Kumluca Topallı, Ayça
Loading...
Profile URL
Name Variants
Topalli, Ayca Kumluca
Kumluca, A
Kumluca, Topalli, A
Kumluca Topalli, Ayca
Kumluca Topallı, Ayca
Topalli, A.K.
Topalli, Ayca
Topallı, Ayça
Topallı, A.K.
Topalli, AK
Kumluca, A
Kumluca, Topalli, A
Kumluca Topalli, Ayca
Kumluca Topallı, Ayca
Topalli, A.K.
Topalli, Ayca
Topallı, Ayça
Topallı, A.K.
Topalli, AK
Job Title
Email Address
ayca.topalli@ieu.edu.tr
Main Affiliation
05.06. Electrical and Electronics Engineering
Status
Current Staff
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Sustainable Development Goals
SDG data is not available
Documents
12
Citations
141
h-index
3
Documents
11
Citations
153
Scholarly Output
15
Articles
7
Views / Downloads
59/0
Supervised MSc Theses
3
Supervised PhD Theses
0
WoS Citation Count
8
Scopus Citation Count
6
WoS h-index
2
Scopus h-index
1
Patents
0
Projects
1
WoS Citations per Publication
0.53
Scopus Citations per Publication
0.40
Open Access Source
3
Supervised Theses
3
| Journal | Count |
|---|---|
| 2024 Medical Technologies Congress -- OCT 10-12, 2024 -- Bodrum, TURKIYE | 2 |
| Journal of Intelligent Manufacturing | 2 |
| -- 2025 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference, ASYU 2025 -- 2025-09-10 through 2025-09-12 -- Bursa -- 214381 | 1 |
| Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi | 1 |
| Inorganic and Nano-Metal Chemistry | 1 |
Current Page: 1 / 2
Scopus Quartile Distribution
Competency Cloud
15 results
Scholarly Output Search Results
Now showing 1 - 10 of 15
Article Green Synthesized Silver Nanoparticles in Two Stages: Box Behnken Design To Machine Learning(Taylor & Francis Inc, 2024) Çalışkan, Gülizar; Kumluca Topallı, AycaIn order to solve the modeling issues due to data scarcity problems in the disciplines utilizing statistical approximations, a novel two-stage idea is proposed. As a use case, nanoparticle biosynthesis was selected, for which an environmentally friendly process is of vital importance. First, Box Behnken Design was used for experimental setup, quadratic model formulation and data generation. The second stage consists of Machine Learning, in which the data generated in the previous stage were fed into a Neural Network to determine the relationship between the parameters. Obtained results showed that the proposed combined strategy provided better nanoparticle size estimations than the statistical approach alone. In the absence of publicly available databases, data generation using experimental design and machine learning, as proposed here, could be a faster, lower-cost, and greener solution. Our proposed method can be applied to a wide range of biotechnology and bioengineering applications with significant advanced knowledge.Master Thesis Edebi Parmak İzleri: Doğal Dil İşleme ve Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Kitap Türü ve Yazar Anlatım Tarzının Belirlenmesi(2025) Özyurt, Doğukan; Topallı, AyçaEdebi eserlerin içeriklerine dayalı olarak yazar tahmini yapmak, tür sınıflandırması gerçekleştirmek ve öneri sistemi geliştirmek, doğal dil işleme alanında giderek önem kazanan bir araştırma konusudur. Bu tez çalışmasında, kitap metinlerinin vektör uzayında temsil edilmesiyle hem sınıflandırma hem de içerik tabanlı öneri sunabilen bir sistem geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında Türkçe ve İngilizce romanlardan oluşan kapsamlı veri kümeleri oluşturulmuştur; metinler küçük harfe dönüştürülmüş, noktalama işaretleri ve özel karakterlerden temizlenerek ön işleme tabi tutulmuştur. Temizlenen metinler, Doc2Vec algoritması ile sabit boyutlu vektör temsillerine dönüştürülmüştür. Modelin genelleme başarımını değerlendirmek amacıyla, her yazarın en az bir kitabının test kümesine dahil edildiği özel bir eğitim/test ayrımı uygulanmıştır. Elde edilen belge vektörleri, Logistic Regression, LinearSVC, Random Forest, Gaussian Naive Bayes ve K-En Yakın Komşu gibi sınıflandırıcılar ile yazar ve tür tahmini için kullanılmıştır. Ayrıca bu tezde, klasik Kosinüs Benzerliği yaklaşımının ötesine geçen, vektör merkezli benzerlik ölçümüne dayalı bir yöntem benimsenmiştir. Her