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논문실적
| 데이터마이닝 기법을 이용한 상수도 시스템 내의 탁도 예측모형 개발에 관한 연구 |
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학술지명 대한환경공학회지
저자 윤석민,이영주,박노석,김순호
발표일 2016-04-01
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탁도는 송·배수 관로의 부식 등에 의해 발생되는 것으로 알려진 ‘Discolored Water’현상을 수용가의 물 사용자가 인지할 수 있는 주요 지표로서 활용되고 있다. 즉, ‘Discolored Water’는 수돗물 사용자가 육안으로 인지할 수 있는 정도의 탁도를 가진 상태로 정의할 수 있으며, 사용자는 수돗물에 존재하는 불특정의 용존 물질보다는 미세한 입자들에 대한 시각적인 인지인 탁도를 통해서 ‘Discolored Water’를 인식하게 된다. 이에 본 연구에서는 실제 국내 상수도 시스템 내에서 관측된 다항목의 수질데이터(탁도, pH 및 잔류염소)를 대상으로 하여 탁도 이외의 수질데이터들을 예측모형의 설명변수로 설정한 후 데이터 마이닝 기법(data mining)을 통해 기계학습(machine learning)을 수행하여, 상수도 시스템 내에서의 탁도 변화를 예측하는모형을 수립하고자 하였다. 수집된 수질 데이터를 대상으로 데이터 마이닝 기법인 Decision Tree를 이용해 탁도 예측모형을 구축한 결과 pH 및 잔류염소를 설명변수로 적용한 모형이 가장 높은 예측결과를 나타내었다. 하지만 예측모형들은 peak 관측치에 대해서는 예측오차가 다소 증가하였는데 이를 보완하기 위해 고주파통과필터를 이용한 전처리 과정을 적용하였다. 그 결과 탁도 데이터의 시계열변화 및 peak 관측치에 대한 예측오차가 감소하는 것으로 나타났다. |
