KEMIRA-M YÖNTEMİ İLE KİŞİSEL KULLANICILAR İÇİN DRON SEÇİMİ: BİR UYGULAMA

Yıl 2020, Cilt: 31 Sayı: 2, 159 - 179, 31.08.2020

Nuray Arslan Elif Kılıç Delice

https://doi.org/10.46465/endustrimuhendisligi.706171

Cited By: 9

Öz

Dron’lar; profesyonel olarak tasarlanmış kameraların dahi çekemediği fotoğraf ve video görüntülerini çekebilme özelliğine sahip uzaktan kontrol edilebilen pilotsuz hava araçlarıdır. Askeri uygulamalar, fotografçılık, ölçüm, haritalama, güvenlik – arama kurtarma, bilim ve araştırma, tarım, inşaat, gazetecilik ve gösteri dünyası, spor, seyahat, pazarlama gibi birçok alanda kullanılan Dron’lar kullanıldıkları alana göre farklı özelliklere sahiptir. Bununla birlikte kullanım amacına uygun Dron seçimi birbiriyle çelişen birden fazla kriteri içinde barındıran bir Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) problemidir. Bu çalışmada Dron seçimi yapabilmek için ÇKKV tekniklerinden birisi olan Kemeny Median Indicator Rank Accordance-Modified (KEMIRA-M) yöntemi kullanılmıştır. Çalışma kapsamında 6 farklı alternatif ele alınmış ve bu alternatifler kamera, kontrol mesafesi, uçuş süresi, ağırlık, fiyat, estetik, kullanılabilirlik olmak üzere 7 farklı iç ve dış kritere göre 5 uzman tarafından değerlendirilmiştir. İç kriterler içerisinde en önemli kriter kamera kriteri olarak çıkarken, dış kriterler içinde en önemli kriter kullanılabilirlik kriteri olarak belirlenmiştir. A1 alternatifi ise en uygun Dron alternatifi olarak ortaya çıkmıştır. KEMIRA-M yöntemi ile diğer teknolojik cihazların seçilmesi için yeni yaklaşımlar geliştirilebileceği düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Dron, Çok Kriterli Kara Verme, KEMIRA-M

