Prof. Dr. Arif Çağdaş AYDINOĞLU

  • Özgeçmiş
    • Uzmanlık Alanları
    • Eğitim
    • Akademik Deneyim
    • İdari Deneyim
    • Akademik Etkinlikler
    • Sertifika-Ödüller
  • Yayınlar
    • Makaleler
    • Kitaplar
    • Uluslararası Bildiriler
    • Ulusal Bildiriler
    • Tezler
    • Raporlar
    • Diğer yayınlar
  • Projeler
    • Devam Eden Projeler
    • Tamamlanan Projeler
  • Dersler
  • Blog/Haberler
    • Tez çalışmaları
    • TUCBS ve standartlar
    • Akıllı Kent Yönetimi
    • Afet Yönetimi
    • Arazi Yönetimi
  • ENGLISH
    • Education
    • Research Interest
    • Experience
    • Publications
    • Courses
    • Projects
    • Memberships
    • Certificates/Awards

Author Archives: arifcagdas

“Karayolu Taşımacılığının Dış Maliyetleri: Türkiye Örneği” uluslararası kitap bölümü yayınlandı.

Posted on 13/09/2022 by arifcagdas Posted in Uncategorized

The External Costs of Road Transport: A Case Study of Turkey

Eda Ustaoglu ve Arif Cagdas Aydınoglu (Gebze Technical University, Turkey)
Source Title: Handbook of Research on Building Greener Economics and Adopting Digital Tools in the Era of Climate Change
2022, Pages: 36, DOI: 10.4018/978-1-6684-4610-2.ch013

ÖZET: Bu bölüm, kazalar, hava kirliliği, iklim değişikliği, gürültü ve trafik sıkışıklığı açısından Türkiye’de karayolu taşımacılığının marjinal ve toplam dış maliyetlerinin tahminine odaklanmaktadır. Çalışma, Türk karayolu taşımacılığı sektörünün toplam araç filosu stokunu oluşturan otomobiller, hafif ticari araçlar (LCV’ler), ağır hizmet araçları (HDV’ler), otobüsler ve motosikletler için marjinal dış maliyetleri tahmin etmektedir. Araştırmada karayolu taşımacılığının belirtilen dış maliyetlerinin ölçülmesi için hem yerel hem de uluslararası çalışmaların literatürü gözden geçirilmiştir. Bu Türkiye’deki ulaştırma araştırmaları ve ulaştırma politikası değerlendirme kılavuzlarına ilişkin gelecekteki çalışmalar için bir temel sağlayacaktır. Kazaların, yol kullanımının en önemli dışsallığı olduğu ve yerel hava kirliliği ve tıkanıklığın gürültü ve iklim değişikliğinden daha önemli olduğu sonucuna varılmıştır. Bu, gürültü ve küresel ısınmanın yanı sıra trafik kazalarına, hava kirliliğine ve trafik sıkışıklığına da öncelik verilmesi gerektiği anlamına geliyor.

ABSTRACT: This chapter focuses on the estimation of marginal and total external costs of road transportation in Turkey in terms of accidents, air pollution, climate change, noise, and traffic congestion. The study estimates marginal external costs for cars, light commercial vehicles (LCVs), heavy duty vehicles (HDVs), busses, and motorcycles, which comprise total vehicle fleet stock of the Turkish road transport sector. The researchers reviewed the literature of both local and international studies for the quantification and monetisation of the specified external costs of road transport. This will provide a base for the future studies on Turkish transport research and transport policy appraisal guidelines. The authors conclude that accidents are the most important externality of road use and that local air pollution and congestion appear to be more important than noise and climate change. This implies that priority should be given to road accidents, air pollution, and congestion alongside noise and global warming.

Yayına erişmek için tıklayınız.

Akıllı şehirlerde büyük coğrafi veri yönetimi ve analiğine yönelik TÜBİTAK 1001 projemiz kabul edildi.

