[공공 데이터 API 활용] 산불 피해 최소화 - 2. 프로젝트 기획

목차

• 1. 서론내용
• 2. 데이터 수집 방법
• 3. 통계 분석
• 4. 결론
• 5. 역할 분담

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1. 서론 내용

- 배경

1. 기사 등을 통해 대형산불상황에 대한 위험성을 언급

2. 기사 등을 통해 산불 예방의 중요성을 언급

3. 기사 등을 통해 산불을 초기에 진화의 중요성을 언급방법

2. 데이터 수집 방법

- 문헌/전문가

1. 논문을 통해 산불 일어날 수 있는 상황을 예측할 수 있는 도메인 지식 습득

2. 논문을 통해 산불의 진행 상황에 대해 도메인 지식 습득과 산불 초기진화의 중요성에 대해선행 연구 방안 습득

3. 논문을 통해 산불 초기 진화 방안 마련

- 데이터 수집

도메인 지식을 통해 분석에 필요할 것으로 보인 데이터 적극 수집

데이터 시각화를 통해 데이터에 대한 1차 분석

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3. 통계 분석

1) 데이터 전처리

2-1) 모델링 1

예상모델 1) 기후정보를 통한 산불 예측 모델 (예방)
예상모델 2) 기후정보를 통한 근시일 적인 기후 예측 모델 (시계열)
예상모델 3) 1번과 2번의 모델을 통한 근시일적인 산불 예측 모델

2-2) 모델링 2 (데이터 수집에 어려움이 있지만 가능하다면)

예상모델 1) 사진분석을 통한 산불예측모델
-> 알고리즘 1) 지도학습 : 비산불, 산불초기, 산불 등의 상황에 맞춰 지도학습
-> 알고리즘 2) 비지도학습 : 비산불 vs 다른 상황으로 다른 상황에 대해 경고

3) 모델 평가

평가지표 1 : 현행해서 사용되고 있는 산불예측자료
평가지표 2 : 자체적으로 오류값이 얼마나 있는지 평가(아직 평가모델은 없음)

4) 결과

- 분석과 모델에 대한 결과

4. 결론

그에 따른 예상 및 정책적 대안방안 제시
ex) 산불 초기 진화를 함으로 예상되는 경제적 이익
부록 : 참고문헌

5. 역할 분담

팀원 1 : 데이터 수집, EDA, 공간 분석 시각화
팀원 2 : 데이터 수집, 모델링(예측 모델)+ 모델링(분류 모델) + 모델링(판별 모델)
팀원 3 : 데이터 수집, EDA, 통계분석, Streamlit 대시보드
팀원 4 : 데이터 수집, 공간 분석 시각화, 모델링(예측 모델)
팀원 5 : 데이터 수집, 공간 분석 시각화, 모델링(분류 모델) + 모델링(판별 모델)