머신러닝 기반 전쟁 예측 웹 앱 개발 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

머신러닝

대상자

• 개발자 (Python, Streamlit, 머신러닝 모델 배포 경험자)
• 데이터 과학자 (예측 모델 개발 및 시각화에 관심 있는 사람)
• 난이도: 중급~고급 (ML 모델 개발 및 웹 배포 기술 필요)

핵심 요약

• Logistic Regression, Random Forest 모델을 사용해 국가 간 전쟁 예측
• GDP, 군사 예산, 동맹 관계 등 10개 이상의 군사/경제 지표 비교
• Streamlit으로 웹 앱 개발, AWS EC2로 배포

섹션별 세부 요약

1. 앱 기능 개요

• 국가 간 전쟁 결과 예측: 사용자 입력에 따라 Logistic Regression과 Random Forest 모델이 예측 결과 제공
• 군사/경제 지표 분석: GDP, 군사 예산, 핵 능력, 동맹 관계, 역사적 갈등 데이터(예: 크림, 풀와마 등) 시각화
• 뉴스 헤드라인 생성: 선택한 국가 간 갈등 상황에 맞는 뉴스 제목 생성 기능 포함

2. 사용 기술 스택

• 프론트엔드: Streamlit (Python 기반 웹 앱 프레임워크)
• 백엔드/ML 모델: LogisticRegression(), RandomForestClassifier() 알고리즘 적용
• 배포: AWS EC2 인스턴스를 통해 클라우드 배포

3. 데이터 처리 및 모델 학습

• 데이터 출처: 역사적 군사 갈등 데이터, 경제 지표, 국제 관계 정보 수집
• 특징 추출: GDP(10억 달러), 군사 예산(10억 달러), 핵 탄두체 수, 동맹 국가 수 등 10개 이상의 수치형 특징으로 변환
• 모델 평가: Accuracy, F1-Score 지표로 성능 측정 (예: Random Forest의 F1-Score 0.85 이상)

결론

• Streamlit은 ML 모델을 웹 앱으로 빠르게 배포할 수 있는 도구로, AWS EC2는 확장성과 안정성을 보장하는 인프라 선택
• 군사/경제 지표의 정규화와 데이터 불균형 대응이 모델 성능 향상에 필수적
• 시각화 라이브러리(예: Plotly)와 Streamlit의 st.line_chart, st.bar_chart 기능을 결합해 사용자 경험 개선 권장