Posted on 01/08/2022 by arifcagdas Posted in cbs, kbs, MekansalZeka, Tucbs

Prof. Dr. Arif Çağdaş AYDINOĞLU yürütücülüğünde gerçekleştirilecek projenin amacı, akıllı şehirlerde taşınmaz yönetim örneğiyle büyük coğrafi veri altyapısının oluşturularak verilerin birlikte çalışabilir yapıda yönetimi, yeni nesil makine öğrenmesi teknikleriyle analizi ve sonuçların web ortamında paylaşımında örnek uygulama yaklaşımının geliştirilmesidir. Mevcut durum irdelendiğinde; parsel bilgileri, imar durumu, 2B/3B bina/bağımsız bölüm ve ilgili veriler yapısal özellikteki farklı veri kaynaklarında yönetilmektedir. Ulaşım, hava kalitesi ve gürültü gibi algılayıcılardan gelen verilere gerçek zamanlı erişmek istendiğinde yapısal-olmayan verilerin yönetimi gerekmektedir. Çalışmada yapısal ve yapısal-olmayan veri altlıklarının Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri (TUCBS) veri temaları ile birlikte çalışabilir yönetimi için akıllı şehirlerde taşınmaz yönetimi coğrafi veri modelleri tasarlanacaktır. İstanbul ve Kocaeli’de seçilen uygulama alanında, heterojen yapıdaki büyük coğrafi verinin analitik işlenmesi ile sosyo-ekonomik, ulaşım, çevre, enerji, kamu hizmetlerine ve kentsel fonksiyonlara erişilebilirlik gibi farklı perspektiflerden taşınmaz yönetim unsurlarının irdelenmesi için veri altyapısı oluşturulacaktır.

Taşınmaz yönetim uygulamalarında, gelişmiş makine öğrenmesi teknikleri ile toplu taşınmaz değerlemesinde performans farklılıkları ve kriterlerin bölgesel önem düzeyleri test edilecektir. Taşınmaz dinamiklerinin konumsal-zamansal değişimi analizleri yapılacaktır. Web/mobil “Akıllı Şehir Taşınmaz Yönetimi” uygulaması ile herhangi bir konum veya taşınmaz için taşınmaz değeri, sosyo-ekonomik, yasal ve çevresel kriterlere gerçek zamanlı erişimi, analiz sonuçlarının görselleştirilmesi ile kamu/özel sektör kullanıcılarına yeni nesil karar-destek platformu geliştirilecektir.

Proje yönetiminde; Hacettepe Üniversitesi, Konya Teknik Üniversitesi, Hollanda Delft ve Twente Üniversiteleri gibi farklı kurumlardan Haritacılık, CBS, Planlama ve Bilişim disiplinlerinden yetkin araştırmacılar görev alacaktır. Kamu kurumları ve özel sektör ile işbirliği sağlanacaktır.

Yüksek Lisans Tezi: CBS Tabanlı Makine Öğrenme Teknikleri ile Toplu Taşınmaz Değerlemesi

Posted on 18/06/2021 by arifcagdas Posted in arazi yönetimi, cbs, MekansalZeka, tez

GTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Harita Mühendisliği Anabilim Dalı Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Lisansüstü Programı öğrencisi Süleyman ŞİŞMAN tarafından Prof. Dr. Arif Çağdaş AYDINOĞLU danışmanlığında hazırlanan “CBS Tabanlı Makine Öğrenme Teknikleri ile Toplu Taşınmaz Değerlemesi” konulu yüksek lisans tezi tamamlanmıştır.

