Dergiler / Journal of Turkish Operations Management / 2026 / Cilt: 8 Sayı: 1

Sanal Gerçeklik Uygulamalarında Bulanık Mantık Yaklaşımı: Sistematik Derleme

Fuzzy Logic Approach in Virtual Reality Applications: Systematic Review

Azize Sudan Aran(BİNGÖL ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-9592-2937
Ergün Eraslan(ANKARA YILDIRIM BEYAZIT ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-5667-0391
Sayfa
269–278
Yayın Tarihi
2024-07-18
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Çalışmada son yirmi yıllık süreçte bulanık mantık yaklaşımına dayanan sanal gerçeklik alanındaki çalışmalar incelenerek, ilgili yazın taraması hakkında değerlendirmelerde bulunulmuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Sanal Gerçeklik teknolojisi son yıllarda hayatın her alanında kullanılmaya başlanan yeni bir teknoloji olarak karşımıza çıkmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bulanık mantığın belirsizlik içeren kontrol ve karar verme süreçlerindeki başarısı, sanal gerçeklik teknolojisine entegrasyonunda etkili olmuştur.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışmada son yirmi yıllık süreçte bulanık mantık yaklaşımına dayanan sanal gerçeklik alanındaki çalışmalar incelenerek, ilgili yazın taraması hakkında değerlendirmelerde bulunulmuştur.
🔬Tür:Derleme
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:bulanık mantık · sanal gerçeklik · karma gerçeklik

Özet

Sanal Gerçeklik teknolojisi son yıllarda hayatın her alanında kullanılmaya başlanan yeni bir teknoloji olarak karşımıza çıkmaktadır. Yeni bir teknolojinin getirdiği belirsiz alanlar ve potansiyelinin henüz tam olarak bilinmeyişi bu alandaki araştırmaların artmasına zemin hazırlamıştır. Sanal Gerçeklikte Bulanık Mantık Yaklaşımının kullanılması da bu araştırma alanlarından biri olmuştur. Bulanık mantığın belirsizlik içeren kontrol ve karar verme süreçlerindeki başarısı, sanal gerçeklik teknolojisine entegrasyonunda etkili olmuştur. Sanal ortam, araç ve eğitim ortamlarının tasarlanma süreçlerindeki kontrol ve karar verme süreçleri bu yöntemin kullanılması için çok elverişlidir. Çalışmada son yirmi yıllık süreçte bulanık mantık yaklaşımına dayanan sanal gerçeklik alanındaki çalışmalar incelenerek, ilgili yazın taraması hakkında değerlendirmelerde bulunulmuştur.

Abstract

Virtual Reality technology has emerged as a new technology that has been used in all areas of life in recent years. The uncertain areas brought by a new technology and the fact that its potential is not yet fully known has paved the way for an increase in research in this field. The use of Fuzzy Logic Approach in Virtual Reality has also been one of these research areas. The success of fuzzy logic in control and decision-making processes involving uncertainty has been effective in its integration into virtual reality technology. Control and decision-making processes in the design processes of virtual environments, tools and educational environments are very convenient for using this method. In our study, the studies in the field of virtual reality based on fuzzy logic approach in the last twenty years have been examined and evaluations have been made about the relevant literature review.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Aran, A. S., Eraslan, E. (2024). Sanal Gerçeklik Uygulamalarında Bulanık Mantık Yaklaşımı: Sistematik Derleme. Journal of Turkish Operations Management, Cilt: 8 Sayı: 1, 269–278. https://doi.org/10.56554/jtom.1373850

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (44)

