지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 792 - 805 (14page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
목적 : 조류(algae)의 직접 지표인 남조류의 발생 예측을 위해 낙동강의 경상북도 및 대구광역시 지역의 6개 지점을 대상으로 수질 데이터, 하천환경 데이터, 기상 데이터를 수집 분석하여 각 요인들의 상관관계를 확인하고 이를 통한 녹조 발생 예측 모델의 활용성에 대해 검증하였다.
방법 : 종속 변수는 남조류세포수로 설정하였으며 조류(algae)의 성장의 직접적인 수질 지표인 클로로필-a(Chl-a)와 수온, pH, 용존산소(DO), 총질소(TN), 총인(TP) 등의 수질 자료를 활용하였다. 또한 기온, 습도, 운량, 강수량, 일사량 등의 기상 데이터와 수체 안정도 지표 산출을 위한 기초자료로 유속, 유량 데이터 활용하였다. 수집된 데이터의 검증과 보정을 진행하였으며 종속변수인 남조류세포수와 독립변수와의 상관관계를 분석하였으며 또한 선형 회귀모델 기반의 랜덤 포레스트(Random Forest) 모형을 통해 녹조 발생에 대한 예측 모형을 평가하였다.
결과 및 토의 : 데이터간의 상관성 분석 결과, 전차의 남조류세포수가 현재의 남조류세포수에 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 수온은 양의 상관성을 보였으며 DO는 음의 상관관계를 보였다. 남조류세포수와 독립변수인 유량, 유속과의 상관성은 음의 상관성이 있는 것으로 나타났다. 기상데이터의 경우 기압과는 음의 상관관계, 기온과는 양의 상관관계를 보였다. 또한 강수량이 많은 경우에는 세포수가 크게 감소되었으나, 적은 강수량에서는 그러한 추세가 뚜렷하게 관찰되지 않았다. 선형회귀모델을 적용한 결과, R² 값은 0.734로 모델이 변수의 변동성에 비교적 높은 설명력으로, 남조류세포수를 예측하는데 유의미한 정보를 제공하는 것으로 나타났다.
결론 : 선형 회귀 모델 기반의 랜덤 포레스트 모형을 통해 남조류 발생을 예측한 결과, 실측값과 비교 시 예측값이 전반적인 추세를 잘 추종하는 것을 확인할 수 있었다. 복잡한 데이터 패턴을 잘 포착하여 예측 성능이 일관되게 유지되지 되는 것을 확인하였으며 수생 생태계에서 남조류의 발생 경향에 대한 신뢰성 있는 예측에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
방법 : 종속 변수는 남조류세포수로 설정하였으며 조류(algae)의 성장의 직접적인 수질 지표인 클로로필-a(Chl-a)와 수온, pH, 용존산소(DO), 총질소(TN), 총인(TP) 등의 수질 자료를 활용하였다. 또한 기온, 습도, 운량, 강수량, 일사량 등의 기상 데이터와 수체 안정도 지표 산출을 위한 기초자료로 유속, 유량 데이터 활용하였다. 수집된 데이터의 검증과 보정을 진행하였으며 종속변수인 남조류세포수와 독립변수와의 상관관계를 분석하였으며 또한 선형 회귀모델 기반의 랜덤 포레스트(Random Forest) 모형을 통해 녹조 발생에 대한 예측 모형을 평가하였다.
결과 및 토의 : 데이터간의 상관성 분석 결과, 전차의 남조류세포수가 현재의 남조류세포수에 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 수온은 양의 상관성을 보였으며 DO는 음의 상관관계를 보였다. 남조류세포수와 독립변수인 유량, 유속과의 상관성은 음의 상관성이 있는 것으로 나타났다. 기상데이터의 경우 기압과는 음의 상관관계, 기온과는 양의 상관관계를 보였다. 또한 강수량이 많은 경우에는 세포수가 크게 감소되었으나, 적은 강수량에서는 그러한 추세가 뚜렷하게 관찰되지 않았다. 선형회귀모델을 적용한 결과, R² 값은 0.734로 모델이 변수의 변동성에 비교적 높은 설명력으로, 남조류세포수를 예측하는데 유의미한 정보를 제공하는 것으로 나타났다.
결론 : 선형 회귀 모델 기반의 랜덤 포레스트 모형을 통해 남조류 발생을 예측한 결과, 실측값과 비교 시 예측값이 전반적인 추세를 잘 추종하는 것을 확인할 수 있었다. 복잡한 데이터 패턴을 잘 포착하여 예측 성능이 일관되게 유지되지 되는 것을 확인하였으며 수생 생태계에서 남조류의 발생 경향에 대한 신뢰성 있는 예측에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
목차
1. 서론
2. 실험방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
영산강 수계에서 남조류 세포수 모의를 위한 입출력 모형의 개발
한국수자원학회논문집
2016 .01
-
딥러닝을 활용한 유해 남조류 예측 성능 평가
대한환경공학회 학술발표논문집
2020 .11
-
딥러닝 기반 유해남조류 발생 예측 연구
대한토목학회 학술대회
2021 .10
-
팔당호 퇴적층 남조류의 군집과 남조류 성장잠재성 분석
한국물환경학회지
2016 .01
-
연직수온 모니터링을 통한 수체안정화도 산정과 남조류 발생 비교분석
한국수자원학회 학술발표회
2018 .01
-
보 수위 저하운영에 따른 칠곡보-강정고령보 구간 내 남조류의 시·공간 변동특성
한국수자원학회 학술발표회
2019 .01
-
형광농도분석기를 이용한 피코시아닌 농도 측정과 남조류 세포수 추정 연구
대한환경공학회지
2022 .12
-
2차원 수치모델을 이용 한 남조류 거동해석
대한토목학회 학술대회
2017 .10
-
낙동강의 중·하류 4개보에서 남조류 우점 환경 요인 분석
한국수자원학회 학술발표회
2019 .01
-
유해 남조류의 세포 성장 및 계절적 형태 변화에 관한 연구
대한환경공학회 학술발표논문집
2021 .11
-
대구 · 경북권 조류경보제 및 수질예보제 지점의 유해남조류 발생(2012~2019년) 분석
대한환경공학회지
2020 .12
-
센서기반 인자를 활용한 낙동강 남조류 예보방안 연구
대한토목학회 학술대회
2024 .10
-
남조류의 유전적 다양성과 녹조 제어에의 시사점
물과 미래 : 한국수자원학회지
2017 .01
-
머신러닝을 활용한 낙동강 유해남조류 발생 예측
한국지능시스템학회 논문지
2023 .02
-
초분광영상을 이용한 하천조류종 분류에 관한 연구
대한토목학회 학술대회
2022 .10
-
낙동강 유역의 유해남조류와 환경요인의 상관관계 분석을 통한 독성물질 농도 예측
대한환경공학회 학술발표논문집
2018 .11
-
Convolutional neural network를 이용한 하천 유해남조류 발생 예측기술 연구
대한환경공학회 학술발표논문집
2019 .12
-
SMOTE 알고리즘을 이용한 4대강 남조류 세포 수 데이터의 불균형 문제 해결과 기계학습 예측 모델의 성능 향상
대한환경공학회 학술발표논문집
2018 .11
-
화학 및 광물응집제를 이용한 남조류 제거
대한토목학회 학술대회
2020 .10
-
기계학습를 이용한 4대강 남조류 세포 수 예측 성능 향상을 위한 SMOTE 알고리즘의 적용
대한환경공학회 학술발표논문집
2017 .11
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092311735