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저자정보
장진명 (인하대학교) 김주찬 (CJ대한통운) 김화중 (인하대학교) 김광태 (LG CNS)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제28권 제5호
발행연도
2023.10
수록면
109 - 126 (18page)

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대형 산림화재를 예방하기 위해 산림화재의 조기발견은 매우 중요하다. 조기발견을 위한 하나의 방안으로 산림화재 발생 예측이 고려되고 있으며 다양한 관련 연구가 진행되었다. 그러나 대다수의 선행연구가 산림화재의 주요 발화 원인 중의 하나인 인적요인을 고려하지 않고 기상요인과 지리적 요인만을 주로 다루고 있다. 따라서 본 연구는 기상 및 지리적 요인뿐만 아니라 인적요인을 고려한 산림화재 예측모형을 개발하기 위해 2003년부터 2020년까지의 강원도 산림화재 데이터를 활용하여 로지스틱 회귀모형과 다양한 머신러닝 기법 기반의 예측모형을 개발하고 성능을 비교분석하였다. 성능분석 결과, 머신러닝 기법인 랜덤 포레스트(AUC=0.920)와 XG Boost 모형(AUC=0.925)이 가장 우수한 성능을 나타냈다. 운영시사점을 도출하기 위해 순열특성중요도 분석을 활용하여 요인들의 상대적 중요도를 분석하였으며, 기상요인이 인적요인보다 높은 영향도를 나타냈지만 다양한 인적요인도 유효한 것으로 확인되었다.
#산림화재 예측 #머신러닝 기법 #로지스틱 회귀모형 #순열특성중요도 분석 #Forest fire prediction #Machine learning model #Logistic regression model #Permutation feature importance analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 문헌연구
3. 자료수집 방법 및 요인 선정
4. 방법론
5. 실험 자료 및 결과
6. 결론
References

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