박민영, 강정은 (2024). 머신러닝 기반 온열질환자 발생 등급 지수 예측. 2024 한국지리정보학회 춘계학술대회. (2024. 4. 25. - 2024. 4. 27.) 

<Abstract>

 기후변화로 인한 극한기후 현상은 폭염의 발생 빈도와 강도의 증가에도 많은 영향을 미쳤다. 폭염으로 인한 온열질환자의 발생은 같은 온도에도 그 양상이 지역별로 다르게 나타날 수 있다. 본 연구는 서울시의 2019년 자료를 활용해 2020년 지역별 온열질환자 발생 등급을 머신러닝 모델을 통해 예측하고자 하였다. 모델 투입변수는 선행연구를 바탕으로 온열질환에 영향을 미치는 변수를 선정하여 투입하였다. 분석결과 서대문구와 종로구 일대가 온열질환자 발생이 높고 성동구 일대가 낮을 것으로 예측되었다. 본 연구는 온열질환자의 발생을 기상학적 조건뿐만 아니라 사회경제적 변수를 고려하여 분석하였으며 선형과 비선형적 관계를 모두 고려할 수 있는 머신러닝 방법을 사용하였다는 데에서 의의를 가질 수 있다. 

 키워드 : 온열질환, 머신러닝, 기후변화, 극한기후, 다중분류모델 

 사사 : 기후변화특성화대학원사업