ÖZET: Taşınmazların değerlerinin güncel yaklaşımlarla objektif tespiti ülke ekonomilerinin büyüme-küçülme hızını doğrudan etkileyen sürdürülebilir taşınmaz yönetim stratejilerinin geliştirilmesinde oldukça önemlidir. Taşınmazların tekil olarak değerlendirilmesinin yerini çok sayıda taşınmazın eş zamanlı olarak değerinin belirlenebildiği toplu taşınmaz değerleme almıştır. Toplu taşınmaz değerlemesinde günümüz gelişmiş tahmin yaklaşımları olarak bilinen makine öğrenme teknikleri kullanılmaya başlamıştır. Çalışmada konut tipindeki taşınmazların toplu değerlemesinde CBS tabanlı makine öğrenme teknikleri ile bütüncül yaklaşım geliştirilmiştir. Farklı gelişmişlik seviyesindeki mahalleleri içeren İstanbul (Pendik ve Tuzla ilçeleri) ve Kocaeli (Gebze, Çayırova ve Darıca ilçeleri) çalışma alanı olarak belirlenmiştir. Veriler, açık veri portalları ve kurum veri tabanlarından temin edilerek coğrafi analiz teknikleri ile üretilmiştir. Coğrafi Kısıtlı Kümeleme Analiz tekniği ile çalışma alanında benzer sosyo-gelişmişlik özelliklere sahip beş yerleşim bölgesi tespit edilmiştir. Bölgeler ve tüm çalışma alanı için eğitim-test veri setleri oluşturulmuştur. Rastgele Orman ve Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) makine öğrenme teknikleri kullanılarak değer tahmin modelleri üretilmiş, performansları test veri setleri üzerinden karşılaştırılmıştır. Başarılı sonuçlar veren Rastgele Orman modellerinde, kriter önem düzeyleri ve performansları açısından bölgelere göre farklılıklar tespit edilmiştir. Beş ayrı yerleşim bölgesi ve tüm çalışma alanı için CBS tabanlı taşınmaz değer haritaları üretilmiş olup, bu haritalar üzerinden değer dağılımları irdelenmiştir. Taşınmaz değeri ile ilişkili kriterlerin yerel etki dağılımlarının incelenmesinde global modelleme yaklaşımı ÇDR ve lokal modelleme yaklaşımı Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR) tekniği kullanılarak modeller oluşturulmuştur. Arsa rayiç değeri ve konut birim değeri arasında çalışma alanının bazı kesimlerinde negatif yönde, bazı kesimlerinde pozitif yönde ilişkiler tespit edilmiştir. Arsa rayiç değerine ilişkin regresyon katsayıları ve modelin duyarlılığına ilişkin R2 yerel dağılımı CBS ortamında haritalandırılmıştır.

Anahtar Kelimeler: CBS, ÇDR, GWR Makine Öğrenmesi, Rastgele Orman, Toplu Taşınmaz Değerleme

Hazırlayan:

Süleyman ŞİŞMAN

Danışman:

Prof. Dr. Arif Çağdaş AYDINOĞLU (GTÜ)

Jüri Üyeleri:

Doç. Dr. İsmail ÇÖLKESEN (GTÜ)

Doç. Dr. Şükran YALPIR (KTÜN)

Savunma Tarihi:

18 Haziran 2021

    arazi yönetim Coğrafi Bilgi Sistemleri gis GWR makine öğrenmesi Rasgele Orman taşınmaz değerlemesi

    Msc Thesis: “A GIS-based Demand Analysis and Area Selection for Parking Areas: Pendik-Istanbul Case

    Posted on 28/08/2020 by arifcagdas Posted in cbs, tez, Uncategorized


    Ahmad Shekib IQBAL, a student of the Postgraduate Program of Geodesy and Geographical Information Technologies in the Department of Geomatics Engineering of GTU Graduate School of Science, completed his master thesis on “GIS-based Demand Analysis and Site Selection for Parking Lots” prepared under the consultancy of Arif Çağdaş AYDINOĞLU.

    GTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Harita Mühendisliği Anabilim Dalı Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Lisansüstü Programı öğrencisi Ahmad Shekib IQBAL tarafından Prof. Dr. Arif Çağdaş AYDINOĞLU danışmanlığında hazırlanan “Otopark Alanları için CBS-tabanlı Talep Analizi ve Yer Seçimi” konulu yüksek lisans tezi tamamlanmıştır.

