Institute of Sciences https://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/1357 2026-10-13T13:47:01Z 2026-10-13T13:47:01Z CANLI, Serdal https://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/6410 2026-10-13T11:59:41Z 2018-01-01T00:00:00Z

Silisyum Tabanlı Alq3 Arayüzeyli Fotodiyotların Elektriksel ve Optiksel Özelliklerinin İncelenmesi CANLI, Serdal ÖZET: Alq3 molekülünün diyot üzerindeki fotovoltaik performansını anlayabilmek amacıyla termal buharlaştırma tekniğiyle Al/p-Si/Al (referans) ve Al/Alq3/p-Si/Al diyot yapılarının fabrikasyonu yapıldı. Fabrikasyonu yapılan referans ve organik arayüzey malzemeli diyot yapılarının güneş simülatörü altında karanlıkta ve 30-100 mW/cm2 arasında farklı ışık şiddetleri altında açık devre voltajı, kısa devre akımı, doluluk faktörü, güneş enerji verimi gibi fotovoltaik parametreleri ölçüldü. Güneş simülatörü altında alınan ölçümlerden elde edilen sonuçlara göre referans ve organik arayüzeyli numuneler fotodiyot özellik gösterdiler. Bununla beraber Alq3 molekülünün kullanıldığı organik arayüzey malzemeli fotodiyotun, aydınlatma şiddeti arttırıldıkça referans diyota kıyasla ters beslem bölgesindeki akımı daha fazla arttırdığı görüldü. Fabrikasyonu yapılan referans ve organik arayüzey malzemeli numunelerin karanlıkta I-V ölçümleri alınmış, yapılan bu ölçümlerden idealite faktörü ve engel yüksekliği hesaplanmıştır. Ayrıca organik arayüzey malzemeli numune için 80-320 K aralığında elektriksel ölçümlerden numune sıcaklığına bağlı karakteristik diyot parametreleri hesaplanmıştır. Oda sıcaklığında karanlıkta referans ve organik arayüzeyli diyotun engel yüksekliği ve idealite faktörü değerleri sırasıyla 0,79 eV, 1,61 ve 0,81 eV, 1,44 olarak hesaplandı. Organik arayüzeyli diyotun 80-320 K aralığında sıcaklık arttıkça engel yüksekliğinin arttığı, idealite faktörünün ise azaldığı görüldü. Kullanılan organik arayüzey malzemenin optik özellikleri ve yüzey morfolojisi UV, SEM ve AFM cihazları kullanılarak incelendi.; ABSRACT: The Al/p-Si/Al (reference) and Al/Alq3/p-Si/Al diode structures were fabricated by thermal evaporation technique in order to understand the photovoltaic performance of Alq3 molecule used as organic interface material on the diode. The fabricated reference and interfacial material with organic Alq3 diode structures were measured under the solar simulator, and the photovoltaic parameters such as open circuit voltage, short circuit current, fillfactor and conversion efficiency under different light intensities between 30-100 mW/cm2 were measured. According to the results obtained under solar simulator, the samples with reference and organic interface showed photodiode. However, it was observed that the photodiode with the organic interface material using the Alq3 molecule caused to increase the current in the reverse bias region compared to the reference diode as the intensity of illumination was increased. The I-V measurements were collected under the dark for samples with reference and organic interface materials were employed to calculate ideality factors and barrier heights. In addition, the temperature dependent characteristic diode parameters were calculated from the electrical measurements in the 80-320 K range for the reference and organic interface material samples. . The barrier height and ideality factor values of the diode for reference and organic interface material sample in the dark at room temperature were calculated as 0.79 eV, 1.61 and 0.81 eV, 1.44, respectively. As the temperature increased in the from 80 to 320 K, the diode with the organic material interface, the barrier height values increased and the ideality factor values decreased. The optical properties and surface morphology of the organic interface material were investigated by using UV, SEM and AFM instruments.

2018-01-01T00:00:00Z BULUT, Sümeyya https://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/6409 2026-10-13T11:45:26Z 2026-01-01T00:00:00Z

