Arsan, Taner
Loading...
Profile URL
Name Variants
A., Taner
Taner Arsan
ARSAN, Taner
Arsan,Taner
Arsan, TANER
A.,Taner
Taner ARSAN
Arsan, Taner
Taner, Arsan
ARSAN, TANER
Arsan, T.
T. Arsan
TANER ARSAN
Arsan,T.
Arsan T.
Taner Arsan
ARSAN, Taner
Arsan,Taner
Arsan, TANER
A.,Taner
Taner ARSAN
Arsan, Taner
Taner, Arsan
ARSAN, TANER
Arsan, T.
T. Arsan
TANER ARSAN
Arsan,T.
Arsan T.
Job Title
Doç. Dr.
Email Address
Main Affiliation
Computer Engineering
Status
Current Staff
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Sustainable Development Goals
3
GOOD HEALTH AND WELL-BEING
3
Research Products
7
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
2
Research Products
9
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
1
Research Products
11
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
5
Research Products
15
LIFE ON LAND
1
Research Products
17
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
3
Research Products
Documents
52
Citations
415
h-index
9
Documents
27
Citations
288
Scholarly Output
73
Articles
22
Views / Downloads
447/8015
Supervised MSc Theses
15
Supervised PhD Theses
0
WoS Citation Count
218
Scopus Citation Count
330
WoS h-index
7
Scopus h-index
8
Patents
0
Projects
0
WoS Citations per Publication
2.99
Scopus Citations per Publication
4.52
Open Access Source
30
Supervised Theses
15
Google Analytics Visitor Traffic
| Journal | Count |
|---|---|
| 2023 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference, ASYU 2023 -- 2023 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference, ASYU 2023 -- 11 October 2023 through 13 October 2023 -- Sivas -- 194153 | 4 |
| 2024 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference, ASYU 2024 -- 2024 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference, ASYU 2024 -- 16 October 2024 through 18 October 2024 -- Ankara -- 204562 | 3 |
| 2023 31st Signal Processing and Communications Applications Conference, Siu | 2 |
| IEEE Access | 2 |
| Computers & Electrical Engineering | 2 |
Current Page: 1 / 7
Scopus Quartile Distribution
Competency Cloud
Scholarly Output Search Results
Now showing 1 - 10 of 73
Master Thesis Classification of Heart Diseases With Convolutional Neural Networks(Kadir Has Üniversitesi, 2021) Koç, Bekir Yavuz; Arsan, TanerGünümüzde kalp hastalıklarının sayısı ve sıklığı artmaktadır. Bu alanda iyileştirmeler yapılabilmesi için yüksek miktarda harcama yapılmaktadır. Kalbin elektriksel iletimindeki atımlar özel cihazlarla kaydedilebilir ve EKG (Elektrokardiyogram) oluşturulabilir. EKG'den üretilen veriler, Taylor Series algoritması ile faz uzaylarına dönüştürülebilir. Kalp hastalığının tespiti için 44 farklı kişiden alınan verilerle MLII sinyallerinden EKG ve faz uzayları oluşturuldu. Bu kayıtların kalp durumunu belirlemek için hem EKG görüntüleri hem de faz uzayı görüntüleri kullanıldı. Kayıtların kalp durumu görüntülere ve sonuçlara Convolutional Neural Networks (CNNs) yöntemi uygulandı ve SVM (Support Vector Machine) algoritması ile karşılaştırılarak başarı oranı ölçüldü. Ayrıca aynı kayıtlar üzerinden eğitim ve test seti değiştirilerek farklı modellerin başarı oranları karşılaştırıldı. EKG ile faz uzayı görüntülerine CNN algoritmasının verdiği sonuçlardaki farklılık tespit edildi. Nowadays, the number and frequency of heart diseases is increasing. High amounts of expenses are incurred in order to make improvements in this area. The beats in the electrical conduction of the heart can be recorded by special devices and ECG (Electrocardiogram) can be created. Data generated from ECG can be transformed into phase spaces with Taylor Series algorithm. In order to determine the detection of heart disease, ECG and phase spaces were created from MLII signals based on 44 different records. Both ECG images and phase space images were used to determine the heart conditions of these recordings. The heart status of the recordings was measured by applying Convolutional Neural Networks (CNNs) method to the images and results compared with the SVM (Support Vector Machine) algorithm. In addition, the success rates of different models were compared by changing the training and test set over the same