Computer Engineering / Bilgisayar Mühendisliği

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/10

Browse

Filters

Settings

Department: search.filters.department.İzmir Institute of Technology. Computer EngineeringHas files: Yes

Search Results

Now showing 1 - 10 of 378
  • Conference Object
    Citation - Scopus: 1
    Applying Weighted Graph Embeddings To Turkish Metaphor Detection
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2024) İnan, Emrah
    Metaphor is a common literary mechanism that allows abstract concepts to be conceptualised using more concrete terminology. Existing methods rely on either end-to-end models or hand-crafted pre-processing steps. Generating well-defined training datasets for supervised models is a time-consuming operation for this type of problem. There is also a lack of pre-processing steps for resource-poor natural languages. In this study, we propose an approach for detecting Turkish metaphorical concepts. Initially, we collect non-literal concepts including their meaning and reference sentences by employing a Turkish dictionary. Secondly, we generate a graph by discovering super-sense relations between sample texts including target metaphorical expressions in Turkish WordNet. We also compute weights for relations based on the path closeness and word occurrences. Finally, we classify the texts by leveraging a weighted graph embedding model. The evaluation setup indicates that the proposed approach reaches the best F1 and Gmean scores of 0.83 and 0.68 for the generated test sets when we use feature vector representations of the Node2Vec model as the input of the logistic regression for detecting metaphors in Turkish texts. © 2024 IEEE.
  • Conference Object
    A News Chain Evaluation Methodology Along With a Lattice-Based Approach for News Chain Construction
    (Association for Computational Linguistics (ACL), 2017) Toprak, Mustafa; Özkahraman,Ö.; Tekir, Selma
    Chain construction is an important requirement for understanding news and establishing the context. A news chain can be defined as a coherent set of articles that explains an event or a story. There's a lack of well-established methods in this area. In this work, we propose a methodology to evaluate the "goodness" of a given news chain and implement a concept latticebased news chain construction method by Hossain et al. The methodology part is vital as it directly affects the growth of research in this area. Our proposed methodology consists of collected news chains from different studies and two "goodness" metrics, minedge and dispersion coefficient respectively. We assess the utility of the lattice-based news chain construction method by our proposed methodology. © EMNLP 2017.All right reserved.
  • Article
    Citation - Scopus: 3
    Development of Chrono-Spectral Gold Nanoparticle Growth Based Plasmonic Biosensor Platform
    (Elsevier, 2024) Sözmen, Alper Baran; Elveren, Beste; Erdoğan, Duygu; Mezgil, Bahadır; Baştanlar, Yalın; Yıldız, Ümit Hakan; Arslan Yıldız, Ahu
    Plasmonic sensor platforms are designed for rapid, label-free, and real-time detection and they excel as the next generation biosensors. However, current methods such as Surface Plasmon Resonance require expertise and well-equipped laboratory facilities. Simpler methods such as Localized Surface Plasmon Resonance (LSPR) overcome those limitations, though they lack sensitivity. Hence, sensitivity enhancement plays a crucial role in the future of plasmonic sensor platforms. Herein, a refractive index (RI) sensitivity enhancement methodology is reported utilizing growth of gold nanoparticles (GNPs) on solid support and it is backed up with artificial neural network (ANN) analysis. Sensor platform fabrication was initiated with GNP immobilization onto solid support; immobilized GNPs were then used as seeds for chrono-spectral growth, which was carried out using NH2OH at varied incubation times. The response to RI change of the platform was investigated with varied concentrations of sucrose and ethanol. The detection of bacteria E.coli BL21 was carried out for validation as a model microorganism and results showed that detection was possible at 102 CFU/ml. The data acquired by spectrophotometric measurements were analyzed by ANN and bacteria classification with percentage error rates near 0% was achieved. The proposed LSPR-based, label-free sensor application proved that the developed methodology promises utile sensitivity enhancement potential for similar sensor platforms. © 2024 The Author(s)
  • Conference Object
