Investigating risk assessment and role of safety concerns in autonomous vehicle
Otonom araçlarda risk değerlendirmesi ve güvenlik kaygılarının modellenmesi
- Tez No: 771988
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ulaşım, İnşaat Mühendisliği, Transportation, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ulaştırma Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 172
Özet
Kendi kendine giden otonom araçlar, dünya çapında yaygınlaşması beklenen gelecekteki sürdürülebilir ulaşım sistemleri için kritik öneme sahiptir. Geleceğin ulaşım sistemlerinin daha fazla otomatik sürüş teknolojilerini ve akıllı sistemleri içereceği düşünülmektedir. Otonom araçların önümüzdeki yıllarda şehirlerde yaygın olarak kullanılması ve sürdürülebilir kentsel hareketlilik sistemlerini değiştirmesi beklenmektedir. Otonom araç teknolojisinin gelecekteki ulaşım sistemimizin ayrılmaz bir parçası olacağı aşikardır. Bununla birlikte, karar vericiler tarafından etkin bir şekilde göz önünde bulundurulması gereken, sürücüsüz araçlarla ilgili önemli miktarda riskler bulunmaktadır. Otonom sürüş teknolojilerinin kentsel hareketlilik sistemiyle etkileşime girmesinin büyük ölçüde riskler barındırdığı düşünüldüğünde, sürücüsüz araçların içerdiği risklerin uygun şekilde ele alınmasının önemi artmaktadır. Yapılan literatür çalışmasında tespit edilen bilgi boşluğu, kendi kendine giden otonom araçlarla ilgili her türlü riski içeren bir tanımlamanın mevcut olmamasıdır. Bu bilgi boşluğunu doldurmak amacıyla ilk çalışmada otonom araçlara ait risklerin tanımlanması ve önceliklendirilmesi hedeflenmektedir. Otonom araçların yaygın olarak yollarda kullanılmaya başlanmasına yaklaşmış olduğumuzdan dolayı, bireylerin hangi hareketlilik türünü seçeceği konusu önem kazanmaktadır. Bazı çalışmalar, kendi kendine giden araçların algılanan güvenliğinin, otonom araçların sosyal kabulü ve bu teknolojinin uygulanması üzerine büyük bir etkileri olduğunu vurgulamaktadırlar. Bu durum, insanların kendi kendine giden araçları ne ölçüde benimseyeceklerini ve onların güvenlik kaygılarını yollarda hangi seviyede gerçekleştireceklerini belirleyecektir. İkinci çalışmanın amacı, sorumluluk, maliyet, güvenlik ve çevresel özellikler gibi bazı faktörleri göz önünde bulundurarak araçların benimsenmesini daha iyi anlamak için araç sahiplik modellerini incelemektir. Otonom araçlara karşı güvenlik kaygılarının ve potansiyel sakıncaların araştırılması, ulaşım planlamacıları ve politika yapıcıları için kritik öneme sahiptir. Bu nedenle, bu tez, bireylerin otonom araç türü seçimleriyle ilişkili davranışsal yönlerini daha iyi anlamayı sağlayacaktır. Yolcuların otonom araçlara karşı risk algılarının incelenmesinin yanı sıra kendi kendine giden araçlarla ilgili risklerin analiz edilmesi ve önceliklendirilmesi araştırılacaktır. Bölüm 2'de yol güvenliği ve otonom araçların risk alanları ile ilgili literatür çalışmaları, kendi kendine giden araçların benimsenmesi ve sahiplenilmesine genel bir bakış ve hibrit ve entegre bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri ve bunun gerçek dünya sorunlarına uygulamaları hakkındaki literatürü özetlemektedir. Bu araştırmada seçim problemi için genişletilmiş bulanık AHP, genişletilmiş bulanık TOPSIS ve genişletilmiş bulanık VIKOR yöntemlerini entegre eden yeni hibrit çok kriterli karar verme yaklaşımları önerilmiştir. Önerilen hibrit yöntemler, otonom araçlarla ilgili karmaşık karar problemini ele almak için Pisagor bulanık kümeleriyle genişletilmiştir. Genişletilmiş yaklaşım, Bulanık Küme Teorisini (FST) uygulayarak karar verme problemlerinde belirsizliği içermektedir. Her karar vericinin (DM) ekip içinde ayrı bir önem değeri bulunmaktadır. Bölüm 3, bu araştırmanın literatüre metodolojik katkılarını formülize etmektedir. Modelleme ve hesaplama için geleneksel yöntemlerin çoğu, doğası gereği net ve belirleyicidir. Geleneksel küme teorisinde, kümelerdeki elemanların üyeliği, 0 veya 1 değerini alabilen ikili terimlerdir. Bu kümede kısmi üyelik yoktur. Ancak ikili