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유전자 알고리즘을 이용한 웨이블릿분석 및 인공신경망기법의 통합모형구축 (A Hybrid System of Wavelet Transformations and Neural Networks Using Genetic Algorithms: Applying to Chaotic Financial Markets)

  • Shin, Taek-Soo;Han, In-Goo
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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    • pp.271-280
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    • 1999
  • 인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

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주식 시장 예측을 위한 π-퍼지 논리와 SVM의 최적 결합 (An Optimized Combination of π-fuzzy Logic and Support Vector Machine for Stock Market Prediction)

  • 다오두안훙;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제20권4호
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    • pp.43-58
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    • 2014
  • 최근 정보기술의 발전으로 복잡하고 방대한 양의 주가 데이터에 대한 실시간 분석이 가능해지면서 인공지능 기법을 활용해 주식 시장의 등락을 예측하고, 이를 기반으로 매매 거래를 수행하는 트레이딩 시스템에 대한 세간의 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 이러한 트레이딩 시스템의 시장 예측 알고리즘으로 활용될 수 있는 새로운 주식 시장 등락 예측 모형을 제시한다. 본 연구의 제안 모형은 ${\pi}$-퍼지 논리를 이용해 모든 입력변수의 차원을 low, medium, high로 퍼지변환한 입력값을 대상으로 Support Vector Machine(SVM)을 적용하여 익일 시장의 등락을 예측하도록 설계되었다. 그런데 이 경우 입력변수의 수가 3배로 늘어나기 때문에, 적절한 입력변수의 선택이 요구된다. 이에 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 활용하여 입력변수 선택 집합을 최적화하도록 하였으며, 동시에 ${\pi}$-퍼지 논리 및 SVM에 적용되는 조절 파라미터들의 값도 함께 최적화 하도록 하였다. 모형의 성능을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 2004년부터 2013년까지의 10년치 국내 주식시장 데이터를 기반으로 한 KOSPI 200 지수의 등락 예측에 제안모형을 적용해 보았다. 이 때, 비교모형으로 로지스틱 회귀모형, 다중판별분석, 의사결정나무, 인공신경망, SVM, 퍼지SVM 등도 함께 적용시켜 성과를 정밀하게 검증해 보고자 하였다. 그 결과, 제안모형이 예측 정확도는 물론 투자수익률(Return on Investment) 측면에서도 다른 모든 비교모형들에 비해 월등히 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

데이터 웨어하우스 성능 관리를 위한 DBMax의 확장 (An Extension of the DBMax for Data Warehouse Performance Administration)

  • 김은주;용환승;이상원
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제10D권3호
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    • pp.407-416
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    • 2003
  • 데이터베이스의 사용이 증가하고 다루어야 하는 데이터의 양이 방대해지면서 데이터베이스 시스템을 효율적으로 사용하기 위한 성능 관리 기술이 중요해지고 있다. 특히 데이터 웨어하우스는 대용량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석을 수행하거나 전략적 의사 결정을 위해 사용하기 때문에 신속한 질의 응답을 위한 성능 관리가 무엇보다 중요하다. 데이터 웨어하우스는 일반 운영계 시스템과는 다른 목적과 특성을 가지기 때문에 그에 적합한 성능 모니터링 방법 및 튜닝 기술이 필요하다. 본 연구에서는 OLTP(On-Line Transaction Processing)용 오라클 데이터베이스를 위한 국산 성능 관리 도구인 DBMax를 데이터 웨어하우스 환경에 적합하도록 기능을 확장한다. 우선 데이터 웨어하우스 응용 분야를 지원하기 위한 오라클 9i의 요약 관리(summary management) 기능과 ETL(Data Extraction, Transformation and Loading) 기능을 중심으로 데이터 웨어하우스 시스템의 성능 관리시 고려해야 할 요구 사항을 분석하고 이를 지원하는 DBMax의 확장 아키텍처를 설계 및 구현한다. 구체적으로 요약 관리와 ETL 작업을 지원하기 위한 오라클 9i의 다양한 스키마 객체에 대한 정보와 성능 관련 지표를 제시하여 데이터 웨어하우스 환경에서 수행되는 질의에 대한 SQL 튜닝 기능을 강화한다. 또한 사후 분석을 위한 BBMax의 로그 파일에서 의미 있는 SQL 문을 추출하여 잠재적으로 유용한 실체화된 뷰를 추천하는 요약 권고 기능을 추가한다.

