Orman sektörü çalışanlarında gürültüye bağlı işitme kayıplarının makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak tahmini
Prediction of noise-induced hearing loss in the forest sector workers using machine learning algorithms
Yazar: IŞIK DOĞRU
Danışman: PROF. DR. ERMAN ÇAKIT
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Günlük 85 dB(A) veya daha fazla gürültüye maruz kalmak geri döndürülemez ve tedavi edilemez işitme kayıplarına yol açmaktadır. Aynı gürültü şiddeti ve aynı maruziyet süresi, farklı çalışanlardaki farklı seviyelerde işitme kayıplarına neden olabilmektedir. Bunun ne-deni, çalışanların kişisel özelliklerindeki ve iş yerindeki davranışlarındaki farklılıklardır. Bu çalışmada cinsiyet, yaş, toplam çalışma süresi, sektörde çalışma süresi, gürültülü ortamda çalışma süresi, sigara kullanımı, gürültülü hobi ve yetersiz kulak koruyucu donanım kullanımının ağaç ürünleri imalatı sektöründe çalışanlardaki GBİK'e etkileri değerlendirilmiştir. İlk aşamada, bağımsız değişkenlerin çalışanlarda kaç dB'lik işitme kaybına neden olduğu araştırılmak amaçlanmıştır. Ancak varyasyon analizlerinde bağımlı değişken ve bağımsız değişkenler arasındaki korelasyon katsayısının düşük çıkması sebebiyle regresyon analizi gerçekleştirilmemiştir. İkinci aşamada, bağımsız değişkenlerin çalışanlarda GBİK'e neden olup olmadığı araştırılmıştır. Bağımlı değişkeni iki kategoriden oluşan veri kümesine uygun denetimli öğrenme sınıflandırma yöntemlerinden ikili lojistik regresyon, k-en yakın komşu algoritması, destek vektör makinesi, karar ağacı sınıflandırması, rastgele orman algoritması, Naive Bayes (Gauss) sınıflandırması, Naive Bayes (Bernoulli) sınıflandırması, stokastik gradyan inişi sınıflandırması ile çapraz doğrulama yapılarak modeller oluşturulmuştur. Modeller karşılaştırıldığında rastgele orman algoritması en iyi model seçilmiştir. Sonuçta sınıf-landırma algoritmalarının çalışanlardaki GBİK'i sınıflandırmada başarılı; regresyon algoritmalarının GBİK'i önceden tahmin etmede başarısız olduğu görülmüştür.

Abstract:
Exposure to noise levels exceeding 85 dB(A) on a daily basis can lead to permanent and untreatable hearing damage. Because of the diversity in personal traits among workers, various workers may experience different degrees of hearing loss even when exposed to identical noise intensity and duration. This research assessed the impact of gender, age, total years of work experience, years of experience in the sector, months of exposure to a noisy environment, smoking habits, engagement in noisy hobbies, and improper use of ear protec-tion equipment on noise induced hearing loss among employees in the forest sector.  In the first phase, it was aimed to investigate how many dB of hearing loss the independent variables caused in employees. However, regression analysis was not performed due to the low correlation coefficient between the dependent variable and the independent variables in the variation analyses. The next phase of the research involves evaluating various classification algorithms to determine if eight independent variables are linked to NIHL in workers. Models were created by cross-validation with binary logistic regression, k-nearest neighbor algorithm, support vector machine, decision tree classification, random forest algorithm, Naive Bayes (Gauss) classification, Naive Bayes (Bernoulli) classification, and stochastic gradient descent algorithm from supervised learning classification methods suitable for a data set whose dependent variable consists of two categories. When the models were compared, the random forest algorithm was chosen as the best model. As a result, classification algorithms are successful in classifying NIHL in employees; regression algorithms have been shown to fail to predict NIHL.