Bilgisayar Mühendisliği/Makale Koleksiyonu
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Güncel Gönderiler
Öğe Determination of Effective and Specific Physical Features of Rice Varieties by Computer Vision in Exterior Quality Inspection(Selçuk Üniversitesi, 2021) Çınar, İlkay; Köklü, MuratIn this study, feature extraction processes were performed based on the image processing techniques using morphological, shape and color features for five different rice varieties of the same brand. A total of 75 thousand pieces of rice grain were obtained, including 15 thousand pieces of each variety of rice. Preprocessing operations were applied to the images and made available for feature extraction. A total of 106 features were inferred from the images; 12 morphological features and 4 shape features obtained using morphological features and 90 color features obtained from five different color spaces (RGB, HSV, L*a*b*, YCbCr, XYZ). In addition, for the 106 features obtained, features were selected by ANOVA, X2 and Gain Ratio tests and useful features were determined. In all tests, out of 106 features, the 5 most effective and specific features were obtained roundness, compactness, shape factor 3, aspect ratio and eccentricity. The color features were listed in different order following these features.Öğe Nesnelerin İnterneti Uyumlu Mikrodenetleyiciler Üzerine Bir Araştırma(Selçuk Üniversitesi, 2019) Başçiftçi, Fatih; Gündüz, Kamil AykutalpEndüstri 4.0 çağının içinde Nesnelerin İnterneti (Internet of Things- IoT) kavramı oldukça sık duyulan bir teknoloji olarak yerini almıştır. Gelişen teknolojiler ile birlikte artık kullanılan cihazların ve makinelerin birbirleri ile ve kişilerle bir ağ üzerinden haberleşmesi talep edilen bir durumdur. Bu talebin günümüzde internet üzerinden gerçekleşmesi, anlık veri takibi ve anlık kontrol mekanizmalarını etkin bir şekilde kullanmaya kolaylık sağlayan bir alt yapı sunmaktadır. IoT teknolojisi ile makinalar, algılayıcıları yardımıyla birbirleri ile ve kullanıcılar arasında iletişim sağlamaya başlamışlardır. Bununla birilkte internetin hayatımızın vazgeçilmezi haline gelmesi, bilgisayar, el bilgisayarı veya akıllı telefon gibi sistemlerin yanında bilgisayar sistemleri barındırmayan nesnelerin de internetten erişilmesine olanak sunmaları bir ihtiyaç haline gelmiştir. Mikrodenetleyiciler donanımları ve çevre birimlerini yönetmeye olanak sağlayan basit kontrol üniteleridir. Daha önce sadece fiziki bir bilgisayar bağlantısı yardımıyla ve yerel kontrolle iletişim sağlayan mikrodenetleyiciler yerini internet üzerinden kontrol edilebilen ve iletişim sağlanan modellerine doğru evrilmektedir. Bu çalışmada, mevcut piyasada oldukça farklı model ve teknoloji barındıran mikrodenetleyicilerin IoT teknolojisi ile uyumlu olanları ve IoT projeleri geliştirenlerin fayda sağlayabileceği mikrodenetleyici çeşitleri ve özellikleri araştırılmıştır. IoT projeleri için seçilmesi gereken bir mikrodenetleyicinin temel özellikleri kapsamında karşılaştırma yöntemi kullanılarak bilgiler verilmiştir.Öğe Sürü zekası yöntemleriyle aşırı öğrenme makinesi’nin öğrenme parametreleri optimizasyonu(Selçuk Üniversitesi, 2020) Doğan, Musa; Özkan, İlker AliSinir ağları algoritmalarından olan Aşırı Öğrenme Makinesi (AÖM)’de giriş ağırlığı ve gizli eşik değeri parametrelerinin rastgele seçilmekte ve çıktı katman ağırlıkları analitik olarak hesaplanmaktadır. Bundan dolayı ağın öğrenme işlemi hızlı bir şekilde gerçekleşmektedir. Ayrıca AÖM’nin gradyan temelli algoritmalara göre gizli katmanda ihtiyaç duyduğu nöron sayısı daha fazla olmaktadır. Bu nedenle giriş ağırlıkları ve gizli nöron eşik değerlerinin optimum değerlerinin bulunması AÖM'nin performansına etki etmektedir. Bu çalışmada bu optimum değerlerin belirlenmesinde sürü zekası algoritmalarından Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Rekabetçi Sürü İyileştirici (RSİ) kullanılmıştır. Optimum giriş ağırlıkları ve gizli eşik değerlerinin belirlenerek çıkış ağırlıkları Moore-Penrose genelleştirilmiş tersiyle analitik olarak hesaplanmıştır. AÖM, RSİ-AÖM ve PSO-AÖM modellerinin çok sınıflı tiroit veri setine uyarlanarak öğrenme parametrelerinin optimizasyonu ile en iyi doğruluk oranları sırasıyla %94.74, %94.86, %95.42 olarak elde edilmiştir. Optimizasyon metotlarının AÖM modellerinin sınıflandırma performansını artırdığı görülmüştür.