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목적: 조류의 Chl-a를 추정하기 위해 낙동강 하류 지역의 수질 및 수량 데이터를 활용해 기계 학습 알고리즘을 사용하였다.
방법: 처음에는 Chl-a와 수질 및 수량 데이터 간의 상관관계 분석을 실시하였으며, HC, CH의 수질 및 수량 데이터에 대해 중요도가 높은 10가지 요소를 추출하였다. 알고리즘을 통해 10가지 요인이 각 지점의 Chl-a 발생에 어떤 영향을 미치는지 추정하였다. 4가지 알고리즘인 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 엘라스틱 넷, 그레디언트 부스팅 알고리즘을 Python으로 수행하였다. MSE, RMSE, R²값을 사용하여 우수한 알고리즘을 평가하였다.
결과 및 토의 : 그레디언트 부스팅은 HC지점에서 MSE 56.47, RMSE 7.51, R² 0.78을 나타내었으며, CH지점에서 MSE 63.82, RMSE 7.99, R² 0.76을 나타내었다. ROC곡선 및 AUC를 활용해 4가지 알고리즘에 대한 추정값도 평가되었다. 평가 결과 HC지점의 AUC값은 0.961, CH지점의 AUC값은 0.885으로 그레디언트 부스팅 알고리즘이 두 지점에서 다른 알고리즘에 비해 비교적 우수한 성능을 보여주었다.
결론: 그레디언트 부스팅 알고리즘이 HC와 CH지점에 대해 우수한 결과를 보여주었다.
방법: 처음에는 Chl-a와 수질 및 수량 데이터 간의 상관관계 분석을 실시하였으며, HC, CH의 수질 및 수량 데이터에 대해 중요도가 높은 10가지 요소를 추출하였다. 알고리즘을 통해 10가지 요인이 각 지점의 Chl-a 발생에 어떤 영향을 미치는지 추정하였다. 4가지 알고리즘인 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 엘라스틱 넷, 그레디언트 부스팅 알고리즘을 Python으로 수행하였다. MSE, RMSE, R²값을 사용하여 우수한 알고리즘을 평가하였다.
결과 및 토의 : 그레디언트 부스팅은 HC지점에서 MSE 56.47, RMSE 7.51, R² 0.78을 나타내었으며, CH지점에서 MSE 63.82, RMSE 7.99, R² 0.76을 나타내었다. ROC곡선 및 AUC를 활용해 4가지 알고리즘에 대한 추정값도 평가되었다. 평가 결과 HC지점의 AUC값은 0.961, CH지점의 AUC값은 0.885으로 그레디언트 부스팅 알고리즘이 두 지점에서 다른 알고리즘에 비해 비교적 우수한 성능을 보여주었다.
결론: 그레디언트 부스팅 알고리즘이 HC와 CH지점에 대해 우수한 결과를 보여주었다.
목차
1. 서론
2. 실험방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References
참고문헌 (46)
참고문헌 신청
J. J. Yu, K. L. Lee, H. J. Lee, J. W. Hwang, H. S. Lyu, L. Y. Shin, A. R. Park, S. U. Chen, Relations of nutrient concentrations on the seasonality of algal community in the Nakdong River, Korea, J. Korean Soc. Water Environ., 31(2), 110-119(2015).
S. H. Lee, B. R. Kim, H. W. Lee, A study on water quality after construction of the weirs in the middle area in Nakdong River, J. Korean Soc. Environ. Eng., 36(4), 258-264(2014).
Ministry of Environment, Water Environment Information System (WEIS), http://water.nier.go.kr/algae/algaePreMeasure.do(2012).
W. S. Jung, B. G. Jo, Y. D. Kim, S. E. Kim, A study on the characteristics of cyanobacteria in the mainstream of Nakdong river using decision trees, J. Wet. Res., 21(4), 312-320(2019).
J. Gregor, B. Marsalek, Freshwater phytoplankton quantification by chlorophyll-a: a comparative study of in vitro, in vivo and in situ methods, Water Res., 38(3), 517-522(2004).
S. H. Lee, B. R. Kim, H. W. Lee, A study on water quality after construction of the weirs in the middle area in Nakdong River, J. Korean Soc. Environ. Eng., 36(4), 258-264(2014).
Ministry of Environment, Water Environment Information System (WEIS), http://water.nier.go.kr/algae/algaePreMeasure.do(2012).
W. S. Jung, B. G. Jo, Y. D. Kim, S. E. Kim, A study on the characteristics of cyanobacteria in the mainstream of Nakdong river using decision trees, J. Wet. Res., 21(4), 312-320(2019).
J. Gregor, B. Marsalek, Freshwater phytoplankton quantification by chlorophyll-a: a comparative study of in vitro, in vivo and in situ methods, Water Res., 38(3), 517-522(2004).
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