Yapı ve çevre özelliklerine göre yıkım metodu seçiminde makine öğrenmesi ile geliştirilen bir karar destek yazılımı
A decision support software developed with machine learning in selection of a demolition method according to structural and environmental features of building
Yazar: İBRAHİM CİHAN YETİŞKEN
Danışman: PROF. DR. ABDULLAH TOĞAY
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstriyel Teknoloji Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Yapı yıkımı, çok kriterli bir karar verme problemi olarak ele alınmaktadır. Bu problemin
çözülmesinde, yapıların ve çevresinin özelliklerine göre yıkım mühendislerinin geçmiş
deneyimleri öne çıkmaktadır. Teknik seçimine, uzmanların geçmiş deneyimlerinin yanında
ülkemizde uygulanan yıkım yönetmeliklerindeki kriterlerin de göz önüne alınarak karar
verilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışması kapsamında yıkım teknikleri seçiminde önceki
verilerden öğrenebilmesi nedeniyle makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Bu
amaçla kullanılacak olan veri seti önceki çalışmalardan elde edilememesi nedeniyle
sentetik olarak üretilmiştir. Veri setinin üretilme çalışmalarında, ülkemizde uygulanan
yıkım yönetmeliklerindeki faktörlerle birlikte yıkım uzmanların görüşleri doğrultusunda
doğrulanan veriler kullanılmıştır. Bu veriler ile gerçekleştirilen makine öğrenmesi eğitim
süreçleri sonucunda bir model oluşturularak, geliştirilen web tabanlı yazılım ile entegre
edilmiş ve uzmanlara yıkılmak istenen binaların özelliklerine göre bir yıkım tekniği
önerilmiştir. Yazılım ile aynı zamanda bina özellikleri verileri ve uygun yıkım tekniği
önerileri uzmanlardan alınmaktadır. Uzmanlardan gelen verilerle de makine öğrenmesi
süreçleri işletilerek öğrenme oranı artan bir sistem hedeflenmiştir. Veri setinin gelişmesiyle
ülkemizde bu alanda çalışmak isteyen araştırmacılara da yol göstereceği düşünülmektedir.

Abstract:
Building demoliton is considered as a multi-criteria decision problem. Past experiences of
demolition engineers come to the fore in solving this problem based on the characteristics
of the structures and their surroundings. The selection of technique should be decided by
considering the criteria in the demolition regulations applied in our country as well as the
past experiences of the experts. Within the scope of this thesis, machine learning
algorithms have been used in the selection of demolition techniques because it can learn
from previous data. The data set to be used for this purpose was produced synthetically
since it could not be obtained from previous studies. In the studies of producing the data
set, the factors in the demolition regulations applied in our country and the data verified in
line with the opinions of demolition experts were used. As a result of the machine learning
training processes carried out with these data, a model was created, integrated with the
developed web-based software, and a demolition technique was proposed to experts
according to the characteristics of the buildings to be demolished. With the software,
building properties data and suitable demolition technique recommendations are received
from experts. A system with increasing learning rate is targeted by operating machine
learning processes with data from experts. It is thought that with the development of the
data set, it will guide researchers who want to work in this field in our country.