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과황산 활성화를 통한 유류오염물질의 분해 효율을 머신러닝으로 비교하는 연구를 수행했다. 이 연구에서는 Bag of Words 머신러닝을 이용하여 단어의 사용빈도를 파악하고, 어떤 활성제가 가장 효과적으로 사용되는지 확인했다. 이를 위해 철, 카본, thermally, 영가철, 산, UV 등의 단어가 많이 나타났다. 문헌조사를 통해 이들 활성제의 분해 효율을 비지도학습 머신러닝으로 비교한 결과, UV, 철기반 공정, 산 또는 열 기반 공정이 순서대로 좋은 분해 효율을 보였다. 이러한 연구 결과는 환경오염 문제 해결을 위해 과황산 활성화를 활용하는데 유용한 지표로 활용될 수 있다. 따라서, 이 연구에서는 과황산 활성화를 통한 유류오염물질의 분해 효율을 머신러닝으로 비교하는 방법을 제시한다. 이러한 연구 결과는 환경 보호 및 오염물질 처리 기술 개발에 기여할 수 있을 것이다.