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저자정보
전승배 (조선대학교) 오행열 (조선대학교) 정명훈 (조선대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제28권 제4호
발행연도
2020.12
수록면
145 - 152 (8page)
DOI
10.7319/kogsis.2020.28.4.145

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수질평가지수(water quality index, WQI)는 식수와 해수의 질을 결정한다. 현재 대한민국은 WQI값을 기준으로 연안 및 해수 품질을 5등급으로 분류하여 모니터링 및 관리하고 있다. 해양환경공단(korea marine environment management, KOEM)은 해양수질자동측정망을 활용해 연안환경의 데이터를 수집하고 있다. 하지만, 이러한 데이터에는 WQI를 계산하기 위한 변수 중 일부분을 포함하지 않고 있다. 때문에 KOEM은 매년 4회 수동으로 WQI를 평가한다. 본 연구는 해양수질자동측정망으로 측정한 데이터에 근거하여 기계 학습(machine learning, ML)을 통해 WQI를 기반으로 한 수질 등급을 추정한다. 실험 결과 랜덤 포레스트(random forest, RF)와 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 성능이 우수하였다. 본 연구의 결과는 수동으로 WQI를 평가하여 수질 등급을 결정하는 방식에서 자동으로 결정할 수 있는 방법을 제공하며, 이는 실시간으로 수질 상태를 모니터링하는 데 적용될 수 있다.
#수질평가지수 #기계 학습 #수질 등급 추정 #분류 알고리즘 #Water Quality Index #Machine Learning #Water Level Estimation #Classification Algorithm

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 연구 배경
3. 데이터 및 알고리즘
4. 실험 결과
5. 결론
References

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