Smart Technologies in Driver Safety: Approaches to Reducing Human Errors with Sensor-Based Systems and Image Processing
Abstract
This study aims to develop an innovative system designed to enhance driver safety. A significant portion of traffic accidents is caused by human error, and technological solutions aimed at mitigating these errors are of critical importance. For this purpose, a multi-component safety system has been designed, incorporating modules such as driver attention monitoring, traffic sign recognition, blood and vomit detection, heart rate monitoring, and alcohol detection.
One of the system’s core components is a blink detection model developed to analyze the driver's attention status. This model is capable of real-time analysis. For the traffic sign recognition system, a Convolutional Neural Network (CNN)-based model was trained, achieving a test accuracy of 94%. Additionally, a custom-labeled dataset was created for blood and vomit detection. The CNN model trained on this dataset achieved a test accuracy of 93.75% for blood detection and 91.4% for vomit detection.
The heart rate monitoring module continuously tracks the driver’s pulse, enabling the detection of sudden health issues. Optical pulse sensors integrated into the steering wheel were used as the sensor technology. In the alcohol detection system, data from MQ-3 gas sensors and pulse sensors were combined to determine whether the driver is under the influence of alcohol.
Through the integration of these components, the proposed system offers an innovative solution to reduce traffic accidents by enhancing driver safety.
Keywords
Convolutional Neural Network traffic sign recognition image processing pulse sensors alcohol detection driver attention monitoring
Supporting Institution
TÜBİTAK, ANT ARGE
Thanks
We would like to thank Gürkan Çelik for his help throughout the study and Melih Yıldız for his contribution to the labeling of the blood/vomit dataset.
References
- [1] World Health Organization, Global Status Report on Road Safety 2018. Geneva, Switzerland: World Health Organization, 2019.
- [2] F. Kaplanhan, "An examination on the economic costs of traffic accidents in Turkey," The Journal of International Civilization Studies, vol. 6, no. 2, 2021.
- [3] S. Chen, M. Kuhn, K. Prettner, and D. E. Bloom, "The global macroeconomic burden of road injuries: estimates and projections for 166 countries," The Lancet Planetary Health, vol. 3, no. 9, pp. e390–e398, 2019.
- [4] Ü. Çodur, Sis kaynaklı trafik kazalarının azaltılmasında görüntü işleme teknikleri, Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Erzurum Teknik Üniversitesi, Erzurum, 2019.
- [5] L. Hamiti and A. Krasniqi, “The impact of technology on the prevention of road traffic accidents,” Pakistan Journal of Life & Social Sciences, vol. 22, no. 2, p. 22318, 2024, doi: 10.57239/PJLSS-2024-22.2.001584.
- [6] A. El Khatib, C. Ou, and F. Karray, "Driver inattention detection in the context of next-generation autonomous vehicles design: A survey," IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 21, no. 11, pp. 4483–4496, 2020, doi: 10.1109/TITS.2019.2940874.
- [7] M. Q. Khan and S. Lee, "A comprehensive survey of driving monitoring and assistance systems," Sensors, vol. 19, art. no. 2574, 2019, doi: 10.3390/s19112574.
- [8] A. Soultana, F. Benabbou, N. Sael, and S. Ouahabi, "A systematic literature review of driver inattention monitoring systems for smart cars," Int. J. Interact. Mob. Technol, vol. 16, no. 16, pp. 160–189, 2022, doi: 10.3991/ijim.v16i16.33075.
- [9] Cipia, [Online]. Available: https://cipia.com/. [Erişim: Kasım. 5, 2024].
- [10] Sorax Teknoloji, [Online]. Available: https://www.soraxteknoloji.com/en/iot-2/. [Erişim: Kasım. 5, 2024].
- [11] Car Magazine, “Mercedes launches Attention Assist,” [Online]. Available: http://www.carmagazine.co.uk/News/Search-Results/Industry-News/Mercedeslaunches-Attention-Assist/. [Erişim: Ekim. 1, 2024].
- [12] Ford Media, [Online]. Available: http://technology.fordmedia.eu/. [Erişim: Ekim. 1, 2024].
