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인공신경망을 활용한 기상 및 화재 데이터기반의 화재발생 확률 예측
홍석영(Hong, Seokyoung),조성현(Cho, Sunghyun),김민수(Kim, Minsu),문일(Moon, Il) 한국방재학회 2019 한국방재학회논문집 Vol.19 No.7
최근 국내의 화재 발생 현황으로 매 년 40,000건 이상의 화재사고가 꾸준히 발생하고 있으며 이로 인해 상당한 인명피해와 재산피해가 발생하고 있다. 본 논문은 이에 대한 예측 및 대응시스템 구축을 위해 2008년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 수집된 서울시 화재데이터와 기상데이터를 활용하여 서울시의 화재발생 확률을 예측하는 인공신경망 모델을 개발하였다. 매 시간 단위로 수집된 기상데이터와 화재발생 여부를 알 수 있는 화재데이터를 통합한 통합데이터를 생성하였고 70,484건의 데이터를 인공신경망 학습에, 30,459건의 데이터를 평가에 사용하였다. 본 논문의 결과물은 월, 일, 시, 온도, 습도, 풍속변수를 사용하여 3개의 은닉층으로 구성된 인공신경망을 거쳐 0~100% 사이의 화재발생 확률을 계산한다. 모델 성능 평가에는 상대 절차 오차(Relative Absolute Error, RAE)가 사용되었으며 인공신경망 모델이 의사결정트리에 비하여 성능이 우수한 것으로 나타났다. Today, more than 40,000 fire accidents occur every year, resulting in considerable casualties and property damage. This study develops an artificial neural network model to predict the probability of fire in Seoul City using fire and weather data collected from January 1, 2008, to December 31, 2017. The integrated dataset combines weather data collected every hour with fire data to determine the probability of a fire; 70,484 data are used for artificial neural network learning while 30,459 are used for evaluation. The analysis calculates the probability of a fire between 0 and 100% based on the information yielded by an artificial neural network comprising three hidden layers, with the month, day, hour, temperature, humidity, and wind speed used as variables. Relative Absolute Error (RAE) is used to evaluate the performance of the model, which reveals the neural network model s superiority over the decision tree method.
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Regular Sequence와 Multiplicity
최상기 ( Sangki Choi ),홍석영 ( Seokyoung Hong ) 건국대학교 교육연구소 1997 교사와 교육(구 교육논집) Vol.21 No.-
Associated graded 가군의 regular sequence를 이용하여 가군의 multiplicity를 계산한다.
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