Profile URL: https://hdl.handle.net/20.500.13091/11912
Job Title:Prof. Dr.
Email Address:bakdemir@ktun.edu.tr
Main Affiliation:02.04. Department of Electrical and Electronics Engineering
Status: Current Staff
ORCID:
0000-0002-0565-2345
0000-0002-0565-2345YÖK Akademik: FE922475A7868DDC
Google Scholar:
03tXHRcAAAAJ
03tXHRcAAAAJWeb of Science ID:
PHA-6857-2026
PHA-6857-2026Name Variants:
Akdemır, B. Akdemir, B.
12 results
Scholarly Output Search Results
Now showing 1 - 10 of 12
Conference Object Design and Analysis of Grid-Tied Photovoltaic (pv) Systems Under Uncertain Weather Conditions(2018) Younas, U.; Akdemir, Bayram; Kulaksız, Ahmet AfşinConsidering the rapid growth in global energy demand, renewable energy resources (RERs) particularly solar PV is the prominent need of modern power systems to mitigate the global energy crisis. PV is considered as one of the most useful RER, since it is inexhaustible, abundant, and clean. Besides, the power efficiency of Solar PV is highly affected by variations of solar irradiance and temperature of the solar cells. Hence, Maximum Power Point Tracking (MPPT) controller is used to control the switching duty cycle of the power converters which ultimately maximize the output power of the PV array. In this paper, case study of 240-kw solar PV array is performed in MATLAB/Simulink environment. Simulation is performed on ‘SunPower SPR-400E-WHT-D’ PV array which is comprised of 88 parallel strings and 7 series connected modules per string. The impact of variable weather conditions (irradiance and temperature) is analysed. Moreover, the 240 kw PV array is connected to 20 KV grid using boost converter and Voltage Source Converter (VSC). In this way, the inverted AC output power is coupled with AC grid. This bidirectional output power with unity factor can be utilized by industrial / commercial consumers to fulfil their energy demands.Doctoral Thesis Derin Öğrenme ile Histopatolojik Görüntü Analizi(Konya Teknik Üniversitesi, 2019) Öztürk, Şaban; Akdemir, BayramKanser, bir veya bir grup hücrenin kontrolsüz biçimde bölünerek çoğalması ile tanımlanabilen son derece tehlikeli bir hastalık türüdür. Son yıllarda yapılan araştırmalara göre, genel ölümler arasında kanserden kaynaklanan ölümler ikinci sıradan ilk sıraya yükselmiştir. Kanserden kaynaklanan ölümlerin önlenebilmesi için erken teşhis büyük önem arz etmektedir. Erken dönemde yapılacak doğru tıbbi müdahaleler hayatta kalabilme şansını arttırmaktadır. Kanser teşhisinde altın standart olarak biyopsi kullanılmaktadır. Biyopsi işleminde, riskli dokulardan alınan örnekler uzman patologlar tarafından uygun mikroskoplar altında incelenmektedir. Alınan doku parçalarının incelenmesi ve karar verme aşaması için patologların eğitilmesi ve uzmanlaşması oldukça uzun ve maliyetli bir süreçtir. Bu süreçleri başarı ile tamamlamış olsalar bile, aynı doku parçası için iki ayrı patolog farklı kararlar verebilirler. Bu öznelliğin giderilebilmesi için nicel veriler kullanarak hesaplama yapabilen görüntü işleme yöntemleri kullanılmaktadır. İlk zamanlardaki çalışmalar, histopatolojik görüntülerden matematiksel olarak elle belirlenen özelliklerin elde edilmesi üzerine kuruluydu. Görüntü işleme araştırmacıları tarafından belirlenen bu özellik çıkarma teknikleri oldukça fazla tecrübe gerektirmekteydi ve her görüntü için yüksek başarı sağlayamamaktaydı. Özellikle, histopatolojik görüntülerdeki doku bileşenlerinin uzamsal yapısında karmaşık renk bilgileri bu işlemi zorlaştırmaktadır. Genel çerçeveden bakıldığında, histopatolojik görüntüler oldukça fazla renk varyasyonu, piksel seviyesinde parazit bilgiler, hücre dizilimindeki farklılıklar gibi birçok zorlayıcı etmen içermektedir. Otomatik olarak belirlenmeyen özellikler ile böyle bir görüntü içeriğinin analiz edilmesi sınırlı bir başarı düzeyi ve sınırlı sayıda doku için mümkündür. Son yıllarda, yapay zekâ algoritmalarındaki ilham verici gelişmeler ve bilgisayar donanımlarındaki hızlı gelişme otomatik özellik çıkarma yöntemleri için bir umut ışığı olmuş ve el ile çıkarılan özelliklerden doğan olumsuz etkilerin ortadan kaldırılmasını