    Size Measurement and Effort Estimation in Microservicebased Projects: Results From Pakistan
    (CEUR-WS, 2023) Soylu, Görkem Kılınç; Ünlü, Hüseyin; Ahmad, Isra Shafique; Demirörs, Onur
    During the last decade, microservice-based software architecture has been a common design paradigm in the industry and has been successfully utilized by organizations. Microservice-based software architecture, specifically in the form of reactive systems, has substantial differences from the more conventional design paradigms, such as the object-oriented paradigm. The architecture moved away from being data-driven and evolved into a behavior-oriented structure. The usage of a single database is replaced by the structures in which each microservice is developed independently and has its own database. Therefore, adaptation demands software organizations to transform their culture. In this study, we aimed to get an insight into how Pakistani software organizations perform size measurement and effort estimation in their software projects which embrace the microservice-based software architecture paradigm. For this purpose, we surveyed 49 Pakistani participants from different agile organizations over different roles and domains to collect information on their experience in microservice-based projects. Our results reveal that although Pakistani organizations face challenges, they continue using familiar subjective size measurement and effort estimation approaches that they have used for traditional architectures. © 2023 Copyright for this paper by its authors.
  • Article
    Endüstriyel Nesnelerin İnterneti Uygulamaları için Fpga Destekli ve Bağlam Tabanlı Erişim Kontrol Güvenlik Sistemi
    (2023) Ercan, Ahmet Tuncay; Genç, Didem; Tomur, Emrah
    Endüstri 4.0 ile birlikte üretimin her alanında gittikçe artan bilgisayar destekli sistemlerin yarattığı farklı ve karmaşık ağ topolojileri, artan veri miktarı, firmaların güvenlik ihtiyaçlarını artırmaktadır. Bundan dolayı farklı endüstriyel sektörlerde kullanılan farklı cihaz ve veri kullanımı şirketler, kendi kritik akıllı üretim sistemlerine yönelik güvenilir bir risk yönetim sistemine ihtiyaç duymaktadır. İşletmeler bu yüzden sahip oldukları Endüstriyel Kontrol ve Bilişim Sistemlerini korumayı amaçlarlar. Bu çalışmada üretim alanında kullanılabilecek, endüstriyel cihazlar ve/veya bunlara bağlı sensörlerin erişim kontrolü bağlamında güvenlik ihtiyaçlarını karşılayacak ve kenar bilişim kapsamında çalışacak FPGA (Alanda Programlanabilir Kapı Dizileri) destekli bir güvenlik platformu tasarlanmış ve çalışma yöntemi açıklanmıştır. Akıllı üretim cihazlarının bulunduğu bir imalathane ortamında çalışan cihaz, sensor, akıllı kontrol kutusu ve ağ geçidi gibi bileşenler üzerinde bağlam-tabanlı bir erişim denetim sistemi kullanımı gösterilmiş ve örnek bir çoklu kimlik doğrulama yöntemi tasarlanmıştır.
  • Article
    Link Prediction for Completing Graphical Software Models Using Neural Networks
    (IEEE, 2023) Leblebici, Onur; Tuğlular, Tuğkan; Belli, Fevzi
    Deficiencies and inconsistencies introduced during the modeling of software systems may result in high costs and negatively impact the quality of all developments performed using these models. Therefore, developing more accurate models will aid software architects in developing software systems that match and exceed expectations. This paper proposes a graph neural network (GNN) method for predicting missing connections, or links, in graphical models, which are widely employed in modeling software systems. The proposed method utilizes graphs as allegedly incomplete, primitive graphical models of the system under consideration (SUC) as input and proposes links between its elements through the following steps: (i) transform the models into graph-structured data and extract features from the nodes, (ii) train the GNN model, and (iii) evaluate the performance of the trained model. Two GNN models based on SEAL and DeepLinker are evaluated using three performance metrics, namely cross-entropy loss, area under curve, and accuracy. Event sequence graphs (ESGs) are used as an example of applying the approach to an event-based behavioral modeling technique. Examining the results of experiments conducted on various datasets and variations of GNN reveals that missing connections between events in an ESG can be predicted even with relatively small datasets generated from ESG models. Author
  • Article
    Citation - WoS: 1
    Citation - Scopus: 1
    How Software Practitioners Perceive Work-Related Barriers and Benefits Based on Their Educational Backgrounds: Insights From a Survey Study
