메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김은정 (조선이공대학교)
저널정보
대한건축학회지회연합회 대한건축학회연합논문집 대한건축학회연합논문집 제22권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
81 - 87 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
건설업은 재해 예방을 위한 다양한 노력과 투자에도 불구하고 최근 5년간 지속적으로 재해자수가 증가하고 있다. 이는 지금과는 다른 실질적이고 근원적인 예방방법이 필요하다는 것을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 예측력이 높은 랜덤 포레스트 기법을 이용하여 사전에 건설재해를 예측할 수 있는 예측모델을 제안하였다. 랜덤 포레스트 기법을 활용해 건설재해 영향요인을 분석하고 그 변수들 중 중요도가 높은 요인들을 선별하여 모델을 구축하였다. 구축된 건설재해 예측모델을 검증하기 위해 랜덤 포레스트 모델과 판별분석 모델의 정확도를 비교한 결과 랜덤포레스트 모델이 판별분석 모델보다 정확도가 높은 것으로 나타났다. 이에 예측모델을 통해 발생 가능한 재해유형을 사전에 정확히 예측하여 우선적으로 관리함으로써 재해예방에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
#건설재해 #랜덤 포레스트 #영향요인 #기계학습

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Breiman, L. / 2001 / Random Forests / Machine learning 45(1):5~32 google schola 조예림 / 2017 / 의사결정나무기법을 이용한 건설재해 사전 예측모델 개발 / 한국건축시공학회지 17(3):295~303 dbpia Choi, J. K. / 2019 / A Prediction Model for Fatal Accidents among Construction Workers using Machine Learning google schola Flach, P. / 2012 / Machine learning: the art and science of algorithms that make sense of data / Cambridge University Press google schola Ha, J. R. / 2015 / Random forests for the class imbalanced data google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

건설사고 예방을 위한 근로자의 불안전한 행동과 휴먼에러와의 관계 분석
민광호 ,  차용운 ,  한상원 외 1명 대한건축학회 논문집 - 구조계 2019 .05

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0