| 과제목적분류 | 일반대학진흥금으로 받은 연구 | 소속 | 지구환경연구본부 - 지하수자원연구센터 |
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| 과제명 | 국문 | 머신러닝을 활용한 지하수 수위-수질 예측기술 개발 | ||
| 영문 | Development of groundwater level and water quality prediction technology using machine learning | |||
| 연구기간 | 2023.12.01 ~ 2024.11.30 | |||
| 연구비 | 26,250,000원 | |||
| 연구책임자 | 안효원 | |||
| 연구내용 | 연구목표 | 지하수측정망 통합데이터와 최신 머신러닝 기법을 활용한 지하수 시계열 예측 방법론 적용 및 95% 신뢰 수준 내에서 예측 능력을 가진 모델 개발 | ||
| 연구내용 | 전국 지하수측정망 통합데이터 자료 수집 및 분석, 전국 지하수 자료 DB작성 지하수 수위-수질 (온도, 전기전도도) 결측 자료 및 이상치 보정 지하수 수위-수질 (온도, 전기전도도) 시계열 유형 분류 및 경향성 분석 주요 지점별 지하수 수위-수질 시계열 분석 모형 적용 및 성능 비교 관측공 주요지점별 지하수 수위-수질 공간적 요인 분석 및 예측 평가 | |||
| 기대성과 | 최신 기법의 머신러닝을 통한 지하수 수위-수질 (온도, 전기전도도) 예측 모델 개발 본 연구에서 도출된 모델을 추후 AI-Hub 등의 정보 시스템에 연동할 수 있도록 머신러닝 소스 프로그램 제공 및 매뉴얼 작성 | |||
| 연구성과 | 논문(0건) | |||
| 특허(0건) | ||||
| 보고서(0건) | ||||