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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

고경석 (전북대학교, 전북대학교 일반대학원)

지도교수
양재경
발행연도
2017
저작권
전북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

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The mortality rate in industrial accidents in South Korea was 11 per 100,000 workers in 2015. It’s five times higher than the OECD average. Economic losses due to industrial accidents continue to grow, reaching 19 trillion won in natural disaster losses equivalent to 1.1 trillion won. It requires fundamental changes in industrial safety levels. In this study, I classified the risk of accidents in industrial complex of Ulju-gun using spatial analytics and data mining. I conducted geographically weighted regression with spatial factors affecting fire incidents and calculated the risk of fire accidents with analytical model for combining Boosting (Ensemble) and CART (Classification and Regression Tree). I drew the main factors that affect the fire accident. The drawn main factors are deterioration of buildings, capital stock, employee number, officially assessed land price and height of building. And final predicted accident rate was divided into four class (risk category - alert, hazard, caution, and attention) with Jenks Natural Breaks Classification. Because the analysis results were also visualized on maps, the danger zone can be intuitively checked.

It is judged to be available in different policy decisions for different types, such as those used by different types of risk ratings, targeted education, and technical support.

목차

Abstract ⅳ
제 1 장 서론 1
1.1 연구배경 1
1.2 목적 2
1.3 연구방법 2
제 2 장 관련문헌 연구 4
2.1 주성분분석 4
2.2 앙상블과 CART(Classification And Regression Tree) 5
2.3 지리적 가중회귀분석 8
제 3 장 공간분석 및 데이터마이닝 10
3.1 데이터 목록 10
3.2 데이터 전처리 및 융합 11
3.3 탐색적 분석 및 공간시각화 19
3.4 주성분 분석 24
3.5 지리적 가중회귀분석 25
3.6 CART-부스팅 분석 29
3.7 위험도 등급화 및 공간조인 32
제 4 장 결론 및 한계점 35
참고문헌 36

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