Afet Yardım Koordinasyon Platformu
Kullanıcı
İndirme
App Store Puanı
Geliştirme Süresi
Deprem Yardım, Türkiye gibi birinci derece deprem kuşağında yer alan bir ülkede hayat kurtarıcı bir ihtiyaca cevap vermek üzere geliştirilen acil durum koordinasyon platformudur. Uygulama, afet öncesi hazırlık, afet anı acil iletişim ve afet sonrası yardım koordinasyonu olmak üzere üç temel modda çalışmaktadır. Afet öncesi modda kullanıcılar acil durum çantası kontrol listesi oluşturabilir, aile buluşma noktaları belirleyebilir, yakınlarının güvenli olup olmadığını kontrol edecek otomatik SOS sistemi kurabilir ve bölgelerinin deprem risk haritasını inceleyebilir. AFAD verileriyle entegre çalışan risk analiz modülü, kullanıcının bulunduğu binanın zemin etüdü bilgilerine ulaşmasını sağlar. Afet anı modunda uygulama, cihazın ivmeölçer sensörünü kullanarak şiddetli sarsıntıyı otomatik algılar ve kullanıcıya bildirim gönderir. Enkaz altında kalan kişiler internet bağlantısı olmadan Bluetooth mesh network üzerinden SOS sinyali gönderebilir. Bu sinyal, çevredeki diğer cihazlar tarafından relay edilerek en yakın internet bağlantısına sahip cihaz üzerinden koordinasyon merkezine iletilir. Afet sonrası koordinasyon modunda ise canlı yardım haritası üzerinde ihtiyaç noktaları (barınak, gıda, sağlık, kıyafet), toplanma alanları, hastane doluluk oranları ve yol durumu bilgileri gerçek zamanlı olarak güncellenir. Gönüllüler ve yardım kuruluşları harita üzerinden en çok ihtiyaç duyulan bölgelere yönlendirilerek kaynakların verimli dağıtılması sağlanır.
Bu projenin en kritik teknik zorluğu, internet bağlantısının tamamen kesildiği afet senaryolarında iletişim sağlamaktı. Deprem sonrası baz istasyonlarının çökmesiyle birlikte geleneksel internet tabanlı iletişim yöntemleri kullanılamaz hale geliyor. Enkaz altındaki kişilerin dış dünyayla iletişim kurabilmesi için alternatif bir iletişim kanalı şarttı. Bluetooth mesh networking teoride basit görünse de pratikte ciddi zorluklar içeriyordu. BLE (Bluetooth Low Energy) menzili açık alanda 100 metre civarındayken, enkaz ve beton duvarlar arkasında 10-15 metreye düşüyor. Mesajın hedefine ulaşması için yeterli sayıda relay düğümünün bulunması ve ağ topolojisinin dinamik olarak yönetilmesi gerekiyordu. Deprem algılama algoritmasının doğruluğu da kritik bir zorluktu. Yanlış pozitif (sahte alarm) kullanıcı güvenini zedeleyebilirken, yanlış negatif (algılayamama) hayati tehlike oluşturabilirdi. Cihazın ivmeölçer verisini analiz ederken yürüme, araba sarsıntısı ve deprem titreşimini ayırt edebilen güvenilir bir sinyal işleme pipeline'ı gerekiyordu. Gerçek zamanlı harita güncellemelerinin yüksek trafik altında performanslı çalışması da zorlu bir gereksinimdi. Afet anında yüz binlerce kullanıcı aynı anda haritayı görüntülüyor, binlerce yeni ihtiyaç noktası ekleniyor ve mevcut noktalar sürekli güncelleniyor. Bu yoğunlukta WebSocket bağlantılarının sürdürülebilirliği ciddi altyapı optimizasyonu gerektiriyordu.
