Welcome to the Polen - ITU Academic Archive

Recent Submissions

• Loading...

  Item type:Item, Access status: Open Access ,

  Machine learning-based traffic steering in an ns-3-based o-ran environment

  (Graduate School, 2026-06-25) Altun Alparslan, Gökçe; Seçinti, Gökhan; 504221516; Computer Engineering

  Show more

  Today's wireless networks need to support many users and applications that require large amounts of data. Maintaining connectivity while users move from one cell to another is becoming an important challenge for network operators. Handover is the process that allows a user device to maintain its connection while moving from one base station to another. Most traditional handover schemes operate reactively and rely on signal strength thresholds. Therefore, handover decisions are usually made only after network conditions have already degraded. This may lead to lower data rates, unnecessary handovers, ping-pong effects, and short service disruptions. More recent research has focused on developing new methods for managing radio access networks. The Open Radio Access Network (O-RAN) architecture is designed to provide more flexibility in network management through open interfaces, virtualization, and programmable network elements. The RAN Intelligent Controller (RIC), which is part of the O-RAN architecture, serves as a platform where software applications known as xApps can run. These xApps can analyze network data and perform control actions. Therefore, the O-RAN architecture provides a suitable environment for developing data-driven network optimization methods. Machine learning-assisted mobility management and O-RAN-based control mechanisms have already been studied in the literature. However, several challenges still remain. Many existing studies mainly focus on prediction accuracy, but they do not fully consider how predictive models can be integrated into near-real-time closed-loop control systems. In addition, applying a complex prediction model to every user may increase the processing load of the controller, which is an important limitation for Near-Real-Time RAN Intelligent Controller operation. Another limitation is that several studies rely mostly on radio-level measurements and do not sufficiently consider cross-layer information such as MAC-layer resource allocation and RLC buffer occupancy. These challenges motivate the development of a lightweight, selective, and cross-layer proactive handover framework suitable for O-RAN-based control. This thesis presents a proactive mobility management scheme for cellular networks. This thesis develops a framework that combines K-Means-based user grouping with LSTM-based throughput prediction. In the proposed methodology, K-Means is not used to directly predict data rates or to make the final handover decision. Instead, it operates as a lightweight clustering method that groups users according to their current radio conditions and traffic-related measurements. Users assigned to clusters representing poor radio and/or traffic conditions are passed to the LSTM-based prediction stage. In this way, predictive analysis is applied only to users that may experience reduced performance, which helps reduce unnecessary prediction operations. Alternative clustering methods such as Gaussian Mixture Models, DBSCAN, hierarchical clustering, and supervised classification-based user selection could also be considered for this task. However, K-Means is preferred in this thesis because it provides a simple, low-complexity, and interpretable clustering mechanism. Its advantage in the O-RAN context is not that it is universally superior to all clustering algorithms, but that it is more suitable for near-real-time xApp operation. The cluster centroids can be interpreted using network-related features such as SINR, throughput, PRB allocation, and RLC buffer occupancy. Therefore, K-Means provides a practical balance between computational efficiency, interpretability, and suitability for selective user filtering in the Near-RT RIC. The LSTM model learns temporal patterns from historical measurement data related to network behavior, especially throughput variations. These measurement data are generated in an ns-3-based O-RAN simulation environment. The simulation scenario includes 4 gNBs and 12 UEs, with a simulation duration of 100 seconds and a reporting interval of 100 ms. After preprocessing and sequence construction, the final dataset contains approximately 5,000 measurement report sequences. Each sequence consists of 15 consecutive measurements