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ソウル北東部のジョンナンとナウン地区、アニャンとギンポの都市は、科学技術大学のカム・ジョンフン教授が率いる調査によると、2025年に洪水で最も激しく打撃を受けると予想されています。
この警告は、歴史的に最も洪水被害を被った韓国の地域の人工知能分析から生じており、これらの地域が高いリスクがあることを示しています。
Kamは、Kyungpook National Universityの研究チームとともに、水曜日に、チームがAIを使用して地域ごとの洪水危険レベルを予測する全国的な洪水リスクマップを作成したと発表しました。
このマップは、市、郡、地区によるデータを分析し、各地域の洪水被害に対する脆弱性を定量化します。
結果は、人口密度が高く、都市化が高かった地域では、より深刻な洪水被害を受ける傾向があることを示しました。
気候変動と都市化が加速することで、洪水被害がますます深刻になっています。
洪水のリスクを予測する試みは継続していますが、彼らはこれまで専門家の主観的な判断に大きく依存してきました。この従来の方法は、さまざまな局所要因に優先順位を付けましたが、予測の信頼性を数値的に表現する能力がありませんでした。
洪水リスクマップを作成するために、研究チームはAIを使用して、内部および安全省によって収集された地域ごとに20年の洪水被害データを分析しました。
研究チームは、洪水被害の経済的コストを基準として使用しました。降雨、人口密度、インフラストラクチャに関する地域データを使用してさまざまなAIモデルを訓練し、最も正確な予測を生成した2つのモデルであるxgboostとランダムフォレストを選択しました。
2つのAIモデルは異なる方法を使用してデータを学習しましたが、同様の洪水リスクマップを作成しました。
これらの地図によると、ソウル、インチョン、京都省、釜山などの都市部には、より高い洪水リスクがあります。これは、人口密度が高く、広範なコンクリート舗装、川近くの建物と主要なインフラストラクチャの集中によるものです。
特に高いリスクを抱えている地域には、ソウルのソウル、ドン、ブピオン地区のジョンナン、ノウン、セオダムン、グロ、ドンジャク地区、ガヨンギ州のアニャンとギンポの都市、および橋のジョン、ジン、ドンネ、ヨンジェ地区が含まれます。
「これらの分野は、重大な経済的損害を経験するだけでなく、予測不可能性のレベルも低い」とカムは述べた。
彼は、20年以上にわたるビッグデータ分析ではデータの不一致は避けられないが、これらの地域は毎年一貫して洪水被害を経験していると述べた。
これらの地域は、準備が迅速に行われない限り、2025年に再び洪水被害を受ける可能性が高いと彼は付け加えた。
Choi Won-SeokとLee Eun-Jooによる
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#AIはSeoulのJungangNowon地区を洪水リスク地域として特定しています