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학습시킨 AI 모델 중 'XG부스트(XGBoost)'

작성일 25-05-30 21:50

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작성자 치과의사 조회 50회 댓글 0건

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안성개인회생 두 모델은 각각 다른 요소에 비중을 둬 홍수 피해를 예측했다. XG부스트는 '빗물이 스며들지 못하는 포장면 비율인 ’불투수면 비율‘, 랜덤 포레스트는 '하천 면적'을 가장 큰 위험 요인으로 분석했다. 경주개인회생 각기 다른 요소에 중점을 뒀음에도 불구하고 두 AI 모델 모두 서울, 인천 등 대도시를 홍수 고위험 지역으로 평가했다. 인구 밀도가 높고 콘크리트 포장 면적이 넓으며 하천 주변으로 건물과 기반시설이 집중돼 있는 곳은 홍수 피해에 취약하다고 판단한 것이다. 기후변화는 집중호우 강도 및 빈도를 높여 홍수 피해를 심화시키는 원인이 된다. 이번 연구를 통해 빗물이 스며들지 못하는 콘크리트 도로 및 건물 비율이 높은 도시도 폭우 시 피해가 커지는 곳으로 분석됐다. 연구팀은 여러 AI 모델이 공통으로 위험하다고 평가한 지역은 방재 정책 우선순위에 두고, 모델 간 평가가 엇갈린 지역은 추가 조사가 필요한 곳으로 분류할 수 있다고 보았다. 한정된 예산으로 효과적인 홍수 대책을 세우는 데 도움이 될 것이란 설명이다..

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