Yenilenebilir Enerji Tabanlı Iot-Entgre Scada Sistemlerinde Volümetrik Siber Saldırıların Derin Öğrenme ile Tespiti BULUT, Sümeyya ÖZET: Kritik altyapı sistemlerinde kullanılan Denetleyici Kontrol ve Veri Toplama (Supervisory Control and Data Acquisition-SCADA) sistemlerine dayalı endüstriyel kontrol ağları, artan siber tehditler karşısında güvenilir, ölçeklenebilir ve genelleştirilebilir saldırı tespit mekanizmalarına ihtiyaç duymaktadır. Bununla birlikte, literatürde yaygın olarak kullanılan veri setlerinin büyük bir kısmı genel amaçlı ağ trafiğine dayanmakta ve Modbus/TCP gibi endüstriyel protokollerin döngüsel, deterministik ve süreç odaklı iletişim yapısını yeterince yansıtmamaktadır. Bu tez çalışmasında, söz konusu sınırlamayı gidermek amacıyla tamamen izole edilmiş bir sanal SCADA ortamı tasarlanmış ve SCADANet adı verilen, SCADA’ya özgü çok sınıflı bir saldırı veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti, meşru ağ trafiği ile birlikte üretilen 13 farklı saldırı senaryosunu içermektedir. Bu kapsamda, dönüştürülmüş trafik temsillerini analiz etmek amacıyla paralel genişletilmiş Evrişimli Sinir Ağı (Convolutional Neural Network-CNN) yapıları, Residual-SE blokları ve Uzun Kısa Vadeli Bellek (Long Short-Term Memory-LSTM) katmanlarından oluşan hibrit bir derin öğrenme mimarisi önerilmiştir. Önerilen mimari, çok ölçekli uzamsal örüntüleri etkili bir şekilde öğrenirken özellik düzeyindeki sıralı ve bağlamsal ilişkileri de modelleyerek ağ trafiğinin daha kapsamlı bir şekilde temsil edilmesini sağlamaktadır. Önerilen yaklaşımın genelleştirilebilirliğini değerlendirmek amacıyla geliştirilen model, hem SCADANet veri seti hem de literatürde yaygın olarak kullanılan WUSTL-IIoT-2021 veri seti üzerinde test edilmiştir. Deney sonuçları, önerilen mimarinin her iki veri setinde de yüksek doğruluk ve Makro F1 skoru elde ettiğini ve özellikle azınlık saldırı sınıflarında duyarlılığı önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Ayrıca, gerçekleştirilen ablasyon çalışması, mimaride yer alan her bir bileşenin genel performansa anlamlı ve birbirini tamamlayıcı katkılar sağladığını ortaya koymaktadır. Bulgular, önerilen derin öğrenme tabanlı yaklaşımın SCADA sistemlerine özgü trafik özelliklerini etkili bir şekilde modelleyebildiğini ve farklı veri kaynakları arasında istikrarlı bir saldırı tespit performansı sergilediğini göstermektedir. Bu bağlamda çalışma, SCADA tabanlı kritik altyapıların siber güvenliğinde saldırı tespitine yönelik literatüre önemli metodolojik ve deneysel katkılar sunmaktadır.; ABSTRACT: Industrial control networks based on Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems used in critical infrastructure require reliable, scalable, and generalizable intrusion detection mechanisms in the face of increasing cyber threats. However, a large proportion of the datasets commonly used in the literature are based on general-purpose network traffic and do not adequately reflect the cyclic, deterministic, and process-oriented communication characteristics of industrial protocols such as Modbus/TCP. In this thesis, a fully isolated virtual SCADA environment was designed to address this limitation, and a SCADA-specific multiclass attack dataset, named SCADANet, was developed. The dataset contains 13 distinct attack scenarios generated alongside legitimate network traffic. In this context, a hybrid deep learning architecture consisting of parallel extended Convolutional Neural Network (CNN) structures, Residual-SE blocks, and Long Short-Term Memory (LSTM) layers was proposed to analyze transformed traffic representations. The proposed architecture effectively learns multi-scale spatial patterns while also modeling feature-level sequential and contextual relationships, thereby enabling a more comprehensive representation of network traffic. To evaluate the generalizability of the proposed approach, the developed model was tested on both the SCADANet dataset and the widely used WUSTL-IIoT-2021 dataset. The experimental results demonstrate that the proposed architecture achieves high accuracy and Macro F1 scores on both datasets and significantly improves sensitivity, particularly for minority attack classes. Furthermore, the conducted ablation study demonstrates that each component of the architecture makes a meaningful and complementary contribution to the overall performance. The findings indicate that the proposed deep learning-based approach can effectively model SCADA-specific traffic characteristics and maintain consistent intrusion detection performance across different data sources. In this regard, the study provides significant methodological and experimental contributions to the literature on intrusion detection in the cybersecurity of SCADA-based critical infrastructure systems.

2026-01-01T00:00:00Z ZOR, Suat https://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/6408 2026-10-13T11:39:45Z 2023-01-01T00:00:00Z