- [13] A. Kashevnik, R. Shchedrin, C. Kaiser, and A. Stocker, "Driver distraction detection methods: A literature review and framework," IEEE Access, vol. 9, pp. 60063–60076, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3073599.
- [14] Volvo Cars, “Driver alert and attention assist systems,” [Online]. Available: https://www.volvocars.com/tr/support/car/s60/article/f1df148bc7f01a62c0a81f6f0b6b960e_59b320dbc7f05c55c0a81f6f1d425d1f_1b124e7d95b6d7b9c0a8015139b2bb2b. [Erişim: Ekim. 2, 2024].
- [15] T. N. Abu-Jamie and S. S. Abu-Naser, "Classification of Sign-Language Using Deep Learning – A Comparison between Inception and Xception Models," Int. J. Acad. Eng. Res. (IJAER), vol. 6, no. 8, pp. 9–19, 2022.
- [16] GTSRB-German Traffic Sign Recognition Benchmark, [Online]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/meowmeowmeowmeowmeow/gtsrb-german-traffic-sign/. [Erişim: Kasım. 5, 2024].
- [17] F. Özgür, N. Arıkan, and Ö. Öztimur Karadağ, "Comparison of a deep learning and a hybrid model for classification of an unbalanced urgent cases dataset for human faces," presented at UBMK 2024, Antalya, Türkiye, 2024.
- [18] F. Wang and J. Su, "Based on the improved YOLOV3 small target detection algorithm," in Proc. 2021 IEEE 4th Adv. Inf. Manage., Communicates, Electron. Autom. Control Conf. (IMCEC), Chongqing, China, 2021, pp. 2155–2159, doi: 10.1109/IMCEC51613.2021.9482076.
- [19] Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner, "Gradient-based learning applied to document recognition," Proc. IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278–2324, 1998.
- [20] A. R. Raipurkar and M. B. Chandak, "Driver Eye Blink Rate Detection and Alert System," International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, vol. 9, no. 4, pp. 489–492, Feb. 2020, doi: 10.35940/ijitee.D1207.029420.
- [21] O. O. Alabi, O. A. Adeaga, S. A. Ajagbe, E. O. Adekunle, and M. O. Adigun, "Design and implementation of an alcohol detection driver system," Int. J. Reconfigurable Embedded Syst., vol. 13, no. 2, pp. 278–285, Jul. 2024, doi: 10.11591/ijres.v13.i2.pp278-285.
- [22] R. S. Olson, W. La Cava, P. Orzechowski, R. J. Urbanowicz, and J. H. Moore, "PMLB: a large benchmark suite for machine learning evaluation and comparison," BioData Mining, vol. 10, art. no. 36, Dec. 2017, doi: 10.1186/s13040-017-0154-4
- [23] A. Koesdwiady, S. M. Bedawi, C. Ou, and F. Karray, "End-to-End Deep Learning for Driver Distraction Recognition," in Image Analysis and Recognition (ICIAR 2017), F. Karray, A. Campilho, and F. Cheriet, Eds., vol. 10317, Lecture Notes in Computer Science. Cham, Switzerland: Springer, 2017, pp. 3–12, doi: 10.1007/978-3-319-59876-5_2.
Akıllı Sürüş Güvenliği Sistemi (ASGÜS): İnsan Hatalarını Azaltmak için Sensör Tabanlı Sistemler ve Görüntü İşleme Yöntemlerinin Entegrasyonu
Abstract
Bu çalışma, sürücü güvenliğini artırmayı amaçlayan yenilikçi bir sistemin geliştirilmesini hedeflemektedir. Trafik kazalarının büyük bir kısmı insan hatalarından kaynaklanmaktadır ve bu hataların azaltılmasına yönelik teknolojik çözümler hayati önem taşımaktadır. Bu amaçla, sürücü dikkat izleme, trafik işareti tanıma, kan ve kusmuk tespit sistemi, nabız izleme ve alkol tespiti gibi çok bileşenli bir güvenlik sistemi tasarlanmıştır.
