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공간정보빅데이터 구축을 활용한 건축물 자연재해 위험 요소 예측
Prediction of Risk Factors for Building Natural Disasters by Geospatial Big Data
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- 발행기관
- 대한건축학회지회연합회 바로가기
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- 간행물
- 대한건축학회연합논문집 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제24권 제1호 통권 107호 (2022.02)바로가기
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- 페이지
- pp.11-16
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A408444
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원문정보
초록
- 영어
- In this study, geospatial data big data reflecting the physical and environmental status of buildings and satellite image data was constructed, and disaster risk factors were analyzed by constructing a disaster prediction model based on it. Big data of spatial information were generated, from which the physical and environmental status of structures and data of satellite images were reflected. Big data of urban space were generated based on 230 regions in South Korea for developing a building disaster prediction model. The generated big data of spatial information as well as the history of structural damages to structures due to torrential rain, strong wind, heavy snow, and typhoons from 2008 to 2017 were utilized in creating the disaster prediction model. The collected variables were applied in a random forest model, which are machine learning approaches, to develop the structure disaster prediction model. Looking at the importance of variables, in heavy rain, it was found that the precipitation intensity, semi-underground buildings, the threshold of the heavy rain, the frequency of occurrence of the threshold of the heavy rain, and the status of underground buildings had the greatest influence on the damage to buildings due to heavy rain. In the case of strong winds, the higher the normalized city index, steep slope, and poor drainage, the greater the influence. In heavy snow, the number of days of new snow exceeding 20 cm, hazardous materials treatment and storage facilities, average height, and old buildings had the greatest impact on disasters.
목차
Abstract
1. 서론
1.1 연구배경 및 목적
1.2 연구범위 및 방법
2. 공간정보빅데이터 구축
2.1 기상현황
2.2. 건축물 및 입지 현황
2.3 위성영상 DATA
3. 건축물 재해현황 분석
4. 건축물 재해예측모형 구축
5. 결론
REFERENCES
키워드
공간정보빅데이터 건축물 재해 머신러닝 랜덤포레스트 Geospatial Big Data Building Disasters Machine Learning RandomForest저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 대한건축학회지회연합회 [The Regional Association of Architectural Institute of Korea]
- 설립연도
- 2000
- 분야
- 공학>건축공학
- 소개
- 본회는 건축에 관한 학술․ 예술․ 기술을 연구 연마하는 지회회원들의 입지향상과 회원상호간의 친목도모와 함께 건축 문화창달에 기여함을 목적으로 한다. 목적을 달성하기 위하여 다음의 사업을 한다. 1. 지회회원의 입지향상과 친목도모 2. 건축에 관한 조사․연구지도 및 이에 관련된 사업 3. 회지, 논문집, 연구보고서 기타 건축에 관한 도서의 간행 4. 건축에 관한 강습회․강연회․간담회․전람회․견학회 등의 개최 5. 건축에 관한 계획, 감독, 기술검토에 대한 국가공공기관 기타의뢰에 관한 사항 6. 국내외 관계 제 학회와의 교류 및 회의참석 7. 기타 본회 목적달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- 대한건축학회연합논문집 [Journal of the Regional Association of Architectural Institute of Korea]
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 1229-5752
- 수록기간
- 1999~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 540 DDC 690
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