records. The success rate between ECG and phase space was also determined.Conference Object A Data Science Perspective on Global Trends in Energy Production(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2024) Hatira, N.; Alsan, H.F.; Arsan, T.As global demand for energy continues to rise, understanding the trends and dynamics of energy generation is crucial to ensure a sustainable and efficient energy future. This study employs data science techniques to analyze global energy production data from 48 countries spanning 2010 to 2023. Initially, we use clustering methods to categorize countries based on their energy production profiles into three distinct groups: high, medium, and low production. This clustering provides insights into the diverse energy strategies and capacities across different regions. Subsequently, we apply and compare two classification models, specifically Random Forest and Gradient Boosting, to predict the dominant energy source for each cluster. Furthermore, we perform a comparative analysis of two forecasting models, SARIMA and Prophet, to predict future renewable energy production for countries with high production profiles, such as the USA and China. The forecasting results show the efficacy of these models in capturing seasonal trends and providing accurate predictions. © 2024 IEEE.Conference Object Citation - Scopus: 1Network Traffic Anomaly Detection Using Quantile Regression with Tolerance(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2023) Alsan,H.F.; Guler,A.K.; Yildiz,E.; Kilinc,S.; Camlidere,B.; Arsan,T.Network traffic anomaly detection describes a time series anomaly detection problem where a sudden increase or decrease (called spikes) in network traffic is predicted. Data is modeled with the trend and heteroscedastic noise component. Traditional autoregressive models struggle to capture data changes effectively, making anomaly detection difficult. Our approach is to generate upper and lower limits by using quantile regression. We use a deep learning based multilayer perceptron model to predict five data quantiles 1, 25, 50, 75, and 99. The upper and lower limits are calculated as differences between the quantile-1 and quantile-99. Any data that is outside these limits are considered as an anomaly. We also add tolerance to these limits to add flexibility to anomaly detection. Anomalies and non-anomalies are labeled to get a binary classification task. Anomaly detection is class imbalanced by nature; therefore, precision, recall, and F-1 score are computed to evaluate the proposed anomaly detection method. We conclude that choosing tolerance is a tradeoff between false alarms and missing anomaly detections. © 2023 IEEE.Master Thesis Twitter Sentiment Analysis Via Machine Learning(Kadir Has Üniversitesi, 2021) Kaşgarlı, Kemal Mahmut; Arsan, Tanerİnsanlar dünyada yaşanan olaylardan kullandıkları ürün ve hizmetlere kadar bir çok konu hakkında sosyal medya platformlarında yorum yapmakta, duygu ve düşüncelerini paylaşmakta ve birbirleriyle iletişim içinde bulunmaktadır. Twitter günümüzde çok popüler olan sosyal medya platformlarından biridir. Bu platformun kullanıcıları tarafından oluşturulan tweetler Metin Madenciliği alanında ve özelinde Duygu analizi çalışmalarında veri bilimcileri için çok iyi birer veri seti kaynağı olabilmektedir. Bu tez çalışmasında tweet verileri Python programlama dili ile Anaconda platformunda yer alan JupyterLab editörü üzerinde metin önişleme sürecinden geçirildikten sonra duygu analizleri yapılmış, metin verisi ikili sınıflandırma yapılarak Negatif ve Pozitif olarak etiketlenmiştir. Tweet metin verileri vektörlere dönüştürülerek Bag of Words ve Tf-idf gibi özellik çıkarımı yöntemi ile işlenmiş ve Destek Vektör Makinesi, Lojistik Regresyon, Naïve Bayes, Rastgele Orman, Extreme Gradient Boost Makine Öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırma tahmin verilerinin doğrulukları karşılaştırılmıştır.Master Thesis İç Mekan Konumlandırma Sistemlerinde Konum Belirlemesinin Geliştirilmesi(2024) Türker, Mehmet Nasuhcan; Arsan, TanerSon yıllarda, kapalı alan konumlandırma teknolojileri önemli ölçüde gelişmiş ve birçok