Öğe ARI KOLONİSİ OPTİMİZASYON ALGORİTMASI KULLANARAK ŞOFÖRHAT-ZAMAN ÇİZELGELEME(Selçuk Üniversitesi, 2012) Kıran, Mustafa Servet; Gündüz, MesutBu çalışmadaki şoför-hat-zaman çizelgeleme problemi şehir içi hatlarda çalışan toplu taşıma araçlarının seferlerinin şoförler için çizelgelenmesini kapsar. Genellikle birçok hatta ait birçok sefer aynı istasyondan başlamak suretiyle hattın güzergâhında halka şeklinde icra edilmektedir. Yolcular duraklarda bulunan listeler yardımıyla bekledikleri otobüslerin ne zaman geleceğini tespit ederler. Bu listeler yolcuların gün içindeki yoğunluk durumu düşünülerek hazırlanır ve ayrıca listelerdeki seferleri icra edecek şoförler içinde çizelgelenmesi gerekir. Seferlerin şoförler için çizelgelenmesi hali hâzırda istasyon sorumlusu tarafından yürütülmektedir. Sefer sayısının fazla olması durumunda çözüm uzayı genişlemesi istasyon sorumlusunun olası en iyi çözümleri gözden kaçırmasına neden olur. Bu çalışmada Arı Kolonisi Optimizasyon algoritması hatta ait seferlerin şoförler için çizelgelenmesi amacıyla kullanılmıştır. Sonuçlar hâli hazırda kullanılmakta olan çözüm ile kıyaslanmıştır. Önerilen yöntem ile elde edilen sonuçlar şoför sayısı, dinlenme süresi, yemek molası kriterlerine göre hâli hazırda kullanılan çözümden daha iyidir.Öğe Identification of Chicken Eimeria Species from Microscopic Images by Using Convolutional Neural Network Method(Selçuk Üniversitesi, 2022) Küçükkara, Zeki; Özkan, İlker Ali; Taşdemir, ŞakirEimeria is a parasite that lives in the intestinal, bile duct, and liver tissues of various domestic animals such as rabbits, chickens, geese, ducks, cattle, pigs, cats, and dogs. Due to these conditions, these parasites can spread rapidly, negatively affect animal productivity, and lead to deadly results. For this reason, it is vital to determine the disease early and prevent its spread at an early age. Because of these parasites’ diversity, complexity, and similarity, a system automatically analyzes them using microscopic images is needed. A model was developed to address this problem using Convolutional Neural Networks to predict seven different types of noise on microscopic images. In the developed methodology, the average accuracy rate was 93.85%. This model developed to detect seven different types of parasites has shown that it can be used successfully.Öğe İSTATİSTİKSEL YAKLAŞIMLA TRAFİK KAZALARINDAKİ ÖLÜM VE YARALANMA DURUMLARININ KUSURLU UNSURLARLA İLİŞKİLERİNİN İNCELENMESİ(Selçuk Üniversitesi, 2017) Balcı, Mehmet; Gölcük, Adem; Kahramanlı, HumarZaman ilerledikçe insanların ulaşım alanındaki gereksinimleri artmaktadır. Bu gereksinimler yeni teknolojilerle birlikte farklı ulaştırma alanlarında yeni yatırımları da doğurmuştur. Tüm bu farklı alanların yanında karayolu taşımacılığı hâlâ tüm dünyada popülaritesini korumakta ve bununla birlikte karayollarında seyreden araç sayılarında da hızlı bir artış görülmektedir. Bu artışla birlikte trafik yoğunluğu artmış ve trafikte güvenlik kavramı daha önemli hale gelmiştir. Trafik güvenliğini tehlikeye atan ya da başka bir deyişle trafik kazalarına sebep olan unsurlar farklı kaynaklarda farklı şekillerde sınıflandırılmıştır. Bu çalışmada, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından yapılan trafik kazaları ile ilgili araştırmalarda esas alınan beş kusurlu unsurun kaza sonucu meydana gelen ölüm ve yaralanma sayıları üzerinde etkileri incelenmiştir. Bu etkiler TUİK verilerine dayanılarak araştırılmış ve sonuçlar farklı açılardan değerlendirilmiştir. Kaza sonucu meydana gelen hem