환경 빅데이터 플랫폼- 플랫폼 활용 사례

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활용사례등록

농산물 가격 및 생산량 예측 모델 개발
농산물의 불안정한 수급 가격에 따른 적정 출하 시기 판단 이슈, 보존 및 운송에 따른 비용 이슈 등이 발생하여 품목별 경락 가격 예측이 필요 본 데이터를 이용하여 농작물의 거래량, 가격 데이터를 분석하여 농산물 가격 및 생산량 예측 모델 개발에 활용 기대효과 - 적정한 작물을 선택하고, 생산량 및 수확 시기를 예측하여 비용을 최소화하고 수익을 극대화할 수 있음 (농가 경영 안정성 향상) - 농산물 가격 및 생산량을 예측하여 농가의 생산 계획 수립과 생산성 향상을 위한 신기술 도입 등에 근거로 활용
활용데이터

농수산물 시장 거래/생산량 정보 데이터 바로가기

기상 이슈 정보 데이터 (태풍) 데이터 바로가기

동별미세먼지 산출 및 알고리즘 고도화 연구
동별 미세먼지 고도화의 방향 설정을 위해 그동안 검토하지 못했던 도로에서 발생하는 미세먼지, 분진의 검토 필요성이 대두되어 자체적으로 수집, 보유한 미세먼지 데이터에 도로이동염원의 오염물질 배출정보와 타이어분진 배출정보의 융복합 및 시뮬레이션을 통해 향후 수행할 미세먼지 산정 알고리즘의 고도화를 위한 방향 설정에 활용
활용데이터

타이어분진 배출량 데이터 바로가기

지점별 15분 대기오염물질 배출량 데이터 데이터 바로가기

음영지역의 미세먼지 값 산출 알고리즘 고도화 연구
측정기가 미설치된 음영지역의 미세먼지 값을 산출하기 위해 공기질 영향인자 빅데이터를 활용한 고해상도 미세먼지 산출 AI 모형을 개발하여 음영지역의 미세먼지 값을 산출하고 있으며, 이의 고도화를 위해 인근지역 국가관측망과 케이웨더 실외공기측정기 데이터에 도로 분진, 미세먼지 데이터를 융복합하여 가상 측정소 모델링 AI 알고리즘의 고도화에 활용
활용데이터

타이어분진 배출량 데이터 바로가기

지점별 15분 대기오염물질 배출량 데이터 데이터 바로가기

생활화학제품 사용에 따른 개인 노출량 및 위해도 확률론적 평가 서비스 개발
기존 생활화학제품 위해성 평가의 한계인 평가결과의 불확실성이나 정량화에 대한 구체적인 설명을 보완하기 위하여 사용자별 사용 제품의 노출량 및 위해도를 분석하기 위하여 평가인자의 값에 대한 확률론적 분포를 활용하여 보다 더 실제에 가까운 노출량과 위해도를 산출할 수 있는 서비스를 개발함
활용데이터

화학제품 사용 정보 데이터 바로가기

화학제품 기본 정보 데이터 바로가기

화학물질 기본 정보 데이터 바로가기

화학물질 물리 화학적 특성 정보 데이터 바로가기

생활화학제품 복합사용에 따른 개인 종합 노출량 및 위해도 평가 서비스 개발
일반 개인 소비자가 일상 생활에서 생활 화학제품의 복합사용 함으로써 발생하는 유해화학물질의 복합적인 노출상황에 대하여 소비자 개인의 신체적 특성을 고려한 개인별 유해화학물질 노출량과 위해도 평가 정보를 바탕으로 소비자의 안전하고 합리적인 생활 화학제품 사용 행태 변화를 유도할 수 있는 서비스를 개발함
활용데이터

화학제품 사용 정보 데이터 바로가기

화학물질 기본 정보 데이터 바로가기

화학제품 기본 정보 데이터 바로가기

화학물질 물리 화학적 특성 정보 데이터 바로가기

국립생태원 자연환경조사 데이터를 활용한 앱(힐링e숲) 서비스 개발
산림복지진흥원이 운영하는 힐링e숲 앱에서 핸드폰 위치기반으로 숲길 주변의 위험한 동,식물 정보 알림을 제공하는 서비스를 구축. 사용자들이 위험 동,식물의 위치 정보를 사전에 인지하여 야생 동,식물 위험 사고 예방해, 숲길 이용객 등 국민의 안정성 확보에 기여
활용데이터