sağlamıştır. Uygulamalardaki başarısı sayesinde derin öğrenme (deep learning) yöntemi, otomatik özellik çıkarma ve bu özellikler ile sınıflandırma yapabilen algoritmalar arasında en popüleri hale gelmiştir. Özellikle görüntü işleme problemleri için oldukça başarılı sonuçlar üreten konvolüsyonel sinir ağları (convolutional neural networks) neredeyse tüm alanlardaki görüntüler için kullanılmaktadır. Konvolüsyonel sinir ağları, görüntülerden otomatik olarak özellik çıkarmakta ve bu özellikleri kendi sahip olduğu tam bağlı ağlar sayesinde sınıflayabilmektedir. Oluşturulan mimari yapılarına göre sınıflandırma, segmentasyon, yorumlama gibi üst düzey işlemleri gerçekleştirebilmektedir. Bu tez çalışmasında, tam boyutlu histopatolojik görüntülerin konvolüsyonel sinir ağları kullanılarak analizi için oldukça verimli ve kararlı bir sınıflandırma tekniği ve yeni bir semantik segmentasyon mimarisi sunulmaktadır. Bu amaçla, ilk olarak histopatolojik görüntülerin yapısı ve geleneksel yöntemlerin bu görüntüler üzerindeki başarıları incelenmiştir. Daha sonra lineer konvolüsyonel sinir ağları ile görüntülerin analizi yapılmış ve ağ parametrelerinin analiz başarısına etkisi incelenmiştir. Tüm bu veriler ışığında, histopatolojik görüntülerin sınıflandırılması için yeni bir konvolüsyonel sinir ağı mimarisi önerilmiştir. Önerilen mimari, histopatolojik görüntüler için yumuşak bir önişleme katmanı ve lineer yapıdaki bir konvolüsyonel sinir ağı mimarisinden oluşmaktadır. Önerilen model literatürdeki diğer sınıflandırıcılar ile karşılaştırılmıştır ve daha başarılı olduğu görülmektedir. Sınıflandırma sonucunda, önerilen algoritma tarafından üretilen bilgiler genellikle imge hakkında kanserli ve normal olan büyük ölçekli alanlar hakkında rakamsal bilgiler içermektedir. Fakat kanser gibi insan hayati için son derece önemli bir hastalığın sadece yapay zekâ programı tarafından değerlendirilmesi yetersiz olarak görülmektedir. Böyle bir karar uzman patologlar tarafından bile ortaklaşa alınmaktadır. Bir dokunun kanserli olduğuna kesin karar verilebilmesi için birden fazla patoloğun kararına başvurulması genel olarak uygulanan prosedürdür. Bu sebeple, yapay zekâ tarafından üretilen sonuçlar patologlar için bir danışma sistemi olmak için önemli bir eksikliğe sahiptir. Üretilen sonuçlarda, alan bilgisi ve görsellik olmadığından, patoloğun inceleme sürecini kısaltamaz. Bu problemin aşılabilmesi için semantik segmentasyon tekniğinden yararlanılmıştır. Önerilen sistemde, histopatolojik görüntülerdeki arka plan, boyalı alanlar, kanserli hücreler ve normal hücreler fark edilebilir biçimde temsil edilmektedir. Bu algoritmanın geliştirilmesi aşamasında, literatürdeki en güçlü semantik konvolüsyonel sinir ağları incelenerek, bu yapıların güçlü yanları belirlenmiştir. Tüm bu güçlü tarafları içeren yeni bir semantik segmentasyon mimarisi önerilmiştir. Önerilen mimari görsel sonuçlar üreterek kanser tehlikesi olan bölgelerin patolog tarafından kolayca anlaşılmasını sağlamaktadır. Bu sayede patologların iş yükü azalmış olur ve bir hızlı danışma sistemi oluşturulmuş olur. Önerilen semantik segmentasyon mimarisi diğer semantik segmentasyon algoritmaları ile karşılaştırılmıştır ve daha başarılı sonuçlar ürettiği görülmüştür.Publication An Efficient Retinal Blood Vessel Segmentation Using Morphological Operations(2018) Ozkava, U.; Öztürk, Şaban; Sevfi, L.; Akdemïr, BayramThe structure of retinal vessel carries information about many diseases. It is difficult to analyze this complex structure by human eye. Additionally, it has time-consuming process. In this study, an extremely lower complex and more successful retinal blood vessel segmentation method is proposed via using morphological operators. Colorful retinal images are divided into red, green and blue channels. Green channel is preferred for segmentation on the account of including clear details about retinal vessels. Then, adaptive threshold with 5×5 Gaussian window is applied in order to obtain clean vessel geometry. In the next step, retinal image is sharpened and then, 3×3 wiener filter is applied to it. After wiener filter, some noise in the image decreases but retinal image pixels soften. Therefore, Otsu thresholding is applied to softened images. Finally, morphological operation is performed on gray level images. The proposed method is implemented on test images in DRIVE database. The process time of our method is 0.7-0.8 second and it is faster than other methods. 