İşcan, Hazim
Loading...
Profile URL
Name Variants
Iscan, Hazim İşcan, Hazi̇m
Job Title
Email Address
hiscan@ktun.edu.tr
Main Affiliation
10.01. Department of Computer Engineering
Status
Current Staff
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Research Topics
Domains
Physical SciencesSocial Sciences
Fields
Computer ScienceDecision SciencesEngineering
Subfields
Artificial IntelligenceInformation SystemsInformation Systems and ManagementAerospace Engineering
Specific Research Areas
Metaheuristic Optimization Algorithms Research
Evolutionary Algorithms and Applications
Blockchain Technology Applications and Security
Technology Adoption and User Behaviour
Robotics and Sensor-Based Localization
Sustainable Development Goals
1NO POVERTY
0
Research Products
2ZERO HUNGER
0
Research Products
3GOOD HEALTH AND WELL-BEING
1
Research Products
4QUALITY EDUCATION
0
Research Products
5GENDER EQUALITY
0
Research Products
6CLEAN WATER AND SANITATION
0
Research Products
7AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
0
Research Products
8DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
0
Research Products
9INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
0
Research Products
10REDUCED INEQUALITIES
0
Research Products
11SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
0
Research Products
12RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
0
Research Products
13CLIMATE ACTION
0
Research Products
14LIFE BELOW WATER
0
Research Products
15LIFE ON LAND
0
Research Products
16PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
0
Research Products
17PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
1
Research Products
Documents
8
Citations
171
h-index
6
Documents
7
Citations
134
Publication Collaboration
| Affiliation Name | Count |
|---|---|
| Selçuk University | 9 |
| Konya Technical University | 4 |
| Konya Eğitim ve Araştırma Hastanesi | 1 |
1 / 1
Data obtained from OpenAlex
Scholarly Output
6
Articles
1
Views / Downloads
34/155
Supervised MSc Theses
4
Supervised PhD Theses
1
WoS Citation Count
9
Scopus Citation Count
10
Patents
0
Projects
0
WoS Citations per Publication
1.50
Scopus Citations per Publication
1.67
Open Access Source
5
Supervised Theses
5
| Journal | Count |
|---|---|
| IEEE ACCESS | 1 |
Current Page: 1 / 1
Scopus Quartile Distribution
Competency Cloud
6 results
Scholarly Output Search Results
Now showing 1 - 6 of 6
Article Citation - WoS: 9Citation - Scopus: 10A Novel Candidate Solution Generation Strategy for Fruit Fly Optimizer(IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 2019) İşcan, Hazım; Kıran, Mustafa Servet; Gündüz, MesutFruit fly optimization algorithm (FOA) is one of the swarm intelligence algorithms proposed for solving continuous optimization problems. In the basic FOA, the best solution is always taken into consideration by the other artificial fruit flies when solving the problem. This behavior of FOA causes getting trap into local minima because the whole population become very similar to each other and the best solution in the population during the search. Moreover, the basic FOA searches the positive side of solution space of the optimization problem. In order to overcome these issues, this study presents two novel versions of FOA, pFOA_v1 and pFOA_v2 for short, that take into