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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
최선화 (소방방재청)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2010 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제37권 제1호(C)
발행연도
2010.6
수록면
380 - 384 (5page)

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기후온난화, 국지성 호우 및 대규모 태풍으로 인한 피해가 증대되면서 사회ㆍ경제적 손실 또한 날로 증가하고 있어 재해로 인한 피해 발생가능성을 효율적으로 예측하는 모델을 통한 선제적 대응이 필요하다. 재난ㆍ재해의 위험성 분석 방법은 주로 확률ㆍ통계기법을 기반으로 하는 연구가 주류를 이루었으나, 본 논문에서는 포착된 현상의 데이터를 이용해 그 데이터를 지배하는 경험적 규칙성을 학습하고 획득하는데 다른 기법보다 탁월한 성능을 가진 신경망 모델을 적용하여 자연재해 피해예측 모델을 연구하였다. 1991년부터 2005년 사이에 우리나라에서 발생한 자연재해의 피해자료와 기상개황 자료를 이용하여 지역별 자연재해로 인한 피해를 예측하는 신경망 모델은 우리나라 232개 행정구역에 대하여 누적강우량과 최대풍속, 그리고 재해사상 발생 5일 이내의 선행강우량을 입력변수로 하고 총 피해액을 출력변수로 한다. 또한 학습을 통한 최적의 해를 찾기 위해 신경망의 매개변수 학습률, 모멘텀, 편의값을 유전자 알고리즘으로 결정하여 학습을 수행 하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 과거 기상자료 및 피해자료
3. 자연재해 피해예측 모델 개발
4. 결론 및 향후 연구계획
참고문헌

참고문헌 (0)

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