웹 고객의 개인화를 지원하는 지식기반 통합시스템 (A Knowledge-assisted Hybrid System for effectively Supporting Personalization of a Web Customer)

  • 김철수
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제9B권1호
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    • pp.1-6
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    • 2002
  • 인터넷이 등장하면서 수 많은 고객이 웹 사이트를 방문하고, 구매나 컨텐츠 이용 등의 다양한 활동을 하게 된다. 그로 인해 웹 시스템에는 방대한 양의 자로가 축적되고 그 자료는 고객의 개인화(Personalization)된 서비스를 가능하게 한다. 고객의 개별적인 특성이나 선호도를 반영한 개인화는 웹 시스템은 봇물처럼 개발되고 있으며, 인터넷 시스템에서 고객의 정보를 분류하기 위해서는 정성적인 지식과 정량적인 지식을 체계적으로 반영하여야 한다. 이러한 두 종류의 지식이 최적의 솔루션을 제공할 수 있도록 사용되어지기 위해서는 일관성과 유연성을 갖는 지식 통합이 이루어져야 한다. 지식 통합은 고객의 개인 선호도를 반영하거나 잘 분류할 수 있게 하기 위해서 먼저 지식 표현이 전제된다. 본 연구는 이러한 지식 통합시스템을 웹 투자 고객에 초점을 맞추어 프로토타입을 개발하였다. 개발된 시스템은 정성적 지식의 추출과 추론 방식 그리고 정성적 지식과 정량적 지식과의 통합 방식을 사용하고 있으며, 고객의 개인 선호도 입력에서부터 포트폴리오 구성가지 전반적인 프로시져를 잘 반영하고 있다. 제안한 지식기반 통합 모형을 가지고 실험적인 분석을 통하여 개인 선호도를 고려한 투자의사결정 문제의 퇴적 포트폴리오 구성에서 우수성을 보이며 정성적 지식이 갖는 투자환경의 변화에 매우 탄력적임을 보여준다.

민간의 공공데이터 활용을 위한 이용의도에 미치는 영향에 관한 실증적 연구 (An Empirical Study on the Influence on Public Data Usage in Private Business Sectors)

  • 차영일;최성규;한경석
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권6호
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    • pp.9-17
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    • 2017
  • 공공데이터 개방은 국가의 흥망을 결정하는 중요한 과제로 인식되고 있다. 글로벌 경제 위기 이후에 경제 활성화에 고심하고 있는 각국 정부는 높은 경제적 효과를 창출하고자 신경제 성장 동력으로 공동데이터 공급을 확대하고 있다. 따라서 전 세계적으로 급속히 전파되고 있는 공공데이터 민간 활용은 일자리 창출과 경제 활성화를 실현하기 위해 필연적으로 추진해야 하는 신경제 성장 동력으로 인식됨으로, 민간의 공공데이터 활용을 위한 이용의도에 미치는 영향에 관한 연구가 절실히 요구되는 시점이다. 이 연구는 다음과 같은 목적을 달성하고자 시도했다. 첫째, 공공데이터를 사용할 의사에 대한 시스템 품질, 정보 품질, 정보 보안, 사회적 영향, 공공 기관의 혁신 및 지원과 같은 독립 변수의 영향을 조사했다. 둘째, 독립적인 변수와 사용 의도(종속 변수)에 대한 중재 변수인 인지된 사용용이성(PEU)과 인지된 유용성(PU)의 영향을 조사했다. 셋째, 활용 유형, 공공데이터 이용 빈도, 중재 변수로서의 직업 및 전자 정부 서비스 이용 빈도를 선정하여 독립변수와 종속 변수(민간 부문에서의 이용 의도)와의 관계에 미치는 영향을 조사하였다. 연구 결과는 공공데이터 서비스를 활용하기 위한 전략 개발에 유용할 것으로 기대된다.

국립공원 이해당사자간 갈등 관리를 위한 사회연결망 분석의 적용 -태안해안국립공원 사례 연구- (Social Network Analysis for Conflict Management in a National Park : A Case Study of the Taean-Haean National Park, Republic of Korea)