  1. Abbas, J. R., O'Connor, A., Ganapathy, E., Isba, R., Payton, T., MgGrath, B.,. & Bruce, I. (2023). What is Virtual Reality? A healthcare-focused systematic review of definitions. Health Policy and Technology, Doi: https://doi.org/10.1016/j.hlpt.2023.100741.
  2. Alam, A., Ullah, S., & Ali, N. (2017). The effect of learning-based adaptivity on students’ performance in 3D virtual learning environments. IEEE Access, 6, 3400-3407. Doi: 10.1109/Access.2017.2783951.
  3. Al-Aubidy, K. M. (2005). Applying Fuzzy Logic for Learner Modeling and Decision Support in Online Learning Systems. Journal of Educational Technology, 2(3), 76-85. https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1068843.pdf
  4. Allmacher, C., Dudczig, M., Klimant, P., & Putz, M. (2018). Virtual prototyping technologies enabling resourceefficient and human-centered product development. Procedia Manufacturing, 21, 749-756. Doi: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.02.180
  5. Altaş, İ. H. (1999). Bulanık Mantık: Bulanıklılık Kavramı. Enerji, Elektrik, Elektromekanik-3e, 62, 80-85. http://www.ihaltas.com/downloads/publications.pdf
  6. Al-Tikriti, M. N., & Al-Aubidy, K. M. (2013). Embedding Mixed-Reality Laboratories into E-Learning Systems for Engineering Education. Journal of Educational Technology, 9(4), 25-35. https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1101724.pdf
  7. Bayram, Z., & Temiz, G. (2021). Covıd-19 Pandemisinde kanser hastalarında tedavi ve bakım yönetimi: sistematik derleme. Sakarya Üniversitesi Holistik Sağlık Dergisi, 4(2), 92-103. https://dergipark.org.tr/en/download/articlefile/ 1741638.
  8. Bircan, H., Demir, G., & Güvendi, F. (2020). TOPSİS ve Vikor yöntemleri ile ikinci dil seçimi. Ulakbilge, 46, 313-324. Doi: 10.7816/ulakbilge-08-46-08 Cai, L., Yang, Z., Yang, S. X., & Qu, H. (2013). Modelling and simulating of risk behaviours in virtual environments based on multi-agent and fuzzy logic. International Journal of Advanced Robotic Systems, 10(11), 387.Doi: https://doi.org/10.5772/5683
  9. Capecci, M., Ciabattoni, L., Ferracuti, F., Monteriù, A., Romeo, L., & Verdini, F. (2018). Collaborative design of a telerehabilitation system enabling virtual second opinion based on fuzzy logic. IET Computer Vision, 12(4), 502- 512. Doi: https://doi.org/10.1049/iet-cvi.2017.0114
  10. Demir, S., Yılmaz, İ., Paksoy, T. (2020) Augmented reality in supply chain management. In Logistics 4.0, pp. 136- 145. CRC Press, 2020. https://www.taylorfrancis.com/chapters/edit
  11. Emre, İ.E., Selçuk, M., Budak, V.Ö., Bütün, M., Şimşek, İ (2019). Eğitim Amaçlı Sanal Gerçeklik Uygulamalarında Kullanılan Cihazların Daldırma Açısından İncelenmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 12(2), 119-129. Doi: https://doi.org/10.17671/gazibtd.453381
  12. Hagras, H., Alghazzawi, D., & Aldabbagh, G. (2015). Employing type-2 fuzzy logic systems in the efforts to realize ambient intelligent environments [application notes]. IEEE Computational Intelligence Magazine, 10(1), 44-51. Doi: 10.1109/MCI.2014.2350952
  13. Hamam, A., Saddik, A. E., & Alja'Am, J. (2014). A quality of experience model for haptic virtual environments. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications (TOMM), 10(3), 1-23. Doi: https://doi.org/10.1145/2540991
  14. Issenberg, B., Gordon, M. S., Gordon, D. L., Safford, R. E., & Hart, I. R. (2001). Simulation and new learning technologies. Medical teacher, 23(1), 16-23. Doi: https://doi.org/10.1080/01421590020007324 Işık, Y., Kehya, M., & Kayabaşı, A (2023). Araç Sınıflandırmalı Trafik Hız Sınırı Ceza Sisteminin Bulanık Mantık Temelli Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, 5(1), 115-126. Doi: https://doi.org/10.46387/bjesr.1258924
