Ekici, Berk
Loading...
Profile URL
Name Variants
Ekici, B.
Ekici, B
Ekici, B
Job Title
Email Address
berkekici@iyte.edu.tr
Main Affiliation
02.02. Department of Architecture
Status
Current Staff
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Sustainable Development Goals
1NO POVERTY
0
Research Products
2ZERO HUNGER
0
Research Products
3GOOD HEALTH AND WELL-BEING
0
Research Products
4QUALITY EDUCATION
3
Research Products
5GENDER EQUALITY
0
Research Products
6CLEAN WATER AND SANITATION
0
Research Products
7AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
3
Research Products
8DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
1
Research Products
9INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
2
Research Products
10REDUCED INEQUALITIES
0
Research Products
11SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
0
Research Products
12RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
4
Research Products
13CLIMATE ACTION
1
Research Products
14LIFE BELOW WATER
0
Research Products
15LIFE ON LAND
3
Research Products
16PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
0
Research Products
17PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
0
Research Products
Documents
20
Citations
482
h-index
10
Documents
18
Citations
407
Scholarly Output
20
Articles
8
Views / Downloads
30490/1949
Supervised MSc Theses
2
Supervised PhD Theses
1
WoS Citation Count
85
Scopus Citation Count
111
Patents
0
Projects
0
WoS Citations per Publication
4.25
Scopus Citations per Publication
5.55
Open Access Source
7
Supervised Theses
3
| Journal | Count |
|---|---|
| Proceedings of the International Conference on Education and Research in Computer Aided Architectural Design in Europe -- 43rd Conference on Education and Research in Computer Aided Architectural Design in Europe, eCAADe 2025 -- 2025-09-01 through 2025-09-05 -- Ankara -- 344709 | 3 |
| Journal of Physics: Conference Series -- 2025 International Scientific Conference on the Built Environment in Transition, CISBAT 2025 -- 2025-09-03 through 2025-09-05 -- Hybrid, Lausanne -- 216480 | 2 |
| Journal of Building Engineering | 2 |
| Solar Energy | 2 |
| Proceedings - 24th EEEIC International Conference on Environment and Electrical Engineering and 8th I and CPS Industrial and Commercial Power Systems Europe, EEEIC/I and CPS Europe 2024 -- 24th EEEIC International Conference on Environment and Electrical Engineering and 8th I and CPS Industrial and Commercial Power Systems Europe, EEEIC/I and CPS Europe 2024 -- 17 June 2024 through 20 June 2024 -- Rome -- 204283 | 1 |
Current Page: 1 / 2
Scopus Quartile Distribution
Competency Cloud
20 results
Scholarly Output Search Results
Now showing 1 - 10 of 20
Conference Paper Tek Katlı Yapılar için Çekişmeli Üretici Ağlarda Ölçeklendirme ve Kontrol Yöntemleri(2024) Güldilek, Mertcan; Ekici, Berk; İlal, Mustafa EmreYapay zeka (YZ) teknolojilerinin, birçok alanda insanlardan daha hızlı ve etkili çözümler sunabilme kapasitesine sahip olduğu gözlemlenmektedir. Mimarlıkta ise, YZ'nin daha işlevsel ve daha yüksek başarımlı yapılar oluşturması beklenmektedir. YZ ile mimari plan tasarımı üretme çalışmalarında Çekişmeli Üretici Ağlar (ÇÜA - Generative Adversarial Networks - GAN) kullanımı literatürde tercih edilmektedir. Sunulan bu çalışma kapsamında, literatürde var olan tek katlı bina plan çözüm kütüphanelerinden öğrenip yeni planlar oluşturabilen bir model geliştirilmiştir. U-Net Mimarisi ve Uygulamalı Evrişimsel Mesaj Aktarımı (UEMA) ÇÜA modeline entegre edilmiş ve modelin odalar arası ilişkileri daha iyi öğrenmesi ve kenar algısını güçlendirmesi sağlanmıştır. Eğitimi tamamlanmış model için pikselleri gerçek alanlara çevirmek üzere bir ölçeklendirme yöntemi geliştirildikten sonra kullanıcının üretilen planlar üzerinde kontrolünün sağlanması için iki ayrı yaklaşım araştırılmıştır. İlk yaklaşım model üretirken oda boyutlarını kısıtlamaya, ikinci yöntem ise üretilen planların kısıtlara