Sistemin temel bileşenlerinden biri, sürücünün dikkat durumunu analiz etmek için geliştirilen göz kırpma tespit modelidir. Bu model, gerçek zamanlı analiz yapabilmektedir. Trafik işareti tanıma sistemi için Evrişimsel Sinir Ağı (ESA) tabanlı bir model eğitilmiş ve modelin test doğruluk oranı %94 olarak hesaplanmıştır. Ayrıca, kan ve kusmuk tespiti için oluşturulan özel veri seti etiketlenerek ESA modeli ile eğitilmiş ve test doğruluk oranı kan tespiti için %93.75, kusmuk tespiti için %91.4 olarak elde edilmiştir.
Nabız izleme sistemi, sürücünün kalp atışını anbean takip ederek ani sağlık sorunlarının tespit edilmesine olanak sağlamaktadır. Sensör teknolojisi olarak direksiyon simidine entegre edilen optik nabız sensörleri kullanılmıştır. Alkol tespit sisteminde ise MQ-3 gaz sensörleri ve nabız sensörlerinden gelen veriler birleştirilerek sürücünün alkol etkisi altında olup olmadığı belirlenmiştir.
Bu bileşenlerin entegrasyonu sayesinde geliştirilen sistem, sürücü güvenliğini artırarak trafik kazalarının azaltılmasına yönelik yenilikçi bir çözüm sunmaktadır.
Keywords
Evrişimsel Sinir Ağı trafik işareti tanıma görüntü işleme nabız sensörleri alkol tespiti sürücü dikkat izleme
Supporting Institution
TÜBİTAK, ANT ARGE
Thanks
Çalışma boyunca yardımlarını esirgemeyen Gürkan Çelik’e ve kan/kusmuk veri setinin etiketlenmesinde emeği geçen Melih Yıldız’a teşekkür ederiz.
References
- [1] World Health Organization, Global Status Report on Road Safety 2018. Geneva, Switzerland: World Health Organization, 2019.
- [2] F. Kaplanhan, "An examination on the economic costs of traffic accidents in Turkey," The Journal of International Civilization Studies, vol. 6, no. 2, 2021.
- [3] S. Chen, M. Kuhn, K. Prettner, and D. E. Bloom, "The global macroeconomic burden of road injuries: estimates and projections for 166 countries," The Lancet Planetary Health, vol. 3, no. 9, pp. e390–e398, 2019.
- [4] Ü. Çodur, Sis kaynaklı trafik kazalarının azaltılmasında görüntü işleme teknikleri, Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Erzurum Teknik Üniversitesi, Erzurum, 2019.
- [5] L. Hamiti and A. Krasniqi, “The impact of technology on the prevention of road traffic accidents,” Pakistan Journal of Life & Social Sciences, vol. 22, no. 2, p. 22318, 2024, doi: 10.57239/PJLSS-2024-22.2.001584.
- [6] A. El Khatib, C. Ou, and F. Karray, "Driver inattention detection in the context of next-generation autonomous vehicles design: A survey," IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 21, no. 11, pp. 4483–4496, 2020, doi: 10.1109/TITS.2019.2940874.
- [7] M. Q. Khan and S. Lee, "A comprehensive survey of driving monitoring and assistance systems," Sensors, vol. 19, art. no. 2574, 2019, doi: 10.3390/s19112574.
- [8] A. Soultana, F. Benabbou, N. Sael, and S. Ouahabi, "A systematic literature review of driver inattention monitoring systems for smart cars," Int. J. Interact. Mob. Technol, vol. 16, no. 16, pp. 160–189, 2022, doi: 10.3991/ijim.v16i16.33075.
- [9] Cipia, [Online]. Available: https://cipia.com/. [Erişim: Kasım. 5, 2024].
- [10] Sorax Teknoloji, [Online]. Available: https://www.soraxteknoloji.com/en/iot-2/. [Erişim: Kasım. 5, 2024].
- [11] Car Magazine, “Mercedes launches Attention Assist,” [Online]. Available: http://www.carmagazine.co.uk/News/Search-Results/Industry-News/Mercedeslaunches-Attention-Assist/. [Erişim: Ekim. 1, 2024].
- [12] Ford Media, [Online]. Available: http://technology.fordmedia.eu/. [Erişim: Ekim. 1, 2024].
- [13] A. Kashevnik, R. Shchedrin, C. Kaiser, and A. Stocker, "Driver distraction detection methods: A literature review and framework," IEEE Access, vol. 9, pp. 60063–60076, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3073599.
