가정 생활폐기물 발생량에 대한 정확한 예측은 지속가능한 도시 계획과 데이터 기반 환경 정책 수립에 필수적이다. 전통적인 통계 모델은 간단하고 해석 가능하다는 장점이 있음에도 불구하고, 폐기물 생산 패턴에 내재된 비선형적이고 다차원적인 관계를 충분히 포착하지 못하는 경우가 많다. 본 연구는 기계학습 기반 회귀 프레임워크를 제안하며, Random Forest와 XGBoost 알고리즘을 활용하여 한국의 네 개 대도시 권역—서울, 경기, 인천, 제주—에서 2000년부터 2023년까지의 연도별 가정 생활폐기물 발생량을 예측하고자 한다. 독립변수에는 인구통계 지표(총인구, 생산가능인구, 고령인구), 경제 지표(지역내총생산), 그리고 One-Hot Encoding으로 인코딩한 지역 식별자가 포함된다. 또한 인구 고령화를 반영하기 위해 도출 변수인 ‘고령비’를 도입하였다. 모델 성능 평가는 R2, RMSE, MAE를 사용하였으며, 불확실성을 시뮬레이션하기 위해 인공 노이즈를 추가하였다. Random Forest는 특히 데이터가 부족한 제주와 같은 지역에서 더 우수한 일반화 성능과 데이터 불규칙성에 대한 견고성을 보였다. SHAP 기반 해석 가능성 분석 결과, 총인구와 GRDP(지역내총생산)가 가장 영향력 있는 특징으로 나타났다. 본 연구 결과는 폐기물 예측 모델에 경제 지표를 반영하는 것의 중요성을 강조하며, 인구통계 변수만으로는 폐기물 역학을 설명하기에 충분하지 않음을 시사한다. 이러한 접근은 정책결정자에게 유용한 통찰을 제공하고, 폐기물 감축과 기반시설 투자에 관한 적응적이며 지역 특화된 전략 수립을 뒷받침한다.

남한 연안에 침입성 Sargassum horneri가 반복적으로 유입되는 현상은 서식지 교란, 양식 피해, 해안선 오염을 포함하여 중요한 생태 및 경제적 문제를 야기한다. 본 연구는 SH를 서서히 열분해하여 기능성 바이오차로 전환하고, 그 생성물을 친환경 해양 부표의 핵심 재료로 활용함으로써 지속가능한 고부가가치화 경로를 탐색한다. 바이오차는 300°C부터 700°C까지의 열분해 온도 범위에서 제조하였으며, 원소 조성, FT-IR 스펙트럼, 용출성(CODcr), 생분해성을 기준으로 특성화하였다. 열분해 온도가 높을수록 H/C 및 O/C 몰 비율이 낮아졌는데, 이는 방향족성과 소수성이 향상되었음을 시사한다. 700°C에서 제조된 바이오차(SFBW-700)는 구조적 및 환경적 안정성이 가장 높았으며, 용출성이 최소이고 미생물에 의한 분해에 대한 저항성이 우수하였다. 복합 부표는 SFBW-700을 천연 결합제(비즈왁스 및 로진)와 혼합하여 합성 폴리머나 발포제를 사용하지 않고 고형 시편을 제조함으로써 제작하였다. 최적 조성(biochar:beeswax:rosin = 85:10:5)은 밀도, 부력 및 내충격성에서 우수한 성능을 보였으며, 한국의 친환경 부표 인증 기준을 완전히 충족하였다. 본 연구는 해양 대형조류의 번무를 완화하고, 플라스틱 기반 해양 인프라를 바이오차 기반 친환경 복합 대체재로 대체하기 위한 순환적이고 확장 가능한 접근을 제시한다. 또한 본 결과는 SH 유래 바이오차를 해양공학 응용 분야에 적용할 수 있는 높은 잠재력을 시사한다.