Buradasınız

Anasayfa » Content

HASTA BAKIM KATLARININ PLANİMETRİK VERİMLİLİĞİ İÇİN SINIFLANDIRMALAR

CLASSIFICATIONS FOR PLANIMETRIC EFFICIENCY OF NURSING UNIT FLOORS

Journal Name:

  • Orta Doğu Teknik Üniversitesi Mimarlık Fakültesi Dergisi

Publication Year:

  • 2012
DOI: 
10.4305

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of Author
Abstract (2. Language): 
This trial study was conducted to determine classifications for planimetric design efficiency of sample public hospitals in Turkey by developing a fuzzy logic algorithm. Utilizing primary areas and circulation areas from nursing unit floor plans, the study employed triangular membership functions for the fuzzy subsets; Mamdani rule system; min operation for finding rule firing strength; max composition; and ‘centroid’ method for defuzzification. The input variables -primary areas per bed and circulation areas per bed- were fuzzified in this model. The relations between input variables and output variable of design efficiency were displayed as a result of fuzzy rules. To test existing nursing unit floors, efficiency output values were obtained and efficiency classes were constructed by this model in accordance with general norms, guidelines and previous studies. The classification of efficiency was resulted satisfactorily in terms of comparing hospitals. Of the fifteen hospital floor plans tested in the model, six were in a class of low efficiency, other nine were in a class of medium one. None of them were in overall agreement with the spatial requirements in regard to standards and current recommendations. The utility of this model is in the capability to indicate boundaries of efficiency classes. Hospital designers and managers may obtain feedback information from evaluations and comparisons of existing buildings. Consequently, they may benefit from this model in decision making processes.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Bu çalışma, Türkiye’deki 15 Devlet Hastanesine ait ‘Hasta Bakım Üniteleri’ verilerini kullanarak, mimarlık alanında oldukça yeni olan Bulanık Mantık metodu ile verimlilik tahmini yapmakta; bu çerçevede bulanık mantık algoritması geliştirerek, Türkiye’de örnek olarak seçilen kamu hastanelerinin plan (planimetric) tasarım verimliliği için sınıflandırmalar geliştirmeye çalışmaktadır. Hasta bakım ve tedavi ünitelerinin kat planlarından hasta kullanım alanları ve dolaşım alanları elde edilerek bulanık mantık modeli alt kümeleri için üyelik fonksiyonları oluşturulmuştur. ‘Mamdanni’ kural sistemi, kuralların ağırlıklarını hesaplamada ‘min’ fonksiyonu, ve ‘max’ kompozisyonu ve ‘centroid’ metodu da bulanık işlemcisi için kullanılmıştır. Girdi değişkenleri olarak hasta kullanım alanları ve dolaşım alanları modellenmiştir. Girdi değişkenleri ile çıktı değişkeni olan tasarım verimliliği arasındaki ilişkiler bulanık mantık kuralları ile ortaya çıkarılmıştır. Varolan hasta bakım ünitelerini incelemek için, verimlilik çıktı değerleri modelden elde edilmiştir. Genel tasarım normları, tasarım ölçütleri ve önceki çalışmalar ışığında ve de bu model aracılığıyla verimlilik sınıfları oluşturulmuştur. Modelde test edilen 15 hastane kat planından altısının düşük verimli sınıf içinde, dokuzunun ise orta verimli sınıf içinde olduğu görülmüştür. Hiçbiri güncel standartlara ve gereksinimlere uygun değildir. Bu çalışmada elde edilen modelin faydası, verimlilik sınıflarının sınır değerlerini belirleme yeteneğinde olmasıdır. Hastanelerin karşılaştırılarak incelenmesi için oluşturulan verimlilik sınıflandırılması başarı ile sonuçlanmıştır. Hastane tasarımcıları ve yöneticileri, mevcut hastanelerin değerlendirmesini ve karşılaştırmaları yapabilmek için bu çalışmadan geribildirim yoluyla bilgi edinebilir. Sonuç olarak, ilgili binalar hakkında karar verme aşmasında(örneğin binanın iyileştirme ihtiyacının olup olmadığı, yeni mekanlara gerek duyulup duyulmadığı gibi) bu modelden faydalanabilirler.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastrmx_290_29_pp_1-20.pdf
  • 2
1-20
  • English

REFERENCES

References: 