- [14] Volvo Cars, “Driver alert and attention assist systems,” [Online]. Available: https://www.volvocars.com/tr/support/car/s60/article/f1df148bc7f01a62c0a81f6f0b6b960e_59b320dbc7f05c55c0a81f6f1d425d1f_1b124e7d95b6d7b9c0a8015139b2bb2b. [Erişim: Ekim. 2, 2024].
- [15] T. N. Abu-Jamie and S. S. Abu-Naser, "Classification of Sign-Language Using Deep Learning – A Comparison between Inception and Xception Models," Int. J. Acad. Eng. Res. (IJAER), vol. 6, no. 8, pp. 9–19, 2022.
- [16] GTSRB-German Traffic Sign Recognition Benchmark, [Online]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/meowmeowmeowmeowmeow/gtsrb-german-traffic-sign/. [Erişim: Kasım. 5, 2024].
- [17] F. Özgür, N. Arıkan, and Ö. Öztimur Karadağ, "Comparison of a deep learning and a hybrid model for classification of an unbalanced urgent cases dataset for human faces," presented at UBMK 2024, Antalya, Türkiye, 2024.
- [18] F. Wang and J. Su, "Based on the improved YOLOV3 small target detection algorithm," in Proc. 2021 IEEE 4th Adv. Inf. Manage., Communicates, Electron. Autom. Control Conf. (IMCEC), Chongqing, China, 2021, pp. 2155–2159, doi: 10.1109/IMCEC51613.2021.9482076.
- [19] Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner, "Gradient-based learning applied to document recognition," Proc. IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278–2324, 1998.
- [20] A. R. Raipurkar and M. B. Chandak, "Driver Eye Blink Rate Detection and Alert System," International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, vol. 9, no. 4, pp. 489–492, Feb. 2020, doi: 10.35940/ijitee.D1207.029420.
- [21] O. O. Alabi, O. A. Adeaga, S. A. Ajagbe, E. O. Adekunle, and M. O. Adigun, "Design and implementation of an alcohol detection driver system," Int. J. Reconfigurable Embedded Syst., vol. 13, no. 2, pp. 278–285, Jul. 2024, doi: 10.11591/ijres.v13.i2.pp278-285.
- [22] R. S. Olson, W. La Cava, P. Orzechowski, R. J. Urbanowicz, and J. H. Moore, "PMLB: a large benchmark suite for machine learning evaluation and comparison," BioData Mining, vol. 10, art. no. 36, Dec. 2017, doi: 10.1186/s13040-017-0154-4
- [23] A. Koesdwiady, S. M. Bedawi, C. Ou, and F. Karray, "End-to-End Deep Learning for Driver Distraction Recognition," in Image Analysis and Recognition (ICIAR 2017), F. Karray, A. Campilho, and F. Cheriet, Eds., vol. 10317, Lecture Notes in Computer Science. Cham, Switzerland: Springer, 2017, pp. 3–12, doi: 10.1007/978-3-319-59876-5_2.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Computer Vision, Image Processing, Deep Learning |
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Submission Date | August 6, 2025 |
| Acceptance Date | November 28, 2025 |
| Publication Date | February 17, 2026 |
| DOI | https://doi.org/10.46740/alku.1759751 |
| IZ | https://izlik.org/JA98WC42AF |
| Published in Issue | Year 2026 Issue: 1 |
Cite
Aim & Scope
ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi, Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi Rafet Kayış Mühendislik Fakültesi tarafından tüm mühendislik bilimleri ve temel bilimler alanında yılda 3 kez yayınlanan hakemli bir dergidir. Dergimizde, Türkçe ve İngilizce dillerinde orijinal araştırma çalışmaları ve derlemeler yayımlanmaktadır.
Bu dergi, hakemli ve açık erişimli bir uluslararası mühendislik bilimleri dergisidir. Değerlendirme ve yayınlanma süreçlerinde yazarlardan ücret talep edilmez.
Dergimiz Türkçe ve İngilizce dillerinde yayın yapan uluslararası hakemli bir dergidir. Dergimizde tüm mühendislik dallarından ve mühendislikle ilişkili olmak üzere temel bilimlerden özgün ya da derleme makaleler yayımlanmaktadır.
