S.S.E.(Solutions for Saving Environment)

재활용은 환경과 경제적 관념에서 전 세계적으로 중요한 사안이다. 이에 각 지자체는 재활용률을 높이기 위한 방안을 적극 모색하는 중이다. 본 과제는 재활용률을 예측하는 머신러닝 모델을 구축하여 재활용률에 영향을 미치는 요인을 분석한다. 이를 기반으로 지역별, 품목별로 차별화된 정책 방향성 및 솔루션을 제안하고자 한다.

SAB(Statistical Analysis of Biogas)

정부는 유기성 폐자원의 친환경적 처리와 탄소중립 달성을 위해 바이오가스법을 시행하고, 통합 바이오가스화 시범 프로젝트를 추진하고있다. 그러나 아직 초기 단계로 시설 수와 생산량이 현저히 낮은 상황이다. 이에 기계학습방법론을 활용하여 통합 바이오가스 시설이 필요한 지역과 위치를 추천하여 문제를 해결하고자 한다.

지켜츄

수질 및 생물 종 데이터를 통합하여 GraphSAGE를 구축하고, 생물 종 다양성을 예측한다. RamdomForest모델이 우수한 예측 성능을 보였으며, GRU를 활용한 미래 예측도 효과적이었다. 이 연구는 생물 다양성 보전에 실질적인 활용 방안을 제공한다.

낭만쭈꾸미

탄소중립을 위해 자원순환보증금제도는 필수적이다. 이를 위해 반환수집소의 접근성을 최대화하는 입지분석 모델을 제안한다. 본 분석과제는 서울시 일회용컵 반환수집소의 최적 입지를 선정하는 것을 목표한다. 분석 모델을 통해 서울시뿐만 아니라 자원순환보증금제도의 전국적인 확산을 기대한다.

솔루션즈

낙동강 조류경보를 예측하고 이에 따른 선제적인 대비를 도모할 수 있는 예측 모델의 필요성 인식

'낙동강 물금·매리'를 관측지점으로 선정 : 상수원과 오염원이 복합적으로 위치한 김해시, 양산시, 부산시와 인접한 낙동강 하류 지역

낙동강 조류경보를 예측하기 위해 LSTM 모델 이용

워터프루프

하천 오염은 생태 환경과 인간의 건강에 부정적인 영향을 끼친다. ARIMA 모델을 활용하여 하천 수질 오염의 주요 지표인 BOD를 예측함으로써 하천 오염 대응책 마련과 정책 수립에 기여하고자 한다. 하천 구역별 BOD 예측을 통해 소하천의 오염까지 정밀하게 예측할 수 있어, 보다 효과적인 하천 관리와 오염 방지 대책 수립이 가능하다. 이를 통해 지속 가능한 환경 보호와 공공 건강 증진을 목표로 한다.

야생동물과 생태통로의 이 둘의 만남 기쁘다

로드킬은 서식지 파편화와 생태 이동 단절로 인해 발생하며 이는 저감 대책에도 불구하고 여전히 발생하고 있다. 자연환경보전법 시행령 제35조의 2에 준거한 분석을 토대로 생태통로 입지 선정을 통해 해결책을 제시함으로써, 생물 다양성 보존, 교통사고 빈도 감소 등을 기대할 수 있다.

미래푸른공원

작년에 기록한 기록적인 황사 일수와 여름철 온도로 인해 기후와 대기질에 대한 국민적 관심이 집중되었다. 그러나 도시화에 따라 기후 변화를 해결할 녹지 공간의 필요성이 제기되고 있다. 이에 대기질 예측 모델을 기반으로 도시 내에 도시숲 공원을 효율적으로 조성하는 방안을 고안하여 이러한 문제를 해결하고자 한다.

녹색자매

미래의 환경 전문 인력 양성을 위한 공간인 대학은 탄소 중립을 위해 노력해야 한다. 전자영수증 인식 기술을 이용한 다회용기 사용 유도와 올바른 분리배출의 필요성을 인식하도록 하는 시스템을 제안함으로써 그린캠퍼스를 실현하고자 한다.