AKKURT, S., TAYFUR, G., CAN, S. (2004) Fuzzy logic model for the
prediction of cement compressive strength. Cement and Concrete
Research, 34 (8); 1429-33.
BOBROW, M., THOMAS, J. (2000) Inpatient Care Facilities, in S. Kliment
(ed), Building Type Basics for Healthcare Facilities, Canada: John Wiley
and Sons; 131-92.
CATANANTI, C., DAMIANI, G., CAPELLI, G. (1997) Buildings for Health
Care Facilities, (Printed Version) v: 3.
CHAUDHURY, H., MAHMOOD, A., VALENTE, M. (2003) The Use of
Single Patient Rooms vs. Multiple Occupancy Rooms in Acute Care
Environments, A Review and Analysis of the Literature submitted to
The Coalition for Health Environments Research. http://www.aia.
org; accessed June 2007.
CHAND, S (2002) Architecture And The Hospital, Architecture Australia, 91
(4); 64-5.
COX, A, GRAVES, P. (1981) Design for Health Care, Butterworths, London.
ÇİFTÇİOĞLU, Ö. (2003) Design Enhancement by Fuzzy Logic in Architecture,
The IEEE International Conference on Fuzzy Systems.
HARDY, O.B., LAMMMERS, L.P. (1986) Design Efficiency: key to
construction cost savings, Hospitals The Planning and Design Process,
Aspen Publishers, USA.
JAMES, W.P., TATTON-BROWN, W. (1986) Hospital Design and
Development,Butterworth Architecture. Sevenoaks, Kent.
JANTZEN, J. (1999) Design of fuzzy controllers, Technical Report, No: 98-
E864, Department of Automation, Technical University of Denmark.
KAZANASMAZ, T. (2005) An Investigation on the Planimetric Design
Efficiency of Inpatient Departments in Healthcare Facilities,
PhD.Thesis, Department of Architecture, Middle East Technical
University, Ankara.
KAZANASMAZ, T. (2009) The Impact of Planimetric Configuration on
Structurally Damaged Residential Buildings, Architectural Science
Review, 52 (1): 54-70.
KIM, D. (2001) Specialized Knowledge Roles and the Professional Status of
Healthcare Architects, Ph.D. Thesis., University of Texas, USA.
KOBUS, R.L. (2000) Perspective, S. Kliment, ed., Building type Basics for
Healthcare Facilities, John Wiley and Sons, Canada; 1-8.
MILLER, R.L., SWENSSON, E.S. (2005) Hospital and Healthcare Facility
Design, McGraw-Hill Inc., Hong Kong.
MILLMAN, J., SMITH, M. (2003) Hospital Design, Business Briefing: Hospital
Engineering and Facilities Management; 50-3.
NEUFERT, E. (2000) Architect’s Data (3rd edition), Wiley-Blackwell, GB.
NHS Estates (2005) Ward Layouts with single rooms and space for
flexibility, Gateway Ref: 4219.http://www.sykehusplan.org.
accessed 13.02.2008.
SALTAN, M., SALTAN, S., ŞAH İNER , A. (2007) Fuzzy logic modeling of
deflection behavior against dynamic loading in flexible pavements,
Construction and Building Materials (21); 1406-14.
SEN, Z. (1998) Fuzzy algorithm for estimation of solar irradiation from
sunshine duration, Solar Energy, 63 (1); 39-49.
SIVANANDAM. S.N., SUMATHI, S., DEEPA, S.N. (2007) Introduction to
Fuzzy Logic using MATLAB, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg.
TAYFUR , G., ÖZDEMİR, S, SINGH, V.P. (2003) Fuzzy Logic algorithm for
runoff-induced sediment transport from bare soil surfaces, Advances
in Water Resources, 26); 1249-56.
TAYFUR, G. (2006) Fuzzy, ANN, and regression models to predict
longitudinal dispersion coefficient in natural streams, Nordic
Hydrology, 37 (2); 143-64.
The American Institute of Architects (1997) Guidelines for Design and
Construction of Hospital and Healthcare Facilities, The American
Institute of Architects Press. Washington DC, http://www.aia.org.,
accessed 07.06.2007.
TRADEWELL, G.B. (1993) Contemporary nursing unit configuration, D.
K. Hamilton, ed., Unit 2000: Patient Beds for the Future, A nursing
unit design symposium, Watkins Carter Hamilton Architects, Inc.,
Houston; 191-215.
VAKILI-ARDEBILI, A., BOUSSABAINE, A.H. (2007) Application of fuzzy
techniques to develop an assessment framework for building design
eco-drivers, Building and Environment (42) 11; 3785-800.
VOORDT, T.J.M., VRIELINK, D., WEGEN, H.B.R. (1997) Comparative
floor plan analysis in programming and architectural design, Design
Studies (18); 67-88.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com