Author Guidelines
Dergimiz yazım kuralları aşağıdaki gibidir:
Makaleler Türkçe veya İngilizce yazılmalıdır.
Dergiye yüklenen makaleler daha önce herhangi bir dergide yayımlanmış ya da değerlendirme aşamasında olmamalıdır.
Daha önce bir konferansta sunulmuş fakat dergilerde yayınlanmamış olan makaleler, metin içerisinde ilk sayfada alt bilgi olarak belirtilmek koşuluyla dergi sistemine yüklenebilir.
Gönderi dosyası .doc ya da .docx uzantılı olmalıdır.
Metin; tek satır aralıklı, 11 punto ile yazılmalıdır.Tüm şekil, resim ve tablolar metin içinde uygun kısımlara yerleştirilmelidir.
Makale başlığı, 14 punto kalın yazı tipinde ve makalenin içeriğine uygun, anlaşılır olmalıdır.
Özet, Teşekkür ve Referans bölümleri dışında kalan tüm makale bölümlerinde numaralandırma yapılmalıdır. Makale düzenlemesi sırası ile Özet, Makale Ana Metin, Teşekkür (gerekli olması durumunda) ve Referanslar şeklinde yapılmalıdır.
Matematiksel ifadeler için denklem düzenleyici programlar kullanılmalıdır ve her bir denkleme sağa yaslı olarak numaralandırma yapılmalıdır.
Araştırma için sağlanan bireysel veya kurumsal mali desteklerle ilgili teşekkür yazıları makalenin sonundaki teşekkür kısmında yer almalıdır.
Makale aşağıda verilen sırada düzenlenmelidir:
a.) Özet: Özet en fazla 150 kelimeden oluşmalıdır. Özet
içerisinde herhangi bir kısaltma ya da matematiksel ifade bulunmamalıdır. Eğik
olarak(italik) yazılacak anahtar kelimeler, en az 4 (dört) kelimeden oluşmalı ve özet
ile arasında bir satır boşluk olmalıdır.
b.) Ana Metin: Herhangi bir ifadenin kısaltması, teknik terim
ve semboller makalede ana metin içerisinde ilk kullanıldıkları yerde
tanımlanmalıdır ve daha sonra tüm makalede bu kullanımlar sürdürülmelidir. Tüm
bölümler numaralandırılarak şu sırada biçimlendirilmelidir:
1. Giriş,
2. Malzeme ve Yöntem,
3. Bulgular ve Tartışma,
4. Sonuç.
Malzeme ve Yöntem ile Bulgular ve Tartışma başlıkları
gerektiği takdirde alt başlıklara da sahip olabilir. ( 2.1, 3.1, vb.)
c) Kaynaklar: Tüm kaynaklar kareli parantez içerisinde
numaralandırılmalıdır. Kaynakların biçimleri makale şablonunda
verilmiştir.
d) Teşekkür: Yardım alınan kişi kurum ya da kuruluşlar var ise bu kısımda belirtilebilir. Aksi durumda bu başlık açılmaz.
Telif Hakkı Formu: telifhakkıformu
Ethical Principles and Publication Policy
ALKÜ Fen Bilimleri dergisinin yayın etiği ile açık erişim politikası, Committee on Publication Ethics'in (COPE) açık erişimde yayınladığı kılavuzlar ve politikalar doğrultusunda, "Code of Conduct and Best-Practice Guidelines for Journal Editors - 2011" kuralları esas alınarak düzenlenmiştir. Bu kapsamda editör, hakemler ve yazarların sorumlulukları aşağıda belirtilmiştir:
a) Editörlerin Sorumlulukları:
1. Dergi editörü yapılan başvuruların uygunluğuna ve yayınlanıp yayınlamayacağına karar verir. Editör bu kararı verirken yazar veya yazarların ırkı, cinsiyeti, inancı, uyruğu, politik görüşüne göre değil gönderinin derginin yayın politikası ile uygunluğu, orijinalliği ve önemine göre karar verir.
2. Dergi editörü başvuru ile ilgili kişisel bilgileri üçüncü kişilerle (hakemler, bilim kurulu üyeleri, yayıncı vs) paylaşamaz.
