İstanbul Beykent Üniversitesi Kurumsal Akademik Arşivi
DSpace@Beykent, İstanbul Beykent Üniversitesi tarafından doğrudan ve dolaylı olarak yayınlanan; kitap, makale, tez, bildiri, rapor, araştırma verisi gibi tüm akademik kaynakları uluslararası standartlarda dijital ortamda depolar, Üniversitenin akademik performansını izlemeye aracılık eder, kaynakları uzun süreli saklar ve yayınların etkisini artırmak için telif haklarına uygun olarak Açık Erişime sunar.
Güncel Gönderiler
VIII. Uluslararası Terörizm ve Güvenlik Konferansı Bildiri Kitabı
(Beykent Üniversitesi, 2025) Tokdemir, Kinem; Dumlu, Hakan
13 Aralık 2024 tarihinde düzenlenen VIII. Uluslararası Terörizm ve Güvenlik Konferansı'nda araştırmacılar, akademisyenler ve alanın profesyonelleri bir araya gelerek güvenlik tehditlerinin güncel boyutlarını tartıştılar. Konferans öncesi ve sonrasında desteklerini esirgemeyen rektörlüğümüze ve öğrencilerimize teşekkürü bir borç biliriz. Konferansta tebliğlerini sunan akademisyenlerin hazırladıkları genişletilmiş özetleri içeren bu kitaptaki metinlerin sorumluluğu yazarlarına aittir.
Endüstri Mühendisliği Bölümü Öğrencilerinin Üniversite Seçimini Etkileyen Kriterlerin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Sıralanması
(Beykent Üniversitesi, 2025) Berkmen, Sabahattin; Özalp, Yunus Can
Endüstri Mühendisliği bölümü günümüz koşulları için gerekli olan mal ve hizmetlerin üretimi, yönetimi ve dağıtımı için gerekli olan çalışmaları yapan ve bu zincirin en etkin şekilde kullanılmasını sağlayan mühendislik dalıdır. Bu amaçla endüstri mühendisleri gerekli olan bilgi ve deneyimlerini kullanarak gerekli olan kaynakları belirler tasarlar ve tedariğini yapar. Bu süreçte başarı için analitik düşünebilen durumları etkin bir şekilde analiz edebilen ve etik kuralları göz önünde bulunduran mühendisler gereklidir. Bir diğer başarı faktörü ise endüstri mühendisliğinde üniversite seçimidir. Çalışmamızda öğrencilerin endüstri mühendisliği bölümü için üniversite seçimlerini etkileyen kriterler çok kriterli karar verme yöntemleri ile sıralanmıştır. Çalışmamız, kesitsel türde olup evrenini Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Endüstri Mühendisliği öğrencilerinden toplam 50 kişi oluşturmuş ve veriler online olarak toplanmış, analiz edilmiştir. Bu çalışmada, endüstri mühendisliği bölümü için üniversite seçiminde etkili olan kriterler uzman görüşü alınarak ve literatür taraması sonucu elde edilmiş ve farklı yöntemler kullanılarak sıralanmış ve yöntem karşılaştırılması yapılmıştır.
İstanbul Depremine Hazırlık Kapsamında 2000 Yılı Öncesi Yapılmış Betonarme Yapıların Kronik Problemleri Ve Çözüm Önerileri
(2025) Özkaynak, Hasan
Ülkemiz sığ deprem etkilerinin yoğun olarak hissedildiği ve sismik aktivitenin yüksek olduğu bir coğrafyada yer almaktadır. Mevcut yapılarımızın azımsanmayacak bir bölümünün mühendislik hizmeti görmeden imal edilmiş olması nedeniyle geçmişte yaşadığımız depremler, büyük can ve mal kayıplarına sebep olmuştur. Şehirlerimizin deprem direncinin artırılması için etkili önlemler alınmadığı sürece ileriki yıllarda meydana gelebilecek muhtemel depremlerin de büyük zararlar vereceği ortadadır. Bu nedenle deprem güvenliği bilinmeyen yapılarımızın mevcut yapı stokundan ayıklanarak güncel durumlarının belirlenmesi ve deprem riskinin azaltılması için ivedilikle harekete geçilmesi gerekmektedir. Özellikle beklenen İstanbul depremi açısından 2000 yılı öncesi yapılmış yapıların deprem güvenliklerinin sorgulanması ve bu yapıların güçlendirilerek İstanbul’un deprem direncinin artırılması hususu ülkemiz geleceği açısından da büyük önem taşımaktadır. Geçtiğimiz yıllarda yaşadığımız acı tecrübelerden; 17 Ağustos 1999 Düzce depremi, 26 Eylül 2019 Silivri Depremi ve 06 Şubat 2023 Kahramanmaraş depremleri yakın tarihin en belirgin örnekleridir. Bu yazıda muhtemel İstanbul depremine hazırlık açısından önemli olan farklı güçlendirme teknikleri sunulmuştur. Söz konusu yöntemler insanların tahliyesine gerek kalmaması nedeniyle son derece rasyonel ve uygulanabilir nitelikte olduğu düşünülmektedir.
Edı̇rne’de Bir Endüstri Mirası: Balon Hangarı Ve Yenı̇den İşlevlendı̇rilmesi
(2025) Gedik, İbrahim; Ciritci, İlke
Bu çalışma, Türkiye’nin ender örneklerinden biri olan Edirne Balon Hangarı’nı ele almaktadır. Erken 20. yüzyılda askeri amaçlarla inşa edilen ve havacılık tarihimizde önemli bir yere sahip olan yapı, Y formlu hangar tipolojisinin nadir bir örneği olup, modern inşaat teknolojilerinin erken betonarme uygulamalarını yansıtmaktadır. Yapının mimari özellikleri detaylı olarak incelenmiş; plan şeması, cephe düzenlemeleri, taşıyıcı sistemleri ve özgün malzeme kullanımı gibi unsurlar değerlendirilmiştir. Edirne’deki tarihi askeri alanın bir parçası olarak bölgenin kimliği ve bütünlüğüyle ilişkisi vurgulanmış, korunması ve yeniden işlevlendirilmesi için öneriler sunulmuştur. Bu kapsamda, hangarın tarihi değerinin korunarak görünürlüğünün artırılması, özgün işlevine sadık kalınarak yeniden yaşatılmasının gerekliliği ortaya konmuştur. Çalışma, endüstri mirasının korunması ve sürdürülebilirlik açısından önemli bir örnek teşkil etmektedir.
Derin Öğrenme Modelleri Kullanarak Retina Hastalığı Sınıflandırması
(Beykent Üniversitesi, 2025) Ayan, Fatma; Serttaş, Soydan
Bu çalışma, derin öğrenme yöntemlerini kullanarak retina hastalıklarının otomatik sınıflandırılmasını ve teşhis süreçlerini iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Retina hastalıkları, özellikle diabetik retinopati, yaşa bağlı maküler dejenerasyon (AMD), glokom ve retina damar tıkanıklığı, dünya genelinde görme kaybının başlıca nedenleri arasındadır. Bu hastalıkların erken teşhisi ve doğru sınıflandırılması, görme kaybını önlemek adına kritik bir öneme sahiptir. Derin öğrenme tabanlı yaklaşımlar, insan faktörüne bağlı teşhis hatalarını azaltarak daha yüksek doğruluk oranları sunmakta ve retina görüntüleme yöntemlerinin etkinliğini artırmaktadır.
Çalışmada, konvolüsyonel sinir ağları (CNN) ve transfer learning modelleri kullanılarak retina hastalıklarının sınıflandırılmasının karşılaştırılması gerçekleştirilmiştir. Fundus ve optik koherens tomografi (OCT) görüntüleri üzerinde yapılan analizler, yüksek doğruluk oranlarıyla bu yöntemlerin etkili olduğunu ortaya koymaktadır. Elde edilen modeller, doğruluk, hassasiyet, hatırlama ve F1 skoru gibi metriklerle değerlendirilmiş ve klinik uygulamalardaki potansiyelleri irdelenmiştir.
Araştırma sonuçları, derin öğrenme yöntemlerinin, retina hastalıklarının erken teşhisinde hız, doğruluk ve tekrarlanabilirlik gibi avantajlar sunduğunu göstermektedir. Özellikle CNN tabanlı modellerin performansı, uzman teşhis süreçlerini destekleyerek görme kaybını önlemeye yönelik önemli bir katkı sağlamaktadır. Bu çalışma, tıbbi görüntüleme teknolojilerinde derin öğrenmenin kullanımına dair yeni bir perspektif sunmakta ve sağlık profesyonellerinin iş yükünü azaltacak çözüm önerileri ortaya koymaktadır.
