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과제목적분류 환경보전 소속 국토우주지질연구본부 -
지질자원데이터센터
과제명 국문 빅데이터/기계학습 기반의 자연재해(홍수, 산사태) 공간 예측 적용 최적기법 개발
영문 Development of Optimized Machine Learning Application Techniques for Spatial Prediction in Natural Hazard(Flood and Landslide)
연구기간 2023.03.01 ~ 2028.02.29
연구비 594,125,000원
연구책임자 이사로
연구내용 연구목표 - 빅데이터와 AI 구현을 위한 기계학습을 활용한 자연재해(홍수, 산사태) 공간 예측 적용 최적화 기법을 개발 및 정립함.
연구내용 1차년도: 자연재해와 관련된 국내외 지형, 지질, 위성영상 등 다양한 데이터 확보/GIS DB 구축 2차년도: 자연재해(산사태)에 적용가능한 다양한 기계학습 적용 기법 개발 및 적용 3차년도: 자연재해(홍수)에 적용가능한 다양한 기계학습 적용 기법 개발 및 적용 4차년도: 자연재해에 적용 가능한 최적화 기법 개발 및 적용 5차년도: 자연재해 공간 예측을 위한 최적 입력 데이터, 기계학습, 최적화 기법 정립
기대성과 1. 본 연구결과인 자연재해 (홍수, 산사태) 공간 예측도는 자연재해 관리 및 예방을 위해 필수적인 데이터로 활용될 수 있음. 특히 자연재해로 피해를 지속적으로 받고있는 저개발국을 대상으로 원격탐사 데이터를 이용한 입력데이터 확보 및 본 연구에서 개발된 최적으로 기계학습 기반의 분석모델을 적용하여 빠르고 정확한 최적의 자연 재해 (홍수, 산사태) 공간 예측도면을 생성할 수 있어, 이를 활용한 효율적인 자연재해 예측/대응에 활용될 수 있음. 2. 저개발국(인도네시아, 말레이시아, 베트남, 필리핀 등)과의 공동연구를 통해 기술이전을 실시하고, 이를 통한 국가 위상 제고 및 협력 네트워크를 구축할 수 있음. 3. 이러한 자연재해 예측도면을 바탕으로 인공지능 기반의 전문가 시스템 개발의 토대를 마련할 수 있으며, 향후 자연재해의 인공지능 시스템 개발로 발전할 수 있음.
연구성과 논문(0건)
특허(0건)
보고서(0건)