Decision Support Systems for Emergency Transportation Problems with a New Location-Based Method: Ambulance Sample Application Animation (Çam and Sakura Hospital Example)

Yıl 2024, , 123 - 137, 30.04.2024

Hasan Varlı , Nuri Bingöl

https://doi.org/10.17671/gazibtd.1431518

Öz

Ambulances, crucial for emergency services, often face traffic congestion, hindering their swift arrival at hospitals. The lack of a clear protocol for yielding to ambulances, combined with inexperienced drivers and traffic jams, poses challenges for timely hospital transfers. This study aims to expedite ambulance arrivals by using the Haversine formula to calculate distances between ambulance locations and information panels. These panels inform drivers early, facilitating left lane clearance without traffic disruption, thus accelerating ambulance passage. Two different simulations were conducted. In the first, distance range for logo reflection: 0.4 – 0.9 km. Calculated distance values as output: 0.04 – 0.65 km. When the ambulance is nearby, light and sound insufficient. In the second, distances: 1.5 – 2 km, display time: 125 – 200 seconds. Calculated distance values as output: 0.97 – 1.62 km. It becomes harder to hear the lights and sirens and the benefit obtained in this study increases. Applying appropriate values renders this solution highly beneficial, ensuring swift hospital arrivals. This study paves the way for future research, addressing on-scene arrival, alternative routes, and integration of other emergency vehicles into the system.

Anahtar Kelimeler

emergency transportation, geographical location, gis, haversine formula, smart emergency transportation planning

Konum Tabanlı Yeni Yöntem ile Acil Ulaşım Sorunlarına Karar Destek Sistemleri: Ambulans Örnek Uygulama Canlandırması (Çam ve Sakura Hastanesi Örneği)

Öz

Acil yardım hizmetlerinde hayati öneme sahip olan ambulanslar, günün her saati trafikte mahsur kalmaktadır. Henüz tam anlamıyla ambulansa yol vermeyle ilgili oturmuş bir yöntemin olmaması, araç kalabalığı, acemi ve duyarsız sürücüler nedeniyle ambulansın olay yerinden hastaneye ulaşması güçleşmektedir. Bu çalışma kapsamında, ambulansın en kısa sürede hastaneye varması amaçlanmıştır. Ambulans konumu ve bilgi panelleri konumları arasında Haversine formülü yardımıyla mesafe hesaplanarak bilgi paneli olarak adlandırılan ekranlarla diğer sürücüleri erkenden bilgilendirerek trafiğin akışını bozmadan daha güvenli bir şekilde sol şerit boşaltılacak ve ambulansın geçişini hızlanacak. İki farklı canlandırma yapılmıştır. İlkinde, ambulans logosunu yansıtması için ölçülmesi gereken mesafe değerleri 0.4 – 0.9 km aralığındadır. Çıktı olarak hesaplanan değerleri 0.04 – 0.65 km aralığındadır. Ambulans yakındayken ışık ve sesle ikaz zaten etkili bir yöntem olduğundan dolayı faydanın yeterli değildir. İkincisinde, bu mesafe değerleri 1.5 – 2 km aralığında ve gösterim süresi 125 – 200 saniye aralığındadır. Çıktı olarak hesaplanan değerleri ise 0.97 – 1.62 km aralığındadır. Bu mesafeden ambulansın ışık ve sesinin uyarıcılığı zor olacağından bu yöntemde elde edilen fayda artmıştır. Yapılan çalışma sonucunda, uygun değerler verildiğinde çözüm oldukça faydalı olacaktır. Bu çalışma, olay yerine varılması, diğer yolların da kapsanması, diğer acil yardım araçlarının da dâhil edilmesi anlamında gelecekteki çalışmalara ışık tutacaktır.

