Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
랜덤 포레스트 기반의 설명 가능한 서식지 적합성 예측 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Random Forest-based Explainable Habitat Suitability Prediction Scheme |
| 저자(Author) |
김은빈
정승원
조용장
황인준
Eunbeen Kim
Seungwon Jung
Yongjang Cho
Eenjun Hwang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 0641 ~ 0643 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
국내에 정착한 황소개구리 같은 침입외래종은 주변 자생종의 생존에 위협을 가하며 심각한 생태계 교란을 야기하므로, 이에 미리 대응하기 위해 해당 종의 잠재적인 서식지를 효과적으로 예측할 방법이 필요하다. 최근에는 인공위성을 통해 수집한 전국의 환경 정보와 종의 관측 정보를 토대로 서식지를 예측하는 종 분포 모델이 활용되고 있으며, 기계학습 모델들을 기반으로 다양한 종에 대해 좋은 성능을 보여주고 있다. 그러나 이러한 모델들은 복잡한 구조로 인해 모델의 예측 결과를 해석하는 데 어려움이 있기 때문에 종 분포 모델을 활용하는 환경 정책 의사 결정권자들에게 모델의 결과에 대한 신뢰를 줄 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 랜덤 포레스트(Random Forest)를 기반으로 예측 모델을 구축하고 SHAP(SHapley Additive exPlanation)을 이용하여 모델의 예측 결과를 해석하는 설명 가능한 서식지 적합성 예측 기법을 제안한다. 제안한 방법의 우수성을 검증하기 위해 침입외래종으로 대표적인 황소개구리를 연구 대상으로 선택하였으며, 한국을 중심으로 관측 정보와 환경 정보를 수집하였다. 통계 및 기계학습 기반의 종 분포 모델들과의 비교 실험을 통해 제안 기법이 가장 우수함을 확인하였으며, SHAP을 통해 예측에 가장 영향을 많이 주는 요소들을 확인하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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