forward osmosis (FO) is a technical term describing the natural phenomenon of osmosis: the transport of water molecules across a semipermeable membrane by osmotic pressure from a feed solution (FS) to a draw solution (DS). The diluted DS is then reconcentrated to recycle the draw solutes as well as to produce purified water. As the driving force is only the osmotic pressure difference between two solutions, meaning that there is no need to apply an external energy, this results in low fouling propensity of membrane and minimization of irreversible cake forming, which are the main problems controverted by membrane applications, especially in biological treatment systems (e.g., FO membrane bioreactor (FO-MBR)). The purpose of the book chapter is to bring an overview on the FO membrane manufacturing, characterizing and application area at laboratory or full scales. This book chapter is published in two parts. In the second part, which appears here, characterization of mass transport in FO membranes, fouling mechanisms and foulants on FO membranes in naturally asymmetric structure and application areas of FO membranes in the literature are mentioned. Cutting-edge technologies on FO studies are comprehensively reviewed and following major and minor titles are stated truly on the new technologies

Cybersecurity Deep: Approaches, Attacks Dataset, and Comparative Study

Cyber attacks are increasing rapidly due to advanced digital technologies used by hackers. In addition, cybercriminals are conducting cyber attacks, making cyber security a rapidly growing field. Although machine learning techniques worked well in solving large-scale cybersecurity problems, an emerging concept of deep learning (DL) that caught on during this period caused information security specialists to improvise the result. The deep learning techniques analyzed in this study are convolution neural networks, recurrent neural networks, and deep neural networks in the context of cybersecurity.A framework is proposed, and a realtime laboratory setup is performed to capture network packets and examine this captured data using various DL techniques. A comparable interpretation is presented under the DL techniques with essential parameters, particularly accuracy, false alarm rate, precision, and detection rate. The DL techniques experimental output projects improvise the performance of various realtime cybersecurity applications on a real-time dataset. CNN model provides the highest accuracy of 98.64% with a precision of 98% with binary class. The RNN model offers the secondhighest accuracy of 97.75%. CNN model provides the highest accuracy of 98.42 with multiclass class. The study shows that DL techniques can be effectively used in cybersecurity applications. Future research areas are being elaborated, including the potential research topics to improve several DL methodologies for cybersecurity applications.publishedVersio

Videolarda görüntü, ses ve metin verileri kullanılarak anlamsal bilgi çıkarımı, depolanması ve sorgulanması

TÜBİTAK EEEAG01.01.201

A Fusion-Based Framework for Wireless Multimedia Sensor Networks in Surveillance Applications

Multimedia sensors enable monitoring applications to obtain more accurate and detailed information. However, the development of efficient and lightweight solutions for managing data traffic over wireless multimedia sensor networks (WMSNs) has become vital because of the excessive volume of data produced by multimedia sensors. As part of this motivation, this paper proposes a fusion-based WMSN framework that reduces the amount of data to be transmitted over the network by intra-node processing. This framework explores three main issues: 1) the design of a wireless multimedia sensor (WMS) node to detect objects using machine learning techniques; 2) a method for increasing the accuracy while reducing the amount of information transmitted by the WMS nodes to the base station, and; 3) a new cluster-based routing algorithm for the WMSNs that consumes less power than the currently used algorithms. In this context, a WMS node is designed and implemented using commercially available components. In order to reduce the amount of information to be transmitted to the base station and thereby extend the lifetime of a WMSN, a method for detecting and classifying objects on three different layers has been developed. A new energy-efficient cluster-based routing algorithm is developed to transfer the collected information/data to the sink. The proposed framework and the cluster-based routing algorithm are applied to our WMS nodes and tested experimentally. The results of the experiments clearly demonstrate the feasibility of the proposed WMSN architecture in the real-world surveillance applications

Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi

TÜBİTAK MFAG Proje15.07.2018Bu proje kapsamında, kablosuz çoklu ortam duyarga ağları için özellikle aşağıda verilen ikikonuda çözüm üreten bir yaklaşım ve çatı (framework) geliştirilmesi amaçlanmıştır:- Halen kullanılan ağlara göre daha az enerji tüketen bir kablosuz duyarga ağı kümelemealgoritmasının geliştirilmesi: Proje kapsamında yeni bir kümeleme algoritması geliştirilmiştir.Geliştirilen algoritma, gözetleme uygulamaları da dahil olmak üzere uygulamadan bağımsızve enerji-etkin çalışabilecek şekilde tasarlanmıştır. Geliştirilen algoritma, gerçek duyargadüğüm donanımları üzerinde de kolaylıkla çalışabilir nitelikte dağıtık ve hafif bir yapıdatasarlanmış eşit olmayan bir kümeleme yaklaşımı sergilemektedir. Tasarlanan kümelemealgoritması ile, çeşitli metotlarla konuşlandırılmış düğüm noktaları içeren kümelenmemiş birkablosuz duyarga ağdan, etkin olarak veri toplayabilecek kümelenmiş bir duyarga ağı eldeedilebilmektedir. Kümeleme için uygun parametreler belirlenmiş ve bulanık mantık tabanlı biralgoritma geliştirilmiştir. Kümeleme yarı çapı tespitinde ana istasyona uzaklık, düğüm noktasıkalan enerjisi ve düğüm noktası göreli bağlanabilirlik parametreleri, yönlendirme için ise linkortalama kalan enerjisi ve göreli uzaklık parametreleri algoritma içerisinde kullanılmıştır.- Ana istasyona taşınacak bilginin miktarını azaltırken doğruluk oranını artıracak yöntemleringeliştirilmesi: Duyarga düğümlerinden ana istasyona kadar üç seviyede değişik veri füzyonyöntemleri kullanarak nesne çıkarımı yapan ve bu sayede taşınan veri miktarını azaltarakduyarga ağın ömrünü uzatan bir yöntem geliştirilmiştir. Bu çerçevede, ilk seviyede PKÖ,sismik ve akustik duyargalardan elde edilen veriler kullanılmıştır. Söz konusu skalerduyargalardan gelen veriler füzyon işlemine sokularak duyarganın kontrol ettiği alanda insanve araç gibi bir nesnenin olup olmadığı konusunda ilk karar oluşturulmaktadır. Bu karara göreikinci seviyede çoklu ortam duyargalarının (kamera ve mikrofon) uyandırılmasıgerçekleştirilmektedir. Kamera tarafından alınan görüntü ve mikrofon tarafından alınan sesişlenerek nesne tespiti yapılmaktadır. İkinci seviye füzyonu kapsamında görüntü ve sestençıkarılan bilgiler bir füzyon işleminden geçirilerek nesne sınıflandırılması doğruluk oranıartırılmaktadır. Duyarga düğümü üzerinde gerçekleştirilen bu işlemlerin ardından üretilen özetbilgi ana istasyona iletilmektedir. Üçüncü seviye füzyon ve sınıflandırma işleminde farklıkiplerden elde edilen veriler ile kip içi ve kipler arası korelasyonlar da kullanılarak, dahagelişmiş bir tanıma işlemi gerçekleştirilmektedir. Bu işlem enerji ve kaynak kullanım maliyetigerektirdiği için ana istasyonda yapılmaktadır.Bu projenin özgün değeri, skaler duyargalara ilave olarak çoklu ortam duyargaları tarafındantoplanan görüntü ve ses verilerinin duyarga düğümü içerisinde işlenerek ve füzyon edilerekpotansiyel tehditlere yönelik anlamlı bilgiler üretilmesi ve bu sayede taşınacak verininboyutunun azaltılması ile taşınacak verinin ağ üzerinde daha etkin taşınmasını sağlayanözgün kümeleme algoritmasının geliştirilmesinde yatmaktadır.Proje öneri dokümanında yer alan planlı faaliyetlerin tamamı gerçekleştirilmiş ve projebaşlangıcında hedeflenen noktaya ulaşılmıştır. Proje kapsamında, 6 adet uluslararasıdergilerde (4 adet SCI-E, 1 adet SSCI, 1 adet ESCI indeksli) ve 9 adet konferanslarda(tamamı uluslararası konferans) olmak üzere toplam 15 adet yayın gerçekleştirilmiştir. Projekapsamında projenin değişik süreçlerinde görev alan 6 doktora ve 2 lisansüstü öğrencisinintez çalışmasına imkân sağlanmıştır (iki doktora tezi tamamlandı, altısı devam ediyor).Bu proje, BİLİMSEL VE TEKNOLOJİK ARAŞTIRMA PROJELERİNİ DESTEKLEMEPROGRAMI kapsamında TÜBİTAK tarafından 114R082 kod numarasıyla desteklenmiştir.In this project, a wireless sensor network clustering algorithm which consumes less energythan currently used networks and methods that increase the accuracy rate while reducingthe amount of information to be transferred to the base station have been studied. In thiscontext, a new distributed and lightweight fuzzy logic-based clustering algorithm withunequal clustering approach has been developed. In order to reduce the amount ofinformation to be transferred to the base station and to increase the accuracy, a methodextracting objects using data fusion methods at three different levels from sensor nodes tothe base station and reducing the amount of data carried in this way has been developed toextend the lifetime of a sensor network. At the first level, the data from scalar sensors arefused to decide whether or not there is an object in the controlled area. In the context of thesecond level fusion, information extracted from visual and audio data are fused to increaseobject classification accuracy. In the third level fusion and classification process performed inthe main station, a more advanced recognition process is performed using intra and intermode correlations between data obtained from different channels.The project has been terminated in 39 months with a three-months extension. In the project,five researchers, who are experts on multimedia applications, fuzzy logic and wirelesssensor networks, have been worked. An opportunity is provided for 6 PhD and 2 MSstudents, who have contributed to the project during different terms of the project, to work onand finish their thesis successfully. It is evaluated that the studies done in the project fill a biggap in the academic literature. During project, 6 journal papers and 9 internationalconference papers, which make 15 in total, are published

