TAŞINMAZ KÜLTÜR MİRASI İÇİN VERİ ODAKLI ÖNLEYİCİ KORUMA: TYBM, IoT VE YAPISAL SAĞLIK İZLEME ENTEGRASYONUNA YÖNELİK KAVRAMSAL ÇERÇEVE ÖNERİSİ
Author :
Abstract
Bu çalışma, risk altındaki taşınmaz kültür miraslarının korunması alanında Önleyici Koruma yaklaşımlarını güçlendirmek amacıyla Tarihi Yapı Bilgi Modellemesi (TYBM), IoT / Nesnelerin İnterneti ve SHM / Yapısal Sağlık İzleme teknolojilerinin bütünleşik kullanımına yönelik kavramsal ve metodolojik bir çerçeve önermektedir. Mevcut koruma pratiklerinin sınırlı kaldığı durumlarda anlık ve proaktif risk yönetimi ihtiyacıyla TYBM’nin sadece bir belgeleme aracı olmaktan ziyade dinamik veri yönetim ve karar destek sistemi olarak kullanılması hedeflenmiştir.
Önerilen bu bütünleşik model, yalnızca geometrik ve tipolojik verilerin sayısal ortamda arşivlenmesi değil, aynı zamanda yapının fiziksel davranış parametrelerini anlık olarak toplayarak TYBM ortamında yapı elemanlarıyla ilişkilendirir. Bu dinamik verilerin Makine Öğrenmesi (ML) yöntemleriyle işlenip geliştirilerek geçmiş davranışlara dayalı risk tahmin algoritmalarına altlık oluşturması amaçlanmaktadır.
Mimar Sinan’ın İstanbul’daki önemli yapılarından ve Osmanlı klasik döneminin özgün örneklerinden birisi olan Kılıç Ali Paşa Camisi, önerilen çerçevenin potansiyel uygulanabilirliğini somutlamak amacıyla teorik bir vaka örneği olarak kullanılmıştır. İzlenmesi öngörülen parametreler ve ilgili sensörlerin yerleşim noktaları, yapının tarihsel önemi, modüler plan ve strüktür kurgusu, zemin özellikleri ve deformasyon riski dikkate alınarak belirlenmiştir. Bu doğrultuda, kubbe kuşak geçişleri, kemer ayakları, payandalar ve minare gibi yük aktarımında veya sismik etkilerde en fazla gerilme ve deformasyon altında kalan elemanlar öncelikli izleme bölümleri olarak seçilmiştir. Modelin uygulanabilirliği, sahadaki sensör takibi ve veri yönetim süreçlerindeki olası operasyonel ve teknik kısıtlar göz önünde bulundurularak değerlendirilmiştir. Önerilen yaklaşımın geçerliliğinin ölçülmesinde hata payı, veri kaybı oranı ve sensör uyarı eşikleri temel teknik ölçütler olarak tanımlanmış, sonuçlar tepki süresi, doğruluk ve bakım planına entegrasyon göstergeleriyle birlikte değerlendirilmiştir.
Bu çalışma, TYBM yöntemine entegre izleme sistemleri aracılığıyla kültür mirası yapılarında veri odaklı, proaktif koruma modellerinin geliştirilmesine katkı sağlamayı; aynı zamanda yerel yönetimlerin karar destek sistemlerine güvenilir ve güncel bilgi sunmayı amaçlamaktadır.
Keywords
Abstract
This study proposes a conceptual and methodological framework for the integrated use of Historic Building Information Modeling (HBIM), Internet of Things (IoT), and Structural Health Monitoring (SHM) technologies to strengthen Preventive Conservation approaches in the field of cultural heritage at risk. Moving beyond the limitations of current conservation practices and addressing the need for immediate and proactive risk management, the research aims to utilize HBIM not merely as a documentation tool but as a dynamic data management and decision support system.
The proposed integrated model involves not only the digital archiving of geometric and typological data but also the real-time collection of the structure's physical behavioral parameters and their association with building elements within the HBIM environment. The objective is for this dynamic data to be processed and enhanced using Machine Learning (ML) methods, forming the basis for risk prediction algorithms grounded in past structural performance.
Kılıç Ali Pasha Mosque, one of Mimar Sinan's significant structures in Istanbul and an authentic example of the Ottoman classical period, has been used as a theoretical case study to concretize the potential applicability of the proposed framework. The parameters to be monitored and the placement points of the relevant sensors were determined considering the structure's historical importance, modular plan and structural configuration, ground characteristics, and deformation risk. Accordingly, elements most susceptible to stress and deformation during load transfer or seismic effects—such as the dome transition zones (squinches/pendentives), arch piers, buttresses, and the minaret were selected as priority monitoring sections. The model's applicability was assessed by considering possible operational and technical constraints in field sensor tracking and data management processes. Error margin, data loss rate, and sensor alert thresholds were defined as the fundamental technical criteria for measuring the validity of the proposed approach, with the results evaluated alongside indicators such as response time, accuracy, and integration into the maintenance plan.
This research aims to contribute to the development of data-driven, proactive conservation models for cultural heritage structures through monitoring systems integrated into the HBIM methodology. It also seeks to provide reliable and up-to-date information to local administrations' decision support systems.
