머신러닝 기반의 호우피해 예측함수 개발

• 영문명: Development of heavy rain damage prediction function Based on Machine Learning Methods
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 최창현(Choi Changhyun) 김종성(Kim Jongsung) 김동현(Kim Donghyun) 이준형(Lee Junhyeong) 김형수(Kim Hung Soo)
• 간행물 정보: 『3. 한국방재학회 학술대회논문집』2018년, 301~301쪽, 전체 1쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.02.27

국문 초록

집중호우, 태풍, 가뭄, 지진 등의 자연재난으로 인해 국내ㆍ외적으로 심각한 경제적 손실과 인명피해가 발생하고 있다. 만약 자연재난으로 인한 피해가 발생하기 전에 기상자료와 지역적 특성 자료를 이용하여 지역별 피해액을 신속하게 추정할 수 있다면, 취약지역 점검, 비상 인력 배치 등 대비 차원의 재난관리를 통해 해당 지역의 피해를 최소화 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 지역별 호우피해액 자료를 종속변수로 사용하고, 기상자료 및 지역적 특성 자료를 설명변수로 이용하여 호우로 인한 피해를 사전에 예측할 수 있는 함수를 개발하였다. 최근 피해가 발생한 인천, 청주지역 등을 대상지역으로 선정하였고, 머신러닝 기반의 호우피해 예측함수를 개발하기 위해 배깅, 부스팅, XG 부스트, 랜덤포레스트 등의 머신러닝 기법을 사용하였다. 각 모형의 예측력은 실제 피해액과 예측 피해액을 비교하여 평가하였고, XG 부스트를 이용한 호우피해 예측함수가 가장 높은 예측력 평가 결과를 나타냈다. 본 연구결과를 토대로 사전에 재난으로 인한 피해를 예측하고, 대비할 수 있다면 재난관리에 큰 도움이 될 것으로 사료된다. 특히 인천 및 청주 등 최근에 피해가 많이 발생한 지역에 대한 비구조물적 호우피해 대책으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

키워드

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