머신러닝 기반의 호우피해 예측함수 개발

Development of heavy rain damage prediction function Based on Machine Learning Methods

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.