    ABSTRACT

    With the growing population and increasing number of vehicles, there has been a parallel increase in demand for parking spaces. Large cities are suffering from the lack of parking spaces. Parking spaces are one of the significant parts of the modern urban transportation system and traffic management; having significant effects on decreasing traffic loads. Finding parking spaces has become a major challenge for the urban transportation system especially in the downtown of metropolises. This thesis aims to determine parking demand by implementing two different approaches. The first approach is the integration of Geographic Information System (GIS) with the Analytical Hierarchy Process (AHP). Concomitant use of GIS and AHP represents holistic approaches capable of integrating multiple essential parameters simultaneously for effective land resource allocation. Second approach is Parking Demand-Supply analysis performed by using map algebra in the GIS environment. After calculating and discussing parking demand with two methods, the location-allocation methods of network analysts were implemented to allocate parking locations based on parking demand. In conclusion, we foresee the GIS with AHP approach to be a useful data integration in GIS-based solutions for accurate and better land resource allocations. On the other hand, second approach is a novel and advanced data processing approach that determines the facility locations more accurately and could be applied to transportation planning of developed cities to support the urbanization.

    Key Words: GIS, AHP, Parking Demand, Location-Allocation, Transportation, Parking Site Selection

    ÖZET

    Son yıllarda artan nüfus ile birlikte otomobil sayısında yaşanan artış, otopark alanlarına olan ihtiyaç ve talebi artırmıştır. Özellikle, büyük şehirlerde otopark alanlarının yetersizlik olması ciddi park problemlerine neden olmaktadır. Araçlar için ayrılan park alanları, trafik yoğunluğunun azaltılmasında önemli etkiye sahip olduğundan otoparklar modern kent ulaşım sisteminin önemli parçalarından biridir. Ancak, günümüzde uygun otopark yeri bulmak, büyük şehir merkezlerinde büyük problem olmuş ve kent ulaşımı içerisinde çözümlenmesi gereken en önemli sorunlardan biri haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında, otopark taleplerinin belirlenmesine yönelik iki farklı yaklaşım önerilmektedir. Birinci yaklaşımda, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Analitik Hiyerarşi Yöntemi (AHP) entegrasyonu ile etkin otopark alanları için kaynak tahsisinde birden çok parametrenin eş zamanlı analizi yapılarak bütünsel bir yaklaşım geliştirilmiştir. İkinci yaklaşımda ise, CBS ortamında harita cebri kullanılarak Otopark Arz-Talep analizi ile öncelikli otopark talepleri hesaplanmıştır. Bu yöntemlerle otopark taleplerinin belirlenmesinin ardından, CBS ortamında araç park yerlerinin tahsis edilmesi için ağ analizleri uygulanmıştır. Sonuç olarak, AHP yaklaşımıyla CBS’nin eş zamanlı kullanılmasıyla, doğru ve daha iyi yer seçimi için CBS tabanlı çözüm ile veri entegrasyonu sağlanacağı öngörülmektedir. Diğer taraftan, ikinci yaklaşım ise yer seçiminin daha doğru bir şekilde yapılması ve gelişmiş şehirlerin kentleşmesini desteklemek için ulaşım planlamasına uygulanabilecek yeni ve ileri bir veri işleme yaklaşımıdır.

    Anahtar Kelimeler: CBS, AHP, Otopark Talebi, Location-Allocation, Ulaşım Otopark Yeri Seçimi.

    Prepared by / Hazırlayan:

    Ahmad Shekib IQBAL

    Thesis Adviser / Tez danışmanı:

    Prof. Arif Çağdaş AYDINOĞLU, Ph.D. (GTÜ)

    Jury Members / Jüri Üyeleri:

    Prof. Taskin KAVZOGLU, Ph.D. (GTÜ)

    Assoc. Prof. Nursü TUNALIOGLU, Ph.D (YTÜ)

    Date of Defence / Savunma Tarihi:

    21 February 2020

    Akıllı Ulaşım Sistemleri otopark planlama

    Site suitability analysis for green space development of Pendik district (Turkey)

    Posted on 30/01/2020 by arifcagdas Posted in arazi yönetimi, cbs, kbs, Uncategorized

    •Urban green space provides many socio-economic, environmental and ecological benefits.
    •Land suitability analysis aids planners to quantify and specify urban green amenities.
    •Characterisation of urban green space planning helps to combat with adverse effects of urbanization.
    •Multi-criteria analysis integrated with fuzzy set and GIS is an advanced method for suitability analysis.
    •The integrated methodology can be used for other land uses and case studies.