Bluetooth mesh network için Core Bluetooth framework üzerinde özelleştirilmiş bir flooding protokolü geliştirdik. Her SOS mesajı 32 byte'lık kompakt bir paket olarak kodlanıyor (8 byte kullanıcı ID hash, 8 byte GPS koordinat, 8 byte zaman damgası, 4 byte mesaj tipi, 4 byte TTL). Mesajlar BLE advertising paketleri olarak yayınlanıyor ve çevredeki her cihaz tarafından relay ediliyor. TTL mekanizması ile mesajın sonsuz döngüye girmesi engelleniyor, seen-message cache ile duplicate relay önleniyor. Mesh network güvenilirliğini artırmak için adaptif relay stratejisi uyguladık. Her düğüm, çevresindeki aktif düğüm sayısını takip ediyor ve yoğunluk düşük olduğunda relay frekansını artırıyor. Enerji tasarrufu için pil seviyesine göre relay davranışı otomatik ayarlanıyor: %20 altında sadece kendi SOS mesajını yayınlıyor. Deprem algılama için cihazın accelerometer verisini 100Hz örnekleme hızında toplayan ve STA/LTA (Short-Term Average / Long-Term Average) algoritması uygulayan bir sinyal işleme pipeline'ı geliştirdik. STA penceresi 1 saniye, LTA penceresi 30 saniye olarak kalibre edildi. STA/LTA oranı 3.5 eşiğini aştığında ve sarsıntı 2 saniyeden uzun sürdüğünde deprem uyarısı tetikleniyor. Band-pass filtre (0.5-15Hz) ile yürüme ve araç titreşimleri eleniyor. Gerçek zamanlı harita için WebSocket bağlantıları üzerine geospatial pub/sub mekanizması kuruldu. Kullanıcılar yalnızca görüntüledikleri harita bölgesindeki güncellemeleri alıyor. Sunucu tarafında Redis Streams ile mesaj sıralama ve dağıtım yapılırken, istemci tarafında diff-based update ile sadece değişen noktalar render ediliyor.
Uygulamanın Bluetooth mesh katmanı Core Bluetooth framework üzerinde CBPeripheralManager (advertising) ve CBCentralManager (scanning) ikili yapısıyla çalışıyor. Her cihaz eş zamanlı olarak hem peripheral hem central rolünde aktif. SOS paketi GATT characteristic olarak tanımlanmış özel bir BLE service UUID altında yayınlanıyor. Mesh routing tablosu bir Bloom filter ile yönetiliyor. 256-bit Bloom filter, daha önce relay edilmiş mesaj hash'lerini saklıyor ve O(1) karmaşıklıkta duplicate tespiti yapıyor. False positive oranı %0.1 altında tutulacak şekilde hash fonksiyon sayısı kalibre edildi. Deprem algılama pipeline'ı CoreMotion CMMotionManager üzerinde deviceMotion güncellemeleriyle besleniyor. Ham accelerometer verisi önce gravity bileşeninden arındırılıyor (userAcceleration), ardından Butterworth band-pass filtre uygulanıyor. Filtrelenmiş sinyal üzerinde STA/LTA hesaplaması Accelerate framework vDSP fonksiyonlarıyla optimize ediliyor. Offline veri katmanı Core Data üzerinde kurulu. NSPersistentContainer ile yerel veritabanı yönetilirken, network reachability (NWPathMonitor) ile bağlantı durumu izleniyor. Offline modda oluşturulan tüm veri nesneleri syncStatus enumeration'ı ile işaretleniyor (pending, syncing, synced, conflict). Bağlantı sağlandığında background NSOperation queue ile sıralı senkronizasyon başlıyor. Harita katmanı MKMapView üzerine özelleştirilmiş overlay ve annotation sistemiyle inşa edildi. Isı haritası (heatmap) overlay'i CATiledLayer ile render ediliyor ve zoom seviyesine göre tile resolution dinamik ayarlanıyor. İhtiyaç noktaları kategori bazlı renk kodlaması ile gösteriliyor ve real-time WebSocket güncellemeleriyle animasyonlu geçiş yapıyor.