생태 전국자연환경조사(저서무척추동물) 데이터 바로가기

생태 전국자연환경조사(포유류) 데이터 바로가기

생태 전국자연환경조사(어류) 데이터 바로가기

생태 전국자연환경조사(조류) 데이터 바로가기

생태 전국자연환경조사(양서파충류) 데이터 바로가기

생태 전국자연환경조사(식물상) 데이터 바로가기

생태 전국자연환경조사(곤충) 데이터 바로가기

지자체별 전기자동차 월 전력 수요량 예측 (EV PLUS)
한국환경공단이 환경부에서 신규 설치 또는 기 설치된 전기자동차 충전 인프라의 효율적인 운영 · 관리를 위해 지역별, 지점별 현황 등을 파악할 수 있도록 내부적으로 활용중인 시스템인 EV PLUS에 지자체별 전기자동차 월 전력 수요량 현황 분석을 위해 '전기자동차 월 전력 수요량 예측 데이터'가 활용중
활용데이터

전기자동차 월 전력수요량 예측 데이터 데이터 바로가기

해상풍력 종합 모니터링 시스템 내 해상풍력발전단지 발전량 예측 활용
에너지밸리산학융합원에서는 해상풍력 발전단지 조사 및 건설, 운영과 유지보수 단계에서 선반운용, 현장작업 등에 일정 계획 의사결정을 위해 ‘해상풍력 종합 모니터링 시스템’을 개발하였으며, 해상풍력발전단지 발전량 예측을 위해 '풍력 에너지 밀도 데이터'와 '풍력 잠재 발전 가능량 데이터'를 활용
활용데이터

풍력 에너지 밀도 데이터 데이터 바로가기

풍력 에너지 잠재량 데이터 데이터 바로가기

회귀 크리깅을 이용한 무인기 영상 기반의 갯벌 표층 퇴적상 분포도 학술논문 작성

<공모전 수상내역>
회귀 크리깅을 이용한 무인기 영상 기반의 갯벌 표층 퇴적상 분포도 학술논문을 작성하며 환경 빅데이터 플랫폼(https://www.bigdata-environment.kr/) 기존 갯벌 자료를 참고자료로 인용하면서 비교 해석 진행함 출판된 논문의 정보는 다음과 같음 1) 곽근호, 김근용, 이진교, & 유주형. (2023). 회귀 크리깅을 이용한 무인기 영상 기반의 갯벌 표층 퇴적상 분포도 작성. 대한원격탐사학회지, 39(5), 537-549. 2) https://kiss.kstudy.com/Detail/Ar?key=4050271
활용데이터

딥러닝 모델과 무인을 이용한 표층 퇴적물 분류(갯벌 퇴적물) 갯벌의 항공기 데이터 학술논문
* 딥러닝 모델과 무인을 이용한 표층 퇴적물 분류(갯벌 퇴적물) 갯벌의 항공기 데이터 학술논문을 진행하면서 환경 빅데이터 플랫폼(https://www.bigdata-environment.kr/) 기존 갯벌 자료를 참고자료로 인용하면서 비교 해석 진행함 * 출판된 논문의 정보는 다음과 같음 1) Kim, K. L., Woo, H. J., Jou, H. T., Jung, H. C., Lee, S. K., & Ryu, J. H. (2024). Surface sediment classification using a deep learning model and unmanned aerial vehicle data of tidal flats. Marine Pollution Bulletin, 198, 115823. 2) https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0025326X23012584
활용데이터