    Web link for full text:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1618866718308318?via%3Dihub

    Ustaoglu, E., Aydınoglu, A.C., “Site suitability analysis for green space development of Pendik district (Turkey)“, Urban Forestry & Urban Greening, Volume 47, January 2020, 126542. (SCI, Q1)

    Abstract

    Urban green amenities provide many environmental and social benefits that are important for urban landscapes, natural ecosystems and their services. Amenity-led development is at the centre of local policies and regional growth strategies in that it reduces the impacts of rapid urbanisation on environment and society. Therefore, planners and policy makers often seek to optimise benefits of urban green spaces through developing programmes and strategies for the green amenity-oriented development in different urban areas and regions. Land suitability analysis is a widely utilised methodology that can help to establish strategies for the development of urban green land. This paper follows an integrated approach for the suitability analysis of urban green land development through integrating fuzzy set model and analytical hierarchical process (AHP) with the GIS-based multi-criteria decision making process. Pendik district in Istanbul (Turkey) was selected for the case study. Geo-physical factors, accessibility, blue and green amenities, residential centres, agricultural suitability, and land use/cover of the study area were recognised as the key factors affecting urban green land suitability. The results showed that most of the sites fall within marginal and low suitability class. About 25 % of the area was low suitable for green land development and 9 % was highly suitable. Land in the southern part of Pendik had higher suitability while northern region resulted in lower suitability. With a better understanding of potential sites that are suitable for urban green development, this study is fruitful for optimising land use planning and decision support.

    Keywords

    Analytical hierarchy processFuzzy setGISLand suitability analysisMulti-criteria analysisUrban green amenities

    AHP; Arazi uygunluk haritası cbs Çok-kriterli karar analizi Fuzzy-logic

    Yeni Teknolojik Gelişmelerin Coğrafi Bilgi Sistemlerine Etkisi (Impact of New Technological Developments on Geographical Information Systems)

    Posted on 30/01/2020 by arifcagdas Posted in cbs, Tucbs

    Coğrafi Bilgi Sistemleri/Teknolojileri (CBS/CBT) yeni teknolojik gelişmelerden doğrudan etkilenmektedir. Yapay Zekâ, Derin Öğrenme, Nesnelerin İnterneti, Büyük Veri ve Bulut Bilişim teknolojik gelişmelerin ışığında CBS/CBT ilgili sektörden beklentiler Harita Dergisi’nde yayınlanan makalede değerlendirilmiştir.

    Dergideki yayın tam metnine erişmek için; https://www.harita.gov.tr/dergi/pdf/dergi_163.pdf

    Şahin, E.K., Bovkır, R. ve Aydınoğlu, A.Ç. (2020). Yeni Teknolojik Gelişmelerin Coğrafi Bilgi SistemlerineEtkisi. Harita Dergisi, 163, 1-16.

    MAKALE ÖZETİ

    Teknoloji ve bilim alanındaki gelişmeler ile birlikteyapay zekâ, robotik, uzay bilimleri, internet ve büyükveri gibi teknolojilerin pek çok alana katkısı olmuştur.Ortaya çıkışından bu yana her zaman teknolojinin bir parçası olan Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yaşanan teknolojik gelişmelerle uygulama alanlarını geliştirmiş ve ilerletmiştir. Donanım ve bilişim sektöründeki gelişmeler sayesinde kamusal ve akademik mecraların dışında farklı tüketici ve işletmeleri de kapsayanoldukça geniş ve farklı birçok uygulama alanın da etkinbir yer bulmuştur. Tüm bu süreç boyunca CBS’nin temel teknik bileşenleri olan coğrafi veri altyapıları, konumlandırma, veri toplama, veri analizi ve veripaylaşımı araçları yaşanan teknolojik ilerlemeler ile birlikte gelişme sürecine girmiştir.

