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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 이요한 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400008342 |
과제고유번호 | 1711191478 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-09-19 |
키워드 | 산불.머신러닝.시뮬레이션.최적배치.진화자원.forest fire.machine learning.simulation.optimal allocation.firefighting resources. |
□ 연구개요
○ 본 연구의 최종목표는 빅데이터 기반 국내산불발생예측모형을 개발하여 기후변화로 인해 증가하고 있는 대형산불의 위험을 예측하고, 이로 인해 발생할 수 있는 산불의 사회적 비용을 정확하게 계상하여 대형산불의 손실 및 관리 비용을 최소화하는 최적의 산불관리방안을 제시
□ 연구 목표대비 연구결과
○ 1년차: 최신 머신러닝 기법을 이용한 산불발생예측모형 개발
- 산불 빅데이터를 구축하여 머신러닝 기법을 이용하여 산불발생예측모형을 개발하였고, 기존의 통계기법인 로짓모델이나 Monte Carlo Sim
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