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초록·키워드
본 논문에서는 공급계통 및 정수시설에서 잔류염소 변화에 대해 모니터링하여 원수 수질 계측값과 공정별 수온, 잔류염소, 유량 등의 데이터를 분석 및 학습하여 인공지능화된 시스템이 결정하고 자동으로 투입할 수 있는 연구를 수행하였다. 결측치와 이상치를 제거하는 전처리 과정을 수행하고 주입률에 영향을 주는 변수를 선택한 후 변수사이 상관관계 분석을 하여 학습 결과의 피드백과 모형의 튜닝을 반복적으로 수행하여 가장 예측률이 높은 모델로서 GRU 모델을 적용하였고, 예측률이 97.27%의 좋은 성능이 있는 모델을 구축하였다. 본 연구에서 개발한 인공지능 기반 염소주입률 예측 모델은 각 공정에서 소독능이 유지되도록 주입률 예측 모델을 개발하였고, 환경변화에 따른 감소량을 예측하여 피드백 할 수 있도록 구현하였다. 이 모델 적용을 통해 수분석 시간과 휴먼 오류 등을 줄여 수질 기준에 알맞는 일정하게 소독능을 유지하는 고품질의 물 생산이 가능하다.
본문·목차
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