and one target throughput value for the next time step. The LSTM input tensor has the form [N, 15, 19], where N is the batch size, 15 is the sequence length, and 19 is the number of input features. These features include cross-layer information such as radio quality, resource allocation, throughput history, lag-based throughput features, and RLC buffer usage. Alternative prediction models such as ARIMA, support vector regression, random forest regression, GRU, temporal convolutional networks, and transformer-based models can also be used for traffic or throughput prediction. However, LSTM is selected in this thesis because throughput prediction is a temporal problem. Future throughput depends not only on the current measurement, but also on previous radio conditions, scheduling behavior, buffer state, and short-term traffic variations. Compared with simpler statistical models, LSTM can capture nonlinear temporal relationships in sequential data. Compared with more complex transformer-based models, it provides a more practical balance between prediction accuracy and deployment complexity for a Near-RT RIC xApp. When a user's predicted throughput drops below a predefined threshold value, the proposed system initiates a proactive handover action through the RIC platform. Thus, the purpose of the proposed proactive handover scheme is to support decision making before significant performance degradation occurs. The proposed proactive handover strategy was tested in an ns-3-based O-RAN simulation environment. The simulation environment models the interaction between the radio access network simulator and the RIC platform. It also provides simulation-based measurement data for the decision-making component of the proposed proactive handover strategy. The proposed LSTM predictor was first compared with a naive baseline algorithm that uses the previous throughput value as the prediction for the next time step. In the offline time-based split, the LSTM model achieved a Mean Absolute Error (MAE) of 392.08 kbps and an R2 score of 0.8495. In contrast, the naive one-lag baseline achieved an MAE of 969.83 kbps and an R2 score of 0.3256. This corresponds to an approximately 60% reduction in prediction error compared with the baseline. In addition, the IMSI-level split produced an MAE of 510.65 kbps and an R2 score of 0.8659, while the shuffle test produced a negative R2 score, indicating that the model did not simply memorize the data or benefit from data leakage. During online closed-loop operation, the LSTM model obtained an MAE of approximately 1472.50 kbps with near-zero bias. The experimental results showed that the proposed strategy achieved a better balance between throughput improvement and RLC buffer usage compared with the default reactive 3GPP handover baseline and the other evaluated handover decision strategies. Average throughput was evaluated, but it was not used as the only success criterion. Network stability indicators, especially RLC buffer usage, were also considered during the evaluation. The best-performing configuration, considering both average throughput and RLC buffer usage, was obtained when LSTM-based throughput prediction was applied only to users identified as members of low-quality clusters by the K-Means-based grouping stage. This configuration increased the average downlink throughput by approximately 20–30% compared with the default reactive 3GPP handover baseline, while limiting the increase in RLC buffer occupancy. The results indicate that combining K-Means-based user selection with LSTM-based downlink throughput prediction can effectively select candidate users for proactive handovers in an O-RAN-based architecture. In general, the proposed decision-making approach aims to improve the flexibility of future radio access networks and support more reliable service continuity for mobile users. Future work will extend the proposed framework to larger and denser network scenarios with more diverse mobility patterns and traffic profiles. Additional mobility-related performance metrics, such as handover interruption time, packet loss, latency, and ping-pong handover ratio, should also be included to provide a more complete evaluation of service continuity. Moreover, alternative prediction models such as GRU, attention-based models, and transformer-based architectures can be investigated and compared with the LSTM-based approach. Finally, validating the proposed framework on a real O-RAN testbed would provide further insight into deployment constraints and real-world performance.

