풍화 과정에 의한 점도 변화에 기반한 유출유 예측 기계학습 알고리즘 비교 분석

Abstract

해양 사고로 인해 대규모 기름 유출 시 풍화 과정을 거치게 된다. 이와 같은 풍화 과정은 기름의 종류, 시간 경과, 해상 환경 조건 등에 영향을 받는다. 이로 인해 밀도와 점도가 각각 변하게 된다. 이의 영향을 파악하고 적절히 대응하기 위해서는 기름의 종류를 파악하는 것이 필수적이다. 점도와 밀도는 사고 후 시간 경과와 해상 환경조건 등에 의해 풍화 과정을 거치게 되고 이로 인해 급격하게 변화한다. 이들의 기름 특성 변화를 파악하고 어떤 종류의 기름이 유출되었는지를 알아내는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 기름의 종류 및 특성 변화를 예측하고자 하였다. 또한, 다양한 기계학습 알고리즘 비교분석을 통하여 예측성능을 향상하고자 하였다.