• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.39 no.6
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• pp.351-361
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• 2021

The seriousness of fire is rising because fire causes enormous damage to property and human life. Therefore, this study aims to predict various risk factors affecting fire by fire type. The predictive analysis of fire factors was carried out targeting Gyeonggi-do, which has the highest number of fires in the country. For the analysis, using machine learning methods SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest), GBRT (Gradient Boosted Regression Tree) the accuracy of each model was presented with a high fit model through MAE (Mean Absolute Error) and RMSE (Root Mean Squared Error), and based on this, predictive analysis of fire factors in Gyeonggi-do was conducted. In addition, using machine learning methods such as SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest), and GBRT (Gradient Boosted Regression Tree), the accuracy of each model was presented with a high-fit model through MAE and RMSE. Predictive analysis of occurrence factors was achieved. Based on this, as a result of comparative analysis of three machine learning methods, the RF method showed a MAE = 1.765 and RMSE = 1.876, as well as the MAE and RMSE verification and test data were very similar with a difference between MAE = 0.046 and RMSE = 0.04 showing the best predictive results. The results of this study are expected to be used as useful data for fire safety management allowing decision makers to identify the sequence of dangers related to the factors affecting the occurrence of fire.

• Journal of the Korean Applied Science and Technology
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• v.35 no.3
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• pp.606-611
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• 2018

City natural gas is classified flammable hazardous gas and should be secured according to explosion risk assessment determined by Industrial Standard KS C IEC. In this study, leak size, ventilation grade and effectiveness were adopted to the KS C IEC for risk assessment in natural gas supply system. To evaluate the applicability of the computational fluid dynamics (CFD), the risk assessment was studied for four different conditions using hypothetical volume($V_z$) valuesfrom gas leak experiments, KS C IEC calculation, and CFD simulation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.705-705
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• 2012

우리나라는 최근 여름철 태풍 및 집중호우로 인해 많은 토석류 및 산사태가 발생하고 있다. 작년 7월에도 집중호우로 인해 서울시 우면산 일대와 강원도 춘천에 많은 인적 물적 피해를 입었다. 해마다 반복되는 토석류나 산사태의 위험을 감소시키기 위해서는 보다 정확한 위험지역 예측모델을 필요로 한다. 본 연구는 토석류 및 산사태의 위험과 취약지역을 예측하기 위하여 GIS기반의 Weight of Evidence 기법을 적용하여 위험지역을 분석 하고자 한다. 2006년 태풍 에위니아에 의해 많은 토석류 피해를 입은 강원도 인제군 가리산일대를 대상으로 하였으며 토석류 및 산사태 위치 자료는 2005년, 2006년 토석류 발생 전후 항공사진의 중첩분석을 토대로 발생 지역을 추출하였다. 토석류 및 산사태발생에 영향을 미치는 지형, 지질, 토양, 수문, 임상 등의 인자들은 GIS를 이용하여 DB로 구축하였다. 베이시안 확률기법(Bayesian Method)에 기반 하여 구축된 DB와 결합하여 각각의 인자의 가중 값 W+, W-를 계산하여 상관관계를 분석하고 Weight of Evidence 기법을 적용하여 위험지역을 정량적으로 평가하고자 한다.

• Convergence Security Journal
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• v.16 no.2
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• pp.63-70
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• 2016

With the development of information and communication technologies like internet, the environment where people are able to access internet at any time and at any place has been established. As a result, cyber threats have been tried through various routes. Of cyber threats, DDoS is on the constant rise. For DDoS prediction modeling, this study drew a DDoS security index prediction formula on the basis of event data by using a statistical technique, and quantified the drawn security index. It is expected that by using the proposed security index and coming up with a countermeasure against DDoS threats, it is possible to minimize damage and thereby the prediction model will become objective and efficient.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2002.06a
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• pp.165-172
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• 2002

전통적으로 소프트웨어 프로젝트는 납기지연, 예산초과, 높은 결함율 등으로 타 산업분야의 프로젝트에 비해 매우 높은 실패율을 기록하고 있는 것으로 알려져 있다. 이 같은 소프트웨어 프로젝트의 실패원인에 대한 많은 연구결과는 소프트웨어가 갖고 있는 범위와 요구사항 정의의 어려움, 비가시성으로 인한 초기견적의 부정확성, 역시 가시성의 부족으로 진행상황파악의 어려움에 따른 진척관리의 애로, 더욱 큰 문제는 변경의 용이성과 변경에 대한 추적의 어려움 등을 지적하고 있다. 실패한 프로젝트들의 내용을 보면 대부분 계획의 부정확성이나 위험에 대한 대처의 부족 또는 진행 중 발생하는 변경에 대한 통제의 실패에서 찾아 볼 수 있다. 정확한 예측과 위험 예방 그리고 효과적인 통제대책이 소프트웨어 프로젝트를 성공으로 이끄는 3두 마차라는 지적이다. 정확한 예측의 핵은 프로젝트 산출물인 제품에 대한 정확한 규모측정에 있고, 위험 예방은 복잡도가 높거나 불확실성이 높은 컴포넌트의 자원소요에 대한 예측과 이에 대한 준비의 소홀에서 찾을 수 있으며, 효과적인 통제대책은 프로젝트 관리 프레임워크가 튼튼하지 못하거나 이의 준수를 위한 노력의 결핍에서 찾을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이 3두 마차 중 가장 근간이 되고 시발점이 되는 제품의 규모에 대한 예측에 초점을 맞추어 규모측정에 가장 합리적이고 객관적이며 실용성이 높다고 현재 국제적으로 높은 평가를 받고 있는 기능점수를 프로젝트 관리에 어떻게 활용해야 프로젝트를 성공시킬 수 있을 지의 방법에 대한 검토 결과를 제시고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.422-422
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• 2022

