Denizcilikte emniyet kültürü modellemesi
Safety culture modelling in maritime
Yazar: İSHAK ALTINPINAR
Danışman: PROF. DR. ERSAN BAŞAR
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Denizcilik = Marine ; Gemi Mühendisliği = Marine Engineering ; Kazalar = Accidents

Özet:
Emniyet kültürü Çernobil'de meydana gelen kazanın ardından günümüze kadar gerçekleşen
bir dizi endüstriyel kaza soruşturmasında başrolde bulunmaktadır. Güçlü emniyet kültürüne sahip
kuruluşların işyeri kazalarını önlemede etkili olduğu yaygın olarak kabul edilmektedir. Çok fazla
değişkenin etkin olduğu, emniyet kültürünün, anlaşılması ve modellenmesi karmaşık ve zorlayıcı
olabilmektedir. Karmaşık ve zorlayıcı problemlerin çözümünde kullanılan teknikler günden güne
gelişmektedir. Bu sebeple, yapılan tezde yapay zekâya dayanan yöntemler ve istatistik teknikleri
birlikte kullanılmıştır. İstatistik tekniklerinden çoklu lojistik regresyon analizi (ÇLRA) kullanılırken yapay zekâ yöntemlerinden ise yapay sinir ağları (YSA) tercih edilmiştir. ÇLRA ikiden fazla kategorisi olan bir bağımlı ve birçok bağımsız değişken arasındaki ilişki incelebilmektedir. YSA ise insan beynini taklit edebilen bu şekilde insanlar gibi öğrenebilen, öğrendiği bilgiyi yorumlayabilen ve bu çıktıları kullanarak sonuç üretebilen sistemlerdir. Bu sayede içerisinde çok fazla alt başlık bulunduran, emniyet kültürünün kazalara olan etkisinin modellenmesinde ÇLRA ve YSA
kullanılmasının mümkün olduğu görülmüştür. Tez kapsamında belirlenen 218 kaza veya kazaya
yaklaşma olayının emniyet kültürü alt başlıkları özelinde değerlendirilme yapılmıştır. ÇLRA %83.5
oranında sonuçları doğru sınıflandırmış ve altı alt başlığı model için anlamlı bulmuştur. YSA ise
%88.1 oranında kaza sonuçlarını doğru sınıflandırmış bütün alt başlıklar model için anlamlı
bulunmuştur.

Abstract:
Safety culture is a main character in a series of industrial accident investigations that have
taken place since the accident take place in Chernobyl. It is widely accepted that organizations with strong safety culture are effective in preventing work accidents. Understanding and modeling the safety culture, where many variables are influential, can be complex and challenging. Techniques
that used for solving complex and challenging problems are improving day by day. For this reason,
artificial intelligence-based methods and statistical techniques were used together in this thesis.
While multiple logistic regression (MLR) was chosen among statistical techniques, artificial neural
networks (ANN) were preferred among artificial intelligence methods. The relation between a dependent and many independent variables with more than two categorized can be examined by
MLR analysis. Meanwhile, ANN is a system which can imitate the human brain, learn like people in
this way, interpret the learned information, and can generate results using the outputs. In this way, it seemed possible to use ANN and MLR in modeling the effect of safety culture which contains many subtitles, on accidents. Within the context of this thesis, evaluation and classification of 218 accidents and near misses based on subtitles of safety culture were performed with MLR analysis and ANN method. MLR correctly classified 83.5% of the accident results and found six subtitles meaningful for the model. ANN on the other hand, correctly classified 88.1% of the accident results and found all of the subtitles meaningful for the model.