  15. Keskenler, M. F., & Keskenler, E. F. (2017). Bulanık mantığın tarihi gelişimi. Takvim-i Vekayi, 5(1), 1-10. Doi: https://dergipark.org.tr/tr/download/article
  16. Kıyak, E., & Kahvecioğlu, A. (2003). Bulanık Mantık ve Uçuş Kontrol Problemine Uygulanması. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 1(2), (63-72). https://jast.hho.msu.edu.tr
  17. Kljuno, E., & Williams, R. L. (2008). Vehicle simulation system: controls and virtual-reality-based dynamics simulation. Journal of Intelligent and Robotic Systems, 52, 79-99. Doi: 10.1007/s10846-008-9204-y
  18. Liu, C. L. (2014). A study of detecting and combating cybersickness with fuzzy control for the elderly within 3D virtual stores. International journal of human-computer studies, 72 (12), 796-804. Doi: https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2014.07.002
  19. Liu, C. L. (2009). A neuro-fuzzy warning system for combating cybersickness in the elderly caused by the virtual environment on a TFT-LCD. Applied Ergonomics, 40(3), 316-324. Doi: https://doi.org/10.1016/j.apergo.2008.12.001
  20. LLedo, L. D., Bertomeu, A., Díez, J., Badesa, F. J., Morales, R., Sabater, J. M., & Garcia- Aracil, N. (2015). Autoadaptative robot-aided therapy based in 3d virtual tasks controlled by a supervised and dynamic neuro-fuzzy system. İnternational Journal of Artificial Intelligence and Interactive Multimedia, 3(2), 63-56. Doi: 10.9781/ijimai.2015.328
  21. Martínez, J. I., Skarmeta, A. F. G., & Gimeno, J. B. (2006). Fuzzy approach to the intelligent management of virtual spaces. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), 36(3), 494-508. Doi: 10.1109/Tsmcb.2005.862494
  22. Mitra, R., & Saydam, S. (2014). Can artificial intelligence and fuzzy logic be integrated into virtual reality applications in mining? Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy, 114(12), 1009-1016.
  23. Mohamed, F., Abdeslam, J., & Lahcen, E. B. (2017). Personalization of Learning Activities within a Virtual Environment for Training Based on Fuzzy Logic Theory. International association for development of the information society. https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED579380.pdf
  24. Mura, G. (2007). The red and black semantics: a fuzzy language. The Visual Computer, 23, 359-368. Doi: 10.1109/cw.2006.38
  25. Öztürk, M., & Paksoy, T. (2016). Otoyollardaki Trafik Işıkları Kontrol Sistemi Modellemesi Bulanık Karar Tabanlı Görsel Uygulaması. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 19(3), 170- 183. http://jes.ksu.edu.tr/tr/download/article-file/264185.
  26. Polat, M. M., & Yılmaz, İ. (2023). Havacılık Sektöründe Yer Hizmetleri İş Sağlığı ve Güvenliği Eğitimlerinde Sanal Gerçeklik Teknolojisinin Kullanılması Üzerine Bir Araştırma. Ergonomi, 6(2), 117-131. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2904613.
  27. PRISMA Kontrol Listesi (2020). http://www.prisma-statement.org/documents/PRISMA
  28. Qidwai, U., Ajimsha, M. S., & Shakir, M. (2019). The role of EEG and EMG combined virtual reality gaming system in facial palsy rehabilitation A case report. Journal of bodywork and movement therapies, 23(2), 425–431. Doi: https://doi.org/10.1016/j.jbmt.2019.02.012 Shahrokhi, M., Bernard, A., & Fadel, G. (2011). An approach to optimise an avatar trajectory in a virtual workplace. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 24(2), 95-105. Doi: ttps://doi.org/10.1080/0951192X.2010.531290