account not only the best solutions but also the worst solutions during the search. Therefore, the proposed approaches aim to improve the FOA's performance in solving continuous optimizations by removing these disadvantages. In order to investigate the performance of the novel proposed FOA versions, 21 well-known numeric benchmark functions are considered in the experiments. The obtained experimental results of pFOA versions have been compared with the basic FOA, SFOA which is an improved version of basic FOA, SPSO2011 which is one of the latest versions of particle swarm optimization, firefly algorithm called FA, tree seed algorithm TSA for short, cuckoo search algorithm briefly CS, and a new optimization algorithm JAYA. The experimental results and comparisons show that the proposed versions of FOA are better than the basic FOA and SFOA, and produce comparable and competitive results for the continuous optimization problems.Master Thesis Dolar Endeksi, Nasdaq Endeksi, Altın ve Bitcoin Değerlerinin Birbirlerine Bağlı Olarak Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi(Konya Teknik Üniversitesi, 2023) Kanak, Samet Kaan; İşcan, HazimYatırım bizler için önemli bir kaynaktır. İnsanlar birikimlerini yatırım araçları ile değerlendirmek isterler. Günümüzde dolar, altın, euro, gümüş, borsa ve son zamanlarda popüler olan Bitcoin ve diğer kripto paralar gibi çok fazla yatırım aracı mevcuttur. Makine öğrenmesi birçok alanda kullanılmaktadır. Finans alanında da geçmişteki verilerden yararlanılarak geleceğe yönelik tahminlerde makine öğrenmesinden yararlanılmaktadır. Bu çalışmada yatırımcılara yardımcı olabilmek ve ileriye dönük tahminlerde bulunabilmek amacıyla doların önemli para birimlerine karşı gücünü gösteren dolar endeksi, Amerika'daki finansal olmayan firmaları barındıran Nasdaq 100 endeksi, en eski ve kıymetli yatırım araçlarından altının ons değeri ve son zamanlarda gittikçe popülaritesi artan Bitcoinin değeri kullanılmıştır. Investing.com internet sitesinden alınan 2012-2022 yılları arasındaki kapanış değerleri ile iki, beş ve on yıllık veri setleri oluşturulmuştur. Python programlama dili ile makine öğrenmesinde Lineer Regresyon, Lasso ve Karar ağaçları yöntemleri kullanılmıştır. Üç para birimi bağımsız değişken yapılmış, bağımlı değişken para birimi tahmin edilmiştir. Çalışma sonucunda on yıllık veri setiyle çalıştırılan uygulamanın daha başarılı sonuçlar verdiği, yöntem olarak da Lasso ve Karar ağaçlarının doğrusal regresyondan başarılı sonuçlar çıkardığı gözlemlenmiştir. Veri setinde olmayan gerçek değerler ile test edilen uygulamanın gerçek değerlere yakın sonuçlar verdiği ortaya çıkmıştır.Master Thesis Windows ve Gnu Linux İşletim Sistemlerinde Güvenlik Sıkılaştırmalarının Analizi ve İyileştirme Modeli(2025) Yapıcı, Serhat; İşcan, HazimGünümüzde bilişim dünyasındaki hızlı gelişmeler, siber saldırıların çeşitlenmesine ve artmasına yol açmıştır. Güvenlik açıklarının çoğalması ve savunmasız sistemlerin hedef haline gelmesiyle birlikte dijital ortamda karşılaşılan riskler artış göstermiştir. Bu sebep ile bilişim sistemlerinin temel yapı taşı olan işletim sistemlerinin güvenliği önemli derecede değer kazanmıştır. Bu tez, Windows ve GNU/Linux işletim sistemlerinin güvenlik risklerini derinlemesine inceleyerek, bu sistemlerin güvenliğini