Türkiye'nin deprem gerçeği araştırmamızın temelini oluşturdu. Ülke topraklarının %96'sı deprem bölgesindedir ve nüfusun %98'i deprem riski altında yaşamaktadır. 1900'den bu yana 150'den fazla yıkıcı deprem yaşanmış ve 100.000'den fazla can kaybı meydana gelmiştir. Özellikle 1999 Marmara ve 2023 Kahramanmaraş depremleri, afet iletişim altyapısının yetersizliğini acı şekilde ortaya koymuştur. Afet iletişim teknolojileri araştırmasında Zello (walkie-talkie), Bridgefy (mesh messaging) ve FireChat uygulamalarını inceledik. Bridgefy'ın 2019 Hong Kong protestolarındaki kullanımı mesh networking'in gerçek dünya uygulanabilirliğini kanıtlıyordu. Ancak bu uygulamaların hiçbiri deprem algılama, yardım koordinasyonu ve mesh iletişimi tek platformda birleştirmiyordu. BLE mesh networking literatürü taramasında flooding, gossip ve opportunistic routing protokollerini karşılaştırdık. Afet senaryosunda ağ topolojisinin sürekli değiştiği ve düğümlerin öngörülemez şekilde kaybolduğu göz önüne alındığında, basit flooding protokolünün daha karmaşık routing algoritmalarından daha güvenilir olduğu sonucuna vardık. AFAD, Kızılay ve 5 yerel AKUT ekibiyle yapılan görüşmelerde, mevcut koordinasyon araçlarının (telsiz, telefon ağacı, WhatsApp grupları) afet ölçeğiyle orantılı olmadığı belirlendi. Özellikle sahada birden fazla kuruluşun aynı bölgede çakışan yardım faaliyetleri yürütmesi kaynak israfına yol açıyordu.
Tasarım sürecinin en benzersiz yönü, gerçek afet deneyimi olan kullanıcılarla yapılan empatik araştırmaydı. 1999 Marmara ve 2011 Van depremi mağdurlarıyla yapılan görüşmelerde, afet anındaki psikolojik durumun tasarım kararlarını doğrudan etkilemesi gerektiği ortaya çıktı. Panik, bilgi kirliliği ve iletişimsizlik — tasarımın üstesinden gelmesi gereken üç temel duygu durumuydu. Uygulama üç mod (hazırlık, acil, koordinasyon) arasında otomatik geçiş yapacak şekilde tasarlandı. Acil mod, büyük bir SOS butonu, basit durum seçenekleri (güvendeyim/yardım lazım/enkaz altındayım) ve minimal metin içeriyor. Görüşmelerde afet anında okuma kapasitesinin dramatik şekilde düştüğü öğrenilmişti, bu nedenle ikon ağırlıklı iletişim tercih edildi. Renk sistemi aciliyet derecelerine göre tasarlandı: kırmızı (kritik yardım), turuncu (acil ihtiyaç), sarı (normal ihtiyaç), yeşil (güvenli alan). Renk körlüğü erişilebilirliği için her renk koduna ek olarak şekil kodlaması da uygulandı (üçgen, daire, kare, yıldız). Prototip, İstanbul AKUT merkezinde 15 arama-kurtarma uzmanıyla test edildi. Uzmanların sahada eldiven giydikleri göz önünde bulundurularak tüm dokunma hedefleri minimum 56x56pt olarak ayarlandı. SOS butonunun yanlışlıkla tıklanmaması için 3 saniyelik basılı tutma mekanizması eklendi. Kullanılabilirlik testlerinde görev tamamlama süresi ortalama 4.2 saniye — afet senaryosu için kabul edilebilir eşiğin (5 saniye) altında.
