한국공학대학교(총장 박건수, 이하 한국공대)는 경영학부 이동현 교수 연구팀(참여연구원 김민규, 이범희, 채상원, 권성준)이 “설명 가능한 인공지능 기반 통합 녹조 예보 모델”을 개발하여 도시계획 분야 세계 1위 SSCI 저널인 TFSC(Technological Forecasting and Social Change)에 게재하였다고 15일 밝혔다.

이번 연구에서는 한국공대 이동현 교수 연구팀이 새롭게 개발한 설명 가능한 녹조 예보 인공지능이 기존 시계열 인공지능인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형 대비 38% 높은 예측 성능을 보였으며, 우리나라 4대강 29개 지역의 녹조를 동시에 예측하면서도 약 400배 빠른 학습 속도를 보여 학습 시간이 오래 걸린다는 인공지능의 단점을 해결하였다.

또한, 기존의 인공지능은 블랙박스 모형으로 예측 결과에 대한 설명이 힘들어 투명성 확보가 힘든 부분이 있었다면, 개발된 녹조 예보 모델은 설명 가능한 통합 인공지능 모형으로 수온, 풍향 등 각 환경 변수가 녹조에 미치는 영향의 정도와 방향을 객관적인 수치로 판단할 수 있게 되었으며, 환경 정책적인 측면에서 개발한 녹조 인공지능 예보 모델의 활용 방안 등을 함께 탐색하였다. 결과적으로 약 92%의 높은 예측 정확도를 확보함과 동시에 빠른 학습 속도, 설명 가능성을 겸비하여 실제 녹조 예보에 적용된다면 데이터 기반의 과학적 수질 관리 모델로 녹조 예측 및 대응에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

한국공대 이동현 교수는 “이번 연구 성과는 빠르고 정확한 성능이라는 기술적 가치와 국민 생활에 도움이 되는 신뢰 가능한 인공지능 개발이라는 환경정책적 가치를 동시에 지니기에 환경 피해로 인한 사회적 비용을 줄이기 위한 실제 녹조 예보에 적용 가능할 것으로 보이며, 날로 심해지는 기후변화에 대응하기 위한 인공지능으로 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.” 라고 밝혔다.

본 연구는 Integrated explainable deep learning prediction of harmful algal blooms(Lee et al., 2022, Technological Forecasting and Social Change)에 2022년 9월 28일 온라인 공개 되었으며, 한국연구재단의 신진연구자지원사업과 한국환경연구원의 환경 빅데이터 분석 및 서비스 개발 과제의 지원을 받아 이루어졌다.