Random Forest를 이용한 남한지역 쌀 수량 예측 연구

이 연구의 목적은 random forest 를 활용하여 기상요소만을 이용하여 우리나라 전체의 벼 평균수량을 예측하는데 있다. Random forest 는 예측에 사용되는 각predictor variable 을 분리할 수 있는데 이를 통해 분리된 시계열 상의 추세가 비정상적인 증가형태를 보였다. 이는 결국 예측능력의 저하로 이어지기 때문에 이를 제거할 필요가 있고 본 연구에서는 이동 평균을 이용하여 제거한 후 예측을 하였다. 1991 년부터 2005 년까지의 기상자료와 수량자료를 학습에 사용하였고 2006 년부터 2015 년까지의 자료들을 검증용으로 사용하였다. 학습자료에 대해서는 상당히 정확한 예측 능력을 보여주었으나 검증 자료에서는 그렇지 못하였다. 그 이유를 분석하기 위해 학습 자료와 검증 자료에 대해서 각각 변수 중요도를 산출하여 비교한 결과 두 자료 간에 월별 기상 자료에 대한 중요도가 변동되었음을 발견하였다. 이러한 차이가 발생한 이유는 학습자료와 검증 자료에서의 전국적으로 표준이앙기가 이동하여 벼의 생육기간 자체가 변하였기 때문이다. 따라서, 정확한 예측을 위해서는 지역별 파종기 또는 이앙기에 대한 자료가 필요하며 단순히 기상 자료만을 활용한 예측은 어려운 것으로 생각된다.