국립부경대학교 해양공학과 박성식 씨(박사과정 1년)가 한국해안·해양공학회 학술발표상을 수상했다.

박 씨는 최근 열린 이 학회 정기총회에서 'Long Short Term Memory 모델 기반 case study를 통한 낙동강 하구역의 용존산소농도 예측'(지도교수 김경회)이 우수논문으로 선정돼 상을 받았다.

박 씨가 지난해 한국해안·해양공학회의 제29차 추계학술발표대회에서 발표한 이 논문은 낙동강 하구역의 용존산소농도(DO) 예측에 적합한 모형조건과 예측변수에 대한 연구결과를 밝혀 우수성을 인정받았다.

그는 이 연구에서 딥러닝 계열의 LSTM(Long Short Term Memory) 모형을 활용, 낙동강 하구역의 용존산소농도 예측을 위한 최적 모델 조건과 적합한 예측변수를 선정하는 사례연구(Case study)를 진행했다. 이어 용존산소농도 예측에 적합한 LSTM 모형 조건과 예측변수를 제시해 좋은 평가를 받았다.

박 씨는 지난해에도 연안의 용존산소농도 예측 관련 연구로 한국해양환경·에너지학회 논문상을 받는 등 연구성과를 인정받고 있다.