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
저널정보
위기관리 이론과 실천 Crisisonomy Crisisonomy 제16권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
81 - 95 (15page)

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
기존에 공공 데이터베이스 정보를 이용하여 자연재해로 인한 피해액을 추정하기 위한 회귀분석 모형 개발 연구가 진행되었다. 그러나 이모형은 종속변수의 로그변환을 통해 독립변수와 종속변수간의 비선형성을 반영했음에도 불구하고, 독립변수와 종속변수 간의 선형관계를 가정하는 회귀분석모형의 고유한 특성으로 인해 예측 정확도 향상에 한계점을 나타냈다. 이에 본 연구에서는 독립변수와 종속변수 간의 선형성 가정이 요구되지 않는 인공신경망 모형을 기반으로 자연재해 피해액을좀 더 정확하게 예측할 수 있는 모형을 제시한다. 제안된 모형의 유효성을 검증하기 위해, 인공신경망 모형을 이용한 피해액 예측치, 회귀분석 모형을 이용한 피해액 예측치, 자연재해 위험지표 평가결과, 지역안전도 등급, 자연재해로 인한 실제 피해액을 비교⋅분석하였다. 분석 결과, 인공신경망을이용하여 도출된 추정치가 기존의 회귀분석을 이용하여 도출된 추정치뿐만 아니라 자연재해 위험지표와 지역안전도 평가결과에 비해서도 실제 자연재해 피해액과 더 높은 상관관계, 즉, 더 높은 예측력을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
#natural disaster #damage amount #artificial neural network #forecast #non-linearity

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
2004 / Disaster and Safety Management Basic Law / Amendment 2018.9.18. Law No. 13440 google schola 정근채 / 2019 / 공공 데이터를 이용한 회귀분석 기반 자연재해 피해액 추정 모형 / Crisisonomy 15(3):55~69 dbpia 김금지 / 2017 / 기상 관측자료를 이용한 자연재난 피해 영향평가: 다중회귀분석과 인공신경망분석을 이용하여 / 한국방재학회논문집 17(5):57~65 Crossref Ministry of Interior and Safety / 2002 / 2001~2018 Statistical Yearbook of Natural Disaster google schola Ministry of Public Safety and Security. / 2015 / Regional Safety Diagnosis Results for Years 2011~2014 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0