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논문실적
| Cyanobacteria를 이용한 조류 경보제를 위한 유해 남조 예측 모델 개발 및 정확도 개선 |
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학술지명 대한환경공학회
저자 김진휘,이한규,이정원,박용은,신재기
발표일 2020-11-13
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현재 국내에서는 전국 4대강에 설치된 보에서 실시간 모니터링이 수행되고있으며 이를 통해 하천에서 발생하는 조류의 농도를 기반으로 단계별 조류 경보제를 실시하고 있다. 조류 경보제 발령 구간은 상수원 구간과 친수활동 구간으로 구분되며 관심, 경계, 조류 대발생의 3단계로 구성된다. 조류 경보 단계에 따라 모니터링 주기 확대, 오염원 관리 강화, 조류 제거 등이 수행되고 있으며 이는 사전적 예측보단 조류 발생 시 대응을 위한 수단으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 물환경정보시스템에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, mywater에서 제공하는 실시간 보 현황 자료를 이용하여 Cyanobacteria 농도를 기준으로 하천에서의 유해 남조 경계단계에 대하여 사전적 예측을 수행하였으며 각각의 경보 단계에 대한 과거 자료의 불균형으로 인해 발생하는 모델 학습의 불균형을 해결하기 위해서 Adaptive synthetic samplig기법을 적용하였다. 예측 모델은 기계학습기법의 ANN과 SVM을 이용하였으며 각각의 모델에 대하여 합성 자료를 이용하여 구축된 모델의 정확도가 원자료를 사용하여 구축한 모델의 정확도에 비해 10 ~ 20% 이상 증가하였다. 또한, 관심 단계에 주로 편향되었던 예측률이 관심, 경계, 조류 대발생에 대하여 비교적 유사한 분포로 나타났다. |
