Accuracy of Fire-risk Prediction Based on Weather Information

기상정보에 근거한 화재위험 예측의 정확성

화재 위험에 대해 인지하고 화재를 예방하는 것은 안전하고 발전 가능한 사회를 만드는데 중요한 요소이다. 기상 조건은 화재에 직간접적으로 영향을 미칠 수 있다. 이 논문은 기상 데이터를 활용하여 국내 모든 유형의 화재 위험을 예측하는데 목적을 두었다. 화재조사데이터 및 기상데이터를 분석하기 위해 인공신경망과 의사결정트리를 활용하였다. 국내에서 발생한 모든 유형의 화재에 대해 입력 변수에 따른 예측에 미치즌 영향을 분석해 보았다. 이 연구는 화재 위험 예측에서 기상 조건 사용의 타당성을 알아보고 보다 체계적인 기상데이터 사용으로 화재 예측 분석 방법에 기여하고자 한다.

Predicting fire risks and preventing fires are important to the creation of a safe and developable society. Weather conditions can directly or indirectly affect fires. This paper focused on using weather conditions to predict the risks of all types of fire incidents, including those in wildland and urban areas, in South Korea. Both artificial neural networks and decision trees were used to predict fire risks through analyses of fire-incident and meteorological data. The effects on prediction accuracy due to changes in the input variables are compared using a prediction model that includes all of the fires that occur in South Korea. This study confirmed the feasibility of using weather conditions in fire-risk prediction. A more systematic use of meteorological data could contribute to urban fire prevention.