ölü hem de yaralı sayısı üzerinde beş unsurun bir arada etkisinin en fazla olduğu gözlemlenmiştir. Bunun yanında yaya kusurunun etkisi ölüm sayıları üzerinde ihmal edilebilecek düzeyde düşüktür. Araç kusurunun hem ölüm hem de yaralı sayıları üzerinde doğrudan en etkili unsur olmasının yanında, ikinci etkili unsur değişim göstermektedir. Ölüm sayılarında ikinci kusurlu neden yol kusuru, yaralı sayılarında ise sürücü kusuru olmuştur. Çalışmada ölü sayısına etki eden unsurların incelendiği regresyon modelleri arasında en yüksek belirleme katsayısı R2 =0,640, yaralı sayısına etki eden unsurların incelendiği regresyon modelleri arasında da en yüksek belirleme katsayısı R2 =0,736 değerleri elde edilmiştir.Öğe KALIP YAPIM HATA SONUÇLARININ BİLGİSAYAR DESTEKLİ YAKLAŞIMLA ANALİZİ VE DEĞERLENDİRİLMESİ(Selçuk Üniversitesi, 2017) Altın, Mustafa; Arslanbaş, Aziz Tolunay; Taşdemir, ŞakirBilgisayar Destekli Tasarım (BDT) programları sürekli geliştirilmekte ve inşaat teknolojilerinde hızlı, doğru ve net sonuçlarla çalışmasından dolayı çok yaygın olarak kullanılmaktadır. Bilgisayarlar destekli çalışmalar ile betonarme statik projeleri hazırlanarak, alternatif çözümler üretilmekte, en doğru ve en ekonomik kararlar alınabilmektedir. İnşaat sektöründe en önemli imalatlardan olan kalıp imalarında, ustaların iyi eğitim alması ve uygulaması gerekmektedir. Yapılan küçük bir hata, kötü imalat ve işçilik, yapım aşamasında iş kazalarına, sonrasında ise proje hesap değerlerinde sorunlara neden olmaktadır. İstatistiklere göre ülkemizdeki iş kazalarında inşaat sektörü ilk sıralarda yer almakta, bu kazaların önemli bir kısmını ise kalıp ve iskele hatalarından meydana gelmektedir. Bu şekilde oluşan iş gücü kayıplarının işverene ve devlete olan maliyetleri ciddi boyutlardadır. Bu çalışmada, sınır hesap değerlerinde hazırlanmış bir projedeki değerler ile yapılan bir mevcut inşaat imalatı irdelenmiştir. Kaba inşaatı bitmiş olan bu mevcut inşaatta, kalıp işçiliğinden dolayı eksik imalatlar ve kesit yükseklikleri tespit edilmiştir. Kolon kurulum hataları ve kolonların üst üste gelmemesi gibi büyük hatalar olduğu gözlemlenmiştir. Kiriş kolon birleşim yerlerindeki hatalardan dolayı, yeniden proje çözümü BDT programı ile yapılmıştır. BDT programının sağladığı avantajlardan dolayı kısa zamanda çözüme ulaşılmış ve mevcut binanın inşaatı durdurularak zorunlu güçlendirme projesi yapılmasına karar verilmiştir. Güçlendirme projesinde de BDT programları kullanılmış ve güçlendirme maliyetini minimize etmek için farklı alternatifler çalışılarak en uygun proje hazırlanmıştır. BDT programlarının çözüm aşamasında farklı alternatifleri anında vermesi ve üretmesi, maliyetler konusunda sağladığı büyük avantajlar, ekonomi açısından anlamlı olmaktadır.Öğe Bilgisayar Destekli Öğretimin Teknik Lise Öğrencilerinin Bilişim Teknolojilerinin Temelleri Dersindeki Akademik Başarısına ve Kalıcılığa Etkisi(Selçuk Üniversitesi, 2011) Sunay, Cüneyt; Başçiftçi, FatihBu araştırmada, teknik lise bilişim teknolojileri alanı öğrencilerine Bilişim Teknolojilerinin Temelleri dersinin bilgisayar destekli öğretim uygulamaları kullanılarak anlatılmasının, geleneksel öğretim yöntemine göre öğrenci başarısına ve kalıcılığa etkisini belirlemek hedeflenmiştir. Bu amaçla Niğde ili Bor ilçesi Bor Teknik ve Endüstri Meslek Lisesi’nde bir çalışma yapılmıştır. Araştırmaya, teknik lise bilişim teknolojileri alanı 10. sınıfında öğrenim gören 32 öğrenci katılmıştır. Deney grubu öğrencilerine, hazırlanan bilgisayar destekli öğretim yazılımı ile kontrol grubu öğrencilerine ise geleneksel öğretim yöntemi ile dersler anlatılmıştır. Teknik lise bilişim teknolojileri alanı 10. sınıf meslek derslerinden olan “Bilişim Teknolojilerinin Temelleri” dersine ait 2 modül için yapılan uygulama süresince öğrenci başarılarını ölçmek üzere geliştirilen başarı testi, öntest, sontest ve kalıcılık testi olarak uygulanmıştır. Araştırmanın sonucunda, Bilişim Teknolojilerinin Temelleri dersinde kullanılan bilgisayar destekli öğretim uygulamalarının, geleneksel öğretim yöntemine göre öğrencilerin akademik başarısı ve kalıcılık açısından daha etkili olduğu görülmüştür.