The effect of renin-angiotensin blockers on COVID-19 related mortality: A tertiary center's experience

Background: The first reports on coronaviruse disease 2019 (COVID-19) revealed an exaggerated mortality rate in hypertensive patients. In this regard, concerns about angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitors’ and angiotensin-receptor blockers’ (ARBs) have been aroused. Our aim in this study was to evaluate the potential bad outcome effect of hypertension and anti-hypertensive therapy on COVID-19. Methods: 183 patients with polymerase-chain-reaction (PCR)-proven COVID-19, who were admitted to our hospital and consulted to cardiology department between 15th of March and 15th of April 2020 were included. Data were recruited from hospital records. Results: Thirty-two out of 183 patients with COVID-19 died in hospital. Hypertension incidence was not statistically different between patients who survived and died (76 [50.3%] vs 19 [59.4%, p = 0.352]). Although the usage rate of ACEI were similar among groups, ARB usage rate was significantly higher in patients who died than survived (11 [34.4%] vs 23 [15.2%], p = 0.011). Binary regression analysis showed an association between ARBs and mortality (OR: 0.032, 95% CI 1.045–2.623, p = 0.032). Conclusion: Our study confirmed previous concerns regarding a potential harmful effects of ARBs on COVID-19 related mortality.Kontext: První zprávy o onemocnění koronavirem v roce 2019 (coronavirus disease 2019, COVID-19) ukazovaly na zvýšenou mortalitu jedinců s hypertenzí, což vyvolalo obavy ohledně užívání inhibitorů angiotenzin konvertujícího enzymu (ACEI) a blokátorů receptoru AT1 pro angiotenzin II (ARB). Cílem naší studie bylo posoudit možnost nepříznivého vlivu onemocnění covid-19 na závažnost hypertenze a účinnost antihypertenzní léčby. Metody: Do studie bylo zařazeno 183 pacientů s onemocněním covid-19 prokázaným PCR testem, kteří byli v období od 15. března do 15. dubna 2020 přijati do naší nemocnice a následně odesláni na kardiologickou kliniku. Údaje byly získány z nemocničních záznamů. Výsledky: Celkem 32 ze 183 pacientů s onemocněním covid-19 zemřelo v nemocnici. Incidence hypertenze se mezi pacienty, kteří přežili a zemřeli, statisticky významně nelišila (76 [50,3 %] vs. 19 [59,4 %]; p = 0,352). I když podíly pacientů užívajících inhibitory ACE byly v obou skupinách podobné, léčiva ze skupiny ARB užívalo statisticky významně více pacientů, kteří zemřeli, než těch, kteří přežili (11 [34,4 %] vs. 23 [15,2 %]; p = 0,011). Binární regresní analýza prokázala souvislost mezi užíváním ARB a mortalitou (OR: 0,032; 95% CI 1,045–2,623; p = 0,032). Závěr: Naše studie potvrdila původní obavy týkající se možných škodlivých účinků lékové skupiny ARB na mortalitu v souvislosti v onemocněním covid-19