3. Editör veya hakemler ret edilen veya yayın aşamasında olan başvurularda yer alan bilgi ve belgeleri yazarın yazılı izni olmadan kendi araştırmalarında kullanamazlar.
b) Hakemlerin Sorumlulukları:
1. Hakemler başvurunun yayına uygunluğu kontrol konusunda yayın kuruluna destek olurlar.
2. Hakemler, gönderilen çalışmayı değerlendirirken adil, tarafsız ve yapıcı olmaya çalışmalıdır.
3. Hakemler başvuruların geliştirilmesi ve olası hataların giderilmesi için yazarlara önerilerde bulunurlar.
4. Hakemler incelenmek üzere gönderilen başvurusu konusunda kendini yetersiz hissettiklerinde veya incelemeyi zamanında yetiştiremeyecekleri durumlarda editörü bilgilendirmek zorundadır.
5. Hakemler başvurularda yer alan bilgi ve fikirlerin güvenliğini sağlamakla yükümlüdürler. Bunları üçüncü kişilerle paylaşamaz veya kendi araştırmalarında kullanamazlar.
c) Yazarların Sorumlulukları:
1. Sahte/hileli verilere dayanan çalışmalar kabul edilemez. Yazarlar, verilerin doğruluğunu ve özgünlüğünü garanti etmelidir.
2. Eğer çalışma insan ögesini içinde bulunduruyorsa, katılımcılardan gerekli izinler ve uygun kurumsal otoritelerden Etik Kurul Onayı alınmalıdır. Bu onay makalenin "Yöntem" bölümünde belirtilmeli ve imzalı Etik Kurul Onayı makale ile birlikte sisteme yüklenmelidir. Çalışmanın etik kurul onayı gerektirmediği durumlarda bu durum yine "Yöntem" bölümünde açıkça ifade edilmelidir.
3. Çalışmada kullanılan 3. kişilere ait ve telif hakkına haiz "veri toplama aracı, tablo, grafik, harita ve diğer görseller" için ilgili kurum veya kişi(ler)den yazılı izin alınmalıdır.
4. Makale gönderim sürecinde "başvuru listesi"nde ifade edilen ve makaleyi gönderen sorumlu yazar tarafından kabul edilen şartlar diğer yazarlar tarafından da kabul edilmiş sayılır.
5. Makaleye anlamlı bir katkısı olan tüm yazarlar, çalışmaya ortak yazar olarak dahil edilmelidir. Katkısı olmayan kişilerin ortak yazar listesine dahil edilmesi uygun değildir ve bu duruma müsamaha edilmeyecektir.
6. Yazarlar dergimizin hakem ve editörleri tarafından önerilen makul revizyonları yapmayı kabul etmelidirler. Eğer yazar, kabul edilebilir nedenler olmadan revizyonları yapmayı reddederse, gönderilmiş olan makale reddedilecektir.
7. Bütün yazarların, gönderilen makaledeki her hatayı düzeltmeleri ve doğru olmayan bilgileri geri çekmeleri gerekir.
8. Yazarların makalelerini gönderirken telif hakkı formunu göndermek durumundadır.
Etik Kurul Onayı:
25 Şubat 2020 tarihli ULAKBİM kararıyla, "Tüm bilim dalları için (Sosyal bilimler dahil) etik kurul kararı gerektiren klinik ve deneysel insan ve hayvanlar üzerindeki çalışmalar için ayrı ayrı Etik Kurul Onayı alınmış olmalı, bu onay makalede belirtilmeli ve belgelendirilmelidir" şartı getirilmiştir. Anket, mülakat, odak grup çalışması, gözlem, deney, görüşme teknikleri kullanılarak katılımcılardan veri toplanmasını gerektiren nitel ya da nicel yaklaşımlarla yürütülen her türlü araştırma bu kapsamda ele alınmaktadır.
