Yazar "Akçay, Latif" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Ascon Şifreleme Algoritmasını Hızlandırmak İçin Özel TTA Operasyonları
    (Bayburt Üniversitesi, 2024) Akçay, Latif
    Hafif kriptografi algoritmaları, özellikle Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları, gömülü sistemler ve mobil platformlar gibi kaynak kısıtlı ortamlarda, modern uygulamalarda giderek daha önemli hale geliyor. Ascon şifreleme algoritması, düşük güç tüketen cihazların taleplerini karşılayan modern, güvenli ve verimli bir kriptografik şemadır. Ancak, algoritmanın bazı adımları hesaplama açısından yoğun olup performans sorunlarına yol açmaktadır. Bu çalışmada, Transport-Triggered Architecture (TTA) işlemcilerde Ascon şifreleme algoritmasını hızlandırmak için özel operasyonlar önerilmiştir. Donanım kaynaklarının daha verimli kullanılması için, özel işlemler düşük karmaşıklık ve yüksek verimliliğe sahip olacak şekilde tasarlanmıştır. İşlemleri genel amaçlı 64 bitlik bir TTA işlemcisine entegre etmek için OpenASIP aracı kullanılmıştır. Elde edilen uygulamaya özgü çekirdek, Donanım Tanımlama Dili'nde (HDL) gerçeklenmiş ve FPGA için sentezlenmiştir. Farklı taşıma veri yolu yapılandırmaları için performans kazanımını analiz edilmektedir. Elde edilen sonuçlar, Ascon-AEAD128 şifreleme ve şifre çözme aşamalarının %38 ila %50 oranında hızlandırıldığını göstermektedir. Sentez sonuçlarıyla birlikte değerlendirildiğinde, donanım kaynaklarında oldukça makul bir artışla önemli bir performans artışı elde edildi. Çalışma ayrıca TTA'nın düşük güç tüketimi ve yüksek verimlilik gerektiren kriptografik uygulamaları hızlandırmak için uygun bir yöntem olduğunu vurgulamaktadır.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Speeding up the Discrete Cosine Transform Through Custom Operations and Fixed-Point Arithmetic
    (2025) Akçay, Latif; Engın, Mustafa Alptekın
    Digital signal processing applications are becoming increasingly important because modern systems work with much larger amounts of data than before. The Discrete Cosine Transform (DCT), used in almost all multimedia compression methods, creates a significant computational load especially in resource-constrained embedded systems. This study proposes four custom operations compatible with Transport-Triggered Architecture (TTA). To enhance computational efficiency and avoid floating-point overhead, fixed-point arithmetic is used. To analyse the effect of the proposed operations, different Application-Specific Instruction Set Processor (ASIP) configurations were created on a general-purpose processor architecture. Performance analyses show that speedups between 2x and 3.5x are achieved. In addition, the developed processor models have been implemented in hardware. FPGA synthesis results indicate a reasonable increase in chip area, showing that the proposed solutions could be an efficient alternative, particularly for limited-resource embedded systems.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Tek Kanallı Akciğer Seslerinde Süzgeç Tipi Özellik Seçim Yöntemlerini Kullanarak Solunum Patolojisinin Teşhisi
    (Osman SAĞDIÇ, 2022) Engin, Mustafa Alptekin; Akçay, Latif; Aras, Selim
    Yapılan çalışmada, tek kanallı yaygın akciğer sesleri kullanılarak patolojik ve sağlıklı denekler üzerinde detaylı bir öznitelik analizi gerçekleştirilmiştir. 94 kişiden elde edilen normal, ronküs, ince ral ve kaba ral seslerine ait 594 adet solunum döngüsünün otomatik tespiti ile elde edilen veri tabanı kullanılmıştır. Daha sonra, sıfır geçiş oranı, enerji, enerjinin entropisi, spektral merkezilik, bir çerçevenin yayılımı, spektral entropi, spektral akı, spektral devrilme, Mel-frekans cepstral katsayıları, harmonik oran, pencerenin temel frekansı ve renk vektörü öznitelik çıkarma yöntemleri veri tabanına uygulanmıştır. Sonsuz gizli öznitelik seçimi, sonsuz öznitelik seçimi, özvektör merkeziliği, minimum artıklık, maksimum ilgililik, relief, karşılıklı bilgi, laplace skoru, çoklu küme, fisher, denetimsiz ayrımcı, yerel öğrenmeye dayalı kümeleme, korelasyona dayalı öznitelik seçim yöntemleri eğitim aşamasında kullanılmıştır. Sınıflandırma için destek vektör makinesi, k en yakın komşu, naive bayes ve karar ağaçları algoritmaları kullanılmıştır. Sonuç olarak, öznitelik sayısı sınırlı olmadığı durumda, k en yakın komşuluk sınıflandırıcısı ve çoklu küme öznitelik seçim yöntemi kullanılarak %97,5 sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir. Öznitelik sayısı 3 ile sınırlandırıldığında ise k en yakın komşu sınıflandırıcısı ve özvektör merkeziliği veya sonsuz öznitelik seçimi yöntemleri kullanılarak %91,6 sınıflandırma doğruluğu elde edilmektedir.