머신러닝 기반 수질 예측 및 분류 연구 동향

지속 가능한 수자원 확보를 위해 수질 예측 및 관리는 필수적이며, 특히 산업화, 농업, 도시 확대로 인한 오염이 심화되는 말레이시아와 같은 지역에서 그 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 본 연구는 수질 예측 및 분류에 적용된 머신러닝(ML) 모델과 통계적 분석 기법들을 종합적으로 검토합니다. 특히 예측 정확도와 견고성을 향상시키는 하이브리드 모델에 중점을 두었으며, 수질 표준과 예측 도구의 필요성을 야기하는 환경적 맥락을 조명합니다. 잔차 분석, 주성분 분석(PCA), 특성 중요도 평가와 같은 통계 기법들을 함께 다루어 모델 해석력과 신뢰성을 높이는 방안을 모색했습니다. 모델 성능, 강점, 한계를 비교표로 제시하고 실제 적용 사례를 분석했습니다. 최근 발전에도 불구하고 데이터 품질, 모델 해석력, 시공간 및 퍼지 논리 기법 통합에는 여전히 과제가 남아있음을 확인했습니다. 본 연구는 주요 연구 격차를 파악하고 투명하고 적응적이며 정확한 모델 개발을 위한 향후 연구 방향을 제시합니다. 이 연구 결과는 스마트 수질 관리 시스템 개발을 통해 의사결정 및 생태학적 지속가능성을 강화하고자 하는 연구자와 정책 입안자들에게 유용한 지침이 될 것입니다.