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기계학습을 통한 토양오염물질 농도 예측 및 분포 매핑 : Predicting Concentrations of Soil Pollutants and Mapping Using Machine Learning Algorithms
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 강혜원 | - |
dc.contributor.author | 박상진 | - |
dc.contributor.author | 이동근 | - |
dc.date.accessioned | 2023-07-21T06:59:18Z | - |
dc.date.available | 2023-07-21T06:59:18Z | - |
dc.date.created | 2023-07-20 | - |
dc.date.issued | 2022-08 | - |
dc.identifier.citation | 환경영향평가, Vol.31 No.4, pp.214-225 | - |
dc.identifier.issn | 1225-7184 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10371/195193 | - |
dc.description.abstract | 본 연구는 사업시행이 환경에 미치는 부정적 영향을 최소화할 수 있는 방안을 강구하기 위해 환경영향평가 토양 부문을 강조하였다. 영향평가 절차에 대한 일련의 노력으로서 도시개발사업을 대상으로 하는국가 인벤토리 기반 데이터베이스를 구축하였으며, 세 가지 기계학습 모델 성능 평가 및 토양오염물질 농도분포 매핑을 진행하였다. 여기에서, 가장 우수한 성능을 보여준 Random Forest 모델을 사용하여 대한민국 수도권 지역을 대상 9가지 토양오염물질을 매핑하였다. 본 연구의 결과는 도시화가 가장 활발한 서울지역에서 아연(Zn), 불소(F) 및 카드뮴(Cd) 농도가 상대적으로 우려되는 것을 발견하였다. 또한, 수은(Hg) 과 크롬(Cr6+)의 경우 농도가 기준 이하로 검출되었는데, 이는 중금속 농도에 영향을 미치는 산업 및 공업단지와 같은 오염원 부족이 원인으로 도출되었다. 토양오염물질 공간분포 매핑을 통해 토양특성 및 토지이용 유형과 오염물질 간의 유의한 상관관계를 유추하였다. 이를 통해 사업 현장 위치에 관한 토양오염 최소화 및 계획 결정에 대한 효율적인 토양관리 방안을 구축할 수 있을 것으로 기대한다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.publisher | 한국환경영향평가학회 | - |
dc.title | 기계학습을 통한 토양오염물질 농도 예측 및 분포 매핑 | - |
dc.title.alternative | Predicting Concentrations of Soil Pollutants and Mapping Using Machine Learning Algorithms | - |
dc.type | Article | - |
dc.citation.journaltitle | 환경영향평가 | - |
dc.citation.endpage | 225 | - |
dc.citation.number | 4 | - |
dc.citation.startpage | 214 | - |
dc.citation.volume | 31 | - |
dc.identifier.kciid | ART002867334 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 이동근 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 도시개발 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 토양 중금속 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 공간통계 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 환경영향평가 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 기계학습 | - |
dc.subject.keywordAuthor | urban development | - |
dc.subject.keywordAuthor | heavy metals in soil | - |
dc.subject.keywordAuthor | spatial statistics | - |
dc.subject.keywordAuthor | environmental impact assessment | - |
dc.subject.keywordAuthor | machine learning | - |
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