Ali Rıza GÜNER Fatma CAYVAZ Hatice GÜNER
ÖZET
Sürdürülebilirlik, insanların ihtiyaçlarını karşılarken dünyanın ekolojik dengesinin bozulmadan gelecek nesillere aktarılmasını hedefler. Bu amaca hizmet etmek için bir çok alanda yapılacak çalışmalara ihtiyaç vardır. Akıllı ulaşım sistemleri (AUS), kullanıcı-araç-altyapı-merkez arasında çok yönlü veri alışverişi ile izleme, ölçme, analiz ve kontrol mekanizmaları içeren sistemlerdir. AUS mevcut ulaşım altyapısını en verimli bir şekilde kullanarak yeni yollar yapılmasına gerek duyulmadan ulaşım ihtiyaçlarının en hızlı ve güvenli bir biçimde yapılmasına yardımcı olur; böylece ulaşım kaynaklı çevreye verilen zarar azaltılır ve enerji verimliliği artırılır.
Anahtar Kelimeler: Akıllı ulaşım sistemleri, Sürdürülebilirlik
ABSTRACT
Sustainability aims to maintain the ecological balance of the world to future generations while meeting the needs of people. In order to serve this purpose, studies in many areas are needed. Intelligent transportation systems (ITS) are systems that include multi-directional data exchange between user-vehicle-infrastructure center and monitoring, measurement, analysis and control mechanisms. ITS helps to meet the transportation needs in the fastest and safest way without the need to build new roads by using the existing transportation infrastructure in the most efficient way; thus, the damage to the environment caused by transportation is reduced and energy efficiency is increased.
Key Words: Intelligent transportation systems, Sustainability
1. Giriş
Geçtiğimiz yüzyıl önce hızla artan bir otomobil kullanımına ve ardından gelişmiş karayolu ağı inşaatına tanık olmuştur. Karayolu aracı sayısı ve karayolu ağının artması beraberinde taşıt trafiğinin artması, trafik tıkanıklıkları, seyahat süresinin artması, emisyon gazlarının artması, çeşitli çevre problemleri ve trafik kazalarında artış meydana getirmiştir. Ancak bu problemlerin çözümü önceleri daha fazla yol inşaa etmekte ve trafik ışıklandırmalarının yaygınlaştırılmasında görülürken zamanla yeni yol inşaa etmek ve ışıklandırmanın yanında mevcut yolların daha verimli kullanılması ve rehabilitasyonunun gerekliliği anlaşılmıştır. Konvansiyonel yollar ve araçlar arasında etkileşim yeterli olmadığı için boş yollarda ışıkta bekleme veya alternatif yollardan birinde tıkanıklık yaşanırken diğerinde kapasitenin
SUSTAINABLITY & INTELLIGENT TRANSPORTATION
SYSTEMS
1. RUMELİ SÜRDÜRÜLEBİLİR ÇEVRE İÇİN ENERJİ VE TASARIM SEMPOZYUMU 4 - 5 ŞUBAT 2021 SİLİVRİ - İSTANBUL
144
altında araç olması olası durumlardır. Yolların daha verimli, güvenli ve ekonomik olarak kullanılması için teknolojik gelişmelerin de yardımıyla çeşitli yöntemler ve ekipmanlar geliştirilmesi günümüzde artık bir çok şehir ve yolda kullanılan akıllı ulaşım sistemlerini doğurmuştur.
Bu çalışmada, akıllı ulaşım sistemlerinin kullanım alanları ve problemleri AUS hakkında genel bir fikir verecek şekilde ele alınmıştır. Çalışmada özellikle endüstri mühendisliği açısından önemli olan AUS konularına odaklanılmıştır. 2. bölümde AUS tanımı ve temel kullanım alanları verilmiştir. Daha sonra, Akıllı ulaşım sistemlerinde kullanılan simülasyon ve modelleme teknikleri hakkında bilgi verilmiştir. 4. bölümde AUS‟da optimizisyon kullanımı sonraki bölümde ise AUS kullanarak araç rotalama algoritmaları hakkında bilgi verilmiştir. Son bölümde bildiri sonuçlandırılmış ve potansiyel çalışma yönlerinden bahsedilmiştir.
