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HOMER&D성과논문실적
논문실적
| 용수공급시스템의 수질사고 인지를 위한 딥러닝 기반 방법론 개발 |
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학술지명 대한토목학회
저자 강두선,유도근,유진경,김형숙,김경필
발표일 2023-10-18
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본 연구에서는 수용가의 물사용 정도, 관로시스템의 유진관리 등에 의한 물리적 공급체계의 변화가 빈번 한 광역상수도 물공급시스템에 대해 1개월 이내의 단기간 자료를 이용하여 수질 사고의 실시간 감지가 가능 한 딥러닝 기반의 잔류염소예측 모델 개발을 수행하였다. 용수공급시스템의 관로상 잔류염소 계측기는 정수 장 유출 잔류염소와 유량에 따른 시간지연(Time delay)이 발생하므로, 본 연구에서는 계측된 시계열 자료를 관로연결성을 고려한 지연시간을 고려하여 재구축하였다. 재구축된 자료를 입력자료로 활용하여, 반복적이고 순차적인 데이터(Sequential Data) 학습에 특화된 것으로 알려진 GRU(Gated Recurent Unit)와 심층신경망 (Dep Neural Network, DNN)의 두가지 딥러닝 모형을 이용하여 모델을 구축하고 적용성을 평가하였다. |
