Lale Özbakir

Dijital Bağımlılık ve FoMo, Kişilik Faktörleri ve Mutluluk ile İlişkisi: Üniversite Öğrencileri İle Bir Uygulama

Bağımlılık Dergisi, 2021

Amaç: Bu çalışmada sosyal medya bağımlılığı, akıllı telefon bağımlılığı, oyun oynama bozukluğu il... more Amaç: Bu çalışmada sosyal medya bağımlılığı, akıllı telefon bağımlılığı, oyun oynama bozukluğu ile kişilik, gelişmeleri kaçırma korkusu (FoMo) ve mutluluk arasındaki ilişkilerinin araştırılması amaçlanmıştır. Yöntem: Erciyes Üniversitesi’nde 497 gönüllü katılımcıya (%61,2 kadın, %38,8 erkek) Beş Faktör Kişilik Ölçeği, Üsküdar Eksik Olma Korkusu Ölçeği, Akıllı Telefon Bağımlılığı Ölçeği (SAS), İnternet Oyun Oynama Bozukluğu Ölçeği (IGDS9-SF), Sosyal Medya Bağımlılığı Ölçeği (SMAS-SF), Toronto Aleksimi Ölçeği ve Oxford Mutluluk Ölçeği uygulanmıştır Bulgular: Mobil bağımlık, oyun oynama bozukluğu ve FoMo ile sosyal medya bağımlılığı arasında anlamlı; mobil bağımlılık ile nevrotiklik, yumuşak başlılık ve dürüstlük arasında anlamlı; oyun oynama bozukluğu ile yumuşak başlılık ve dürüstlük arasında anlamlı ilişkiler bulunmuştur. Sosyal medya bağımlılığı ile nevrotiklik arasında; sanal iletişim ve sanal problem ile dürüstlük arasında; sanal bilgi ile dışadönüklük arasında anlamlı ilişkiler ...

Download

Career Planning with Personality Inventories and Intuitionistic Fuzzy Analytic Hierarchy Process

Intelligent and Fuzzy Techniques in Big Data Analytics and Decision Making, 2019

Talent management concept has been given more importance and invested by employers in recent year... more Talent management concept has been given more importance and invested by employers in recent years. The different perspectives of generations have caused to high expectations in various career development opportunities. On the other hand, employers who seek to train the managers of the future are obliged to direct the employees towards the right jobs in accordance with the organization policies. For this purpose, subjects such as the analysis of the personality traits of the employees, well-defined jobs and competence matching have gained importance. In this study, it is aimed to determine the employee who may be the most suitable alternative to the selected job position. Competence sets, which are determined according to the organization vision, mission, and strategies, are used in this study. Comparisons of competence sets for the selected position are performed with the Intuitionistic Fuzzy Analytic Hierarchy Process (IF-AHP). Personality inventory is a tool that reveals the basic characteristics of the person, such as the prominent behaviors of the person, which job he fond of doing, how he expresses himself and how to motivate the communication with the other employees. According to the needs of the position, it is tried to determine the alternative candidates that match the personality traits. In this study, it is planned to develop appropriate suggestions for assigning these alternative candidates to the right positions throughout backup and promotion processes. It is thought that this study will shed light on human resources employees in terms of high credibility and performance.

Mühendi̇sli̇k Öğrenci̇leri̇ni̇n Kari̇yer Terci̇hleri̇ni̇n Beli̇rlenmesi̇

Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2017

Araştırma, ebelik öğrencilerinin lisansüstü eğitim ve kariyer tercihlerinin belirlenmesi amacıyla... more Araştırma, ebelik öğrencilerinin lisansüstü eğitim ve kariyer tercihlerinin belirlenmesi amacıyla yapılmıştır. Gereç ve Yöntemler: Araştırma, karma yöntem ile gerçekleştirilmiştir. Araştırmaya dâhil edilme kriterlerine uyan ve araştırmaya katılmayı kabul eden 270 öğrenci araştırmanın örneklemini oluşturmuştur. Nitel örneklemi amaçlı örneklem metoduyla seçilen 8 öğrenci oluşturmuştur. Araştırmanın verileri, "Kişisel Bilgi Formu", "Kariyer Geleceği Ölçeği" ve "Yarı Yapılandırılmış Görüşme Formu" ile toplanmıştır. Verilerin istatistiksel analizinde nicel veriler için tanımlayıcı istatistikler, bağımsız örneklemlerde t testi, tek yönlü varyans analizi (Bonferroni testi); nitel verilerin analizinde ise içerik analizi kullanılmıştır. Bulgular: Öğrencilerin Kariyer Geleceği Ölçek toplam ortalaması açısından öğrenim görülen sınıflar arasında anlamlı bir farkın şekillendiği (p<0,05) ve bu farkın ebelik birinci sınıf öğrencilerinden kaynaklandığı bulunmuştur. Araştırmada mesleği sevme durumuna göre kariyer uyumluluğu alt boyut puan ortalamaları açısından ve ebelik mesleğini seçme durumuna göre kariyer iyimserliği alt boyutundan alınan puanlar bakımından istatistiksel olarak anlamlı farklar saptanmıştır (p<0,001). Bu farkların öğrencilerin mesleği çok sevme ve üniversite taban puanı durumlarından kaynaklandığı tespit edilmiştir. Nitel desende öğrencilerin kariyer ve lisansüstü eğitim planlarının şekillenmesindeki en etkili faktörlerin sırasıyla; aile, toplum, algılanan gelir düzeyi ve öğretim elemanları olduğu tespit edilmiştir. Sonuç: Araştırmanın nitel ve nicel verilerindeki ortak sonuçlar; öğrencilerin kariyer planlarına ilişkin yeterli bilgilerinin olmadığı, ancak mesleki rollerine ilişkin modern tutuma sahip olduklarıdır.

