Özetçe-Günümüzde el, ayak veya kollarını kullanamayan hastalar için sorunlu organlar yerine diğer organlardan faydalanarak yapay hareketler elde edilebilmektedir. Bu bağlamda göz hareketlerinin dış ortamlara mesaj verebilmek için kullanımı popüler bir bilimsel araştırma konusu olmuştur. Göz hareketlerine bağlı olarak yapılan çalışmalarda elektriksel kökenli biyolojik işaret olan elektrookulogram (EOG) sinyalinden yararlanılmaktadır. Bu çalışmada gözün etrafına yerleştirilen elektrotlar vasıtasıyla alınan yatay ve dikey EOG sinyalleri yapay zekâ tekniklerinden Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi ile modellenmiştir. Sistem; sağa, sola, yukarı, aşağı olmak üzere dört ana yönü tespit edebildiği gibi göz kırpma hareketlerini de tespit edebilmektedir. Alınan sinyaller ilk olarak bilgisayarda ön eşik filtreleme ve yükselteç işlemlerinden geçirilip, YSA ile sınıflandırılmıştır. Hesaplanan özelliklere göre gelen sinyaller ile önerilen modelinin performansı istatistiksel doğruluk ve karışıklık matrisi analizleri yapılarak ortaya konulmuştur. Analiz sonuçlarında görülmüştür ki, tasarlanan model göz hareketlerini başarılı bir şekilde tespit edebilmektedir. Abstract-Nowadays, artificial movements have been obtained by utilizing other organs for paralyzed patients.Especially the usage of eye movements for giving message to outside world became popular as a scientific subject. In studies according to eye movements, the Electrooculogram (EOG) signal is used. In this study, the vertical and horizontal EOG signals taken from electrodes, placed around the eyes, have been modelled by using Artificial Neural Networks (ANN) which is one of artificial intelligent technique. The system can sense four main directions (Right, Left, Up and Down) at the same time it can also detect blinking movements. Firstly, the signals have been pre-filtered, amplified and classified by ANN. The performance of recommended model has been demonstrated by analyzing statistical accuracy and confusion matrix according to the features of obtained signal. It has been seen that eye movements can be successfully determined by designed model.
Zemin sıvılaşma kavramı; deprem gibi dinamik etki altındaki kohezyonsuz zeminin kayma mukavemetinin hızlı bir şekilde kaybolmasıdır. Bu kavramın mühendislik yapı tasarımındaki önemi, zeminde sıvılaşmaya bağlı oluşan yapısal hasarların ve meydana gelen can kayıplarının gözlendiği geçmiş depremlerden anlaşılmıştır. Zemin sıvılaşma potansiyeli analizini etkileyen temel parametreler; zeminin dane boyu açısından sıvılaşabilir özellikte olması, yeraltı suyu durumu ve derinliği, sıvılaşabilir tabakanın kalınlığı ve yüzeye olan mesafesi, zeminin ince dane oranı ve ortam zemininde sıvılaşma meydana getirebilecek deprem büyüklüğüdür. Literatürde tüm bu parametre etkilerinin göz önünde bulundurulduğu ampirik ve numerik metotlar ile yapılan birçok çalışma yer almaktadır. Bu çalışmada; 1999 Marmara Depremi'nde zemin koşullarına bağlı olarak zemin sıvılaşması gözlenen Adapazarı şehir merkezinin zemin sıvılaşma potansiyeli; yeraltı su seviyesi ve dane dağılımı içerisindeki yüzde kil değerleri kullanılarak klasik karşılaştırma yöntemleri ve belirsizliğin var olduğu durumlarda kullanılan Bulanık Mantık yaklaşımından yararlanılarak analiz edilmiştir. Bulanık mantık yaklaşımlarından Mamdani metodu kullanılarak yapılan analiz sonuçlarına göre zemin sıvılaşma potansiyeli; "düşük", "orta" ve "yüksek" olmak üzere üç kısımda değerlendirilmiştir. Önalp ve Arel'in çalışmasındaki Adapazarı Kriteri doğrultusunda bulanık mantık ile model üzerindeki belirsizlikler giderilmeye çalışılmış ve bu yaklaşımın analizlerde kullanılabilirliği değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar analitik çözümler ile karşılaştırıldığında yüksek oranda uyumlu sonuçlar vermiştir. Buna göre bulanık mantık yönteminin, depreme dayalı zemin parametreleri arasındaki ilişkiyi doğru ve hızlı tahmin etmesi ve analitik yöntemlerle uyumlu sonuçlar vermesi açısından sayısal yöntemlere göre daha pratik ve kullanışlı bir yöntem olduğu sonucuna varılmıştır.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.