Glutatyon S-Transferaz (GST) Enziminin Tavuk Yüreğinden Saflaştırılması ve Karakterizasyonu ZOR, Suat ÖZET: Glutatyon S-transferaz enzimi (GST; EC 2.5.1.18) metabolizmada önemli bir antioksidan enzimdir ve glutatyonun toksisite oluşturabilecek birçok metabolitle konjugasyonunu sağlayan reaksiyonlarda görev alır. Bu tez kapsamında, GST enzimi tavuk yüreğinden homojenatın hazırlanması, amonyum sülfat çöktürmesi ve glutatyon-agaroz afinite kromatografisi vasıtasıyla 9,048 EÜ/mg protein spesifik aktivite ve %40 verimle 20,99 kat saflaştırıldı. Daha sonra enzim saflığının kontrol edilmesi ve alt birim molekül kütlesinin belirlenmesi amacıyla sodyum dodesil sülfat poliakrilamit jel elektroforezi (SDS-PAGE) yapılarak tek bant elde edildi. SDS-PAGE ile saflaştırılan GST enziminin alt birim molekül kütlesi yaklaşık 20,94 kDa olarak bulundu. Saflaştırılan GST enzimi için yapılan karakterizasyon çalışmalarında optimum pH, (Tris-HCI tamponunda) pH= 8,5, optimum iyonik şiddet, (Tris-HCI tamponunda) 0,2 M, stabil pH, (Tris-HCI tamponunda) pH = 8,5 ve optimum sıcaklık 60 oC olarak bulundu. Ayrıca Lineweaver-Burk grafiklerinden faydalanılarak enzime ait KM ve Vmax değerleri sırasıyla GSH substratı için KM, 0,087 mM, Vmax 0,625 EÜ/mL; CDNB substratı için KM, 0,798 mM, Vmax, 1,141 EÜ/ mL olarak hesaplandı.; ABSTRACT: Glutathione S-transferase enzyme (GST; EC 2.5.1.18) is an important antioxidant enzyme in metabolism and takes part in reactions that provide conjugation of glutathione with many metabolites that may cause toxicity. Within the scope of this thesis, the GST enzyme, which has 9,048 EU/mg protein specific activity, was purified 20.99-fold with 40% yield by means of preparation of homogenate from chicken heart, ammonium sulfate precipitation and glutathione-agarose affinity chromatography. Then, sodium dodecyl sulfate polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE) was performed to control the enzyme purity and to determine the subunit molecular mass, and a single band was obtained. The subunit molecular mass of the GST enzyme purified by SDS-PAGE was found to be approximately 20.94 kDa. In the characterization studies for the additionally purified GST enzyme, optimum pH (in Tris-HCl buffer) pH= 8.5, optimum ionic strength (in Tris-HCl buffer) 0.2 M, stable pH, (in Tris-HCl buffer) pH = 8, 5 and the optimum temperature is 60 oC; also, using Lineweaver-Burk graphs, the KM and Vmax values of the enzyme were determined as KM, 0.087 mM, Vmax 0.625 EÜ/mL for the GSH substrate; For CDNB substrate, KM was calculated as 0.798 mM, Vmax was calculated as 1.141 EU/mL.

2023-01-01T00:00:00Z MOHAMMED TAHER, Sarkat Salim https://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/6406 2026-10-13T08:23:42Z 2017-01-01T00:00:00Z

Purification and Characterization of Glutathione Reductase From Japanese Quail (Coturnix Coturnix Japonica) Liver MOHAMMED TAHER, Sarkat Salim ABSTRACT: In this study, glutathione reductase (Glutathione: NADP+ oxidoreductase, E.C 1.8.1.7; GR) was purified from quail`s liver by using ammonium sulfate precipitation and 2',5'-ADP Sepharose-4B gel affinity chromatography. GR enzyme was obtained having a specific activity of 22.75 EU/mg proteins, with a yield 13.6% and 142.18 purification fold. Enzymatic activity was measured spectrofotometrically according to Beutler`s method at 340 nm. Subunits molecular weight of enzyme was determined by SDS-PAGE as 59 kDa. Optimal pH, optimal ionic strength, stable pH, optimal temperature were determined as 8.0, 0.6 mM, 8.0, 85 °C respectively. Also KM and Vmax values were determined for NADPH as 0.109 mM and 0.603 EU/mL; and for GSSG substrates 0.044 mM and 0.272 EU/mL respectively.; ÖZET: Yüksek lisans tezi olarak sunuçu bu çalşmadan, glutatyon redüktaz (Glutatyon: NADP+, oksidoredüktaz, E.C 1.8.1.7.; GR) enzimi bıldırcın karaciğerinden amonyum sülfat çöktürmesi ve 2',5'-ADP Sepharose-4B afinite kromatografisi olmak üzere 2 basamakta saflaştırıldı. 22,75 EÜ/mg protin spesifik aktivitesine sahip olan GR enzimi %13,6 verimle, 142,18 kat saflaştırıldı. Enzim aktivitesi spektrofotometrik olarak 340 nm‟de Beutler metoduna göre ölçüldü. Enzimin alt biriminin mol kütlesi ise SDS-PAGE ile 59 kDa olarak bulundu. Enzim için optimum pH, optimum iyonik şiddet, optimum sıcaklık, stabil pH, sırasıyla 8, 100 mM, 8, ve 85ºC olarak bulundu. Ayrıca NADPH için KM değeri 0,109 mM ve Vmax değeri 0,603 EÜ/mL olarak; GSSG için ise, KM değeri 0,044 mM ve Vmax değeri 0,272 EÜ/mL olarak tespit edildi.

2017-01-01T00:00:00Z