미국공공2015 – 진행 중

미국 환경보호청

유해 폐기물 점검 대상 선정을 위한 머신러닝

EPA가 머신러닝 점검 대상 선정으로 위반 적발이 거의 두 배로 늘었다고 밝혔다

성과 확인회사 발표공식 자료 ↗

문제

EPA는 유해 폐기물 시설을 점검할 자원이 한정돼 있었다. 중대한 위반 가능성이 높은 시설을 가려내야 했다.

EPA는 2015년부터 시카고대학교 에너지·환경 연구소와 협력해 과거 규제 데이터로 예측 모델을 개발했다. 지역별 현장 시험은 2017년부터 2019년까지 회계연도 동안 진행됐다. 무작위 평가 이후 EPA는 점검 계획을 위해 예측 점수를 지역 사무소와 주에 배포했다.

nearly doubled무작위 평가의 위반 적발률, EPA 예비 결과 기준회사 발표[1]

모델은 점검관의 시설 선정을 지원했다. EPA가 보고한 것은 운영 비용 증가 없이 적발이 나아졌다는 점이며, 오염이 줄었다고 측정한 것은 아니다.

[1]Environmental Protection Agency2020년

EPA는 유해 폐기물 점검 모델과 무작위 평가를 설명했다. 적발률이 거의 두 배가 됐다고 밝혔고, 지역 및 주 점검 계획용으로 예측 점수를 배포했다.

자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.

등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일