  Show more
• Loading...

  Item type:Item, Access status: Open Access ,

  Yüksek basınçlı termal gravimetrik analiz ile biyokütle, atıksu arıtma çamuru, plastik ve karışımların piroliz kinetiği ve gazlaştırma reaktivitesinin araştırılması

  (İTÜ Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2026) Yazıcı, Hilal; Sarıoğlan, Alper; 506211021; Kimya Mühendisliği

  Show more

  Artan küresel enerji ihtiyacı, fosil yakıt kaynaklarının giderek azalması ve çevresel kaygıların artması, biyokütle ve atık kökenli kaynakların termokimyasal dönüşüm teknolojileri ile değerlendirilmesine olan ilgiyi artırmıştır. Bu teknolojiler arasında piroliz ve gazlaştırma, hem atık yönetimi hem de enerji geri kazanımı açısından sürdürülebilir ve etkili yöntemler olarak öne çıkmaktadır. Bu süreçler sayesinde düşük ekonomik değere sahip veya çevresel açıdan sorun oluşturan atıklar; sentez gazı, sıvı yakıtlar, karbonca zengin katı ürünler ve çeşitli kimyasal ara ürünlere dönüştürülebilmektedir. Bu bağlamda, biyokütle ve plastik içeren hibrit atık sistemlerinin ısıl dönüşüm davranışlarının anlaşılması, proses verimliliğinin artırılması ve sürdürülebilir enerji stratejilerinin geliştirilmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Pirinç sapı ve atıksu arıtma çamuru gibi biyokütle kaynaklı atıklar dünya genelinde yüksek miktarlarda oluşmakta ve uygun şekilde yönetilmediklerinde ciddi çevresel problemlere yol açmaktadır. Pirinç sapı yüksek uçucu madde içeriğine sahip bir tarımsal atık olup, atıksu arıtma çamuru ise yüksek inorganik içerik ve karmaşık organik yapı özellikleri göstermektedir. Buna karşılık polietilen (PE) ve polipropilen (PP) gibi plastik atıklar yüksek karbon ve hidrojen içerikleri nedeniyle termokimyasal dönüşüm prosesleri için önemli bir enerji potansiyeli taşımaktadır. Biyokütle ve plastik atıkların birlikte işlenmesi, ısıl bozunma sırasında sinerjik etkiler oluşturarak ürün dağılımını iyileştirebilmekte ve enerji geri kazanım verimini artırabilmektedir. Bu nedenle biyokütle–plastik etkileşim mekanizmalarının incelenmesi önemli bir araştırma alanıdır. Bu tez çalışmasında pirinç sapı (RS), atıksu arıtma çamuru (SS), polietilen (PE), polipropilen (PP) ve bunların oluşturduğu kompozit karışımların piroliz davranışları ile CO₂ atmosferindeki gazlaştırma reaktiviteleri deneysel olarak incelenmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında RS, SS, PE ve PP numuneleri ile bu bileşenlerin ikili karışımları hazırlanmıştır. Numuneler üzerinde yaklaşık analiz ve elementel analiz yapılarak nem, kül, uçucu madde, sabit karbon ve elementel bileşim değerleri belirlenmiştir. Bu karakterizasyon çalışmaları biyokütle ve plastik numuneler arasındaki kimyasal ve yapısal farklılıkların ortaya konmasını sağlamış ve plastik ilavesinin biyokütle davranışı üzerindeki etkilerinin değerlendirilmesine imkân vermiştir. Hazırlanan numunelerin termal bozunma davranışlarının belirlenmesi amacıyla yüksek basınçlı termogravimetrik analiz (TGA) deneyleri gerçekleştirilmiştir. Kontrollü ısıtma koşullarında elde edilen TG ve DTG eğrileri incelenerek biyokütle numuneleri için hemiselüloz, selüloz ve lignin bozunmasına karşılık gelen üç temel ayrışma bölgesi belirlenmiştir. Plastik numunelerde ise polimer zincir kırılmasına bağlı olarak daha keskin bozunma profilleri gözlenmiştir. Biyokütle ve plastiklerin farklı ayrışma karakterleri, kompozit numunelerde meydana gelen etkileşimlerin anlaşılması açısından önemli bilgiler sağlamıştır. Piroliz kinetiğinin değerlendirilmesi amacıyla aktivasyon enerjileri Coats–Redfern yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. Aktivasyon enerjisi hesaplamalarında DTG eğrilerinden belirlenen aktif piroliz bölgeleri esas