• 제목/요약/키워드: Boosted Decision Tree Regression

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머신러닝을 이용한 경기도 화재위험요인 예측분석 (Predictive Analysis of Fire Risk Factors in Gyeonggi-do Using Machine Learning)

  • 서민송;에베르 엔리케 카스티요 오소리오;유환희
    • 한국측량학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.351-361
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    • 2021
  • 화재는 막대한 재산과 인명피해를 초래하고 있으며 크고 작은 화재가 지속해서 발생하고 있다. 따라서 본 연구는 화재 유형별로 화재에 영향을 미치는 각종 위험요인을 예측하고자 한다. 전국에서 화재 발생 건수가 가장 많은 경기도를 대상으로 화재발생위험요인 예측분석을 실시하였다. 또한, 머신러닝 방법인 SVM, RF, GBRT를 활용하여 각 모형의 정확성을 MAE,RMSE를 통해 적합도가 높은 모형을 제시하였으며 이를 토대로 경기도 화재발생요인 예측분석을 실시하였다. 머신러닝 방법 3가지를 비교분석한 결과 RF가 MAE 1.517, RMSE 1.820으로 나타났으며 MAE, RMSE 검증데이터 및 시험데이터의 경우 MAE값 0.024, RMSE값 0.12의 차이로 매우 유사하게 나타나 가장 우수한 예측력으로 나타났다. RF기법을 적용하여 분석한 결과 공통적으로 발화장소가 화재발생에 가장 큰 영향을 주는 위험요인으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 화재발생에 영향을 주는 요인들의 위험순서를 파악하여 화재안전관리의 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.