데이터마이닝 기법을 이용한 상수도 시스템 내의 탁도 예측모형 개발에 관한 연구

Abstract

탁도는 송·배수 관로의 부식 등에 의해 발생되는 것으로 알려진 ‘Discolored Water’현상을 수용가의 물 사용자가 인지할 수 있는 주요 지표로서 활용되고 있다. 즉, ‘Discolored Water’는 수돗물 사용자가 육안으로 인지할 수 있는 정도의 탁도를가진 상태로 정의할 수 있으며, 사용자는 수돗물에 존재하는 불특정의 용존 물질보다는 미세한 입자들에 대한 시각적인 인지인 탁도를 통해서 ‘Discolored Water’를 인식하게 된다. 이에 본 연구에서는 실제 국내 상수도 시스템 내에서 관측된 다항목의 수질데이터(탁도, pH 및 잔류염소)를 대상으로 하여 탁도 이외의 수질데이터들을 예측모형의 설명변수로 설정한 후 데이터 마이닝 기법(data mining)을 통해 기계학습(machine learning)을 수행하여, 상수도 시스템 내에서의 탁도 변화를 예측하는모형을 수립하고자 하였다. 수집된 수질 데이터를 대상으로 데이터 마이닝 기법인 Decision Tree를 이용해 탁도 예측모형을구축한 결과 pH 및 잔류염소를 설명변수로 적용한 모형이 가장 높은 예측결과를 나타내었다. 하지만 예측모형들은 peak 관측치에 대해서는 예측오차가 다소 증가하였는데 이를 보완하기 위해 고주파통과필터를 이용한 전처리 과정을 적용하였다. 그 결과 탁도 데이터의 시계열변화 및 peak 관측치에 대한 예측오차가 감소하는 것으로 나타났다.