Kaynakça

• Agatz, N., Bouman, P. ve Schmidt, M. (2018). Optimization approaches for the traveling salesman problem with drone. Transportation Science, 52(4), 965–981. doi:https://doi.org/10.1287/trsc.2017.0791
• Arslan, N. (2020). HTEA tabanlı FUCOM & KEMIRA-M entegre yöntemi ile sağlık sektöründe risk değerlendirme (Yüksek Lisans Tezi). Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Erzurum.
• Bamburry, D. (2015). Drones: Designed for product delivery. Design Management Review, 26(1), 40–48.
• Bone, E. ve Bolkcom, C. (2003). Unmanned Aerial Vehicles: Background and Issues for Congress. Library of Congress, Washington D.C: Congressional Research Service.
• Budak, E.(2019). Teknolojik Gelişmelerin Habercilik Uygulamaları Üzerine Etkileri: Türkiye’de Drone Haberciliği. Türkiye İletişim Araştırmaları Dergisi, 33, 119-139. doi: 10.17829/turcom.510266.
• Davidson, H. (2013). Drone book delivery service aims for take-off in November. The Guardian 15(10).
• Dorling, K., Heinrichs, J., Messier, G. G. ve Magierowski, S. (2016). Vehicle routing problems for drone delivery. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 47(1),70–85. doi: 10.1109/TSMC.2016.2582745.
• Garamone, J. (2002). From U.S. civil war to Afghanistan: A short history of UAVs. Erişim adresi: https://archive.defense.gov/news/newsarticle.aspx?id=44164
• Gökçe Ş. ve Çetin A. (2019). Dronlar için otomatik rota tayini ve takibi. SETSCI Conference Proceedings,4(1), 41-43.
• Ham, Y., Han, K. K., Lin, J. J. ve Golparvar-Fard, M. (2016). Visual monitoring of civil infrastructure systems via camera-equipped Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): A review of related works. Visualization in Engineering, 4(1), 1. doi: 10.1186/s40327-015-0029-z.
• He, D., Chan, S. ve Guizani, M. (2017). Drone-assisted public safety networks: The security aspect. IEEE Communications Magazine, 55(8), 218–223. doi: 10.1109/MCOM.2017.1600799CM.
• Heutger, M. and Kückelhaus M. (2014). Unmanned aerial vehicle in logistics: a DHL perspective on implications and use cases for the logistics industry." DHL Customer Solutions & Innovation, Troisdorf, Germany.
• Ho, D. T., Grøtli, E. I., Sujit, P. B , Johansen,T. A. ve Sousa, J. B.(2015). Optimization of wireless sensor network and uav data acquisition. Journal of Intelligent and Robotic Systems, 78(1), 159–179. doi: 10.1007/s10846-015-0175-5.
• Jahan, A., Edwards, K. ve Bahraminasab, M. (2016). Multi-criteria decision analysis for supporting the selection of engineering materials in product design, Second Edition, Butterworth-Heinemann.
• Kış, Ö., Can, G. F. ve Toktaş, P. (2020). Warehouse location selection for an electricity distribution company by KEMIRA-M method. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 26(1), 227-240. doi: 10.5505/pajes.2019.98354.
• Kilcullen, D. ve Exum A.M. (2009). Death from above, outrage down below. NewYork Times,16,529–535.
• Kim,S. J., Lim, G. J., Cho, J. ve Côté, M. J. (2017). Drone-aided healthcare services for patients with chronic diseases in rural areas. Journal of Intelligent & Robotic Systems, 88(1),163–180. doi: 10.1007/s10846-017-0548-z.
• Koiwanit, J., (2018). Analysis of environmental impacts of drone delivery on an online shopping system. Advances in Climate Change Research, 9, 201-207. doi: 10.1016/j.accre.2018.09.001
• Kosareva, N., Zavadskas, E.K., Krylovas, A. ve Dadelo S. (2016). Personnel ranking and selection problem solution by application of KEMIRA method. International Journal of Computers Communications & Control,11(1),51-66. doi: 10.15837/ijccc.2016.1.2159.
• Krylovas, A., Dadelo, S., Kosareva, N. ve Zavadskas, E. K. (2017). ENTROPY–KEMIRA approach for mcdm problem solution in human resources selection task. International Journal of Information Technology & Decision Making, 16(05), 1183-1209. doi: 10.1142/S0219622017500274.
• Krylovas, A. ve Koserava, N. (2015). Gamyklos vietos parinkimo uždavinio sprendimas daugiakriteriniu KEMIRA metodu. Lietuvos Matematikos Rinkinys Lietuvos Matematikų Draugijos Darbai, ser. B 56 t.,18–23. Erişim adresi: https://www.mii.lt/LMR/B/2015/56B04.pdf
• Krylovas, A., Kosareva, N. ve Zavadskas E.K. (2016b). Statistical analysis of KEMIRA type weights balancing methods. Romanian Journal of Economic Forecasting, XIX (3), 19-39. Erişim adresi: https://www.researchgate.net/publication/309660892