천수만 태안 황도 갯벌 표층퇴적물의 평균입도, 유기물, 공극수내 염분농도 분포등의 학술논문
* 천수만 태안 황도 갯벌 표층퇴적물의 평균입도, 유기물, 공극수내 염분농도 분포 등의 관련 학술논문을 등재하며 환경 빅데이터 플랫폼(https://www.bigdata-environment.kr/) 기존 갯벌 자료 참고자료 인용 하면서 비교 해석 진행함 * 출판된 논문의 정보는 다음과 같음 1) Lee, J. H., Woo, H. J., Jung, H. S., Jeong, J. B., Jang, Y., Ryu, J. H., & Kim, K. (2024). Mean Particle Size, Organic Carbon, and Porewater Salinity Distribution of Surface Sediments Using a Dataset from the Hwangdo Tidal Flat, Taean, Western Korea. Journal of Coastal Research, 116(SI), 245-249. 2) https://meridian.allenpress.com/jcr/article/116/SI/245/498304
활용데이터

낙동강 하구역 갯벌의 환경정보시스템(Nakdong estuary information service system (NEISS)) 구축연구
* 낙동강 하구역 갯벌의 환경정보시스템(Nakdong estuary information service system (NEISS)) 구축연구를 진행하면서 환경 빅데이터 플랫폼(https://www.bigdata-environment.kr/) 기존 갯벌 자료 참고자료 인용 하면서 비교 해석 진행함 * 출판된 논문의 정보는 다음과 같음 1) Lee, J. H., Woo, H. J., Jung, H. S., Jeong, J. B., & Park, K. (2023). Characteristics of sedimentation based on data from the Nakdong estuary information service system (NEISS), South Korea. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 293, 108479. 2) https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S027277142300269X
활용데이터

천수만 태안 황도 갯벌 표층퇴적물의 노출시간 및 지화학적 특성연구
* 천수만 태안 황도 갯벌 표층퇴적물의 노출시간 및 지화학적 특성연구내용을 진행하면서 환경 빅데이터 플랫폼(https://www.bigdata-environment.kr/) 기존 갯벌 자료 참고자료 인용 하면서 비교 해석 진행함 * 출판된 논문의 정보는 다음과 같음 1) Lee, J. H., Woo, H. J., Jung, H. S., Jang, Y., Jeong, J. B., Kim, K., ... & Ryu, J. H. (2023). Roles of exposure time and geochemical factors in the characteristics of the surface sediments of the Hwangdo tidal flat, Taean, Cheonsu Bay, West Coast of Korea. Journal of Marine Science and Engineering, 11(9), 1697. 2) https://www.mdpi.com/2077-1312/11/9/1697
활용데이터

AI 학습모델 기반 기상자료 활용 전국단위 전력량 수요 예측
기상청에서 생산한 종관기상 관측자료(ASOS), 방재기상 관측자료(AWS)와 대기질 데이터(NO2, SO2 등 대기오염물질 관측 정보) 그리고 그 밖의 공공데이터(코로나 확진자 수 등)를 AI 학습모델에 적용하여 전국단위 전력량 수요 예측을 진행하였다. 본 과제의 결과물은 2023년 제11회 산업부 공공데이터 활용 비즈니스 아이디어 공모전(주최/주관: 산업통상자원부/한국전력공사)의 빅데이터 분석부문에 출품하여 우수상을 수상하였다.
활용데이터

AI 학습모델 기반 기상자료 활용 전국단위 전력량 수요 예측 데이터 바로가기

지상관측 통계자료 데이터 바로가기

기상정보 및 합성자료를 활용한 솔라 발전량 예측성능 분석
본 연구에서는 일사량, 전운량 등 기상 관측자료 13종, 일사량 합성자료 10종, 태양 위치정보 및 발전량 태그자료를 랜덤 포레스트 모형에 학습하여 2023년 광주광역시 소규모 태양광 발전단지의 발전량(공공데이터)과 비교 검증을 수행하였다. 이로부터 태양광 발전량 예측 시 기상정보의 활용 방안을 탐색하고자 한다.
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광주 솔라 에너지 머신러닝 훈련자료 데이터 바로가기

메타버스 內 3D 설계데이터를 활용한 조류 표본 가상 전시관 구축
한반도 고유종 3D 설계데이터를 적용하여, 메타버스 환경에 3D 설계데이터를 보여줄 수 있도록 플랫폼을 개발하였습니다. 메타버스 플랫폼을 활용해 전시관 內 조류 표본 3D 설계데이터를 사용한 표본을 만들어 데이터 홍보 및 활용을 독려하고, 한반도 고유종 및 희귀생물 3D 생물자원을 사용자가 가상 전시관을 이용하여, 다른 시야로 3D 설계데이터를 접할 수 있도록 개발을 진행하였습니다.
활용데이터