artırmaya yönelik yenilikçi ve sistematik stratejiler geliştirmeyi amaçlamaktadır. Özellikle güvenlik seviyelerinin yükseltilmesi için otomatize çözümler üreterek, kullanıcı yetkilendirme, gereksiz servislerin kapatılması, ağ güvenliği ve yazılım güncellemeleri gibi temel güvenlik önlemleri kapsamında iyileştirmeler yapılmıştır. Çalışmada, Türkiye Cumhuriyeti Dijital Dönüşüm Ofisi'nin Bilgi ve İletişim Güvenliği Rehberi (BİGR) ile birlikte uluslararası güvenlik standartları (CIS Benchmarks, ISO 27001, NIST SP 800-53 gibi) esas alınarak uyumlu bir yaklaşım benimsenmiştir. Hem teorik hem de uygulamalı bir şekilde güvenlik yönetim sistemlerinin etkinliğini artırmayı hedefleyen bu çalışma, işletim sistemlerinin güvenliğini güçlendirerek modern siber tehditlere karşı sağlam bir savunma mekanizması oluşturmayı amaçlamaktadır. Geliştirilen iyileştirme modeli, Bilgi ve İletişim Güvenliği Rehberi (BİGR) içerisindeki kritiklik seviyelerine göre 3 gruba ayrılmıştır. Önerilen iyileştirme modelinin, siber güvenlik alanında daha dayanıklı sistemler geliştirilmesine katkı sağlayarak, güvenlik risklerini minimize ettiği ve denetim sırasında tespit edilen bulguları kapattığı görülmüştür.Master Thesis Derinlemesine Ayrılabilir Evrişim ve Lstm Ağları ile Görüntülerden Anlamsal ifade çıkarma(Konya Teknik Üniversitesi, 2023) Şenel, Ezgi̇su; İşcan, Hazi̇mBir görüntünün içeriğini, görüntünün bize neler anlattığını cümleler kurarak doğru bir şekilde ifade etmek insan beyni için her ne kadar kolay olsa da bir bilgisayar için bu işlemi yapmak oldukça zordur. Doğru ve iyi biçimlendirilmiş cümleler oluşturmak için, dilin hem sözdizimsel hem de anlamsal olarak anlaşılması gerekir. Bu konuda karşımıza çıkan en büyük zorluk sadece görüntülerde bulunan nesneleri değil, aynı zamanda bu nesnelerin birbirleriyle ilişkisini, nasıl bir ilişki içerisinde olduklarını ifade eden bir açıklama oluşturabilmektir. Derin öğrenme yaklaşımı ile ağlar, görüntülerdeki nesneleri, yüzleri, sahneleri ve diğer anlamsal bilgileri anlamak için büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir. Görüntülerin anlamsal analizi, otomotiv, güvenlik, video gözetimi ve tıbbi görüntüleme gibi birçok alanda uygulanabilmektedir. Bu alan, daha doğru ve karmaşık analizler sağlayan yeni derin öğrenme modelleri ve büyük veri kümeleriyle sürekli olarak gelişmekte ve ilerlemektedir. Bu çalışmada, Flickr_8k veri setinde bulunan 8000 görüntünün, Xception modeli ile özellik çıkarımı yapılmıştır. Diğer bir yandan Flickr_8k'da bulunan görüntülere ait 5 açıklamadan, LSTM ile benzersiz sözlük yapısı ortaya çıkarılmıştır. Elde edilen bu iki veri transfer öğrenme yapılan modele verilerek görüntülerin doğal cümlelere çevrilmesi sağlanmıştır.Master Thesis Bankacilikta Uzaktan Müsteri Ediniminde Müsteri Kimliginin Dogrulanmasi ve Canlilik Tespitinin Makine Ögrenmesi ile Gerçeklestirilmesi(Konya Teknik Üniversitesi, 2023) Karakaya, Şeyma Nur; İşcan, HazimUzaktan Müşteri Edinimi süreci, kişinin fiziksel olarak yapması gereken işlemlerinin (kişinin kendisinin şubeye gitmesi, ıslak imza, aslen kimliğinin gösterilmesi vb.) olmadığı, sürecin tamamen yönetmeliğe uyacak şekilde dijital ortamlar üzerinden gerçekleştirildiği bir süreçtir. Bu işleyişte müşteri olmak isteyen kullanıcılar; kimlik kartı ve yüz tanıma