국내에서도 다양한 머신러닝 기법을 활용해 전국 단위 산불 위험도를 예측하고 있는데요.👀 산림청은 국가산불위험예보시스템에서 지역별 기상 정보, 지형조건 등을 기반으로 산불 위험지수를 제공하고 있어요. 이를 통해 산불 발생 가능성을 사전에 파악하고 신속하게 대응할 수 있어요.🧯
그렇다면 머신러닝으로 어떻게 산불 예측이 가능한 걸까요?🤔 머신러닝이란, 컴퓨터가 데이터에서 패턴을 학습해 예측이나 분류 등의 작업을 수행하게 하는 기술이에요. 이를 활용하면 현재 기상 정보 등 수집된 여러 데이터를 바탕으로 미래 산불 발생 가능성을 예측할 수 있죠.😁
머신러닝은 총 6단계로 이뤄지는데요.
1️⃣데이터 수집
모델 학습에 필요한 데이터를 웹 크롤링, 오픈 데이터, 센서값 등으로 수집해요. 데이터 양과 질은 모델 성능에 직접적인 영향을 미치므로, 양질의 데이터를 많이 확보하는 것이 중요해요.
2️⃣데이터 전처리
수집된 데이터를 정제하고 변환해 머신러닝에 적합한 형태로 만들어요. 결측값 처리, 이상치 제거, 데이터 변환, 중복값 제거 등이 이뤄져요.
3️⃣데이터 시각화
데이터를 차트, 그래프, 히스토그램 등 시각적 도구로 표현해 데이터의 분포, 패턴, 이상치, 상관관계 등을 탐색해요.
4️⃣데이터 분배
전체 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 나누는 과정이에요. 일반적으로 데이터의 70~80%를 학습용, 20~30%를 평가용으로 분리해요.
5️⃣학습
분리된 학습 데이터를 이용해 머신러닝 모델을 훈련시켜요. 모델은 데이터 패턴을 익히고, 정답과 비교하면서 오차를 최소화해요.
6️⃣성능 평가
테스트 데이터를 이용해 학습된 모델 성능을 평가해요. 평가지표로는 정확도, 정밀도, 평균제곱오차 등이 사용돼요.
오늘은 이 머신러닝을 이용해 산불 위험도를 예측하는 프로그램을 만들어 볼게요.😉 | 