Öğe A Computer-Aided Detection System for Breast Cancer Detection and Classification(Selçuk Üniversitesi, 2021) Fadhil, Abdullah Freidoon; Ornek, Humar KahramanliBreast cancer is a dangerous disease and considered the second cause of death for women globally. Reading breast cancer images requires experienced radiologists. Radiologists may have a problem with their visual decision about breast cancer. Therefore, a computer-aided detection (CAD) system is needed to help radiologists in their decisions. The early detection of breast cancer using computer vision systems, such as image processing, increases the success of treatment. Developing a well-designed CAD system is still a challenging problem because of the low rate of accuracy performance. In this paper, an improved CAD system is introduced for classifying breast cancer tumors into normal and abnormal classes. In this CAD system, a region-based segmentation approach, namely region growing, is used. Discrete wavelet transform is used for the histogram and texture-based feature extraction. The 120 candidate features were ranked and selected according to two criteria which are the interclass separation and classification accuracy criterion. Four different classifiers, Linear Discriminant Analysis, Artificial Neural Network, Decision Tree, and Support Vector Machine, were used for classification. The results are obtained using a 10-Fold cross-validation technique on the MIAS data set. The highest accuracy achieved was 93.6% by Support Vector Machine classifier using the best 69 features from the interclass separation method. The sensitivity and specificity achieved were 89.2% and 99.0%, respectively. The results show improved accuracy compared to previous works selected from the literature review.Öğe Prediction of Computer Type Using Benchmark Scores of Hardware Units(Selçuk Üniversitesi, 2020) Taspinar, Yavuz Selim; Cinar, Ilkay; Koklu, MuratUsers need an expert opinion to learn about their current computer or purchasing. In addition to these, computer and computer component manufacturers have to carry out innovation studies such as improving the products they produce by receiving feedback about the products they produce, and changing the marketing strategy. There is various benchmark software to meet all these needs. This benchmark software measures the software and hardware performance of the computers and enable users to gain information about the performance of their computers and components. The category of computers can also be determined as a result of the performance evaluation obtained. Various statistical and machine learning methods are used to determine these categories. In this study, it is tried to predict which category the computers fall into by using the computer features in a dataset obtained from the internet by the web scraping method by random forest and logistic regression method. The effect of computer features in the dataset on classification has been analyzed. Classification success was 89.4% with the random forest method and 84.3% with the logistic regression method.Öğe Object Recognition with Zero-shot Learning(Selçuk Üniversitesi, 2021) Tezcan, Burak; Taşdemir, ŞakirZero-shot learning aims to classify unseen class examples. It gained popularity in applications where examples for each category are limited. The main issue to consider is transferring information from seen classes to unseen classes via mapping image space to semantic space. Therefore, mapping from image space to semantic space is at the core of the learning process. In this work, Google’s Word2vec were used for semantic space. Total of 20 classes, 15 for training and 5 for zero-shot classes were chosen from Visual Gnome dataset. We have achieved 0.71 accuracy for top-5 classes.