Anahtar Kelimeler

coğrafi konum, cbs, acil ulaşım, akıllı acil ulaşım planlama, haversine formulü

Kaynakça

• A. C. Uçarlı, F. Demir, S. Erol & R. M. Alkan (2021). Farklı GNSS Uydu Sistemlerinin Hassas Nokta Konumlama (PPP) Tekniğinin Performansına Etkisinin İncelenmesi. Geomatik, 6 (3), s.: 247-258. DOI: 10.29128/geomatik.779420
• C. Konukseven (2021). Aktif Küresel Navigasyon Uydu Sistemleri ile RTK Performansının İncelenmesi, Doktora Tezi, (Doctoral dissertation, Necmettin Erbakan University (Turkey)).
• İ. Ölmez, & R. Geçen (2018). Acil durumlarda ambulans erişebilirliği: Antakya (Hatay) örneği. International Journal of Social Science, 73, s.: 361-375.
• A. Q. Shakor (2022). Gözlem Aralığının GPS, Glonass, Galileo Ve Beidou Statik PPP Üzerindeki Etkisinin Araştırılması , Yüksek Lisans Tezi (Doctoral dissertation, Necmettin Erbakan University (Turkey)).
• Ü. Ersöz (2003). Bilgisayar Ağlarında TCP/IP protokol ailesinin kullanılması ve güvenlik denetimleri, Yüksek Lisans Tezi (Doctoral dissertation, Sakarya Universitesi (Turkey)).
• H. Erdoğan, K. Küçük, & S.A. Khan (2020). Endüstriyel IoT Bulut Uygulamaları için Düşük Maliyetli Modbus/MQTT Ağ Geçidi Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi [Electronic Journal], 7(1), s.: 170-183. https://doi.org/10.35193/bseufbd.708445
• O. Mısır, & L. Gökrem (2020). “Nesnelerin İnterneti için MQTT ile Hiyerarşik Haberleşme.” Journal of New Results in Engineering and Natural Sciences(12), s.: 1-11.
• T. Lv & P. Yan & W. He (2018). Survey on JSON Data Modelling. Journal of Physics: Conference Series. 1069. 012101. 10.1088/1742-6596/1069/1/012101.
• A. Şahin, E. Buluş, & M. T. Sakallı (2014). Modern Blok Şifreleme Algoritmalarının Gücünün İncelenmesi, Idea, 8,8.
• Internet: Calculating the Distance Between Two Gps Coordinates with Python (Haversine Formula). https://nathanrooy.github.io/posts/2016-09-07/haversine-with-python/. Erişim Tarihi: 25.10.2023
• Internet: Merkez Açı. https://en.wikipedia.org/wiki/Haversine_formula Erişim Tarihi: 25.10.2023
• Internet: Haversine Formula to Find Distance Between Two Points on a Sphere. https://www.geeksforgeeks.org/haversine-formula-to-find-distance-between-two-points-on-a-sphere/. Erişim Tarihi: 25.10.2023
• I. G. S. M. Diyasa, D. A. Prasetya, M. Idhom, A. P. Sari, & A. M. Kassim (2022, November). Implementation of Haversine Algorithm and Geolocation for travel recommendations on Smart Applications for Backpackers in Bali. In 2022 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS) (s.: . 504-508). IEEE.
• E. Çağlar (2005). Acil hizmet araçlarının GPS tabanlı denetim ve organizasyonu Yüksek Lisans Tezi (Doctoral dissertation, Bursa Uludag University (Turkey)).
• S. Ateş, M. Z. Coşkun, & A. Ç. Aydınoğlu (2011). Coğrafi bilgi sistemleri ile en uygun ambulans yerlerinin belirlenmesi. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 13.
• M. Zenginol, B. Al, S. Genç, İ. Deveci, P. Yarbil, D. A. Yilmaz, ... & C. Yildirim (2011). “ Gaziantep İli 112 Acil Ambulanslarının 3 Yıllık Çalışma Sonuçları /3 Yearly Study Results of 112 Emergency Ambulances in the City of Gaziantep”. Eurasian Journal of Emergency Medicine, 10(1), 27.
• B. K. Yılmaz, B. Y. Karakuş, E. Çevik, H. Dogan, S. A. M. Mehmet, & A. Kutur (2014). Metropolde 112 Acil Sağlik Hizmeti. Journal of Istanbul Faculty of Medicine, 77(3), s.: 37-40.
• P. Manikanta, S. S. Hussian, & R. T. Kodi. (2019, March). Iot ambulance with automatic traffic light control. In 2019 international conference on vision towards emerging trends in communication and networking (ViTECoN) (pp. 1-3). IEEE.
• M. K. Das, & G. Ghosh. (2021, September). Self-Driving Ambulance for Emergency Application. In 2021 5th International Conference on Electronics, Materials Engineering & Nano-Technology (IEMENTech) (pp. 1-5). IEEE. [20] Internet: Değişken Trafik İşaretleri. https://www.isbak.istanbul/akilli-ulasim-sistemleri/trafik-olcme-bilgilendirme/degisken-trafik-isaretleri-dti/. Erişim Tarihi: 09.11.2023
• Internet: Acil Durumlarda Trafik Karmaşasına Son. https://ulastirma.info/pilot-uygulama-istanbul-fatihte-basladi/. Erişim Tarihi: 20.01.2024
• R. C. Hunt, L. H. Brown, E. S. Cabinum, T. W. Whitley, N. H. Prasad, C. F. Owens Jr, & C. E. Mayo Jr (1995). Is ambulance transport time with lights and siren faster than that without?. Annals of emergency medicine, 25(4), s.: 507-511.
• K. H. Altintas, & N. Bilir (2001). Ambulance times of Ankara emergency aid and rescue services’ ambulance system. European Journal of Emergency Medicine, 8(1), s.: 43-50.