Welcome to the Uludag University Academic Repository!
Bursa Uludağ University aims to contribute to the advancement of science and technology by adopting clear, repeatable and reliable research outputs and applications; is committed to the broad dissemination of knowledge for the benefit of society and all external stakeholders.
BUU Open Access System offers scientific and artistic products such as books, articles, theses, encyclopedias and works of art produced by our faculty members and students in accordance with international standards and intellectual property rights.
Bursa Uludağ University is a leading institution using DSpace.
Recent Submissions
O-RAN tabanlı yeni nesil haberleşme sisteminin benzetimi ve başarım analizi
(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2025-05-04) Bilir, Emin; Cicioğlu, Murtaza; Fen Bilimleri Enstitüsü; Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı; 0009-0009-6871-6455
Son yıllarda, mobil operatörlerin Radyo Erişim Ağı (RAN) mimarilerinin verimliliğini, zekasını ve satıcı firma bağımsızlığını arttırma çabaları, Açık Radyo Erişim Ağı (O-RAN) kavramını hücresel mobil ağlarda öne çıkaran ve üzerinde yoğun araştırmalar yapılan bir alan haline getirmiştir. O-RAN, RAN işlevlerini açık hale getirip sanallaştırmayı ve optimize etmeyi amaçlamaktadır. Bu bağlamda, birden fazla satıcının sağladığı ayrıştırılmış ağ bileşenlerinin açık arayüzlerle bağlandığı sanallaştırılmış RAN çözümlerini desteklemektedir. O-RAN, beyaz kutu donanımları ve çeşitli satıcılardan temin edilen açık kaynaklı yazılım bileşenlerinin uyum içinde çalışmasını sağlayan, standartlaşmış bir ara bağlantı yapısına dayalıdır. Bu mimari, modüler bir baz istasyonu yazılım yığınını, farklı üreticilerin ana bant ve radyo ünitesi bileşenleriyle sorunsuz bir şekilde entegre eden, kullanıma hazır donanımlar üzerinde çalıştırır. O-RAN mimarisinin, farklı ağ politikaları ve ağ senaryoları açısından analiz edilmesi, yeni nesil ağlar için büyük önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında, O-RAN mimarisi ve sağladığı avantajlar ayrıntılı bir şekilde ele alınmıştır. Ayrıca O-RAN mimarisi için yeni bir hücre değişim algoritması tasarlamış ve farklı hücre değişim algoritmaları ile birlikte hücre değişim performans analizi ve benzetimi gerçekleştirilmiştir. Gerçekçi analizler yapılabilmesi için bir kampüs ağı tasarlanmış ve farklı senaryolar ile hücre değişim algoritmalarının performansları karşılaştırılmıştır. O-RAN mimarisi için önerilen hibrit hücre değişim algoritması, Referans Sinyal Alınan Güç (RSRP) ve Hizmet Kalitesi (QoS) temelli hücre değişim algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, O-RAN için geliştirilen hibrit hücre değişim algoritmasının daha iyi performans sergilediği tespit edilmiştir. Son olarak, bulanık mantık yaklaşımının O-RAN hücre değişimi üzerindeki etkisi incelenmiş ve hibrit hücre değişim algoritması ile karşılaştırılmıştır. Bulanık mantık ile istasyonların kapasiteleri daha homojen dağıtılmıştır. RSRP politikadaki blok oranı %16,23’ten sırası ile hibrit ve bulanık mantık yaklaşımıyla %7,15 , %6,25’e düşürülmüştür.