2. Akıllı ulaşım sistemleri
Akıllı Ulaştırma Sistemleri (AUS) ulaştırma operasyonlarının etkin, verimli ve güvenli bir şekilde yapılması ve kontrol edilmesi için karayolu ve araçlarla ilgili veri oluşturma ve iletimi, verilerin işlenmesi ve elde edilen bilgilerin ilgili paydaşlarla paylaşımı konularıyla ilgilenir. Bilgi analizi ve sonucunda kullanıcılarıa faydalı çıkarım yapma kabiliyeti AUS sistemlerini akıllı yapan özelliğidir.
Akıllı ulaşım çalışmaları ilk olarak 1960‟lı yıllarda trafik kontrol ve kılavuzluk sistemleri olarak Amerika, Almanya ve Japonya‟da kullanım alanı bulmuştur. Daha sonra trafik haberleşme sistemleri, ücret toplama sistemleri, akıllı kavşak sistemleri, yolcu bilgilendirme sistemleri gibi uygulamalarla genişlemiş, 2000 li yıllardan itibaren ise otonom, bağlantılı ve elektrikli araçlar ile veri paylaşımı ve internet tabanlı ulaşım entegrasyonu gibi çalışmalar hız kazanmıştır.
Türkiye‟de ilk AUS uygulaması 1980 li yıllarda İstanbul‟un ana arterlerinde yapılan trafik sinyallerinin senkronizasyonu ve süre ayarlaması çalışmalarıdır. Daha sonra otoyollarda mesafeye bağlı elektronik ücret toplama sistemleri, İstanbul‟da toplu taşımanın etkinleştirilmesi kapsamında elektronik ücretlendirme, kritik kavşaklardan bilgi toplanması ve kullanıcıya trafik akışı hakkında bilgi verilmesi ve Trafik Kontrol Merkezinin kurulması 1990‟lı yılarda gerçekleşmiştir. 2000 li yıllarda ise değişken mesaj içeren tabelalar, manyetik kartlar ile toplu taşıma ücretlendirmesi, yollarda elektronik denetleme sistemlerinin kurulmuştur. 2010 lu yıllarda yolculara otobüs seferleri hakkında bilgi veren akıllı duraklar, acil durum yönetim merkezleri, ulusal ulaştırma portalı gerçekleştirilmiştir. Son yıllarda ise yolculara toplu taşıma hakkında güzergah, sefer saati ve süresi vb. bilgi veren, araç paylaşımı vb. imkan sağlayan mobil uygulamalar kullanılmaya başlanmıştır.
Akıllı ulaşım sistemlerinin günümüzdeki temel kullanım alanları şu şekildedir [1] : Araçlar:
o Akıllı navigasyon sistemleri o Sürücü destek sistemleri o Otomatik park ve
o Otonom araçlar Yollar:
o Trafik ve kavşak yönlendirmeleri, yeşil dalga vb. uygulamalar o Simülasyon vb. çalışmalar ile ağ ve trafik ışığı optimizasyonu o Yolcu bilgilendirme sistemleri
o Elektronik trafik denetim sistemleri o Sensör ve yol kameraları
Şehirler:
o Şehir trafiği yönetim merkezleri o Kaza ve acil durum yönetimi o Toplu taşıma ve filo yönetimi o Akıllı otoparklar
Ekonomi ve Çevre:
o Enerji istasyonları yer ve uygulamaları o Elektrikli araçlar
1. RUMELİ SÜRDÜRÜLEBİLİR ÇEVRE İÇİN ENERJİ VE TASARIM SEMPOZYUMU 4 - 5 ŞUBAT 2021 SİLİVRİ - İSTANBUL
145 o Çevreye duyarlı ulaşım altyapısı
Entegrasyon Sistemleri:
o Ulaşım modlarının entegrasyonu o Ulaşım kontrol ve yönetim merkezleri o Ortak ödeme sistemleri
Bilişim ve Güvenlik:
o Ulaşım verisi ve büyük veri işleme
o Veri güvenliği ve gerçek zamanlı paylaşımı o Haberleşme sistemleri
Akıllı ulaşım sistemleri, uygulama alanlarından da anlaşılacağı üzere multi ve inter disipliner bir mühendislik konusudur. AUS‟nin temel amacı insan ve yüklerin yolculuk süresini ve maliyetini en küçüklemektir. Bu hedef doğrultusunda yolcu ve yük güvenliği, kaynakların adil kullanımı ve bilgilendirme istekleri yerine getirilmelidir. Endüstri mühendisleri de özellikle optimizasyon ve simülasyon araçlarını kullanarak bu isteklerin yerine getirilmesi için çalışmaktadır. Uygulama alanı ise daha çok lojistik, araç rotalama, modlar arası entegrasyon ve trafik yönetimidir [2].
