A Case Study for Determining the Hazard Classes of Economical Activities Using Artificial Intelligence

Year 2022, Volume: 13 Issue: 1, 123 - 139, 25.01.2022

Mesut Akaner Veysel Özdemir

Abstract

In our country, the concept of Occupational Health and Safety (OHS) gained more importance with the enactment of the OHS Law No. 6331 in 2012. Constituting the general framework the law was supported by regulations and duties, authorities and responsibilities of relevant parties were tried to be placed on a standard basis. In this regard, the structure is generally built on the number of employees and hazard class of the workplace. Determination of hazard classification of economic activities is based on the decision of a commission formed by various public institutions and social partners according to the experience and opinions of members and statistics of the Social Security Institution. In this sense, it is beneficial to perform hazard classification based on a different perspective and a study using artificial neural networks, one of the artificial intelligence methods, was carried out. Results were compared with the current classification and evaluated accordingly.

Keywords

Occupational Health and Safety, Hazard Classes, NACE Classification, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks

Yapay Zeka Kullanılarak Faaliyet Alanları Tehlike Sınıflarının Belirlenmesi İçin Örnek Bir Çalışma

Abstract

Ülkemizde 2012 yılında 6331 sayılı İş Sağlığı ve Güvenliği Kanununun yürürlüğe girmesi ile birlikte İş sağlığı ve güvenliği kavramı daha fazla önem kazanmıştır. Genel çerçeveyi oluşturan kanun; yönetmelikler ile desteklenerek iş sağlığı ve güvenliği açısından ilgili tarafların görev, yetki ve sorumlulukları standart bir zemine oturtulmaya çalışılmıştır. Bu kapsamda incelendiğinde genel olarak yapının çalışan sayısı ile işyerinin tehlike sınıfı üzerine kurgulandığı görülmektedir. Faaliyet alanı tehlike sınıflarının belirlenmesinde çeşitli kamu kurumları ile sosyal tarafların oluşturduğu bir komisyonun deneyim ve görüşleri ile Sosyal Güvenlik Kurumu iş kazası ve meslek hastalıkları istatistikleri doğrultusunda aldığı kararlar esastır. Bu kapsamda tehlike sınıflandırmasının farklı bir perspektife dayalı olarak gerçekleştirilmesinin fayda sağlayacağı düşünülerek yapay zeka metotlarından yapay sinir ağlarını kullanan bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonuçları, mevcut sınıflandırma ile karşılaştırılarak değerlendirilmiştir.

Keywords

İş Sağlığı Güvenliği, Tehlike Sınıfları, NACE Sınıflandırması, Yapay Zekâ, Yapay Sinir Ağları