uygulama alanında büyük potansiyele sahiptir. Kapalı alan konumlandırma belirleme, özellikle akıllı ev sistemleri, endüstriyel otomasyon, inşaat, sağlık ve konum tabanlı hizmetler gibi birçok alanda önemli bir rol oynamaktadır. Bu alandaki teknolojik gelişmeler, mevcut kapalı alan konumlandırma yöntemlerinin doğruluğunu ve hassasiyetini sürekli olarak artırmayı amaçlamaktadır. Bu tez, Federe Kalman Filtresi uygulanarak, Ultra Geniş Bant teknolojisinde görüş hattı dışı (NLOS) senaryoları tarafından oluşan konum sapmasını azaltmaya odaklanmaktadır. Federe Kalman Filtresinin NLOS senaryolarında kullanımı, konum sapmasında dikkate değer bir azalmayı göstermiştir. Bu tez, Federe Kalman Filtresini, kapalı mekân ayarlarında görüş hattı (LOS) ve görüş hattı dışı (NLOS) koşullar altında alınan ölçümleri analiz etmek için kullanmaktadır. Bu çalışmanın bulguları, Ultra Geniş Bant teknolojisi alanında gelecekte yapılacak olan araştırmalar için umut verici bir temel sunarak zorlayıcı çalışma ortamlarında iyileştirilmiş performans ve azaltılmış hata payı ile bu alanın güçlü taraflarını göstermektedir. Federe Kalman Filtresi, ortalama doğruluk iyileştirmesi olarak yaklaşık %96,64'ünü gösterdi. Başlangıçta 0,30 metreye ulaşan hata payı, Federe Kalman Filtresinin entegrasyonu ile 0,0072 metreye önemli ölçüde azaltılmıştır. Benzer şekilde, görüş hattı dışı (NLOS) senaryolarında yaklaşık %96'lık bir iyileştirme gözlemlenmiştir.Conference Object Citation - WoS: 18Citation - Scopus: 23Review of Bandwidth Estimation Tools and Application To Bandwidth Adaptive Video Streaming(IEEE, 2012) Arsan, TanerStreaming video is very popular in today's best effort delivery networks. Streaming video applications should not only have a good end-to-end transport performance but also have a Quality of Service (QoS) provisioning in network infrastructure. Bandwidth estimation schemes have been used to improve the QoS of multimedia services and video streaming applications. To ensure the video streaming service quality some other components such as adaptive rate allocation and control should be taken into consideration. This paper gives a review of bandwidth estimation tools for wired and wireless networks and then introduces a new bandwidth adaptive architecture for video streaming. © 2012 IEEE.Article Citation - WoS: 1Chaotic - Deterministic or Random Nature of Earthquakes: a Phase Space Analysis(Symmetrion, 2023) Pekcan, Onder; Arsan, TanerUsing the phase space approach, time series analysis of high EV1 and low EV2 intense two different earthquakes that occurred at the nearly same precise spot, at different times, and were measured with the same sensor of a broadband station were studied. Time series data of strong, large (EV1) and weak, small (EV2) two earthquake events were analyzed by dividing them into three different regions. Fractal dimensions of the EV1 and EV2 were produced using the box-counting algorithm for east-west (BHE), north-south (BHN), and vertical (BHZ) components. The small, weak earthquake, EV2, created a larger fractal dimension in phase space by implying its random nature in all regions. However, EV1 is a strong, large earthquake that presents deterministic oscillatory behavior at a long-time region. Oscillatory behavior can be named surface wave. EV2 exhibits weak, high-frequency ground oscillations similar to fibrillation before and after the earthquake in the long-term areas.Article Citation - Scopus: 1Trafik Verilerinde Genetik Algoritmalar ve Meta Optimizasyonla Güçlendirilmiş Exponential Smoothing Modeli ile Anomali Tespiti ve Performans Analizi(IEEE-Inst Electrical Electronics Engineers inc, 2025) Guler, Ali Kerem; Fuat Alsan, Huseyin; Arsan, TanerBu çalışma, Numenta Anomaly Benchmark'ın (NAB) gerçek zamanlı trafik veri setleri üzerinde tahminleme yapan Third Order Exponential Smoothing modelinin parametrelerini optimize etmek amacıyla genetik algoritma kullanmaktadır. Ayrıca, genetik algoritma optimizasyon sürecini daha verimli hale getirmek için meta-optimizasyon tekniklerinden yararlanılarak anomali tespitindeki doğruluğu önemli ölçüde artıran yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır. Önerilen metodoloji, trafik yönetim sistemlerinde kritik olan veri akışlarındaki sapmaları tespit etmek için çeşitli trafik veri senaryolarına karşı farklı veri setleri üzerinde test edilmiştir. NAB'nin skorlama sistemini kullanarak yapılan karşılaştırmalı performans analizi, bu araştırmada geliştirilen yöntemin mevcut NAB algoritmalarının çoğundan üstün olduğunu ve NAB'nin önde gelen algoritmalarıyla rekabet edebildiğini göstermektedir. 