기상 관측자료를 이용한 자연재난 피해 영향평가

• 영문명: Assessment of Natural Disaster Damage Using Weather Observation Data: Using Multiple Regression Analysis and Artificial Neural Network Analysis
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 김금지(Kim Keum ji) 윤성환(Yoon Seong hwan)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 17권5호, 57~65쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.10.30

국문 초록

본 연구는 지역별 기상현황이 재해 발생에 미치는 영향을 평가하기 위하여 인공신경망을 활용한 자연재난 피해액 예측모델을 구축하였다. 입력변수로 사용된 기상현황은 전국 230개 시군구 단위로 산출된 강수, 풍속, 적설 자료로서 2005~2014년 기간에 발생한 자연재난 피해액 현황과의 유효 변수를 선정하고 이를 활용하여 인공신경망 모형을 구축하였다. 또한 자연재난 피해액 예측모델로서의 인공신경망 모형의 예측 정확도를 검증하기 위하여 풍수해 위험도 평가에 활용되는 다중회귀 모형과의 MSE 비교를 실시하여 두 모형의 정확도를 비교·검토하고 인공신경망의 예측력을 검증하였다.

영문 초록

In order to evaluate the effect of meteorological factors on the occurrence of disaster, we constructed a prediction model of natural disaster damage using Artificial Neural Network. The meteorological factors used as the input variables are constructed in 230 cities. In order to verify the prediction accuracy of the ANN Model, we compared the accuracy of the Multiple regression model and ANN Model by comparing MSE. As a result, the accuracy of ANN model of natural disaster damage is verified.

목차

Abstract

요지

1. 서론

2. 문헌고찰

3. 연구의 방법 및 범위

4. 평가지표 및 변수 선택

5. 자연재난 피해액 예측모델 개발

6. 결론

감사의 글

References

키워드

자연재난 피해액 기상 관측자료 인공신경망 다중회귀 재해연보 Natural Disaster Damage Meteorological Data Artificial Neural Network Multiple Regression Statistical Yearbook of Natural Disaster