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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국습지학회 한국습지학회지 한국습지학회지 제21권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
157 - 162 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2020

기계학습을 이용한 대설피해액 범주형태 예측
이형주 토목공 2020.01 학위논문

2019

머신러닝을 이용한 대설피해액 범주형태 예측 및 개선방안 제시
이형주 ,  정건희 대한토목학회 학술대회 2019.10 학술대회자료
랜덤포레스트를 이용한 대설피해액 예측 및 적용성 검토
이형주 ,  정건희 한국수자원학회 학술발표회 2019.01 학술대회자료
랜덤포레스트를 이용한 대설피해액에 대한 범주형 예측 및 개선방안 검토
이형주 ,  정건희 한국습지학회지 2019.01 학술저널

초록· 키워드

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최근 세계적인 기상이변으로 이례적인 대설과 한파의 발생 빈도가 증가하고 있다. 이로 인해 대설피해 저감에 대한 연구가진행되고 있으나, 우리나라는 시군구 별 과거 피해이력이 적고, 피해 발생지역과 관측소 간의 거리가 멀어 정확한 피해예측이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 대설피해에 영향을 미친다고 생각되는 인자들의 데이터를 수집한 뒤 랜덤포레스트 모형의 설명변수로 설정하여 추정되는 대설피해액을 범주형태로 예측하고자 하였다. 또한 설명변수 중 취약성 분석을 통해 도출된 취약성 지수를 설명변수로 이용함으로써 지역적 특색과 특성을 반영하였다. 지금은 과거 피해 자료의 부족, 비닐하우스 설계 기준의 변화 등으로 인해 예측 정확도가 높지 않지만, 피해가 발생한 지역의 정확한 기상자료가 확보되고, 변수로 사용한 데이터의 업데이트가 진행된다면 본 연구 결과의 정확도 향상과 재난 발생 전 피해규모 및 범위에 대한 신속한예측을 통해 대비차원의 재난관리 대처능력이 향상될 것으로 기대된다.
#snow damage #estimation of damage #random forest

목차

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참고문헌 (9)

참고문헌 신청
Leo Breiman / 2001 / Random forests / Machine Learning 45(1):5~32 Crossref 최창현 / 2017 / 머신러닝을 이용한 공공시설 호우피해 예측함수 개발 / 한국방재학회논문집 17(6):443~450 google schola 하림 / 2007 / 위성영상을 이용한 기후변화에 따른 미래 식생정보 예측 기법 제안 / 한국지리정보학회지 10(3):58~69 dbpia 권순호 / 2016 / 대설피해에 따른 방재취약성 분석 및 대응대책 방안 / 한국방재학회논문집 16(2):363~368 Crossref 권순호 / 2017 / 대설피해액 추정을 위한 다중회귀 모형의 적용성 평가 - 강원도 지역을 중심으로 - / 대한토목학회논문집(국문) 37(1):61~72 Crossref

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