terimler, daha detaylı bilgi gerektiren gerçek yaşam problemlerini tanımlamak için yeterli değildir. İnsan algıları bireyler arasında farklılık gösterir ve bu algılar belirsiz ve bulanıktır. Geleneksel kümelerin dezavantajlarının üstesinden gelmek için, Bulanık Küme Teorisi (FST), Zadeh tarafından geleneksel kümelerin bir uzantısı olarak önerilmiştir. Kesin ve sıradan bulanık sayılar, otonom araç güvenliği gibi karmaşık durumlarla ilgili belirsizliği ele almak için yeterli olamayabilir. Sezgisel bulanık kümeler ve Pisagor bulanık kümeler, karar vericilerin görüşlerindeki belirsizliği daha iyi tasvir etmek amacıyla yakın zamanda ortaya çıkarılmıştır. Pisagor bulanık sayıları (PFN), uzmanların değerlendirmelerini daha doğru tanımladıkları ve gerçek hayattaki uygulamalarda başarıyla uygulandıkları için sürücüsüz araçlardaki riskleri sıralamak için bu çalışmada kullanılmıştır. Risklerin önceliklendirilmesi, birden fazla uygulanabilir alternatifin ve çelişen somut ve soyut kriterlerin dikkate alınmasını gerektiren karmaşık çok kriterli karar verme (MCDM) problemidir. Bu çalışma, Pisagor bulanık kümeler ortamında Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP), TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) ve VIKOR (Vlse Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje) yöntemlerine bağlı yeni hibrit MCDM yöntemlerini önererek, kendi kendine giden araçlarla ilgili risklerin önceliklendirilmesini ele alınacaktır. Kendi kendine giden araçların risk alanları ile ilgili literatür çalışmaları incelenmiş ve otonom araçlarla ilişkili her türlü riskin gözden geçirilmesi ve önceliklendirilmesine yönelik bir çalışmanın mevcut olmadığı gözlemlenmiştir. Bu nedenle uzman bir ekipten riskleri ve değerlendirme kriterlerini belirlemesi istenmiştir. Akademi ve endüstriden 4 uzman ile birebir görüşme ve literatür taraması sonucunca, otonom araçlarla ilgili 8 risk, 7 ana kriter ve 10 alt kriter belirlenmiş ve önerilen metodoloji Bölüm 4'te gösterilmiştir. Önerilen yöntemlerin hesaplamaları da benzer sonuçlar vermiştir. Pisagor bulanık TOPSIS (PF-TOPSIS) için Pisagor bulanık pozitif ideal çözümden (PIS) ve bulanık negatif ideal çözümden (NIS) uzaklık, Pisagor bulanık VIKOR (PF-VIKOR) için fayda ölçüsü S_i, pişmanlık ölçüsü ve VIKOR'a özgü Q_i indeksi alternatifleri sıralamak için kullanılır. Analizlerin sonuçlarına göre, Siber Saldırı riski maksimum risk miktarını içerirken, bunu otonom araçların üretimi ve dizaynı esnasında bozulmasını içeren İtibar riski takip eder. Önerilen modelin sonuçları, duyarlılık analizi yapılarak doğrulanmaktadır. Kriter ağırlıklarının karar verme süreci üzerindeki etkisini belirlemek için duyarlılık analizi yapılır. Duyarlılık analizi, maksimum grup faydasının ağırlığı değiştirilerek ve hangi kriterlerin en önemli olduğunu ve kriter ağırlıklarının otonom araçların risk önceliklendirmesini nasıl etkilediğini gözlemlemek için kriterlerin ağırlık değerlerinin değiştirilmesi yoluyla gerçekleştirilir. Önerilen hibrit yöntem hesaplamalarının etkinliğini ve sağlamlığını daha da doğrulamak için bu çalışmada iki farklı karşılaştırma analizleri yapılmıştır. Pisagor bulanık kümeleri içeren önerilen metodolojinin performansı, sıradan bulanık kümeler ile karşılaştırıldı ve önerilen yöntemin karar verme problemlerinin belirsizliğini daha iyi temsil eden güvenilir ve bilgilendirici sonuçları ürettiği ortaya çıktı. AHP yöntemi de karşılaştırma analizi yapmak için kullanılmıştır. AHP analizine göre siber saldırı riskinin ilk risk olduğu ve ardışık riskin itibar riski olduğu tespit edilmiştir. Bu sonuç, önerilen yöntemle elde edilen sonuç ile benzerlik göstermektedir. Geriye kalan risk sıralamaları birbirinden farklılık göstermektedir. Otonom araç sahipliği seçiminde güvenlik endişelerinin rolü Bölüm 5 ve Bölüm 6'da tartışılmıştır. Anket tasarımı, veri toplama ve veri setlerinin tanımından Bölüm 5'te bahsedilmiştir. Belirtilmiş seçim deneylerini tamamlamak için web tabanlı anketlerden yararlanılmış ve 1197 adet cevap İstanbul, Türkiye'den