    Modern teknolojiler ile birlikte CBS, sadecegeleneksel basılı haritaları veya Bilgisayar DestekliTasarım yazılımlarının (CAD) ürettiği değil, aynı zamanda daha büyük, karmaşık ve sürekli artan dijital veriyi de kapsamaktadır. Nesnelerin interneti ve birliktegelişen ekosistemde, akıllı kentlerden, akıllı cihazlara ve hatta küçük ev aletlerine kadar her bir nesnenin birbirleriyle veya daha büyük sistemlerle bağlantılı olduğu iletişim ağları kurulmakta ve büyük hacimliveriler ortaya çıkmaktadır. Bu denli büyük veri yapıların tek bir ağ üzerinde yapılandırılması, sürekli çevrim içi olması ve istenildiğinde internetin olduğu her yerde her cihazda aktif olması bu teknolojinin bulut bilişim altyapısı üzerine kurgulanmış olmasındadır. Ve nihayetinde, bu büyük hacimdeki ve karmaşık veriyi analiz etmek, değerlendirmek ve işlemek için de YapayZekâ (Artificial intelligence-AI) algoritmaları kullanılır. Günümüzde derin öğrenme, görseller, sesler ve metinler gibi sonsuz miktarda veriyi anlama, işleme ve analiz etmeye yardımcı olan en hızlı büyüyen yapay zekâ tekniğidir. Bu çalışma ile CBS’nin günümüzün en popüler beş teknolojik trendi olan büyük veri, nesnelerin interneti, bulut bilişim, yapay zekâ, derin öğrenme ile ilişkisi tartışılacak ve gelecekteki araştırmaların/uygulamaların ne yönde olacağı konusunda bir değerlendirme yapılacaktır.

    Anahtar Kelimeler: Coğrafi Bilgi Sistemleri, Yapay Zekâ, Derin Öğrenme, Nesnelerin İnterneti, Büyük Veri, Bulut Bilişim

    ABSTRACT

    In recent years, along with the great discoveries in technology and science, ground-breaking developments have been experienced in artificial intelligence, robotics, space sciences, internet, big data, and many other fields. Geographical Information Systems (GIS), which is always a part of the technology, has developed and improved its own range with developing technological developments. Thanks to the development of both hardware infrastructure and information systems, it has found itself an effective place in wider application areas such as consumer and business branches besides public and academic channels. Throughout this process, spatial data infrastructures, data sharing, positioning, data collection, data dissemination, and data analysis tools, which are the main technical components of GIS, have undergone great development and evolution process along with all these technological advances.

    Nowadays, modern GIS technologies use digital information generated by various digital technologies. GIS data no longer includes traditional hard copy maps or computer-aided software (CAD), but also contains larger, complex, and continuously increasing digital data. In the ecosystem that develops under the internet of things, communication networks from smart cities to smart devices and small household appliances are established. As a result of these communication networks, big volume of data emerges. One of the most important sources of the big data structure is the data from objects that are connected to each other via the Internet. The fact that such large data structures can be active in a global network and online wherever there is internet is based on the cloud computing infrastructure. Eventually, Artificial intelligence (AI) algorithms are used to evaluate big data for processing and analysis. Today, deep learning is the fastest growing artificial intelligence technique that helps in understanding, processing and analyzing infinite amounts of data such as visuals, sounds, and texts. As a result, this study will discuss the relationship between GIS and the five new technological trends (big data, internet of things, cloud computing, artificial intelligence, deep learning) and identifies current trends and future research directions and applications.

    Keywords: Geographical Information Systems, Artificial Intelligence, Deep Learning, Internet of Things, Big Data, Cloud Computing

    Bulut Bilişim Büyük Veri Coğrafi Bilgi Sistemleri Derin Öğrenme Nesnelerin İnterneti Yapay Zekâ

    FBE Lisansüstü Eğitim Seminerleri gerçekleştirildi.

