• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1167-1181
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• 2021

녹조 현상과 관련하여 독성물질을 배출하는 남조류 4종의 경우 유해 남조류로 지정하여 관리하고 있으며, 물리적인 모형을 이용한 예측 정보도 함께 발표하고 있다. 그러나 조류는 살아 있는 생명체로 물리 역학에 따른 예측에 어려움이 있으며, 기상, 수리·수문, 수질 등 수많은 인자에 의한 영향을 고려하기가 쉽지 않다. 따라서, 최근 머신러닝을 이용한 녹조발생 예측 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 경북 영천에 소재한 보현산댐과 영천댐을 대상으로 랜덤 포레스트 모형을 이용하여 유해남조류 발생에 영향을 미치는 수질인자의 특성중요도를 분석해 보았으며, 이 중 가장 높은 특성중요도를 나타낸 수온을 이용하여 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 유해남조류 발생을 예측하고 그 정확성을 확인하였다. 특성중요도 분석 결과, 수온과 총질소(T-N)이 공통적으로 높게 나왔으며, 인공신경망(ANN)을 이용한 유해남조류 발생예측에서도 실제와 근접한 값이 예측되어 앞으로 녹조관리를 위해 유해남조류 예측이 필요한 저수지의 경우 이를 활용할 수 있음을 확인하였다.