머신러닝 기반의 호우피해 발생확률 예측 모형 개발

초록

본 연구에서는 수도권 지역을 대상으로 사전에 피해 발생 여부를 파악하기 위하여 머신러닝 기반의 호우피해 발생확률 예측 모형을 개발하였다. 종속변수로써 활용하는 호우피해 자료와 독립변수로써 활용하는 강우자료를 수집하였고, 학습기간(2005-2016)과 평가기간(2017)으로 자료를 구분하였다. 로지스틱 회귀모형, 인공신경망, 배깅, 랜덤포레스트, 부스팅 등의 머신러닝 기법들을 적용하여 모형을 개발하였다. 평가기간의 자료를 이용하여 각 모형들에 대해 피해 발생 여부를 예측하고, F1-Score를 통해 성능이 가장 우수한 모형을 선별하였다. 그 결과 경기도 지역과 서울 지역에서는 부스팅이 가장 우수한 성능을 보였고, 인천 지역에서는 배깅이 가장 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구 결과를 활용하여 현재 국내에서 서비스되고 있지 않는 호우피해 발생 예측에 대한 서비스가 이루어진다면, 사전 대비 차원의 재난관리를 통해 효과적으로 피해를 저감할 수 있을 것이다.

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