  29. Sun, D., Kiselev, A., Liao, Q., Stoyanov, T., & Loutfi, A. (2020). A new mixed-reality-based teleoperation system for telepresence and maneuverability enhancement. IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 50(1), 55- 67.
  30. Şekerci C. (2017) Sanal Gerçeklik Kavramının Tarihçesi. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(54). 1126- 1133. Doi: 10.1109/thms.2019.2960676
  31. Thekkedan, M. D., Chin, C. S., & Woo, W. L. (2015). Virtual reality simulation of fuzzy-logic control during underwater dynamic positioning. Journal of Marine Science and Application, 14, 14-24. DOI: 10.1007/s11804- 015-1297-7
  32. Torano, J., Diego, I., Menendez, M., & Gent, M. (2008). A finite element method (FEM) - Fuzzy Logic (Soft Computing): virtual reality model approach in a coalface longwall mining simulation. Automation in construction, 17(4), 413-424. Doi: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2007.07.001
  33. Wang, Y., Chardonnet, J. R., Merienne, F., & Ovtcharova, J. (2021, March). Using fuzzy logic to involve individual differences for predicting cybersickness during vr navigation. In 2021 IEEE Virtual Reality and 3D User Interfaces (VR) pp. 373-38. Doi: 0.1109/vr50410.2021.00060
  34. Ye, C., Yung, N. H., & Wang, D. (2003). A fuzzy controller with supervised learning assisted reinforcement learning algorithm for obstacle avoidance. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), 33(1), 17-27. Doi: 10.1109/tsmcb.2003.808179
  35. Yıldırım, D., Özer, Z., Kocaağalar, E., & Bölüktaş, R. P. (2019). Eğitimde İnovasyon: Sağlık Eğitiminde Simülasyon Kullanımı. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 14(1), 33-41. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/745611
  36. Yıldızbaşı, A., Öztürk, C., Yılmaz, İ., & Arıöz, Y. (2021, August). Key challenges of lithium-ion battery recycling process in circular economy environment: Pythagorean fuzzy AHP approach. In International Conference on Intelligent and Fuzzy Systems (pp. 561-568). Cham: Springer International Publishing. https://www.researchgate.net/publication/357159886
  37. Yılmaz, E., Isler, V., & Çetin, Y. Y. (2009). The virtual marathon: Parallel computing supports crowd simulations. IEEE Computer Graphics and Applications, 29(4), 26-33. Doi: 10.1109/mcg.2009.77
  38. Yilmaz, I., & Polat, L. (2023). Celiac disease multi-purpose diet plan through integrated goal programming and Interval Type 2 Fuzzy TOPSIS method. Expert Systems with Applications, 218, 119618. Doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.119618
  39. Yılmaz, I. (2023). A hybrid DEA–fuzzy COPRAS approach to the evaluation of renewable energy: A case of wind farms in Turkey. Sustainability, 15(14), 11267. Doi: https://doi.org/10.3390/su151411267
  40. Yu, Y., El Kamel, A., & Gong, G. (2014). Modeling and simulation of overtaking behavior involving environment. Advances in Engineering Software, 67, 10-21. Doi: https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2013.07.00
  41. Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and control, 8(3), 338-353. Doi: https://doi.org/10.1016/S0019- 9958(65)90241-X
  42. Zhang, H., He, X., & Mitri, H. (2019). Fuzzy comprehensive evaluation of virtual reality mine safety training system. Safety Science, 120, 341-351. Doi: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2019.07.009
  43. UNC Library (2023). https://guides.lib.unc.edu/systematic-reviews
  44. Abbas, J. R., O'Connor, A., Ganapathy, E., Isba, R., Payton, T., MgGrath, B.,. & Bruce, I. (2023). What is Virtual Reality? A healthcare-focused systematic review of definitions. Health Policy and Technology, Doi: https://doi.org/10.1016/j.hlpt.2023.100741.