3. Akıllı ulaşım sistemlerinde simülasyon kullanımı
Araç sayısının artması sonucu yollarda trafik tıkanıklıkları artmaktadır. Ancak özellikle şehirlerde daha çok yol inşaa edilmesi gerek alan gerekse de maliyet açısından makul bir çözüm değildir. Karayolları ağında sensör ve kamera sistemlerinden faydalanarak bilgi toplanması ve bu bilgilerin etkin bir trafik akışını düzenleyecek şekilde sinyal kontrolü ve araç yönlendirmeleri yapması elzemdir. Açık bir döngüye sahip olan trafik olayları komplike dinamik problemler olduğu için basitleştirelerek oluşturulabilecek matematiksel modeller yeterince doğru sonuçlar vermeyecektir. Bu yüzden elde edilen bilgiler ışığında öncelikle yol ağı bilgisayar ortamında modellenmeli ve simülasyon ile sonuçlar elde edilmelidir. Böylece farklı model senaryoları hızlı ve ekonomik bir biçimde karşılaştırılarak yanlış tasarımdan doğacak maliyetler sıfıra indirilebilir.
Araçların trafikte seyrini anlama ve trafik sıkışıklığı problemlerinin önlenmesine yardımcı olmak için trafik akış modelleri oluşturulur. Bunun için makro ve mikro seviyelerde olmak üzere simülasyon yazılım paketleri mevcuttur. Bu yazılımlar sürücü davranışlarını da göz önüne alarak yollarda kümeleme oluşumu, araçların hız ve yoğunluğu, sıkışıklık ve kaza anlarında oluşan ve geriye doğru ilerleyen şok dalgaları gibi matematiksel model oluşturmanın neredeyse imkansız olduğu trafik problemlerini etkin bir şekilde ele alırlar [3]. Mikroskobik trafik simülasyonu her aracın ayrı ayrı incelendiği, makroskobik trafik simülasyonu ise zaman ve yere bağlı olarak trafik akış yoğunluğunu, hızını inceleyen yazılımlardır.
Mikroskobik modelde her bir birimin hız, ivme, diğer birimlerle etkileşim gibi özellikleri vardır ve her birim bir aracı temsil eder. Araç konumu sürekli bir fonksiyon olarak düşünülür ve öndeki birimin hızına ve aradaki uzaklıkla ilişkili olarak bir bayağı diferansiyel denklem tarafından yönetilir. Bu modelde araç sayısı arttıkça sistem boyutu arttığı için analitik hesaplama zorlaşır. bu yüzden simülasyon yapılır. Mikroskobik simülasyon paketleri (Vissim, Corsim, Paramics, vb.) bir aracın tanımlı bir karayolu ağındaki davranışını ve mevcut ağda önerilen değişikliklerin bu araç üzerindeki etkilerini tahmin eder. Yapılacak değişiklikler ağ üzerindeki yol ve kavşakların fiziksel yapısı, sinyal durumu, şerit uzunluk ve genişliği, özel kullanım şeritleri, araçların yoğunluğu, maksimum hızı, sınıfları, bireysel veya toplu taşımaya yönelik olması vb. olabilir [4]. Değerlendirme ölçütleri ise seyahat süresi, araç kuyruğu uzunluğu, gecikme veya kısalmalar, toplu taşıma/bireysel araç için kullanım oranı ve benzeridir. Belediyeler, karayolları ve toplu taşıma idareleri tarafından tecih edilirler.