uymayanlarını kabul etmemeye dayalıdır. İki yaklaşım da başarılı sonuçlar verirken, ilk yaklaşımda odalar arası ilişkilerde sorunlar gözlemlenmiş, ikinci yaklaşımda ise plan üretim süreci uzamıştır. Kullanıcılar, geliştirilen sistemde odaların boyutlarını ve planın toplam metrekaresini belirleyerek tek katlı plan tasarımları üretebilmektedirler. Bu araştırma, tasarım süreçlerinde kullanıcı merkezli tasarım süreçlerinin geliştirilmesinin önemini ve mimari planlamada veriye dayalı yaklaşımların kullanım potansiyelini vurgulamaktadır.Article Citation - WoS: 27Citation - Scopus: 34Multi-Zone Optimisation of High-Rise Buildings Using Artificial Intelligence for Sustainable Metropolises. Part 2: Optimisation Problems, Algorithms, Results, and Method Validation(Pergamon-Elsevier Science LTD, 2021) Ekici, Berk; Kazanasmaz, Zehra Tuğçe; Turrin, Michela; Taşgetiren, M. Fatih; Sarıyıldız, I. SevilHigh-rise building optimisation is becoming increasingly relevant owing to global population growth and urbanisation trends. Previous studies have demonstrated the potential of high-rise optimisation but have been focused on the use of the parameters of single floors for the entire design; thus, the differences related to the impact of the dense surroundings are not taken into consideration. Part 1 of this study presents a multi-zone optimisation (MUZO) methodology and surrogate models (SMs), which provide a swift and accurate prediction for the entire building design; hence, the SMs can be used for optimisation processes. Owing to the high number of parameters involved in the design process, the optimisation task remains challenging. This paper presents how MUZO can cope with an enormous number of parameters to optimise the entire design of high-rise buildings using three algorithms with an adaptive penalty function. Two design scenarios are considered for quad-grid and diagrid shading devices, glazing type, and building-shape parameters using the setup, and the SMs developed in part 1. The optimisation part of the MUZO methodology reported satisfactory results for spatial daylight autonomy and annual sunlight exposure by meeting the Leadership in Energy and Environmental Design standards in 19 of 20 optimisation problems. To validate the impact of the methodology, optimised designs were compared with 8748 and 5832 typical quad-grid and diagrid scenarios, respectively, using the same design parameters for all floor levels. The findings indicate that the MUZO methodology provides significant improvements in the optimisation of high-rise buildings in dense urban areas.Conference Object Design of Adaptive Shading Device with Rigid Origami Technique: Improving Outdoor Thermal Comfort on Pathways of University Campus(Institute of Physics, 2025) Dağlier, Y.; Ekici, B.; Korkmaz, K.Since urbanization emerged with consequences for the built environment, shadows have played a key role in outdoor comfort. In hot climates, shadow has become a vital element in public spaces as it significantly affects social interaction on various occasions, such as university campus areas. The current state of the art shows that the role of shadings in outdoor environments is crucial to increasing pedestrian comfort and supporting overall well-being. While trees and canopies are commonly used for shading, their applicability is sometimes limited in pedestrian pathways. For example, the Izmir Institute of Technology (IZTECH) campus copes with outdoor discomfort during the extremely hot summer days. Due to the changing environmental conditions, static shading devices offer effective shadows only at specific times. This creates a necessity to design shading devices that can rotate and fold to mitigate temperatures more effectively and increase outdoor thermal comfort. A parametric shading model was developed using Grasshopper and Kangaroo Physics®, and its effectiveness was analyzed using Building Performance Simulation (BPS) tools. The research integrates heuristic optimization techniques to enhance shading performance, including Galapagos (Genetic Algorithm) and Opossum (RBF-opt and CMA-ES). Results indicate that the proposed kinetic shading devices reduced the universal thermal climate index (UTCI) by approximately 20% during peak sunlight hours. These findings suggest that adaptive shading strategies efficiently improve outdoor thermal comfort in urban public spaces. © 2025 Published under licence by IOP Publishing Ltd.Conference Object Material Optimisation for Future Double Skin Façade System Design(Institute of Physics, 2025) Unluturk, M.S.; Kazanasmaz, Z.T.; Ekici, B.; Göksal Özbalta, T.G.Façades have a significant impact on energy consumption in interiors. Designers aimed to reduce energy consumption by developing different façade systems. Double Skin Façade (DSF) aims to increase thermal and ventilation performance in the interior. The depth of the cavity gap between the two façade layers with air inside may adversely affect indoor daylight performance. In addition, studies in the literature indicate that this façade system shows optimum performance in cold climates. With the right design decisions, the DSF system can provide optimum performance in hot climates. In building designs with DSF systems in these climate zones, daylight and energy simulations can make the right design decisions. However, the climate crisis (CC) is increasing air temperatures and sunshine hours in hot and arid climate zones. Simulations are based on current climate data, and the recommendations obtained may not show optimum performance in the future. The study aims to propose an educational building model with a DSF system that will provide optimum visual comfort for 50 years in the Mediterranean climate type (CSA). Meteonorm has created weather scenarios for Izmir for 2050 and 2080. Opossum and Galapagos carried out the optimisation process using this data. The study proposes models that will perform optimally in Izmir for 50 years. © Published under licence by IOP Publishing Ltd.Article Optimizing Housing Floor Layout for Cool Terraces: A Comparative Analysis Using Constrained Problem Formulation(Yildiz Technical University, Faculty of Architecture, 2025) Durmusoglu, Betul; Ekici, BerkAs urban densification increases, thermal stress in cities becomes a problem. The integration of climate-sensitive strategies into housing design has become a necessity. As a strategy, design of terraces, as thermally configured outdoor spaces can reduce solar radiation gain. Parametric modeling, one of the computational approaches, provides significant contributions to optimizing the integration of environmental analysis into the terrace design. Although some related studies have focused on optimizing urban mass organizations for thermal comfort and solar performance, none of them have addressed spatial organization of terraces in residential buildings. This study presents a computational housing model to investigate terrace allocation with respect to solar gain, including circulation and residential units. The interstitial spaces are considered "cool terraces", and the objective is to minimize the solar radiation on terraces by optimizing the location and size of the residential units using a genetic algorithm via the Galapagos plug-in, radial basis function optimization (RBFOpt), and covariance matrix adaptation with evolution strategy (CMA-ES) using Opossum plug-in. To provide feasible spatial organization, constraints are determined using the near feasibility threshold with the Optimus plug-in. Results showed that only CMA-ES discovered feasible spatial organization while improving the solar performance of cool terraces. When compared to the benchmark design scenarios, the optimized alternative performed 11-26% improvement in solar radiation minimization. The study discusses the challenges in identifying well-performing cool terrace solutions, the complexity of the problem, and the applicability of optimization algorithms.Conference Paper Kompleks Cephe Tasarımlarında Makine Öğrenme Eğrileri: Tahminleme Modelleri Doğru Optimizasyonu Beraberinde Getiriyor Mu?