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저자정보
구민호 (공주대학교 지질환경과학과) 박은규 (경북대학교 지질학과) 정진아 (경북대학교 지질학과) 이헌민 (경북대학교 지질학과) 김효건 (벽산엔지니어링) 권미진 (한국원자력환경공단) 김용성 (지오그린21) 남성우 (지오그린21) 고준영 (도화엔지니어링) 최정훈 ([주] 지오이노베이션) 김덕근 (한국수자원공사) 조시범 (한국농어촌공사)
저널정보
한국지하수토양환경학회 지하수토양환경 지하수토양환경 제21권 제6호
발행연도
2016.1
수록면
67 - 79 (13page)

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Gaussian process regression (GPR) is proposed as a tool of long-term groundwater quality predictions. The major advantage of GPR is that both prediction and the prediction related uncertainty are provided simultaneously. To demonstrate the applicability of the proposed tool, GPR and a conventional non-parametric trend analysis tool are comparatively applied to synthetic examples. From the application, it has been found that GPR shows better performance compared to the conventional method, especially when the groundwater quality data shows typical non-linear trend. The GPR model is further employed to the long-term groundwater quality predictions based on the data from two domestically operated groundwater monitoring stations. From the applications, it has been shown that the model can make reasonable predictions for the majority of the linear trend cases with a few exceptions of severely non-Gaussian data. Furthermore, for the data shows non-linear trend, GPR with mean of second order equation is successfully applied.
#Groundwater quality #Trend analysis #Gaussian process regression #Theil-Sen estimator #Groundwater quality monitoring network

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참고문헌 (12)

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김규범 / 2010 / 국내 오염우려지역의 지하수 수질 추세 특성 / 한국지반환경공학회 논문집 11(3):5~16 dbpia Ministry of Environment (Korea) / 2013 / National Institute of Environmental Research (Korea), 2007-2013 google schola Bazi, Y. / 2012 / Improved Estimation of Water Chlorophyll Concentration With Semisupervised Gaussian Process Regression / IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing 50(7):2733~2743 google schola Chapman, D. / 1996 / Water quality assessments: a guide to the use of biota, sediments, and water in environmental monitoring / UNESCO/WHO/UNEP :22 google schola Grbi , R. / 2013 / Stream water temperature prediction based on Gaussian process regression / Expert Sys. Applic 40(18):7407~7414 google schola

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