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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강민희 (홍익대학교) 김형규 (홍익대학교)
저널정보
국토연구원 국토연구 국토연구 통권 제109권
발행연도
2021.6
수록면
23 - 36 (14page)

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일정 기준 이상의 기온 상승으로 인해 인명 및 재산 피해를 유발하는 폭염은 2018년 자연재난으로 지정될 만큼 국내외에서 발생하는 피해가 심각한 실정이다. 특히, 국내 대도시권 중 부산의 경우 폭염에 의한 온열질환자 수가 가장 많은 도시로 폭염 대응전략이 필수적으로 수립될 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 부산의 도시사회적 특성을 반영하여 인공지능 방법론인 LSTM 기법을 활용한 폭염 예측 수행을 통해 폭염 대응 전략 수립의 기초자료를 제공하고자 한다. LSTM 최적화 분석 결과, MAE 0,139, MSE 0.128 값으로 확인되어 기존의 회귀모형 및 앙상블 모형보다 높은 정확도가 확인되었다. 또한 활용한 변수의 영향을 검토하고자 변수 중요도 분석을 수행하였으며, 그 결과 기온과 관련된 변수가 가장 높은 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 논문은 인공지능 방법론을 통해 단순히 기후 데이터만을 활용한 것을 넘어 부산의 도시적 특성을 반영하여 폭염을 예측한 데 의의가 있다. 향후 데이터의 보완 및 변수 추가, 모델 개선을 통해 폭염을 보다 정확하게 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
#Heat Wave #Busan #Artificial Intelligence #LSTM #Urban-Social Characteristics #폭염 #부산 #인공지능 #도시사회적 특성

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 검토
Ⅲ. 연구 방법론
Ⅳ. 모델 설계 및 분석 결과
Ⅴ. 결론 및 토의
참고문헌
요약

참고문헌 (44)

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e-나라지표 google schola 강미선 / 2018 / 한국주요도시의 폭염에 의한 사망률 평가 / 2018년 한국기상학회 가을학술대회논문집 196 dbpia 강윤희 / 2019 / 부산지역 오존농도의 시·공간 분포 변화 / 한국환경과학회지 28(2):169~182 dbpia 광주지방기상청 / 2018 / 1994년과 비교한 2018년 폭염특성 / 보도자료 google schola 구유성 / 2015 / 폭염 취약성평가를 통한 도시의 적응능력 향상: 부산광역시를 중심으로 / 한국지역개발학회지 27(5):331~348 dbpia

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