기상 관측자료를 이용한 자연재난 피해 영향평가

Assessment of Natural Disaster Damage Using Weather Observation Data: Using Multiple Regression Analysis and Artificial Neural Network Analysis

본 연구는 지역별 기상현황이 재해 발생에 미치는 영향을 평가하기 위하여 인공신경망을 활용한 자연재난 피해액 예측모델을 구축하였다. 입력변수로 사용된 기상현황은 전국 230개 시군구 단위로 산출된 강수, 풍속, 적설 자료로서 2005~2014년 기간에 발생한 자연재난 피해액 현황과의 유효 변수를 선정하고 이를 활용하여 인공신경망 모형을 구축하였다. 또한 자연재난 피해액 예측모델로서의 인공신경망 모형의 예측 정확도를 검증하기 위하여 풍수해 위험도 평가에 활용되는 다중회귀 모형과의 MSE 비교를 실시하여 두 모형의 정확도를 비교·검토하고 인공신경망의 예측력을 검증하였다.

In order to evaluate the effect of meteorological factors on the occurrence of disaster, we constructed a prediction model of natural disaster damage using Artificial Neural Network. The meteorological factors used as the input variables are constructed in 230 cities. In order to verify the prediction accuracy of the ANN Model, we compared the accuracy of the Multiple regression model and ANN Model by comparing MSE. As a result, the accuracy of ANN model of natural disaster damage is verified.