기계학습을 이용한 대설피해액 범주형태 예측 = Prediction of categorized heavy snow damage using machine learning

국문 초록 (Abstract)

지난 20년간 우리나라에서 발생한 대설피해는 발생빈도가 높고 세계적인 이슈가 되고 있다. 우리나라는 시군구별 과거 피해이력이 적고, 피해 발생지역과 관측소 간의 거리가 멀어 정확한 데이터 수집이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 수치 형태로 집계되는 재해연보 대설피해액을 수집하여 범주형태 피해액으로 변환한 뒤 기계학습 종류인 랜덤포레스트 방법을 이용하여 범주형태 대설피해액 예측을 실시하였다. 회의를 통해 대설에 민감한 영향을 미친다고 판단되는 설명변수를 설정 및 수집하여 사용하였고, 각 시군구 별 지역적 특색과 특성을 반영할 수 있는 취약성분석을 통해 도출된 취약성지수를 설명변수로 사용하였다.