강우량 추정 및 예측에 머신러닝 기법을 적용하는 연구.

AI 요약

정보기술학부의 응우옌 후 하이 석사가 주도하는 2025년 학술 프로젝트 강우량 추정 및 예측을 위한 머신러닝 기술 연구(프로젝트 코드 T2025-10-41)는 열대 몬순 기후 지역인 응에 안성 빈시의 일일 강우량을 예측해 기후 예측의 신뢰성을 높이는 것을 목표로 합니다. 연구는 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신(SVM), 다층 신경망(MLP), XGBoost와 그래디언트 부스팅 등 여러 머신러닝·부스팅 기법을 분석·평가했으며 XGBoost가 약 86%의 정확도를 기록하고 데이터 강화 기법 적용 시 예측 효율성이 더욱 향상되어 기존 방식보다 우수한 성능을 보였습니다. 본 프로젝트의 결과는 강우 예측의 정확도를 향상시켜 기상 및 수문학적 연구, 수자원 관리, 재난 예방에 기여하며 관련 문서와 논문이 기상학 및 빅데이터 분야의 참고 자료가 된다고 보고합니다.