인공신경망을 이용한 제조시설 화재위험 예측모델 개발 연구

A Study on Development of Fire Risk Prediction Model in Manufacturing Facilities Using Artificial Neural Network

보험사들이 제조시설의 화재를 담보하는 보험상품을 활성화하고 고도화하기 위해서는 화재위험 평가기법의 개발이 선행되어야 한다. 본 연구는 다양한 예측모형에서 사용된 인공신경망을 이용하여 제조시설을 대상으로 화재발생 위험도를 평가하기 위한 모형을 개발하고자 하였다. 학습과 검증을 위한 자료는 OO보험사에서 의뢰를 받아 OOO사에서 수행한 제조시설 위험 실사자료 및 보험사고 DB이며, 위험 실사자료의 9개 평가항목에 대한 결과 값을 입력값으로, 사업장의 화재발생여부를 출력값으로 사용하였다. 구축된 인공신경망 모형의 예측성능을 검증한 결과, 73%의 적중률을 보였다. 그러나 실무적으로 화재보험의 위험성평가에 활용될 수 있도록 높은 적중률을 가지는 모형을 개발하기 위해서는 보다 많은 학습데이터가 필요할 것으로 판단된다.

In order to expand or grow a fire insurance business for manufacturing facilities, insurance companies need to build fire risk assessment model. This paper is focused on building the model for fire risk assessment using Artificial Neural Network(ANN) suggested for predicting of fire accident in the manufacturing facilities. Input layer variables in ANN are composed of 9 assessment factors from risk survey reports ordered by OO Insurance and performed by OOO Company. Verification result for trained ANN show that the hit ratio is 0.7 considered to be relatively significant value. But it need many more training data to improve forecasts of fire accident in manufacturing facilities, which can be applied to risk assessment for fire insurance.