• Krylovas, A., Zavadskas, E. K. ve Kosareva, N. (2016a). Multiple criteria decision-making KEMIRA-M method for solution of location alternatives. Economic Research, 29(1), 50–65. doi: 10.1080/1331677X.2016.1152560.
• Krylovas, A., Zavadskas, E. K., Kosareva, N. ve Dadelo, S. (2014). New KEMIRA method for determining criteria priority and weights in solving mcdm problem. International Journal of Information Technology & Decision Making, 13(6), 1119–1133. doi: 10.1142/S0219622014500825.
• Lee, S. ve Choi, Y .(2016). Reviews of unmanned aerial vehicle (drone) technology trends and its applications in the mining industry. Geosystem Engineering, 19(4),197–204. doi: 10.1080/12269328.2016.1162115.
• Longino, D. A. (1994). Role of unmanned aerial vehicles in future armed conflict scenarios. Alabama: Air University Press.
• Luppicini, R.,ve So, A. (2016). A technoethical review of commercial drone use in the context of governance, ethics, and privacy. Technology in Society, 46, 109–119. doi: https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2016.03.003
• Malveaux, C., Hall, S. G. ve Price, R. (2014). Using drones in agriculture: Unmanned aerial systems for agricultural remote sensing applications. In 2014 Montreal, Quebec Canada July13–July 16, 014(p.1). American Society of Agricultural and Biological Engineers. doi: 10.13031/aim.20141911016.
• Mohamed, N., Al-Jaroodi, J., Jawhar, I., Idries,A. ve Mohammed,F. (2020). Unmanned aerial vehicles applications in future smart cities. Technological Forecasting and Social Change, 153. doi: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.05.004
• Murray, C. C. ve Chu, A. G. (2015). The flying sidekick traveling salesman problem: Optimization of drone-assisted parcel delivery.Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 54, 86–109. doi: https://doi.org/10.1016/j.trc.2015.03.005
• Ntalakas,A., Dimoulas, C., Kalliris G. ve Veglis, A. (2017).Drone journalism: Generating immersive experiences. Journal of Media Critiques, 3(11), 187-199. doi: 10.17349/jmc117317.
• Otto, A., Agatz, N., Campbell, J., Golden, B. ve Pesch, E. (2018).Optimization approaches for civil applications of unmanned aerial vehicles (UAVs) or aerial drones: A survey. Networks, 72(4), 411–458. doi: https://doi.org/10.1002/net.21818
• Raj, A., ve Sah, B. (2019). Analyzing critical success factors for implementation of drones in the logistics sector using grey-DEMATEL based approach. Computers & Industrial Engineering, 138, 106-118. doi: 10.1016/j.cie.2019.106118.
• Sandvik, K. B., ve Lohne, K. (2014). The Rise of the Humanitarian Drone: Giving Content to an Emerging Concept. Millennium - Journal of International Studies, 43(1). doi:https://doi.org/10.1177/0305829814529470.
• Sarıçalı, G. ve Kundakcı, N. (2017). Forklift alternatiflerinin KEMIRA-M yöntemi ile değerlendirilmesi. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 4(1), 35-53. doi: 10.17541/optimum.285053.
• Sarıçalı, G. (2018). Çok kriterli karar verme yöntemlerinden KEMIRA-M ve COPRAS yöntemlerinin mermer işletmesinde makine seçim sürecine uygulanması (Yüksek Lisans Tezi). Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Denizli.
• Silvagni, M., Tonoli, A., Zenerino, E. ve Chiaberge, M. (2017). Multipurpose UAV for search and rescue operations in mountain avalanche events. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 8(1), 18–33. doi:http://dx.doi.org/10.1080/19475705.2016.1238852
• Stolaroff, J.K. (2014). The need for a life cycle assessment of drone-based commercial package delivery. Lawrence Livermore National Lab.(LLNL). doi:10.2172/1129145.
• Toktaş, P. ve Can, G. F. (2018). Şantiyelerin iş sağlığı ve güvenliği açısından risk düzeylerine göre KEMIRA-M yöntemi ile sıralanması. Ergonomi, 1(3), 123 – 136. doi: 10.33439/ergonomi.480397.
• Toktaş, P. ve Can, G. F. (2019). Stochastic KEMIRA-M approach with consistent weightings. International Journal of Information Technology & Decision Making, 18(03),793-831. doi: 10.1142/S0219622019500123.
• Yücel, D. ve Yücel ,M. A. (2017). Terk edilmiş kömür ocaklarında oluşan maden göllerinin hidrokimyasal özelliklerinin belirlenmesi ve insansız hava aracı ile üç boyutlu modellenmesi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23(6), 780-791. doi: 10.5505/pajes.2016.37431.
• Yurek, E. E. ve H. C. Ozmutlu (2018). A decomposition-based iterative optimization algorithm for traveling salesman problem with drone. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 91: 249-262. doi: 10.1016/j.trc.2018.04.009.