〈기계학습 기반 온실가스 농도 예측 및 영향 시간 범위 분석 연구〉

세종대학교 박소은 학생은 「2026년 한국습지학회 정기학술발표대회」에서 '기계학습 기반 대기 중 CO2⋅CH4 농도 예측을 위한 영향 시간 범위 분석'을 주제로 연구를 발표하였다.

이번 연구는 주요 온실가스인 이산화탄소(CO₂)와 메탄(CH₄)의 대기 중 농도 변동 특성을 이해하고, 기계학습 기반 예측모델에서 과거 관측자료의 시간 범위가 예측 성능에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다.

이번 학술발표를 통해 박소은 학생은 인공지능 기반 온실가스 농도 예측에 관한 연구성과를 학계에 공유하고, 기후변화 대응 및 환경데이터 분석 분야의 최신 연구동향을 살펴보며 학술적 교류의 기회를 가졌다.