강화되고 있는 하수처리시설의 규제와 준수를 위해 보다 안정적이고 경제적인 방법들이 최근까지도 다양하게 연구되어왔다. 그러나 최근 몇몇 하수처리시설은 처리수의 농도가 규제를 벗어나거나 처리수의 농도를 조작하는 일이 발생하였고 이는 기존의 하수처리시설들이 비효율적으로 운전되고 있음을 시사한다. 하수처리시설 제어 방법은 운영 시에 예측되는 상황에 대해 물리·화학적 기작을 수학적으로 처리하여 예측하는 것이다. 그러나 해당 과정이 어려우며 실제 하수처리시설 운영과는 다른 예측 값이 발생하는 등 정확하지 못한 한계점이 있다. 그러므로 보다 안정적, 경제적, 효율적으로 하수처리시설의 운전 및 제어를 개선할 수 있는 방안을 강구해야 된다고 판단하였으며 그 중 ...
강화되고 있는 하수처리시설의 규제와 준수를 위해 보다 안정적이고 경제적인 방법들이 최근까지도 다양하게 연구되어왔다. 그러나 최근 몇몇 하수처리시설은 처리수의 농도가 규제를 벗어나거나 처리수의 농도를 조작하는 일이 발생하였고 이는 기존의 하수처리시설들이 비효율적으로 운전되고 있음을 시사한다. 하수처리시설 제어 방법은 운영 시에 예측되는 상황에 대해 물리·화학적 기작을 수학적으로 처리하여 예측하는 것이다. 그러나 해당 과정이 어려우며 실제 하수처리시설 운영과는 다른 예측 값이 발생하는 등 정확하지 못한 한계점이 있다. 그러므로 보다 안정적, 경제적, 효율적으로 하수처리시설의 운전 및 제어를 개선할 수 있는 방안을 강구해야 된다고 판단하였으며 그 중 인공지능 기술을 개선 방안으로 선정하였다. 그러나 국내 하수처리시설의 경우 인공지능 기술을 적용 및 활용한 사례는 매우 적으며 인공지능 기술을 적용하기 위한 구체적인 정의를 설정하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 하수처리시설에 인공지능 기술을 적용한 다양한 선례를 비교 분석하여 인공지능 기술의 알고리즘 체계, 유효성과 정확성을 검증하는 방법, 데이터 수집, 에너지·운영비용 절감 등 국내 적용 시 적절한 방안 제시를 목적으로 하고 있다. 본 논문의 연구 결과 인공지능 기술의 알고리즘 체계의 경우 유전자 알고리즘이 적합하다고 판단하였으며, 검증 방법은 MSE와 MAE를 고려하고 다소 낮은 상관계수는 문제가 없다고 판단하였다. 데이터 수집은 최소 국내 특성을 고려한 1년 이상(4계절)의 데이터를 확보해야한다. 에너지·운영비용 절감을 위해서는 에너지 진단을 통한 에너지 소비가 높은 곳을 우선 적용하며 충분한 빅데이터와 정확하고 신속한 IoT 플랫폼이 필요하다고 판단하였다.
