Akademik Veri Yönetim Sistemi
Mimarlık ve Yangın Sempozyumu 2025, İstanbul, Türkiye, 8 - 09 Mayıs 2025, ss.208-218, (Tam Metin Bildiri)
Veri odaklı yangın riski değerlendirmesi, yapay zekâ, veri analitiği ve makine öğrenimi gibi yenilikçi teknolojilerle
geliştirilerek yangın güvenliği bilgi yönetiminin önemli bir parçası haline gelmiştir. Ancak, mevcut veri odaklı
yangın riski değerlendirme modelleri, genellikle kentsel alanlar için tasarlandığından bina düzeyindeki yapısal
özellikler ve kullanıcı davranışları gibi kritik yangın riski parametreleri ile entegre edilmemiştir. Bu eksiklik, yangın
güvenliği değerlendirmelerinde, yapıya özgü faktörlerin yangın riskinin analiz edilmesinde zorluklar
yaratmaktadır. Bina yaşam döngüsü boyunca etkili bir yangın riski bilgi yönetimi sağlanabilmesi için veri
tutarlılığının, hesaplanabilirliğin ve yapı profesyonelleri arasındaki koordinasyonun sağlanması gerekmektedir.
Bu doğrultuda, semantik modelleme ile standart teknik yaklaşımlar, bina verilerinin sürdürülebilir bir şekilde
yönetilmesine olanak tanımaktadır. Bu çalışma, Yapı Bilgi Modellemesi (BIM) ile doğrudan elde edilebilecek
yapısal ve kullanıcı temelli yangın risk parametrelerini kullanarak binalar için özelleştirilmiş bir yangın veri tabanı
modeli önerisi sunmaktadır. BIM, sağladığı veri entegrasyonu ile yapı bilgilerini oluşturma, depolama, yönetme,
değiştirme ve paylaşma işlevselliği sunmaktadır. Önerilen model ile yapı bilgilerini yeniden kullanılabilir bir şekilde
yönetmek ve özelleştirilmiş yangın güvenliği çözümleri sunmak amaçlanmaktadır.
Data-driven fire risk assessment has become a crucial component of fire safety information management,
evolving through innovative technologies such as artificial intelligence, data analytics, and machine learning.
However, existing data-driven fire risk assessment models predominantly focus on urban-scale research with
limited incorporation of critical building-level fire risk factors, such as building characteristics and occupant
behavior. This limitation restricts accurate analysis of how building-specific factors influence fire risk. To ensure
effective fire risk information management throughout a building's lifecycle, data consistency, computability, and
coordination among building professionals must be maintained. Standardized technical methods, like semantic
modeling, promote sustainable building data management. This study proposes a fire risk database model that
incorporates building and occupant-based fire risk parameters obtained directly or integrated through Building
Information Modeling (BIM). By enabling seamless data integration, BIM facilitates the creation, storage,
management, modification, and sharing of building information. The proposed model aims to ensure the
reusability of building information and provide customized fire safety solutions.