İstanbul Gelişim Üniversitesi Kurumsal Açık Erişim Arşivi
DSpace@Gelişim, İstanbul Gelişim 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 telif haklarına uygun olarak Açık Erişime sunar.
Güncel Gönderiler
Teknoloji Açığı ve Ürün Yaşam Seyrinin Yeni Ürün Geliştirme Üzerine Etkisi: Çin Örneği
(Beykoz Üniversitesi, 2024) Aykaç, Selim
Bu çalışmada temel amaç, teknolojide meydana gelen değişimlerin, yeni ürün geliştirme süreci üzerinde
oluşturduğu olumlu gelişmeleri incelemektir. Araştırmada yıllara göre teknolojik gelişmeleri sembolize eden;
dijital gelişim verileri ve teknoloji ihracatı verileri kullanılmıştır. Bu veriler yıllık patent sayıları ile karşılaştırılarak
doğrusal regresyon analizi yapılmıştır. Analizler Eviews isimli program kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bu
bağlamda, Çin’in teknoloji açığının kapanmasının, yeni ürün geliştirme süreci üzerine etkisi incelenmiştir.
Kullanılan veriler Çin’in internet kullanım oranı, bant genişliği, teknoloji ihracatı ve toplam patent sayılarından
oluşmaktadır. Özetle bu çalışmada; taklitçi ülke konumundan yeni ürün geliştiren ülke konumuna gelen Çin
incelenmiştir. Teknoloji ihracatının yükselmesi ve ar-ge yatırımları ile patent sayılarının yükselmesi arasında
anlamlı bir ilişki bulunmuştur.
Düzeltme Metni Erratum
(Serdar Öztürk, 2024) Çekemci, Eda
Aşağıda künye bilgileri verilen ve 17. sayımızda yayınlanan 2 sıra numaralı makale için
yazarı tarafından düzeltme talebinde bulunulmuştur. Buna göre makalenin yayınlanmış PDF
dosyasının başlığında ve aynı dosyanın künyesinde editoryal düzenleme esnasında sehven
gerçekleştirilen yazım yanlışının giderilmesi amacıyla bu düzeltme metni sunulmuştur.
Evaluation of Machine Learning Models for Attack Detection in Unmanned Aerial Vehicle Networks
(Matematikçiler Derneği, 2024) Görmüş, Ahmet Faruk; Gönen, Serkan; Haşiloğlu, Abdulsamet; Yılmaz, Ercan Nurcan
Nowadays, unmanned aerial vehicles (UAVs) are increasingly utilized in various civil and military
applications, highlighting the growing need for robust security in UAV networks. Cyberattacks on these networks
can lead to operational disruptions and the loss of critical information. This study evaluates five machine learning
models—Random Forest (RF), CatBoost, XGBoost, AdaBoost, and Artificial Neural Networks (ANN)—for detecting attacks on UAV networks using the CICIOT2023 (Canadian Institute for Cybersecurity Internet of Things
2023) dataset. Performance metrics such as accuracy, precision, sensitivity, and F1 score were used to assess these
models. Among them, CatBoost demonstrated superior performance, achieving the highest accuracy and the fastest
prediction time of 6.487 seconds, making it particularly advantageous for real-time attack detection. This study
underscores the effectiveness of CatBoost in both accuracy and efficiency, positioning it as an ideal choice for
enhancing UAV network security. The findings contribute to addressing cybersecurity vulnerabilities in UAV networks and support the development of more secure network infrastructures.
On Properties of q-Close-to-Convex Harmonic Functions of Order α
(Matematikçiler Derneği, 2024) Çakmak, Serkan
In this paper, a novel subclass, denoted as PH(q, α), is unveiled within the domain of harmonic
functions in the open unit disk E. This subclass, comprised of functions f = u + v ∈ SH0
, is characterized by a
specific inequality involving the q-derivative operator. Through meticulous analysis, it is demonstrated that functions belonging to PH(q, α) exhibit remarkable close-to-convexity properties. Furthermore, diverse results such as
distortion theorem, coefficient bounds, and a sufficient coefficient condition are yielded by the exploration. Additionally, the closure properties of PH(q, α) under convolution operations and convex combination are elucidated,
underscoring its structural coherence and relevance in the broader context of harmonic mappings.
The Interaction of AFB1 Aflatoxin and Lactococcin A; Molecular Docking
(Sakarya University, 2024) Özgen, Arzu; Ünlü, Nihan; Aksu Canbay, Canan
Aflatoxins (AF), which cause diseases in humans and animals, are mycotoxins
produced by certain types of fungi. Bacteriocins are natural antimicrobial substances
synthesized by bacteria. These substances that are in protein structure, generally have
short chain and small molecular weight. According to the classification made by
Klaenhammer, especially considering Gram (+) bacteria, bacteriocins are divided
into 4 different classes. These are Class I (Class IA, Class IB), Class II (Class IIA,
Class IIB, Class IIC, Class IID), Class III and Class IV. Enterocin A, Sakacin A,
Lactococcin A can be given as examples of Class II bacteriocins. In this study, we
examined the interaction of AFB1 aflatoxin (ligand) and Lactococcin A (protein)
bacteriocin, which is in Class II, using Molecular Docking. The results showed that
Lactococcin A molecule have the potential to be used for aflatoxin degradation.
