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이번 논문은 딥러닝 기술을 활용해 한국 4대강 16개 보 녹조현상에 대한 단기예측을 실시한 연구로서 학계로부터 예측 정확도, 예측시간 단축, 경제성 등 우위를 보여준 수준 높은 연구로 평가받는다.
또한, 매년 발생하는 녹조현상에 대해 딥러닝의 RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long short-term memory) 기술을 활용해 녹조 수질 예측 딥러닝 모형을 설계해 예측 정확도를 비교한 결과, LSTM기반 녹조 예측 딥러닝 모형이 기존 OLS방식 녹조예측보다 클로로필 평균제곱근오차 기준대비 9.35%가 개선됐다.
이 씨는 "1년여간 연구실에서 배운 것을 연구에 활용하고자 노력했는데, 예상치 못하게 좋은 결과를 얻어 기쁘다"며 "이동현 지도교수님(사진 우)의 열렬한 지도와 연구실 팀원들의 노력을 바탕으로 세계적 저널인 'Nature'에도 올라가길 기대한다"고 밝혔다.
이 지도교수(경영학부)는 "학부생 논문이 SSCI급 학술지(International Journal of Environmental Research and Public Health, IF: 2.145)에 게재된 것은 극히 이례적인 일"이라며 "이번 논문 등재는 그에게 더 나은 목표 설정을 위한 계기가 될 것"이라고 말했다.
한편, 이 교수 연구팀은 지난 2017년부터 기후변화, 재해재난, 전염병 등 인류를 위협하는 문제를 예측하고 사회과학 전반에 접목하기 위해 딥러닝 기술을 기반으로 다양한 연구를 진행한다.
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