앙상블 경험적 모드 분해를 이용한 수질자료의 이상치 탐색open accessOutlier Detection of Water Quality Data Using Ensemble Empirical Mode Decomposition
- Other Titles
- Outlier Detection of Water Quality Data Using Ensemble Empirical Mode Decomposition
- Authors
- 박상수; 박노석; 김성수; 조귀래; 윤석민
- Issue Date
- 2021
- Publisher
- 대한환경공학회
- Keywords
- Automated Water Quality Monitoring System; Water Quality Data; Outlier Detection; Ensemble Empirical Mode Decomposition; Cook’s Distance; 상수도 시스템; 수질자료; 이상치 탐색; 앙상블 경험적 모드 분해; Cook 통계량
- Citation
- 대한환경공학회지, v.43, no.3, pp 160 - 170
- Pages
- 11
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 대한환경공학회지
- Volume
- 43
- Number
- 3
- Start Page
- 160
- End Page
- 170
- URI
- https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/5426
- DOI
- 10.4491/KSEE.2021.43.3.160
- ISSN
- 1225-5025
2383-7810
- Abstract
- 목적:본 연구는 국내 상수도 자동수질측정망을 통해 수집되는 자료에서 발생 가능한 다양한 이상치들을 효율적으로 탐색 및 제거 위한 방법론을 제안하기 위해 수행되었다. 이를 위해 국내 G_정수장으로부터 수온자료를 수집하였으며, 수집된 자료를 대상으로 이상치 방법론에 따른 적용 효과를 검정하였다.
방법:본 연구에서 수질자료의 이상치 탐색을 위해 적용한 분석 절차는 다음과 같다. 첫째, 수집된 수온자료에 대해 정규성 검정을 수행하고 정규성을 만족하는 경우 Z-score, 정규성을 만족하지 않는 경우 사분위수를 활용하여 이상치를 탐색하고 기존 방법론의 한계점에 대해 분석한다. 둘째, 수온자료에 대해 경험적 모드 분해 및 앙상블 경험적 모드 분해를 활용하여 고유진동함수들을 분해한 후 모드 믹싱에 발생에 대해 고찰한다. 최종적으로 고유진동함수들의 통계적 특성치를 활용해 이상치를 식별할 기준 고유진동함수 집단을 선별한 후 회귀분석과 Cook 통계량의 절사 기준을 활용해 이상치를 제거 및 보간 후 그 성능을 검증한다.
결과 및 토의:수온자료의 경우 정규성을 만족하지 못하며, 수정 사분위 방법을 적용하여 이상치 탐색을 수행한 결과 계절 성분 내에 분포하는 이상치들은 전혀 식별할 수 없다는 결과를 확인하였다. 경험적 모드 분해의 경우 이상치들의 효과로 인해 모드 믹싱 현상이 발생하였으나, 앙상블 경험적 모드 분해에서는 모드 믹싱이 해결되어 뚜렷한 계절 성분이 고유진동함수로서 분해되는 것으로 나타났다. 그리고 앙상블 모드 분해로부터 구해진 고유진동함수 중 원시 수온자료와 통계적 관계성이 높은 신호들을 합성하였다. 합성된 고유진동함수와 원시 수온자료를 활용해 회귀 모형을 개발하고, Cook 통계량 근간으로 이상치 탐색을 수행한 결과 계절 성분 내에 분포하는 다양한 이상치들을 효과적으로 탐색할 수 있는 것으로 분석되었다.
결론:상수도 자동수질측정망을 통해 수집되는 자료들로부터 합리적인 통계분석 결과를 도출하기 위한 과정에서 이상치 탐색 작업은 필수적이라고 할 수 있다. 하지만 기존의 단변량 이상치 탐색 기법의 경우 고유 변동성이 강하게 분포하는 자료에 대해 이상치 탐색 성능이 현저히 떨어지며, 탐색된 이상치에 대한 내삽 방안도 제시하지 못한다는 한계가 명확하다. 반면, 본 연구에서 제시한 앙상블 경험적 모드 분해 및 회귀분석 기반의 이상치 탐색 방법은 고유 변동성이 강한 자료 내에 분포하는 이상치들에 대한 식별 성능이 뛰어나며, 통계적 절사 기준을 제시함에 따라 분석자의 주관적 판단을 최소화 할 수 있는 장점이 있다. 또한 앙상블 경험적 모드 분해 분석으로부터 구해진 고유진동함수들을 이용해 이상치 제거 후 자료 보간이 가능하다는 장점이 있다. 따라서 기존의 단변량 이상치 탐색 기법의 적용성에 대한 한계를 고려할 때 본 연구에서 제시한 이상치 탐색 및 보간 방안은 보다 효과적인 분석 도구로서 적용 가능할 것으로 기대된다.
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