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An Artificial Neural Network-based Model for Estimating Damage of Natural Disasters
인공신경망 기반 자연재해 피해액 추정 모형

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  • 발행기관
    위기관리 이론과 실천 바로가기
  • 간행물
    한국위기관리논집 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제16권 제3호 (2020.03)바로가기
  • 페이지
    pp.81-95
  • 저자
    Keun-Chae Jeong
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A374117

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원문정보

초록

영어
In the previous research, we developed a regression model for estimating damage of natural disasters based on the public database. Although this model considers nonlinearities among variables by using log transformation for the dependent variable, it reveals limitations in improving estimation accuracy because of its inherent characteristics of linearity assumption between independent and dependent variables. In this study, we proposed an artificial neural network (ANN) based model to predict the amount of damages due to natural disasters more accurately, which does not require the linearity assumption among the variables. For verification of the proposed model, we compared the model estimates with those from the regression model, including the Natural Disaster Risk Index (NDRI), Regional Safety Grades (RSG), and actual damage amounts. According to the results of analysis, we can confirm that the estimates from the ANN-based model reveal a higher correlation with the actual damage amounts than those from the regression model or the assessment results of NDRI and RSG.
한국어
기존에 공공 데이터베이스 정보를 이용하여 자연재해로 인한 피해액을 추정하기 위한 회귀분석 모 형 개발 연구가 진행되었다. 그러나 이모형은 종속변수의 로그변환을 통해 독립변수와 종속변수 간의 비선형성을 반영했음에도 불구하고, 독립변수와 종속변수 간의 선형관계를 가정하는 회귀분석 모형의 고유한 특성으로 인해 예측 정확도 향상에 한계점을 나타냈다. 이에 본 연구에서는 독립변수 와 종속변수 간의 선형성 가정이 요구되지 않는 인공신경망 모형을 기반으로 자연재해 피해액을 좀 더 정확하게 예측할 수 있는 모형을 제시한다. 제안된 모형의 유효성을 검증하기 위해, 인공신경 망 모형을 이용한 피해액 예측치, 회귀분석 모형을 이용한 피해액 예측치, 자연재해 위험지표 평가결 과, 지역안전도 등급, 자연재해로 인한 실제 피해액을 비교⋅분석하였다. 분석 결과, 인공신경망을 이용하여 도출된 추정치가 기존의 회귀분석을 이용하여 도출된 추정치뿐만 아니라 자연재해 위험지 표와 지역안전도 평가결과에 비해서도 실제 자연재해 피해액과 더 높은 상관관계, 즉, 더 높은 예측 력을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
1. 연구 배경 및 목적
2. 연구 범위 및 방법
Ⅱ. 회귀분석 모형
1. 독립변수와 종속변수 정의
2. 모형 수립 및 계수 추정
Ⅲ. 인공신경망 모형
1. 네트워크 구조
2. 활성화 함수
3. 인공신경망 모형
4. 모형 비교 분석
5. 최적 인공신경망 모형
Ⅳ. 모형 간 자연재해 피해액 예측 성능 비교 분석
1. 예측 성능 비교 분석
2. 독립변수 가중치 비교분석
Ⅴ. 결론
감사의 글
References
국문초록

키워드

자연재해 피해액 인공신경망 예측 비선형성 natural disaster damage amount artificial neural network forecast non-linearity

저자

  • Keun-Chae Jeong [ School of Civil Engineering, Chungbuk National University, Chungdae-ro 1, Seowon-Gu, Cheongju, Chungbuk 28644, Korea ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    위기관리 이론과 실천 [Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    사회과학>행정학
  • 소개
    위기관리 이론과 실천(Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis; CEM-TP)은 위기관리에 관한 제 학문분야간 협동적 연구 공동체(Research Network)로서 전통적 안보 위기, 재난 위기(자연재난, 인위재난), 국가핵심기반 위기 등에 관한 제학문적 연구를 촉진하고 제 학문분야 연구자간 협력의 토대를 구축하기 위하여 위기관리 이론과 실천 편집위원회 구성이 완료된 2005년 2월 14일에 설립되었다. 현재 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)에 참여하고 있는 연구자들의 학문 분야는 행정학, 사회학, 정치외교학, 신문방송학, 사회복지학, 법학, 심리학, 정보학, 지리학, 경찰행정학, 소방행정학, 경호학, 토목공학, 건축학, 의학, 간호학, 보건학, 기상학, 안전공학, 전산학, 지역개발학 등이 있으며, 따라서 한국의 위기관리 연구를 가장 폭 넓게 반영하고 있는 연구 공동체라 할 수 있다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 조직으로는 편집위원회가 있으며, 편집위원회가 본 연구 공동체를 대표하고 있다. 따라서 위기관리 이론과 실천의 각종 연구 및 출판 활동은 편집위원회가 맡고 있으며, 현재 편집위원회는 46명의 위원으로 구성되어 있다. 또한 편집위원회는 위기관리의 제학문적 연구를 촉진하고 연구자간 협력을 위한 학술지로 <한국위기관리논집>을 발행한다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 회원은 개인회원과 기관회원으로 구분된다. 개인회원은 본 회의 설립 목적과 취지에 찬동하는 위기관리 연구자 및 실무자로 구성되고, 기관회원은 위기관리 연구 및 실무에 관련된 정부기관, 연구기관, 대학도서관 등으로 구성된다

간행물

  • 간행물명
    한국위기관리논집 [Crisisonomy]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2466-1198
  • eISSN
    2466-1201
  • 수록기간
    2005~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 350 DDC 351

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