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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신은지 (명지대학교) 고문수 (안성소방서) 신동일 (명지대학교)
저널정보
한국가스학회 한국가스학회지 한국가스학회지 제24권 제5호
발행연도
2020.10
수록면
47 - 55 (9page)

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위험물 사고는 해당 물질의 누출에 그치지 않고, 초기대응이 부적합한 경우, 화재, 폭발로 이어져 그 피해규모가 확대될 위험이 크다. 하지만 4차 산업혁명과 빅데이터 시대의 대두가 논의되고 있는 시점에서, 새로운 기법들에 바탕한 위험물 사고의 체계적인 분석은 시도되지 못하고, 단편적인 통계 수집에 그치고 있는 것이 아쉬운 실정이다. 본 연구에서는 지난 11년간(2008~2018) 축적된 소방청 위험물 화재사고 데이터를 대상으로 기계학습에 기반한 분석을 진행하였다. Text mining 분석을 통해 분석한 자료를 시각화하여 나타내었고, 아울러 위험물 화재사고 데이터에 존재하는 주요 인자를 이용해 피해규모 예측모델의 개발 가능성을 회귀분석 방법을 적용하여 탐색하였다.
#hazardous materials #fire accident #machine learning #text mining #regression

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
II. 이론소개
III. 연구방법
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (4)

참고문헌 신청
National Fire Data System(NFDS) google schola Kang S. M. / 'Yongin Oil Warehouse Fire', Respond to Yongin Fire Station for quick response google schola 2016 / Hazardous Materials Accident Report google schola Milton J., Arnold C. / 2002 / Introduction to probability and statistics / McGraw-Hill Education google schola

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