[공공 데이터 API 활용] 산불 피해 최소화 - 4. 회의록 및 기획안

Complete List ( 05.22 ~ 05.24 )

1. 논문 및 참고자료 수집 및 변수 탐색

• 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 제20권 제4호(2018) p348-356 https://doi.org/10.5532/KJAFM.2018.20.4.348

2. 공공데이터 API(기상청 / 산림청) 및 데이터 수집

• 산불발생통계(대국민포털) - XML
• 산 정보 조회 - XML
• 지상(종관, ASOS) 시간자료 JSON + XML
• 지상(종관, ASOS) 일 자료 JSON + XML
• 산불위험예보정보 JSON + XML
• 기상 관측소 위치 JSON + CSV
• 산불 발생 위치도

3. 데이터 정의서 작성 및 ERD 작성

4. Streamlit 대시보드 초안 구성

• https://choijms2-forestfire-app-5npx95.streamlit.app/

5. PPT 목차 초안 구성

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To do List ( 05.25 ~ 05.28 )

1. EDA 

시나리오 : 지역 선정 후 진행

• 기상 데이터가 일정 수치 미만인 날이 가장 많았던 지역
• 산불이 일어난 지역의 당일 기상 상황
• 관측소 위치를 기준으로 산불이 발생한 지점까지의 거리
• 산불이 가장 많이 발생한 계절, 지역 등

분석 시나리오

두 평균의 비교 : 산불 발생 VS 미발생 시의 각 변수 데이터의 평균 비교 

2. Study

• QGIS
• Folium
• 통계 분석 기법

3. Streamlit + PPT 레이아웃 및 목차 작성

4. 제안요청서 작성