본문내용 바로가기

교보eBook

교보문고eBook 로고가 필요하세요? 다운버튼을 누르면 원하는 형태의 로고를 다운 받으실 수 있습니다.

  • 흰색 배경 로고
    JPG down PNG down
  • 어두운 배경 로고
    JPG down PNG down
닫기
sam베이직

전체메뉴
논문 표지
[학술논문]

머신러닝 기법을 이용한 수도권 지역의 호우피해 예측함수 개발

  • 영문제목 : Development of Heavy Rain Damage Prediction Functions in the Seoul Capital Area Using Machine Learning Techniques
  • 발행기관 : 한국방재학회
  • 저자명 : 최창현(Choi, Changhyun),김종성(Kim, Jongsung),김동현(Kim, Donghyun),이준형(Lee, Junhyeong),김덕환(Kim, Deokhwan),김형수(Kim, Hung Soo)
  • 간행물 정보 : 『2. 한국방재학회 논문집』18권 7호, 435~447쪽, 전체 13쪽
  • 주제분류 : 공학 > 기타공학
  • 파일형태 : PDF
  • 발행일자 : 2018.12.30
  • 정가 4,360
  • 청구할인가 3,270

교보문고 핫트랙스 롯데카드 최대25%할인 안내

이 학술논문 정보는 (주)교보문고와 각 발행기관 사이에 저작권 계약이 체결된
것으로, 교보문고를 통해 제공되고 있습니다. 1:1문의

국문초록보기

본 연구에서는 3가지의 머신러닝 기법(서포트 벡터 머신, 의사결정나무, 랜덤포레스트)을 이용하여 수도권 지역의 호우피해 예측함수를 개발하였다. 호우피해 예측함수의 종속변수로 호우피해액 자료를 사용하였고, 독립변수로 기상관측자료를 사용하였 다. 분석결과 과거 2일전의 기상관측자료를 기반으로 서포트 벡터 머신을 이용하여 개발한 함수가 가장 높은 예측력을 보였다.
기존의 연구들에서 주로 사용하였던 선형회귀모형과 비교한 결과 머신러닝 기법을 이용한 함수가 대부분 예측력이 높은 것으로 나타나 재난관리 분야에 머신러닝 기법의 적용이 가능한 것으로 판단되었다. 또한, 본 연구에서 개발된 호우피해 예측함수를 활용하여 피해 발생 전에 호우피해를 예측한다면, 적절한 재난관리를 통해 피해를 저감하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

[내용접기]

영문초록보기

In this study, we developed heavy rain damage prediction functions using three machine learning techniques (support vector machine, decision tree, and random forest) for the Seoul Capital Area, South Korea. Data on damage caused by heavy rain were used as the dependent variable for the development of the heavy rain damage prediction function, and weather observation data were used as the independent variables. When we compared the results, the best function was the support vector machines based on weather observation data of the past two days. Compared to the linear regression model used primarily in previous studies, the results showed that the functions using machine learning techniques were mostly predictable. Therefore, it was judged that the machine learning techniques could be applied to disaster management areas. Also, it is believed that using the heavy rain damage prediction function developed in this study can help reduce damage through proper disaster management before the damage occurs.

[내용접기]

해당 간행물 수록 논문

eBook 구매 안내

상품 이용 안내

- 본 상품은 배송되지 않으며, [교보eBook 내서재]를 통해 이용하는 전자책 서비스입니다.
- 본 상품은 PC, 스마트폰, 태블릿PC, eBook전용단말기 등 교보eBook 서비스가 지원하는 단말기에서 이용할 수 있습니다.
- 한 번의 구매로 서비스 지원되는 모든 단말기에서 이용할 수 있습니다.
단, 이용하고자 하는 eBook은 동일한 기종의 단말기인 경우 최초 다운로드 받은 1대에서만 사용할 수 있습니다.
- 해당 상품은 불법복제방지기술이 적용되어있으므로 저작권보호를 위해 인쇄/저장 편집 기능이 불가합니다.
- 상품의 부록이 있을 경우 도서명에 [부록]표기가 되며 ,구매 후 마이룸을 통해 다운로드 받으실 수 있습니다.
(단,부록이 존재하지 않을 수 있으며 미제공시 해당 출판사 홈페이지 자료실을 통해 받으시거나 이용 제한이 있을 수 있습니다.)
- PC에서 이용할 경우 교보 e서재 전용 프로그램에서만 열람할 수 있습니다.
(지원 운영 체제:Windows XP 서비스팩 3이상, Vista 32bit, Windows 7/Windows 8 32bit, 64bit
단, Windows XP, Vista 64bit 및 가상머신 환경에 설치한 Windows OS는 컨텐츠 보안 문제로 서비스 이용이 불가능 합니다.
또한, 윈도우 8.x 운영체제를 사용하고 있는 삼성 ATIV Tab, LG 탭북 계열 등 일부 제품군에서는 e서재 동작이 원활하지 않을 수 있습니다.)
- 스마트폰, 태블릿PC에서 이용할 경우 전용 어플리케이션을 설치하여 열람할 수 있습니다.
(단, 컨텐츠 제공형태 및 용량에 따라 이용제한이 있으므로 꼭 확인 후 이용 바랍니다.
다운로드 용량제한: 스마트폰: ePUB(30MB 이상)ㅣ태블릿PC,eBook단말기: PDF/ePUB(50MB이상)이용 불가)
- 2012년 7월 27일부터 정부 의무화에 따라 eBook 도서정가제가 시행되어 할인율이 10%를 초과하는 eBook 할인쿠폰은 출간일 18개월(종이책 기준)경과한 도서부터 적용이 가능하므로 이용시 유의 바랍니다

반품/교환/환불 안내

- eBook 상품은 구매 후 다운로드를 하지 않은 경우에 한해 구매일로부터 7일 이내 주문 취소가 가능합니다.
- 디지털 교보문고의 전산오류를 제외한 고객님의 개인적인 사정으로 인한 환불 및 교환은 불가능합니다. 또한, 정액권과 이용권 사용기간 연장은 불가능합니다.
- 고객센터 > 1:1상담 > 반품/교환/환불 을 통해 신청가능하고 마이룸 > 교환/반품 내역 에서 확인 가능합니다.
- eBook 상품은 구매 후 다운로드 받은 경우 주문 취소가 불가능합니다 .

소비자 피해보상 환불지연에 따른 배상

- 상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨
- 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함

바로가기

최근 본 상품