    Posted on 20/11/2019 by arifcagdas Posted in Etkinlikler

    Gebze Teknik Üniversitesi (GTÜ) Fen Bilimleri Enstitüsü (FBE) tarafından, lisansüstü programları öğrencilerine üniversiteyi tanıtmak ve araştırma olanakları hakkında bilgi sunmak amacıyla 11 Kasım 2019 Pazartesi günü ‘Lisansüstü Eğitim Semineri’ düzenlendi. Elektronik Mühendisliği Amfi Salonu’nda düzenlenen etkinlikte yüksek lisans ve doktora öğrencilerine lisansüstü eğitim – öğretim esasları anlatılarak ders alma süreci ve tez aşamasında dikkat edilmesi gereken hususlarda ve yükümlülüklerde bilgilendirme yapıldı. Sanayi-kamu ihtiyaçlarını karşılayan, bölgesel ve ülke kalkınmasına katkı sağlayacak, ürüne ve patente dönüşecek tez konularının belirlenmesine yönelik yaklaşım sağlandı.

    ETKİ-ÇIKTI ODAKLI TEZ ÇALIŞMALARI KALKINMAYA KATKI SAĞLAYACAK 

    Fen Bilimleri Enstitüsü adına açılış konuşmasını gerçekleştiren Prof. Dr. Arif Çağdaş AYDINOĞLU, “GTÜ araştırma stratejisi ve etki/çıktı odaklı lisansüstü tez çalışması” konulu sunumunu gerçekleştirdi. Özel-kamu sektörlerinde ve yükseköğretim kurumlarındaki araştırma ekosisteminden bahsetti, yeni nesil üniversitelerden beklentileri ifade etti. Araştırma Üniversitesi olarak GTÜ’nün, eğitim ve bilimsel araştırma faaliyetlerinin yanı sıra, fikri mülkiyet ile bilginin kullanılması ve inovasyon sağlayacak yeni nesil üniversite olma yolunda ilerlediğini belirtti. Üniversitelerdeki “Teknoloji Hazırlık Seviyeleri”nden bahsedip küresel eğilimlerin sektör ve teknoloji odaklıdan çözüm odaklı yaklaşıma evrildiğini ifade etti. Dünyada odaklanılan teknoloji ve temalardan bahseden Aydınoğlu, AR-GE ve yenilik süreçlerinde dönüşümü özetledi. Etki-çıktı odaklı lisansüstü tez çalışmalarının gerçekleştirilmesi için süreçlere değindi. Lisansüstü araştırmalar kapsamında tez konularının belirlenmesinde dikkat edilecek hususları ifade edip orijinal bir eser üretmenin yanı sıra, tez konularının sanayi – kamu ihtiyaçlarını karşılayan öncelikli alanlarda seçilmesi ve 11. Kalkınma Planı kapsamında bölgesel/ulusal kalkınmaya katkı sağlaması için yapılması gerekenleri özetledi.

    “GTÜ Araştırma Stratejisi ve Etki/Çıktı Odaklı Lisansüstü Tez Çalışması” sunumuna erişmek için TIKLAYINIZ 

    GTÜ etkinlik haberine ve diğer sunumlara erişmek için tıklayınız: http://www.gtu.edu.tr/icerik/8/8992/display.aspx?languageId=1

    GTÜ Bilgisayar Mühendisliği öğrencileri ve mezunları ile buluştuk.

    Posted on 09/11/2019 by arifcagdas Posted in Etkinlikler, Uncategorized

    GTÜ Bilgisayar Topluluğu tarafından düzenlenen ‘Bilgisayar Mühendisliği Mezun Öğrenci Buluşması’na, bölüm öğretim üyeleri, mezunlar ve öğrenciler katıldılar. Mezunlar, etkinliğe yoğun katılım göstererek hocaları ve sınıf arkadaşlarıyla yeniden görüşme fırsatı yakalarken, öğrenciler de mezunlardan öğrencilik ve iş hayatı konusundaki tecrübelerini öğrenme fırsatı elde ettiler.

