KCI등재
SCOPUS
XGBoost Regression 기계학습을 이용한 제주도 지하수 염소이온 농도예측 연구 사례 = Prediction of chloride concentration in groundwater on Jeju Island using XGBoost regression machine learning
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
243-256(14쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
소장기관
Machine learning is an artificial intelligence technology that is currently showing excellent performance and outcome in various fields. In water research, the number of research cases applying machine learning has increased since 2017, and algorithms, such as XGBoost, Support Vector Machine, Random Forest, and Artificial Neural Network are mainly used. Jeju Island have depended on groundwater for most of its water resources, and the problem of the deterioration of groundwater quality has come to the fore. As the pollution load increases due to natural and anthropogenic factors. Therefore, in this study, 11 groundwater quality items were used as input factors to predict the concentration of chloride ion (Cl-), one of the major pollutants in groundwater on Jeju-do, using XGBoost based on gradient boosting algorithm was intended to predict. For this, the model was fine-tuned by using GridsearchCV, and the model was evaluated by Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), R2, Root Mean Squared Error (RMSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE), which are regression model evaluation indicators. This paper provides an example of prediction of groundwater chloride ion concentration using XGBoost, one of the machine learning methods.
더보기기계학습은 현재 다양한 분야에서 우수한 성능과 결과를 보여주는 인공지능 기술이다. 물 연구에서 2017년을 기점으로 기계학습을 적용한 연구사례가 증가하고 있고 XGBoost, Support Vector Machine, Random Forest, Artificial Neural Network와 같은 알고리즘들이 주로 사용된다. 제주도는 수자원의 대부분을 지하수에 의존하고 있으며 자연적인 인자와 인위적인 인자로 인하여 오염부하가 증가하면서 지하수의 수질 악화 문제가 크게대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 제주도 지하수의 주요 오염물질 중 하나인 염소이온(Cl-)의 농도예측을 위하여 Gradient boosting 알고리즘을 기반으로 한 XGBoost를 이용하여 11개의 지하수질 항목을 입력 인자로 염소이온(Cl-)을 예측하고자 하였다. 이를 위해 GridsearchCV를 이용하여 모델을 세부조정하였으며 회귀모델 평가 지표인 평균절대오차(Mean Absolute Error, MAE), 평균제곱오차(Mean Squared Error, MSE), 결정계수(R2), 평균제곱근오차(Root Mean Squared Error, RMSE), 평균절대백분율오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)를 이용하여 모델을 평가하였다. 본 논문은 기계학습 방법의 하나인 XGBoost를 이용한 지하수 염소이온 농도의 예측 사례를 제공한다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-04-29 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> Journal of the Geological Society of Korea | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.94 | 0.94 | 0.91 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.87 | 0.84 | 1.386 | 0.19 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)