자연재해 분석을 위한 빅데이터 마이닝 기술Big data mining for natural disaster analysis
- Other Titles
- Big data mining for natural disaster analysis
- Authors
- 김영민; 황미녕; 김태홍; 정창후; 정도헌
- Issue Date
- Sep-2015
- Publisher
- 한국데이터정보과학회
- Keywords
- 기계 학습; 기상 데이터; 데이터 마이닝; 빅데이터; 자연재해; Big data; data mining; machine learning; meteorologic data; natural disaster
- Citation
- 한국데이터정보과학회지, v.26, no.5, pp.1105 - 1115
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국데이터정보과학회지
- Volume
- 26
- Number
- 5
- Start Page
- 1105
- End Page
- 1115
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/156340
- DOI
- 10.7465/jkdi.2015.26.5.1105
- ISSN
- 1598-9402
- Abstract
- 자연재해 빅데이터 분석은 현재 소셜 미디어 데이터 등 텍스트 데이터를 중심으로 시작되고 있으며 이는 재난관리의 네 단계인 예방, 대비, 대응, 복구에서 마지막 두 단계에 주로 해당된다. 반면 기상 데이터 자체에 대한 빅데이터 분석은 사전 관리에 해당하는 예방, 대비 단계에 활용될 수 있어 이와 관련한 연구 사례에 대한 체계적인 정리가 필요하다. 본 논문은 리뷰 논문으로서, 자연재해 영역에서 텍스트 데이터 외의 빅데이터를 다루는 분석 기술들에 대해 소개한다. 이를 위해 기상 관련 분야에서 사용되고 있는 데이터 마이닝 및 기계 학습 기술들을 살피고 각 기상 데이터의 특성에 맞춰 기존의기술들이 어떻게 변형되는 지 밝힌다. 우선 2절에서 빅데이터, 데이터 마이닝, 기계 학습에 대한 기본 개념을 설명하고 3절에서 데이터 마이닝 및 기계 학습 기술의 실제 적용 사례를 상세히 정리한다. 4절에서는 자연재해 대응에 이러한 기술들이 직접 활용되는 예를 소개하고 마지막에 결론으로 마무리한다.
- Files in This Item
-
Go to Link
- Appears in
Collections - 서울 기술경영전문대학원 > 서울 기술경영학과 > 1. Journal Articles
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.