머신러닝을 활용한 낙동강 유해남조류 발생 예측

송찬영; 김주연; 김예진; 주해종; 서재현

doi:10.5391/JKIIS.2023.33.1.29

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저자정보: 송찬영 (한국외국어대학교) 김주연 (세종대학교) 김예진 (서울여자대학교) 주해종 (동국대학교) 서재현 (광주대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제33권 제1호

발행연도: 2023.2

수록면: 29 - 36 (8page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2023.33.1.29

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기후변화와 환경오염으로 인하여 낙동강 녹조 문제는 심화되고 있다. 따라서, 본 연구는 녹조 문제가 심각한 낙동강 지역의 유해남조류 세포수를 예측하는 모델을 개발한다. 주요 변수에는 과거수질자료, 댐 제원 정보와 풍속, 기상관측 데이터, 폐수처리장, 공장 현황 데이터를 결합하여 사용하였다. 특징 선택으로 Wrapper 기반의 Genetic Search를 사용하였으며, 예측 모델에는 Random Forest와 k-NN, SVM을 사용하였다. 예측 모델 성능은 Random Forest에서 0.880의 결정계수와 1.606의 RMSE로 가장 좋은 성능을 보였다. 본 연구는 pH, DO, BOD, COD 등의 변수를 제거하고, 새롭게 공장과 폐수처리장 위치 데이터를 써서 모델의 정확도를 높였다는 점에 의의가 있다.

#녹조 #유해남조류 #머신러닝 #랜덤포레스트 #Green Algae #Harmful-Cyanobacteria #Machine learning #Random Forest #k-NN #SVM

참고문헌 (12)

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Water Sanitation and Health Team, “Management of cyanobacteria in drinking-water supplies,” Available: https://www.who.int/publications/i/item/WHO-FWCWSH-15.03, 2015, [Accessed: January 29, 2015].

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