국가적 대단위 수질자동측정에 AI 활용 길 열었다

연구를 수행한 손문 KIST 박사(왼쪽), 김후 박사후연구원, 최병욱 부경대 연구교수.(사진=KIST) 한국과학기술연구원(KIST)은 손문 물자원순환연구단 박사 연구팀이 백상수 영남대 교수팀과 데이터 기반의 AI 기술을 활용해 전기화학적 수처리 공정에서 수중 이온농도를 정밀하게 예측하는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.

연구팀은 회귀 문제에 활용되는 트리 기반의 머신러닝 기술인 랜덤포레스트 모델을 구축한뒤 이를 전기화학적 수처리 기술의 이온농도 예측에 활용했다.

이번 기술을 국가 수질자동측정망에 적용해 특정 이온을 추적하려면 최소 분 단위의 샘플링을 통해 수질을 측정해 초기 모델을 학습시켜야 하는 셈이다.