Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MESUT AKANER
Danışman: Veysel Özdemir
Özet:
Güvenli ve sağlıklı bir ortamda çalıĢmak tüm çalıĢanların en temel hakkıdır. Bu kapsamda uygun çalıĢma koĢullarının oluĢturulması iĢverenlerin görevi olmakla birlikte çalıĢma hayatındaki tüm paydaĢların görev ve sorumlulukları bulunmaktadır. Ülkemizde 6331 sayılı kanunun yürürlüğe girmesi ile birlikte iĢ sağlığı ve güvenliğine verilen önem artmıĢ, hazırlanan destekleyici mevzuat ile yeni düzenlemeler getirilmiĢtir. Bu düzenlemeler, yükümlülükler açısından incelendiğinde, ana belirleyici kriterin faaliyet alanlarının tehlike sınıfları olduğu görülmektedir. Sağlık gözetiminden, risk değerlendirmesine, görevlendirme sürelerinden, eğitim ve idari yaptırımlara kadar iĢ sağlığı ve güvenliğine yönelik pek çok yükümlülük tehlike sınıflandırmasına göre belirlenmektedir. Bu durum faaliyet alanları tehlike sınıflarının doğru ve etkin bir yöntemle belirlenmesinin önemini ortaya koymaktadır. Halihazırda, Sosyal Güvenlik Kurumu (SGK) istatistikleri ve paydaĢların görüĢleri doğrultusunda bir komisyon tarafından belirlenen faaliyet alanları tehlike sınıflarına yeni bir bilimsel yaklaĢım getirmek, uygulanabilir dinamik bir yapı oluĢturmak ve karar mekanizmalarına girdi sağlamak amacıyla yapay zeka sistemlerinden yararlanan bir çalıĢma gerçekleĢtirilmiĢtir. Hazırlanan modelde SGK iĢ kazası detaylı verileri kullanılmıĢtır. Yapay sinir ağları kullanarak iĢ kazalarını inceleyen sistem kazaya etki eden faktörlerin kazanın Ģiddetine olan etkisini ortaya koymakta; bu sayede faktörler arası göreceli bir karĢılaĢtırma imkanı sunmaktadır. ÇalıĢma içerisinde bu yöntemle Faaliyet alanı tehlike sınıflandırmaları diğer faktörler ile birlikte incelenmiĢ, bulunan sonuçlar mevcut yapı ile karĢılaĢtırılmıĢtır.
Anahtar Kelimeler : ĠĢ sağlığı güvenliği, tehlike sınıfları, NACE sınıflandırması, yapay
zeka, yapay sinir ağları