Geri Dön

Faaliyet alanları tehlike sınıflarının tespiti için yapay sinir ağları tabanlı bir model önerisi

An artificial neural network based model proposal for the determination of hazard classes in economic activities

  1. Tez No: 751617
  2. Yazar: MESUT AKANER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VEYSEL ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Ekonomik sınıflandırma, Tehlike, Yapay sinir ağları, Yapay zeka, İş güvenliği, İş sağlığı, Economic classification, Danger, Artificial neural networks, Artificial intelligence, Work safety, Occupational health
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Güvenli ve sağlıklı bir ortamda çalışmak tüm çalışanların en temel hakkıdır. Bu kapsamda uygun çalışma koşullarının oluşturulması işverenlerin görevi olmakla birlikte çalışma hayatındaki tüm paydaşların görev ve sorumlulukları bulunmaktadır. Ülkemizde 6331 sayılı kanunun yürürlüğe girmesi ile birlikte iş sağlığı ve güvenliğine verilen önem artmış, hazırlanan destekleyici mevzuat ile yeni düzenlemeler getirilmiştir. Bu düzenlemeler, yükümlülükler açısından incelendiğinde, ana belirleyici kriterin faaliyet alanlarının tehlike sınıfları olduğu görülmektedir. Sağlık gözetiminden, risk değerlendirmesine, görevlendirme sürelerinden, eğitim ve idari yaptırımlara kadar iş sağlığı ve güvenliğine yönelik pek çok yükümlülük tehlike sınıflandırmasına göre belirlenmektedir. Bu durum faaliyet alanları tehlike sınıflarının doğru ve etkin bir yöntemle belirlenmesinin önemini ortaya koymaktadır. Halihazırda, Sosyal Güvenlik Kurumu (SGK) istatistikleri ve paydaşların görüşleri doğrultusunda bir komisyon tarafından belirlenen faaliyet alanları tehlike sınıflarına yeni bir bilimsel yaklaşım getirmek, uygulanabilir dinamik bir yapı oluşturmak ve karar mekanizmalarına girdi sağlamak amacıyla yapay zeka sistemlerinden yararlanan bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Hazırlanan modelde SGK iş kazası detaylı verileri kullanılmıştır. Yapay sinir ağları kullanarak iş kazalarını inceleyen sistem kazaya etki eden faktörlerin kazanın şiddetine olan etkisini ortaya koymakta; bu sayede faktörler arası göreceli bir karşılaştırma imkanı sunmaktadır. Çalışma içerisinde bu yöntemle Faaliyet alanı tehlike sınıflandırmaları diğer faktörler ile birlikte incelenmiş, bulunan sonuçlar mevcut yapı ile karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Working in a safe and healthy environment is the most fundamental right of all employees. In this sense, beside duty of providing proper working conditions by employers, all stakeholders in working life have duties and responsibilities. With the enactment of Law No. 6331 in our country, the significance of occupational health and safety concept has increased and new regulations have been introduced with the supporting legislation. When these regulations are examined in terms of obligations, it is observed that the main determining criterion is the hazard classes of the activities. Details for the most of the occupational health and safety based actions in a range of health surveillance, risk assessment, assignment periods, training and administrative sanctions are determined according to the hazard classification. Thus, it reveals the importance of determining the hazard classes of the business activities with an accurate and effective method. This study has been carried out using artificial intelligence systems in order to bring a new scientific approach to the hazard classes, which are currently determined by a commission in line with the statistics of the Social Security Institution (SSI) and the opinions of the stakeholders, to create a viable dynamic structure and to provide input to the decision mechanisms. In the model prepared, detailed SSI occupational accident data were used. The system examines occupational accidents by using artificial neural networks and reveals the effect of the factors affecting regarding the severity of accidents; in this way, it provides a relative comparison between the factors. The study examined the hazard classifications of the activities together with other factors, and the results were compared with the existing structure.

Benzer Tezler

  1. Acil yardım ve tedavi hastanelerinin idari mali ve teknik yönden planlaması

    Başlık çevirisi yok

    SERVET OKUYUCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    HastanelerGazi Üniversitesi

    Kazalarda Acil Yardım ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HİKMET PEKCAN

  2. Avrupa Topluluğu'nun bürokratik yapısı

    Başlık çevirisi yok

    GÜNİZ ODYAKMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1989

    Uluslararası İlişkilerİstanbul Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BENER KARAKARTAL

  3. Kurumlar Vergisi Kanunu açısından sermaye şirketlerinde tasfiye, birleşme, nev'i değiştirme

    Başlık çevirisi yok

    BİLLUR YALTI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Hukukİstanbul Üniversitesi

    Mali Hukuk Ana Bilim Dalı