물환경 관리를 위한 국내 머신러닝 기술 적용 사례 및 기술 발전 방안 = Applications of machine learning technologies for water environment management and strategies for advancing the technologies in Korea

국문 초록 (Abstract)

물환경 관리를 위한 국내 머신러닝 기술 적용 사례 및 기술 발전 방안 논문제출자 김 민 송 지 도 교 수 박 정 수 국민 생활에 필수적인 용수 공급과 물환경의 안정성을 확보하기 위해 유역 하천 및 저수지 등의 수질과 상하수도시설의 관리를 위한 지속적인 노력이 필요하다. 최근 우리 사회 각 분야에서 빠르게 발전하는 머신러닝 기술을 적 용하기 위한 노력이 계속되고 있으며, 물환경 분야에서도 관리의 효율성과 안정성을 높이기 위해 머신러닝 기술을 활용하기 위한 연구가 활발히 이루 어지고 있다. 본 연구에서는 물환경 관리에 머신러닝 기술을 적용한 국내 연 구 사례를 분석하고, 향후 물환경 관리 효율을 높이기 위해 필요한 연구 방 향을 제시하고자 한다. 이를 위해 유역 수질 관리, 정수처리시설 관리 및 하 수처리시설 관리의 3가지 분야에 대한 연구 사례를 확인하고 각 연구의 주 요 내용을 종합하여 분석하였다. 각 분야별 국내 연구 사례에 대한 분석 결 과, 시계열 자료를 활용한 연구와 이미지 분석 기술을 이용하는 연구 등 다 양한 기법 및 모형을 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 유역 하천 등의 조류 발생 및 오염물질 농도 예측 등과 함께 상 하수도시설의 수질 관리 및 공정 운영 효율과 안정성을 높이기 위한 연구가 활발하게 수행되었다. 또한 이미지 분석 기술을 이용한 유역 오염 발생원 확 인 및 하수관로 손상 탐지 등 다양한 머신러닝 기법이 활용됨을 확인할 수 있었다. 머신러닝은 모형 구축에 사용되는 데이터 특성이 반영되는 모형이 다. 따라서 머신러닝 모형의 물환경 분야 적용 효율을 높이기 위해서는, 모 형의 목적과 특성에 맞는 다양한 데이터를 활용한 연구가 필요하다. 또한 모 형 결과에 대한 해석과 이해를 높일 수 있는 지속적인 기술 개발을 통해 머 신러닝 모형의 현장 관리 활용성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

목차 (Table of Contents)

• 표 목 차 ⅱ
• 그 림 목 차 ⅲ
• 국 문 요 약 ⅳ
• Ⅰ. 서론·1
• 1. 연구의 필요성 및 목적·1
• 2. 주요 용어 정리3
• 3. 이론적 배경 및 물환경 분야 머신러닝 적용 개요·5
• Ⅱ. 물환경 관리 분야별 기술 적용 현황·13
• 1. 유역 수질 관리·13
• 1.1 유역 수질 관리를 위한 머신러닝 적용 연구 현황13
• 1.2 유역 수질 관리를 위한 머신러닝 기술 적용 방향33
• 2. 하수처리시설 관리35
• 2.1 하수처리시설 관리를 위한 머신러닝 적용 연구 현황35
• 2.2 하수처리시설 관리를 위한 머신러닝 기술 적용 방향42
• 3. 정수처리시설 관리43
• 3.1 정수처리시설 관리를 위한 머신러닝 적용 연구 현황43
• 3.2 정수처리시설 관리를 위한 머신러닝 기술 적용 방향52
• Ⅲ. 종합 고찰 및 결론 53
• Ⅳ. 참 고 문 헌57
• ABSTRACT62