toplanmıştır. Açığa çıkarılan tercihler (RP) ve sosyo-demografik veri setleri ile hareketlilik araç türleri seçimine sosyo-demografik özelliklerin etkileri detaylı olarak analiz edilmektedir. Ardından, araştırma sorularına mümkün olduğunca açık bir şekilde yanıt vermek için deneysel bir tasarım yapılmaktadır. Alternatifleri, alternatiflere karşılık gelen özellikleri ve özelliklerin seviyelerini tanımlamak, belirtilmiş bir seçim deneyi tasarlamanın ilk aşamasıdır. Deneysel tasarım, yanıtlayanlara sunulacak özellik ve bu özelliklerin seviyeleri arasındaki kombinasyonları üretme sürecidir. Bir veya daha fazla özelliğin seviyeleri manipüle edilirken alternatiflerin değişimleri gözlemlenir. Bu çalışmada bulunan belirtilmiş tercih tasarımı için, tüm özelliklerin dört ya da sekiz adet seviyelerden oluşturulması sağlanmıştır. Literatür taramasına göre, araç sahipliği seçiminde karar vermeyi etkileyen önemli özellikler ve bunların seviyeleri özenle seçilmiştir. Minimum standart hata ile parametre tahminleri üreten D-verimli tasarımı, bu çalışmada deneysel bir tasarım olarak uygulanmıştır. Tasarım Asimptotik Varyans-Kovaryans (AVC) matrisini kullanır; bu matrisin köşegenlerinin kökleri parametrelerin asimptotik standart hatalarıdır ve bu kökler parametreler bilinmiyorsa da türetilebilir. Parametrelerin önceki değerleri, literatürün gözden geçirilmesi ve iterasyonlar ile elde edilmektedir. Böylece asimptotik varyans-kovaryans matrisi, önceki değerlerin doğru olduğunu varsayarak tanımlanır. Çok terimli lojit (MNL) model ile verimli bir tasarım, dört alternatif, dokuz özellik ve bu özelliklerin dört ve sekiz arasında değişen seviyelerinden oluşan sekiz senaryo ile oluşturulmuştur. Araştırma metodu ve otonom araç sahipliği tahminlerinin sonuçları Bölüm 6'da verilmektedir. Ayrık seçim modeline, çok terimli logit modeli (MNL) spesifikasyonuna ve karma logit seçim modeli (ML) spesifikasyonuna, özellikle değişen varyanslı karışık logit modeline genel bir bakış bu bölümde tartışılmıştır. Log olabilirlik oranı, uyum iyiliği testleri gibi model anlamlılığını test etmek için kullanılan yöntemler de bu bölümde verilmektedir. Kullanıcıların otonom araç türlerinden özel araç, paylaşımlı araç ve çağrılan araçlar arasındaki seçimlerini ortaya çıkarmak amacıyla çok terimli lojit model ve değişen varyanslı karışık logit modellerle tahminler yapılmıştır. Analiz sonuçları bu araçların benimsenmesinin önceden belirtilen özelliklere göre değişiklik gösterdiğini ve bu bulguların karar vericilerin gelecek ulaşım dinamikleri için bir araç hareketlilik sistemi geliştirmesine yardımcı olabileceğini göstermektedir. Politika yapıcıların, otonom araçlarla ilgili yasal sorunlarla, özellikle de sorumluluk sorunlarıyla ilgilenmesi gerekir. Herhangi bir kusurlu kaza durumunda kullanıcılar yerine araç ve yazılım üreticileri sorumlu tutulabilir. Sorumluluk yükünün kullanıcılardan alınıp, üreticilerin üzerine kaydırılması, kullanıcıların otonom araç satın almaya yönelmesini sağlayacaktır. Düşük maliyet, tüketicilerin otonom araçları tercih edip etmeyeceklerini etkileyen bir diğer faktör olacaktır. Maliyeti düşürmek için çeşitli stratejiler uygulanması gerekmektedir. Böylece tüketiciler bu araçları satın almak için daha çok istekli olacakladır. Seyahat eden kişileri çağrılan otonom araç uygulamalarını indirmeleri konusunda teşvik etmek de, kişilerin öncelikli olarak otonom araçları tercih etmesini ve bu araçların üretiminin hızlanmasını sağlayacaktır. Bu çalışmanın motivasyonu, literatürde önemli bir bilgi boşluğu olan sürücüsüz araçların risklerinin belirlenmesi ve önceliklendirilmesi konusunda daha fazla bilgi sağlamaktır. Sürücüsüz araçlarda güvenlik algılarının ve risklerin belirlenmesi ve bu risklerin önceliklendirilmesi literatürde bulunan ilk çalışmadır ve kullanılan karar verme modeli özgündür. Çalışma kapsamında belirlenen değerlendirme kriterleri, deneysel tasarımda kullanılan özellikler ve bunların seviyeleri bu araştırma için ortaya çıkarılmış yeni bilgilerdir ve bu bilgilerin