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HOMER&D성과논문실적
논문실적
| 수량-수질 통합관측소 데이터 기반 수질 예측 모델 고도화 |
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학술지명 한국산학기술학회
저자 한지현,강창구,최정규,박형석
발표일 2025-06-20
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본 연구는 댐 상류에서 수집된 수량-수질 통합관측소 데이터를 기반으로, 실시간 수질 예측을 위한 기계학습 및 딥러닝 모델(SVM, LSTM, RNN)을 개발하고, 이를 댐저수지 수질예측 모형인 AEM3D와 연계하여 예측 성능을 향상시키는 것을 목표로 하였다. 딥러닝 기반 분석 결과, RNN 모델은 탁도 예측에서 가장 높은 성능(R²=0.930)을 보였다. 또한 수치모델에 통합관측소 자료를 적용한 결과, 수온, 총인(T-P), 유해 남조류 세포수 예측 정확도가 향상되어 통합관측소 기반 예측자료의 활용 가능성을 입증하였다. 본 연구는 실시간 데이터 기반 예측 모델의 적용성을 검증하고, 댐 맞춤형 수질관리 체계 구축에 기여할 수 있는 기반을 마련하였다. |
