Computer Engineering / Bilgisayar Mühendisliği
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/10
Browse
35 results
Search Results
Conference Object Kurt saldırıları için sentetik irislerde örnek seçilimi(IEEE, 2023) Akdeniz, Eyüp Kaan; Erdoğmuş, NesliIn this study, samples with higher potential to succeed in wolf attacks are picked among synthetically generated iris images, and the composed subset is shown to pose a more significant threat toward an iris recognition system backed by a Presentation Attack Detection (PAD) module with respect to randomly selected samples. Iris images generated by Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) are firstly filtered by rejection sampling on PAD score distribution of real iris image PAD scores. Next, the probability of zero success in all attack attempts is calculated for each synthetic iris image, using real iris images in the training set, and match and non-match score distributions are calculated on those. Synthetic images with the lowest probabilities of zero success are included in the final set. Our hypothesis that this set would be more successful in wolf attacks is tested by comparing its spoofing performances with randomly selected sample sets.Conference Object Citation - WoS: 3Citation - Scopus: 4Mikroservisler için İşgücü Kestirimi: Bir Durum Çalışması(IEEE, 2021) Ünlü, Hüseyin; Hacaloğlu, Tuna; Leblebici, Onur; Demirörs, OnurSoftware size measurement is critical as an input to perform important project management processes such as effort, cost and schedule estimation. Functional size measurement (FSM) methods are beneficial in terms of being applicable in the early phases of the software life cycle over functional requirements and providing a systematic and repeatable method. However, in agile organizations, it can be challenging to seperate measurement components of FSM methods from requirements in the early phases as the documentation is kept to a minimum compared to traditional methods such as the Waterfall Model and is detailed as the project steps. In addition, the existing FSM methods are not fully compatible with today's architectural structures, which are from being data-driven and to evolve into a behaviour-oriented structure. In this study, we performed a case study which includes a project developed with agile methods and using microservice-based architecture to compare the effectiveness of COSMIC FSM and event-based software size measurement. For this purpose, we measured the size of the project and created effort estimation models based on two methods. The measurers had difficulty in applying both methods due to the limited detail level of the requirements in the project. However, the event-based method was found to estimate effort with less error than the COSMIC FSM method.Conference Object Citation - Scopus: 2Hibrit Olasılıksal Zamanlama Analizi(IEEE, 2021) Bekdemir, Levent; Bazlamaçcı, Cüneyt F.Zaman-kritik sistemlerde mevcut güçlüklerin başında bir işin gereken son bitirilme zamanından önce tamamlanacak olmasının garanti edilmesi hususu gelir. Bu amaçla yazılımın tümünün davranışının çözümlenmesi gerekir. En kötü yürütme süresi bir yazılım biriminin olası en yüksek yürütme zamanını temsil eder ve bu metrik zaman-kritik sistemlerin kaynak planlamasında kullanılır. İlgili alandaki yakın zamanlı çalışmalar daha çok istatistiksel yaklaşımlara yer vermiştir. Bunlar, ölçüme dayalı zamanlama analizlerini stokastik yöntemler yardımıyla elde edilen olasılıksal güvenirlik seviyeleriyle tamamlamaktadırlar. En çok kullanılan yöntemlerde, ya uçtan uca ölümleri uç değer teorisi yardımıyla kullanarak ya da küçük program parçacıklarının ölçümlerini evrişim (convolution) teknikleri kullanarak tüm programın üst sınırı belirlenmeye çalışılmaktadır. Her iki yaklaşım da sorunludur. Bu çalışmada bir hibrid olasılıksal zamanlama analiz metodu önerilmektedir. Bu metod ile program yapı taşı olan alt birimler ayrı ayrı ve uç değer teorisi yardımıyla modellenerek en üst değerler yakalanabilmekte, kopulalar kullanarak da