Download

Clustering performance comparison of new generation meta-heuristic algorithms

Knowledge-Based Systems, 2017

This article addressed two new generation meta-heuristic algorithms that are introduced to the li... more This article addressed two new generation meta-heuristic algorithms that are introduced to the literature recently. These algorithms, proved their performance by benchmark standard test functions, are implemented to solve clustering problems. One of these algorithms called Ions Motion Optimization and it is established from the motions of ions in nature. The other algorithm is Weighted Superposition Attraction and it is predicated on two fundamental principals, which are "attracted movements of agents" and "superposition". Both of the algorithms are applied to different benchmark data sets consisted of continuous, categorical and mixed variables, and their performances are compared to Particle Swarm Optimization and Artificial Bee Colony algorithms. To eliminate the infeasible solutions, Deb's rule is integrated into the algorithms. The comparison results indicated that both of the algorithms, Ions Motion Optimization and Weighted Superposition Attraction, are competitive solution approaches for clustering problems.

Download

Bee algorithms for parallel two-sided assembly line balancing problem with walking times

Applied Soft Computing, 2016

The parallel two-sided ALB with walking times is addressed.A mathematical programming model is pr... more

Supervised deep convolutional generative adversarial networks

Neurocomputing, 2021

Abstract Generative adversarial networks (GANs) are one of the most important generative network ... more Abstract Generative adversarial networks (GANs) are one of the most important generative network models. Using real samples, the GAN generates fake samples from the noise given as input to the network. This popular network model, which has recently emerged and consists of several variants, has different applications in many areas. Some of the studies have been implemented by applying GANs to real-world problems. Another part is aimed at improving the performance of GANs or eliminating the disadvantages observed over time. One of these studies is DCGAN. The importance of DCGAN is that it contributes significantly to balancing GAN training with its convolutional architecture. GAN and naturally DCGAN have an unsupervised network structure. While the network is informed that the samples given as input are real or fake, the category label information is not given to the network. In the present study, a method is proposed, which enables creating a supervised network structure when using multi-categories data set with DCGAN structure. The proposed method ensures that noise can be given a category label and this generated category label information can be used in the output layer. This method, which is easily applicable and effective, is named as Supervised DCGAN (SDCGAN).

Artificial Bee Colony Algorithm and Its Application to Generalized Assignment Problem

Swarm Intelligence, Focus on Ant and Particle Swarm Optimization, 2007

Download

Differentiating households to analyze consumption patterns: a data mining study on official household budget data

WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 2017

Official data, administered by National Statistic Institutes (NSIs), play crucial role for being ... more Official data, administered by National Statistic Institutes (NSIs), play crucial role for being a major element of the governmental economic and social decision‐making process. This strategic role raises a significant necessity for statistical authorities to adopt new data tools to shift the statistical quality of the published data to a higher level. Data mining (DM) techniques and algorithms are promising tools to provide new ways to mine the crucial, complex, and voluminous official data to complement or substitute the traditional and lagged‐behind tools that NSIs have been using. This study addresses this potential utilization of DM tools on official data with a specific problem in an important survey for official statistics: Household Budget Survey. Through this study, clustering techniques are employed to characterize the household types and association rule mining technique is used to mine consumption patterns for each differentiated type. It is aimed to integrate the propos...

format_quoteThe emergence of big data in official statistics provides valuable insights into sustainable development goals, prompting NSIs to enhance their data management proficiency.format_quote

Download

A two-echelon model for the location-routing problem: distribution of Covid-19 vaccines

Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 2022

Ülkemizi ve tüm dünyayı etkisi altına almış olan Covid-19 virüsüne karşı yapılan aşı çalışmaları,... more Ülkemizi ve tüm dünyayı etkisi altına almış olan Covid-19 virüsüne karşı yapılan aşı çalışmaları, modern dünyanın kitlesel olarak aşılanabilmesi için büyük bir lojistik problemi de yanında getirmektedir. mRNA ve inaktif virüs yöntemi gibi farklı yöntemlerle üretilen çeşitli aşılar şirketler tarafından her geçen gün seri üretim için hazır hale getirilmektedir. Farklı koşullar altında farklı raf ömrü sürelerine sahip bu aşılar için iyi planlanmış bir dağıtım ağı büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, ülkemizde kullanılan ve zorlu saklama koşullarına ihtiyaç duyan Covid-19 mRNA aşıları için raf ömrünü verimli şekilde kullanacak iki aşamalı yerleştirme-rotalama modeli üzerinde durulmaktadır. Bu açıdan çalışmada, iki farklı yöntem ile ara depolar ve ara depolara bağlı merkezler belirlenmiş, sonrasında ise belirlenen lokasyonlar arasındaki araç rotaları için probleme özgü zaman kısıtlı kapasiteli araç rotalama problemi matematiksel modeli geliştirilmiştir. Sonuç olarak ortaya çıkan iki aşamalı yerleştirme-rotalama modeli başarılı bir şekilde aşıların raf ömrü süresi dolmadan tüketilmesi için uygun dağıtım modelini tespit etmeyi mümkün kılmıştır. Tıp alanındaki bilim insanları, ilerleyen yıllarda da bu tarz salgınlarla tekrar karşılaşılacağını dile getirmektedir. Bu yüzden yapılan çalışma ileriki yıllarda daha da geliştirilerek ülkedeki aşı gibi acil ve kısa tüketim ömrüne sahip ürünlerin dağıtım politikasının önceden hazır ve etkin kılınmasını sağlayacaktır. Vaccination studies against the Covid-19 virus, which has affected our country and the whole world, bring along a major logistical problem for the mass vaccination of the modern world. Various vaccines produced by different methods such as mRNA and inactive virus method are made ready for mass production by companies. A well-planned distribution network is important for these vaccines with different shelf life under different conditions. In this study, the two-echelon location-routing model that will efficiently use the shelf life for Covid-19 mRNA vaccines, which are used in our country and need harsh storage conditions, is emphasized. In this respect, hubs and centers were determined with two different methods, and then time-limited capacitated vehicle routing problem mathematical model was developed for vehicle routes between the determined locations. As a result, two-stage deployment-routing model made it possible to successfully identify the appropriate delivery model for vaccines to be consumed before the shelf-life period. Scientists in the field of medicine state that such epidemics will be encountered again in the coming years. Therefore, the study will be developed further in the following years and will ensure that the vaccine distribution policy in the country is ready and effective in advance.

Download

A Case Study with the BEE-Miner Algorithm: Defects on the Production Line

Springer series in advanced manufacturing, Nov 20, 2022

A two-echelon model for the location-routing problem: distribution of Covid-19 vaccines

DergiPark (Istanbul University), Jun 25, 2021

Ülkemizi ve tüm dünyayı etkisi altına almış olan Covid-19 virüsüne karşı yapılan aşı çalışmaları,... more Ülkemizi ve tüm dünyayı etkisi altına almış olan Covid-19 virüsüne karşı yapılan aşı çalışmaları, modern dünyanın kitlesel olarak aşılanabilmesi için büyük bir lojistik problemi de yanında getirmektedir. mRNA ve inaktif virüs yöntemi gibi farklı yöntemlerle üretilen çeşitli aşılar şirketler tarafından her geçen gün seri üretim için hazır hale getirilmektedir. Farklı koşullar altında farklı raf ömrü sürelerine sahip bu aşılar için iyi planlanmış bir dağıtım ağı büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, ülkemizde kullanılan ve zorlu saklama koşullarına ihtiyaç duyan Covid-19 mRNA aşıları için raf ömrünü verimli şekilde kullanacak iki aşamalı yerleştirme-rotalama modeli üzerinde durulmaktadır. Bu açıdan çalışmada, iki farklı yöntem ile ara depolar ve ara depolara bağlı merkezler belirlenmiş, sonrasında ise belirlenen lokasyonlar arasındaki araç rotaları için probleme özgü zaman kısıtlı kapasiteli araç rotalama problemi matematiksel modeli geliştirilmiştir. Sonuç olarak ortaya çıkan iki aşamalı yerleştirme-rotalama modeli başarılı bir şekilde aşıların raf ömrü süresi dolmadan tüketilmesi için uygun dağıtım modelini tespit etmeyi mümkün kılmıştır. Tıp alanındaki bilim insanları, ilerleyen yıllarda da bu tarz salgınlarla tekrar karşılaşılacağını dile getirmektedir. Bu yüzden yapılan çalışma ileriki yıllarda daha da geliştirilerek ülkedeki aşı gibi acil ve kısa tüketim ömrüne sahip ürünlerin dağıtım politikasının önceden hazır ve etkin kılınmasını sağlayacaktır. Vaccination studies against the Covid-19 virus, which has affected our country and the whole world, bring along a major logistical problem for the mass vaccination of the modern world. Various vaccines produced by different methods such as mRNA and inactive virus method are made ready for mass production by companies. A well-planned distribution network is important for these vaccines with different shelf life under different conditions. In this study, the two-echelon location-routing model that will efficiently use the shelf life for Covid-19 mRNA vaccines, which are used in our country and need harsh storage conditions, is emphasized. In this respect, hubs and centers were determined with two different methods, and then time-limited capacitated vehicle routing problem mathematical model was developed for vehicle routes between the determined locations. As a result, two-stage deployment-routing model made it possible to successfully identify the appropriate delivery model for vaccines to be consumed before the shelf-life period. Scientists in the field of medicine state that such epidemics will be encountered again in the coming years. Therefore, the study will be developed further in the following years and will ensure that the vaccine distribution policy in the country is ready and effective in advance.

