우리나라 정수처리시설의 고도화 및 물공급 관망의 정비 노력에 따라 수돗물의 품질과 안정성이 향상되고는 있으나, 2019년에 발생한 인천시 적수사태 등과 같이 간헐적으로 발생하는 문제들은 맑은 물 공급에 대한 신뢰도 저하의 요인이 되고 있다. 저수지를 취수원으로 하는 상수원수에서는 주기적으로 발생하는 고농도의 망간(Mn) 유입이 수돗물 풀질에 대한 잠재적 위협요소 중 하나이다. 실제 사례에서는 고농도 망간의 단기간 유입이 개별 정수장의 상시적 처리용량을 초과하여 발생하는 문제가 대부분으로, 정수공정 효율화 측면에서 망간 발생 시기 및 농도의 예측이 중요하다. 저수지에서 망간의 발생은 산소가 부족한 저층에서 망간이 환원된 상태로 존재하다가 특정시기에 저수지내 수리적 특성변화에 따라 전체 수층으로 확산하는 것이 주된 기작이다. 본 연구는 저수지에 취수하는 정수장에서의 망간발생 시기 및 농도를 예측하는데 중점을 두고 있으며, 이를 위해서는 기상 조건과 저수지 수질 뿐아니라, 성층현상과 탈성층 등에 대한 수리적 변동을 파악하는 것이 필수적이다. 따라서, 기존의 2, 3차원 수치모형을 보완하기 위한 수단으로 기상, 수문, 수질 자료를 입력변수로 하는 머신러닝 모델을 구축하였다. 또한 저수지내 성층 특성을 단기 예측에 활용하기 위한 수단으로 성층의 강도를 지표화하여 파생변수로 활용하고, 기상조건으로 부터 수체내 수온 특성을 예측하는 데이터 모델을 구축하여 연계하였다. 이처럼 성층특성을 변수화한 방법을 주암댐에 적용한 결과, 일반적인 데이터 모형 대비 예측성능 정확도를 최대 20%이상까지 개선하였으며, 개발된 모형의 범용성을 검토하였다.