Etik Kurul Onayının alındığının belirtilmesi: Yaş sınırlaması olmaksızın insanlarla yürütülen çalışmalarda ilgili kurullardan gerekli izinlerin alındığı makalenin ilk ve son sayfaları ile Yöntem bölümünde kurum, tarih ve sayı bilgisi verilerek belirtilmelidir. Ayrıca Etik Kurul onayının kopyası başvuru sırasında diğer makale dosyaları ile birlikte sisteme yüklenmelidir. Etik kurul onayı gerektirmeyen çalışmalarda ise bu durum Yöntem bölümünde açıkça ifade edilmelidir.
Telif Hakları:
ULAKBİM Etik Kuralları gereğince başkalarına ait ölçek, anket ve görseller izin alınmadan kullanılamaz: Telif hakkına sahip kişi ve kurumu kaynak göstermek tek başına yeterli değildir. Bu tür eserlerin telifsiz olduğu veya kullanımı için telif sahibinden gerekli izinlerin alındığı, kişi (veya kurum) ve tarih belirtilerek, dipnot şeklinde yazılmalıdır.
Etik İlkelere Uymayan Durumların Bildirilmesi:
Dergimizin editörleri, hakemleri, yazarları ile ilgili etik ilkelere uymayan bir davranış veya değerlendirme sürecindeki, erken görünümdeki ya da yayımlanmış bir makale ilgili etik olmayan bir durum tespiti yapıldığında lütfen alkufbd@alanya.edu.tr adresine ileti yoluyla bilgi veriniz. Makalelerde kullanılan verilerin manipüle edilmesi, çarpıtılması ve uydurma verilerin kullanıldığının tespit edilmesi durumunda başta makale yazarının çalıştığı kurum olmak üzere ilgili kuramlara bu durum resmi yollardan bildirilecek ve makale reddedilecek, yayınlanmışsa geri çekilecektir. Dergimiz, editör ve hakemler tarafından yapılan değerlendirmeye göre yazarlardan ham veri veya analiz sonuçlarını talep etme hakkına sahiptir.
Yayın Politikası
1. ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi ücretsiz, açık erişimli bir dergidir. Ayrıca dergiye gönderilen makalelerde, yazarlardan gönderim ücreti veya makale değerlendirme ücreti alınmaz.
2. Dergiye gönderilen çalışmaların Yazım Kuralları’na uygun olarak hazırlanması gerekir.
3. Gönderilen makalelerin, değerlendirme ve hakem süreçleri olağan koşullarda üç ay içinde tamamlanır.
4. Gönderilen makalelerin yayımlanıp yayımlanmamasına, Editörler Kurulu nihai olarak karar verir.
5. Yazarlara Dergi Park sistemi üzerinden çalışmaya dair değerlendirme sonucu iletilir.
6. Gerekli düzeltmeler yerine getirilmeyen çalışmalar, yayım sürecine alınmaz.
Kaynak:
Committee on Publication Ethics (COPE). (2011, March 7). Code of Conduct and Best-Practice Guidelines for Journal Editors. Erişim: http://publicationethics.org/files/Code_of_conduct_for_journal_editors_Mar11.pdf
Price Policy
Dergi ücretsizdir.
Indexes
Journal Boards
Editör
Yardımcı Editör
Dr. Öğr. Üyesi Gökhan CANBOLAT
Alkü/Makine Mühendisliği Bölümü
Alan Editörleri
Alper Kürşat UYSAL, 2002 yılında Türkiye Selçuk Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği alanında lisans derecesi ve 2005 ve 2013 yıllarında sırasıyla Anadolu Üniversitesi'nden bilgisayar bilimi alanında yüksek lisans ve doktora derecesi aldı. 2016-2017 yılları arasında 12 ay boyunca ABD'deki Michigan Üniversitesi Dearborn'daki Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nde Misafir Araştırma Görevlisi olarak çalıştı. 2021'den beri Türkiye'deki Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nde Doçent Doktor olarak görev yapmaktadır. Araştırma ilgi alanları arasında desen tanıma, metin sınıflandırması ve özellik seçimi yer almaktadır. 2024 yılı itibariyle Ziyaretçi Doçent olarak ABD'deki Michigan Üniversitesi Dearborn'daki Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nde araştırma faaliyetlerinde bulunmaktadır.