Öğe Comparison of classification performance of kNN and WKNN algorithms(Selçuk Üniversitesi, 2021) Tarakci, Fatih; Ozkan, Ilker AliIn this study, K nearest neighbor (kNN) algorithm which is the most popular and widely used among the machine learning classification algorithms and the weighted kNN (WKNN) algorithm which takes the weight of the feature index into consideration, are used. As the weighting method, a weighting is made by taking the inverse of the distance squared (w = 1 / d2 ). The confusion matrix of the data sets was created by applying the algorithms to five data sets via MATLAB program and the classification success was compared by conducting performance measurements of algorithms. It was observed that in two of the five data sets used in the study kNN algorithm turned out to make a more successful classification than WKNN while in three data sets the WKNN algorithm performed a more successful classification than the kNN.Öğe Investigation of Discontinuities Spacing Histograms by The Use Machine Learning Method(Selçuk Üniversitesi, 2012) Uzun, Yusuf; Turanboy, Alparslan; Tezel, GülayDiscontinuities are major geological features in the rock mass and discontinuity spacing is one of the important parameters in describing the rock mass. Relation between discontinuity spacing and relative spacing has described by different curve fittings. These curve fittings will show the type (negative exponential, log-normal or normal distribution) of the statistical distribution as histograms. Discontinuity spacing and frequency data obtained at a field site in southern Seydişehir (Turkey). Sampling methods vary from one study to another (core sampling, scan-line survey, aerial photograpy). In this study, the possible distributions of discontinuity spacing along a straight line through a rock mass are considered. In this study, 5 different drilling sampling have been used. We have examined discontinuity spacing and relative spacing relations that obtained from these core sampling with using machine learning method. Machine learning, a branch of artificial intelligence, is a scientific discipline that is concerned with the design and development of algorithms that allow computers to evolve behaviors based on empirical data. Minitab (LEAD Technologies, Inc) and Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) software where preferred in all analyses and interprets. Results of study, different empirical equation for each histogram have been constituted. Machine learning method has been treated on the obtained equations and reached interesting outputs.Öğe Energy Efficient Construction Materials for Arctic Homes(Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi, 2017) Güğül, Gül NihalResidential sector of Alaska accounts for about 8% of the total national energy consumption. Space heating accounts for 72% of the total residential energy consumption. Many studies are conducted to model building energy consumption in different climates. However, there are very few studies about the most efficient building constructions for Alaska climate. In this study, heating energy consumption of a single detached dwelling in Anchorage and Fairbanks Alaska is modelled by means of eQUEST software. The results show that most energy efficient roof, wall and door construction materials are wood. House with dark colored roof and wall are estimated to consume 2% less energy for heating compared to light colored ones. Most energy efficient window glazing is concluded to be 12 mm argon filled triple glazing. In addition, the effect on the energy consumption of direction of doors and windows is also investigatedÖğe Konya İli için Konutlarda Güneş Enerjisi ile Sıcak Su Temininin Tekno-Ekonomik Analizi(Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi, 2017) Güğül, Gül NihalBu çalışmada, Konya’da bulunan müstakil konutlarda sıcak su temininin güneş enerjisi sistemi ile sağlanması durumu