
최명영 한국화재보험협회 위험관리지원센터 박사. / 사진 = 한국화재보험협회
‘화재위험도 개선을 위한 신규 지수 및 방법론에 관한 연구’(Fire Risk Assessment Models Using Statistical Machine Learning and Optimized Risk Indexing)라는 제목의 이 논문에는 협회 최명영 박사가 주저자로 청주대 통계학과 전성해 교수가 공동저자로 참여했다.
SCI(과학기술논문 인용색인)는 1960년 미국에서 만들어진 인용 색인이다. 지금은 세계적인 미디어그룹 톰슨 로이터스 사에서 제공하는 DB에 등재된 학술지를 SCI 저널이라고 한다. 국제적으로 영향력 있고 많이 인용되는 학술지들이 등재된다.
화재위험도 지수는 건물이 화재에 취약한 정도를 수치로 나타내는 지표로서, 협회에서 실시하는 특수건물 안전점검 데이터를 가지고 산출한다. 협회는 2016년부터 화재위험도 지수의 정확도를 개선하기 위해 다양한 방법으로 연구를 진행해 왔다.
최 박사는 논문에서 특수건물의 실제 화재정보를 이용해 화재빈도 관점에서 회귀분석, 머신러닝, 최적화 인덱싱 기법 등 3가지 분석기법으로 산출한 위험도 지수의 정확도를 비교 분석했다. 분석 결과 최적화 인덱싱 기법이 지수 개선에 가장 효과적이라는 결론을 얻었다.
최 박사는 “새로운 기법을 사용했을 때, 기존 방법 대비 화재위험도 지수의 정확도가 약 41% 향상된 결과를 얻을 수 있었다”며 “이를 통해 재물보험 손해율 개선에 큰 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다. 개선된 화재위험도 지수는 올 하반기 중 손해보험사에 제공된다.
유정화 기자 uhwa@fntimes.com




















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