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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김도형 (한양대학교) 조병완 (한양대학교)
저널정보
한국재난정보학회 한국재난정보학회 논문집 한국재난정보학회 논문집 제17권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
245 - 253 (9page)

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연구목적: 본 연구는 화재발생 건축물 정보, 신고자 취득 정보 등 초기 정보를 활용하여 화재현장의 위험도를 예측하여, 재난 발생 초기에 효과적인 소방자원 동원 및 적절한 대응을 위한 피해최소화 전략 수립을 지원하는 위험도 예측 모델을 개발하고자 한다. 연구방법: 화재 통계 데이터 상에서 화재의 피해규모와 관련된 변수 규명을 위해 머신러닝 알고리즘을 이용한 변수간 상관성 분석을 실시하여 예측 가능성을 검토하고, 데이터 표준화 및 이산화 등의 전처리를 통해 학습 데이터 셋을 구축하였다. 이를 활용하여 예측 정확도가 높은 것으로 평가 받고 있는 복수의 머신러닝 알고리즘을 테스트하여 가장 정확도가 높은 알고리즘을 적용한 위험도 예측 모델을 개발하였다. 연구결과: 머신러닝 알고리즘 성능 테스트 결과 랜덤포레스트 알고리즘의 정확도가 가장 높게 나왔으며, 위험도 등급에 대해서는 중간치에 대한 정확성이 상대적으로 높은 것으로 확인되었다. 결론: 화재 통계 상 피해규모 데이터의 편향성에 의해 예측모델 정확도가 제한적으로 나타났으며, 예측 모델 성능 개선을 위해 데이터 정합성 및 결손치 보완 등을 통한 데이터 정제가 필요하다.
#화재현장 위험도 #예측 모델 #빅데이터 분석 #머신러닝 알고리즘 #랜덤포레스트

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채수성 / 2018 / 빅데이터 기반 재난 재해 위험도 분석 프레임워크 설계 및 구현 / 디지털콘텐츠학회논문지 19(4):771~777 dbpia 최준호 / 2013 / 도시 주거지 화재발생요인의 위계설정을 통한 화재발생위험 예측모델 및 위험지도 개발 / 대한건축학회논문집 29(01):271~278 dbpia Choi, S. H. / 2010 / Natural disaster damage cost prediction model based on neural network and genetic algorithm / Proceedings of the Korean Information Science Society Conference :380~384 google schola 정명균 / 2020 / 빅데이터 분석을 활용한 재해 분야별 안전지수 서비스 모델 연구 / 한국재난정보학회 논문집 16(4):682~690 dbpia 고경석 / 2018 / 기계학습을 통한 전기화재 예측모델 연구 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 11(6):703~710 dbpia

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