A Study on the Analysis and Improvement of Artificial Intelligence Based Multimodal Red Tide Prediction

적조는 해양 생태계와 수산업에 큰 피해를 유발할 수 있어 사후 대응뿐 아니라 사전 예측과 조기 경보가 중요하다. 그러나 적조는 다양한 해양 환경 요인의 비선형 상호작용에 의해 발생하므로 단일 데이터 기반 예측 모델은 실무 적용에 한계를 가진다. 이에 본 연구에서는 GOCI 위성 영상과 해양 환경 수치 데이터를 결합한 멀티모달 기반 적조 예측 모델을 제안한다. 제안 모델은 위성 영상의 시공간 정보와 해양 환경 시계열 데이터를 통합적으로 학습하여 적조 발생 가능성을 예측한다. 실험 결과 제안 모델은 Precision 0.64, Recall 0.82, F1-score 0.72의 성능을 보였으며, 기존 LSTM 기반 적조 예측 연구(F1-score 0.574) 대비 향상된 성능을 확인하였다. 이러한 결과는 적조 예측 기반 의사결정 지원 및 향후 실시간 예보 시스템 구축 가능성을 제시한다.