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데이터 마이닝 기법을 활용한 하수처리장 소화가스 예측 및 탈수 케이크 관리 기법 개발
김동관(Dong Kwan Kim),김효수(Hyo Soo Kim),김예진(Ye Jin Kim),김민수(Min Soo Kim),박문화(Wen Hua Piao),김창원(Chang Won Kim) 大韓環境工學會 2015 대한환경공학회지 Vol.37 No.1
본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 혐기성 소화조의 효율을 나타내는 지표인 소화가스 발생량 예측 모델개발을 통해 운영자에게 효율적인 소화조 운영방안을 제시하고자 하였다. 그 결과 오차율 10% 이내의 인공신경망을 적용한 소화가스 발생량 예측 모델을 개발 하였으며, 모델 개발에 사용된 변수를 제시함으로써 소화조 운영에 도움이 될 것으로 사료된다. 한편 탈수 케이크 관리 기법을 개발하는데 사례기반추론(Case based reasoning)의 개념을 적용하였다. 사례기반추론은 새로운 문제가 발생했을 경우 과거의 사례와 가장 유사한 사례를 활용하여 문제를 해결에 활용하는 방법으로, 본 연구에서는 슬러지 처리 공정에 사례기반추론개념을 적용시켜 과거의 운전 data를 통해 최소의 운전변경으로 탈수 케이크 감량화를 제시하는 관리방안을 개발하였다. The purpose of this study is to suggest the effective operation method by developing prediction model for the gas production rate, an indicator of the effectiveness of anaerobic digestion tank, using data mining. At the result, gas production estimate model is developed by using ANN within 10% error. It is expected to help operation of anaerobic digestion by suggesting selected parameter. Meanwhile case based reasoning is applied to develop dewatering cake management technology. Case based reasoning uses the most similar examples of past when a new problem occurs, therefore in this study, management measures are developed that proposes dewatering cake minimization with the minimum change by applying the case based reasoning to sludge disposal process.