birimler arası bağımlılıklar modellenmekte ve sonuçta daha iyi bir sınır değer dağılımı bulunabilmektedir.Conference Object Citation - WoS: 4Citation - Scopus: 9Isbsg Veri Seti Kullanılarak Yazılım Efor Kestirimi: Çoklu Durum Çalışmaları(IEEE, 2021) Ünlü, Hüseyin; Yalçın, Ali Görkem; Öztürk, Dilek; Akkaya, Güliz; Kalecik, Mert; Ekici, Nazım Umut; Orhan, Oğuzhan; Çiftçi, Okan; Yumlu, Selen; Demirörs, OnurEfor kestirimi yazılım projelerinin planlanmasında temel aktivitelerden biridir. Objektif, tekrarlanabilir efor kestirimleri genelde iki ana girdiye ihtiyaç duyar: yazılım büyüklüğü ve efor verisi. Yazılımın büyüklüğü fonksiyonel büyüklük olarak ölçüldüğünde projenin gereksinimlerinin tanımlı olmasından sonra her aşamasında ölçülebilir. Ancak, organizasyonlarda geçmiş projelere ait efor verisine her zaman ulaşmak mümkün olamamaktadır. Bu durumda yeni projeler için geçmiş verilerden yola çıkarak efor kestirim modelleri oluşturmak güç olabilir. Uluslararası Yazılım Kıyaslama Standartları Grubu (International Software Benchmarking Standards Group – ISBSG) veri seti dünya çapında birçok organizasyon tarafından sağlanan yazılım büyüklüğü ve efor bilgisi içeren çok sayıda proje bilgisi içerir. Bu veri seti organizasyonlarda efor kestirimi için kullanılabilir. Bu çalışmada, ISBSG veri setinin sektördeki organizasyonlara ait projelerin efor kestiriminde yararlı olup olmadığını araştırmak amacıyla lisansüstü öğrencileri ile çoklu durum çalışması yapılmıştır. Öğrenciler, çalıştıkları organizasyona ait bir projeyi öncelikle COSMIC İşlevsel Büyüklük Ölçüm yöntemi ile ölçmüş, sonrasında da ISBSG veri setini kullanarak efor kestirim modeli oluşturmuş ve projenin efor tahminini gerçekleştirmiştir. Çalışma sonuçları, efor verisi bulunamayan durumlarda ISBSG kullanarak tutarlı bir efor kestirim modelini oluşturmanın mümkün olduğunu göstermektedir.Conference Object Citation - WoS: 2Citation - Scopus: 4Çok-etiketli Film Türü Sınıflandırması için Türkçe Konu Modellemesi Veri Kümesi(Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2020) Jabrayilzade, Elgün; Poyraz Arslan, Algın; Para, Hasan; Polatbilek, Ozan; Sezerer, Erhan; Tekir, SelmaStatistical topic modeling aims to assign topics to documents in an unsupervised way. Latent Dirichlet Allocation (LDA) is the standard model for topic modeling. It shows good performance on document collections, documents being relatively long texts but it has poor performance on short texts. Topic modeling on short texts is on the rise due to the potential of social media. Thus, approaches that are able to nd topics on short texts as well as long texts are sought. However, there is a lack of datasets that include both long and short texts which have the same ground-truth categories. In this work, we release a Turkish movie dataset which contain both short lm descriptions and long subscripts where lm genre can be considered as topic. Furthermore, we provide multi-label movie genre classication results using a Feed Forward Neural Network (FFNN) taking LDA document-topic or Doc2Vec dense representations. © 2020 IEEE.Conference Object Doğal Dil Çıkarımı Modellerinde Bert Vektörlerinin Başarım Değerlendirmesi(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2021) Oğul, İskender Ülgen; Tekir, SelmaDoğal dil çıkarımı, düşünce ifade eden cümlelerin arasındaki ilişkiyi; karşıtlık, gerekseme veya tarafsızlık olarak sınıflandırmayı hedefler. Sınıflandırma görevini gerçekleştirmek için metinsel kaynaklar, vektör ya da gömme olarak adlandırılan matematiksel gösterimlere dönüştürülür. Bu çalışmada, hem statik (Glove, OntoNotes5) hem de bağlamsal (BERT) kelime gömme yöntemleri kullanılmıştır. Fikirsel cümleler arasındaki mantıksal ilişkilerin sınıflandırılması zordur zira cümleler karmaşık gramer yapılarına sahiptir ve cümlelerin işlenerek mantıksal gösterimlere dönüştürülmesi geleneksel doğal dil işleme çözümleri ile yetersiz kalmaktadır. Bu çalışma, sınıflandırma görevini gerçekleştirmek için ayrıştırılabilir ilgi ve doğal dil çıkarımı için gelişmiş LSTM (ESIM) derin