최근 기후변화와 도시화 등의 영향으로 인해 전 지구적으로 홍수 피해의 규모와 홍수발생 빈도가 증가하고 있다. 특히, 전 세계 인구의 약 50% 이상이 거주하고 있는 연안지역의 홍수피해 위험성은 급격히 증가하고 있는 추세이며, 각 국가는 홍수 피해를 저감하고 예방하기 위한 노력을 지속적으로 기울이고 있다. 본 연구에서는 연안지역의 감조하천을 대상으로 홍수 예경보 의사결정기법을 개발하고자 하였다. 이를 위해 감조하천에서 관측된 수위는 조석에 의한 수위(조석 성분), 파고에 의한 수위(파고 성분), 강우에 의한 수위(강우-유출 성분), 그리고 잡음에 의한 수위(잡음 성분)의 4가지 수문 성분으로 구성되어 있다고 정의하였고, 감조하천의 예측 강우 성분에 해당하는 예측 수위를 추정하기 위해 수위-유량 관계 곡선식을 개발하고자 하였다. 또한 각 수문 성분별 위기 경보 단계를 설정하고, Bayesian Network를 활용하여 수문 성분들의 위험을 종합적으로 고려할 수 있는 홍수 예·경보 의사결정 기법을 개발하였다. 3가지 난수 발생 방법에 따라 Bayesian Network 모형을 통해 다양한 수문 조건에 따른 조건부 확률을 산정하였으며, 정확도 검토를 수행한 결과 F-1 Socre가 25.1%, 63.5% 및 82.3%의 정확도를 보였다. 향후 본 연구에서 제시한 방법론을 활용한다면 기상청에서 제공하고 있는 예측 강우 및 GRM 모형을 통해 유출량을 산정하고, 이를 예측 수위로 변환하여 연안 지역의 홍수 위험도 매트릭스를 통해 홍수 예·경보에 대한 의사결정을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.373-373
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• 2012

위험도(risk)는 복잡성(complexity)과 불확실성(uncertainty)라는 2가지 주요 특징으로 인해 위험도를 정확하게 예측하는 것은 불가능하다. 대표적인 수공구조물인 댐이 각종 모니터링을 통해서 안전하다고 판단된다 하더라도 하류지역에 도시가 존재한다면 여전히 잔존위험도(residual risk)는 존재한다. 댐의 파괴가 일반적으로 발생하는 사상은 아니지만 대규모 인명피해, 재산 및 환경피해로 이어지기 때문에 작은 위험도라 할지라도 이에 대한 감시 및 관리가 필수적이다. 댐 위험도 분석을 위해서 Event Tree 또는 Fault Tree가 일반적인 해석 방법으로 이용되고 있으나 잠재적인 파괴모드에 대한 복잡성과 불확실성을 고려하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해서 Bayesian Network 기반의 위험도 해석기법을 제안하고자 한다. 특히 수문학적 위험도와 관련된 분석을 위해서 Bayesian Network의 구성 방안, 매개변수 추정, 위험도 해석 등 기존 해석 방법을 개선한 댐 위험도 해석 기법을 개발하고자 하며 개발된 방법론을 국내 실제댐에 적용하여 적합성을 평가하였다.

• The Journal of the Petrological Society of Korea
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• v.27 no.1
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• pp.49-66
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• 2018

Volcano hazard mapping became a focus of scientific inquiry in the 1960s. Dwight Crandell and Don Mullineaux pioneered the geologic history approach with the concept of the past is the key to the future, to hazard mapping. The 1978 publication of the Mount St. Helens hazards assessment and forecast of an eruption in the near future, followed by the large eruption in 1980 demonstrated the utility of volcano hazards assessments and triggered huge growth in this area of volcano science. Numerical models of hazardous processes began to be developed and used for identifying hazardous areas in 1980s and have proliferated since the late 1990s. Model outputs are most useful and accurate when they are constrained by geological knowledge of the volcano. Volcanic Hazard maps can be broadly categorized into those that portray long-term unconditional volcanic hazards-maps showing all areas with some degree of hazard and those that are developed during an unrest or eruption crisis and take into account current monitoring, observation, and forecast information.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.25 no.3
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• pp.131-153
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• 2008

This paper calculates the Risk Index of Korean securities industry that summarizes the information contained in seventeen financial indicators that represent risk categories such as capital adequacy(C), asset quality(A), earnings(E), and liquidity(L) by using the NBER statistical methodology. For the validation of Risk Index, expected default frequency has been used, and the result has been proved to be positive. According to the compiled Risk Index, the level of risks of Korean securities industry has been decreasing from the second quarter of 2003 to the first quarter of 2006 by 22 percent. But the risk has been increasing during the periods from the first quarter of 2002 to the first quarter of 2003 and from the first quarter of 2006 to the last quarter of 2006.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.6
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• pp.134-143
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• 2010

This paper proposes a framework for classifying metric-based software quality prediction models, especially case of software criticality, into four types. Models are classified along two vectors: input metric forms and the necessity of past project data. Each type has its own characteristics and its strength and weakness are compared with those of other types using newly defined criteria. Through this qualitative evaluation each organization can choose a proper model to suit its environment. My earlier studies of criticality prediction model implemented specific models in each type and evaluated their prediction performances. In this paper I analyze the experimental results and show that the characteristics of a model type is the another key of successful model selection.