연구진은 S5P/TROPOMI 위성 관측 데이터를 활용해 메탄 배출 플룸을 검출하는 알고리즘의 정확도를 높이기 위해 특징 기반 모델(SVC, Random Forest, XGBoost)과 이미지 기반 모델(ResNet-18, ResNet-34)을 비교했어요.
기존 특징 기반 모델은 전문가가 설계한 특징에 의존하며, 공간적 관계를 파악하지 못하고 정보 손실이 발생한다는 한계가 있었어요.
SHAP 기반 설명 가능성 분석을 통해 모델 선택에 대한 실질적인 지침을 제공하며, CAMS 메탄 핫스팟 탐색기 같은 운영 환경에 적용 가능성을 제시했어요.