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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정원일 (호서대학교)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제26권 제3호
발행연도
2025.3
수록면
679 - 686 (8page)
DOI
10.5762/KAIS.2025.26.3.679

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소방대상물의 대형화 및 복합화 추세에 따라 다양한 형태의 재난이 발생하고 있다. 이에 소방 관련 활동도 화재, 구조 및 구급 이외에 자연재해, 사회 재난 복구, 벌집 제거, 동물구조 등 국민 안전 지원 활동으로 확대되어 왔다. 소방청 통계 연보에 따르면 119 구조대의 구조 건수는 연평균 5.0%의 지속적인 증가세를 보이고 있다. 이에 효율적인 구조활동을 위해 현장 대응 활동에 영향을 미치는 다양한 요인들에 대한 분석을 통해 제도적 개선이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 충청남도 구조활동에 관한 정량적 데이터를 활용하여 구조활동에서 일 단위의 구조 건수에 영향을 미치는 사고원인, 사고장소, 소방서 거리, 현장 도착 시간, 계절, 요일 등 요인의 상관관계와 유의확률을 분석하고, 기계학습 기반의 중요도 분석 방안을 제안한다. 이를 통해 구조활동 현장에서 빅데이터 기반의 과학적 현장 대응 활동 지원 방안의 근거를 제시하고자 한다. 실험 결과에서 랜덤포레스트 모델의 성능은 평균제곱오차로 0.0004418948를 보였다. 그리고, 구조 건수에 영향을 미치는 주요 요인의 중요도는 도시농촌 구분에서 농촌, 사고원인 구분에서 벌집 제거, 사고장소 구분에서 단독주택, 도시농촌 구분에서 도시, 사고장소 구분에서 기타의 순으로 분석되었다.
#Structure Status #Disaster Response #Importance Analysis #Machine Learning #Random Forest

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터 전처리
3. 유의확률 및 상관관계 분석
4. 구조현황 요인분석
5. 결론
References

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