초록 ▼

Ⅴ. 결론 및 정책 제언
❏ 어류를 대상으로 한 본 연구에서 regression 결과가 적절하게 도출되지 않았다는 아쉬움이 있으나, classification 알고리즘 활용을 통해 특정 수환경구배에서의 어류출현 여부를 확인할 수 있다는 가능성을 확인함. 앞으로 인공지능기법을 활용한 수질-생물다양성 통합모델의 개발 가능성이 충분하다는 걸 확인하였음

❏ 물관리일원화 정책의 시행으로 수질, 수량, 재해방지, 수생태 등의 수환경 전반에 대한 관리가 환경부로 일원화됨에 따라 통합물관리 관련 후속 정책들이 지속적으로 개발·이

Ⅴ. 결론 및 정책 제언
❏ 어류를 대상으로 한 본 연구에서 regression 결과가 적절하게 도출되지 않았다는 아쉬움이 있으나, classification 알고리즘 활용을 통해 특정 수환경구배에서의 어류출현 여부를 확인할 수 있다는 가능성을 확인함. 앞으로 인공지능기법을 활용한 수질-생물다양성 통합모델의 개발 가능성이 충분하다는 걸 확인하였음

❏ 물관리일원화 정책의 시행으로 수질, 수량, 재해방지, 수생태 등의 수환경 전반에 대한 관리가 환경부로 일원화됨에 따라 통합물관리 관련 후속 정책들이 지속적으로 개발·이행되고 있음. 환경부의 통합물관리 정책의 이행과 효율적인 물관리를 위해서는 무엇보다 물환경측정망 체계에서 수질측정망과 생물측정망의 측정지점 연계·통합과 체계적인 데이터 생산·관리가 필요함

❏ 현재 이원화되어 운영되고 있는 물환경측정망 내 연계·통합은 단시일 내에 완성되기에는 현실적인 제약과 한계가 분명히 있음. 따라서 통합 물환경측정망 구축을 위한 단기, 중기, 장기의 계획 수립이 전제되어야 함. 축적된 다양한 수환경의 정보를 대상으로 IoT, 빅데이터 등의 최신 분석기법을 활용하여 이차적인 환경정보를 생산하고 이를 모델링함으로써 물관리에 필수인 수질과 수생태계 분야의 연계성을 높일 수 있음

(출처 : 요약 13p)

Abstract ▼

Ⅴ. Conclusion and Suggestions
❏ There is a limitation in that the regression results were not properly derived in this study targeting fish. However, the possibility of confirming the appearance of fish in a specific water environment gradient was confirmed through the use of a classification alg

Ⅴ. Conclusion and Suggestions
❏ There is a limitation in that the regression results were not properly derived in this study targeting fish. However, the possibility of confirming the appearance of fish in a specific water environment gradient was confirmed through the use of a classification algorithm. It was confirmed that there is sufficient possibility of developing a water quality-biodiversity integrated model using artificial intelligence techniques in the future.

❏ As the management of the water environment, such as water quality, quantity, disaster prevention, and aquatic ecology, has been unified by the Ministry of Environment through the implementation of the unified water management policy, follow-up policies related to integrated water management are continuously being developed and implemented. For the implementation of the Ministry of Environment’s integrated water management policy and efficient water management, it is necessary to connect and integrate the monitoring points of the water quality monitoring network and the bio monitoring network, and systematic data production and management are required.

❏ Limitations exist with regard to establishing the linkage and integration among the separately operated water environment measurement networks in a short period of time. Therefore, it is necessary to establish short-term, mid-term, and long-term plans for the establishment of an integrated water environment monitoring network. By utilizing the latest analysis techniques such as IoT and big data from various accumulated water environment information, secondary environmental information is produced, and by modeling it, it is possible to increase the connection between water quality and aquatic ecosystems, which are essential for water management.

(source : Executive Summary 107p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 서 언 ... 5
• 요 약 ... 9
• 목차 ... 15
• 표목차 ... 16
• 그림목차 ... 17
• 약어 ... 19
• 제1장 서 론 ... 21
• 1. 연구의 필요성 및 목적 ... 21
• 2. 연구의 내용 ... 23
• 제2장 물환경측정망 현황 ... 25
• 1. 물환경측정망 운영 현황 ... 25
• 2. 수질-생물 측정망 조사지점 간 현황 ... 30
• 3. 수환경구배에 따른 어류종별 반응 ... 37
• 제3장 수환경 평가 및 예측기법 분석 ... 42
• 1. 수리모델에 기반한 수질-수생태계 연계 예측모델 ... 42
• 제4장 인공지능기법을 활용한 수질-생물다양성 예측모델 ... 60
• 1. 인공지능기법을 활용한 예측모델 사례 분석 ... 60
• 2. 물환경측정망 실측자료를 이용한 인공지능기법 활용 예측모델 개발 적용 평가 ... 71
• 3. 인공지능기법 활용 수질-생물다양성 예측모델 개발 타당성 분석 ... 77
• 제5장 결론과 제언 ... 88
• 참고문헌 ... 91
• Executive Summary ... 101
• 끝페이지 ... 125