Türkiye'deki iş kazası verilerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modeling of work accident data in Turkey with artifical neural networks
- Tez No: 786034
- Danışmanlar: PROF. DR. EMİNE CAN, DOÇ. DR. KAAN KEÇECİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri, Kazalar, Labour Economics and Industrial Relations, Accidents
- Anahtar Kelimeler: Sosyal Güvenlik Kurumu, Yapay sinir ağları, İstatistik, İş güvenliği, İş kazaları, İş sağlığı ve güvenliği, İşçi sağlığı, Social Security Institution, Artificial neural networks, Statistics, Work safety, Occupational accidents, Occupational health and safety, Worker health
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Medeniyet Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ülkemizde her yıl binlerce iş kazası yaşanmaktadır. Yaşanan bu iş kazaları devlet, işveren ve çalışanlar için maddi ve manevi birçok olumsuzluğu da beraberinde getirmektedir. İnsana yapılacak yatırımın en büyük yatırım olduğu gerçeği göz önüne alınırsa, iş kazalarının önüne geçilmesi için yapılacak yakın ve uzun vadede ki yatırımların getirisinin çok büyük olacağı yadsınamaz bir gerçeklik olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada ülkemizde 2001- 2020 yılları arasında SGK tarafından yayınlanan istatistiklerden iş kazalarına ait verileri kullanarak yapay sinir ağları yöntemiyle belli parametrelerin tahminleri yapılmıştır. Bunun için MATLAB uygulaması kullanılarak ilgili parametrelere ait veriler ortaya çıkarılmıştır. Veriler MATLAB uygulaması zaman serileri (time series) modülünde olan ileri beslemeli ağ kullanılarak incelenmiştir. Tez çalışmasında sosyal güvenlik kurumu yıllıklarına ek olarak ilgili paydaş bakanlıkların yayınladığı istatistiklerle konunun önemine vurgu yapılmış ve maddi ve manevi olarak ortaya çıkabilecek olumsuzlukların boyutu ortaya konulmaya çalışılmıştır. Öncelikle 2001-2019 yılları arasında çalışanların yıllara göre zorunlu sigortalı sayısı ve toplam iş kazası sayıları ile yapay sinir ağları eğitilerek, ölümlü iş kazası, sürekli iş göremezlik sayılarının tahmini yapılmıştır. Devamında 2001-2020 yıllarına ait verilerden faydalanarak genelden özele inilecek şekilde SGK İstatistik Yıllıklarından elde edilen verilerden insan sağlığı hizmetleri ile ilgili 2001 ve 2020 yılları arasındaki toplam iş kazası ve zorunlu sigortalı sayıları girdi (input) olarak kullanılmıştır. Girdi olarak verilen bu değerlerden yola çıkarak geçici ve sürekli iş göremezlik, iş kazası sayılarının cinsiyete göre dağılımı ve geçici ve sürekli iş göremezlik sayılarının cinsiyete göre dağılımının yapay sinir ağları ile tahmini yapılmıştır. Yapılan tahminlerden yola çıkarak insan sağlığı hizmetlerinde iş hayatını sürdüren çalışanlarımızın olası iş kazalarına karşı, önleyici yaklaşımlarla beraber çalışanların iş kazalarına maruz kalmalarının önüne geçilmesi amacıyla görüş ve önerilerde bulunulmuştur. Bu tez çalışmasında yukarıda belirtilen verilerden yola çıkılarak, yapay sinir ağları yöntemiyle önümüzdeki yıllarda meydana gelebilecek iş kazalarının tahmini neticesinde, alınacak önlemlere ilişkin çözüm önerileri tartışılmıştır. Sonuç olarak iş sağlığı ve güvenliğinde proaktif yaklaşımın önemi vurgulanmış ve bu konudaki görüş ve öneriler sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Thousands of occupational accidents occur in our country every year. These occupational accidents also bring many material and moral negativities for the state, employers and employees. Considering the fact that the investment to be made in people is the biggest investment, it is an undeniable reality that the return of investments in the near and long term to be made to prevent work accidents will be very large. In this study, estimation modeling of certain parameters was made by using artificial neural networks method using data on occupational accidents from statistics published between 2001 and 2020 in our country. The data of the relevant parameters were revealed by using the MATLAB application for the predictions to be made. Annuals published by the social security institution were used in the data used in the thesis study. In addition to the annuals of the social security institution, the statistics published by the relevant stakeholder ministries emphasized the importance of the issue and tried to reveal the extent of the material and moral problems that may arise. First of all, between 1999-2019, the number of compulsory insurance and the total number of occupational accidents and artificial neural networks were trained, and the average age of the female and male employees who had a fatal work accident, permanent incapacity and work accident was estimated. Then, from the general to the specific, the data obtained from the SSI Statistical Yearbooks, the total numbers of occupational accidents and compulsory insurance related to human health services between 2001 and 2020 were used as inputs. Based on these values given as input, the distribution of temporary and permanent incapacity for work, the number of work accidents by gender and the distribution of the number of temporary and permanent incapacity for work by gender were estimated using artificial neural networks. Finally, between 2013 and 2020, the number of compulsory insured in human health services, the number of work accidents and the artificial neural network were trained to provide Hospital services, General medicine practice activities, Specialist practice activities, Dentistry-related practice activities and other services related to human health. The estimation of the total number of men and women who had occupational accidents among the insured working in the fields of employment was made. Based on the estimations made, opinions and suggestions were made in order to prevent our employees from being exposed to occupational accidents, together with preventive approaches against possible occupational accidents in human health services. In this thesis I have done, based on the above-mentioned data, solution proposals for the measures to be taken as a result of the prediction of work accidents that may occur in the coming years with the artificial neural network method have been discussed. As a result, the importance of a proactive approach in occupational health and safety was emphasized and opinions and suggestions on this subject were examined.
Benzer Tezler
- İş kazaları ve meslek hastalıklarının önlenmesinde yapay zekâ kullanımı
Use of artificial intelligence in preventing work accidents and occupational diseases
ADNAN KARABULUT
Doktora
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesiİş Güvenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BARAN
- Türk balıkçı gemilerinde iş emniyeti ve çalışan sağlığı
Health, safety & environment on board Turkish fishing vessels
RAMAZAN AÇIKGÖZ
Doktora
Türkçe
2020
Deniz BilimleriMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiSu Ürünleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELAL ATEŞ
DOÇ. DR. FATİH PERÇİN
- Tectonic and magmatic structure of Lake Van basin and its structural evolution, Eastern Anatolia accretionary complex (EAAC), East-Turkey
Van Gölü havzasının tektonik ve magmatik yapısı ve yapısal evrimi, Doğu Anadolu yığışım karmaşığı (DAYK), Doğu Türkiye
MUSTAFA TOKER
Doktora
İngilizce
2011
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. M. CELAL ŞENGÖR
- Türkiye'de 1980 sonrası mesleki eğitim politikalarının mesleki ve teknik eğitim okullarında yarattığı dönüşüme ilişkin yönetici ve öğretmenlerin görüşleri
The administrator's and teacher's views regarding the change of the vocational and technical education policies after 1980 in Turkey
AYŞE SOMUNCU
Doktora
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitimin Yönetimi ve Politikası Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HÜSEYİN AKSOY
- Servis şoförlerinin trafikteki tutum ve davranışları ile psikolojik durumlarının trafik kazaları üzerine etkisinin incelenmesi
Examination of the effects of service drivers behaviours and attitudes and psychological situations on the traffic accidents
NURTEN KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
TrafikGazi ÜniversitesiKazaların Demografisi ve Epidemiyolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. F.NUR AKSAKAL