Browsing by Author "Erturan, Ahmet Murat"

Now showing 1 - 9 of 9

Citation - WoS: 1
Citation - Scopus: 1
Detection of 2,4-Dinitrotoluene by Metal- Graphene Hybrid Plasmonic Nanoantennas With a Golden Ratio Rectangular Resonator
(Kaunas Univ Technology, 2023) Erturan, Ahmet Murat; Gültekin, Seyfettin Sinan; Durmaz, Habibe
Plasmonic nanoantenna arrays have become increasingly popular for the detection of chemical molecules, biomolecules, viruses, and agents. In this study, our objective was to detect explosive-based 2,4-dinitrotoluene (2,4-DNT) with a metal-graphene hybrid plasmonic rectangular nanoantenna with a golden ratio size formed by choosing two consecutive numbers from the Fibonacci series. The golden rectangular resonator provides nearly perfect absorption without the need for impedance matching calculations and complex optimisation algorithms. In surface enhanced infrared absorption (SEIRA) applications, the internal losses of metallic nanostructures degrade their sensing performance. To improve performance sensitivity, graphene with high electrical conductivity and electrical tunability was used. The spectral fingerprints of 2,4 DNT at 6300 nm, 6580 nm, and 7500 nm were enhanced with a metal-graphene hybrid structure. The biosensor platform introduced, by combining the graphene and nanoantennas with a golden ratio and by adjusting the Fermi energy level of graphene, can be beneficial for highly sensitive tunable biosensors for a broad spectrum to identify the molecular fingerprints of specific biomolecules.
Eş Zamanlı Konumlandırma, Haritalandırma Uygulamaları ve Nesne Tanıma Tabanlı Konumlandırma
(Konya Teknik Üniversitesi, 2019) Erturan, Ahmet Murat; Gültekin, Seyfettin Sinan
Eş Zamanlı Konumlandırma ve Haritalandırma (SLAM) problemi, robotun bilinmeyen bir ortamın haritasını oluştururken aynı anda bu ortamda kendisini konumlandırması olarak tanımlanır. LIDAR (Light Detection and Ranging) sensörü gibi bir mesafe sensörü ve teker-açı değerlerinin alındığı odometri sensörü kullanılarak robot ortamın haritasını ve bu ortamda konumunu tahmin eder. Açık alanlarda konum bilgisi Küresel Konumlama Sistemi (GPS) ile yüksek doğruluk oranıyla belirlenebilirken kapalı ortamlarda GPS verilerinin alınamamasından dolayı konum bilgisi belirlenemez. Kapalı ortam konumlandırması özellikle savunma teknolojileri için önemli bir konudur. Robot kapalı bir ortamda sensör verilerini girdi olarak alır ve konum tahmini çıktısı verir. Bu tahmini çeşitli Bayes temelli tahmin yöntemleri kullanarak yapar. En sık kullanılan tahmin yöntemlerinden biri Gauss Dağılımı aranmayan Parçacık Filtresi (PF)' dir. PF temelli Monte Carlo Localization (MCL) yöntemi kullanılarak ortamda konum tahmini yapılır. Robot odometri sensör verisinde hata veya giderilemeyen bir gürültü olmadığı takdirde başarılı tahminler ortaya koyar. Ancak ortamda teker kayması, robot kaçırılması, engele takılma gibi bir problemde robot teker açı verilerini kaybederek konum tahminini yanlış yapar. Bu tez çalışmasında kapalı ortamlarda meydana gelebilecek bir teker verisi kaybında robotun konumlandırılması konusunda nesne tanıma tabanlı, yenilikçi bir yöntem önerilmiştir. Bir Derin Öğrenme modeli olan Faster R-CNN ile eğitilen veri seti sonucunda tanınan iki adet nesnenin konumuna göre robotun konumlandırılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda yapılan deneysel sonuçlar verilmiş ve robotun klasik tahmin yöntemlerinin başarısız olduğu hatalı teker verisi durumlarında başarılı konum tahmini gerçekleştirdiği görülmüştür. Tez içeriğinde ayrıca bir kapalı ortamın odometri verisi kullanılmadan haritalandırılması ve ölçeklendirilmesi uygulaması yapılmıştır. Eş Zamanlı Konumlandırma ve Haritalandırma (SLAM) konusunda literatürde en çok kullanılan iki yöntem olan Gmapping ve HectorSLAM yöntemleri uygulamaları yapılmış ve bu yöntemlerin avantaj, dezavantajları belirtilmiştir. Savunma teknolojileri ve savunma sistemleri entegrasyonunda önemli bir konu olan kapalı ortam konumlandırması ve kapalı ortam haritalandırması konuları ele alınmış ve önerilen yöntemlerin başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.
