| 과제목적분류 |
환경보전 |
소속 |
지질자원융합지식본부 -
지질자원데이터연구실 |
| 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.
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| 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(1건) |
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| 특허(0건) |
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| 보고서(0건) |
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