강화되고 있는 하수처리시설의 규제와 준수를 위해 보다 안정적이고 경제적인 방법들이 최근까지도 다양하게 연구되어왔다. 그러나 최근 몇몇 하수처리시설은 처리수의 농도가 규제를 벗어나거나 처리수의 농도를 조작하는 일이 발생하였고 이는 기존의 하수처리시설들이 비효율적으로 운전되고 있음을 시사한다. 하수처리시설 제어 방법은 운영 시에 예측되는 상황에 대해 물리·화학적 기작을 수학적으로 처리하여 예측하는 것이다. 그러나 해당 과정이 어려우며 실제 하수처리시설 운영과는 다른 예측 값이 발생하는 등 정확하지 못한 한계점이 있다. 그러므로 보다 안정적, 경제적, 효율적으로 하수처리시설의 운전 및 제어를 개선할 수 있는 방안을 강구해야 된다고 판단하였으며 그 중 인공지능 기술을 개선 방안으로 선정하였다. 그러나 국내 하수처리시설의 경우 인공지능 기술을 적용 및 활용한 사례는 매우 적으며 인공지능 기술을 적용하기 위한 구체적인 정의를 설정하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 하수처리시설에 인공지능 기술을 적용한 다양한 선례를 비교 분석하여 인공지능 기술의 알고리즘 체계, 유효성과 정확성을 검증하는 방법, 데이터 수집, 에너지·운영비용 절감 등 국내 적용 시 적절한 방안 제시를 목적으로 하고 있다. 본 논문의 연구 결과 인공지능 기술의 알고리즘 체계의 경우 유전자 알고리즘이 적합하다고 판단하였으며, 검증 방법은 MSE와 MAE를 고려하고 다소 낮은 상관계수는 문제가 없다고 판단하였다. 데이터 수집은 최소 국내 특성을 고려한 1년 이상(4계절)의 데이터를 확보해야한다. 에너지·운영비용 절감을 위해서는 에너지 진단을 통한 에너지 소비가 높은 곳을 우선 적용하며 충분한 빅데이터와 정확하고 신속한 IoT 플랫폼이 필요하다고 판단하였다.
Until now, more and more stable and economical methods have been studied in order to comply with the stringent regulations of the wastewater treatment plant. However, in recent years, some wastewater treatment plants have exceeded or manipulated concentrations of effluent. This reveals that existing...
Until now, more and more stable and economical methods have been studied in order to comply with the stringent regulations of the wastewater treatment plant. However, in recent years, some wastewater treatment plants have exceeded or manipulated concentrations of effluent. This reveals that existing wastewater treatment plants are operating inefficiently. Existing wastewater treatment plant control methods are mathematically processed by physical and chemical mechanisms for predicted operating conditions. However, there is an inaccurate limit such that the process is difficult and the predicted value differs from the actual wastewater treatment plant operation. Therefore, it is decided that measures should be taken to improve the operation and control of wastewater treatment plants more stable, economically and efficiently. However, in the case of domestic wastewater treatment plants, there are very few cases where artificial intelligence technology is applied and utilized, and specific definitions for applying artificial intelligence technology have not been established. In this study, we propose a suitable method for domestic application such as algorithm system, validity and accuracy verification of artificial intelligence technology, data collection, energy and operation cost reduction by comparing and analyzing by artificial intelligence technology to wastewater treatment plants. The research found that the genetic algorithm is appropriate for the algorithm system of artificial intelligence technology, and the verification method considered MSE and MAE and determined that the slightly lower correlation coefficients are not problematic. Data collection must be secured for at least one year (four seasons) considering the minimum domestic seasonal characteristics. To reduce energy and operation costs, it is decided that sufficient big data and accurate and rapid IoT platforms are needed first by applying high energy consumption through energy diagnosis.
Until now, more and more stable and economical methods have been studied in order to comply with the stringent regulations of the wastewater treatment plant. However, in recent years, some wastewater treatment plants have exceeded or manipulated concentrations of effluent. This reveals that existing wastewater treatment plants are operating inefficiently. Existing wastewater treatment plant control methods are mathematically processed by physical and chemical mechanisms for predicted operating conditions. However, there is an inaccurate limit such that the process is difficult and the predicted value differs from the actual wastewater treatment plant operation. Therefore, it is decided that measures should be taken to improve the operation and control of wastewater treatment plants more stable, economically and efficiently. However, in the case of domestic wastewater treatment plants, there are very few cases where artificial intelligence technology is applied and utilized, and specific definitions for applying artificial intelligence technology have not been established. In this study, we propose a suitable method for domestic application such as algorithm system, validity and accuracy verification of artificial intelligence technology, data collection, energy and operation cost reduction by comparing and analyzing by artificial intelligence technology to wastewater treatment plants. The research found that the genetic algorithm is appropriate for the algorithm system of artificial intelligence technology, and the verification method considered MSE and MAE and determined that the slightly lower correlation coefficients are not problematic. Data collection must be secured for at least one year (four seasons) considering the minimum domestic seasonal characteristics. To reduce energy and operation costs, it is decided that sufficient big data and accurate and rapid IoT platforms are needed first by applying high energy consumption through energy diagnosis.
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