논문실적
| [포스터]A Study on Prediction Algal blooms using Data mining Technique |
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학술지명 한국하천호수학회
저자 최광순,김호준,이혜숙,정선아,박상영,이승윤
발표일 2017-10-18
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본 연구에서는 낙동강 수계의 녹조 관리를 위하여 하류의 강정고령보, 달성보, 합천창녕보, 창녕함안보 4개 지점에서의 의사결정트리 데이터마이닝 기법을 활용하여 클로로필-a 및 유해남조류세포수 예측기법을 개발하였다. 2013년 1월부터 2016년 12월까지 환경부의 주간단위 수질 및 유해남조류세포수 자료와 동일 기간 기상청의 일별 기상자료를 수집하였으며 상관성 분석을 수행하여 독립변수를 선정하였다. 독립변수는 T-N, T-P, N/Pratio와 클로로필-a, 기온, 일사량, 강수량을 설정하였고 종속변수는 측정일의 유해남조류세포수로 설정 후, 측정주기를 고려하여 주간단위 예측이 가능하도록 분석하였다. 이 때, 기상자료는 측정일 기준으로 일주일 평균기온, 평균일사량, 일주일 강수량합으로 적용하여 누적 영향을 고려하였다. 의사결정트리를 적용하여 클로로필-a 예측 결과, 강정고령보의 예측값과 관측값과의 상관계수는 0.14로 다소 낮았으나 달성보 0.84, 합천창녕보 0.60, 창녕함안보 0.63으로 나타났다. 유해남조류세포수 예측결과, 강정고령보, 0.71, 달성보, 0.71, 합천창녕보 0.63, 창녕함안보 0.71로 유해남조류세포수 예측 가능성을 확인하였다. 하지만, 유해남조류세포수의 경우 100,000 cells/mL 이상인 경우, 예측값이 과소평가되었으며 이는 지속적인 모니터링을 통해 개선되어야 할 것으로 판단된다. 본 연구는 낙동강 하류의 4개 보 지점에서 녹조관리를 위한 클로로필-a 및 유해남조류세포수 예측기법을 개발하였으며 향후 지속적인 자료취득 및 개선을 통해 녹조의 선제적 관리를 위해 활용될 수 있을 것으로 사료된다. |
