Yusuf Kartal

Mr. Yusuf Kartal

orcid

Research Focus & Metrics

Academic Career Length

9Years (2018-Present)

(Calculated once Scilit publication data is synced: current year − year of first publication + 1)

Representative Publications

View All Publications
23 June 2023 in Multimedia Tools and Applications
Verified
Journal Article
Closed access
PDF file
MCMerve Ceyhan
Merve Ceyhan
YKYusuf Kartal
Yusuf Kartal
KÖKemal Özkan
Kemal Özkan
ESErol Seke
Erol Seke

17 May 2024 in Information and Software Technology
Verified
Journal Article
Closed access
YKYusuf Kartal
Yusuf Kartal
EAE. Kaan Akdeniz
E. Kaan Akdeniz
KÖKemal Özkan
Kemal Özkan

1 March 2018
Verified
Conference Paper
Closed access
KOKemal Ozkan
Kemal Ozkan
SISahin Isik
Sahin Isik
YKYusuf Kartal
Yusuf Kartal
Advances in machine learning technologies have provided that malicious programs can be detected based on static and dynamic features. Moreover, a crowded set of studies throughout literature indicates that malware detection can be handled with remarkable accuracy rate once converted into image domain. To realize this, some image based techniques have been developed together with feature extraction and classifiers in order to discover the relation between malware binaries in grayscale color representation. With a similar way, we have contributed the CNN features to overcome the malware detection problem. Findings of experimental research support that the malware types can be classified with 85% accuracy rate when applying the machine learning system on 36 (including benign type) malware families consisting of 12,279 malware samples. Moreover, we have achieved the 99% accuracy rate when conducting and experiment on 25 families having 9, 339 malware samples.

18 December 2024 in Women & Health
Verified
Journal Article
Closed access
HSHavva Yeşildere Sağlam
Havva Yeşildere Sağlam
EGElif Gursoy
Elif Gursoy
YKYusuf Kartal
Yusuf Kartal
The termination of pregnancy is considered an emotionally devastating experience. Early intervention and counseling are essential to prevent adverse complications following pregnancy loss. This study aimed to determine the effect of nursing care based on Swanson's Theory of Caring on women's prenatal grief, depression, anxiety, stress, and coping levels during pregnancy termination. The training and counseling program, based on Swanson's Theory of Caring, included hospital care, a mobile application, and telephone follow-ups. We conducted this prospective randomized controlled experimental study in the gynecology and obstetrics clinic of a tertiary university hospital in T & uuml;rkiye between September 2021 and May 2022. The study sample consisted of 50 women (intervention group: 25, control group: 25) whose pregnancy was terminated in the second trimester. The women were assigned to groups according to a randomization list created by a statistician. Data collection tools included a Personal Information Form, the Perinatal Grief Scale, the Depression, Anxiety, and Stress Scale, the Coping and Adaptation Process Scale, and the Numerical Rating Scale. We collected the data during hospitalization, between the 6(th) and 8(th)weeks after discharge, and at the 12(th)week. We performed a chi-square test, a paired samples t-test, and an independent samples t-test on the IBM Statistical Package for the Social Sciences Statistics 26. The intervention group had lower mean perinatal grief (54.76 +/- 19.49), depression (2.56 +/- 2.39), anxiety (2.08 +/- 2.10), and stress (3.52 +/- 1.78) scores and higher mean coping and adjustment scores (140.48 +/- 11.47) than the control group(p < .05). The intervention group also had a lower perception of labor pain, shorter discharge time, and a higher level of readiness for a new pregnancy (p < .05). The program that we applied in the study was effective in managing the pregnancy termination and post-discharge period in the population we studied.

20 February 2021 in Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi
Verified
Journal Article
Open access
PDF file
EDEmine Deni̇z
Emine Deni̇z
VÖVeysel Karani Öz
Veysel Karani Öz
SBSinem Bozkurt
Sinem Bozkurt
SOSavaş OKYAY
Savaş OKYAY
YKYusuf Kartal
Yusuf Kartal
Öneri sistemleri, kullanıcılara kişiselleştirilmiş öneri sunan bilgi filtreleme sistemleridir. Öneri tabanlı uygulamalar e-ticaret, film, makale, restoran ve seyahat gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Özellikle metin tabanlı depolamaya sahip sistemler üzerinde geleneksel anahtar kelime tabanlı arama tekniğiyle karşılaştırıldığında, öneri sistemleri büyük veri için daha etkili ve özelleştirilmiş sistemler olarak ön plana çıkmaktadır. Bilimsel çalışma paylaşımının yapıldığı platformlarda içerik havuzunun genişlemesiyle birlikte metinsel veri kullanımında önemli artış görülmektedir. Bu durum, araştırmacıların kendi alanlarıyla ilgili güvenilir ve doğru yayınlara erişimini zorlaştırmaktadır. Araştırmacılar, çalışmalarına katkı sağlayacak en doğru yayınları bulmakta çok fazla zaman harcayabilmektedir. Bilimsel çalışma öneri sistemi, karşılaşılan bu sorunlara çözüm üreterek araştırmacılara ilgi alanlarına uygun yayınları hızlı bir şekilde bulmalarına yardımcı olmaktadır. Sınırlı deneyime sahip kişiler için bilimsel çalışma öneri sistemleri araştırmacıların ufuklarını ve araştırma ilgi alanlarını genişletmeleri doğrultusunda yayınlar sunmaktadır. İçerik tabanlı filtreleme yöntemi, bilimsel çalışma öneri sistemi tasarımında en yaygın kullanılan yöntem olup kullanıcıdan bağımsız modellenir. Bu çalışmada, içerik tabanlı yeni bir bilimsel çalışma öneri sistemi farklı benzerlik yöntemleri üzerinden karşılaştırmalı olarak tavsiye edilmektedir. Yöntemler ve öneri ağırlıkları değişiklik gösterse de aynı veri seti içerisinde aynı yayınların önerildiği görülmektedir. Ölçüm değeri olarak birbirine yakın yöntemler arasında seçim yapmak gerektiğinde ise hesaplama süresini dikkate almak gerektiği sonucuna varılmaktadır.

1 April 2019
Verified
Conference Paper
Closed access
YKYusuf Kartal
Yusuf Kartal
KÖKemal Özkan
Kemal Özkan
This study mainly focuses on the effect of sunn pest on wheat. The most prominent feature among the high quality wheat with sun-drenched wheat is the shape differences. For this reason, in this study, a shape recognition method based on the angle information of Fourier transformation is proposed. The performance of the proposed descriptor tested in data sets such as Mpeg-7, leaf, caltech 101, animal. In addition to these datasets, experimental studies were conducted in order to recognize non - classified wheat. Experimental results show that our proposed descriptor provides good accuracies indicating that Fourier Transform based local descriptor captures important characteristics of images that are useful for classification.