95,61% accuracy, 85.096% sensitivity and 96.33% specificity rates are obtained.Conference Object Citation - WoS: 2Citation - Scopus: 3A New Approach To Mobile Robot Navigation in Unknown Environments(IEEE, 2018-06-01) Abafogi, Motuma; Durdu, Akif; Akdemir, BayramSeveral algorithms have been developed to help guide mobile robots in unknown environments. Various kinds of Bug algorithms are available and each one these algorithms has an advantage over the others under different circumstances. This paper introduces a new approach, the Diligent-Bug (D-Bug) algorithm, which is developed to enable a collision free navigation of robots in an unknown 2-dimensional environment. Static obstacles of arbitrary shapes have been considered to evaluate the developed algorithm. This algorithm also enables robots to avoid getting stuck in both local and global loops.Master Thesis Iot Teknolojisinin Buzdolabı Üzerinde Uygulanması(Konya Teknik Üniversitesi, 2019) Şimşek, Muhammet Sait; Akdemir, BayramYapılan tez çalışması kapsamında internet kavramını ve tarihçesine kısaca değinilmiş olup IOT(Nesnelerin İnterneti) kavramı üzerinde durulmuştur. Nesnelerin internetinin tarihçesi yapısal özellikleri ve avantajları konusu üzerinde durulmuştur. Nesnelerin internetine örnek olacak şekilde proje ile desteklediğimiz tezimizde projenin sürdürülebilirliği ve kazanımları dikkate alınarak tasarlanmıştır. IOT Buzdolabı üzerinde uygulanması projemiz için bir prototip tasarlanmış olup gerekli işleyiş yapısı algoritması ve kodları tez kitapçığında parça parça eklenmiştir. Projemizi gerçekleştirirken geliştirme açık olması konusunda azami gayret göstermiş olup avantajlı olacak şekilde projede bazı değişikliklere de yer verilmiştir. Amacımız nesnelerin interneti kavramının buzdolabı üzerinde uygulanması ve bunun getirileri üzerinde bir analiz ve yakın gelecekte ortaya çıkabilecek bu tür projeler için yorum yapacak seviyede fikir sahibi olunmasını sağlamaktır.Article Citation - WoS: 6Citation - Scopus: 7Automated Elimination of Eog Artifacts in Sleep Eeg Using Regression Method(Tubitak Scientific & Technological Research Council Turkey, 2019) Dursun, Mehmet; Özşen, Seral; Güneş, Salih; Akdemir, Bayram; Yosunkaya, ŞebnemSleep electroencephalogram (EEG) signal is an important clinical tool for automatic sleep staging process. Sleep EEG signal is effected by artifacts and other biological signal sources, such as electrooculogram (EOG) and electromyogram (EMG), and since it is effected, its clinical utility reduces. Therefore, eliminating EOG artifacts from sleep EEG signal is a major challenge for automatic sleep staging. We have studied the effects of EOG signals on sleep EEG and tried to remove them from the EEG signals by using regression method. The EEG and EOG recordings of seven subjects were obtained from the Sleep Research Laboratory of Meram Medicine Faculty of Necmettin Erbakan University. A dataset consisting of 58 h and 6941 epochs was used in the research. Then, in order to see the consequences of this process, we classified pure sleep EEG and artifact-eliminated EEG signals with artificial neural networks (ANN). The results showed that elimination of EOG artifacts raised the classification accuracy on each subject at a range of 1%– 1.5%. However, this increase was obtained for a single parameter. This can be regarded as an important improvement if the whole system is considered. However, different artifact elimination strategies combined with different classification methods for another sleep EEG artifact may give higher accuracy differences between original and purified signals.Master Thesis Görüntü İşleme ile Ağaç Meyve Yükünün Hesaplanması(Konya Teknik Üniversitesi, 2019) Yaşar, Gamze Hikmet; Akdemir, BayramÇoğu uygulamada