차윤경 연구실은 인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 활용하여 수질 예측 및 수생태계 모델링 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 최근에는 다양한 환경 센서 네트워크와 위성, 드론 등에서 수집된 대용량의 시계열 데이터를 효과적으로 분석하기 위해, 딥러닝 기반의 예측 모델(RETAIN-D, GAT-DNN, LSTM 등)을 개발하고 있습니다. 이러한 모델들은 수질 오염물질(예: 클로로필-a, 피코시아닌, 총인, 총질소 등)의 농도 예측, 유해 남조류 발생 예측, 하천 및 호소의 수질 변화 분석 등에 적용되고 있습니다. 특히, 연구실은 하천망 내 여러 지점의 수질을 동시에 예측할 수 있는 다지점 예측 모델, 공간적 상호작용을 반영한 그래프 신경망, 결측치 보정 및 설명 가능한 인공지능 기법 등 다양한 첨단 방법론을 도입하여 수질 예측의 정확도와 신뢰성을 높이고 있습니다. 또한, 기후변화, 가뭄, 인위적 유량 조절 등 다양한 환경 스트레스 요인이 수질 및 수생태계에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고, 예측 결과를 바탕으로 효과적인 수질 관리 및 정책 수립을 지원합니다. 이러한 연구는 서울시를 비롯한 국내외 주요 하천 및 호소, 그리고 대규모 수계에 적용되어, 실시간 수질 모니터링, 조기경보 시스템, 디지털 트윈 기반의 수질 관리 플랫폼 개발 등 다양한 실용적 성과로 이어지고 있습니다. 연구실은 앞으로도 인공지능과 빅데이터 분석을 융합한 차세대 수질 예측 및 수생태계 관리 기술 개발에 주력할 계획입니다.

차윤경 연구실은 환경 빅데이터와 통계적 모델링을 결합하여 하천, 호소, 도시 하수 등 다양한 수계의 수질 및 생태계 건강을 정량적으로 평가하는 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 베이지안 네트워크, 계층적 베이지안 모델, 멀티레벨 회귀분석 등 다양한 통계적 기법을 활용하여, 수질 오염물질의 시공간적 변동성, 오염원 기여도, 수생태계의 군집 변화, 환경 스트레스 요인(기후, 토지이용, 인구 등)과의 상호작용을 체계적으로 분석합니다. 이러한 접근법은 기존의 단순 평균이나 상관분석에 비해 불확실성의 정량화, 소규모 데이터의 신뢰도 향상, 복잡한 인과관계의 해석 등에서 강점을 보입니다. 예를 들어, 하천 및 호소의 클로로필-a와 총인 농도 간의 인과관계, 도시화 및 농업화가 수생태계에 미치는 영향, 대기오염 및 미세먼지 측정망의 최적화 등 다양한 환경 문제에 대해 과학적 근거를 제공하고 있습니다. 또한, 연구실은 수질지수(WQI), 군집분석, 자기조직화 지도(SOM) 등 다양한 데이터 기반 분석 도구를 개발하여, 시민과 정책결정자가 쉽게 이해할 수 있는 수질 평가 지표와 시각화 자료를 제공합니다. 이러한 연구 성과는 국가 및 지방자치단체의 수질 관리 정책, 환경 모니터링 네트워크 설계, 생태계 건강성 평가 등에 폭넓게 활용되고 있습니다.

차윤경 연구실은 위성, 드론, 하이퍼스펙트럴 영상 등 첨단 원격탐사 기술을 활용하여 광역적이고 고해상도의 수질 모니터링 및 생태계 관리 연구를 수행하고 있습니다. 기존의 현장 측정 방식이 갖는 한계를 극복하기 위해, 머신러닝 및 딥러닝 기반의 영상 분석 모델(예: SAE-DNN, HCVAE, LGBM 등)을 개발하여 클로로필-a, 피코시아닌 등 주요 수질 오염물질의 농도 분포를 신속하게 추정합니다. 이러한 원격탐사 기반 수질 모니터링 기술은 대규모 호소(예: Lake Erie), 하천, 도시 하수 등 다양한 환경에서 적용되어, 유해 남조류 발생, 조류 번성 지역의 공간적 분포, 장기적 수질 변화 추세 등을 효과적으로 파악할 수 있습니다. 또한, 드론을 활용한 실시간 모니터링과 결합하여, 현장 대응력과 관리 효율성을 크게 높이고 있습니다. 연구실은 원격탐사 데이터와 현장 측정 데이터를 통합 분석하여, 수질 오염의 원인 규명, 오염원 관리, 생태계 복원 등 다양한 환경 관리 전략 수립에 기여하고 있습니다. 앞으로도 첨단 센서와 인공지능 기술을 융합한 차세대 환경 모니터링 및 관리 체계 구축에 주력할 계획입니다.