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목차
- 1. Open API
- 2. 데이터
- 3. 논문
- 4. 기타 자료
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1. Open API
수집 방법 참고:
2023.05.18 - [Python/Crawling] - [Python 실습 준비] 오픈API 활용하기(1) 오픈 API 요청키 생성
[Python 실습 준비] 오픈API 활용하기(1) 오픈 API 요청키 생성
Kaggle Competition에 이어 이번에는 오픈 API를 이용한 실습을 해보려고 한다. 오픈 API란 API는 Application Programming Interface의 약자로 [정의 및 프로토콜 집합을 사용하여 두 소프트웨어 구성 요소가 서로
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2023.05.18 - [Python/Crawling] - [Python 실습 준비] 공공 데이터 오픈API 활용하기(1) 불러오기 및 저장하기
[Python 실습 준비] 공공 데이터 오픈API 활용하기(1) 불러오기 및 저장하기
참고 이전글 [Python 실습 준비] 오픈API 활용하기(1) 오픈 API 요청키 생성 목차 1. Python 환경에서 불러오기 2. XML 3. JSON 4. DataFrame 변환 1. Python에서 불러오기 # 라이브러리 가져오기 import lxml import reque
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- 산림청
- 산불발생통계(대국민포털) - XML
- 산 정보 조회 - XML
- 기상청
- 지상(종관, ASOS) 시간자료 JSON + XML
- 국립산림과학원
- 산불위험예보정보 JSON + XML
2. 데이터
- 기상청
- 지상(종관, ASOS) 일자료 CSV
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3. 논문
- 저자명 (역할어). (발행년). 표제 (역할을 달리한 저자)(판차). 발행지: 발행사.
- Paulo Cortez, Aníbal de Jesus Raimundo Morais. 2007: A data mining approach to predict forest fires using meteorological data, Associação Portuguesa para a Inteligência Artificial (APPIA)
- 이찬중, 임무영, 이요한. 2023: 머신러닝을 활용한 산불발생예측모형 개발과 과제. J. Korean Soc. Hazard Mitig 23(2), 29-39. https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2023.23.2.29
- 안승환, 2016: 기상 데이터를 이용한 산불 피해규모의 예측방법 연구, 통계청논문 우수논문집
- 원명수, 장근창, 윤석희, 2018: 봄철과 가을철의 기상에 의한 전국 통합 산불발생확률 모형 개발, 한국농림기상학회지 제 20권 제4호(2018) p348-356 https://doi.org/10.5532/KJAFM.2018.20.4.348
4. 기타 자료
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