Montaj operasyonlarında operatör verimliliğinin yapay zekâ temelli görüntü izleme ile iyileştirilmesine yönelik bir Endüstri 4.0 yaklaşımı
(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2025-05-30) Ceylan, Öznur Ay; Emel, Erdal; Fen Bilimleri Enstitüsü; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı; 0000-0002-4112-7185
Modern üretimdeki manuel montaj işlemlerinde ortaya çıkan yüksek hata oranları verimlilik ve ürün kalitesi açısından ciddi zorluklar yaratmaktadır. Bu nedenle, manuel montaj işlemlerini gerçek zamanlı izleyerek operatör hatalarını tespit edip anında düzeltmek kritik öneme sahiptir. Son yıllarda, özellikle makine öğrenmesine dayalı çalışmalar ile görüntülenen montaj eylemlerindeki operatör hataları tespit edilerek verilen geri bildirimler sayesinde düzeltilmektedir. Fakat, şimdiye kadar yapılan çalışmalar genellikle el becerisi gerektiren montaj eylemlerini ve el-nesne etkileşimlerini göz ardı etmektedir. Halbuki, montaj eylemleri tamamen el hareketleri ile ellerin birtakım montaj aletleri ve parçalarla olan etkileşimine dayanmaktadır. Bu çalışmada, el becerisi gerektiren montaj eylemlerinin gerçek zamanlı olarak tanınması amacıyla üç boyutlu el eklem koordinatlarının kullanıldığı bir yöntem önerilmektedir. Önerilen hibrit yaklaşım, derin öğrenme tabanlı bir nesne tespiti yöntemi, bir el pozu tahmini algoritması ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağı temelli bir sınıflandırıcının bütünleşik olarak çalışacağı şekilde tasarlanmıştır. Hibrit sistemde öncelikle, akan video karelerine YOLOv8 uygulanarak bir montaj eyleminin olası başlangıç noktası tespit edilir. Daha sonra, ilk tespit noktasından farklı bir başlangıç noktasını temsil eden bir başka nesne tespit edilene kadar geçen video karelerinden MediaPipe Hands ile el eklem koordinatları çıkarılır. Elde edilen zaman serisi verilerini uygun montaj eylemi olarak sınıflandırmak amacıyla LSTM temelli bir montaj eylemi tanıma ağı kullanılır. Önerilen yöntemi test etmek amacıyla gerçek bir üretim ortamından toplanan yeni bir veri kümesi oluşturulmuştur. Yapılan bu çalışma sayesinde gerçek zamanlı montaj eylemlerinin tanınması ve yerinin belirlenmesi konusunda sırasıyla %85,23 ve %89,95 doğruluk oranına ulaşılarak operatör verimliliğinin artırılması açısından önemli bir başarı elde edilmiştir.
Yeni nesil elektrikli taşıtlarda enerji verimli sürüş analizleri
(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2025-05-23) Efe, Savran; Karpat, Fatih; Fen Bilimleri Enstitüsü; Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı; 0000-0002-9518-6498
Elektrikli taşıtların geleneksel araçlara göre sessiz, yüksek performanslı ve çevreci oluşları kişisel kullanımdan toplu ulaşım araçlarına kadar geniş yelpazede benimsenmelerini sağlamaktadır. Düşük enerji tüketimli olmaları daha uzun sürüş menzili sağlayıp sürücülerin menzil kaygısının azaltılmasını sağlar. Bu tez çalışmasında bir batarya elektrikli araç ile çok sürücülü gerçek-dünya sürüş verileri elde edilip sürücü davranışları istatistiksel veri analizi yöntemleri ile incelenmiştir. Yol yüzey koşulunun sürüşe ve enerji tüketimine etkisinin incelenmesi için test aracı ile aynı sürüş davranışlarıyla asfalt, beton, engebeli ve toprak yollarda sürüş verisi elde edilmiştir. Elde edilen veriler RF, SVM, ANN, LSTM, GRU olmak üzere beş farklı makine öğrenmesi algoritmasının eğitim sürecinde kullanılıp yol koşulunun ek sensör ihtiyacı olmadan standart CANbus verileriyle tespit edilmesi sağlanmıştır ve yöntem performans kıyaslaması gerçekleştirilmiştir. Aynı zamanda farklı yol koşullarında yapılan sürüşlerdeki enerji tüketimleri kıyaslanmıştır. Diğer yandan araç çekiş kontrol sistemine bulanık mantık destekli güç yönetim sistemi kurgulanıp gerçek-dünya sürüşleriyle etkinliği belirlenmiştir. Tez çalışmasının bulgularında sürücülerin enerji tüketimi odaklı sürüşlerinin değerlendirilme teknikleri belirlenmiştir. Yol yüzey koşulunun pedal oranı ile araç ivmesi arasındaki doğrusal ilişkiyi bozduğu görülmüştür. Beş farklı makine öğrenmesi yöntemi arasında SVM yöntemi en kısa eğitim süresiyle en yüksek tahmin doğruluğuna ulaşmıştır. Araç enerji tüketiminin en yüksek engebeli yolda, en düşük enerji tüketimi ise beton zeminde elde edilmiştir. Enerji tüketimi azaltma amaçlı kurgulanan bulanık mantık destekli güç yönetim sistemi kabul edilebilir dinamik sürüş performans kaybına karşılık toplam enerji tüketimi %9,16 azaltılmıştır. Elde edilen çıktılar enerji verimliliği odaklı elektrikli taşıt analizlerine yol gösterici nitelik taşımaktadır.