alınmıştır. Elde edilen sonuçlar, özellikle atıksu arıtma çamuru içeren karışımlarda aktivasyon enerjisinin belirli sıcaklık aralıklarında azaldığını göstermiştir. Bu durum, atıksu arıtma çamurunun erken bozunma aşamalarında oluşan radikallerin plastik polimer zincirlerinin parçalanmasını hızlandırabileceğini ve böylece termal dönüşüm süreçlerini kolaylaştırabileceğini göstermektedir. Piroliz deneyleri sonrasında elde edilen çar numuneleri, 900–950 °C sıcaklık aralığında CO₂ atmosferinde gazlaştırılmıştır. Gazlaştırma davranışının değerlendirilmesi amacıyla dönüşüm–zaman eğrileri oluşturulmuş ve başlangıç reaksiyon hızları ile yüksek sıcaklık kararlılıkları analiz edilmiştir. Gazlaştırma performansı büyük ölçüde çarın yüzey yapısı, gözeneklilik, mineral içerik ve kimyasal bileşime bağlıdır. Bu nedenle kül oranı, inorganik içerik, plastik oranı ve etkin H/C değerlerinin gazlaştırma üzerindeki etkileri sistematik olarak incelenmiştir. Deneysel sonuçlar, atıksu arıtma çamurundan elde edilen çarların yüksek mineral içeriği nedeniyle belirgin gazlaştırma özellikleri gösterdiğini ortaya koymuştur. Alkali ve toprak alkali metaller gibi inorganik bileşenlerin gazlaştırma reaksiyonlarında katalitik etki gösterebildiği bilinmektedir. Bunun yanında pirinç sapı–plastik karışımlarından elde edilen çarların daha gelişmiş gözenek yapısına sahip olduğu ve bunun gaz–katı temasını artırarak dönüşüm performansını iyileştirdiği görülmüştür. Bu sonuçlar, hammadde yapısının gazlaştırma reaktivitesi üzerinde doğrudan etkili olduğunu göstermektedir. Gazlaştırma; kurutma, piroliz, kısmi oksidasyon, Boudouard reaksiyonu ve buhar reformlama gibi ardışık reaksiyon aşamalarından oluşan karmaşık bir termokimyasal süreçtir. Bu aşamalar arasında piroliz basamağı kritik bir öneme sahiptir çünkü oluşan çarın yapısal özellikleri gazlaştırma performansını doğrudan belirlemektedir. Isıtma hızı, basınç, bekleme süresi ve hammadde bileşimi gibi parametreler çar morfolojisini etkileyerek gazlaştırma verimini değiştirmektedir. Son yıllarda endüstriyel gazlaştırma sistemlerinin basınçlı çalışma koşullarına yönelmesi, bu tür çalışmaların önemini artırmaktadır. Bu tez kapsamında basınçlı termogravimetrik analiz kullanılarak gerçek proses koşullarına yakın deneysel veriler elde edilmiştir. Farklı numune bileşimleri için çar verimleri karşılaştırılmış ve gazlaştırma performansları birlikte değerlendirilmiştir. Piroliz kinetiği, çar oluşumu ve gazlaştırma reaktivitesinin birlikte yorumlanması, biyokütle–plastik kompozit atıkların termokimyasal dönüşüm davranışlarının bütüncül şekilde anlaşılmasını sağlamıştır. Elde edilen bulgular, pirinç sapı, atıksu arıtma çamuru ve plastik atıkların birlikte değerlendirilmesinin sürdürülebilir enerji üretimi açısından önemli bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca çalışma sonuçları, optimum hammadde karışımlarının belirlenmesi ve daha verimli piroliz–gazlaştırma sistemlerinin tasarlanması için değerli veriler sunmaktadır. Bu tez, hibrit atıkların termokimyasal dönüşümüne yönelik kinetik ve reaktivite analizleri ile literatüre katkı sağlamaktadır. Sonuç olarak bu tez çalışması, biyokütle–plastik kompozit atıkların piroliz kinetiği ve CO₂ gazlaştırma davranışlarının yüksek basınçlı termogravimetrik analiz yöntemi kullanılarak kapsamlı şekilde incelendiği deneysel bir araştırma sunmaktadır. Elde edilen sonuçlar, hammadde bileşimi, mineral içerik ve polimer yapısının termal bozunma ve gazlaştırma performansı üzerindeki belirleyici etkilerini ortaya koymaktadır. Çalışmanın, çevre dostu atık yönetimi stratejilerinin geliştirilmesine ve ileri termokimyasal dönüşüm teknolojilerine yönelik gelecekteki araştırmalara katkı sağlaması beklenmektedir.

