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학술저널

지속 가능한 공공처리시설 관리를 위한 인공지능 기반 스마트 관리기법

전 지구적 문제인 기후변화, 전염병, 자연재해 등과 함께 급격한 도시화로 인하여 환경에 유입되는 폐기물과 오염물 질 의 종류와 양이 중가함에 따라 오염물질 이 유출되었을 때 감지하고 대응하는 방안에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 공공처리시설에서 는 수질 기준을 확인하기 위해 telemonitoring system (TMS)를 시행하고 있다. 그러나 TMS 데이터는 긴 분석 시간으로 인해 초동대처가 어려우며, 이상이 확인되었을 때는 이미 처리 공정에 문제가 발생한 상황이므로 전체처리시설의 감시에 있어 한계가 있다. 이 에 본 연구는 딥 러 닝 (Deep learning) 기 법 중 LSTM (Long Short-Tenn Memory) 모델 기반 총질소의 관리체계를 제시하여 효율적인 공정 제어에 기여하고자 한다. 본 연구에 사용된 입력변수는 2019년부터 2023년까지 공공처리시설의 모니터링 결과를 이용하였다. 모형을 구축한 후 MAE (Median absolute deviation), M사》E (Mean Absolute Percentage Error) 지표를 사용하여 예측 오차를 평가하였다. LSTM 모델의 평가지표인 M시 3는 1.1을 M사)E는 0.19의 성능으로 유의미한 예측 결과임을 확인할 수 있다. 본 연구가 제안한 딥러닝 기반 총질소 제어알고리즘은 공공처리시설을 효과적으로 모니터링 하는데에 도움을 주며 스마트한 처리시설 제어를 가능하게 하여 부영양화의 원인 물질인 질소의 수계 배출을 억제하여 수자원의 보존에 기여할 수 있다.

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