yaygın hale gelen görüntü işleme teknikleri, son zamanlarda tarım alanında da en çok tercih edilen teknikler arasında yerini almıştır. Kültürümüzde, yetiştirilmiş olan meyvelerin henüz dalında iken kümülatif bir ürün çıktısına karşı ölçüp tartmadan (kabala satış) satıldığı bilinmektedir. Bu yöntemde, alıcı ve satıcı arasında oluşabilecek dengesizliğin giderilmesine mühendislik bakış açısı getirerek her iki tarafı da dengeye getirmeyi amaçlayan bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Tarımda görüntü işlemenin avantajları kullanılarak etkin tarıma katkıda bulunmak amacıyla, görüntü işleme yöntemleri ile portakal ağaçları üzerinde bulunan meyvelerin ağırlıkları bilgisayar ortamında dijital olarak belirlenmiştir. Bu uygulama sayesinde üretici ve tüketici arasında tam güven sağlamak, hızlı, pratik bir sonuç elde ederek minimum maliyet ve zarar riski hedeflenmiştir. Bu düşünceden yola çıkarak, meyve ağaçlarının dört açıdan görüntüleri alınarak bilgisayar ortamına aktarılmıştır. Aktarılan görüntülerdeki meyveler dijital ortamda ayrıştırılarak, meyveler çıkartılmıştır. Elde edilen sonuca göre meyve yükü hesaplama algoritması yazılarak, bir meyve ağacının verebileceği yaklaşık hasat miktarı dijital olarak hesaplanmıştır. Yapılan hesaplamanın görüntüye ve sayısal verilere dayalı olması tam doğruluk ve üretici ile tüketici arasında tam güven teşkil etmektedir. Geliştirilen uygulama, teknolojinin gelişmesiyle kullanım alanı çok geniş bir çevreye yayılan Android sistemli cihazlara uyumlu hale getirilerek, sadece bilgisayar kullanımına gerek kalmadan herkesin aktif kullanımını mümkün kılmaktadır. Ayrıca, uygulama geliştirilerek meyve verimini tespit edebilmek için meyve öznitelikleri yapay sinir ağları kullanılarak belirlenmiştir.Conference Object Citation - WoS: 4An Efficient Retinal Blood Vessel Segmentation Using Morphological Operations(IEEE, 2018) Özkaya, Umut; Öztürk, Şaban; Akdemir, B.; Seyfi, LeventlThe structure of retinal vessel carries information about many diseases. It is difficult to analyze this complex structure by human eye. Additionally, it has time-consuming process. In this study, an extremely lower complex and more successful retinal blood vessel segmentation method is proposed via using morphological operators. Colorful retinal images are divided into red, green and blue channels. Green channel is preferred for segmentation on the account of including clear details about retinal vessels. Then, adaptive threshold with 5x5 Gaussian window is applied in order to obtain clean vessel geometry. In the next step, retinal image is sharpened and then, 3x3 wiener filter is applied to it. After wiener filter, some noise in the image decreases but retinal image pixels soften. Therefore, Otsu thresholding is applied to softened images. Finally, morphological operation is performed on gray level images. The proposed method is implemented on test images in DRIVE database. The process time of our method is 0.7-0.8 second and it is faster than other methods. 95,61% accuracy, 85.096% sensitivity and 96.33% specificity rates are obtained.Master Thesis Gps ile Engelli İnsanların Takibi ve Acil Durum Bildirimi(Konya Teknik Üniversitesi, 2019) Işık, Saner; Akdemir, BayramEngellilik, insanların bazı yeteneklerden yoksun olma durumudur. Bu yeteneklerden yoksun olan insanlara engelli birey denilmektedir. Engelli bireyler geçmişten günümüze birçok sıkıntıları olmuştur. Günümüz teknolojisi ile bu sorunlardan bir kısmı çözülmüştür. Engelli bireylerin çözüm bekleyen hala birçok sorunu vardır. Her insanın olduğu gibi engelli insanlarında dışarı da dolaşmak gezmek istemeleri en doğal haklarıdır. Çevre şartlarının kötüleşmesi, trafik gibi sorunlar engelli bireylerin sokaklarda rahat gezmelerini engellemektedir. Engelli bireylerin sokaklar da tek başlarına gezmelerindeki en büyük sorunlardan bir tanesi de kaybolma ihtimalleridir. Engelli bireyler, sokaklarda dolaşırken kaçırılma, kaybolma gibi durumlarla karşılaşılabilmektedir. Bu gibi durumlarda aileler ve engelli birey endişeye düşmektedir. Bu durumlar da insanlar neler yapabileceği konusunda