조류표본 3D 설계 데이터 데이터 바로가기

생물표본 3D 설계 데이터 데이터 바로가기

한반도 고유종 등 3D 프린팅 설계데이터 활용 경진대회
○ 목 적 : 한반도 고유종 등 3D 프린팅 설계데이터 활용 증진을 위해 경진대회를 개최하였습니다. ○ 일 시 : ‘23.11.25.(토) 14:00~16:00(2시간) ○ 장 소 : 국립중앙과학관 세미나실 ○ 참 석 : 국립중앙과학관 장관 및 사업담당자, 평가위원, 제안팀 발표자 등 ○ 활 용 : 환경 빅데이터 플랫폼에 등록되어 있는 669종의 한반도 고유종 3D 프린팅 설계데이터 ○ 시 상 : 최우수상(1팀, 국립중앙과학관 관장 상장 및 300만원), 우수상(1팀, 국립중앙과학관 관장 상장 및 100만원), 장려상 국립중앙과학관 관장 상장 및 50만원)
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식물표본 3D 설계 데이터 데이터 바로가기

곤충표본 3D 설계 데이터 데이터 바로가기

조류표본 3D 설계 데이터 데이터 바로가기

어류표본 3D 설계 데이터 데이터 바로가기

거미표본 3D 설계 데이터 데이터 바로가기

포유류표본 3D 설계 데이터 데이터 바로가기

해양생물표본 3D 설계 데이터 데이터 바로가기

생물표본 3D 설계 데이터 데이터 바로가기

균류표본 3D 설계 데이터 데이터 바로가기

갑각류표본 3D 설계 데이터 데이터 바로가기

생물표본 수장기관 협의회 온라인 공동 특별전 개최
생물표본 수장기관 협의회에서 멸종위기종, 기후변화지표종, 해양보호생물과 같은 생물의 다양성과 보전의 의미 및 필요성에 대해 국민들이 공감하고 인지하여, 위기에 처한 생물들을 보호하기 위한 목적으로 기획 및 공동 특별전을 진행하였습니다. (2023.07.21 ~ 계속) (국립중앙과학관, 국립낙동강생물자원관, 국립생물자원관, 국립해양생물자원관, 서대문자연사박물관, 이화여자대학교자연사박물관 등 6개 기관 참여) URL : https://www.science.go.kr/exhibition2023/index.html
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식물표본 3D 설계 데이터 데이터 바로가기

거미표본 3D 설계 데이터 데이터 바로가기

환경관련 빅데이터 활용 강연
환경부와 한국환경공단이 주최하고 성균관대학교 국정전문대학원이 운영하는 2024년 국제 환경 전문가 양성 과정에서 "환경관련 빅데이터 활용”을 주제로 환경 빅데이터 플랫폼과 데이터를 소개하고 활용 방안에 대한 강연을 진행하였다. (강연자: 성균관대학교 구자환 교수) 국제 환경 전문가 양성 과정에는 전국에서 선발된 대학생 및 대학원생 40명이 참여하였다(일시: 2024년 2월 6일).
활용데이터

비정형 데이터 마이닝을 통한 환경 분야 주요 이슈 분석
본 연구의 목표는 환경 텍스트를 수집, 분석하는 프레임워크를 구축하고 이를 활용하여 분석 결과를 해석하여 기후환경 이슈를 도출하는 것이다. 2019년 당시 환경 관련 주요 이슈를 보도자료, 정책자료, 학술자료 상에서 도출하여 정리하였다. 환경 분야 빅데이터의 수집과 처리, 분석 과정에 대하여 고찰하고, 후속 연구에 활용될 수 있는 인사이트 보고서를 구축하였다. 또한, 수집된 각 주제어 간의 상관관계 분석을 수행하였다.
활용데이터

