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세계적으로 도시화와 산업화가 진행됨에 따라 깨끗한 물은 점점 줄어들고 있고, 수요량은 증가하고 있다. 무분별한 물낭비와 수질오염은 향후 심각한 물부족 문제를 초래할 수 있으므로 물관리 계획의 중요성 역시 점점 커지고 있다. 물부족 문제에 대처하는 방법 중 하나는 오염된 하수를 효율적으로 정화하는 것이다. 하수에서 오염물질을 처리하는 공정은 복잡한 생물학적 공정으로, 정확한 공정상태를 예측하려면 많은 분석을 필요로 한다. 하수처리 시설에서의 공정은 운전자의 경험과 지식에 의존하는 공정이 대부분이며, 이는 하수처리 공정에서 객관성과 정확성을 보장받기 힘들다는 문제점이 있다. 기존의 ...

세계적으로 도시화와 산업화가 진행됨에 따라 깨끗한 물은 점점 줄어들고 있고, 수요량은 증가하고 있다. 무분별한 물낭비와 수질오염은 향후 심각한 물부족 문제를 초래할 수 있으므로 물관리 계획의 중요성 역시 점점 커지고 있다. 물부족 문제에 대처하는 방법 중 하나는 오염된 하수를 효율적으로 정화하는 것이다. 하수에서 오염물질을 처리하는 공정은 복잡한 생물학적 공정으로, 정확한 공정상태를 예측하려면 많은 분석을 필요로 한다. 하수처리 시설에서의 공정은 운전자의 경험과 지식에 의존하는 공정이 대부분이며, 이는 하수처리 공정에서 객관성과 정확성을 보장받기 힘들다는 문제점이 있다. 기존의 분석법은 동작원리가 투명한 화이트박스(white box) 모델을 사용하였으며 이러한 분석법에는 의사결정나무, 회귀분석 등이 있다. 최근에는 컴퓨터의 속도와 메모리 용량의 발전함에 따라 연산이 복잡하고 동작원리가 불투명한 인공 신경망 기반의 블랙박스(black box) 모델이 연구되고 있다.
본 연구에서는 국내 J 하수처리 시설에서 획득한 하수처리 빅데이터를 활용하여 기계학습 모델을 구축하고 이를 통해 실시간 측정이 어려운 COD와 같은 수질요소의 사전예측을 하는 모델을 개발하였다. 이러한 예측모델은 공정의 미래 상태를 사전에 파악함으로 이상이 발생하기 전에 적절한 조치를 취할 수 있는 제어 시스템 개발에 도움이 될 것으로 예상된다.

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