[계량의사결정]Decision tree를이용한 온실가스 저감 방안

1. 서론

계량의사결정은 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 정량적 분석과 수치 기반의 접근 방식을 통해 최적의 해결책을 찾는 과정을 의미한다. 최근 기후변화와 글로벌 온실가스 농도 증가가 심각한 문제로 부각되면서 온실가스 감축 방안이 다양한 분야에서 요구되고 있다. 특히 온실가스 저감 정책 결정과 산업별 감축 방안 마련에 있어 계량적 분석 기법은 필수적이다. 기존의 경험적 방법이나 주관적 판단에 의존하는 방식을 넘어, 객관적 데이터와 수학적 모델을 활용하여 효과적인 전략을 도출하는 것이 중요하다. 이러한 배경 하에 결정 트리(Decision Tree)는 데이터 분류와 예측에 탁월한 성능을 보여주며, 온실가스 감축 방안을 결정하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 결정 트리 알고리즘은 기업의 에너지 사용량, 산업별 배출량, 정책 변화 등 다양한 변수들을 분석하여 온실가스 배출 양을 예측하고, 최적의 감축 방안을 제시하는 역할을 한다. 예를 들어, 한국은 2020년 기준으로 온실가스 배출량이 약 7억 7000만 톤에 달하며, 산업 부문이 전체의 55%를 차지한다는 통계 자료가 존재한다. 이에 따라 산업별, 지역별로 맞춤형 감축 방안을 강구하는 것이 효…