교보문고 SCHOLAR 스콜라
이 자료는 국가지식 연계기관과의 협약에 따라 무료로 제공됩니다.
원문을 이용하시기 위해서는 연계기관의 정책을 따르고 있으니
궁금하신 사항은 연계기관을 통해 문의하시기 바랍니다.
곧 연계기관으로 이동합니다
본문내용 바로가기
홈 > 한국방재안전학회 > 한국방재안전학회 논문집
논문 표지

기계학습기법을 이용한 땅밀림 위험등급 분류

원문보기 원문저장 인용정보복사 구매 4,120원

국문 초록

본 연구에서는 6개의 기계학습 기법들을 활용하여 2019년과 2020년 전국 땅밀림 현장조사 결과를 기반으로 땅밀림 위험지역을 A부터 C까지 3개 등급(A등급: 위험, B등급: 보통, C등급: 양호)으로 구분할 수 있는 분류모형을 구축하고, 분류 정확도를 비교·분석한다. 기계학습 기법으로는 K-Nearest Neighbor, Support Vector Ma...

[더보기]

영문 초록

In this study, classification models were built using machine learning techniques that can classify the soil creep risk into three classes from A to C (A: risk, B: moderate, C: good). A total of six m...

[더보기]

목차

1. 서 론
2. 기계학습기법
3. 적용 및 분석결과
4. 결 론
Acknowledgment
References