  Show more
• Loading...

  Item type:Item, Access status: Open Access ,

  Understanding the train travel environment for digitally engaged passengers: Exploring passenger experience on high-speed rail

  (ITU Graduate School, 2026) Mat, Gülara; Alppay, Ekrem Cem; 502221913; Industrial Design

  Show more

  High-speed rail (HSR) has emerged as an efficient transportation option for its services to respond to the growing population and increased travel needs. They offer a faster and more efficient mode of transportation compared to traditional rail services. As HSR travel expands, understanding how passengers experience these environments, particularly those who rely on continuous digital connectivity, becomes increasingly important for user-centered design research. Digitally engaged passengers are those who actively use their digital devices for work, communication or personal tasks during travel. These behavioral shifts highlight the need to examine how digital engagement intersects with usability, comfort, and productivity in long-distance travel settings. Multitasking during travel is no longer limited to passive activities like thinking, talking, or relaxing but more active engagement with digital devices: reading documents, completing work tasks, attending virtual meetings, and managing communications on the go. This study aims to investigate the high-speed train interiors for digitally engaged passengers, specifically in Turkey, focusing on how the physical and service-related aspects of long-distance TCDD's (State Railways of the Republic of Turkiye) HSR journeys affect their user experience, digital engagement, multitasking behaviors and comfort during travel. An increasing number of passengers depend on uninterrupted device access and ergonomic support during transit, effectively transforming trains into mobile environments for work, study, and digital engagement. However, existing high-speed train interiors often overlook the behavioral shifts of digitally engaged passengers, offering interiors that are poorly suited for digital activities and multitasking-intensive travel routines. To uncover these gaps, the research adopted a multi-method approach combining an online survey, digital travel diaries, and semi-structured interviews. The survey was completed by 181 passengers who had travelled on TCDD and included no age restriction to explore potential generational differences; however, participants reporting higher digital engagement were predominantly younger travellers. Survey items assessed travel habits, digital device use, perceived productivity, multitasking practices, and evaluations of interior and service conditions. To capture real time, phase-dependent dynamics, a subset of digitally engaged participants completed structured digital diaries during real journeys and then participated in follow-up interviews to clarify underlying mechanisms and contextual explanations. Findings across the three datasets were integrated and synthesised into a Digital Passenger's Journey Map and a pain-point diagram. Findings indicate that digital engagement is shaped by journey conditions and tends to decline when connectivity is limited; however, "better Wi-Fi" alone does not resolve breakdowns in intended activities. Participants reported that the viability of focused work or leisure depends on an ecosystem of factors, including predictable connectivity, noise and social disturbance, thermal comfort, workspace viability (e.g., table sufficiency and device placement), information reliability, and operational disruptions. Diary entries further suggested that engagement and comfort shift across phases rather than remaining stable, and interviews highlighted coping behaviours such as smart-switching between activities and using short micro-breaks to maintain focus. Together, these insights connect environmental and service conditions to digitally engaged travel behaviour and provide early-stage design directions for interior and service improvements. This thesis develops a conceptual understanding of digitally engaged rail travel and proposes a user-experience framework (a journey map and pain-point diagram) to inform high-speed train interior and service design. It outlines early-stage design directions related to connectivity predictability, seat and workspace ergonomics, and environmental comfort, supporting the rethinking of HSR environments for digitally engaged travel.

  Show more
• Loading...