Makroskobik model sürekli araç yaklaşımı ile trafik akışını inceler, her birimin akışkan hareketi özellikleri olduğu varsayılır. Sonuçta, trafik dinamiği akışkan dinamiği problemi haline gelir. Birimler arası etkileşim, birim hız vb. ayrıntılar gözardı edilerek akış hızı, yoğunluk gibi parametrelere önem verilir.Ancak trafik dinamiğini, akışkan dinamiği gibi ele almak araç etkileşimlerinden kaynaklı yerel trafik akış bozukluklarını yakalayamaz.
1. RUMELİ SÜRDÜRÜLEBİLİR ÇEVRE İÇİN ENERJİ VE TASARIM SEMPOZYUMU 4 - 5 ŞUBAT 2021 SİLİVRİ - İSTANBUL
146
Mesoskopik model ise mikroskobik ve makroskobik modeller arasında bulunan bir analiz seviyesidir. Kinetik bir ölçekte, t anında, v hızı ve x konumuna sahip bir aracın olma ihtimalini tanımlayan bir fonksiyon kullanır ve istatistik yöntemlerinden yararlanarak çözülür.
4. Akıllı ulaşım sistemlerinde optimizasyon kullanımı
Karayolu aracı sayısı ve karayolu ağının artması beraberinde taşıt trafiğinin artması, trafik tıkanıklıkları, seyahat süresinin artması, emisyon gazlarının artması, çeşitli çevre problemleri ve trafik kazalarında artış meydana getirmiştir. Ancak bu problemlerin çözümü önceleri daha fazla yol inşaa etmekte ve trafik ışıklandırmalarının yaygınlaştırılmasında görülürken zamanla yeni yol inşaa etmek ve ışıklandırmanın yanında mevcut yolların daha verimli kullanılması ve rehabilitasyonunun gerekliliği anlaşılmıştır. Yapılacak bir akıllı sistem çalışmasının etkinliği mevcut durumun optimum kapasite kullanımı ile karşılaştırılır. Karşılaştırmanın sonucunda iyileştirme mümkün görünüyorsa, yapılacak değişikliğin maliyeti de gözönüne alınarak gerekli çalışmalara başlanır [5]. Ancak iyileşme söz konusu değilse bu farklı bir çalışmanın veya altyapı değişikliklerinin kaçınılmaz olduğunu gösterir. Açık bir döngüye sahip olan trafik olayları komplike dinamik problemler olduğu için ancak alt sistemlere bölünüp basitleştirelerek matematiksel olarak modellenmesi ve optimizasyonu sözkonusudur. Alternatif olarak meta-sezgisel yöntemlere de başvurulabilir.
Karayolu ağının etkin bir şekilde kullanılmasının bir diğer yöntemi araç ve sürüş paylaşımı ve farklı modların entegrasyonudur. Bu konunun MaaS olarak bilinen „bir servis olarak hareketlilik‟, araç paylaşımı, araç havuzu, park et ve devam et, akıllı taksi, alan trafik kontrolü gibi çeşitli uygulamaları vardır. Bu servisler sayesinde yollardaki araç sayısı azaltılarak, yol ve otopark yükü hafifletilebilir. Yolcuların talepleri doğrultusunda, farklı türlerdeki ulaşım araçlarının (taksi, otobüs, metro, bisiklet, deniz ulaşımı, vb.) tek bir merkezden entegre edilerek yolcuların tek bir ödeme kanalı üzerinden servis almalarını sağlayan MaaS artık bir çok şehirde uygulanmaya başlanmıştır. Gerek MaaS gerekse de benzer güzergahı kullanan sürücüleri ve yolcuları gerçek zamanlı olarak eşleştiren araç paylaşım sistemleri ancak teknolojinin gelişimi ve optimizasyon tekniklerinin etkin bir şekilde kullanımı ile mümkün olmuştur [6]. Ancak bu konular, çeşitlilik ve fırsatları açısından araştırmacıların ve ticari işletmelerin ilgisini çeken gelişime açık bir durumdadır.
