Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.924-925
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Predictive analytics for climate change in South Korea with Microsoft Fabric

Microsoft Fabric 을 이용한 한국 기후 변화 예측 분석

  • So-Hee Yang (Dept. of Tax Accounting, Dongduk Women's University) ;
  • Ju-Ri Lee (Dept. of Information and Statistics, Dongduk Women's University) ;
  • Ji-Hee Han (Dept. of Data Science, Dongduk Women's University) ;
  • Hong-Ju Jung (Dept. of Consulting Service, ONSPACE)
  • 양소희 (동덕여자대학교 세무회계학과) ;
  • 이주리 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
  • 한지희 (동덕여자대학교 데이터사이언스학과) ;
  • 정홍주 (온스페이스 컨설팅사업부)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

본 논문는 통합 데이터 분석 플랫폼인 Microsoft Fabric을 통해 기상청 데이터를 활용하여 한국의 지역별 기후 요소인 강수량, 기온을 예측하고자 한다. 앙상블 모델과 시계열 모델을 적용해 평균 제곱오차(MSE)를 기준으로 최적의 모델을 선정하였으며, 2024년부터 5년간의 기후 변화를 예측하였다. 연구 결과, 한국의 시간당 평균 최대 강수량과 평균 최고 기온이 지속적으로 상승함을 확인했다. 이는 기후 변화에 대응하기 위한 정책과 대비책 마련이 필요함을 시사한다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 과학기술정보통신부 대학디지털교육역량강화 사업의 지원을 통해 수행한 ICT 멘토링 프로젝트 결과물입니다.

References

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  2. 환경부 한국환경정책평가연구원, 우리나라 기후변화 영향에 따른 경제적 손실 2,800조원, 환경부, 2011, p.11
  3. 김준석, 김성희, 윤주상, 강재환, Prophet모델을 사용한 기상데이터 예측, 제1회 한국 인공지능 학술대회, 한국, 2020, p.110
  4. 최종석, 앙상블 러닝 기반 동적 가중치 할당 모델을 통한 보험금 예측 인공지능 연구, 한국정보전자통신기술학회논문지, 17, 4, 221-228, 2024
  5. Microsoft Fabric, https://www.microsoft.com/ko-kr/microsoft-fabric
  6. 기상자료개방포털, https://data.kma.go.kr/
  7. TDSP, https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/architecture/data-science-process/overview