유해남조류의 대발생으로 인한 하절기 녹조현상은 매년 가속화 되고 있으며, 특히 기후변화로 인한 이상 기후 영향으로 녹조 발생 강도 및 빈도가 더욱 심화되고 있다. 강우 패턴의 변동성 및 수온 상승으로 인한 수체의 성층화 강도 증가로 인하여 현장에서의 녹조 관리 및 대응은 점점 더 어려워 지고 있는 실정으로, 과학적이고 신속한 녹조 대응 및 관리가 절실히 요구된다. 녹조 발생은 현장 여건에 따라 다양한 요인에 의해 영향을 받는다. 그 중 수체의 영양염류 농도에 가장 크게 영향을 받으며, 수체의 크기 및 성층화 정도, 바람의 방향 등 물리적인 요인도 또한 녹조 발생 정도에 영향을 미친다. 그러므로 과학적이고 입체적인 녹조 모니터링으로 녹조 대응 및 관리에 활용하여야 하며, 이에 조류 측정 센서를 활용한 녹조 모니터링 기술은 매우 중요하다. 조류 센서 모니터링 기술을 활용하여 녹조 관리에 활용하고자 현장에서 활용 중인 조류 측정 센서값과 현미경 계수법을 활용한 조류 세포수와의 상관관계를 도출하고자 하였으며, 회귀분석을 통한 추정식을 산출하였다. 조류 세포수 현미경 계수법을 통한 녹조 관리와 더불어 센서 기술을 활용한 신속하고 광범위한 녹조 모니터링 기술을 융합하여 선제적이여 효율적인 녹조 관리에 활용하고자 하였다. 또한, 센서 빅데이터를 활용한 인공지능 통계모델 개발로 면단위 녹조 발생을 예측하고, 과학적 녹조 대응에 활용하고자 하였다. 이는 현장에서의 녹조 제거를 위한 사전적 정보 제공으로 효율적 녹조 대응에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.