• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.17 no.2
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• pp.245-253
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• 2021

Purpose: This study develops a risk prediction model that predicts the risk of a fire site by using initial information such as building information and reporter acquisition information, and supports effective mobilization of fire fighting resources and the establishment of damage minimization strategies for appropriate responses in the early stages of a disaster. Method: In order to identify the variables related to the fire damage scale on the fire statistics data, a correlation analysis between variables was performed using a machine learning algorithm to examine predictability, and a learning data set was constructed through preprocessing such as data standardization and discretization. Using this, we tested a plurality of machine learning algorithms, which are evaluated as having high prediction accuracy, and developed a risk prediction model applying the algorithm with the highest accuracy. Result: As a result of the machine learning algorithm performance test, the accuracy of the random forest algorithm was the highest, and it was confirmed that the accuracy of the intermediate value was relatively high for the risk class. Conclusion: The accuracy of the prediction model was limited due to the bias of the damage scale data in the fire statistics, and data refinement by matching data and supplementing the missing values was necessary to improve the predictive model performance.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.316-317
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• 2018

선박의 대형화, 고속화 및 선종의 다양화는 운송수단 중 해양 운송수단의 비중을 크게 증가시켰으나, 동시에 선박사고의 발생도 같이 증가되었다. 여객선의 경우 인명의 피해가 크게 발생하기 때문에 선박사고를 예방하기 위한 방법들이 논의되어 지고 있다. 본 연구에서는 여객선의 횡경사 각도를 바탕으로 전복의 위험까지 가게 되는 시간을 예측하여 위험시간에 도달하기 전에 인명을 대피할 수 있는 기초 자료를 제공하고자 하였다. 특정 시나리오를 설정하여, MOSES를 이용한 시뮬레이션을 수행하였으며 선형방정식을 이용하여 시뮬레이션 결과와 비교하였다.

• Child Health Nursing Research
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• v.20 no.3
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• pp.215-224
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• 2014

Purpose: This study was conducted to identify risk factors in hospitalized children, and to develop and validate a fall-risk assessment tool for hospitalized children. Methods: A retrospective chart review was performed at one university children's hospital, and an analysis was done of the characteristics of all patients who fell during a 44-month period (n=48). These patients were compared with another 149 hospitalized children who did not fall. Results: Significant predictors of falls as identified in a multivariate logistic regression analyses were age of less than 3 years old, neurological diagnosis including epilepsy, children's dependency of ADL, physical developmental delay, multiple usage of fall-risk-increasing drugs. The respective odds ratios ranged from 2.4 to 7.1 with 95% confidence interval (p<0.05). Accordingly, defining patients with either 5 risk factors as fall-prone hospitalized children provided a sensitivity of 93.6% and specificity of 16.2%. Conclusion: The results show that this tool has an acceptable level of sensitivity to assess the risk factors of fall in hospitalized children even though the specificity was low, suggesting that this tool may enable nurses to predict the risk level of childhood falls, and develop preventive strategies against pediatric falls in children's units.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.9
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• pp.319-324
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• 2012

Vehicle safety communications is one among the important technologies in order to protect a car accident. For this, many protocols forwarding a safe message have studied to protect a chain-reaction collision when a car accident occurs. most of these protocols assume that the time of generating a safe message is the same as an accident's. If a node predicts some traffic hazard and forwards a safe message, a driver can response some action quickly. So, In this paper, we proposes a traffic hazard prediction algorithm using the communication technique. As a result, we show that the frame reception success rate of using our algorithm to the previous protocol improved about 4~5%.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2017.11a
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• pp.157-157
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• 2017

해상으로 운송되는 위험유해물질(HNS, Hazardous and Noxious Substance)은 6,000여종 이상으로 많은 종류를 포함하고 있으므로, 유출시 대응전략 수립을 위한 HNS 거동 및 위험반경 예측을 결정론적으로 제시하기 어렵다. HNS 거동예측에서는 예측의 신속성과 효율성을 고려하여 차이가 미미한 모든 종류의 HNS 특성을 모두 고려하는 대신에 거동에 크게 영향을 미칠 수 있는 특성들에 초점을 맞쳐 대표적인 거동예측 모델을 개발하여 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 HNS를 기체상, 액체상, 고체상 등 크게 3분류로 구분하고, 각각의 분류별 거동특성 모델링을 연구하였다. 물질 특성별 거동특성은 증기압, 용해도, 밀도 등을 고려하였으며, 각각의 변수에 따른 증발, 혼?, 침강 등의 거동을 모델링하였다. 물질의 거동특성 모델링은 대기 해양 확산모델의 계산에서 대기중 확산, 수중 확산, 해저면 침적 등을 결정하는 과정으로 활용된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.190-190
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• 2019

