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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양현석 (국립한밭대학교) 박정수 (국립한밭대학교)
저널정보
한국습지학회 한국습지학회지 한국습지학회지 제26권 제3호
발행연도
2024.8
수록면
197 - 203 (7page)

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하천에서 조류의 과다 발생은 취수원 관리 및 정수 처리에 악영향을 줄 수 있어 지속적인 관리가 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 작은 규모의 테이블 데이터에서도 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 알려진 tabular prior data fitted networks (TabPFN)을 사용하여 조류 발생 지표 중 하나인 chlorophyll-a (chl-a) 농도를 예측하는다중 분류 모형을 구축하였다. 모형의 구축을 위해 부여지점 수질자동측정망에서 2014년 1월 1일부터 2022년 12월31일까지 측정된 일일측정자료를 사용하였으며 입력 자료의 크기가 모형의 성능에 미치는 영향을 확인하기 위해 입력 자료의 평균값을 이용하여 1일, 3일, 6일, 12일의 측정 주기를 가진 입력 자료를 구성하였다. 각 모형의 성능을 비교한 결과 측정 주기가 길어져 입력 자료의 규모가 작은 경우에도 모형이 안정적인 성능을 보이는 것을 확인하였다. 각 모형의 macro average는 precision이 0.77, 0.76, 0.83, 0.84였으며, recall은 0.63, 0.65, 0.66, 0.74 F1-score는0.67, 0.69, 0.71, 0.78로 분석되었다. Weighted average는 precision이 0.76, 0.77, 0.81, 0.84이며 recall은 0.76, 0.78, 0.81, 0.85 F1-score는 0.74, 0.77, 0.80, 0.84로 분석되었다. 본 연구에서는 TabPFN을 이용하여 구축한 chl-a 예측 모형이 작은 규모의 입력 자료에서도 안정적인 성능을 보이는 것을 확인하여 모형구축에 필요한 입력 자료가 제한적인 현장에서의 적용 가능성을 확인하였다.
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