literatürdeli araştırma doldurulması hedeflenmektedir. Bu çalışmanın bulguları sonucunda karar vericiler otonom araçlar için sadece heklenme ve arıza faktörlerini değil, aynı zamanda çevresel etkenler, benimsenme etkenleri ve sorumluluk faktörleri gibi uzmanların kararlarının belirsizliklerini içeren parametreleri de göz önünde bulunduracaklardır. Sürücüsüz araç teknolojileri ve operasyonlarını yürüten kişiler için bu çalışmanın bulguları önem taşımaktadır. Bu araştırmanın bulguları, siber saldırı riskine yüksek oranda öncelik verildiğini ve otonom araçların benimsenmesini etkileyecek faktörleri göstermektedir. Bu bulgular, risk faktörlerini dikkate alarak sürücüsüz araç sektörünün risk algısına ışık tutması açısından önem taşımaktadır. Çalışma sonucunda çıkan sonuçlar, gelecekte meydana gelecek değişikliklerin, araçlar, yol ağları ve kentsel hareketlilik üzerine olası etkileri hakkında planlamacılara, otomotiv geliştiricilerine ve karar vericilere yol göstermesi bakımından değerli olacaktır. Araştırma bulguları aynı zamanda sürücüsüz otomobil geliştiren şirketlere ve otonom araçlar üzerine çalışan araştırmacılara faydalı bilgiler sağlayacaktır. Bu çalışma çeşitli risklerin göz önünde bulundurulmasıyla daha sürdürülebilir ve daha güvenli seyahatin elde edilebileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Self-driving vehicles are of critical importance to a future sustainable transport system, which is expected to become widespread around the world. The future transportation system includes more automated driving technologies and intelligent systems. Autonomous vehicles are widely expected to be in common usage in cities and transform the mobility system in the coming years. Autonomous vehicle technology is expected to be an integral part of our future transportation system. However, a substantial amount of risk is associated with self-driving vehicles which must be considered by decision-makers effectively. Given that automated driving technology and how it will interact with the mobility system are substantially risky, the risks involved in self-driving vehicles need to be addressed appropriately. The identified knowledge gap of the pre-literature review is that an overview of the identification which completely considers all types of risks related to self-driving vehicles does not exist. In answer to the knowledge gap, the purpose of the first study is to rank the risks in self-driving vehicles. As the widespread usage of autonomous vehicles is closer to becoming a reality, substantial consideration should also be paid to the extent to which individuals choose vehicular mobility tools. Some evidence highlights the fact that the perceived safety of self-driving vehicle has a major impact on the social acceptance and application of autonomous technology. This may help identify the extent to which people will adopt and use self-driving vehicles and the rate at which their safety concerns might be realized on the road. The purpose of the second study is to examine vehicle ownership models to better understand the adoption of vehicles by considering some factors such as liability issues, cost, safety, and environmental characteristics. Investigating potential drawbacks and attitudes towards safety concerns of AVs have substantial amount of importance for transportation planners and policy-makers. Thus, this thesis will seek to provide a deeper understanding of behavioral aspects associated with individuals' autonomous vehicle choices. Specifically, it is investigated the travelers' risk perception toward AV future as well as the analysis and prioritization of the risks associated with self-driving vehicles. Chapter 2 summarizes the literature review related to road safety and risk landscape of self-driving vehicles, an overview on adoption and ownership of autonomous vehicle and literature about hybrid and integrated fuzzy multi-criteria decision-making methods and its applications to real-world problems. New hybrid MCDM approaches, integrating