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Performance Analysis of Building Damage Prediction Models using Earthquake Data

지진 데이터를 이용한 건물 피해 예측 모델의 성능 분석

  • Songhwa Chae (Div. of Artificial Intelligence Engineering, Sookmyung Women's University) ;
  • Yujin Lim (Div. of Artificial Intelligence Engineering, Sookmyung Women's University)
  • 채송화 (숙명여자대학교 인공지능공학부) ;
  • 임유진 (숙명여자대학교 인공지능공학부)
  • Published : 2023.11.02

Abstract

내진 설계가 되어있지 않은 건물의 경우, 지진으로 인해 건물 붕괴 가능성이 높아지며 이로 인해 많은 인명 피해가 발생할 수 있다. 지진으로 인한 건물의 피해를 예측하고 이를 기반으로 취약점을 보완한다면 인명 피해를 줄일 수 있으므로 건물 피해 예측 모델에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2015 년 네팔 대지진으로 인해 손상된 건물 데이터를 활용하여 Random Forest 와 Extreme Gradient Boosting 기계학습 분류 알고리즘을 사용하여 지진 피해 예측 모델의 정확도를 비교하였다.

Keywords

Acknowledgement

이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2021R1F1A1047113).