  Item type:Item, Access status: Open Access ,

  Türkiye'de döngüsel tarıma geçiş: Yeşil ve sürdürülebilir finansman araçlarının rolü

  (İTÜ Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2026) Timurçin, Arda; Görgün, Hüseyin Erdem; 501221703; Çevre Bilimleri Mühendisliği ve Yönetimi

  Show more

  Küresel iklim değişikliği, doğal kaynakların giderek tükenmesi ve tarımsal girdi maliyetlerindeki artış, Türkiye ekonomisinin en stratejik sütunlarından biri olan tarım sektörünün sürdürülebilirliğini günümüzde ciddi bir risk altına sokmaktadır. Geleneksel "al-yap-at" prensibine dayanan doğrusal üretim modelinin yarattığı çevresel tahribat ve ekonomik verimsizliklere karşı "döngüsel tarım" yaklaşımı bütüncül bir çözüm olarak öne çıkmaktadır. Bu model; atıkların yeniden hammaddeye dönüştürülmesi, yenilenebilir enerji kaynaklarının üretim süreçlerine entegrasyonu ve kaynak verimliliği ilkeleriyle sektörün dayanıklılığını artırma potansiyeline sahiptir. Ancak, tarımda bu denli köklü bir yapısal dönüşümün başarıyla hayata geçirilmesi, yalnızca teknolojik altyapının geliştirilmesine değil, aynı zamanda bu yatırımları uzun vadeli destekleyecek nitelikli ve sürdürülebilir bir finansman ekosisteminin inşasına bağlıdır. Bu çalışmanın temel odağı, Türkiye'de döngüsel tarım uygulamalarının finansmanı sürecinde karşılaşılan yapısal engelleri, finans kuruluşlarının konuya ilişkin risk algılarını ve potansiyel çözüm önerilerini bizzat sektör profesyonellerinin perspektifinden derinlemesine analiz etmektir. Araştırma kapsamında, Türk bankacılık sektöründe tarım kredileri, proje finansmanı ve kurumsal sürdürülebilirlik alanlarında uzmanlaşmış yönetici ve analist kadrolarına yönelik geniş kapsamlı bir anket çalışması yürütülmüştür. Elde edilen bulgular, finans dünyasında döngüsel tarım yatırımlarının Kurumsal Sürdürülebilirlik (ESG) hedefleri doğrultusunda artık "stratejik bir öncelik" olarak kabul edildiğini ve projelerin gelecekteki nakit akışı yaratma gücüne duyulan güvenin yüksek olduğunu göstermektedir. Buna rağmen, sektördeki farkındalık düzeyi ile fiilen gerçekleşen kredi hacmi arasında belirgin bir ayrışma olduğu tespit edilmiştir. Finansman akışının önündeki en büyük darboğazlar; ulusal düzeyde "yeşil" ve "döngüsel" tanımlarını netleştiren ortak bir taksonominin bulunmaması, projelerin sağladığı çevresel faydaları doğrulayacak teknik veri altyapısının yetersizliği ve özellikle biyogaz tesisleri gibi özgün yatırımların ikinci el piyasası olmaması nedeniyle yaşanan teminatlandırma zorluklarıdır. Ayrıca finans sektörünün, mevcut riskleri dengeleyebilmek adına yerel kaynaklardan ziyade uluslararası kalkınma fonlarına bağımlı bir yapı sergilediği görülmüştür. Çalışma, tarımda yeşil dönüşümü hızlandıracak çok boyutlu bir yol haritası önererek sona ermektedir. Bu yol haritası kapsamında; yasal belirsizlikleri ortadan kaldıracak bir "Ulusal Sürdürülebilir Tarım Taksonomisi"nin ivedilikle hayata geçirilmesi, tarımsal verilerin dijital doğrulama sistemleri aracılığıyla bankacılık süreçlerine entegre edilmesi ve teminat darboğazını aşmak için kamu destekli kredi garanti paketleri gibi risk paylaşım mekanizmalarının devreye alınması gerektiği vurgulanmaktadır.

  Show more
• Loading...

  Item type:Publication, Access status: Metadata only ,

  Fast fabrication of mgo added alon ceramics by reactive spark plasma sintering

  (Springer nature switzerland, 2025-01-01) Demet Aydogmus; Filiz Cinar Sahin; Metalurji ve Malzeme Müh.Böl.; Metalurji ve Malzeme Müh.Böl.; Aydoğmuş, Demet; Aydoğmuş, Demet; Şahin, Filiz

  Show more