[논문]GIS와 기계학습을 이용한 지하수 가능성도 작성 연구 현황

이사로

doi:10.7780/kjrs.2020.36.6.1.1

[국내논문] GIS와 기계학습을 이용한 지하수 가능성도 작성 연구 현황
Status of Groundwater Potential Mapping Research Using GIS and Machine Learning 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.36 no.6 pt.1, 2020년, pp.1277 - 1290

초록
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지표수와 지하수로 이루어진 수자원은 세계적으로 가장 중요한 천연자원 중 하나로 여겨진다. 지난 세기 이후 급속한 산업화와 급증하는 인구로 인해, 생활용, 산업용, 농업용수 수요가 급증하고 있으며, 이에 대한 지하수 수요도 급증하고 있다. 따라서 지하수에 대한 지속 가능한 개발과 관리를 위해서는 정확한 위치기반의 지하수 가능성도 작성이 필수적이다. 최근에는 기계학습과 지리정보시스템 통합이 지하수 가능성도 작성에 효과적인 방법이 되고 있다. 이러한 통합접근법의 현황 파악을 위해 6년(2015~2020년) 동안 94편의 직접 관련 논문에 대한 체계적 검토를 실시했다. 문헌 검토에 따르면, 매년 발간되는 연구의 수는 시간이 지남에 따라 급격히 증가했다. 전체 연구 분야는 15개국에 걸쳐 있으며, 85%의 연구가 이란, 인도, 중국, 한국, 이라크에 집중되었다. 지하수 산출 가능성 조사에는 20개의 변수가 자주 사용된 것으로 조사되었으며, 이 중 지형고도, 경사, 경사방향, 지형습도지수, 지질, 토지 이용 피복, 하천 밀도, 강과의 거리, 강우량 등이 자주 사용되는 것으로 나타났다. 기계학습 모델에 있어 랜덤 포레스트, 서포트벡터머신, 부스트 회귀트리 등의 방법이 많이 사용되었다. 이러한 문헌 연구는 최적의 결과를 위해 지하수 가능성도를 저비용 대체물이 아닌 현장 작업을 보완하는 도구로 사용해야 한다는 것을 보여준다. 마지막으로, 향후, 지하수 가능성도 작성의 표준화 및 정확성을 개선하기 위해 더 많은 연구가 진행되어야 할 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Water resources which is formed of surface and groundwater, are considered as one of the pivotal natural resources worldwide. Since last century, the rapid population growth as well as accelerated industrialization and explosive urbanization lead to boost demand for groundwater for domestic, industrial and agricultural use. In fact, better management of groundwater can play crucial role in sustainable development; therefore, determining accurate location of groundwater based groundwater potential mapping is indispensable. In recent years, integration of machine learning techniques, Geographical Information System (GIS) and Remote Sensing (RS) are popular and effective methods employed for groundwater potential mapping. For determining the status of the integrated approach, a systematic review of 94 directly relevant papers were carried out over the six previous years (2015-2020). According to the literature review, the number of studies published annually increased rapidly over time. The total study area spanned 15 countries, and 85.1% of studies focused on Iran, India, China, South Korea, and Iraq. 20 variables were found to be frequently involved in groundwater potential investigations, of which 9 factors are almost always present namely slope, lithology (geology), land use/land cover (LU/LC), drainage/river density, altitude (elevation), topographic wetness index (TWI), distance from river, rainfall, and aspect. The data integration was carried random forest, support vector machine and boost regression tree among the machine learning techniques. Our study shows that for optimal results, groundwater mapping must be used as a tool to complement field work, rather than a low-cost substitute. Consequently, more study should be conducted to enhance the generalization and precision of groundwater potential map.

Keyword

표/그림 (6)

그림 Fig. 1. Number of published articles in the research field from 2015 to 2020.
그림 Fig. 2. Number of published articles with respect to study area from 2015 to 2020.
표 Table 1. Literatures on selection of mentioned conditioning parameters for groundwater potential mapping/modeling
표 Table 1. Continued
그림 Fig. 3. Number of published articles with respect to the conditioning factors used to identify groundwater potential zones from 2015 to 2020.
그림 Fig. 4. Number of published articles with respect to methods used from 2015 to 2020.

AI 본문요약
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문제 정의

그러므로 시간과 비용을 줄이기 위해서는 지하수 산출 가능성 지역을 기존 정보를 최대한 활용할 수 있는 데이터 기반의 접근법을 필요로 한다. 이에 지리정보시스템(GIS)과 기계학습 모델을 결합하여, 매우 높은 효율로 지하수가 산출 가능 구역을 예측할 수 있는 지하수 가능성도 작성 방법론이 제시되었다.
본 연구에서 증명될 것처럼, 지하수 가능성 지도에 새로운 방법을 적용하는 것에 대한 관심이 최근 몇 년 동안 급격히 증가했다. 따라서, 본 연구에서는 지난 10년 동안 GIS를 이용하여 지하수 가능성도 작성 방법에 대한 최신 연구를 정리 분석하였다.

