ASSESSMENT OF OCCUPATIONAL ACCIDENTS WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN THE CONSTRUCTION SECTOR: AN EXAMPLE APPLICATION IN ISTANBUL

Yıl 2021, , 162 - 167, 15.12.2021

Güfte Caner Akın , İbrahim Duman Ümit Alkan

https://doi.org/10.33439/ergonomi.989974

Cited By: 1

Öz

In this study on the evaluation of accident risks in the construction sector with artificial neural networks in occupational health and safety, modelling was carried out using accident data. For this purpose, the data of 644 accidents data based on ergonomic, physical, chemical and psychosocial risk factors that occurred in the construction project of a joint health and safety unit operating in the province of Istanbul in 2016-2019 were used. Data sets were created for 48 artificial neural networks out of the data of 644 accidents. The month and year inputs of the occupational accidents in the sample and the number of accidents were estimated with high accuracy. As a result of the model, a success rate of 99% for training and 92% for testing was achieved. Therefore, it is predicted that the use of the model will be effective for the measures to be taken in accident risk assessments in the construction sector, which are project-based and therefore constantly changing.

Anahtar Kelimeler

Occupational health and Safety, Occupational accidents, Artificial neural networks, Risk analysis, Ergonomi

İNŞAAT SEKTÖRÜNDE İŞ KAZALARININ YAPAY SİNİR AĞI İLE DEĞERLENDİRİLMESİ: İSTANBUL İLİNDE BİR ÖRNEK UYGULAMA

Öz

İş sağlığı ve güvenliğinde yapay sinir ağları ile inşaat sektöründe kaza risklerinin değerlendirmesine yönelik olan bu çalışmada, kaza verileri üzerinden modelleme gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla İstanbul ili içerisinde faaliyet gösteren bir ortak sağlık ve güvenlik biriminin 2016-2019 yıllarında ait inşaat projesinde meydana gelen; ergonomik, fiziksel, kimyasal ve psikososyal risk etmenleri temelli 644 adet kaza verileri kullanılmıştır. 644 adet kaza verisinden 48 adet yapay sinir ağı için veri seti oluşturulmuştur. Örneklemdeki iş kazalarına ait ay ve yıl girdileri ile kaza sayıları yüksek doğruluk oranlı tahmini elde edilmiştir. Modelin sonucunda eğitim için % 99’luk, test için % 92’lik başarı yakalanmıştır. Dolayısıyla proje bazlı yürütülen ve bu nedenle de sürekli farklılık gösteren inşaat sektöründeki kaza riski değerlendirmelerinde modelin kullanımının, alınacak tedbirler için etkin olacağı değerlendirilmektedir.

Anahtar Kelimeler

İşçi sağlığı ve iş güvenliği, Yapay sinir ağları, İş kazaları, Risk analizi, Ergonomi

Kaynakça

• Brooks, R. A. (1991). Intelligence without representation. Artificial Intelligence, 47(1-3), 139-159. https://doi.org/10.1016/0004-3702(91)90053-M
• Bulut, M., ve Eygü, H. (2020). İş Kazalarının Lojistik Regresyon Yöntemi İle İncelenmesi: Bayburt İli Örneği. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 15(1), 4956-4974.
• Ceylan, H. (2014). Türkiye'de inşaat sektöründe meydana gelen iş kazalarının analizi. International Journal of Engineering Research and Development, 6(1), 1-6.
• Di̇zdar, E. N., ve Koçar, O. (2018). İş Sağlığı Ve Güvenliği Yönetim Sistemlerinde Risklerin Yapay Sinir Ağlarıyla Değerlendirilmesi. Academic Platform - Journal of Engineering and Science, 6(3), 73-83.
• ‪ Gürcanlı, E. (2015). İnşaat Sektöründe Gerçekleşen Ölüm ve Yaralanmaların Analizi. Mesleki Sağlık ve Güvenlik Dergisi (MSG), 13(48).‬
• Karadağ, T., ve Kepekli, T. A. (2018). İnşaat Sektöründe Yaşanan İş Kazaları ve Kaza Nedenleri. Karabük Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(2), 314-322.
• Oğuzalp, E. H., ve Dalyan, F. (2005). Türkiye’de İnşaat Sektöründeki İş Kazaları ve İş Güvenliği Sorunu. Verimlilik Dergisi, 1, 0-0.
• Öztemel, E. (2012). Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık Eğitim, 3. Basım, İstanbul.
• Öztürk, K., ve Şahin, M. E. (2018). Yapay Sinir Ağları ve Yapay Zekâ’ya Genel Bir Bakış. Takvim-i Vekayi, 6(2), 25-36.
• Öztürk, T., Eren, Ö., ve Oral, H. V. (2021). Türkiye’de İş Kazaları ve Makroekonomik Faktörlerin İlişkisi: Zaman Serisi Analizi. Academic Platform Journal of Engineering and Science, 8.
• Öztürk, T., ve Heperkan, H. A. (2021). İnşaat İş Kazalarının Şiddetini Etkileyen Faktörlerin Mevsimsel Farklılıklara Göre Değerlendirilmesi. Ergonomi, 4(2), 72-87.
• Patel, D. A., & Jha, K. N. (2015). Neural network model for the prediction of safe work behavior in construction projects. Journal of construction engineering and management, 141(1), 04014066.
• Sosyal Güvenlik Kurumu İş Kazası ve Meslek Hastalıkları İstatistikleri. (2019). Erişim adresi: http://www.sgk.gov.tr/wps/portal/sgk/tr/kurumsal/istatistik Erişim tarihi: 21 Ağustos 2021.
• Tokdemi̇r, O. B., ve Ayhan, B. U. (2019). Keskin Bir Cisim ile Temas Sonucu Yaralanma Kazalarının Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Yapay Sinir Ağları ile Analizi. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 10(1), 323-334. https://doi.org/10.24012/dumf.466493
• Türker, M., ve Kanıt, R. (2020). Yapı Üretim Sürecindeki İş Kazaları Şiddetinin Ön Bilgilendirilmiş Yapay Öğrenme Metodu İle Tahmini. Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi, 8(4), 943-956.
• Yılmaz, D. Ö. Ü. A., ve Yayın, K. (2021). Yapay Zeka. Kodlab Yayın Dağıtım Yazılım Ltd.Şti.