Keskin Bir Cisim ile Temas Sonucu Yaralanma Kazalarının Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Yapay Sinir Ağları ile Analizi

Yıl 2019, Cilt: 10 Sayı: 1, 323 - 334, 15.03.2019

Onur Behzat Tokdemir , Bilal Umut Ayhan

https://doi.org/10.24012/dumf.466493

Cited By: 3

Öz

İş Sağlığı ve Güvenliği (İSG), gelişen güvenlik sistemlerine rağmen, inşaat
sektörü için hala sorun teşkil etmektedir. Sağlık problemlerinin yanı sıra,
proje bütçesini etkileyecek ciddi masraflara da neden olmaktadır. Bu
problemlerin başlıca nedeni ise, inşaat sektöründe insana dayalı iş gücü fazla
olduğundan, kazalar ve kaza etken unsurları arasındaki ilişkileri kurmanın oldukça
zor olmasıdır. Bu çalışmada, farklı şantiyelerden anonim olarak toplanan
“Keskin bir Cisim ile Temas Sonucu Yaralanma” olayları kullanılarak,  kaza etken unsurları incelenmiş ve kaza
tahmin modeli oluşturulması amaçlanmıştır. Kaza sonuçları, tehlike seviyelerine
göre üç farklı grupta incelenmiştir; (1) Derece-1, “Ucuz-Atlatma”, “Ramak-Kala”,
(2) Derece-2 “İlk-Yardımlı-Kaza”, “Kısıtlı-İş-Görmezlik”, (3) Derece-3, “Tıbbı-Müdahaleli-Kaza”,
“Kayıp-İş-Günlü-Kaza”, “Ölümlü-Kaza”. Kaza verileri, Analitik Hiyerarşi Prosesi
(AHP) yöntemi ile incelenmiş ve kaza değişkenlerinin, bu kaza türündeki
etkileri hesaplanmıştır. Hesaplanan bu etkiler ile, Yapay Sinir Ağları (YSA)
tahmin modeli oluşturulmuştur. 829 farklı kaza verisi bu çalışmada kullanılmış
ve kazaların 720’si kurulan tahmin modelinin, öğrenme sürecinde kullanılırken,
109 adeti modelin güvenilirliğini kontrol etmek için ayrılmıştır. YSA modeli
kurulum aşamasında, 10 farklı tahmin modeli kurulmuş ve bu modellerin R-kare ve
Ortalama Hata Kareleri (OHK) kontrol edilmiştir. Daha sonra, modeller, rastgele
seçilen 109 olay için teste tabii tutulmuştur. En iyi sonucu veren model %78
doğrulukla kaza tehlikelerini tahmin etmeyi başarmıştır. Sonuç olarak, sunulan
bu çalışma ile incelenen kaza tipi için, inşa aşamasında karşılaşabilecek
riskli durumların önceden gösterilmesi ve kazaya neden olan etkenlerin
sunulması hedeflenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Yapay Sinir Ağları (YSA), Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP), İş Sağlığı ve Güvenliği (İSG)

