공공데이터를 이용해서 자연재해 중 폭염(Heat Wave)으로 인한 피해를 줄이기 위한 프로젝트로 기획됐습니다. 공공데이터 공모전을 준비하면서 서비스 컨셉을 구상했으며, 지도 및 지리 정보를 결합해서 최종적으로 챗봇 형태로 서비스를 구현했습니다. 초기 MVP까지 개발했습니다.

Concept

폭염은 태풍, 호우 등의 기상재해에 비해 그 위험성이 낮게 인식되고 됐으며, 우리나라는 2008년에서야 폭염특보가 처음 도입되는 등 최근에서 ‘재해’로 인식했습니다. 최근 정부는 폭염예방을 위해 방대한 기상 및 기후 빅데이터를 슈퍼컴퓨터로 분석해, 폭염진입 여부 및 폭염일수 예측하는 [그림2]의 ‘폭염예측시스템’을 발표했습니다.

폭염예측 시스템은 폭염의 시작일 또는 종료일이나, 폭염일수를 예상하는데, 이는 [그림3]과 같이 기상학의 관심분야로, 실제 피해를 다루고 있지 않습니다. 현재 폭염경보 발생 시 기상 예보나 방송을 통해서 주의사항를 알려주는 방식으로 폭염 피해를 예방하고 있음

                                        **[그림1] 기상데이터를 이용한 현재 폭염 예측 시스템**  

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                                                    **[그림2] 현재 폭염 예측 시스템의 한계점**

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따라서 기존의 폭염예측 모델과 차별화된 폭염 피해 예측 모델이 필요합니다.

기존 예측 모델과 달리 [그림3]과 같이 “폭염으로 인한 피해(Y)”를 폭염의 강도, 지역의 위치정보, 지역의 기상정보 등을 이용 폭염 피해 예측 모델을 구성합니다.

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여기서 일일 평균기온, 습도, 맑은 날 등의 기상지표 대신에 “폭염의 강도”를 직접적으로 계산할 수 있는 에너지 지표를 도입했습니다. 또한 지역에 특징을 반영한 변수(노인거주지역, 도심지역 등)을 반영해, 피해예측을 보다 정교화하고자 합니다.