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XGBoost 모델을 이용한 시기별 영양염 용출률(PO43--P) 예측 모델 구축

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  • 발행기관
    한국퇴적환경준설학회(구 한국환경준설학회) 바로가기
  • 간행물
    한국퇴적환경준설학회 학술대회 초록집(구 한국환경준설학회 학술대회 논문집) 바로가기
  • 통권
    2023년 한국환경준설학회 춘계 학술대회 초록집 (2023.05)바로가기
  • 페이지
    pp.20-20
  • 저자
    심선희, 오해성, 이선렬, 전유경, 최정현
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A433087

원문정보

초록

한국어
하천 퇴적토는 담수 생태계를 구성하는 기본 요소 중 하나로, 수층과의 유기적 연결성으로 인하여 경계면에서 끊임없이 상호작용이 발생한다. 하천 주변의 다양한 공급원으로부터 유입되는 영양염(nutrients)과 유기물(organic materials) 등은 퇴적토에 축적되어 있다가 특정 환경 조건에서 다시 수층으로 용출될 수 있다. 일반적으로 하천에서는 유역으로부터 유기물이 퇴적토로 유입되고 이는 미생물에 의하여 연속적으로 분해된다. 이때, 유기물이 퇴적토에 더 많이 유입될수록 분해 산물인 PO43--P가 증가하게 된다. 이에 본 연구에서는 대표적인 우리나라의 주요 상수원인 낙동강을 연구대상지로 선정하여, 퇴적토 및 수층의 물리·화학적 특성자료를 이용하여 XGBoost모델을 구축하였다. 특히, 우리나라의 경우 강우의 계절적 편차가 심하여 홍수기를 기준으로 홍수전, 중, 후로 나누어 모델을 구축하였다. XGBoost모델은 머신러닝 모델 중에서도 성능이 우수한 것으로 알려져 있는데, 본 연구에서도 모든 시기에서 훈련, 보정, 검정의 R2가 0.8 이상으로 우수한 성능을 보였다. 이후, 머신러닝 모델 예측 시 가장 중요한 주요 변수를 도출하였다.

키워드

낙동강 머신러닝 퇴적물 산소 소모율 퇴적토

저자

  • 심선희 [ 이화여자대학교 환경공학과 ]
  • 오해성 [ 세종대학교 환경에너지융합학과 ]
  • 이선렬 [ 이화여자대학교 환경공학과 ]
  • 전유경 [ 이화여자대학교 환경공학과 ]
  • 최정현 [ 이화여자대학교 환경공학과 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국퇴적환경준설학회(구 한국환경준설학회) [Korean Society of Sediment Environment and Dredging]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    자연과학>해양학
  • 소개
    본 학회는 저수지, 호소, 하천, 연안해역의 환경개선을 위한 준설공사에 관련된 연구를 촉진하고 국내•외의 관련 연구, 교육 및 산업기관과의 교류를 도모하여 지속 가능한 수 환경 퇴적물관리에 관한 과학기술 진전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국퇴적환경준설학회 학술대회 초록집(구 한국환경준설학회 학술대회 논문집)
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2012~2026
  • 십진분류
    KDC 539 DDC 628

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