(2023) Ekici, BerkBirleşmiş Milletler Sürdürülebilirlik Kalkınma Hedefleri kapsamında sürdürülebilir bina performansına daha etkin bir şekilde ulaşılması hedeflenerek, araştırmacılar ve profesyoneller yapay zekâ yöntemlerini giderek artan bir şekilde tasarım süreçlerine dahil etmektedir. Makine öğrenmesi ile optimizasyon, bu bağlamda öne çıkan uygulamalar arasında yer almaktadır. Amaç, tahmin modelleri geliştirerek simülasyon gerektiren performans hedeflerini optimize ederken, gerekli olan hesaplama zamanın indirgenmesidir. Geliştirilen tahmin modellerinin doğruluğunu değerlendiren yöntemlerin genel yaklaşımı, toplanan sınırlı veri üzerinden bir çıkarım yapmaya yöneliktir. Halbuki, optimizasyon algoritmaları en iyi tasarım alternatifine ulaşabilmek için, arama alanlarındaki farklı bölgelere sıçrayabilme özelliğini taşımaktadır. Bu sebeple, sadece toplanan örnekler üzerinden tahmin modellerinin doğruluğunu test etmek, makine öğrenmesi ile optimizasyon sürecinde tahmin edilen sonucun gerçek arama alanında çok daha farklı bir sonuca karşılık gelmesi durumunu doğurabilmektedir. Bu çalışmanın amacı farklı makine öğrenme algoritmalarını kullanarak geliştirilen tahmin modellerinin optimizasyon süreçlerinde ne kadar doğru sonuçlar üretebildiğini araştırmaktır. Bu kapsamda makine öğrenmesi kullanarak optimizasyon sonuçlarının doğruluğunun test edildiği yeni bir yöntem sunulmuştur. 27 tasarım parametresine sahip 3 katlı bir binada yer alan kompleks bir parametrik cephe modeli, aydınlatma ve solar radyasyon simülasyon modellerine entegre edilerek geliştirilmiştir. Literatürde yaygın bir şekilde kullanılan yapay sinir ağları (ANN), çoklu doğrusal regresyon (MLR), destek vektör makineleri (SVM), rastgele orman (RF) ve karar ağacı (DT) algoritmaları 250 ile 2000 örneğe sahip toplanan her bir veri seti üzerinde aydınlatma ve solar radyasyon performans hedeflerine uygulanmıştır. Tahmin sonuçlarının optimizasyon sonuçları ile kıyaslanması adına yüksek zaman gerektiren fonksiyon değerlendirmeleri üzerine geliştirilen radyal tabanlı işlev yöntemi ile optimizasyon (RBFOpt) algoritması tek hedefli ve iki kısıt fonksiyonu olan bir optimizasyon probleminde kullanılmıştır. Çalışma sonunda elde edilen sonuçlar, sadece toplanan örneklere dayanan tahmin modellerinin optimizasyon sürecinde hatalı sonuçlara neden olabileceğini göstermektedir. Makine öğrenmesi algoritmaları toplanan veriler hakkında doğru tahminlerde bulunabilirken, bu tahminler optimizasyon süreci boyunca toplanan verilerin dışına çıktığı zaman yanlış tahmin sonuçlarını doğurabilmektedir. Bu kapsamda önerilmiş olan yöntem karar vericiler için hangi makine öğrenmesi algoritmasının daha doğru optimizasyon sonuçları verebileceği hakkında yardımcı olmaktadır.Article Citation - WoS: 7Citation - Scopus: 8A Review on Adaptive and Non-Adaptive Shading Devices for Sustainable Buildings(Elsevier, 2025) Avci, Pelin; Ekici, Berk; Kazanasmaz, Zehra TugceAdaptive and non-adaptive shading devices are noteworthy fa & ccedil;ade components in designing sustainable buildings. As the comparisons of their characteristics are limited, it becomes challenging to understand their efficiency, including their impacts on occupant behavior and comfort metrics. This comprehensive review covers (a) identifying the relationship between architectural parameters and performance targets, (b) exploring model development techniques due to performance targets, and (c) declaring both energy and visual comfort metrics. The paper covers 103 papers under architectural parameters and their corresponding performance targets, namely, daylight and visual comfort metrics with lighting energy. The aim is to identify existing