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저자정보
김광영 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제8호
발행연도
2020.8
수록면
1,495 - 1,500 (6page)
DOI
10.9728/dcs.2020.21.8.1495

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본 연구에서는 지진이 발생할 경우에 해당 지역의 건물들의 지진피해를 예측하고자 한다. 이를 위해서 해당 지역에 발생한 지진피해의 데이터가 있어야 한다. 본 연구에서는 규모 5.0의 지진이 발생했다고 가정을 하고 지진에 따른 건물의 피해 등급을 1에서부터 5등급까지로 나누었다. 본 연구에서는 실제 30만 건물에 대한 학습데이터 셋을 구축하였다. 또한 본 논문에서는 건물 유형, 건물 용도, 거리, 건물 높이, 건축연도 등의 다양한 변수 값들이 지진피해에 영향을 미치는 것에 대해 분석하였다. 본 연구에서 구축한 약 30만건의 학습데이터를 사용하고 LSTM모델을 활용하여 예측한 결과 정확도(accuracy)는 0.928%로 나타났다.
#지진 피해평가 #학습데이터 #건물 피해 #지진 시뮬레이션 #LSTM #Seismic Risk Assessment #Data Collection #Building Damage #Seismic Simulation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 신경망 기반 지진피해 평가
Ⅲ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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