환경논문 연관어 버즈 정보(일간) 데이터 바로가기

환경보고서 연관어 버즈 정보(일간) 데이터 바로가기

환경뉴스 연관어 버즈 정보(일간) 데이터 바로가기

환경 소비 트렌드 분석 서비스
환경소비 트렌드 분석 서비스는 일반 소비자들의 환경 관련 트렌드를 분석하기 위하여 트위터, 블로그, 뉴스, 특허, 보고서, 논문 등과 같은 채널에서 물환경, 생활환경, 자연환경과 같은 환경을 주제로 언급된 텍스트 데이터를 수집, 분류, 처리, 분석하여 주제에 따른 연관어, 워드클라우드, 시간에 따른 데이터 발생 추이 그래프, 네트워크 그래프, 지역별 언급량 등을 기간 별로 확인할 수 있는 서비스입니다.
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환경소셜 연관어 버즈 정보(일간) 데이터 바로가기

환경소셜 긍부정 버즈 정보(일간) 데이터 바로가기

환경소셜 감성어 버즈 정보(일간) 데이터 바로가기

환경소셜 지역별 버즈 정보(일간) 데이터 바로가기

환경특허 연관어 버즈 정보(일간) 데이터 바로가기

환경뉴스 지역별 버즈 정보(일간) 데이터 바로가기

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환경뉴스 감성어 버즈 정보(일간) 데이터 바로가기

환경뉴스 긍부정 버즈 정보(일간) 데이터 바로가기

풍력 에너지 밀도데이터 활용 및 발전량 고도화
- 최근 넷제로(Net-zero)와 탈탄소 정책 등과 같은 정책으로 인하여 신재생 발전량이 대두되며, 그 중 태양광과 풍력 발전에 관하여 공급 및 지원 정책 다수 - 활용기업에서는 기 설치된 풍력발전단지의 고도화 된 기상예측을 이용하여 정확도 높은 발전량 예측이 필요하며, 고객사의 이익을 향상 및 창출하기 위하여 정확도 높은 기상 예측 및 발전량 예측 필요 - 풍력에너지 밀도데이터를 기반으로 머신러닝, 딥러닝 방법을 적용하여 고도화 하였으며, 풍력발전설비에 대한 정보(위치, 터빈높이 풍속 발전단지정보 등), 공기 밀도를 고려한 알고리즘 등을 적용하여 풍력발전량을 고도화
활용데이터

풍력 에너지 밀도 데이터 데이터 바로가기

캠핑장 안전정보 및 수질데이터 제공을 위한 어플리케이션

<'20년 플랫폼 활용사례 공모전 '우수상'>
올바른 캠핑 문화를 장착시킴에 있어 사업을 진행 중 안전정보 및 수질정보 부분에 취약함을 느끼고 캠핑을 즐기는 캠퍼들 또한 안전불감증이 문제라 인식하여 캠핑장 시설물 등의 정보와 결합하여 캠핑장 안전정보 및 수질정보를 담은 어플리케이션인 캠스팟을 개발하였다 기존에 존재하는 어플리케이션은 단순 캠핑장 정보 전달에 그치고 있어 기본 정보 외에 안전정보, 수질 정보 등 수질 데이터를 활용하여 가장 중요한 캠핑장 정보를 제공하고 있습니다.
활용데이터