제안 방법

스코퍼스(www.scopus.com) 데이터베이스를 이용하여, 2015~2020년 6년 동안에 게재된 GIS 기반 지하수 가능성도 작성 논문을 검색하기 위하여 GIS, 지하수, 기계학습기라는 검색어를 교집합 개념으로 적용하여 영어로 게재된 연구 논문을 검색하였다. 이 검색에 이어 제목과 요약문에 따라 초기 논문의 선정이 이루어졌다.
이는 기계학습을 적용한 지하수 산출 가능성도 작성 연구 분야가 매우 최근부터 이루어졌다는 것을 증명한다. 이렇게 취합된 논문은 연차 별 게재 횟수, 연구지역(국가), 사용 요인, 사용 모델 등을 기준으로 분류되었고, 이를 분석하였다.
본 연구에서는 GIS와 기계학습을 이용하여 지하수 가능성도 작성 연구가 본격적으로 시작된 2015년부터 현재(2020년)까지 GIS기반 지하수 가능성지도 작성에 관한 94건의 논문을 검토하여 연도별, 연구영역별, 조건화 요인 및 방법 별로 분석했다. 매년 발행되는 논문의 수는 증가했고 이란, 인도, 중국, 한국, 이라크의 연구 분야를 주로 다루었다.

대상 데이터

본 연구에서는 2015년 이전의 논문도 검색하였으나, 실제로 위의 검색어를 사용하여 검색하였을 때, 발행된 논문의 수가 미미하여 실제 본격적으로 논문이 발생된 2015년부터 2020년까지의 논문에 대해 분석하였다
4와 같이 사용하고 있다. 사용된 모델별로 보면, GIS 기반 지하수 가능성 분석에 총 225번 이상(한 논문 당 평균 2.4 모델 사용)이 사용되었다. 종류별로 살펴보면 기계학습 모델 중 랜덤 포레스트(29회, 12.

성능/효과

총 94개 논문 중 경사(91개 논문), 지질(84개 논문), 토지이용/토지 피복(78개 논문), 배수/하천 밀도(69개 논문), 고도(65개 논문), 지형 습도 지수(58개 논문), 강과의 거리(51개 논문), 강우(50개 논문), 경사 방향(47개 논문) 등이 총 85개 요인 중 매우 자주 사용되었다
총 94개 논문 중 경사(91개 논문), 지질(84개 논문), 토지이용/토지 피복(78개 논문), 배수/하천 밀도(69개 논문), 고도(65개 논문), 지형 습도 지수(58개 논문), 강과의 거리(51개 논문), 강우(50개 논문), 경사 방향(47개 논문) 등이 총 85개 요인 중 매우 자주 사용되었다. 기계학습 모델에서는 다른 기계학습법에 비해 랜덤 포레스트가 전체논문의 31%로 가장 많이 적용되었다. 서포트 벡터 머신, 부스트 회귀 트리 판별 분석 모델 및 로지스틱 회귀 분석이 최근에 더 많이 적용되었다.

후속연구

많은 기존연구들이 적절한 검증이 결여되어 있다는 사실에서 알 수 있는 결과물의 객관적이고 정확한 검증은 앞으로의 주요 과제로 남아 있다. 그리고 보다 정확하고, 적용 가능한 지하수 가능성도 제작을 위해 다양한 요인 및 다양한 기계학습 모델에 대한 연구가 필요하며, 보다 많은 지역에 대한 사례 연구가 필요하다. 즉 향후, 지하수 가능성도 작성의 표준화 및 정확성을 개선하기 위해 더 많은 연구가 연구되어야 한다.
그리고 보다 정확하고, 적용 가능한 지하수 가능성도 제작을 위해 다양한 요인 및 다양한 기계학습 모델에 대한 연구가 필요하며, 보다 많은 지역에 대한 사례 연구가 필요하다. 즉 향후, 지하수 가능성도 작성의 표준화 및 정확성을 개선하기 위해 더 많은 연구가 연구되어야 한다. 특히 표준화된 요인, 모델 등의 제시가 필요하며, 정확성을 개선하기 위해 반드시 정량적인 검증이 필요하며, 현장 검증도 가능하며 적극 추천된다.
즉 향후, 지하수 가능성도 작성의 표준화 및 정확성을 개선하기 위해 더 많은 연구가 연구되어야 한다. 특히 표준화된 요인, 모델 등의 제시가 필요하며, 정확성을 개선하기 위해 반드시 정량적인 검증이 필요하며, 현장 검증도 가능하며 적극 추천된다.
지하수 가능성도는 수자원의 지속 가능한 개발 및 보전에 필요한 기초자료로 널리 활용될 수 있으며, 특히 현장 작업을 보완하는 도구로 사용될 수 있다. 따라서 이러한 지하수 가능성도 제작이 널리 보급되어야 할 것이다.
지하수 가능성도는 수자원의 지속 가능한 개발 및 보전에 필요한 기초자료로 널리 활용될 수 있으며, 특히 현장 작업을 보완하는 도구로 사용될 수 있다. 따라서 이러한 지하수 가능성도 제작이 널리 보급되어야 할 것이다. 특히 개발도상국에서는 무분별한 지하수 개발을 막고 효율적인 개발을 위해 이러한 지하수 가능성도가 적극 활용될 필요가 있다.
따라서 이러한 지하수 가능성도 제작이 널리 보급되어야 할 것이다. 특히 개발도상국에서는 무분별한 지하수 개발을 막고 효율적인 개발을 위해 이러한 지하수 가능성도가 적극 활용될 필요가 있다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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