1. 서비스 배경 및 목적
- 현대 사회에서는 빠르게 증가하는 산업 및 인구증가로 인해 수질 오염 문제가 심각한 사회문제로 대두되고 있습니다. 오염된 수질은 인간 건강에 심각한 영향을 미치며, 수생 생태계를 파괴하고 식량자원과 수산자원을 악화시킵니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 수질 측정 분야에서 인공지능 기술이 활용되고 있습니다
- 수질 측정 Ai 모델 설계 경진대회는 인공지능 기술을 활용하여 수질 측정 분야의 문제를 해결하고자 합니다. 이 대회는 인공지능 모델을 활용하여, 다양한 수질 측정 지표들을 예측하고 분석함으로써 수질 오염에 대한 예방 및 대응을 가능하게 합니다. 이를 통해, 수질 오염으로 인한 환경문제와 건강 문제를 예방하고 국민의 삶의 질을 향상시키는 데 기여하고자 합니다
2. 인공지능 서비스 유사 사례 분석
- 머신러닝과 딥러닝을 이용한 저수지 유해 남조류 발생 예측
https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002792630
3. 인공지능 모델의 입출력
- 입력 : 오염원 인자
- 출력 : 수질 지수
4. 데이터셋 구축 방안
- AIHub 수질 측정 및 오염원 데이터 ( https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=141 ) 를 이용
- AIHub 후처리 코드 제공
5. 데이터셋 구성 목표
- 학습 셋 : 2013년 ~ 2019년
- 시험 셋 : 2020년
6. 인공지능 모델 평가 방법
- 평균 제곱 오차 ( MSE ) = 1 / M * ( 예측 값 - 실제 값 ) ** 2
7. 인공지능 모델 성능 목표
8.서비스 구축계획 및 사용 시나리오
- 수질 측정 시스템은 수질 측정 지표들을 예측합니다. 수질 측정 데이터와 모델을 이용하여 수질을 예측하고 분석합니다.
- 수질을 예측함으로써 오염에 대한 예방 및 대응을 할 수 있습니다.
9. 서비스 기대효과
- 수질의 투명성 공개로 시민들의 불안을 해소합니다.
- 수질 오염으로 발생할 수 있는 사고를 예방, 대응이 가능해집니다.