sıkıntılar yaşamaktadır. Gelişen teknoloji sayesinde insanları anlık olarak internet üzerinden takip yapılabilmesi mümkün kılmaktadır. Birçok insanın kullandığı akıllı telefonlar da bulunan GPS sensörü sayesinde anlık olarak takip yapılması mümkündür. Akıllı telefonlara yazılacak uygulama sayesinde engelli insanların anlık olarak takibi yapılabilmektedir. Anlık olarak insanlar takip edilebilir ama insanların ne zaman sorun yaşadıkları takip ile bilinemez. Sorun yaşadıkları anda ailelerine bildirim de bulunulması gerekmektedir. Engelli bireyler böyle bir sorunla karşılaştıklarında ailelerine kolayca bildirim yapması gerekmektedir. Bunun içinde akıllı telefonlara yazılacak programa mesaj eklentisi yapılarak, sorun yaşanan durumlarda aileyi bilgilendirme yapılabilir. Bu uygulama sadece engelli bireyler için değil; Alzheimer, çocuk, yaşlı insanlar için de kullanılabilmektedir.Conference Object Design and Analysis of Grid-Tied Photovoltaic (pv) Systems Under Uncertain Weather Conditions(Selçuk University Faculty of Tecnology, 2018) Younas, Umair; Akdemir, Bayram; Kulaksız, Ahmet AfşinConsidering the rapid growth in global energy demand, renewable energy resources (RERs) particularly solar PV is the prominent need of modern power systems to mitigate the global energy crisis. PV is considered as one of the most useful RER, since it is inexhaustible, abundant, and clean. Besides, the power efficiency of Solar PV is highly affected by variations of solar irradiance and temperature of the solar cells. Hence, Maximum Power Point Tracking (MPPT) controller is used to control the switching duty cycle of the power converters which ultimately maximize the output power of the PV array. In this paper, case study of 240-kw solar PV array is performed in MATLAB/Simulink environment. Simulation is performed on ‘SunPower SPR-400E-WHT-D’ PV array which is comprised of 88 parallel strings and 7 series connected modules per string. The impact of variable weather conditions (irradiance and temperature) is analysed. Moreover, the 240 kw PV array is connected to 20 KV grid using boost converter and Voltage Source Converter (VSC). In this way, the inverted AC output power is coupled with AC grid. This bidirectional output power with unity factor can be utilized by industrial / commercial consumers to fulfil their energy demands.
Research Topics
Domains
Physical Sciences
Fields
Computer ScienceEngineering
Subfields
Artificial IntelligenceIndustrial and Manufacturing EngineeringComputer Vision and Pattern RecognitionMedia Technology
Specific Research Areas
AI in cancer detection
Industrial Vision Systems and Defect Detection
Digital Imaging for Blood Diseases
Image Processing Techniques and Applications
Face and Expression Recognition
Sustainable Development Goals
11SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
6
Research Products
7AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
5
Research Products
3GOOD HEALTH AND WELL-BEING
3
Research Products
13CLIMATE ACTION
2
Research Products
9INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
1
Research Products
This researcher does not have a Scopus ID.
Documents
1
Citations
1
Publication Collaboration
| Affiliation Name | Count |
|---|---|
| Selçuk University | 39 |
| Konya Technical University | 14 |
| Amasya Üniversitesi | 7 |
| Fatih University | 2 |
| Atlas Elektronik (United Kingdom) | 2 |
1 / 4
Data obtained from OpenAlex
| Journal | Count |
|---|---|
| International Journal of Advanced Natural Sciences and Engineering Researches | 3 |
| International Journal of Advanced Natural Sciences and Engineering | 2 |
| Konya mühendislik bilimleri dergisi (Online) | 2 |
| Applied Sciences-Basel | 1 |
| Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi | 1 |
Current Page: 1 / 4
Scholarly Output
38
Articles
17
Views / Downloads
199/830
Supervised MSc Theses
10
Supervised PhD Theses
3
WoS Citation Count
17
Scopus Citation Count
13
Patents
0
Projects
0
WoS Citations per Publication
0.45
Scopus Citations per Publication
0.34
Open Access Source
29
Supervised Theses
13
Scopus Quartile Distribution
Competency Cloud