research trends, methodological gaps, and potential for future study by examining how performance targets affect model development approaches. The categorizations include design parameters (shading elements and fa & ccedil;ade organization), control systems (shading device control, artificial lighting control, integrated systems), performance targets (daylight metrics, visual comfort metrics, lighting energy metrics), and modeling methods (simulation, experimental, optimization). Results showed that few studies combined daylight, visual comfort, and lighting energy due to complex modeling approaches, whereas most studies dealt only with daylight. With the increase in simulation software used to conduct research results on various focuses, an increasing trend in published papers is available in this field. Studies mostly observed changes in shading device typologies, slat angles, and numbers. The most dominant climate types were humid subtropical (Cfa) and Mediterranean (Csa). Future studies can be directed to integrated performance targets and combine suitable modeling approaches with AI technologies to produce more validated and accurate results.Master Thesis Üniversite Kampüs Binalarında Enerji Verimliliği ve Görsel Konforun Hedeflenmesi: Adaptif ve Adaptif Olmayan Gölgelendirme Sistemleri Optimizasyonu Üzerine Karşılaştırmalı Bir Çalışma(2025) Avcı, Pelin; Ekici, Berk; Kazanasmaz, Zehra TuğçeÜniversite binaları, sosyal, idari ve eğitim amaçlı kullanıldıkları için yüksek enerji tüketimine sahiptir. Özellikle mimari stüdyolarda kullanıcıya hitap eden ve işlevsel çalışma alanları yaratma gereksinimi de bu talepleri artırmaktadır. Statik cepheler değişen çevresel koşullara ve bina sakinlerinin konfor ihtiyaç ve davranışlarına cevap vermede başarısız olduğundan çevre ve kullanıcı taleplerine göre adapte olabilen çözümlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmanın odak noktası, İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü'ndeki mimarlık stüdyolarında görsel konforunu ve enerji verimliliğini artırmak için gölgeme cihazlarının iyileştirilmesidir. Cephe konfigürasyonları ve performans göstergeleri üzerinden adaptif ve adaptif olmayan gölgeleme cihazlarının performans etkilerini anlamak için 103 çalışmanın kapsamlı bir literatür analizi ile başlayan karma bir yöntem yaklaşımı kullanılmıştır. Çalışmada daha sonra Grasshopper, Honeybee ve Radiance araçları kullanılarak üniversite stüdyo alanının parametrik bir modeli oluşturulmuş ve aydınlatma enerjisi kullanımı, gün ışığından faydalanma ve kamaşma gibi 3 performans unsuru ele alınmıştır. Octopus, saatlik ve mevsimsel senaryolar için en iyi cephe konfigürasyonlarını belirlemek amacıyla optimizasyon yapmak için seçilen yapay zekâ aracıydı. Gün ışığı otonomisi, kamaşma ve aydınlatma enerjisi tüketiminin dengelenmesi söz konusu olduğunda, uyarlanabilir gölgeleme cihazlarının statik sistemlerden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Adapte olabilen çözümler tüm mevsimlerde aydınlatma enerjisi tüketimini azaltmış, gün ışığı otonomisini %20'ye kadar iyileştirmiş ve en yoğun saatlerde kamaşma olasılığını rahatsızlık sınırlarının altına %5 düşürmüştür; bu sistemler aydınlatma enerjisi tüketimini toplamda %15 oranında azaltmıştır. Sonuçlar, kullanıcı ve, performans odaklı adapte olabilen cephe sistemlerinin konforlu ve sürdürülebilir öğrenme alanları sağlamak için ne kadar iyi çalıştığını vurgulamaktadır.Conference Object Combining Generative Adversarial Networks and Reinforcement Learning for Floor Plan Layout Generation(Education and Research in Computer Aided Architectural Design in Europe, 2025) Güldilek, M.; Ilal, M.E.; Ekici, B.Generative Adversarial Networks (GANs) are among artificial intelligence (AI) methods for generating architectural floor plan layouts to approximate spatial distribution with a reasonable degree of accuracy. However, when used exclusively, GAN-based tools may fail to capture