5. Akıllı ulaşım sistemleri kullanarak araç rotalama
Araç rotalama, bir aracın bir kaynak noktasından bir hedef noktasına en hızlı (alternatif olarak, en kısa, en ucuz, en az tehlikeli vb.) gitmek için izleyeceği yolun belirlenmesidir. AUS sistemlerinden elde edilen verilerin eşzamanlı olarak paylaşımı sayesinde araç rotalama problemi (VRP) dinamik ve çevrimiçi olarak yapılmakta ve sürekli değişen trafik ortamlarında bile optimum güzergahta aracın seyretmesi olanaklı hale gelmektedir. Bunun yanında geçmiş trafik verilerini de kullanarak, yakın zamanlı olarak trafiğin nasıl gelişeceğini tahmin eden ve yönlendirme yapan VRP algoritmaları da mevcuttur [7]. Birden fazla araçlık filolar için VRP probleminin çözülmesi ile ticari işletmeler daha az araçlık filo ile operasyonlarını gerçekleştirebilmekte bu da hem ekonomik yönden hem de çevre ve trafik açısından olumlu sonuçlar doğurmaktadır. Özellikle şehir içi ve şehirlerarası kargo ve dağıtım firmaları tarafından etkin bir şekilde kullanılmaktadır.
VRP problemleri 1950‟lerden beri önemli bir optimizasyon konusudur ve geniş bir problem çeşitliliğine ve çözüm yöntemlerine sahiptir. VRP‟nin kapasite kısıtlı, mesafe kısıtlı, çok depolu önce dağıt sonra topla, eşzamanlı dağıt ve topla, zaman pencereli, geri toplamalı ve periyodik gibi çeşitleri vardır [2]. Araç rotalama problemler, NP-Hard kategorisindedir. Çözüm yöntemleri temelde kesin ve sezgisel olarak iki gruba ayrılabilir. Kesin yöntemler optimumu garanti etmekle birlikte ancak küçük boyutlu ağ ve filolar için uygulanabilirdir. Kesin çözüm yöntemlerine örnek olarak:
1. RUMELİ SÜRDÜRÜLEBİLİR ÇEVRE İÇİN ENERJİ VE TASARIM SEMPOZYUMU 4 - 5 ŞUBAT 2021 SİLİVRİ - İSTANBUL
147
- Doğrusal modelin çözüm bölgesine yeni düzlem kısıtları ekleyerek çözüm bölgesini daraltan kesme düzlemi algoritması [8]
- Gezgin satıcı problemindeki (TSP) alt tur kısıtlarını ihmal ederek, atama problemi haline dönüştürüp, Hungarian metod ile satır ve sütunların eklenerek rotaların oluşturulduğu ve istenmeyen alt tur veya rotaların oluşması halinde yüksek maliyetler ile engellenerek tekrar çözümün denendiği ve en iyi çözümün bulunduğu dal-sınır algoritması [9]
- Dal-sınır ve kesme düzlemi yöntemlerinden yararlanarak geliştirilen dal ve kesme algoritması [10] - Aracın bulunması olasılığı olan durumlar (yer, hız, zaman) için politikalar geliştirilmesi, ve araç
ilerlerken ortaya çıkan durumlar için belirlenen politikaya uygun olarak rotalayan dinamik programlama yöntemleri [11] verilebilir.
Sezgisel yöntemler ise optimumu garanti etmemekle birlikte büyük boyutlu ağ ve filolar için bile optimuma çok yakın ve hızlı çözümler sunmaktadır [12]. Klasik sezgisel yöntemlere tur kurucu, tur geliştirici ve iki aşamalı çözümler örnek verilebilir. Meta sezgisel yöntemler ise genel olarak en hızlı yöntemlerdir ve genetik algritma, tabu arama, karınca kolonisi, benzetimli tavlama gibi doğadan ilham alarak geliştirilmişlerdir [13].