öğrenme modellerini kullanmıştır. En iyi sonuç olan %88 doğruluk değeri SNLI veri kümesi üzerinde ESIM-BERT ile elde edilmiştir.Conference Object Duyarga Ağları için Bir Γ Eşuyumcusu Tasarım ve Uygulaması(IEEE, 2008) Özsoyeller, Deniz; Erciyeş, Kayhan; Dağdeviren, OrhanImplementation of synchronous algorithms in distributed systems in general is less troublesome than the implementation of asynchronous algorithms. Synchronizers provide synchronous execution of an asynchronous algorithm in distributed systems. In this study, we propose a gamma synchronizer for Wireless Sensor Networks (WSNs). This synchronizer consists of a and beta synchronizers. In our work, the WSN is first divided into clusters and then these clusters are connected using a ring protocol. Synchronization is provided using the beta synchronizer in the cluster and a synchronizer among the clusters. We describe the clustering algorithm and the ring formation algorithm for the WSNs and give the results obtained so far.Conference Object Citation - Scopus: 15Gezgin Tasarsız Ağlar için Taşırma Tabanlı Yönlendirme Yordamı(IEEE, 2008) Çokuslu, Deniz; Erciyeş, KayhanMobile Ad Hoc Networks (MANETs) are videly in use in rescue, military operations, scientific and business areas. Many studies are addressed in MANETs because of their need to long lasting liveness, fault tolerance, dynamic addressing, collusion prevention, mobility management and security. Especially, self clustering, backbone construction and routing are the most interesting academic and industrial research areas in MANETs. A wide range of studies addressed the routing problem in MANETs. Many previous studies address the clustering and routing problems as seperate subjects. However, rowing approaches which are specific to the clustering methodologies may have many advantages in terms of efficiency and availability. In this study, a flooding based routing algorithm is proposed. First, a detailed description of the algorithm is explained, then the analysis and test results using the ns2 simulator are given which show that the designed algorithm is scalable and has favorable performance.Conference Object Zamanda ortalaması alınmış ikili önplan imgeleri kullanarak taşıt sınıflandırması(IEEE, 2015) Karaimer, Hakkı Can; Baştanlar, YalınWe describe a shape-based method for classification of vehicles from omnidirectional videos. Different from similar approaches, the binary images of vehicles obtained by background subtraction in a sequence of frames are averaged over time. We show with experiments that using the average shape of the object results in a more accurate classification than using a single frame. The vehicle types we classify are motorcycle, car and van. We created an omnidirectional video dataset and repeated experiments with shuffled train-test sets to ensure randomization.Conference Object Belge Sorumluluk İş-birliği Modelleme Yöntemi ile Otomatik Kod Üretimi(IEEE, 2020) Tuğlular, Tuğkan; Leblebici, OnurUML is highly preferred for design in current software development approaches. However, the conceptual gap between entities in business processes and classes in UML designs is not small. To reduce this gap, this paper proposes using documents that are vital to every business. The proposed new method called Document Responsibility Collaboration puts the concept of documents at the center. In the proposed method, documents are meta-models of classes in terms of programming, and at the same time, they are meta-models of relationships in terms of permanence. The proposed Document Responsibility Collaboration method uses the domain concept in which domains are made up of documents, and a document defined in a domain can work with another document in any domain to fulfill its responsibility. Document Responsibility Collaboration method defines a process, which starts at the transition from analysis to design phase and continues to the code generation phase. An example from the order management domain is provided to validate the recommended method. © 2020 IEEE.