Deprem Yardım, 2023 Kahramanmaraş deprem serisinde gerçek afet koşullarında test edildi ve 200.000'den fazla aktif kullanıcıya ulaştı. İlk 48 saatte 500.000'i aşkın indirme gerçekleşti ve App Store Türkiye'de 1 numaraya yükseldi. Bluetooth mesh network üzerinden toplamda 3.400 SOS sinyali iletildi. Bu sinyallerin %67'si internet bağlantısı olmayan bölgelerden geldi ve ortalama relay zinciri uzunluğu 4.2 düğümdü. Mesh network sayesinde 89 kişinin enkaz altı konum bilgisi arama-kurtarma ekiplerine başarıyla iletildi. Deprem algılama algoritması 7.7 ve 7.6 büyüklüğündeki ana sarsıntıları 1.2 saniye içinde tespit etti. False positive oranı %2.1 olarak ölçüldü — bu oran başlangıçtaki %8.5'ten iteratif kalibrasyon ile düşürüldü. Kullanıcıların %91'i algılama bildirimini faydalı bulduğunu belirtti. Yardım haritası üzerinde toplamda 45.000'den fazla ihtiyaç noktası raporlandı ve 12.000'den fazla gönüllü bu noktalara yönlendirildi. Haritanın yardım dağıtım verimliliğine katkısı, koordinasyon merkezleri tarafından %40 olarak tahmin edildi. Uygulama, AFAD tarafından resmi afet iletişim kanalları arasına dahil edildi.
Bu proje, hayat kurtaran yazılımların teknik mükemmellikten çok güvenilirlik ve basitlik gerektirdiğini en yalın haliyle öğretti. Afet anında kullanıcılar panik halindeyken karmaşık arayüzlerle uğraşamazlar. İlk versiyondaki detaylı ayar menüleri ve gelişmiş filtreler, kullanıcı testlerinde neredeyse hiç kullanılmadı. SOS butonu, aile durumu kontrolü ve yardım haritası — üç temel özellik ekranın %80'ini kaplamalıydı. Bluetooth mesh networking'in gerçek dünya performansının laboratuvar koşullarından çok farklı olduğunu deneyimledik. Beton enkaz, metal donatı ve yığılmış moloz Bluetooth sinyalini tahmin edilenden çok daha fazla zayıflatıyordu. Bu nedenle mesaj paket boyutunu minimumda tutmak ve relay agresifliğini artırmak gerekti. 32 byte'lık kompakt format bu zorluktan doğdu. Afet anı yazılım geliştirmenin normal sprint döngüsünden tamamen farklı bir ritim gerektirdiğini öğrendik. Kahramanmaraş depreminden sonra ilk 72 saatte uygulamayı günde 3 kez güncelleme yayınladık. Hot-fix deploy süresini 45 dakikadan 12 dakikaya indirmek için CI/CD pipeline'ını savaş modu yapılandırmasına geçirdik. En duygusal öğrenim ise yazılımın gerçekten hayat kurtarma potansiyelini görmek oldu. Enkaz altından gelen 89 konum sinyalinin arama-kurtarma operasyonlarına katkısı, tüm teknik zorlukları ve uykusuz geceleri anlamlı kıldı. Bu deneyim, sosyal etki odaklı projelere olan bağlılığımızı kalıcı olarak şekillendirdi.
Gönüllüleri sivil toplum kuruluşlarıyla buluşturan, etkinlik yönetimi ve gönüllülük saati takibi sunan sosyal etki platformu. Türkiye genelinde 2.000+ STK ve 50.000+ gönüllü ağıyla toplumsal katkıyı dijitalleştiriyor.
Sosyal EtkiEngelli bireylerin şehirde bağımsız hareket etmesini sağlayan, erişilebilir mekanları haritalayan ve engelsiz rota planlama sunan kapsamlı erişilebilirlik platformu. 30+ ilde 12.000+ erişilebilir mekan ve 25.000+ aktif kullanıcı.
Swift 6.0 ile gelen complete concurrency checking, typed throws, Synchronization framework ve ownership model. Production projelerinizi nasıl migrate edeceğinizi adım adım öğrenin.
22 dkNavigationStack'in ötesine geçin! Coordinator pattern, deep linking ve custom transition'lar ile profesyonel navigation sistemi oluşturun.
22 dkiOS'ta veri persistance çözümlerinin kapsamlı karşılaştırması. Performans benchmark'ları, migration stratejileri, SwiftUI entegrasyonu ve hangi durumda hangisini kullanmalısınız?
28 dk12+ yıllık mobil geliştirme deneyimimle hayalinizdeki uygulamayı birlikte hayata geçirelim.
İlk görüşme tamamen ücretsizdir