References

• 6331 Sayılı İş Sağlığı ve Güvenliği Kanunu. (2012). T.C. Resmi Gazete (28339, 30 Haziran 2012).
• Alli, B. O. (2008). Fundamental Principles of Occupational Health and Safety. Cenova: International Labour Office, vii.
• Çalışanların İş Sağlığı ve Güvenliği Eğitimlerinin Usul ve Esasları Hakkında Yönetmelik. (2012). T. C. Resmi Gazete (28648, 15 Mayıs 2013).
• Çamlıca Z., Akar G. S. ve Şenkayas H. (2016).“TR32 Bölgesinin Lojistik Açıdan Analizi”. Aydın İktisat Fakültesi Dergisi. 1(2), 75-76.
• Çiçek, Ö. ve Öçal, M. (2016). ”Dünyada ve Türkiye’de İş Sağlığı ve İş Güvenliğinin Tarihsel Gelişimi”. HAK-İŞ Uluslararası Emek ve Toplum Dergisi, 5 (11), 128.
• Demirhan, A., Kılıç, Y. A., ve İnan, G. (2010). “Tıpta Yapay Zeka Uygulamaları”, Yoğun Bakım Dergisi, 9(1), 32.
• Emel, G. G., ve Taşkın, Ç. (2002). “Genetik Algoritmalar ve Uygulama Alanları”. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(1), 130.
• Gacar, A. (2019). “Yapay Zekâ ve Yapay Zekânın Muhasebe Mesleğine Olan Etkileri: Türkiye’ye Yönelik Fırsat ve Tehditler”. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 8, 390.
• Hellmann, M. (2001). “Fuzzy Logic Introduction”. Université de Rennes, 1, 1.
• Hiwarkar, T. A., & Iyer, R. S. (2013). “New Applications of Soft Computing, Artificial Intelligence, Fuzzy Logic & Genetic Algorithm in Bioinformatics”. International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 2(5), 204.
• Hosny, A., Parmar, C., Quackenbush, J., Schwartz, L. H., & Aerts, H. (2018). “Artificial Intelligence in Radiology”. Nature Reviews Cancer, 18(8), 501. doi: 10.1038 /s41568-018-0016-5.
• İlkyardım Yönetmeliği. (2015). T.C. Resmi Gazete (29429, 29 Temmuz 2015).
• İnternet: tr.linkedin.com/pulse/i%C5%9Fyerlerinin-isga%C3%A7%C4%B1s%C4 %B1 ndan-s%C4%B1n%C4%B1fland%C4%B1r%C4%B1lmas%C4%B1nda-d%C3%BCn ya-kinli-ph-d-
• İş Güvenliği Uzmanlarının Görev, Yetki, Sorumluluk ve Eğitimleri Hakkında Yönetmelik. (2012). T.C. Resmi Gazete (28512, 29 Aralık 2012).
• İş Sağlığı ve Güvenliği Hizmetleri Yönetmeliği. (2012). T.C. Resmi Gazete (28512, 29 Aralık 2012).
• İş Sağlığı ve Güvenliği Kurulları Hakkında Yönetmelik. (2013). T.C. Resmi Gazete (28532, 18 Ocak 2013).
• İş Sağlığı ve Güvenliği Risk Değerlendirmesi Yönetmeliği. (2012). T.C. Resmi Gazete (28512, 29 Aralık 2012).
• İş Sağlığı ve Güvenliğine İlişkin İşyeri Tehlike Sınıfları Tebliği. (2012). T.C. Resmi Gazete (28509, 26 Aralık 2012).
• İş Sağlığı ve Güvenliğine İlişkin İşyeri Tehlike Sınıfları Tebliği. (2021). T.C. Resmi Gazete (31405, 24 Şubat 2021).
• İşyeri Hekimi ve Diğer Sağlık Personelinin Görev, Yetki, Sorumluluk ve Eğitimleri Hakkında Yönetmelik. (2013). T.C. Resmi Gazete (28713, 20 Temmuz 2013).
• İşyerlerinde Acil Durumlar Hakkında Yönetmelik. (2013). T.C. Resmi Gazete (28681, 18 Haziran 2013).
• Oktay, T., Çelik, H., ve Uzun, M. (2017). “A Novel Learning Algorithm to Estimate the Optimum Fuselage Drag Coefficient”. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 21(1), 64. doi: 10.16984/saufenbilder.59146.
• Şahan, M., ve Okur, Y. (2016). “Akdeniz Bölgesine Ait Meteorolojik Veriler Kullanılarak Yapay Sinir Ağları Yardımıyla Güneş Enerjisinin Tahmini”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Fen Dergisi, 11(1), 63.
• Toraman, S., ve Türkoğlu, İ. (2019). “Dalgacık Dönüşümü ve Makine Öğrenme Teknikleri Kullanılarak FTIR Sinyallerinden Kolon Kanseri Hastaları ve Sağlıklı Kişileri Sınıflandırmak İçin Yeni Bir Yöntem”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35(2), 937. doi: 10.17341/gazimmfd.564803.
• Türkiye İstatistik Kurumu. (2010). Avrupa Topluluğunda Ekonomik Faaliyetlerin İstatistiki Sınıflaması. Ankara: Türkiye İstatistik Kurumu, 15.