Citation - WoS: 1
Citation - Scopus: 2
Image Processing Based Transportation in Unmanned Aerial Vehicles
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2020) Büyükkelek, Ahmet Furkan; Erturan, Ahmet Murat; Dağadası, Mert; Çelik, Şevval; Aslanbaş, Metehan; Durdu, Akif
The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) has become popular in many fields, especially in the defense industry. Especially in autonomous flights, UAVs that are exposed to variable environmental disruptive effects are shown as a difficult problem to successfully complete their duties. In this study, a high-mobility and low-cost rotary wing UAV with autonomous flight is designed. The UAV, which performs autonomous flight, is intended to recognize and receive 2 different loads of different weight in the cargo receiving area by using image processing methods. In addition, it is aimed to transfer the two loads received by the weight sensor to the weight drop area at a predetermined GPS point by classifying them according to their weight. In the experimental results, it was determined that the UAV successfully recognized the loads, picked them up from the ground and left them by classifying them into the load shedding area. It achieved an average of 90% and 82.5% success in load recognition and classification, respectively. © 2020 IEEE.
Citation - WoS: 13
Citation - Scopus: 15
Machine Learning-Based Approach for Efficient Prediction of Toxicity of Chemical Gases Using Feature Selection
(Elsevier, 2023) Erturan, Ahmet Murat; Karaduman, Gül; Durmaz, Habibe
Toxic gases can be fatal as they damage many living tissues, especially the nervous and respiratory systems. They can cause permanent damage for many years by harming environmental tissue and living organisms. They can also cause mass deaths when used as chemical weapons. These chemical agents consist of organophosphates, namely ester, amide, or thiol derivatives of phosphorus, phosphonic or phosphinic acids, or can be synthesized independently. In this study, machine learning models were used to predict the toxicity of chemical gases. Toxic and non-toxic gases, consisting of 144 gases, were identified according to the United States Environmental Protection Agency, Occupational Safety and Health Administration, and the Centers for Disease Control and Prevention. Six machine-learning models were used to predict the toxicity of these chemical gases. The per-formance of the models was verified through internal and external validation. The results showed that the model's internal validation accuracy was 86.96% with the Relief-J48 algorithm. The accuracy value of the model was 89.65% with the Bayes Net algorithm for external validation. Our results reveal that identifying the toxicity of existing and potential chemicals is essential for the early detection of these chemicals in nature.
Metamalzeme Tabanlı Plazmonik Nanoanten Dizi Tasarımları ile Biyo-algılama ve Savunma Sistemlerine Yönelik Uygulamalar
(2024) Erturan, Ahmet Murat; Gültekin, Seyfettin Sinan; Sağır, Habibe Durmaz
Işığın, elektriğin ve ısının kontrolü, tüm insanlık tarihi boyunca elektrik ve elektromanyetik teknolojilerdeki birçok yeniliğin temelini oluşturmuştur. Sensörler, lazerler, gelişmiş bilgisayar teknolojileri ve kablosuz haberleşme sistemleri gibi birçok devrimsel gelişmenin kapısını aralayan ilk adımlar, ışığın ve diğer enerji formlarının hareket biçimini kontrollü olarak yönetme motivasyonuna dayanır. Işığın ya da elektromanyetik dalgaların nano ölçekteki yapılarla kontrolü, son yıllarda çığır açan araştırmaların başında gelir ve bu henüz bir başlangıçtır. Şüphesiz, bu başlangıcın en önemli mihenk taşlarından biri metamalzemelerin keşfidir. Metamalzemeler, doğada var olmayan ve olağanüstü elektriksel ve manyetik davranışlar gösteren kompozit malzemelerdir. Metamalzeme fikrinin ortaya atılması ve ilerleyen yıllarda geliştirilmesi sonucunda, ışığın ve daha genel bir resimde elektromanyetik dalgaların benzersiz bir şekilde manipüle edilerek birçok disipline uygulanabileceği gösterilmiştir. Plazmonik yapılar, metamalzemelerin daha yüksek frekanslarda ve çok küçük