A data-driven requirement elicitation system for pre-project stage
Ön proje aşaması için veriye dayalı gereksinim belirleme sistemi
- Tez No: 780867
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET KORAY PEKERİÇLİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mimarlık, Architecture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapı Bilgisi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 227
Özet
Bir yapı projesinin gereksinim bilgisi, başarıya ulaşmak için hedefler ile eşleşerek tüm süreçlere yön veren önemli ifadeler setidir. Brifing tüm proje taraflarının katılımlarıyla gereksinimleri yakalama ve belirleme işlemidir. Brifingin bu hedefleri ile eksikliklerin iyileştirilmesi, teknolojilerin geliştirilmesi ve çerçevelerin tanımlanması hakkında dünya genelinde son 30 yıldır araştırmalar yapılmaktadır. Bilgi yakalama, değerli bilginin yaratılması için kullanılan bilgi yönetimi ana süreçlerinden biridir. İnşaat endüstrisi kaynaklardan faydalanmayı artırmak için birçok tekniği ve teknolojileri benimsemekte ve kullanmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, gereksinim bilgisi oluşturma ve doğrulama konusundaki boşluklar ve eksiklikler arasındaki ilişkileri göz önünde bulundurarak, mekân gereksinimlerinin tasarım brifingi aşamasında ortaya çıkarılmasını sağlayan bir çerçeve oluşturmaktır. İlk olarak, tasarım ve tasarım öncesi brifing aşamalarında gereksinim bilgisi yönetiminin iyileştirilmesine yönelik araştırma alanlarını ve problemlerini belirlemek amacıyla literatür araştırması ile birlikte uygulamacı projeci müellifleri arasında anket ve mülakatlar yapılmıştır. Devamında, anket ve mülakat sonuçları ile literatür araştırması birleştirilerek değerlendirilmiş, sistem önerisi için kriterler ve hedefler tanımlanmıştır. Bulgular ışığında, veriye dayalı gereksinim belirleme sistemi geliştirilmesi için bir veri tabanı alanı ve makine öğrenme teknikleri entegre edilerek önerilen çerçeve kullanılmıştır. Önerilen sistem uzmanlar tarafından mekân gereksinimlerini belirlemek amacıyla aynı koşullara sahip yedi vaka çalışmasında test edilmiş ve doğrulanmıştır. Uzmanların değerlendirmesine göre sistemin genel performansı tatmin edicidir. Makine öğrenme teknikleri ile veri kitaplığından bilgi çıkararak öneriler sunması sistemin ilk potansiyel katkısı olarak işaret edilmiştir. Sistem ayrıca, deneyimli proje taraflarının katılımı olmaksızın gereksinim belirlemeyi mümkün kılmaktadır. Elde edilen sonuçlar ile birlikte öneriler söz konusu sistemin geliştirilmesi için tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Requirement knowledge of a building project is the set of crucial statements governing all processes to achieve success by matching the objectives. Briefing is the process of capturing and identifying requirements with the involvement of project stakeholders. Various improvements on deficiencies and gaps, developments on technology, and definitions on frameworks for briefing have been explored and examined worldwide over the past three decades. Knowledge capturing is one of the major processes of knowledge management for creating valuable knowledge. The construction industry adopts and uses various techniques and technologies to increase the utilization of resources. The major aim of this study is to construct a framework for the elicitation of space requirements of building projects in the design briefing stage. The study considers the deficiencies and gaps in the creation and validation of the requirement knowledge. At the outset, a survey and interviews among industry practitioners in conjunction with a literature review were carried out to state the problem definition and research areas for improving requirement management in the design and pre-design briefing stages. Subsequently, the criteria and objectives were defined to propose a novel system by utilizing the evaluation and discussion of survey results and literature review. In the light of the findings, the proposed framework was utilized to develop a novel data-driven requirement elicitation system integrating database domain and machine learning activities. The proposed system was tested and validated with seven experiments in which experts executed requirement elicitation of spaces for the same session conditions. As to the judgment of experts, the system's overall performance was regarded as satisfactory. Knowledge capturing from data libraries of completed projects with machine learning activities has been pointed out in the first place as the potential contribution of the system. It also enables the requirement elicitation process without the involvement of experienced project stakeholders. The results were discussed with the recommendations for improvement of the proposed system.
Benzer Tezler
- Büro otomasyonu
Başlık çevirisi yok
ECE KARADAYI
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SITKI GÖZLÜ
- Makro finansal programlama ve Türkiye deneyi
Macro financial programming and the Turkish experience
MEHMET KERİM GÖKAY
- High-performance readout circuit for resonator-based MEMS accelerometer using digital control loop
Dijital kontrol döngüleri kullanarak MEMS titreşen yay tipi ivmeölçer için yüksek performanslı okuma devresi geliştirilmesi
MUHAMMAD ALI
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKIN
- Darbe generatörü veri alma ve işleme yazılımı
Data acquisition and processing software for impulse voltage generator
EMRAH DOKUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR
- Deprem etkisindeki yapılarda aktif ve pasif kontrol sistemlerinin uygulanması
Başlık çevirisi yok
BARIŞ SARI
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A. NECMETTİN GÜNDÜZ