  • 이영주;이동호;이주연;김현;김성일
    • 한국산림과학회지
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    • 제95권3호
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    • pp.235-239
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    • 2006
  • 이 연구는 사회연결망분석을 이용한 이해당사자간 관계 구조(relational structure) 분석이 국립공원 관리에 나타난 갈등을 분석하고, 보다 효율적인 갈등해결 방안을 제시하는 연구방법론으로서 타당한지 살펴보고자 하였다. 태안해안 국립공원 이해당사자 12명을 전화면접 설문조사 하여 국립공원 관리를 둘러싼 갈등에 대한 인식과, 갈등발생시 맺는 응답자간 사회연결망 특성을 평상시에 맺는 사회연결망 특성과 비교하여 살펴보았다. 갈등 발생시에는 국립공원관리공단으로부터 정보를 구하지 않는 응답자의 수가 평상시보다 많았고, 갈등 발생시 중요 의사 결정을 할 때 응답자들은 평상시보다 외톨이가 더 많이 나타나 응답자들간 상호교류가 덜 활발하였다. 갈등 해결을 위해 국립공원관리공단은 이해당사자에게 정보를 직접 전달하기보다는 이해당사자들이 선호하는 정보원에게 정보를 배분하고, 외톨이로 분산된 이해당사자가 서로 교류하여 협력적 관계를 형성할 수 있도록 매개자를 찾거나 제3자를 개입하도록 할 필요가 있음을 확인하였다. 따라서, 사회연결망 분석이 국립공원을 둘러싼 갈등관리 연구에 이바지 할 수 있는 연구방법론이라고 볼 수 있으며 향후 보다 다양한 국립공원 갈등 관리 연구에 응용할 필요가 있다.

GIS 기반의 미더덕 SFG(Scope for Growth)를 이용한 양식장의 적지선정 (GIS-Based Suitable Site Selection for Aquaculture Using Scope for Growth of Styela Clava)

  • 박정현;서용철
    • 한국지리정보학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.81-90
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    • 2013
  • 본 연구는 GIS를 기반으로 한 미더덕 SFG를 이용하여 미더덕 양식장의 적지를 선정하는데 있다. 미더덕 양식은 2001년 15,084M/T의 생산량을 기록하였으나 2005년 1,412M/T로 생산량이 급격히 감소하였다. 이후 연간생산량은 조금씩 증가하여 2012년 2,484M/T를 나타냈으나 여전히 초기 생산물량에 미치지 못하고 있는 실정이다. SFG는 환경과 생물간의 상호연관성을 나타내고 양식생물의 성장도를 나타낸다. SFG 개념을 이용하여 GIS 기반의 적지선정이 가능하며, 양식장의 지속적인 생산성확보를 위한 어장관리시스템 구축에 활용할 수가 있다. 진동만 미더덕 양식장에 대한 GIS 기반의 미더덕 SFG를 이용한 적지 선정을 하여본 결과 해역 전체의 SFG는 0.054~0.57J/day의 범위를 보였으며, 대상해역과 중첩시킨 미더덕 양식장의 SFG 역시 0.054~0.57J/day로 분포하고 있다. 또한 미더덕 양식장의 SFG와 실제 생산량의 상관성 r=0.786, p<0.05 로 높은 상관성을 보이고 있다. GIS 기반 양식장의 서식지적합도 산정을 통한 어장관리시스템 구축은 양식장의 적지선정과 양식장의 지속가능한 생산량을 확보할 수 있으며, 환경의 변동과 양식생물성장의 인과관계를 객관화 할 수 있는 체계를 도입함으로서, 지속적인 어장관리를 위한 의사결정방안을 도출 할 수 있다.

일반측량성과도에 의한 수치지도의 수시갱신방법 연구 (A study on the Realtime Update of the Digital-Map by the General Survey Map)

  • 이상길;권재현;전재한
    • 대한공간정보학회지
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    • 제15권3호
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    • pp.19-26
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    • 2007
  • 수치지도의 수정갱신은 사업으로 구축한 NGIS 수치지도의 활용성 향상과 최신성 유지, 확보 차원에서 추진되어 전국 5개 권역 1권역씩 5년 주기로 항공사진, 위성영상 등을 이용해 수치지도를 일괄 갱신해오다가, 3차 NGIS 시행과 더불어 갱신방안도 대도시2년, 기타지역4년 주기로 하여 일괄갱신과 부분, 수시(실시간)갱신을 병행하는 방안으로 개선되었다. 따라서 그 어느 때보다 다양한 지리정보(도면, 성과도, 지도 등)를 수치지도의 정 위치에 결합할 수 있는 매칭기법이 요구되고 있다. 본 연구에서는 중앙점 기반의 매칭 알고리즘을 개발하고 이를 활용하여 일반측량성 과도(도면)를 수치지도 수정갱신에 이용할 수 있는 방법을 제시하였다. 본 연구를 통하여 일반 측량성과도는 측량법상 일반 측량업에서 실시하는 토지의 민간 개발행위 인허가시 실측되는 도면으로 개발시점에 실측된다는 최신성과 개발의사결정에 필요한 다양한 콘텐츠(도로, 건물, 배수관, 맨홀 등)를 포함하는 활용성 만족으로 수치지도의 수시 갱신자료로 활용됨에 무리가 없음을 알 수 있었다.

