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초록

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본 논문에서는 빅데이터 분석 및 인공지능 기법을 이용하여 지역별 화재발생 예측 및 화재 대응 최적화 시스템을 개발하였다. 현재까지 화재 예측 시스템에 사용되고 있는 화재 네비게이터는 단순 통계 분석만을 이용하여 예측을 진행하고 시/군/구 지역단위까지만 정보를 제공함으로써 정확하고 신뢰도 있는 예측결과 를 얻기 어려웠다. 하지만 2007년도부터 국가화재정보시스템(NFDS)에서 화재사고 데이터를 축적하기 시작 하였으며 보다 신뢰성 있는 데이터 분석이 가능해졌다. 최근 빅데이터 기술을 활용한 데이터 상관관계 분 석 및 인공지능 기술을 활용한 패턴 인식기술에 대한 연구가 활발하게 진행되면서 분류 (Classification) 및 예측(Prediction), 회귀(Regression) 등 다양한 문제에 적용되고 있으며 본 논문에서는 앞서 언급한 기법을 활용하여 화재사고 데이터 기반의 예측 및 대응 시스템을 구축하였다. 데이터 분석을 통해 화재 발생 및 대응에 영향을 주는 요인변수들을 추출하였으며 요인변수들을 인공지능에 활용하여 패턴 인식을 통한 분 류 및 회귀를 진행하였다. 본 논문에서는 정확도 검증을 통하여 모델의 타당성을 확인하였으며 데이터 기 반의 신뢰성 있는 예측 및 최적화 모델을 구축하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 본론
3. 결론
3.1. 상관관계 분석결과
3.2 인공신경망을 이용한 화재 예측
감사의 글
참고문헌

키워드

저자

• 홍석영 [ Hong, Seok-Yoing | 정회원∙연세대학교 화공생명공학과 통합과정 ]
• 민세홍 [ Min, Se-Hong | 정회원∙가천대학교 설비·소방공학과 교수 ]
• 조성현 [ Cho, Sung-Hyun | 비회원∙연세대학교 화공생명공학과 박사과정 ]
• 문일 [ Moon, Il | 준회원∙연세대학교 화공생명공학과 교수 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국재난정보학회 학술발표대회

• 간기

  부정기

• 수록기간

  2005~2025

• 십진분류

  KDC 338 DDC 361