6. Sonuç
Bu bildiride akıllı ulaşım sistemlerini ve bazı uygulama alanlarını kısaca tanıttık. Artan araç sayısı ve trafik sonucu yolların etkin kullanımı ve AUS önümüzdeki günlerde de önemini artırarak devam ettirecektir. AUS uygulamaları sayesinde insan-araç-altyapı-kontrol merkezi arasında veri paylaşımı, trafik güvenliğinin artması, yolların etkin kullanılması, hareketliliğin artışı ve en önemlisi enerji verimliliği sağlanarak sürdürülebilir bir çevreye katkıda bulunulmuştur. AUS disiplinler arası bir çalışmadır ancak özellikle simülasyon tekniklerinin geliştirilmesi ve farklı optimizasyon tekniklerinin uygulama sahası olması açısından endüstri mühendislerinin de ilgisini çekmeye devam edecektir. Daha güvenli ve etkin bir trafik sistemi oluşturulması için, akıllı ulaşım sistemlerinin özellikle araçlar arasında, araç ile altyapı arasında ve araç ile kontrol merkezleri arasında iletişimin artırılması, elektrikli araçların lojistiği, otonom araçlar, sürüş paylaşımı ve farklı modların yolcu ve yük açısından entegrasyonu gibi uygulama konuları yönünde ilerleyeceği düşünülmektedir. Bu uygulamaların mümkün kılınması için de özellikle büyük veri kullanımı ve analizi konuları önem arzetmektedir.
KAYNAKLAR
[1] Ulusal Akıllı Ulasım Sistemleri Strateji Belgesi ve 2020-2023 Eylem Planı, TC Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı, 2020
[2] Güven, A.C, “Akıllı Ulaşım Sistemleri Üzerine Bir Sistematik Literatür Taraması” Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 2019
[3] Bose, A., & Ioannou, P., Shock Waves in Mixed Traffic Flow, 2000
[4] Papageorgiou, G., Maimaris, A., Ioannou, P., Pitsillides, A., & Afamis, T., Introduction of Bus Rapid Transit in Cyprus: Evaluation of Bus Priority Scenarios. Transportation Research Board 89th Annual Meeting, 2010
[5] Shah, N., Kumar, S., Bastani, F., & Yen, I.-L., Optimization models for assessing the peak capacity utilization of intelligent transportation systems. European Journal of Operational Research, 216 (2012), 239–251, 2011
[6] Agatz, N., Erera, A., Savelsbergh, M., & Wang, X., Optimization for dynamic ride-sharing: A review. European Journal of Operational Research, 223, 295–303, 2012
[7] Guner A.R., A. Murat, R.B. Chinnam: Dynamic Routing for Milk-Run Tours with Time Windows in Stochastic Time-Dependent Networks. Transportation Research-Part E: 97(C) 2017
1. RUMELİ SÜRDÜRÜLEBİLİR ÇEVRE İÇİN ENERJİ VE TASARIM SEMPOZYUMU 4 - 5 ŞUBAT 2021 SİLİVRİ - İSTANBUL
148
[8] Toth, P.; Vigo, D., The Vehicle Routing Problem. Philadelphia: Monographs on Discrete Mathematics and Applications. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2002
[9] Balas, E., Toth, P., Branch and bound methods for the traveling salesman problem, 1983
[10] Lysgaard, J; AN Letchford, RW Eglese,A new branch-and-cut algorithm for the capacitated vehicle routing problem, Journal of the Operational Research Society 58, 2007
[11] Chauhan, C., Gupta, R., Pathak, K., Survey of Methods of Solving TSP along with its Implementation using Dynamic Programming Approach. International Journal of Computer Applications, 2012
[12] Ropke, S., Heuristic and exact algorithms for vehicle routing problems. PhD tezi, Computer Science Department, University of Copenhagen, 2005
[13] Şahin, Y.; Eroğlu A., Kapasite Kısıtlı Araç Rotalama Problemi İçin Metasezgisel Yöntemler, SDÜ İİBF dergisi, 19(4), 2014
ÖZGEÇMİŞ Ali Rıza GÜNER
Ali Rıza Güner, 2004 yılında İstanbul Yıldız Teknik Üniversitesi'nde Lisans ve 2011 yılında Wayne State Üniversitesi'nde doktorasını Endüstri Mühendisliğinden almıştır. Doktora sırasında Akıllı Ulaşım Sistemleri kullanarak dinamik yönlendirme üzerine çalışmıştır.
