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화재는 막대한 재산과 인명피해를 초래하고 있으며 크고 작은 화재가 지속해서 발생하고 있다. 따라서 본 연구는 화재 유형별로 화재에 영향을 미치는 각종 위험요인을 예측하고자 한다. 전국에서 화재 발생 건수가 가장 많은 경기도를 대상으로 화재발생위험요인 예측분석을 실시하였다. 또한, 머신러닝 방법인 SVM, RF, GBRT를 활용하여 각 모형의 정확성을 MAE,RMSE를 통해 적합도가 높은 모형을 제시하였으며 이를 토대로 경기도 화재발생요인 예측분석을 실시하였다. 머신러닝 방법 3가지를 비교분석한 결과 RF가 MAE 1.517, RMSE 1.820으로 나타났으며 MAE, RMSE 검증데이터 및 시험데이터의 경우 MAE값 0.024, RMSE값 0.12의 차이로 매우 유사하게 나타나 가장 우수한 예측력으로 나타났다. RF기법을 적용하여 분석한 결과 공통적으로 발화장소가 화재발생에 가장 큰 영향을 주는 위험요인으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 화재발생에 영향을 주는 요인들의 위험순서를 파악하여 화재안전관리의 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.
목차
Abstract
초록
1. 배경 및 목적
2. 머신러닝 이론
3. 결과분석
4. 결론
References
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
Brieman, L. (2001), Random Forests, Machine learning, Vol. 45, No. 1, pp. 5-32. (in English)
Bae, S.W. (2019), Forecasting Property Prices Using the Machine Learning Methods: Model Comparisons, Ph.D. dissertation, Dankuk University, Seoul, Korea, 177p.
David, Rohde., Jonathan, Corcoran. and Prem, Chhetri. (2010), Spatial Forecasting of Residential Urban Fires: A Bayesian Approach, Environment and Urban Systems, Vol. 34, pp. 58–69. (in English)
Hong, S.Y., Cho, S.H., Kim, M.S. and Moon, I. (2019), Fire Prediction based on Weather and Fire Data using Artificial Neural Network, Fire Science and Engineering, Vol. 19, No. 7, pp. 275-281. (in Korean with English abstract)
Hwang, W.U., Go, M.H. and Yang, B.S. (2004), Cavitation Condition Monitoring of Butterfly Valve Using Support Vector Machine, Transactions of the Korean society for noise and vibration engineering, Vol. 14, No. 2, pp. 119-127. (in Korean with English abstract)
Bae, S.W. (2019), Forecasting Property Prices Using the Machine Learning Methods: Model Comparisons, Ph.D. dissertation, Dankuk University, Seoul, Korea, 177p.
David, Rohde., Jonathan, Corcoran. and Prem, Chhetri. (2010), Spatial Forecasting of Residential Urban Fires: A Bayesian Approach, Environment and Urban Systems, Vol. 34, pp. 58–69. (in English)
Hong, S.Y., Cho, S.H., Kim, M.S. and Moon, I. (2019), Fire Prediction based on Weather and Fire Data using Artificial Neural Network, Fire Science and Engineering, Vol. 19, No. 7, pp. 275-281. (in Korean with English abstract)
Hwang, W.U., Go, M.H. and Yang, B.S. (2004), Cavitation Condition Monitoring of Butterfly Valve Using Support Vector Machine, Transactions of the Korean society for noise and vibration engineering, Vol. 14, No. 2, pp. 119-127. (in Korean with English abstract)
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