Quantification of Rainfall-Runoff Driven Microplastic Discharge and Source Tracking Using Spatiotemporal Graph Neural Networks
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113060
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울과학기술대학교
박인환
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,468만원
6,468만원
응용연구
대학
서울특별시 노원구
건설/교통 > 수공시스템기술 > 수리/수문 조사/해석기술
- 강우-유출에 의해 하천으로 유입되는 MP의 유출량(부하)과 시계열 특성을 정량화하고, MP의 주요발생원 특성 분석, 주요발생원을 추적할 수 있는 모델링 체계를 구축- 도심지를 포함한 하천 유역에서 MP의 축적량, 강우-유출에 의한 하천 유입량, 발생원 추적기술 개발을 통해 MP의 시?공간적 유출 특성 관리를 위한 기반 기술 개발
(연구목표 1) 강우-유출에 의한 MP 유출 시계열 변화 모니터링 및 분석 - 강우 시 우수토구로부터 유출되는 유출수 샘플로부터 MP 유출량 분석 - 선행무강우일수에 따른 MP 유출 변화 분석을 위해 강우 전 지표면에서 MP의 축적량을 측정 - 데이터 오버샘플링(SMOTE, ADASYN 등)을 통한 MP 데이터 합성 및 샘플링 기법 및 시기의 한계로 ...
1. 연구과제의 활용방안 - (MP 관리 정책 수립) 하천 내 MP의 주요 축적특성 및 발생원에 대한 예측 결과를 활용하여 주요 오염원, 집중 관리 지역 파악 등 국가 차원의 체계적 MP 관리 정책 수립에 활용 가능 - (MP 유입 저감 기술 활용) MP의 유입부하가 큰 유역을 선별하여 비점오염저감시설 확대 또는 LID 시설 적용 등 MP 유입 저감을 ...