Index insurance development and basis risk analysis using satellite-based vegetation indices and machine learning
인문사회기초연구 · 박사과정생연구장려금지원사업
2026년
2340063435
교육부
한국연구재단
고려대학교
류재현
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,000만원
1,000만원
기초연구
대학
서울특별시
본 연구의 최종 목표는 위성 기반 식생 지수와 기계학습 알고리즘을 융합하여 '지수형 농작물 보험 모델'을 개발하고, 지수형 보험 도입의 난제인 베이시스 리스크 완화 효과를 실증적으로 규명하는 데 있다. 이를 위해 원격탐사 기술과 보험 원시 데이터를 활용하여 수확량 예측 모형을 구축하고, 농업재해보험 제도의 정책적 개선 방안을 도출하고자 한다. 측정 기술 고...
... 베이시스 리스크가 농가의 합리적 수요를 가로막는 주요 장애물로 작용하고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 유럽우주국 위성의 다중 분광 이미지를 수집하고, 한국의 몬순 기후를 고려해 클라우드 마스킹 기법을 적용하여 벼의 생물계절학적 식생 궤적 데이터를 구축한다. 식생 지수와 작물 간의 비선형적 반응을 포착하기 위해 기계학습을 적용하며, 공간 시차 변수를 통해 농업 리스크의 공간적 ...
학술적 측면에서 본 연구는 기존 기상 지수 위주의 농업 보험 연구를 넘어, 고해상도 위성 영상과 기계학습을 결합한 최신 공간 데이터 융합 연구 방법론을 국내 농작물 재해보험에 최초로 적용한다는 점에서 차별성을 지닌다. 실제 보험 원시 데이터를 활용해 베이시스 리스크의 감축과 경제적 후생 변화를 실증적으로 규명하는 접근법을 제시할 수 있다. 정책적 측면에서는...