'standart' için 54.32, 'reward_low_FP' için 53.73 ve 'reward_low_FN' için 69.54 skorları elde eden önerilen yaklaşım, sırasıyla NAB algoritmalarının ortalamasına göre %3.13, %2.70 ve %3.24 oranında bir iyileşme sağlamış, önemli bir gelişme kaydetmiştir. Bulgular, önerilen yaklaşımın sadece yüksek hassasiyetle anormallikleri tespit etmekle kalmayıp, aynı zamanda manuel yeniden kalibrasyon gerektirmeden değişen veri özelliklerine dinamik olarak uyum sağladığını göstermektedir. Bu çalışma, güvenilir izleme sağlayan ve potansiyel olarak etkin trafik yönetimi ve planlamayı kolaylaştıran sağlam bir trafik anomali tespit yöntemi önermektedir. Çalışmanın sonuçları, gerçek zamanlı veri izleme ve anormallik tespiti gerektiren diğer alanlara da genişletilebilir, farklı bağlamlar ve gereksinimlere uyum sağlayabilen ölçeklenebilir bir çözüm sunmaktadır.Conference Object Citation - WoS: 7Big Data Platform Development With a Domain Specific Language for Telecom Industries(IEEE, 2013) Şenbalcı, Cüneyt; Altuntaş, Serkan; Bozkuş, Zeki; Arsan, TanerThis paper introduces a system that offer a special big data analysis platform with Domain Specific Language for telecom industries. This platform has three main parts that suggests a new kind of domain specific system for processing and visualization of large data files for telecom organizations. These parts are Domain Specific Language (DSL) Parallel Processing/Analyzing Platform for Big Data and an Integrated Result Viewer. hi addition to these main parts Distributed File Descriptor (DFD) is designed for passing information between these modules and organizing communication. To find out benefits of this domain specific solution standard framework of big data concept is examined carefully. Big data concept has special infrastructure and tools to perform for data storing processing analyzing operations. This infrastructure can be grouped as four different parts these are infrastructure programming models high performance schema free databases and processing-analyzing. Although there are lots of advantages of Big Data concept it is still very difficult to manage these systems for many enterprises. Therefore this study suggest a new higher level language called as DSL which helps enterprises to process big data without writing any complex low level traditional parallel processing codes a new kind of result viewer and this paper also presents a Big Data solution system that is called Petaminer.Review Citation - WoS: 95Citation - Scopus: 141Transducer Technologies for Biosensors and Their Wearable Applications(Mdpi, 2022) Polat, Emre Ozan; Cetin, M. Mustafa; Tabak, Ahmet Fatih; Bilget Guven, Ebru; Uysal, Bengu Ozugur; Arsan, Taner; Kabbani, AnasThe development of new biosensor technologies and their active use as wearable devices have offered mobility and flexibility to conventional western medicine and personal fitness tracking. In the development of biosensors, transducers stand out as the main elements converting the signals sourced from a biological event into a detectable output. Combined with the suitable bio-receptors and the miniaturization of readout electronics, the functionality and design of the transducers play a key role in the construction of wearable devices for personal health control. Ever-growing research and industrial interest in new transducer technologies for point-of-care (POC) and wearable bio-detection have gained tremendous acceleration by the pandemic-induced digital health transformation. In this article, we provide a comprehensive review of transducers for biosensors and their wearable applications that empower users for the active tracking of biomarkers and personal health parameters.
