Dijital İkiz Tabanlı Afet Risk Yönetimi Fizibilite ve Uygulanabilirlik Analizi: Bingöl İli Örneği.
Dijital İkiz Tabanlı Afet Risk Yönetimi Fizibilite ve Uygulanabilirlik Analizi: Bingöl İli Örneği.
- Tez No: 988388
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFA MIZRAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Kamu Yönetimi, Public Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gümüşhane Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Afet Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Afet Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Geleneksel afet risk yönetimi sistemleri, çoğu zaman afet türlerine göre ayrık, statik ve sınırlı veriyle çalışan modeller üzerine kuruludur. Oysa doğa, teknoloji ve insan kaynaklı afetler küresel ısınma, iklim değişikliği, artan teknoloji ve savaşlar ile birlikte giderek daha karmaşık, iç içe geçmiş çoklu tehlike senaryoları oluşturmaktadır. Teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte, yapay zeka (YZ) ve dijital ikiz (Dİ) teknolojileri, afet yönetimi alanında yeni ve yenilikçi çözümler sunma potansiyeli taşımaktadır (Çubukçu, Memiş, & Babaoğlu, 2024). Bu tez çalışması, tüm tehlike türlerini kapsayacak şekilde uyarlanabilen dinamik bir yapıya sahip, yapay zekâ teknolojileriyle desteklenmiş dijital ikiz teknolojisinin afet risk yönetimi süreçlerine etkin bir biçimde entegre edilmesi konusu üzerine yoğunlaşmıştır. Bu kapsamda çalışma, dijital ikiz teknolojisinin afet risk yönetimi süreçlerine entegrasyonunu; sunacağı potansiyel katkılar, gereklilikler, uygulamada yaşanabilecek zorluk ve engeller, kullanımda yaşanabilecek sorunlar ve bunlara ilişkin muhtemel çözümler ile uygulanabilirlik boyutlarıyla Bingöl ili örneği üzerinden kapsamlı bir şekilde incelemeyi amaçlamaktadır. Yapay zeka destekli dijital ikiz teknolojisinin etkin ve verimli bir şekilde mevcut sisteme entegre edilmesi ile elde edilecek yeni risk yönetim modeli tüm tehlike türlerini kapsayacak şekilde uyarlanabilen, afet öncesi dönemde proaktif karar destek mekanizmaları sağlayan, gerçek zamanlı veri ile dinamik risk analizleri üreten ve farklı coğrafi, sosyo-ekonomik koşullara göre uyarlanabilir özelliklere sahip olmayı hedeflemektedir (Inyang & Taghikhah, 2025).
Özet (Çeviri)
Traditional disaster risk management systems are often based on models that are separate, static, and operate with limited data according to disaster types. However, natural, technological, and human-induced disasters, combined with global warming, climate change, increasing technology, and wars, are creating increasingly complex, intertwined multiple hazard scenarios. With the rapid advancement of technology, artificial intelligence (AI) and digital twin (DT) technologies have the potential to offer new and innovative solutions in the field of disaster management (Çubukçu, Memiş, & Babaoğlu, 2024). This thesis focuses on the effective integration of AI-supported digital twin technology, which has a dynamic structure that can be adapted to cover all types of hazards, into disaster risk management processes. In this context, the study aims to comprehensively examine the integration of digital twin technology into disaster risk management processes through the example of Bingöl province, covering its potential contributions, requirements, difficulties and obstacles that may be encountered in practice, problems that may arise during use, and possible solutions and feasibility aspects.The new risk management model to be achieved through the effective and efficient integration of AI-powered digital twin technology into the existing system aims to be adaptable to cover all types of hazards, provide proactive decision support mechanisms in the pre-disaster period, generate dynamic risk analyses with real-time data, and be adaptable to different geographical and socio-economic conditions (Inyang & Taghikhah, 2025).
Benzer Tezler
- CIM based earthquake risk management for resilience in smart cities
Akıllı şehirlerde dirençlilik için CIM tabanlı deprem risk yönetimi
MUSTAFA KORKMAZ
Doktora
İngilizce
2025
Deprem MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH CAN ZÜLFİKAR
DOÇ. DR. SEVİLAY DEMİRKESEN ÇAKIR
- Sensör arızalarına karşı afet dirençli derin öğrenme tabanlı sürdürülebilir adaptif trafik sinyalizasyonunun geliştirilmesi
Development of disaster-resilient deep learning-based sustainable adaptive traffic signalization against sensor failures
SEYİTALİ İLYAS
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YALÇIN ALBAYRAK
DOÇ. DR. SEVİL KÖFTECİ
- Afet yönetimi odaklı hücresel ağ kapsama performansı için mekansal yapay zeka tabanlı model önerisi
Geospatial artificial intelligence (GeoAI) based model proposal for cellular network coverage performance with a focus on disaster management
GÜZİDE MİRAY PERİHANOĞLU
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİMMET KARAMAN
- Aerial link orchestration
Hava bağlantılarının düzenlenmesi
BÜŞRA BAYRAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SEÇİNTİ
- Improved mambabda framework for robust building damage assessment across disaster domains
Farklı afet türlerinde bina hasar değerlendirmesi için geliştirilmiş mambabda çerçevesi
ALP EREN GENÇOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL