KCI등재
인공신경망 및 다중회귀 모형을 이용한 대설피해 추정 함수 개발 = Snow Damages Estimation using Artificial Neural Network and Multiple Regression Analysis
저자
권순호(Kwon Soon Ho) ; 이진우(Lee Jinwoo) ; 정건희(Chung Gunhui) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국방재학회논문집(Journal of The Korean Society of Hazard Mitigation)
권호사항
발행연도
2017
작성언어
-주제어
KDC
530
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
315-325(11쪽)
KCI 피인용횟수
5
DOI식별코드
제공처
소장기관
최근 세계적으로 지구온난화와 기후변화에 따른 자연재해로 인한 피해규모가 점점 더 가속화되어 많은 피해를 야기하고 있다. 그러나 우리나라에서는 기후자료의 데이터 수집 및 데이터베이스 구축 미흡으로 인해 대설피해 추정에 관한 연구가 미흡한 상황이다. 이에 따라 정확한 추정을 위해 신뢰도 높은 자료 구축을 통한 자연재해 추정에 관한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대설피해 추정 함수 개발을 위해 대상지역의 기상관측 및 사회ㆍ경제 자료 총 10개를 선정하고, 이를 도시면적 비율에 따라 3개의 권역으로 구분하였다. 선정된 변수는 주성분분석을 활용해 4개의 주성분으로 입력 자료를 구축하고, 인공신경망 및 다중선형회귀 모형을 구성하여 각 권역별 통계오차분석을 수행하였다. 적용결과, 다중선형회귀 모형이 인공신경 망 모형보다 좀 더 우수한 결과를 나타났으나, 수정결정계수가 0.3 이하로 매우 낮았지만, 본 연구에서 제안된 모형도 의미가 있다고 판단된다. 향후 모형의 고도화 및 자료를 보완한다면 보다 향상된 대설피해 추정함수 개발이 가능할 것으로 기대된다.
더보기Recently, the damage caused by natural disasters has been increased over the world and global warming and climate change are considered as one of the most accelerating factors. However, it is difficult to estimate accurate damage caused by snow damages due to the lack of collected data. Therefore, the development of more reliable data about snow disaster is required for the accurate damage estimation. In this study, the snow damages estimation function in study area was development using climate variables and socio-economic variables of total 10. It is divided into three regions according to the urban area ratio. The selected variables collect the input data with four components using principal component analysis. ANN and multiple linear-regression models were applied to statistical error analysis was performed for each region. As a result, the multiple linear-regression model showed better result than the ANN model. Although adjusted R-square is under 0.3 in most region, the proposed model also seems meaningful in this study. If it is able to supplement some problems in the future, development of improved damage estimation function is expected to be possible.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.43 | 0.43 | 0.41 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.41 | 0.4 | 0.602 | 0.11 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)