본 연구는 기계학습을 통한 수량예측모델을 이용하여 이상기상에 따른 WCM의 DMY 피해량을 산출하기 위한 목적으로 수행하였다. 수량예측모델은 WCM 데이터 및 기상 데이터를 수집 후 가공하여 8가지 기계학습을 통해 제작하였으며 실험지역은 경기도로 선정하였다. 수량예측모델은 기계학습 기법 중 정확성이 가장 높은 DeepCrossing (R2=0.5442, RMSE=0.1769) 기법을 통해 제작하였다. 피해량은 정상기상 및 이상기상의 DMY 예측값 간 차이로 산출하였다. 정상기상에서 WCM의 DMY 예측값은 지역에 따라 차이가 있으나 15,003~17,517 kg/ha 범위로 나타났다. 이상기온, 이상강수량 및 이상풍속에서 WCM의 DMY 예측 값은 지역 및 각 이상기상 수준에 따라 차이가 있었으며 각각 14,947~17,571 kg/ha, 14,986~17,525 kg/ha 및 14,920~17,557 kg/ha 범위로 나타났다. 이상기온, 이상강수량 및 이상풍속에서 WCM의 피해량은 각각 –68~89 kg/ha, -17~17 kg/ha 및 – 112~121 kg/ha 범위로 피해로 판단할 수 없는 수준이었다. WCM의 정확한 피해량을 산출하기 위해서는 수량예측모델에 이용하는 이상기상 데이터 수의 증가가 필요하다.