유역별 강수량

❍ AI 기반 면적강수량 생산기법

- 수학 및 논리적인 방법을 적용하여 다양한 자료를 학습하고 학습된 정보로 대상을 추정하는 방식으로, 다수의 관측자료 분석 정보가 반영된 강수량 산정 방법

- AWS 및 HSR 자료간의 학습 및 추정을 위해 XGBoost모델을 활용하여 유역별 강수량 산출함

※ 인공지능(Artificial Intelligence) : 넓은 범위로 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술을 말하며, 좁은 범위로는 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않고 자동으로 자료에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 말하는 머신러닝과 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 한 방법인 딥러닝을 말함

※ XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) : 대상 변수를 정확하게 예측하기 위해 오차가 줄어드는 방향으로 학습을 해가며 정확도를 높이는 알고리즘이며, 병렬학습이 될 수 있도록 개선된 모델임

❍ AI 기반 데이터 품질관리기법

- 수학 및 논리적인 방법을 적용하여 정확성 높은 강수량 자료를 학습하고 학습된 강수량 정보로 타 기관의 강수량 자료에 대해 품질을 판단하는 방식으로, 관측자료 분석 정보가 반영된 강수량 데이터 품질관리 방법

- 기상청 강수량 관측자료를 기준으로 홍수통제소, 한국수자원공사, 산림청의 강수량 관측자료에 대해 데이터 품질관리 적용

※ 데이터 품질관리(data Quality Control) : 데이터의 이상 여부를 일정한 기준에 따라 판정하는 것