    (IEEE, 2023) Ünlü, Hüseyin; Yürüm, Ozan Raşit; Özcan Top, Özden; Demirörs, Onur
    Survey results show that software practitioners from nonsoftware-related backgrounds face more barriers, have fewer benefits, and feel less satisfied in their work life. However, these differences reduce with more than 10 years of experience and involvement in software-related graduate programs, certificates, and mentorship.
  • Conference Object
    Kurt saldırıları için sentetik irislerde örnek seçilimi
    (IEEE, 2023) Akdeniz, Eyüp Kaan; Erdoğmuş, Nesli
    In 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.
  • Research Project
    FTGPGPU - Genel amaçlı grafik işlemci birimi uygulamaları için donanım hatası toleransı analizi
    (2022) Öz, Işıl
    Genel amaçlı hesaplamalar için grafik islemci birimlerinin (GPGPU) kullanımı, donanım hatalarının kritikligini arttırmakta, programların geçici hata hassasiyetini degerlendirmek ve uygun hata toleransı tekniklerini kullanmak daha önemli hale gelmektedir. Hataya en hassas program bölgelerinin korunması yoluyla, hem performansı, hem de güvenilirligi hedefleyen sistemler için ayrıntılı bölgesel hata hassasiyeti analizi çok önemlidir. Bu projede, GPGPU uygulamalarının geçici donanım hatası hassasiyetinin ölçülmesi, analiz edilmesi ve bu analizlerin sonuçlarının program özellikleri ile iliskilendirilmesi, seçimli hata toleransı yöntemi gelistirilmesi yoluyla kullanılması amaçlanmıstır. Projenin ilk katkısı, GPGPU uygulamlarının geçici hata hassasiyetlerinin bölgesel olarak belirlenmesi için yazılım ile donanım iliskisini saglayacak sekilde assembly seviyesinde hata ayıklayıcı tabanlı bir hata enjeksiyonu ve hata yayılımı analizi aracı gelistirilmesidir. Bu araç kullanılarak farklı yapıdaki, farklı özelliklere sahip GPGPU programlarının belirlenen kod bölgelerine hata enjeksiyonu saglayan deneyler yapılmıs, kod bölgelerinin hata hassasiyetleri ve olusan hatanın program süresince farklı veri yapılarına yayılımı incelenmistir. Projenin ikinci katkısı, GPGPU program kod parçalarının özellikleri ile bu kodlar çalısırken meydana gelebilecek hatalara hassasiyetleri arasındaki iliskinin incelenmesidir. GPGPU programlarındaki kod parçacıklarının performans ve mimari özellikleri profilleme ve simulasyon yöntemleriyle elde edilmis, ilk adımda gelistirilen hata enjeksiyonu aracıyla belirlenen kod parçalarına hata enjekte ederek uygulanan deney sonuçlarında sessiz veri bozunumu, çökme ve dogru çalısma durumları belirlenmistir. Program özellikleri-hata hassasiyeti ikilisi arasındaki iliski incelenerek program özellikleri verilen bir GPGPU uygulamasının hata hassasiyet degerleri makine ögrenmesi yöntemleriyle tahmin edilmistir. Gelistirilen tahminleme modelleriyle sessiz veri bozunumu için %82, çökme durumları için %87, dogru çalısma durumları için %96 dogruluk oranlarıyla tahminleme basarısı saglanmıstır. Projenin üçüncü katkısı, hataya daha hassas kod bölgelerinin çoklanmasına dayalı seçimli hata toleransı yöntemi gelistirilmesidir. Program gelistirici veya kullanıcı tarafından kaynak kodda isaretlenen kod bölgelerinin çoklanması seklinde gerçeklenen derleyici seviyesinde gelistirilen hata toleransı yapısı, belirtilen kernel fonksiyonlarının çoklanmasını artıklı kernel fonksiyonu olarak veya tek kernel fonksiyonu altında artıklı is parçacıgı olarak veya CUDA stream teknigi ile mümkün kılmaktadır. Böylece uygulamanın paralellik ve veri kullanımı özelliklerine göre farklı çoklama yürütme durumları seçilebilmekte, kaba taneli (coarsegrained) bir yapıda çıktı kontrolü ile performanslı bir sekilde çoklama saglanmaktadır.
  • Article
    Yazılım Ürün Hatlarında Tam Üründen Özellik Eksiltme Yoluyla Frklı Ürün Yapılandırmalarını Otomatik Üretme Yöntemi
    (2023) Öztürk Kaya, Dilek; Tuğlular, Tuğkan
    Yazılım ürün hattı (YÜH) karmaşık, büyük ölçekli ve ürün yapılandırması bakımından zengin yazılım sistemleri geliştirmek için gelelecek vadeden bir yaklaşımdır. Yazılım ürün hattındaki sayısı çok fazla olabilen ürün yapılandırmalarına ait modellerin otomatik elde edilmesi zaman ve maliyet kısıtları açısından oldukça önemlidir. Bu çalışmada, ürün modellerini daha üretken ve etkili şekilde elde edebilmek için, tam ürün modelinden, özellik eksiltme yoluyla farklı ürün yapılandırmalarına ait modelleri otomatik olarak elde etmeyi sağlayan bir yaklaşım önerdik. Önerilen yaklaşımı İçecek Otomatı YÜH, Banka Hesabı YÜH ve Öğrenci Yoklama Sistemi YÜH isimli üç farklı vaka çalışması üzerinde denedik. Özellik-bağımlılık ağacı ve dinamik kenar eşleme algoritması bu çalışmada önerilen özgün kavramlardır.