yazar ve kategori için eğitim verisinden bir 'merkez vektör' çıkarılmış, test kitapları bu merkezlere olan açısal yakınlıklarına göre sınıflandırılmıştır. Bu yaklaşım, modelin kavramsal benzerliklere daha duyarlı çalışmasını sağlamış ve yüksek doğruluk oranlarıyla başarısını ortaya koymuştur. Tezin ikinci aşamasında geliştirilen öneri sistemi, kullanıcı davranışına dayalı filtreleme yöntemlerinden farklı olarak metinsel içerik benzerliklerine odaklanmakta; böylece okuyucuya beğendiği yazarlarla benzer anlatım tarzı taşıyan yeni yazarlar önermektedir. Bu yöntem özellikle az tanınan yazarların görünürlüğünü artırma potansiyeli taşımaktadır. Bu çalışma, belge gömme tabanlı yöntemlerin dijital beşeri bilimler, yazar tahmini ve öneri sistemleri gibi alanlarda etkili bir biçimde kullanılabileceğini göstermektedir.Conference Object Citation - WoS: 1Citation - Scopus: 1A Unified Diagnosis Kit Design for Telemedicine(IEEE, 2022) Ozek, Oke; Akgun, Cem; Kilic, Kemal; Akan, Aydin; Kumluca Topallı, AyçaVital signs of vulnerable adults, such as heart beat, oxygen saturation in blood and body movement, are tracked continuously in real-time while they are at home and alone. These data are used to present person's past and current status to the related physician and carer, as well as to detect emergencies. The data are sent by the wellbeing sensors via Bluetooth BLE technology, collected and processed by a developed mobile application, stored in the cloud, and shown numerically and graphically on a Web page. Together with the data presentation, abnormalities are detected, alarms are raised and early warnings are given to the medical staff. Such system would be beneficial for both patients and health workers, having affordable sensors and a remote diagnose support tool.Master Thesis Büyük Dil Modelleri Kullanılarak Afet Yardımı için Türkçe Tweetlerin Etki Analizi(2025) Özek, Öke; Topallı, AyçaDoğal afetlerin, özellikle sismik olayların sık görülmesi, önemli ölçüde yıkıma yol açmakta ve sonrasında büyük felaketler ortaya çıkarmaktadır. Bu tür krizler sırasında hızlı bilgiye duyulan kritik ihtiyacın karşılanması hayati önem taşımaktadır. Bu nedenle, bu çalışma, sosyal medyada bulunan bilgileri işleyerek yenilikçi bir sistem aracılığıyla afetle ilgili kayıpları azaltmaya odaklanmaktadır. Yüksek miktarda tweet verilerinden hayati bilgileri hızla tanımlamak ve önceliklendirmek üzere tasarlanan sistemin, bileşenlerinin geliştirilmesi ve karşılaştırmalı değerlendirmesi detaylandırılmaktadır. Türkiye'deki Şubat 2023'teki büyük depremin hemen ardından atılan tweetlerden oluşan özel bir veri seti derlenmiştir. Bu veriler, büyük dil modelleri ile hem istem mühendisliği hem de ince ayar metodolojileri kullanılarak mesajlar afetle ilgili ve acil, afetle ilgili ancak acil olmayan ve afetle ilgili olmayan şeklinde üç temel kategoriye sınıflandırılmıştır. Gemini-1.0-pro ve GPT-4o-mini modellerinin yanı sıra bu modellerin ince ayarlanmış versiyonlarının performansı karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, gelişmiş istem stratejileriyle kullanıldığında ince ayarlanmış GPT-4o-mini modelinin en yetkin model olduğunu ve %93,64'lük bir sınıflandırma başarısına ulaştığını göstermiştir. Bu sınıflandırmanın ardından bir etki skoru algoritması uygulanmıştır. Bu algoritma, yeniden paylaşımlar, beğeniler ve görüntülenmeler gibi çeşitli tweet etkileşim metriklerinden yararlanarak daha önemli mesajları ayrıca sıralamak ve vurgulamak için kullanılır. Bu araştırmanın, kurtarma ve yardım kuruluşlarının durumsal farkındalıklarını ve müdahale yeteneklerini artırarak onlara önemli ölçüde destek sunması beklenmektedir. Ayrıca, kriz bilişimi alanında Türkçe dil işlemenin ilerlemesine önemli bir katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.Conference Object Çoklu Biyosensör Dizilerinin Nesnelerin İnterneti ile Uzaktan İzlenmesi için Altyapı Oluşturulması(IEEE, 2024) Topalli, Ayca KumlucaThe number of telemetry applications based on Internet of Things is increasing rapidly. These researches are generally about biosensor design; but seamless data transmission is