차윤경 연구실은 인공지능, 딥러닝, 통계적 모델링 등 첨단 데이터 분석 기술을 활용하여 수질 예측, 수생태계 건강 평가, 환경 모니터링 네트워크 최적화 등 다양한 환경공학 분야의 연구를 선도하고 있습니다. 연구실은 하천, 호소, 도시 하수 등 다양한 수계에서 발생하는 수질 오염 문제와 생태계 변화를 정량적으로 분석하고, 이를 바탕으로 과학적이고 실용적인 관리 방안을 제시합니다. 특히, 연구실은 대용량 환경 센서 데이터, 원격탐사 영상, 드론 측정 데이터 등 다양한 빅데이터를 활용하여, 딥러닝 기반의 예측 모델과 설명 가능한 인공지능 기법을 개발하고 있습니다. 이러한 모델들은 클로로필-a, 피코시아닌, 총인, 총질소 등 주요 수질 오염물질의 농도 예측, 유해 남조류 발생 조기경보, 하천망 내 다지점 동시 예측 등 다양한 환경 문제 해결에 적용되고 있습니다. 또한, 연구실은 베이지안 네트워크, 계층적 회귀모델 등 통계적 방법론을 활용하여, 수질 및 생태계 건강성 평가, 오염원 기여도 분석, 환경 스트레스 요인(기후, 토지이용, 인구 등)과의 상호작용 해석 등에서 높은 신뢰성과 해석력을 확보하고 있습니다. 이를 통해 국가 및 지방자치단체의 수질 관리 정책 수립, 환경 모니터링 네트워크 설계, 생태계 복원 전략 등에 과학적 근거를 제공하고 있습니다. 연구실은 원격탐사 및 드론 기반의 고해상도 수질 모니터링 기술 개발에도 앞장서고 있습니다. 머신러닝 및 딥러닝 기반 영상 분석 모델을 활용하여, 대규모 호소와 하천의 수질 오염 분포와 장기적 변동성을 신속하게 파악하고, 현장 대응력과 관리 효율성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 디지털 트윈 기반의 수질 관리 플랫폼, 실시간 조기경보 시스템, 맞춤형 수질지수 개발 등 다양한 실용적 성과로 이어지고 있습니다. 차윤경 연구실은 앞으로도 인공지능, 빅데이터, 원격탐사 등 첨단 기술을 융합한 차세대 환경공학 연구를 통해, 지속가능한 수자원 관리와 건강한 수생태계 조성에 기여할 계획입니다.