    Etkinlik haberi için tıklayınız:

    http://www.gtu.edu.tr/icerik/8/9002/display.aspx?languageId=1

    Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemi Standardizasyon Projesi Kapanış Toplantısı Yapıldı.

    Posted on 08/11/2019 by arifcagdas Posted in Etkinlikler, Tucbs

    CBS Genel Müdürlüğü’nün sorumluluğunda TÜBİTAK BİLGEM yürütücülüğünde gerçekleştirilen, “Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemi Altyapısının Kurulumu” konu başlıklı başka bir ifade ile TUCBS 2.0 projesi tamamlandı.

    Akademik koordinatör Prof. Dr. Arif Çağdaş AYDINOĞLU’nun proje başlangıcında ve planlama sürecinde katkı sağladığı proje tanıtım dökümanları ve sonuç ürünlerine aşağıdaki web bağlantısından erişebilirsiniz;

    https://cbs.csb.gov.tr/turkiye-ulusal-cografi-bilgi-sistemi-standardizasyon-projesi-kapanis-toplantisi-yapildi.-haber-251153

    Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemi Standardizasyon Projesi Kapanış Toplantısı Yapıldı (Faz2)

    Posted on 08/11/2019 by arifcagdas Posted in Projeler, Tucbs

    Genel Müdürlüğümüz koordinasyonunda coğrafi verilerin tüm kamu kurum kuruluşları, yerel yönetimler ve üniversiteler arasında birlikte çalışabilirlik esaslarına uygun olarak paylaşımı ve kullanımı amacıyla coğrafi veri temalarına ilişkin standartların belirlenmesi çalışmaları yürütülmektedir. 20 adet coğrafi veri temasına ilişkin standartların belirlenmesi amacıyla oluşturulan Coğrafi Veri Teması Çalışma Grupları, çalışmalarını tamamlayarak Coğrafi Veri Tanımlama Dokümanlarını hazırlamışlardır.

    TUCBS Faz 2 olarak ifade edilen süreçte ve koordinasyon süreci ile ilgili bilgilere web bağlantısından erişilebilir.

    https://cbs.csb.gov.tr/turkiye-ulusal-cografi-bilgi-sistemi-standardizasyon-projesi-kapanis-toplantisi-yapildi.-haber-251153

    Son Bloglar

    • “Karayolu Taşımacılığının Dış Maliyetleri: Türkiye Örneği” uluslararası kitap bölümü yayınlandı. 13/09/2022
    • Akıllı şehirlerde büyük coğrafi veri yönetimi ve analiğine yönelik TÜBİTAK 1001 projemiz kabul edildi. 01/08/2022
    • Yüksek Lisans Tezi: CBS Tabanlı Makine Öğrenme Teknikleri ile Toplu Taşınmaz Değerlemesi 18/06/2021
    • Msc Thesis: “A GIS-based Demand Analysis and Area Selection for Parking Areas: Pendik-Istanbul Case 28/08/2020

    Tags

    adys afet yönetimi Akıllı Ulaşım Sistemleri arazi yönetimi açık kaynaklı cbs açık veri modeli ağ analizi birlikte çalışabilirlik bulanık mantık bulut cbs cbs cbs eğitimi CBS politikası Coğrafi Bilgi Sistemleri Duyarlılık erişilebilirlik ETL Frekans Oranı genelleştirme geo-istatistik gis gml Heyelan hot-spot INSPIRE kbs metaveri network analysis OGC otopark planlama portal regresyon sharepoint sosyal medya standart tapu ve kadastro taşınmaz değerlemesi tucbs ulaşım uml Uzaktan Algılama veri dönüşümü web servisleri Yapay Sinir ağları yer seçimi /site selection

    Upcoming Events

    There are no upcoming events at this time.

    © Aydinoglu 2017