teknolojik ve ekonomik olarak incelenmiştir. Yapılan hesaplamada saatlik iklim verisi, güneş enerjisi sisteminin teknik verileri ve ekonomik analiz verileri kullanılmıştır. Konutun sıcak su temini için enerji talebinin doğalgaz ile sağlanması ve güneş enerjisi ile sağlanması durumları ayrı ayrı incelenmiş, elde edilecek tasarruflar hesaplanmıştır. Buna ek olarak elde edilen enerji tasarrufuna bağlı CO2 salım miktarındaki azalmalar hesaplanmıştır. Son olarak Konya’da bulunan son on yılda inşa edilen müstakil konutlara uygulanması durumunda elde edilecek enerji tasarrufu ve CO2 salımındaki azalmalar hesaplanmıştırÖğe The determination of age and gender by implementing new image processing methods and measurements to dental X-ray images(ELSEVIER SCI LTD, 2020) Avuçlu, Emre.; Başçiftci, Fatih.All of the features used to identify and distinguish people from others constitute that person's identity. For any reason, a person's identity may need to be identified and distinguished from other people. Authorities provided the credentials of a living or dead person in such cases from the forensic institutions. The identification process must be done correctly. In this study, specific measurement calculations were made on dental x-ray images to determine age and gender. Age and gender information of the persons were systematically determined by working with panoramic dental x-ray images. Panoramic dental x-ray images were taken out of bounds, and a total of 1315 tooth images and 162 different tooth groups were used. These images have been subjected to 3 different preprocess operations. Each preprocessed image is recorded in different (M1, M2, M3) folders. Then, image processing techniques applied for the first time to the tooth images (Area, Perimeter, Center of gravity, Similarity ratio, Radius calculation) were applied. This information of the teeth is also kept in separate XML (XMLlist-1, 2, 3) files. The application was developed in C # programming language. The user loads the tooth image into the application. This image can be predicted by comparing it with the comparison group (area, etc.) after the desired preprocessing. The highest estimated age and gender estimates are 100% and 95%, respectively. (C) 2019 Elsevier Ltd. All rights reserved.Öğe Novel approaches to determine age and gender from dental x-ray images by using multiplayer perceptron neural networks and image processing techniques(PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, 2019) Avuçlu, Emre.; Başçiftçi, Fatih.It may be necessary to determine the identity or gender of a person for any reason (disasters, inheritance etc.). In such cases, forensic medical institutions are asked for help. Forensic science institutions try to estimate the age of people's teeth and bones. In this study, a novel algorithm was developed to keep these predictions at the highest level and to obtain definite results. The data base of 162 different tooth classes is created manually. All image sizes are 150x150 pixels. First, image preprocessing techniques have been applied to teeth images. These preprocessing techniques were first applied to teeth images. After this process, the segmentation process of the teeth images was performed to extract the feature by novel segmentation algorithm. Segmentation can be done automatically and dynamically. Numerical data obtained as a result of feature extraction from dental images is presented as an inputs to Multi layer perceptron neural network. In application, feature reduction can be performed. Thanks to the originally developed algorithm, the highest success rates were obtained with the highest 99.9% (full segment) and 100% (notfull segment) classification. After classification, for many dental groups the age estimate is performed with zero error. Application was developed as a multidisciplinary study. (C) 2019 Elsevier Ltd. All rights reserved.