architectural patterns and often produce unrealistic layouts. To address this limitation, researchers have proposed integrating Reinforcement Learning (RL) into GANs. While RL has been combined with generative algorithms in other fields, a systematic multi-scenario integration of GANs and RL remains underexplored in architecture. This paper introduces a new solution by combining RL and GANs to generate floor plan layouts tailored to user requirements. The research design involves three different integration strategies: (1a) mere generation, where RL refines GAN outputs by eliminating inconsistencies and errors; (1b) objective optimization, where RL targets measurable attributes such as spatial size and morphological legibility; and (1c) refinement of non-quantifiable attributes, where RL incorporates user feedback to improve flexibility and perceived comfort. Additionally, the study employs House-GAN++ as the GAN model and the PPO algorithm as the RL framework. Three case studies are presented to evaluate performance. Results demonstrate that integrating RL with GANs yields floor plan layouts more responsive to user needs than those produced by GANs alone. Each scenario illustrates how RL optimizes GAN-generated outputs according to functional, measurable, and perceptual goals. The methodology acknowledges user expectations and translates them into realistic, adaptable plans. Key outcomes include more realistic layouts, designs with distinctive characteristics, and user-customized floor plans created through interaction. The proposed framework enables automatic floor plan generation that combines design, optimization, and user input at the conceptual stage. This integration enhances architectural design processes by balancing computational efficiency with user-oriented adaptability, thus broadening the potential of AI-assisted design. © 2025, Education and research in Computer Aided Architectural Design in Europe. All rights reserved.Doctoral Thesis A Proposal for a Double Skin Façade Model With Optimum Daylight Performance in Future Weather Scenarios: Mediterranean Climate Type(01. Izmir Institute of Technology, 2025) Ünlütürk, Mustafa Serhan; Kazanasmaz, Zehra Tuğçe; Ekici, BerkÇağımızda bina tasarımında bina enerjisi ve gün ışığı simülasyonları ve optimizasyonları olmazsa olmazdır. Ancak iklim değişikliği nedeniyle hava sıcaklıklarının arttığı düşünüldüğünde, mevcut iklim verileriyle yapılan simülasyonların yarının tasarımları için revize edilmesi gerekebilir. İnşa edilen binaların en az 50 yıl boyunca kullanılacağı düşünüldüğünde, gelecekteki hava durumu verileri kullanılarak yapılan tasarımların değeri ortadadır. İç mekan termal ve havalandırma performansını iyileştirmek için yakın zamanda geliştirilen Çift Cidarlı Cephe (ÇCC) sistemi, özellikle soğuk iklimlerde optimum performans göstermektedir. Bu sistemdeki kavite boşluğu, ısıtma sırasında yalıtım görevi görür ve ısıtma için gereken enerjiyi azaltır. Ancak sıcak iklimlerde istenen verimi sağlayabilmesi için gölgeleme elemanlarının tasarımı ve boşluk genişliği gibi tasarım parametrelerinin doğru planlanması gerekmektedir. Çalışma öncelikle sıcak iklim tipi olan CSA ikliminde İzmir ilinin güncel hava durumu verilerini kullanarak hesaplamalı optimizasyon sürecini devam ettirmektedir. Çalışma, CSA iklim tipindeki tüm bölgeler için gelecek 50 yıl boyunca kullanıcıya görsel ve ısıl konfor sağlayacak ÇCC sistemli eğitim binası modelleri önermeyi amaçlamaktadır. Ladybug gelecek hava durumu verileri ile enerji ve gün ışığı simülasyonları gerçekleştirmiştir. Artan hava sıcaklıkları nedeniyle soğutma yükü 2050 yılında %763, 2080 yılında ise %851 oranında artmıştır. Hesaplamalı optimizasyon teknikleri, 2050 ve 2080 verileri için ÇCC tasarım parametrelerini optimize etmek için kullanılmış ve yıl boyunca kullanıcı konforu sağlayabilen ve minimum enerji tüketen ÇCC sistemlerine sahip eğitim binalarının modelleri sunulmuştur.