기계 학습 기법을 이용한 지진 예측

지진은 갑작스럽고 매우 파괴적인 현상으로, 정확한 예측에 지속적인 도전 과제를 제공합니다. 지진 사건의 예측 불가능하고 복잡한 행동은 종종 전통적인 지질학적 예측 기법의 효과성을 제한합니다. 본 논문은 역사적 지진 데이터 세트에 대해 훈련된 감독 기계 학습 알고리즘을 사용하여 지진 예측을 위한 데이터 기반 접근 방식을 제안합니다. 이 연구는 지진이 중요함을 나타내기 위한 이진 분류에 중점을 두었으며, 중요 지진은 진도 6.0 이상으로 정의됩니다. 데이터 전처리 단계에는 결측치 처리, 범주형 특성 인코딩 및 입력 정규화가 포함되었습니다. 두 가지 모델—랜덤 포레스트와 서포트 벡터 머신(SVM)—이 구현되어 지진 사건을 분류하는 능력을 기준으로 비교되었습니다. 랜덤 포레스트 모델은 88.84%의 높은 정확도를 달성했으며, 중요한 지진을 식별하는 데 있어서 더 나은 재현율과 F1 점수를 얻었습니다. 혼동 행렬, ROC-AUC 점수, 특성 중요성 분석과 같은 평가 지표는 제안된 모델의 효과성을 입증했습니다. 연구 결과는 기계 학습 기법이 지진의 심각도 예측을 개선함으로써 조기 경고 시스템과 지진 위험 평가를 향상하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 보여줍니다. 이 접근 방식은 재난 대비 및 긴급 대응 계획을 위한 의사 결정 지원에 기여할 잠재력이 있습니다. 향후 개선 사항에는 실시간 지리적 데이터 통합 및 모델 성능을 더욱 향상시키기 위한 딥 러닝 아키텍처 적용이 포함될 수 있습니다.