정수장 수질예측을 위한 AI 기법의 활용에 관한 연구

초록

최근, 수돗물 품질에 대한 관심이 증가하고 있어 AI 기술을 통한 정수 공정의 최적화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 정수장에서 실시간으로 수량 및 수질에 대한 관측치를 모니터링하며, 침전지의 잔류염소 농도를 안정적으로 유지하기 위한 AI 기반 모형을 제안한다. 이 모형은 수집한 전체 관측 데이터를 이용해 잔류염소의 농도를 예측하며, 기존의 복잡한 수질모형에 비해 간결하고 효과적이다. 본 연구에서는 침전지 전단 잔류염소, pH, 수온, 탁도, 원수의 유입량, 전기전도도, 알칼리도 등 7 개의 데이터를 독립변수로, 침전지의 잔류염소 농도를 종속변수로 활용하였다. 이후 다중회귀, 인공신경망, 그리고 랜덤포레스트 모형을 활용하여 부평정수장의 잔류염소 농도를 예측하였으며, 결과적으로 랜덤포레스트가 가장 높은 정확도를 보인다는 것을 확인하였다. 최종적으로 정수 처리 과정에는 의사결정트리 기반의 알고리즘인 랜덤포레스트가 가장 적합하다고 판단되었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 정수장의 염소주입량을 실시간으로 조절할 경우 침전지의 잔류염소 농도를 일정하게 유지하며 염소 주입량을 실시간으로 조절하는 것이 가능해질 것으로 예상된다.