Editör Kurulu
Bilsay Sümer Hacettepe Üniversitesi Makine Mühendisliği Bölümü'nde öğretim üyesidir. Lisans derecesini 2003 yılında Makine Mühendisliği alanında Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara, Türkiye'den, yüksek lisans ve doktora derecelerini ise 2009 yılında Carnegie Mellon Üniversitesi, Pittsburgh, PA, Amerika Birleşik Devletleri'nde makine mühendisliği alanında almıştır. Uluslararası ve ulusal hakemli dergilerde ve konferanslarda 75'in üzerinde bilimsel yayının yazarlığını ve ortak yazarlığını yapmıştır. 10'un üzerinde ulusal ve uluslararası patente sahiptir. Ölçüm teknolojisi, sensör ve eyleyiciler, akıllı malzemeler, temas mekaniği ve triboloji, nanoteknoloji, esnek elektronik ve mekanik titreşimler konularında çalışmaktadır. Akıllı sensörler ve eyleyiciler ile akıllı malzemeler alanında araştırmacı ve koordinatör olarak birçok projede (NSF ve ulusal fonlar) yer almıştır.
Francesco Tornabene (nicknamed by his students: "The Lord of The Shells and Beyond") was born in Bologna, January 13, 1978. School-leaving examination in a classical liceo achieved at Liceo Classico "San Luigi" in Bologna in 1997. Patent for Industrial Invention: "Clutch for High Performance Automobiles" Question BO2001A00442 filed on 13-07-2001 in National Patent Bologna (Italy). Degree in Mechanical Engineering (Structural Mechanics) obtained at the Alma Mater Studiorum - University of Bologna on 23/07/2003. Title of Thesis: "Dynamic Behavior of Cylindrical Shells: Formulation and Solution". First position obtained in the competition for admission to the PhD in "Structural Mechanics" in December 2003. Winner of the scholarship, "Carlo Felice Jodi" for a degree in Structural Mechanics in 2004. Ph.D. in "Structural Mechanics" at the Alma Mater Studiorum - University of Bologna on 31/05/2007. Title of PhD Thesis: "Modeling and Solution of Shell Structures Made of Anisotropic Materials". Associate Professor at University of Salento.
Yayın ve Teknik Editör
Dr. Öğr. Üyesi Gökhan CANBOLAT
Alkü/Makine Mühendisliği Bölümü
Dil Editörleri
Dr. Öğr. Üyesi Gökhan CANBOLAT
Alkü/Makine Mühendisliği Bölümü
Mizanpaj
Dr. Gürkan Çelik, Paylaşımlı Mobilite Sistemleri, Mikro Mobilite Optimizasyonu ve Akıllı Şehir Ulaşım Çözümleri alanlarında uzmanlaşmış bir araştırmacıdır. 2025 yılında Akdeniz Üniversitesi'nden Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanında doktora derecesini almıştır. Doktora araştırması, paylaşımlı mobilite hizmetlerini optimize etmek için veriye dayalı stratejiler geliştirmek, kullanıcı davranışını entegre etmek, IoT tabanlı operasyonel yönetim ve sürdürülebilir kentsel ulaşım planlaması üzerine odaklanmıştır. Akdeniz Üniversitesi'nden Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanında yüksek lisans derecesi (2019) ve Kocaeli Üniversitesi'nden Elektronik ve İletişim Mühendisliği alanında lisans derecesi (2015) bulunmaktadır.
Akademik çalışmalarının yanı sıra, gelişmiş akıllı şehir uygulamaları, sinyal işleme, tıbbi görüntü analizi ve akıllı ulaşım sistemleri alanlarında uluslararası araştırma deneyimi kazanarak, teknolojiyi gerçek dünyadaki mobilite sorunlarına uygulama konusunda disiplinler arası uzmanlığını güçlendirmiştir. Halen ALKÜ'de Araştırma Görevlisi Dr. olarak görev yapan Çelik, mobilite teknolojileri ve akıllı şehir altyapısında yenilikçi Ar-Ge çözümlerine odaklanan bir girişim olan Ant ARGE'nin genel müdürü ve kurucu ortağıdır. Çalışmaları, mühendislik, veri bilimi ve kentsel inovasyonu bir araya getirerek sürdürülebilir, verimli ve geleceğe yönelik ulaşım çözümleri sunmaktadır.