Öğe Implementation of the augmented reality to electronic practice(WILEY, 2019) Selek, Murat.; Kıymaz, Yunus E.This study focuses on the application of augmented reality (AR) to electronic practice and its impact on the success of student. The developed application in this study has a recognition-based system structure. The Unity3D platform and the Vuforia AR software development kit are used to perform the application. Flowcharts have been prepared for each electronic experiment and the audio files and the texts to be displayed on the screen have been used to improve interaction with the user. To test the effect of AR application on student success, an experimental study was also conducted on two groups of students (control group [non-using AR] and test group [using AR]). The data obtained from the experimental study have been analyzed using independent sample t test. According to t-test result at 95% confidence level, the probability value p = .002113432 < .05 for the use of AR is found. These results show that the use of AR in electronic practice makes a significant difference in student success.Öğe Economic evaluation of the methods used to reduce energy consumption of a single detached house(GAZI UNIV, FAC ENGINEERING ARCHITECTURE, 2019) Güğül, Gül Nihal.; Köksal, Merih Aydınalp.Turkey's energy consumption from residential and services sector in 2015 has been passed the industrial sector, with a share of 33% of final consumption. Parallel to the increase in population, the number of dwellings in our country is increasing rapidly. About quarter of the dwellings built in our country in the last decade are single family homes that have considerably higher energy utilization per unit area than apartments. In this study, an hourly energy demand model for space heating of a single detached family housing with a heating area of 500 m(2) in Ankara was established by using ESP-r building energy simulation program. Then, the structural materials and renewable energy resources that reduce the energy utilization for space heating based on climate conditions of Ankara were determined by the application of different scenarios to the developed hourly model. The hourly heating estimate model was developed by using hourly climatic data, properties of building envelope and heat gain data. Then the model was calibrated with natural gas consumption data for heating which was monitored daily for one year. After the model was calibrated, various scenarios that suggest the changes in the physical structure of the housing and to use energy demand from different renewable sources were applied to the model. Finally, energy savings obtained by the scenarios and the pay back periods of each scenario are estimated and economically applicable external structure and renewable energy sources are.Öğe Comparative investigation of entrepreneurship and innovation perceptions of preservice teachers(NECMETTIN ERBAKAN UNIV, 2019) Alan, SelahattinThe aim of this study was to examine the entrepreneurship characteristics and innovation skills of the students studying in the departments of Computer Education and Instructional Technologies and students in other departments in the faculties of education. In this context, the students' perceptions of innovation skills and entrepreneurship were examined with a comparative approach by using a comparative relational screening research model in the study. The sample of the study consisted of 319 students studying at Ahmet Kelesoglu Faculty of Education in Necmettin Erbakan University. Entrepreneurship and innovation skills scales were used to collect research data. According to the data analysis, there was a significant difference between students' perceptions of entrepreneurship in terms of department and gender. In addition, there are significant differences in terms of innovation skills according to grade levels. Significant correlations were found between students' innovation skills and perceptions of entrepreneurship.
