Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기술진흥센터의 대학 ICT 연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2020-2018-0-01417). 또한, 2018 년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(No. NRF-2018R1D1A1B07048380)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2020.11a
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- Pages.781-783
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- 2020
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Design and Implementation of Predicting the Heatwave Vulnerable Class Using Digital Twin Based on Big Data
빅데이터기반 디지털 트윈 활용 폭염 취약계층 예측 시스템의 설계 및 구현
- Na, HyungSun (Department of Computer Engineering, Hoseo University) ;
- Kim, JongIn (Department of Computer Engineering, Hoseo University) ;
- Ahn, Jinhyun (Dept. of Management Information Systems, Jeju National University) ;
- Jun, Daesung (Dept. of Public Administration, Junju University) ;
- Im, Dong-Hyuk (School of Information Convergence, Kwang-Woon University)
- 나형선 (호서대학교 컴퓨터공학과) ;
- 김종인 (호서대학교 컴퓨터공학과) ;
- 안진현 (제주대학교 경영정보학과) ;
- 전대성 (전주대학교 행정학과) ;
- 임동혁 (광운대학교 정보융합학부)
- Published : 2020.11.05
Abstract
여름철만 되면 폭염 취약계층의 피해 소식이 꾸준히 발생하고 있다. 본 연구는 폭염 취약계층을 예측하기 위한 방법으로 통신사와 공공데이터에서 유동인구데이터, 전기사용량, 온도데이터, 건물 면적, 병원 접근성 등을 활용하여 분석하였다. 디지털 트윈 기법을 활용해 분석결과 높은 온도대비 면적당 전기사용량이 적으며 동시에 유동인구가 많고 병원 접근성이 떨어질수록 폭염 취약계층일 확률이 높을 것으로 예측하였다.
Keywords