건물별 화재 위험도 예측 및 분석: 재산 피해액과 화재 발생 여부를 바탕으로 (Risk Prediction and Analysis of Building Fires –Based on Property Damage and Occurrence of Fires-)

서지정보

· 발행기관 : 사)한국빅데이터학회
· 수록지 정보 : 한국빅데이터학회 학회지 / 6권 / 1호 / 133 ~ 144페이지
· 저자명 : 이인아, 오형록, 이준기

초록

본 논문은 서울시에 존재하는 건물을 대상으로 화재 발생 시 재산 피해액, 화재 발생 여부를 예측하여건물별 화재 위험도를 도출하였다. 본 연구는 건물의 특성뿐 아니라 해당 건물이 속한 행정동의 특성 및소방 시설 접근성과 같은 변수를 활용하였다는 점에서 기존 선행연구와의 차이점을 지닌다. 앙상블보팅(Ensemble Voting) 기법을 활용해 서로 다른 알고리즘을 병합했으며, 이를 통해 재산 피해액과 화재 발생 여부를 예측하고 변수 중요도를 추출하여 화재 위험도를 산출하는 방향으로 연구를 진행하였다. 구축된 모델을 사용하여 서울시에 존재하는 300개 건물을 대상으로 적용한 결과, 화재 위험도 1등급의 경우 건물내 세대 수가 많으며, 관할 119안전센터가 가장 멀리 위치하는 등 화재 발생 시 그 규모를 키울 수 있는 요인들이 많은 것으로 나타났다. 반면 5등급의 경우, 주변 건물 수나 사업체 수는 많지만, 관할 119안전센터가 가장 가까이 위치해 있어 화재에 적절히 대응할 수 있는 건물들로 나타났다.

영어초록

This paper derives the fire risk of buildings in Seoul through the prediction of property damage and the occurrence of fires. This study differs from prior research in that it utilizes variables that include not only a building’s characteristics but also its affiliated administrative area as well as the accessibility of nearby fire-fighting facilities. We use Ensemble Voting techniques to merge different machine learning algorithms to predict property damage and fire occurrence, and to extract feature importance to produce fire risk. Fire risk prediction was made on 300 buildings in Seoul utilizing the established model, and it has been derived that with buildings at Level 1 for fire risks, there were a high number of households occupying the building, and the buildings had many factors that could contribute to increasing the size of the fire, including the lack of nearby fire-fighting facilities as well as the far location of the 119 Safety Center.
On the other hand, in the case of Level 5 buildings, the number of buildings and businesses is large, but the 119 Safety Center in charge are located closest to the building, which can properly respond to fire.

참고자료

· 없음