boyutlarda tasarımına dayanır. Bunun altında yatan fiziksel fenomen, dalga boyu altı metal parçacıkların ışıkla girdiği etkileşim sonucunda yüzey boyunca yayılan yüzey plazmonlarıdır. Bu plazmonlar, metal-dielektrik arayüzde yayılarak ışığı farklı formlara manipüle edebilme yeteneği sunar. Metamalzeme tabanlı plazmonik yapılar sayesinde yüzeye gelen elektromanyetik dalga, olağanüstü kırılma, yansıma ya da mükemmel emilim gibi davranışlara maruz bırakılır. Dalga boyu altı nanoparçacıkların ışıkla etkileşimi sonucu yayılan plazmonlar, yüzeyde elektrik ve manyetik alanlar oluştururken, kolektif salınan bu yüklerin harmonik salınımlara uğraması lokalize yüzey plazmon rezonansı (LSPR) fenomenini doğurur. Böylece yüzey üzerinde sınırlı ama oldukça güçlü elektrik alanlar oluşur ve yüzey boyunca meydana gelebilecek değişiklikler bu davranışta bozulmaya neden olur. Metamalzeme tabanlı plazmonik sensörler bu davranışı ele alarak çalışır ve yüzey boyunca meydana gelebilecek çok küçük kırılma indisi değişikliklerini bile yüksek hassasiyetle, etiketsiz ve eş zamanlı olarak algılar. Tüm bu gelişmelerden hareketle, tez kapsamında ele alınan konu temelde metamalzeme tabanlı plazmonik yapılar ve bu yapıların tıp, askeri savunma veya çevre güvenliği gibi geniş alanlara veya farklı disiplinlere yönelik uygulanabilirliğini göstermektedir. Olağanüstü optik özellikleri, ışığı manipüle etme yetenekleri ve kullanım avantajlarının detaylı analizleriyle önerilen nanoanten yapılarının matematiksel modellemesi, nümerik analizleri, fabrikasyon süreçleri ve ölçüm adımları detaylı bir şekilde anlatılmıştır. Tez kapsamında tasarlanan metamalzeme tabanlı plazmonik sensörlerden ilki, protein IgG'nin tespitine yönelik SEIRA yöntemi kullanan çift rezonatörlü ve çift bantlı bir nanoanten modellemesidir. Burada elde edilen sonuçlarda Amid-1, Amid-2 ve Amid-3 bantlarının yanı sıra PMMA direncine ait C=O bağlarının da spektral parmak izleri rezonans modlarıyla açıklanmış ve detaylı olarak analiz edilmiştir. İkinci olarak ele alınan konu, kimyasal moleküler tespit yapmak amacıyla yine SEIRA yöntemini baz almış bir sensör yapısı önermiştir. Bu sensörün amacı, son derece tehlikeli bir patlayıcı olan TNT'nin öncül maddesi 2,4-DNT'nin metamalzeme tabanlı plazmonik bir nanoanten dizisi ile tespitini yapmaktır. Elde edilen sonuçlarda, 2,4-DNT'nin üç spektral imzası, sensörün rezonans modunda dip işaretleri ortaya çıkarmış ve bu molekülün tespiti yapılmıştır. Önerilen sensörün etiketsiz algılama, eş zamanlı tespit ve küçük boyutta olma avantajları, onların askeri savunma sistemlerine entegrasyonlarını ciddi şekilde kolaylaştırır. Üçüncü olarak ele alınan konu, dünya genelinde yaygın bir psikiyatrik hastalık olan Majör Depresif Bozukluğun (MDB) erken tanısının kantitatif, etiketsiz ve non-invaziv bir yöntemle tespitine yönelik geliştirilen metamalzeme tabanlı plazmonik sensör yapısıdır. Burada kullanılan yöntem Olağanüstü Optik İletim (EOT) fenomenine dayanır. Bu fenomenin temelinde, görünür bölgede yüzeye gelen ışığın iletimi prensibi yatar. Vücutta dengesizlikleri depresyona neden olduğu bilinen dopamin, serotonin, VEGF ve IL-6 biyomoleküllerinin 0.1 ng/mL LoD (Tespit sınırı) değeriyle tespiti başarılı bir şekilde yapılmış ve literatüre kantitatif bir yöntemle depresyonun tespiti önerisi sunulmuştur. Son olarak, metamalzemelerin ışığın manipülasyonu yeteneğine yeni bir katkı sunan ve ışığın fazı, polarizasyonu gibi diğer parametrelerini de manipüle edebilen metayüzeyler konusu ele alınmıştır. Bu metayüzeyler bugüne kadar genellikle ortogonal doğrusal polarizasyonla ışık girişimi için tasarlanmıştır. Ancak bu yapılar, optik algılama, görüntüleme ve spektroskopide oldukça önemli bir yere sahip olan dairesel polarize ışıkla verimsizdirler. Bundan dolayı, RCP ve LCP ışık altında çalışabilen, hem rezonans fazı hem de geometrik fazı destekleyen metayüzey tasarımı ele alınmıştır. Elde edilen bulgularda, gelen ışığın açısına duyarlı olarak RCP ve LCP ışığı başarılı bir şekilde ayırıp filtreleme yapılabildiği gösterilmiştir. Tüm önerilen metayüzeylerin fabrikasyon süreçleri ve ölçümleri detaylı olarak aktarılmıştır.