지방/광역수도사업자가검사하는월정수장수질정보 데이터 바로가기

[조사값]수질정보(조사정보) 데이터 바로가기

[조사값]수질정보(개요정보) 데이터 바로가기

[조사지점]수질정보(조사정보) 데이터 바로가기

통계분석 및 기계학습 적용을 위한 전국 시도별, 연도별 화학물질 배출량 데이터셋 구성 및 통계와 GIS 기법을 통한 검증

<'20년 플랫폼 활용사례 공모전 '최우수상'>
환경 빅데이터 플랫폼의 「그린 에코스」에서 제공하는 「화학물질 배출량 정보」 데이터를 다운받고, 해당 데이터셋의 목적성을 설계 하고, 재구축하였다. 첫째로, 기존 데이터에 통계 외에도 GIS를 통한 공간적 분석을 동반할 수 있도록, 시군구 코드를 삽입하였다. 둘째로, 지역간의 비교분석을 위하여, 해당 데이터셋을 시도별 지역군으로 분할하였다. 셋째로, 연도별 시계열 분석을 위해, 데이터셋을 연도단위로 분할하였다. 다음 작업 이후, 파이썬 코드를 이용한 지역별 화학물질 배출량 도표와 연도별 경기도 지역의 배출량을 나타낸다. 수행과정에서 구성된 데이터셋을 차트화하여 시각화를 진행하는 것 외에도, 해당 데이터를 통한 자기상관성 그래프를 구성하고, 앞서 삽입된 시군구 코드를 이용하여, GIS 프로그램을 통해 지역별 배출량에 대한 시각화를 진행하였다. 최종적으로, 데이터로부터 창출하고자 하는 정보의 방향성을 설계하여, 목적에 따른 데이터셋 구성방식의 다향화를 추구하였고, 이에 대한 유효성을 시사하기 위하여 통계와 GIS를 통한 시각화 작업을 진행하였다. 환경 빅데이터 플랫폼을 환경 데이터 과학자로 나아가기위한 역량 증진의 기회를 얻는 방식으로 활용하였다. 습득한 이론적인 지식을 실제 데이터를 통해 실무적인 기술로 녹여내는 지식의 용광로로써, 플랫폼을 통해 데이터과학자를 꿈꾸는 이들이 다양한 분야의 데이터를 직접적으로 다뤄보며 새로운 자신만의 분석체계를 정의하고 학습하는 기회로 여기길 바란다.
활용데이터

화학물질 배출량 정보 데이터 바로가기

데이터과학자의 역량 증진을 위한 통계분석 및 기계학습 적용을 위한 전국 시도별, 연도별 화학물질 배출량 데이터셋 구성 및 검증

<'20년 플랫폼 활용사례 공모전 '최우수상'>
현업에서 사용되는 데이터셋의 구조와 한계를 확인하고, 이를 바탕으로 통계와 GIS, 기계학습에 적용하기 위한 적합 데이터세승로 전처리하는 과정을 진행하고, 다분야 데이터 분석 기술을 적용하여, 데이터과학자로써 데이터를 직접적으로 다뤄보며 자신만의 분석체계를 정의하고 완성한다. 기존 플랫폼에서 제공하고있는 데이터를 다운받고, 데이터셋의 목적성을 설계한다. 그에 따른 데이터셋 재구축을 진행하는 과정에서 사용자는 습득한 이론적인 지식을 실무적인 기술로 녹여내어 개인의 역량증진을 위한 기회가 된다.
활용데이터

화학물질 배출량 정보 데이터 바로가기

음식물쓰레기 저감을 통한 환경 개선 프로젝트 '음쓰보드'

<'20년 플랫폼 활용사례 공모전 '대상'>
음쓰보드는 음식물쓰레기가 지구와 우리에게 미치는 영향을 체감하고, 스스로 배출량을 살피고, 함께 줄여나가는 사회를 지향합니다. 하나. 음식물쓰레기 문제에는 공감하지만, 그 양을 체감하지 못하는 우리를 위해, 개개인의 관심사를 고려해 음식물쓰레기 배출량을 다양하게 환산하고 시각화합니다. 둘. 음식물쓰레기를 줄이고 싶은 마음은 굴뚝같지만 그 시작이 어렵거나, 구체적인 방법을 모르는 우리를 위해, 음쓰에 대한 다양한 정보를 실시간으로 서로 공유할 수 있도록 합니다. 셋. 음식물쓰레기를 줄이기 위한 실천 약속을 정하고 실천하는 캠페인을 전개합니다. RFID 음식물쓰레기 배출정보를 활용하여, 음식물쓰레기 월별 배출량과 환경비용, 전국 핫스팟 지도, 전국 및 지역별 랭킹, 인스타그램 지식나눔 캠페인 정보 등을 제공합니다. 웹사이트: http://umssuboard.kr/
활용데이터

지자체/아파트배출내역(요일별)목록 데이터 바로가기

음식물 쓰레기 관리 지자체 정보 목록 데이터 바로가기