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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 71 - 78 (8page)
- DOI
- 10.7846/JKOSMEE.2024.27.2.71
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본 연구에서는 해색 위성 자료와 해양환경측정망 자료를 활용하여 시공간적 고해상도의 연안 저층 용존산소(dissolved oxygen, DO) 농도 산출을 위한 기계학습 모델을 개발하였다. 저층 DO 농도 산출을 위한 최적 모델로는 Gaussian process regression이 선별되었으며, 최적 예측변수로는 해색 위성 자료 중[원격반사도 6종, chlorophyll a 농도, 입자태 유기 탄소 농도, 분산광 소산 계수, 해수면 온도]가 선별되었다. 최적 예측변수 및 모델로 빈산소수괴가 가장 빈번하게 발생했던 대한해협의 저층 DO 농도를 산출했으며, 그 산출치와 관측치 간의 결정계수(R²)와 평균제곱오차(MSE)는 각각 0.69, 1.23으로 나타났다. 이후, 모델 정확도 개선 과정을 거친 최종 모델의 R²와 MSE는 각각 0.83, 0.47로 정확도 개선 전 대비 20.3, 61.8% 개선된 결과를 보였다. 매년 여름철 빈산소수괴로 어업 피해가 발생하고 있는 현재, 본 기술은 실시간 빈산소수괴 발생 탐지를 위한 기초 기술로 활용될 수 있을 것이다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 재료 및 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References
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