Deprem, sel vb. afet olaylarından sonra can ve mal kaybı gibi afetin etkilerini azaltmak için afet bölgesinden doğru ve hızlı bilgi
edinilmesi büyük önem arz etmektedir. Bu bilgi afet sonrası yönetim sistemlerinin de etkinliğini arttırmaktadır. Günümüzde
nesnelerin interneti teknolojisi akıllı şehir, akıllı ev, enerji yönetimi, trafik optimizasyonu vb. çok geniş uygulama alanına
sahiptir. Bu çalışmada nesnelerin interneti teknolojilerini kullanan, bulanık mantık temelli karar destek sistemine sahip bir afet
sonrası yönetim sistemi sunulmaktadır. Bu sistem, nesnelerin interneti teknolojilerinden yararlanarak afetten etkilenen hasarlı
bina, etkilenen kişi sayısı gibi bilgilerin elde edilmesi ile afet sonrası yönetim sisteminin kurtarma personeli, ekipman, araç vb.
kaynakları etkili bir şekilde yönetmesini ve planlamasını amaçlanmaktadır. Önerilen sistemin başarım değerlendirmesi 7 baz
istasyonu, 50 WiFi bağlantı noktası ve 10 IoT nesnesi içeren örnek bir senaryo üzerinde sunulmuştur. Bina hasar durumları ile
afet bölgesindeki insan yoğunluğuna ait bilgiler bulanık mantık temelli karar destek sistemi ile üç farklı renkte görselleştirilmiş
ve sınıflandırılmıştır.
Kalabalık Algılama Afet Sonrası Yönetim Sistemi : Nesnelerin İnterneti Afet Sonrası Yönetim Sistemi
It is of great importance to obtain accurate and fast information from the disaster area in order to reduce the effects of disaster
such as loss of life and property after a disaster like earthquake, flood, etc. is occurred. This information also increases the
effectiveness of post-disaster management systems. Nowadays, internet of things technology has a wide range of applications
including smart city, smart home, energy management, traffic optimization and so on. In this study, a post-disaster management
system using internet of things technologies that possesses a fuzzy logic based decision support system is presented. This system
aims to manage and plan resources of a post-disaster management system such as rescue personal, equipment, vehicles etc.
effectively by obtaining information about the number of people and damaged building affected by the disaster. The performance
evaluation of the proposed system is presented on an example scenario including 7 base stations, 50 WiFi connection points and
10 IoT objects. The information on the building damage situation and the human density in the disaster area has been visualized
and classified in three different colors with fuzzy logic based decision support system.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | May 25, 2019 |
Submission Date | October 25, 2018 |
Published in Issue | Year 2019 Volume: 7 Issue: 2 |