Mimari Plan Ölçümünde Lidar Sensör ve Slam Uygulamarı: Konut Üzerinden Bir Çalışma
(Literatür Academia, 2021) Ulusoy, Mine; Erturan, Elif Merve; Erturan, Ahmet Murat
Refractive Index Based Detection With a High Sensitivity Biosensor Enhanced by Graphene
(Konya Teknik Univ, 2024) Erturan, Ahmet Murat; Gültekin, Seyfettin Sinan
Over the past decade, optical sensors have made significant advances. An optical sensor examines the environmental impact through the change of an optical signal and offers advantages such as low cost and label-free detection. In this study, a sensor consisting of a single graphene layer and a slit positioned on the substrate is proposed. The strip gap made to improve the excitation of graphene plasmons allowed to achieve 96.2% high transmission resonance mode. This demonstrates the ability of the sensor surface to detect changing environmental conditions. The results show that the sensitivity of the sensor is 6282 nm/RIU when the sensor surface is exposed to analytes with different refractive indices. The use of a single graphene sheet eliminates the need for a metal resonator and achieves a higher sensitivity compared to some experiments recently published in the literature. Thus, the disadvantage of significant ohmic losses in metal resonators is avoided. Furthermore, a thorough discussion of various factors, including the modification of the strip gap width on the graphene layer and electrical tunability, led to the achievement of optimal sensitivity.
Citation - WoS: 1
Citation - Scopus: 1
Simultaneous Detection of Molecules With the Surface-Enhanced Infrared Absorption Sensor Platform Based on Disk Antennas With Double Spacer
(Taylor & Francis Inc, 2023) Erturan, Ahmet Murat; Durmaz, Habibe; Gültekin, Seyfettin Sinan
Biomolecule detection has become important in many applications such as medical diagnosis, forensic analysis, basic biological studies, and food quality assessment. In particular, the Mid-infrared range offers an important opportunity for biomolecular sensing as it covers the molecular vibrational spectra of vital biochemicals such as Deoxyribonucleic acid, Ribonucleic Acid, and proteins. In this study, a double band absorbing plasmonic nanoantenna array with two gold disk resonators is proposed. The biosensing ability of this structure was investigated using the protein-goat anti-mouse immunoglobulin G model and Polymethyl methacrylate film. The basic structural bonds of protein monolayer, namely Amide-I, Amide-II, and Amide-III showed vibrational signatures at 6010 nm (similar to 1664 cm(-1)), 6496 nm (similar to 1539 cm(-1)), and 6989 nm (similar to 1431 cm(-1)) wavelengths, respectively. In addition, the spectral response of the proposed antenna structure was investigated using a Polymethyl methacrylate film by detecting the C=O and the C-H bonds. The strong dipole moment at C=O showed a strong absorption deep at 5782 nm (similar to 1730 cm(-1)) while the C-H bond has shown a relatively low absorption deep at 3350 nm (similar to 2985 cm(-1)) and 3395 nm (similar to 2946 cm(-1)). Our findings indicate that the double spacer disk configuration detects the spectral signature of the protein monolayer and Polymethyl methacrylate film in each band, simultaneously. The dual-band can be tuned independently by carefully engineering the radii of the double disks without making an effect on the other band. The proposed structure can be used as a characterization tool for identifying unknown complex molecules by simply detecting their spectral fingerprints in each mode of the dual-band, independently. Also, this design strategy can be insight to multi-mode SEIRA platforms, where more complex chemical molecules are needed to be detected or identified in biology, chemistry, and defense areas.
The Use of Lidar Technology in Architectural Offices
(2019) Erturan, Ahmet Murat; Durdu, Akif; Erturan, Elif Merve
Together with the developing technology, robotic systems are used in many areas such as defence technologies, manufacturing industry, search and rescue. The integration of these systems into different areas decreases the need for manpower and has a positive effect on cost. From the past to the present, architectural structures have been made by man-power. On the other hand, the effects of robotics systems in the construction have been observed in recent years. Especially with the usage of 3-dimensional printers and building materials, the construction time is shortened and large financial gains have begun. The use of technology is also seen in the field of interior architecture. By means of machine learning and deep learning algorithms, different furniture and home decorations have been selected according to the dimensions of the room. For example, the algorithm chooses the highest accuracy to have the best visualization and usage area of the furniture to be selected considering the room size and shape. In this paper, it is aimed to map the interior decoration environment through the LIDAR. It is clear that it is difficult to take measurements and prepare plans with traditional methods. The LIDAR, an advanced laser distance measuring sensor, measures the distance as a result of returning the beam spread by itself. The time of LIDAR measurement can be as short as 1 minute. Although it is not a millimeter, it is possible to map draft plans and space sizes in a very short time. Using the Hector Mapping algorithm, a house mapped with LIDAR was found to give high results in terms of accuracy, while it was found to be a great gain in terms of time. The house was fully mapped and the reference door width was entered and the place was made ready for interior decoration.