본 프로젝트는 데이콘의 "팔당댐 홍수 안전운영에 따른 수위예측 AI 경진대회" 를 참여하면서 시작하여,
개인적인 프로젝트인 "선행시간에 따른 잠수교 수위 예측" 까지 이어간 프로젝트의 과정이다.
두 프로젝트 모두 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델링 과정들이 동일하기 때문에 우선은 대회 프로젝트에 대한 글을 작성하면서 다 끝나면 나중에 선행시간에 따른 분석을 이어가도록 할 것이다.
큰 틀을 말해보자면,
우선 첫번째 프로젝트 팔당댐 홍수 안전운영에 따른 수위예측 AI 경진대회는 한강에 있는 한강대교, 잠수교, 행주대교, 청담대교의 수위(정확히는 해발표고)를 예측하는 것이며,
두번째 프로젝트 선행시간에 따른 잠수교 수위 예측은 개인프로젝트로, 위의 대회는 10분후의 수위를 예측하는 것에 그치지만 현실에선 10분전에 수위를 예측하는 것은 아무리 정확해도 의미가 없기 때문에 여러 선행시간에 수위를 예측함으로써 최적의 선행시간을 선정하는 프로젝트로, 침수되기가 쉬우며 홍수경보에 쓰이는 잠수교의 수위를 대상으로 선정하였다.
관련된 코드는 모두 깃허브에 업로드 되어 있으며 본 회고에서는 왠만해서는 코드의 설명은 진행하지 않을 것이다.
사실 대단한 알고리즘을 쓴 것도 아니며, 높은 점수를 받은 프로젝트도 아니지만, 누구나 손쉽게 사용할 수 있도록 또한 쉽게 변경가능하도록 코드를 리팩토링하는데 신경을 많이 썼다.
https://github.com/Bae-ChangHyun/Waterlevel-predict
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