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학술저널
저자정보
고경석 (전북대학교) 황동현 (업데이터) 박상준 (전북대학교) 문가경 (연유아카데미)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제11권 제6호
발행연도
2018.12
수록면
703 - 710 (8page)

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매년 전기화재사고에 대한 사고유형 분석, 점검 등 전기적 화재사고를 줄이기 위해 다양한 노력이 있었으나, 효율적인 의사결정지원 체계 및 기존 누적 데이터 활용방안의 미비로 효과적인 대처방안이 부재한 현황이다. 본 연구는 전기안전점검데이터, 전기화재사고정보, 건축물정보, 기상청정보 등 데이터 기반의 전기화재를 예측하는 알고리즘을 개발하고 이를 활용하여 전기화재사고를 줄이는데 목적이 있다. 본 연구에서는 한국전기안전공사, 기상청, 국토교통부, 소방본부등 기관별로 수집된 데이터를 전처리, 융합, 분석, 모델링, 검증 과정을 거쳐 전기화재에 영향을 끼치는 요인과 예측모델을 도출하였다. 주요요인으로 절연저항 값, 습도, 풍속, 건축물 노후년수, 용적율, 건폐율, 건축물용도로 나타났고, Random forest 알고리즘을 활용한 예측모델은 74.7%의 정확도를 얻었다.
#Data Mining #Electrical Fire #Machine Learning #Prediction Model #Spatial Data

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 데이터분석
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (13)

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[기타자료] - S. K. Lee / 2016 / A statistical Analysis on the electrical Accident / KESCO google schola [학술지(정기간행물)] - Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine Learning 24 : 123 ~ 140 google schola [보고서] - J. S. Ryu / 1996 / A conceptual Framework for spatial database structure google schola [학술지(정기간행물)] - L. Breiman / 2001 / Random forests / Mach. Learn. 45 (1) : 5 ~ 32 google schola [학술지(정기간행물)] - B. C. Ko / 2011 / X-ray image classification using random forests with local wavelet-based CS-local binary patterns / J. Digit. Imaging 24 (16) : 1141 ~ 1151 google schola

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