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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이병윤 (한국전자통신연구원) 정우석 (한국전자통신연구원) 장문엽 (부린)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제12호
발행연도
2020.12
수록면
2,231 - 2,236 (6page)
DOI
10.9728/dcs.2020.21.12.2231

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현재 위기경보는 재난유형별 상황 전개에 따른 메커니즘, 재난 유형별 위험 수준 특성 등에 대한 고려 없이 당장 획득 가능한 위험정보를 바탕으로 일괄적으로 위기경보를 발령, 격상, 해제하고 있으며, 위기경보가 행정적 절차로만 운영되다 보니 위기징후가 있음에도 인식하지 못하여 판단이 늦어져 사고가 발생하고 피해가 확산되는 경향이 크다.
본 논문에서는 국내외에서 진행하고 있는 위험수준 분석 방법을 사전 조사하고 가뭄 재난에 대하여 국내 실정에 적합한 위험 수준 평가 시 고려하여야 하는 8가지 요소에 대한 위험 수준 평가를 위한 기준을 제시하고 지수화 하였다. 자동화된 위험 수준 분석을 위하여 과거에 수집된 가뭄데이터를 수집하고 이를 반영하여 지도 학습 기반의 기계 학습 방법으로 판단트리 모델을 제안하였다.
#위기경보 #위기 징후 #위험 수준 #판단 트리 #머신러닝 #Crisis Warning #Crisis Sign #Risk Level #Decision Tree #Machine Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 위험수준 분석 및 위기경보 연계 기술
Ⅲ. 재난유형별 위기유형, 형태, 특성 등을 고려한 위기경보 단계 결정 모델
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (12)

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Ministry of Public Administration and Security / Research and development project implementation plan google schola Ministry of Public Administration and Security google schola INFORM / 1993 / INFORM GLOBAL RISK INDEX RESULTS / McGraw-Hill google schola D. W. Jang / 2018 / Development of Social Disaster Risk Index google schola The power to change the IT world google schola

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