Atipik teratoid rabdoid tümörde uzun kodlanmayan RNA’ların polikomb baskılayıcı kompleks 2 üzerindeki düzenleyici etkilerinin in-vitro ve retrospektif olarak araştırılması
(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2025-01-10) Gürbüz, Melisa; Tunca, Berrin; Sağlık Bilimleri Enstitüsü; Tıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı; 0000-0003-3972-1289
Atipik teratoid / rabdoid tümör (AT/RT), merkezi sinir sisteminin (MSS) nadir ve agresif pediatrik bir beyin tümörüdür. AT/RT patogenezinde ana olay, SWI/SNF kromatin yeniden modelleyici kompleksin üyesi SMARCB1 proteinini kodlayan gendeki kayıp sonucu bu proteinin antagonistiği polikomb baskılayıcı kompleks 2 (PRC2) alt birimi enhansır zeste homolog 2 (EZH2)’nin anormal üretimi ve tümör baskılayıcı gen bölgelerinin histon 3’ün 27. lizin kalıntısında istenmeyen trimetilasyon (H2K27me3) birikimi gerçekleşmesidir. H3K27me3 birikiminin önüne geçebilmek için tazemetostat bileşiği faz çalışmaları devam eden bir EZH2 inhibitörüdür. Farklı kanserlerin PRC2 aktivitesinde EZH2’ye bağlanabilen uzun kodlanmayan RNA’ların (LncRNA), kompleksi genlere yönlendirilerek H3K27me3 oluşumundaki önemi tanımlanmış olmasına rağmen AT/RT’de PRC2’nin lncRNA temeli bilinmemektedir. Mevcut tez çalışmasında EZH2’ye bağlı lncRNA’ların tanımlanması ve etkinliklerinin araştırılması ve lncRNA MALAT1’in inhibisyonuyla H3K27me3 seviyeleri başta olmak üzere hücrelerin agresifliğinde etkili migrasyon, invazyon ve tümör boyutu üzerindeki etkilerinin tazemetostat ile kıyaslanarak araştırılması hedeflenmiştir. Bu amaç ve hedefler doğrultusunda EZH2 proteinine bağlı lncRNA’ları belirlemek için RNA immünopresipitasyon (RIP) yöntemi kullanılmıştır. MALAT1 inhibitörü ve tazemetostat varlığında, H3K27me3 seviyelerindeki değişkenlik immünofloresan yöntemi ile, kanser hücrelerinin agresifliğine etkisi yara iyileşmesi, transwell sistem invazyon testi ve 3D tümör oluşturabilme deneyleri ile araştırılmıştır. İn vitro araştırmalar, AT/RT tanısı almış 10 hastanın tümör doku örneklerindeki lncRNA seviyeleri ile klinikopatolojik verileri arasındaki ilişkilendirme çalışmasıyla klinik düzeyde desteklenmiştir. Sonuçta, nadir bir beyin tümörü AT/RT için ilk defa PRC2 aracılı lncRNA düzenlemesinin önemi agresiflik ve klinikopatolojik açıdandan değerlendirilmiştir. Ayrıca, bu lncRNA’lardan MALAT1’i hedeflemenin AT/RT için EZH2 aracılı PRC2 inhibisyonuna alternatif terapötik hedef olabileceği gösterilmiştir.