Download

A constraint programming based column generation approach for crew scheduling: A case study for the Kayseri railway

Journal of the Operational Research Society

Dairesel cepli hidrostatik+hidrodinamik yataklarda sürtünme güç kaybı

FC-Kmeans: Fixed-centered K-means algorithm

Expert Systems with Applications

CNN-LSTM and clustering-based spatial–temporal demand forecasting for on-demand ride services

Neural Computing and Applications

Arı algoritması ve genelleştirilmiş atama problemi: farklı komşuluk yapılarının karşılaştırılması

Endüstri Mühendisliği, 2010

Data mining methods have been successfully applied to different fields Türki̇ye'de bi̇r havayolu i̇şletmesi̇ne ai̇t parca söküm raporlarina i̇li̇şki̇n veri̇ madenci̇li̇ǧi̇ uygulamasi

Journal of The Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 2009

A tabu search based linguistic optimization approach to due date determination in earliness tardiness flexible job shop scheduling

A modelling approach to the train timetabling problem using adaptive headways for dynamic passenger demand

International Journal of Rail Transportation, 2021

© 2021 Informa UK Limited, trading as Taylor & Francis Group.Rail systems are preferred to fi... more © 2021 Informa UK Limited, trading as Taylor & Francis Group.Rail systems are preferred to find sustainable solutions to traffic problems in cities with high population density. To increase the use of public transport without reducing service quality, it is essential to construct a demand-based timetable. In this study, a mathematical model that meets the passenger demand in cases of over and under-saturation, considers structural-operational constraints, aims minimum energy consumption and machinist costs is presented. Passenger demands are forecasted using four popular techniques. In both over and under-saturated situations, it is possible to meet passenger demand by using adaptive headways and determining train specifications as coupled or decoupled. Moreover, a comfort coefficient is incorporated in the model to adjust the service quality of the trip. To demonstrate the performance of the proposed MILP model, Kayseri Ulasim A.S. timetabling problem is solved. The effect of different passenger demand levels, over and under-saturated cases, on headways and train types is analysed

DIFACONN-Miner II Algorithm to Discover Causes of Quality Defects

Intelligent and Fuzzy Techniques in Big Data Analytics and Decision Making, 2019

In this study, a soft computing-based approach DIFACONN-miner II algorithm which simultaneously s... more In this study, a soft computing-based approach DIFACONN-miner II algorithm which simultaneously selects features, trains Artificial Neural Networks (ANNs) and extract classification rules is presented to classify the quality defect factors in a major textile company in Turkey. DIFACONN-miner II algorithm has a three-layered nested structure. In the outer layer of the algorithm feature selection task is done by Genetic Algorithm (GA), in the middle layer ANNs are trained by Differential Evolution (DE) algorithm and in the inner layer classification rules are extracted from trained ANNs by Touring Ant Colony Optimization (TACO) algorithm. The fitness function of the DIFACONN-miner II algorithm has a multi-objective structure including accuracy, number of features, number of rules and error of artificial neural networks. The main motivation behind this study is to determine the causes of quality defects and prevent their occurrence. The features and their values that give the effective results are tried to be discovered and evaluated by using the DIFACONN-miner II algorithm. The preliminary results show that the DIFACONN-miner II algorithm is able to produce accurate and comprehensible classification rules to identify the effective factors on quality defects.

Uploads

Papers by Lale Özbakir

Log In