Geri Dön

Makine öğrenmesinin yapı yaşam döngüsünde cepheler için kullanımının araştırılması

Researching the usage of machine learning for facades in the building lifecycle

  1. Tez No: 771887
  2. Yazar: EZGİ GÜNAY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEHER GÜZELÇOBAN MAYUK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mimarlık, Architecture
  6. Anahtar Kelimeler: Cephe, Makine öğrenmesi, Yapay zeka, Facade, Machine learning, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Teknolojinin günümüzde hızla geliştiği ve çoğu alanda insan yeteneklerini artırmak ya da hayatlarını kolaylaştırmak üzere çeşitli amaçlarla kullanıldığı görülmektedir. Bu anlamda son yıllarda yapay zeka ve makine öğrenmesi teknolojilerinin görünür olduğu ve farklı disiplinlerle bütünleştirilme çabaları ortadadır. Mimarlık alanında da, günümüzde benzer birlikte çalışma yaklaşımlarına ve uygulamalarına rastlanmaktadır. Bu bağlamda, yapıların yaşam döngüsünün farklı aşamalarında benzer teknolojilerin yer bulduğu örnekler son yıllarda artmaktadır. Teknoloji kullanımının küresel ölçekte karşılaşılan enerji ve kaynak yetersizliği gibi sektördeki çeşitli sorunlara çözüm için çoğunlukla yapıların cephelerinde ön planda olduğu görülmektedir. Yapay zeka ve makine öğrenmesi teknolojilerinin yapıların yaşam döngüsünde ve cepheleri için kullanımının artırılmasıyla da; özellikle Türkiye'de sektörde çalışan profesyonellere iş hayatlarında kolaylık sağlayabileceği, yapı kullanıcılarının konfor şartlarını artırabileceği, kullanıcılara ve ülke ekonomisine katkı sağlayabileceği öngörülmektedir. Dolayısıyla, makine öğrenmesinin yapıların yaşam döngüsünde ve cepheleri için kullanımı konusunun araştırılmasının bu noktada gerekli olduğu düşünülmektedir. Makine öğrenmesi teknolojileri hakkında detaylı bilgi edinilmesi, bu teknolojilerin yapıların yaşam döngüsünde ve yine cepheleri için üretimlerinin hangi aşamalarında ne şekilde bütünleşebildiğinin belirlenmesi amaçlarıyla yapılan tez çalışmasında; bahsedilen amaçlara ulaşmak üzere çeşitli akademik çalışmalar ve web kaynaklarını içeren literatür taramasından yola çıkılmıştır. Makine öğrenmesine odaklanan tezde öncelikle bu teknolojilere yönelik bilgilere yer verilmiş olup, sonrasında makine öğrenmesinin yaşam döngüsü ile ilişkileri ve yapı cepheleri için kullanım alanları literatürde ulaşılan deneysel çalışma ve mevcut mimari yapı uygulama örnekleri ile birlikte aktarılmıştır. İncelenen örnekler üzerinden, makine öğrenmesi teknolojilerinin çoğunlukla cephelerin tasarım ve kullanım aşamalarında çeşitli amaçlarla yer aldığı belirlenmiştir. Gelecek çalışmaların, bu tür teknolojilerin cephelerdeki kullanım alanlarının yaygınlaştırılmasına yönelik olabileceği düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

Today the technology is developing rapidly and is being used to increase human abilities or to help the human life become easier. In this sense, it is obvious that artificial intelligence and machine learning technologies have become visible recently and the efforts to integrate them with different disciplines including architecture. Number of building examples which have been using the similar technologies at different stages of their life cycle have been increasing in recent years; it is foreseen that this increasement will provide convenience especially to the professionals in Turkey, improve the comfort conditions of the users, and contribute to the country's economy. Therefore, it is considered necessary to investigate the use of machine learning in the life cycle of buildings and for their facades. In the thesis study conducted with the aim of obtaining detailed information about machine learning, determining its integration in the life cycle of buildings and their facades; a literature review including various academic studies and web resources was used in order to achieve the aforementioned goals. In the thesis, information about machine learning is given, and its relationship with the building life cycle and the usage areas for facades are conveyed together with the experimental study and existing construction application examples in the literature. It has been determined that machine learning is mostly involved in the design and use stages of facades through the examples examined. It is thought that future studies may be aimed at expanding the usage areas of such technologies on the facades.

Benzer Tezler

  1. Impact of ict on the architectural design process: Disruption and hybridization

    BIT'in mimari tasarım sürecine etkisi:Bozulma ve hibritleşme

    EMRE İŞLEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET EMİN ŞALGAMCIOĞLU

  2. Binaların yaşam döngüsü ve enerji tüketiminin iyileştirilmesi

    Life cycle assessment of buildings and improvement of energy consumptions

    MURAT AS

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURHAN BİLİR

  3. Toplu konut değerleme için hibrit makine öğrenimi ve topluluk öğrenmesi yaklaşımı ile model mimarisi

    Model architecture for mass real estate appraisalwith hybrid machine learning and ensemble learning approach

    CİHAN ÇILGIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Yönetim Bilişim SistemleriGazi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HADİ GÖKÇEN

  4. Tıbbi araştırmalarda destek vektör makinelerinin kullanımı

    Using of support vector machines in medical research

    ÖZGE AKŞEHİRLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    BiyoistatistikDüzce Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDAN ANKARALI

  5. A structured approach to digital health architecture: From design to optimization and evaluation

    Dijital sağlık mimarisine yapılandırılmış bir yaklaşım: Tasarımdan optimizasyona ve değerlendirmeye

    MELDA KEVSER AKGÜN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERVET SOYGÜDER