2020 yılında İstanbul Rumeli Üniversitesi'ne doktor öğretim üyesi olarak katılmadan önce akademi ve endüstride farklı pozisyonlarda çalıştı. Araştırma konuları, yöneylem araştırması tekniklerinin ulaşım, lojistik ve tedarik zinciri problemleri üzerinde uygulamalarıdır.
Fatma CAYVAZ
1995 yılında İstanbul'da doğmuştur. Karabük Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü'nden 2018 yılında mezun olmuştur. Aynı yıl özel bir şirkette Endüstri Mühendisi olarak çalışmaya başlamıştır. 2019 yılında Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Bölümü'nde yüksek lisans eğitimine başlamış olup halen devam etmektedir. 2020 yılında Rumeli Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü'nde araştırma görevlisi olarak akademik kariyerine başlamıştır.
Hatice GÜNER
Hatice Güner, lisans ve yüksek lisansını Endüstri Mühendisliği üzerine yapmıştır. Doktorasını ise ABD'nin Michigan eyaleti Wayne State Üniversitesi‟nde "Üretim hatlarında verimlilik analizi ve darboğaz yönetimi" adlı tezi ile tamamlamıştır.
2012-2013 yılları arasında Qatar Üniversitesi'nde araştırmacı olarak, daha sonra özel bir üniversitede Yardımcı Doçent olarak çalışmıştır. Şu anda İstanbul Rumeli Üniversitesi‟nde doktor öğretim üyesi olarak eğitim ve bilimsel çalışmalarına devam etmektedir. Yazarın, araştırma ilgi alanları optimizasyon ve simülasyon teknikleri, imalat sistemi tasarımı ve operasyon yönetimidir.
1. RUMELİ SÜRDÜRÜLEBİLİR ÇEVRE İÇİN ENERJİ VE TASARIM SEMPOZYUMU 4 - 5 ŞUBAT 2021 SİLİVRİ - İSTANBUL
149
İÇMİMARLIK MÜFREDATINDA SÜRDÜRÜLEBİLİRLİĞİN YERİ
1
Sevinç ALKAN KORKMAZ2
Mergül SARAF YILDIZOĞLU3
Sibel ÖZDEN4
ÖZET
Çalışma kapsamında, inşaat sektörüyle doğrudan ilişkisi göz önünde tutularak, İç Mimarlık eğitiminde çevresel sürdürülebilirlik olgusu üzerinde durulmaktadır. 1925-2000 yılları arasında kurulan, en az 20 yıldır eğitim vermekte olan İç Mimarlık ve İç Mimarlık ve Çevre Tasarımı bölümleri incelenmiştir. Bu çerçevede, 7 farklı ilde konumlanan 8’i devlet, 8’i vakıf üniversitesi olan 16 farklı kurumda yürürlükte olan eğitim müfredatı taranmıştır. Belirlenen kurumlar, öğrenci-akademisyen sayıları ve uzun süreli mesleki eğitim deneyimleri göz önünde bulundurularak seçilmiştir, ve ülke genelindeki duruma dair bilgi verici nitelikte olacakları düşünülmektedir.
Anahtar Kelimeler: İçmimarlık eğitimi, iç mimarlık müfredatı, sürdürülebilirlik, çevresel
sürdürülebilirlik, çevre
ABSTRACT
This study focuses on the concept of environmental sustainability in the undergraduate programs of Interior Architecture. As a sample group, the departments of interior architecture which were established between 1925-2000 and have been providing education for at least 20 years. In this framework, 16 different departments were scaned on the concept of environmental sustainability relates with which courses is included in the curriculums. It is pointed out that the concept of sustainability, which has an important place in all areas of industry, is covered by interior design. It has