Application and Performance Evaluation on the Missing Imputation Methods of the Marine Environment Monitoring Network Data

본 연구는 해양환경측정망의 자료 활용성을 향상시키기 위해 다변량 결측 대치 기법의 성능을 정량적으로 평가하였다. 우선, 해양환경 주요 변수(수온, 염분, 영양염류 등)에 대해 대표적 다변량 대치 알고리즘인 Amelia와 MICE를 적용하였다. 알고리즘의 대치 성능을 검증하기 위해 실제 관측자료에 대해 결측률을 10%, 20%, 50%로 인위적으로 설정한 후, 관측치 대비 대치치의 정확도를 MAPE(mean absolute percentage error, %)로 평가하였다. 평가 결과, 결측률이 20% 이하일 때 두 방법 모두 대부분의 변수에서 MAPE가 약 5.0 이하로 유지되어 안정적인 성능을 보였으며, 예를 들어 WT_s의 경우 10% MR에서 MAPE가 Amelia 2.0, MICE 1.7 수준으로 나타났다. 반면, 50% 결측률에서는 변수 특성에 따라 성능 저하가 뚜렷하게 나타났으며, COD_s는 Amelia 38, MICE 35.6으로 최대 5-6배 이상의 오차 증가가 확인되었다. 전체 대치 자료와 원자료의 밀도 함수 비교에서는, MICE가 대부분의 변수에서 원자료의 분포를 가장 잘 복원한 반면, Amelia는 일부 영양염 변수에서 분산을 과대 추정하는 경향이 확인되었다. 이러한 결과는 Amelia와 MICE가 해양환경자료 결측 처리에서 상보적인 장점과 한계를 동시에 가진다는 점을 보여준다. 특히 간헐적·저비율 결측(≤20%) 상황에서는 다변량 대치 기법이 신뢰성 있게 적용 가능함을 실증하였다. 향후 연구에서는 계절성·자기상관 구조 등 시계열 특성을 반영한 고도화된 결측 대치 모델이 필요함을 제안한다.