수질자료의 이상치 탐색을 위한 Isolation Forest기법의 적용

Abstract

다변량 기반의 이상치 탐지기법은 다양한 분야에서 활발히 연구되어 왔으나 상수도 수질관리 분야에 대한 국내 연구는 상대적으로 미흡하며, 작은 범위에서 수행되어왔다. 이에 본 연구에서는 국내 G_정수장을 대상으로 다항목의 수질자료를수집하고 통계적 상관관계 유무에 따라 집단을 분류하였다. 그리고 상관관계가 유의미한 집단에 대해서는 거리기반 및Isolation Forest 기법을 적용하여 기법별 이상치 탐색 성능을 상호 비교·분석하였으며, 상관관계가 유의미하지 못한 집단에대해서는 Isolation Forest 기법만을 적용한 후 기계학습의 변화에 따른 이상치 탐색 성능을 분석하였다. 그 결과 Isolation Forest 기법이 거리기반 기법에 비해 보다 넓은 범위에서 이상치들을 탐색하는 것으로 분석되었으며, 기계학습량의 변화에따른 이상치 탐색 성능의 변화는 미소한 것으로 나타났다.