the extended Fuzzy AHP, extended Fuzzy TOPSIS, and extended Fuzzy VIKOR methods, are proposed for the selection problem in this research study. The proposed hybrid methods are extended with Pythagorean fuzzy sets to handle the complex decision problem involving self-driving vehicles. The extended approach comprises uncertainty in decision-making problems by implementing Fuzzy Set Theory (FST). Additionally, each Decision Maker (DM) in the decision-making team has their individual importance within the team. Chapter 3 formulates the methodological contributions of this research to the literature. Risk prioritization is a complicated multi-criteria decision-making (MCDM) problem that requires consideration of multiple feasible alternatives and conflicting intangible and tangible criteria. This study addresses the prioritization of risks involved with self-driving vehicles by proposing new hybrid MCDM methods based on the Analytic Hierarchy Process (AHP), the Technique for order preference by similarity to an ideal solution (TOPSIS) and Vlse Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR) under Pythagorean fuzzy environment. According to the review of the literature on risk landscape of self-driving vehicles, there has been no study of reviewing and prioritizing all types of risks associated with autonomous vehicles. Therefore, an expert team is asked to specify the risks and criteria for evaluation. By personal interview with 4 experts from academia and industry as well as literature review, eight risks involved in autonomous vehicles, 7 main criteria together with 10 sub-criteria are identified, the proposed methodology is employed in Chapter 4. Calculations of proposed methods gave similar results. Distance from Pythagorean fuzzy positive ideal solution (PIS) and negative ideal solution (NIS) for Pythagorean fuzzy TOPSIS (PF-TOPSIS), and the utility measure Si, the regret measure Ri and VIKOR-specific index Qi for Pythagorean fuzzy VIKOR (PF-VIKOR) are utilized for ranking the alternatives. Based on the results of analysis, Cyber Attack Risk involves the maximum amount of risk, and the consecutive risk is Reputational risk. The result of the proposed model is validated by performing sensitivity analysis. Sensitivity analysis is carried out to specify the impact of criteria weights on the decision- making process. Sensitivity analysis is conducted by changing the weight of the maximum group utility, and through exchanging the weight values of criteria for observing which criteria are most significant and how the criteria weights affect the autonomous vehicles' risk prioritization. To further validate the effectiveness and robustness of the proposed hybrid method computations, two different comparative analyses are performed in this study. The performance of proposed methodology with Pythagorean fuzzy sets is compared with those with ordinary fuzzy sets and it is revealed that the proposed method provides informative and reliable outcomes to better represent the impreciseness of decision making problems. AHP method is also performed to conduct comparative analysis. Based on the AHP analysis, cyber attack risk was found to be the first risk, and the consecutive risk is reputational risk. This result is similar to the one acquired by the proposed method. The remaining ranking shows different precedence. Chapter 5 and Chapter 6 investigate the role of safety concerns in autonomous vehicle ownership choice. Survey design, data collection, and description of data sets are indicated in Chapter 5. 