also important. This study is about to construct a robust infrastructure in case of a busy data transfer traffic simultaneously from many biosensors at many different locations to the same server, to setup a reliable platform for data storing, processing, and presenting with different interfaces. The system where Microsoft Azure infrastructure is used is tested by 100 different data input simultaneously. Proposed system offers a solution for health care services such as incubator monitoring, remote monitoring of elderly, etc.Article Comparison of Machine Learning Methods for Limited Predictive Maintenance(2025) Ozkul, Timur; Topalli, AycaKestirimci bakım, duyaçların varlığı ve teçhizatların bağlanabilirliği ile son zamanlarda artan bir ilgi elde etmiştir. Yine de, özellikle eski cihazlardan geniş çapta veri elde etmek zor olabilir. Bu makale, verilerin endüstriyel bir düzenekten alınan alarm kayıtları ile sınırlı olduğu bir ortam için, geçmiş bilgileri kullanarak yakın gelecekteki bir durumu öngören akıllı bir yöntemi tanımlamaktadır. Makine öğrenmesi yöntemlerinin zaman dizisi verileri kullanarak sınıflandırma yapma işlerinde etkili olduğu kanıtlanmış olduğundan, sinir ağları, rassal orman ve aşırı eğim arttırma olarak seçilen üç yöntem, bir alarmın ve aynı makinenin kaydettiği diğer alarmların geçmiş oluşumlarından, o alarmı iki saat önceden tahmin etmek üzere eğitilmiştir. Bu üç yöntemin performansları kıyaslanmış ve hiper-parametre değerleri arasından en iyi yapılandırmayı bulmak hedeflenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, aşırı eğim arttırma, 500 ağaç sayısı, 128 azami derinlik ve son günden alarm oluşumları girdi penceresi ile 0.767 olan en yüksek F1 puanını vermektedir. Bu çalışma, makinelerin işlemesi ve bakımı hakkında potansiyel olarak önemli anlayışlar sağlayan ve dikkate değer masraf azaltma imkânları sunan alarm öngörüleri için en iyi makine öğrenmesi yöntemini belirlemeyi hedefleyen kıyaslamalı bir araştırmadan oluşmaktadır.Article Votemat: Blokzincir Tabanlı Oylama Sistemi(2024) Birol, Egemen; İskender, Kerim Tuğşat; Ozkul, Timur; Topalli, AycaBu çalışma Blokzincir teknolojisi ile güvenli, güvenilir ve değiştirilemez bir oylama sistemi kurulabileceğini göstermeyi amaçlamaktadır. Blokzincir'in merkeziyetsiz yapısı, merkezi otoriteyi sistemin dışında tutmakta ve şeffaflık sağlamaktadır. Ayrıca, uygulanan şifreleme işlemlerin güvenli bir şekilde gerçekleşmesini sağlamaktadır. Böylece birden fazla oy kullanılması, sahte oy pusulası kullanım girişimleri ve hileli oy sayımları gibi olası sahtekârlıkların önüne geçilebilecektir. Önerilen yöntem olan VOTEMAT, hem elektronik oylamayı hem de kâğıt oy pusulasını kapsadığı için eksiksiz bir çözüm sağlamaktadır. Oylarını sandığa gelmeden kullanmayı tercih eden seçmenler için Ethereum özel Blokzincir ağına bağlı bir mobil uygulama ve bir Web sitesi geliştirilmiştir. Sistem oy verme merkezlerinde, oy verme kabinlerine yerleştirilen mobil cihaz veya kâğıt oy pusulası aracılığıyla oy kullanmayı desteklemektedir; bu durumda da oylar aynı Blokzincir'e kaydedilmekte ve aynı derecede güvenli olarak saklanmaktadır. Oylarını sandık başına gelmeden kullanmak isteyenler için, ulusal kimlik kartındaki bilgilere ve yüz tanımaya dayalı iki adımlı bir kimlik doğrulama tasarlanmıştır. Ayrıca, ortadaki adam saldırıları gibi izinsiz erişim girişimlerini önlemek için şifreleme tabanlı bir güvenlik önlemi kullanılmıştır. Önerilen sistem geleneksel oylama yöntemlerine göre daha pratik olduğundan, katılımı artırabileceği ve her türlü yerel ya da ulusal seçimde kullanılabileceği düşünülmektedir.Conference Object Nanopartikül Biyosentezinde Ortalama Çap Tahmini ve Optimizasyonu için Yanıt Yüzeyi Yöntemi ve Makine Öğreniminin Birleştirilmesi(IEEE, 2024) Çalışkan Bilgin, Gülizar; Topalli, Ayca Kumluca; Kilic, Tugce Mutaf; Elibol, MuratThe synthesis of nanoparticles from biological sources by green synthesis method and production optimization studies are increasing in popularity today. However, the variability of biological source and environmental effects in such processes leads to different