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논문실적
| 기계학습기법을 이용한 부산-울산-경남 지역의 증발수요 가뭄지수 예측 |
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학술지명 한국수자원학회
저자 이옥정,원정은,서지유,김상단
발표일 2021-08-31
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가뭄은 심각한 사회적 경제적 손실을 초래하는 주요 자연재해이다. 지역가뭄예측은 가뭄 대비에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 한반도 동남부 부산-울산-경남 지역에서 1981년부터 2020년까지 10개 관측소의 과거 가뭄지수 및 기상 관측자료를 사용하여 가뭄을 예측하는 새로운 기계학습모델을 제안한다. 베이지안 최적화 기법을 이용하여 하이퍼 파라미터가 튜닝된 Random Forest, XGBoost, Light GBM 모델을 구축하여 1개윌 뒤의 6개월 시간 척도의 증발 수요 가뭄지수를 예측하였다. 단일 지점별 모델과 지역 모델을 각각 구성하여 모델 성능을 비교하였다. 또한 지역 모델을 기반으로 개별 지점의 자료에 대해 미세조정된 모델을 구성하여 모델 성능을 높일 가능성을 살펴보았다. |