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영산강 하구역 수질환경 관리를 위한 GIS기반 통합정보시스템 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of GIS based Integrated Information System for Water Quality Management of Yeongsan River Estuary)

  • 이성주;김계현;박용길;이건휘;류재현
    • 한국습지학회지
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    • 제16권1호
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    • pp.73-83
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    • 2014
  • 최근 정부에서는 영산강 하구역 수질환경의 현재 상황 파악 및 미래 상황 예측을 위하여 모니터링 및 모델 연구를 진행 중에 있다. 그러나 모니터링 및 모델 자료는 대부분 수치 및 문자 형태로 이루어져 있어 사용자들의 이해도가 떨어지는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 하구역 수질환경의 현재 상황 파악 및 미래 상황 예측을 지원할 수 있는 GIS기반 통합정보시스템을 개발하였다. 시스템 개발을 지원하기 위하여 모니터링 및 모델 DB 수집, 모델 연계 방안 마련, 시스템 GUI 및 개발환경 정의, 시스템 구성 등을 수행하였다. 모니터링 자료는 2010 ~ 2012년 영산강 하구역을 대상으로 실시된 관측값을 사용하였으며, 모델 자료는 유역 지역을 모의하기 위한 HSPF(Hydrological Simulation Program-Fortran) 모델과 하천 및 하구 지역을 모의하기 위한 EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code) 모델 자료를 사용하였다. 최종적으로 모니터링 및 모델 자료를 시스템에 적용하여 관리 및 표출 방안에 대하여 제시하였다. 본 연구를 통해 개발된 시스템은 영산강 하구역 수질환경을 정량적으로 파악 및 예측하는데 지원할 수 있으며, 지도 기반 환경에 모니터링 및 모델 자료를 표출함으로써 사용자의 공간적 이해도를 높였다. 향후에는 영산강 하구역 수질환경 문제점에 대처 가능한 의사결정지원시스템으로 고도화하여 환경 평가 및 정책 수립에 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

소방취약지 모델의 구성과 정립프로세스 논의 (Discussion on Formulation Process and Configuration of Fire-Fighting Vulnerable Zone Model)

  • 김성곤;장은미;최갑용;김희태
    • Spatial Information Research
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    • 제22권3호
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    • pp.71-77
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    • 2014
  • 화재, 폭발 등의 재난현장은 예측할 수 없는 수많은 위험 요소들이 존재하고 있으며 촌각을 다투는 인명 구조나 초기에 불길을 잡지 못하면 막대한 피해로 이어지는 특성을 가지고 있다. 특히, 출동 후 5분이내 현장에 도착하는 소방대원은 제한적인 정보와 즉각적인 현장 투입으로 인해 사고 현장의 상황을 충분히 인지하며 임무를 수행하는데 한계가 있어 효율적인 작전 수립 및 전개에 어려움이 발생하고 있으며 우발적인 상황 대처로 소방대원 스스로의 생명을 위태롭게도 한다. 이와 같은 한계 및 위험을 경감시키며 효율적인 진압 및 구조 활동을 전개하기 위해서는 우선적으로 사고 현장 및 환경에 대한 상황 정보를 효율적으로 인지하고 활용 할 수 있도록 하는 도구가 제공되어야 한다. 기존 국내외 연구는 주로 대형 화재와 같은 재난이 발생할 경우 인명 및 재산 피해가 예상되는 공간적 영역에 대한 화재취약성 관점에서의 연구가 주로 수행되었으며 소방 활동 관점에서의 공간적 취약성을 분석하고 이에 대한 대응 방안을 연구한 사례는 매우 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 화재 진압을 위한 소방 활동에 초점을 맞추어 출동에서부터 진압 구조까지의 소방 활동 전주기를 대상으로 소방 활동 저해 요인을 종합적으로 분석할 수 있는 소방취약지 모델을 개발하였다. 또한, 기존 연구의 화재 취약 공간과 본 논문에서 제시하고 있는 소방 취약 공간에 대한 개념을 명확히 하기 위해 소방취약지에 대한 개념을 정립하고 소방취약지 모델의 목적성 및 적용성을 구체화 하였다. 본 연구 결과는 전국 시도 소방본부 관할구역에 대한 소방취약지 유형 분석, 소방 활동 성능 개선을 위한 정책 수립 및 의사 결정 과정에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.