1197 respondents were recruited from Istanbul, Turkey to complete the stated choice experiment through a web-based survey. Revealed Preference (RP) and socio-demographics data set, and the impact of socio-demographic characteristics on vehicular mobility tools are analyzed in detail. Then, an experimental design is conducted to respond to the research questions as clearly as possible. Research methodology and results of autonomous vehicle ownership choice model estimation are given in Chapter 6. An overview of the disaggregate choice model, multinomial logit model (MNL) specification, and mixed logit choice model (ML) specification, specifically the Heteroscedastic mixed logit model are discussed in this chapter. The methodologies to test the model significance, such as Log Likelihood Ratio, Pseudo Rho Square tests are also provided. Multinomial logit and Heteroskedastic mixed logit models were estimated to unravel users' preferences concerning the selection of autonomous vehicles with distinction among private, shared, and ride-hailing vehicles. Results indicate that the adoption of those vehicles varied concerning the aforementioned characteristics, and these findings could help decision-makers to develop a vehicular mobility system for future transportation dynamics. The policy makers need to deal with legal issues surrounding automated vehicles, specifically liability issues. In case of any at fault accidents, vehicle and software manufacturers may be liable instead of users. Shifting the burden on manufacturers would enable users to purchase automated vehicles as there would be less liability upon them. Reduced cost is another factor affecting whether consumers will choose autonomous vehicles. Therefore, service providers should implement strategies for cost reduction. When commuters are also given an incentive to install ride-hailing applications, they will prioritize automated vehicle production which will incentive consumers to purchase ride-hailing and shared vehicles. The motivation of this study was to provide more insights into the identification and prioritization of self-driving vehicles' risks which is an essential knowledge gap in the literature. The evaluation criteria determined by this study is novel as well, hence the research gap about some safety issues on self-driving vehicles will be filled through the current study. The results are significant as they shed light on the risk perception of the self-driving vehicle industry taking into account the risk factors. The finding of this study will enable decision-makers to take into consideration not only the hacking and malfunction factors but also the environmental, acceptance, and liability factors by containing the vagueness of experts' judgments. The study demonstrates that more sustainable and safer travel is achieved by considering risks. The results of this study also present an essential contribution that could be useful to transportation planners for constructing the future transportation system by considering the preference for vehicular mobility tools. The research findings will enable AV developers to consider liability issues, cost, and safety factors before releasing the different types of self-driving vehicles.
Benzer Tezler
- Sigortacılık sisteminde aktif-pasif yönetimi ve Türkiye hayat sigortası örneğinde portföy performansının boyutlarını belirleyen faktörlerin irdelenmesine ilişkin bir model denemesi
Assets and liablity management in the insurance sector and investigating sectors that are determinating dimensions of the portfolio performance by relating to model testing in the Turkish life insurance sector
ALİ İHSAN DOĞAN
Doktora
Türkçe
2001
SigortacılıkMarmara ÜniversitesiBankacılık Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ABDÜLGAFFAR AĞAOĞLU
- Impacts of climate change on tourism sector in Turkey: Challenges and future prospects
İklim değişikliğinin Türkiye turizm sektörüne etkileri: Gereksinimler ve gelecek öngörüleri
AYSUN AYGÜN
Doktora
İngilizce
2021
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜZİN BAYCAN
- Katı atıkların depolanmasında karşılaşılan geoteknik problemler
Geotechnical problems encountered in disposal of wastes
AHMET KUTAY
- A quantitative approach on human factor analysis in maritime operations
Deniz operasyonlarında insan faktörü analizi üzerine kantitatif bir yaklaşım
PELİN ERDEM
Doktora
İngilizce
2021
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE AKYÜZ