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학술저널
저자정보
황현숙 (앤시정보기술) 서영원 (앤시정보기술) 전태건 (앤시정보기술) 김창수 (부경대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제21권 제5호
발행연도
2018.5
수록면
599 - 608 (10page)

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As natural disasters are increasing due to the unusual weather and the modern society is getting complicated, the rapid change of the urban environment has increased human disasters. Thus, citizens are becoming more anxious about social safety. The importance of preparation for safety has been suggested by providing the disaster safety services such as regional safety index, life safety map, and disaster safety portal application. In this paper, we propose an application framework to predict the urban safety index based on user’s location with realtime weather/atmosphere data after creating a predication model based on the machine learning using number of occurrence cases and weather/atmosphere history data. Also, we implement an application to provide traffic safety index with executing preprocessing occurrence cases of traffic and weather/atmosphere data. The existing regional safety index, which is displayed on the Si-gun-gu area, has been mainly utilized to establish safety plans for districts vulnerable to national policies on safety. The proposed system has an advantage to service useful information to citizens by providing urban safety index based on location of interests and current position with realtime related data.
#Urban Safety Service Model #Big Data Analysis #Regional Safety Index #Machine Learning Algorithm

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 도시안전서비스 시스템 설계
4. 시스템 구현
5. 결론
REFERENCE

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