morphology and functionality in the final product. In this study, microalgae was used as a bioreduction agent in nanoparticle synthesis and analyses of the harmonic mean particle diameter of FeSO4 concentration and its ratio with microalgae medium were carried out in particle synthesis. In this two-stage study, the experimental design was carried out first, and the particle diameters obtained by data generation were developed by machine learning. The error rates at both stages were compared and improvements were recorded. As a result, a new low-cost, fast, simple and environmentally friendly approach was introduced to solve the data insufficiency problem and used in particle diameter estimation. The results obtained showed that the proposed combined strategy provides better nanoparticle size estimates than the statistical approach alone. The proposed method is applicable to a wide range of biotechnology and bioengineering applications with significant advanced knowledge.Article Ekobot: Türkçe Destekli Akıllı Sanal Akademik Danışman(2025) Topalli, AycaBu çalışmada üniversite öğrencilerine sanal danışman olarak yardımcı olabilecek, Türkçe destekli bir akıllı yazılım, EkoBot sunulmuştur. Bu yazılımla öğrencilerin sorularına doğru ve hızlı bir şekilde yanıt almaları hedeflenmiştir. Bunun için yapay zekâ destekli büyük dil modellerinden yararlanılmıştır. Büyük dil modelinin, eğitimi sırasında kullanılmamış, üniversite yönetmeliklerine dayalı yanıtlar verebilmesi için bu belgeler modele dışardan verilmiş ve “almayla artırılmış üretim” yöntemi kullanılmıştır. Önerilen sistemin performansını ölçmek için ucu açık ya da olumlu ve olumsuz yanıtlara sahip 100 adet soru üretilmiştir. Alma kısmında, soruya en çok benzeyen beş bağlam metni ile %100 başarım elde edilmiştir. Üretme kısmında, yanıt ile bağlam benzerlikleri 0,82 olarak bulunmuştur. Ayrıca önerilen çözümün bir Web sayfası olarak çalışan bir prototipi hazırlanmış ve öğrencilerin kullanımına sunulmuştur.Conference Object Retrieval Augmented Generation Based System to Analyze Turkish News Texts According to Sustainable Development Goals Using Large Language Models (RAGaze)(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2025) Dernek, A.; Ozgur, C.; Topalli, A.Due to its geographical location and social structure, Türkiye is a country where events that deeply affect many people happen every day. For example, climate changes are now clearly observed in our country where four seasons are experienced; this situation affects agriculture and the economy, while at the same time, since Türkiye has borders with many countries due to its geographic location, it makes our country a bridge country that contributes to peace. However, the recent increase in the number of women murders shows how essential it is for the press to cover important issues facing the society and thus raise public awareness about these issues. For this reason, a system that aims to identify the extent to which the written press in Türkiye pays attention to social sensitivities has been made. The developed system is a chatbot application that works on a user interface. It analyzes columns published in various newspapers based on user questions within the framework of Sustainable Development Goals (SDG) such as equality, justice, economy, climate change and gender equality and responds accordingly. It uses a large language model (LLM) infrastructure for this purpose. The model classifies the extent to which these issues are covered in Turkish newspapers using Retrieval Augmented Generation (RAG) and vector embeddings. In addition, two different embedding models, text-embedding-004 and gemini-embedding-exp-03-07, were used and it was determined which one was better for Turkish texts.As a result of this project, a successful chatbot application was developed to analyze press content related to SDG. The chatbot application RAGaze provides accurate and meaningful answers to user queries. In addition, the answers given to the questions always remain within the context of SDG and RAGaze does not act outside this context. © 2025 IEEE.