Kaynakça

• Alonso, J. A., & Lamata, M. T. (2006). Consistency in the analytic hierarchy process: a new approach. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 14(4), 445–459. https://doi.org/10.1142/S0218488506004114
• Amerika Birleşik Devletleri Çalışma Bakanlığı-İşgücü İstatistik Bürosu. https://data.bls.gov/gqt/ProfileData. Erişim Tarihi, Eylül, 30, 2018.
• Aminbakhsh, S., Gunduz, M., & Sonmez, R. (2013). Safety risk assessment using analytic hierarchy process (AHP) during planning and budgeting of construction projects. Journal of Safety Research, 46, 99–105. https://doi.org/10.1016/j.jsr.2013.05.003
• Arditi, D., Oksay, F. E., & Tokdemir, O. B. (1998). Predicting the Outcome of Construction Litigation Using Neural Networks. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 13(2), 75–81. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/0885-9507.00087
• Arditi, D., & Tokdemir, O. B. (1999). Comparison of Case-Based Reasoning and Artificial Neural Networks. Journal of Computing in Civil Engineering, 13(3), 162–169. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0887-3801(1999)13:3(162)
• Badri, A., Nadeau, S., & Gbodossou, A. (2012). Proposal of a risk-factor-based analytical approach for integrating occupational health and safety into project risk evaluation. Accident Analysis and Prevention, 48, 223–234. https://doi.org/10.1016/j.aap.2011.05.009
• Choudhry, R. M., Fang, D., & Lingard, H. (2009). Measuring Safety Climate of a Construction Company. Journal of Construction Engineering and Management, 135(9), 890–899. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0000063
• Carter, G., & Smith, S. (2006). Safety Hazard Identification on Construction Projects. Journal Construction Engineering and Management, 132(2), 197-205. 10.1061/(ASCE)0733-9364 (2006)132:2(197)
• Ciarapica, F. E., & Giacchetta, G. (2009). Classification and prediction of occupational injury risk using soft computing techniques: An Italian study. Safety Science, 47(1), 36–49. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2008.01.006
• Eurostat Statistics Explained. https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Accidents_at_work_statistics#Number_of_accidents. Yayın tarihi Haziran, 2018. Erişim Tarihi Eylül, 25, 2018.
• Health and Safety Executive. (2014). Annual Report and Account 2013/2014, Her Majesty’s Stationery Office, London
• Henderson, R. D., & Dutta, S. P. (1992). Use of the analytic hierarchy process in ergonomic analysis. International Journal of Industrial Ergonomics, 9(4), 275–282. https://doi.org/10.1016/0169-8141(92)90061-4
• Kim, G. H., An, S. H., & Kang, K. I. (2004). Comparison of construction cost estimating models based on regression analysis, neural networks, and case-based reasoning. Building and Environment, 39(10), 1235–1242. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2004.02.013
• Kulkarni, P. S., Londhe, S. N., & Deo, M. C. (2017). Artificial Neural Networks for Construction Management: A Review ARTICLE INFO ABSTRACT. Journal of Soft Computing in Civil Engineering, 1(2), 70–88.https://doi.org/10.22115/scce.2017.49580
• Mathworks 2018, https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ug/choose-a-multilayer-neural-network-training-function.html;jsessionid=fa12e77c706952ceb712c5b69670. Erişim Tarihi Eylül, 28, 2018.
• Padma, T., & Balasubramanie, P. (2009). Knowledge based decision support system to assist work-related risk analysis in musculoskeletal disorder. Knowledge-Based Systems, 22(1), 72–78. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2008.07.001
• Patel, D. a, & Jha, K. N. (2014). Neural Network Approach for Safety Climate Prediction. Journal of Management in Engineering, 31(3), 1–11. https://doi.org/10.1061/(ASCE)ME.1943-5479.0000348
• Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83. https://doi.org/10.1504/IJSSCI.2008.017590
• Ung, S. T., Williams, V., Bonsall, S., & Wang, J. (2006). Test case based risk predictions using artificial neural network. Journal of Safety Research, 37(3), 245–260. https://doi.org/10.1016/j.jsr.2006.02.002
• Tixier, A. J., Hallowell, M. R., Albert, A., van Boven, L., & Kleiner, B. M. (2014). Psychological Antecedents of Risk-Taking Behavior in Construction. Journal Construction Engineering and Management, 10.1061/(ASCE)CO.1943- 7862.0000894, 04014052.
• Uğur, L. O., Baykan, U. N., & Korkmaz, S. (2011). Y ığma Konutların Maliyet Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının ( YSA ) Kullanılması, 6. İnşaat Yönetimi Kongresi,(386), 25–26.
• Uluslararası İşçi Örgütü. Safety and Health at Work. https://www.ilo.org/global/topics/safety-and-health-at-work/lang--en/index.htm.Yayın Tarihi Ocak, 2016. Erişim Tarihi Eylül, 26, 2018.
• Uluslararası İşçi Örgütü. https://www.ilo.org/ilostatcp/CPDesktop/. Erişim Tarihi Eylül, 26, 2018.