Çevre Kirliliği Artışının Azaltılması için Geri Dönüşüm Noktalarının Çok Boyutlu K-ortalamalar Algoritması ile Belirlenmesi
Öz
Son yıllarda, insan kaynaklı atıkların geri dönüştürülerek kazanç sağlanması ve dolaylı olarak çevre kirliliği artışının azaltılması önemli bir problem haline gelmiştir. Geri dönüşüm için popüler uygulamalardan bir tanesi geri dönüşüm noktalarının belirlenerek insanların geri dönüşebilecek atıklarının bu noktalara bırakmalarını teşvik etmektir. Ancak bu noktaların insanların erişiminin çok kolay olacak şekilde belirlenmesi çok önemlidir. Bu çalışmada bina konumları ve binalarda bulunan hane sayıları da dikkate alınarak en optimum geri dönüşüm noktaları çok boyutlu K-ortalamalar algoritması kullanılarak belirlenmiştir. Gerçekleştirilen deneyler sonucunda daha önce manuel belirlenen geri dönüşüm noktalarına nazaran önerilen yöntem ile belirlenen noktalara erişimin daha kolay olduğu görülmüştür. Dahası önerilen yöntemden hane sayısını dikkate almayarak geri dönüşüm noktalarını belirleyen K-ortalamalar algoritmasına göre daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Önerilen yöntem ile belirlenen geri dönüşüm noktaları, manuel olarak belirlenen noktalardan ve K-ortalamalar algoritması ile belirlenen noktalardan ortalama Öklid mesafesi metriğinde sırasıyla 0,0527 ve 6,9576 daha azdır. Ayrıca önerilen yöntem en uzak mesafe metriğinde 43,4813 değeri ile en düşük mesafe değerine sahiptir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Shukla, S., Pei, Y., Li, W. G., Pei, D. S. 2024. Toxicological Research on Nano and Microplastics in Environmental Pollution: Current Advances and Future Directions. Aquatic Toxicology, 106894.
- Fuller, R., Landrigan, P. J., Balakrishnan, K., Bathan, G., Bose-O'Reilly, S., Brauer, M., ..., Yan, C. 2022. Pollution and health: a progress update. The Lancet Planetary Health, 6(6), e535-e547.
- Hu, H., Liu, J., Zhang, X., Fang, M. 2023. An effective and adaptable K-means algorithm for big data cluster analysis. Pattern Recognition, 139, 109404.
- Ay, M., Özbakır, L., Kulluk, S., Gülmez, B., Öztürk, G., & Özer, S. 2023. FC-Kmeans: Fixed-centered K-means algorithm. Expert Systems with Applications, 211, 118656.
- Jeong, J., So, M., Hwang, H. Y. 2021. Selection of vertiports using K-means algorithm and noise analyses for urban air mobility (UAM) in the Seoul metropolitan area. Applied Sciences, 11(12), 5729.
- Zhang, Y., Sun, X., Chen, J., Cheng, C. 2021. Spatial patterns and characteristics of global maritime accidents. Reliability Engineering & System Safety, 206, 107310.
- Niemsakul, J., Ransikarbum, K., Singkarin, D. 2022. Hospital-Location Classification and Analysis in the Healthcare Cold Chain using K-means Algorithm. In 2022 International Conference on Engineering and Emerging Technologies (ICEET), 27-28 October, Kuala Lumpur, Malaysia, 1-6, IEEE.
- Karo, I. M. K., Dewi, S., Mardiana, M., Ramadhani, F., Harliana, P. 2023. K-Means and K-Medoids Algorithm Comparison for Clustering Forest Fire Location in Indonesia. Jurnal Ecotipe (Electronic, Control, Telecommunication, Information, and Power Engineering), 10(1), 86-94.
- Rini, D. S., Sriliana, I., Novianti, P., Nugroho, S., Jana, P. 2021. Spherical K-Means method to determine earthquake clusters. In Journal of Physics: Conference Series, 1823(1), 012043.
- Puthige, I., Bansal, K., Bindra, C., Kapur, M., Singh, D., Mishra, V. K., ..., Mostafa, R. R. 2021. Safest route detection via danger index calculation and k-means clustering. Computers, Materials and Continua, 69(2), 2761-2777.
- Shao, K., Mei, G., Wu, Y. 2022. Investigating changes in global distribution of Ozone in 2018 using k-means clustering algorithm. Journal of Computational Mathematics and Data Science, 3, 100028.
- ULASAV, Ulusal Akıllı Şehir Açık Veri Platformu. https://ulasav.csb.gov.tr/dataset/geri-donusum-toplama-noktalari (Erişim Tarihi: 14.10.2024).
- Mekansal Adres Kayıt Sistemi. https://cbsapx.kayseri.bel.tr/apex/f?p=230:3:::::: (Erişim Tarihi: 14.10.2024).
- MacQueen, J. 1967. Some methods for classification and analysis of multivariate observations. In Proceedings of 5-th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, 21 June-18 July 1965 and 27 December-7 January 1966, California, USA, 1, 281–297.
- Hartigan, J. A., Wong, M. A. 1979. Algorithm AS 136: A k-means clustering algorithm. Journal of the royal statistical society. series c (applied statistics), 28(1), 100-108.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Mekansal Veri ve Bilgi İşleme |
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 30 Nisan 2025 |
| Gönderilme Tarihi | 7 Kasım 2024 |
| Kabul Tarihi | 21 Ocak 2025 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 41 Sayı: 1 |
Kaynak Göster
✯ Etik kurul izni gerektiren, tüm bilim dallarında yapılan araştırmalar için etik kurul onayı alınmış olmalı, bu onay makalede belirtilmeli ve belgelendirilmelidir.
✯ Etik kurul izni gerektiren araştırmalarda, izinle ilgili bilgilere (kurul adı, tarih ve sayı no) yöntem bölümünde, ayrıca makalenin ilk/son sayfalarından birinde; olgu sunumlarında, bilgilendirilmiş gönüllü olur/onam formunun imzalatıldığına dair bilgiye makalede yer verilmelidir.
✯ Dergi web sayfasında, makalelerde Araştırma ve Yayın Etiğine uyulduğuna dair ifadeye yer verilmelidir.
✯ Dergi web sayfasında, hakem, yazar ve editör için ayrı başlıklar altında etik kurallarla ilgili bilgi verilmelidir.
✯ Dergide ve/veya web sayfasında, ulusal ve uluslararası standartlara atıf yaparak, dergide ve/veya web sayfasında etik ilkeler ayrı başlık altında belirtilmelidir. Örneğin; dergilere gönderilen bilimsel yazılarda, ICMJE (International Committee of Medical Journal Editors) tavsiyeleri ile COPE (Committee on Publication Ethics)’un Editör ve Yazarlar için Uluslararası Standartları dikkate alınmalıdır.
✯ Kullanılan fikir ve sanat eserleri için telif hakları düzenlemelerine riayet edilmesi gerekmektedir.