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저자정보
고경석 양재경 (전북대) 황동현 (업데이터) 고효석 (업데이터) 가칠오 (전북대학교) 조주필 (군산대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제45권 제7호
발행연도
2020.7
수록면
1,210 - 1,218 (9page)
DOI
10.7840/kics.2020.45.7.1210

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우리나라는 지난 10년간의 화재발생 건수는 매년 약 4만 건 내외로 발생하고 있으며 점진적으로 감소 추세에 있다. 하지만, 화재규모의 대형화로 인해 화재 건수보다 중요한 인적, 물적 피해는 점점 확대되고 있다. 본 연구에서는 화재사고로 인한 재산피해액, 인명피해 건수가 대형화되고 있는 추세에 효과적으로 대응할 수 있도록 인공지능 기술을 활용하여 데이터 기반의 화재 예측 모델을 개발하고자 하였다. 이를 위해 국토교통부를 중심으로 개방되고 있는 공공데이터를 활용하여 건물 단위로 화재관련 변수를 융합하고, MLP(Multi-Layer Perceptron)의 깊은 신경망 모델을 활용하여 화재예측 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 융합데이터셋의 랜덤샘플링한 6만개에 대하여 10-겹 교차검증(10-fold cross validation)을 통해 모델 검증결과 87.1%의 비교적 높은 정확도를 보였다. 이러한 예측 모델의 결과는 건물화재 안전 점검 시, 건물별 화재위험등급을 고려하여 점검 우선순위, 점검 주기를 관리하는 등 화재 예방활동에 활용될 수 있을 것이다.
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목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 예측모델링
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Information Statistics Officer, “Fire Statistics Yearbook,” National Fire Agency, 2018. google schola K. Ko, “Electrical fire prediction model study using machine learning,” J. KIIECT, vol. 11, no. 6, pp. 703-710, 2018. google schola M. Madaio, S. T. Chen, O. L. Haimson, W. Zhang, X. Cheng, M. Hinds-Aldrich, D. H. Chau, and B. Dilkina, “Firebird: Predicting fire risk and prioritizing fire inspections in Atlanta,” in Proc. 22nd ACM SIGKDD Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 185-194, San Francisco, CA, USA, Aug. 2016. google schola Spatial Information Portal, nsdi.go.kr. 2020. J. Kim and H. Park, “Imbalanced data analysis using sampling methods,” Inha Univ., pp. 6-7, Feb. 2012. google schola

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