teknolojileri ile zaman ve mekân fark etmeksizin banka müşterisi olabilmektedirler. Kolay ve güvenilir bir şekilde bir bankanın müşterisi olmayı sağlayan bu sistem, şubede bulunma ve evraklara bağımlı işlem mecburiyetini ortadan kaldırmaktadır. Bu çalışmada, Bankalardaki Uzaktan Müşteri Edinimi sürecinin, makine öğrenmesi kullanılarak yürütülmesi amaçlanmıştır. Böylece uzaktan kimlik tespiti için, tüm adımlar sonrasında yapılan müşteri ile müşteri temsilcisinin görüntülü görüşüp kişinin gerçekliğinin teyit edilmesine ihtiyaç duyulmayacaktır. Süreç otomatik olarak ilerletilip, müşterinin güvenilirliğine doğruluk analizi yapılarak karar verilecektir. Müşteri olma süreci için; Python dilinde PyQt kullanılarak bir uygulama kodlanmıştır. Bu uygulama üzerindeki kimlik tespit aşamalarında makine öğrenmesi algoritmalarından faydalanılmıştır. Aynı zamanda OCR, NLP ve OpenCV gibi teknolojiler kullanılarak doğruluk analizi yapılmıştır. Bu çalışmanın özellikle bankacılık ve finans alanında uzaktan müşteri edinimi süreçlerine sağlayacağı katkı değerlendirilmektedir.Doctoral Thesis Meyve Sineği Optimizasyon Algoritmasının Performansını İyileştirmek için Yeni Yaklaşımlar(Konya Teknik Üniversitesi, 2019) İşcan, Hazım; Gündüz, MesutOptimizasyon problemlerinin çözümü son yıllarda dikkat çeken bir konu haline gelmiştir. Bu problemlerin çözümü için birçok meta-sezgisel yöntem geliştirilmiştir. Meta-sezgisel yöntemler optimum çözümü garanti etmezler. Meta-sezgisel yöntemler ile makul zamanda kabul edilebilir çözümler bulmak amaçlanır. Meta-sezgisel yöntemler çoğunlukla probleme özel olmazlar. Meta-sezgisel yaklaşımlar genel amaçlıdır, esnektir ve problemlere uyarlanabilirler. Meta-sezgisel yöntemler bu özelliklerinden dolayı optimizasyon problemlerin çözümünde son yıllarda yoğun olarak kullanılmaktadır. Meyve Sineği Optimizasyon Algoritması (FOA) 2011 yılında sunulmuş bir meta-sezgisel algoritmadır. Meyve sineğinin yiyecek arama davranışından esinlenerek önerilmiştir. FOA basit yapılı, dizayn parametresi az, optimizasyon problemlerine kolay uyarlanabilir, anlaşılması ve programlanması kolay bir meta-sezgisel yaklaşımdır. Bu tür avantajları olmasına rağmen dezavantajları da mevcuttur. Lokal optimuma çabuk takılır. Karar fonksiyonu her zaman pozitiftir. Güncelleme stratejisi [-1, 1] aralığında olduğu için küçüktür. Bu çalışmada, FOA'nın dezavantajlarını gidermek, algoritmanın performansını iyileştirmek ve daha kaliteli sonuçlar üretmesini sağlamak hedeflenmiştir. Bu amaçla FOA'da üç farklı geliştirme yapılmıştır. İlk geliştirmede FOA'ya işaret parametreleri ilave edilmiş ve SFOA olarak adlandırılmıştır. İkincide, FOA'nın karar verme stratejisi iki aşamalı hale getirilmiş ve saFOA olarak adlandırılmıştır. Üçüncüde, FOA'nın arama esnasında en kötü çözümlerinde dikkate alındığı iki farklı versiyon geliştirilmiş ve pFOA_v1 ve pFOA_v2 olarak adlandırılmıştır. Yeni önerilen FOA sürümlerinin performansı iyi bilinen 21 sayısal kıyaslama fonksiyonunda test edilerek araştırılmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar, literatürde iyi bilinen meta-sezgisel algoritmalar ile kıyaslanmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen FOA sürümlerinin sürekli optimizasyon problemleri için karşılaştırılabilir, başarılı ve rekabetçi sonuçlar ürettiğini göstermektedir.