2024 날씨 빅데이터 콘테스트

주관

• 기상청

기간

• 2024.05.03-2024.08.07

참여 및 수상

• 참여 유형: 팀 참가(5인)

  1. 백엔드 개발자
  2. 임베디드 개발자
  3. 금융 애널리스트
  4. 기상 연구자
  5. 본인

• 결과:

  • 최우수상 수상
  • 환경부장관상 수여
  • 상금: 300만 원

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대회 개요

목표

• 슈퍼컴퓨터 기반으로 제공된 강수 확률 데이터를 활용하여 최종 강수량 예측 모델 구축.
• 단순하지만 해석력과 강력한 성능을 갖춘 모델을 개발하여 예측 효율성 극대화.

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프로젝트 내용

1. 데이터 활용

• 기상청 슈퍼컴퓨터가 제공한 강수 확률 데이터를 기반으로 예측 모델 개발.
• 주요 데이터:
  • 기상 조건별 강수 확률.
  • 과거 시간대의 예측 데이터와 실제 강수량.
  • 강수 패턴에 영향을 미치는 다양한 환경 변수.

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2. 모델 개발

(1) Time-Weighted 모델 설계

• 시간 가중치(Time-Weighted)를 활용하여:
  • 최근 데이터에 더 높은 가중치를 부여.
  • 시간 경과에 따른 강수 확률 변화 반영.
• 기상 데이터의 시간적 특성을 고려한 예측 모델 개발.

(2) 로지스틱 회귀 기반 최종 모델

• Logistic Regression을 활용하여:
  • 단순하지만 강력한 선형 모델로 해석 가능한 결과 제공.
  • 강수 예측 데이터를 기반으로 최종 예측값 생성.
  • 각 시간대별 확률값과 주요 변수 간 관계를 모델링.

(3) 모델의 단순성과 성능 조화

• 예측 데이터의 성격을 반영하여:
  • 지나치게 복잡한 모델을 배제.
  • 간결하지만 신뢰도 높은 예측 결과를 생성.

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3. 보고서 작성 및 발표

• 보고서:
  • 모델 설계, 데이터 분석 과정, 예측 결과를 체계적으로 정리.
  • 각 모델의 성능 평가 결과와 개선 가능성을 포함하여 심사위원들의 이해를 돕는 문서화 작업 수행.
• 발표:
  • 최종 보고서를 기반으로 심사위원들에게 모델 논리와 결과 발표.
  • Time-Weighted와 Logistic Regression의 장점을 구체적으로 설명.

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주요 성과

기술적 기여

1. 강수 예측 모델 설계:

   • 기상청 슈퍼컴퓨터 데이터를 기반으로 시간 가중치를 적용한 혁신적 모델 개발.
   • 로지스틱 회귀를 활용한 간단하면서도 효과적인 예측 모델 구축.

2. 협업을 통한 데이터 융합:

   • 팀 내 다양한 전문성을 활용하여 다양한 관점을 결합한 새로운 접근법 도출.
   • 데이터의 상호 검증 및 분석을 통해 예측 신뢰도 향상.

3. 결과의 해석 가능성 강화:

   • 복잡한 기상 데이터를 간결하게 해석할 수 있는 예측값 생성.
   • 심사위원과 비전문가도 이해할 수 있는 방식으로 모델 설명.

대회 기여

• 예측 정확도와 단순성을 동시에 만족시키는 모델로 대회에서 높은 평가 획득.
• 기상 데이터 활용 모델의 사회적 활용 가능성을 심사위원들에게 설득.

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평가 결과

• 최우수상 수상: 강수 예측 모델의 정확성과 해석력을 높이 평가받음.
• 환경부장관상 수여: 단순한 모델 설계로 실제 활용 가능성을 인정받음.