KIST 연구진, 하폐수 등 미량물질 농도 예측 기술 개발
머신러닝 기술을 이용한 신종 미량물질 예측 기술.
(자료제공=한국과학기술연구원) 한국과학기술연구원(KIST)은 물자원순환연구단 홍석원 단장과 손문 선임연구원이 군집화-예측기반 인공지능을 활용해 신종 미량물질을 물리화학적 특성에 따라 분류하고 농도를 예측하는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
이를 통해 구성된 군집화-예측 인공지능 모델(자기조직화지도-랜덤포레스트)을 새로운 13종의 신종 미량물질에 적용한 결과, 생물학적 정보를 이용한 기존 인공지능을 활용한 기술의 예측정확도인 0.40을 뛰어넘는 약 0.75를 정확도를 보였다.
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