호우로 인해 도시지역에 발생하는 홍수의 대표적인 특성은 도로와 저지대의 내수침수라고 할 수 있다. 이러한 침수현상을 모의하고 예측하기 위해서는 일반적으로 도시유출해석 모형과 연계된 2차원 침수해석 모형을 활용한다. 다만, 이러한 물리적, 수치해석 도구들은 공간적인 해상도가 높고, 대상영역이 넓을수록 많은 연산시간이 소요되므로 집중호우와 같이 단시간에 많은 비가 발생하는 경우 홍수예보에 활용하는데 한계가 있다. 따라서 시나리오 기반의 침수위험 정보를 사전에 정의하나, 위험기준을 정의하는 방법에 따라 위험지역과 위험도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적으로 상세한 침수 예상 정보를 빠르고, 정확하게 제공하기 위해서 침수시나리오 기반의 침수위험 예보 기준 지도를 작성하고, 기준 지도 작성 시 위험기준 요소의 정의를 다양하게 적용하여 서울시의 침수위험 지역과 위험도의 변화를 분석하고자 한다. 여기서 침수시나리오는 76개 강우 시나리오와 SWMM모형, 2차원 침수해석모형(GIAM)을 활용하여 생산한 결과를 활용하였다. 생산된 침수시나리오는 6m 시공간 해상도를 갖지만, 예측강우를 활용한 돌발홍수예보 프로토타입의 기준 격자망을 고려하여 500m 해상도로 변환하여 분석에 활용한다. 본 연구에서는 침수위험의 유무, 위험 정도를 분류하는 위험기준을 영역 내 최대침수심, 평균침수심, 침수면적 비율 등으로 다양화하고, 각 위험기준 요소별 침수위험 예보 기준 지도를 작성한다. 또한, 실제 침수발생 사례에 작성한 침수위험 예보 기준 지도를 적용하여, 침수위험 지역과 위험도를 가장 적합하게 구현한 위험기준을 찾고자 한다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.97 no.3
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• pp.332-339
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• 2008

This study was carried out to develop the score table for prediction of landslide hazard in Gyeongsangbuk-Do province. It was studied to 172 places landslided in 23 cities and counties of Gyeongsangbuk-Do province. An analyze of the score table for landslide hazard was carried out through the multiple statistics of quantification method (I) by the computer. Factors effected to landslide occurrence quantity were shown in order of slope position, slope length, bedrock, aspect, forest age, slope form and slope. As results of the development of score table for prediction of landslide hazard in Gyeongsangbuk-Do province, total score range was divided that 107 under is stable area (IV class), 107~176 is area with little susceptibility to landslide (III class), 177~246 is area with moderate susceptibility to landslide (II class), above 247 area with severe susceptibility to landslide (I class).

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.7 no.1 s.18
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• pp.33-40
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• 2003

In this work, a novel approach was introduced to assess cost of loss resulting from risk as well as to help deciding inspection period through quantifying risk. In order to quantifying risk of city gas pipeline, frequency and consequence analysis were required. The main causes of city gas accident were analyzed to be digging, external corrosion, ground movement, and equipment failure. Tools to evaluate frequency of each cause was also suggested. Among city gas accidents, fire damage is the dominant one and mainly discussed; fatality, burning injury, and damage to building were estimated using the consequence model suggested. By combining frequency and consequence analysis, evaluating cost of risk management together with calculating example. This work could be applicable for city gas companies to plan how to manage risk most effectively.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.5
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• pp.1401-1408
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• 2000

Critical prediction models that determine whether a design entity is fault-prone or non fault-prone play an important role in reducing system development cost because the problems in early phases largely affected the quality of the late products. Real-time systems such as telecommunication system are so large that criticality prediction is more important in real-time system design. The current models are based on the technique such as discriminant analysis, neural net and classification trees. These models have some problems with analyzing cause of the prediction results and low extendability. In this paper, we propose a criticality prediction model using fuzzy rulebase constructed by genetic algorithm. This model makes it easy to analyze the cause of the result and also provides high extendability, high applicability, and no limit on the number of rules to be found.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.120-120
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• 2019

국내에서는 예측 불가능한 재난으로 인한 침수 피해 발생사례가 증가하였다. 따라서 침수 피해 예측이 더욱 중요해지고 있는 실정이다. 기존에는 주로 수치모형을 통한 침수예측을 하였고, 정보통신기술도 발달해왔지만 아직까지 수치모의에 많은 시간이 소요되기 때문에 침수 피해의 실시간 예측이 힘든 상황이다. 이에 국립재난안전연구원(2017)에서 침수예측을 위한 보간 모델인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발하였다. 이는 보간을 이용한 모델이기 때문에 그동안 사용해왔던 물리 모형보다 간단하다. 그러나 정확한 값이 아닌 보간을 이용한 모델이기 때문에 정확도를 검토할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Mapping분야에서 사용하는 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 기법을 활용하여 지도의 정확도 검토를 수행하였다. CRITIC은 형상기준, 위치기준, 면적기준을 이용하여 형상유사도를 산정하는 방법이며, 이 기법을 활용하여 국가가 제공한 침수예상도(국립해양조사원, 2010)와 SIND모델 결과 지도를 비교하였다. 형상기준은 지도의 형상을 나타내는 형상지수를 비교하고, 위치기준은 지도의 무게중심의 일치정도, 면적기준은 형상 면적을 비교하는 것이다. 지도는 총 300여개의 매칭 객체 쌍을 가지고 수행하였고, 위험도 등급은 Grade 1부터 Grade 5 까지 분류하여 나타내었다. 연구 대상지역은 ${{\bigcirc}{\bigcirc}}$시이다. 그 결과, 형상유사도는 약 200여개의 매체쌍이 0.80 이상의 값을 나타냈고, 나머지 매체 쌍은 0.75이하의 값을 나타내었다. 위험도 등급이 낮을수록 형상유사도 값은 크게 나타나고, 위험도 등급이 높을수록 형상유사도 값이 작게 나타나는 경향을 보였다. 이는 위험도 등급이 높은 곳의 경우, 해안선의 복잡한 지형형태 때문으로 판단된다. Mapping 분야에서 형상유사도 적합성 기준이 0.75이므로 결과는 60%이상이 정확하다고 판단할 수 있다. 따라서 본 연구에서 검토를 수행했던 간단한 방정식을 이용한 SIND 모델은 정확하다고 판단할 수 있다. 다만, 복잡한 지형과 현재 고려되고 있는 영향인자 외에 다양한 구조물 등을 고려한다면 형상유사도가 향상될 것이라 기대된다.