하수처리 공정 최적화에 머신러닝 적용

하수처리장(WWTP) 공정은 복잡하고 비선형적인 특성으로 인해 분석, 모델링 및 제어가 어렵습니다. 본 연구는 머신러닝(ML), 특히 딥러닝(DL) 기술을 활용하여 하수처리 공정을 최적화하는 방안을 탐구합니다. 복잡한 물리화학적 공정 모델링, 핵심 수질 지표 실시간 모니터링 및 예측, 화학 반응물 소비량 및 에너지 소비량 절감, 방류수 품질 예측, 의사결정 지원을 위한 데이터 기반 모델 개발 등 산업 플랜트의 하수처리 공정 최적화에 ML 및 DL을 체계적으로 적용하는 사례를 중점적으로 다룹니다. 상세 분석을 위해 2010년 이후 발표된 논문 중 하수처리(wastewater)와 ML, DL, 인공지능(AI)을 결합한 87편의 논문을 선정했습니다. 초기 324편의 논문 중 Litmaps를 통해 5개 주요 과학 데이터베이스에서 얻은 300편의 논문을 검토하여 연구 목적에 부합하는 논문을 선별했습니다. 본 연구는 기존 연구의 한계를 파악하고, 하수처리 공정 최적화 맥락에서 ML 및 DL 알고리즘을 논의하며, 데이터 기반 방법을 통한 향후 공정 최적화 방향을 제시합니다. 기존 모델과 달리 AI 모델(ML, DL, 하이브리드 및 앙상블 모델, 디지털 트윈, IoT 등)은 수질 지표 예측 및 예보, 에너지 소비량 예측, 시계열 패턴 인식, 규제 준수를 위한 최적 해석 가능성 등에서 상당한 이점을 보였습니다. 이러한 첨단 ML 및 DL 기술을 하수처리 공정에 통합함으로써, 복잡한 시스템의 효율성을 극대화하고 운영 비용을 절감하며 환경 규제 준수 능력을 향상시킬 수 있음을 시사합니다. 이는 지속 가능한 하수처리 시스템 구축에 중요한 기여를 할 것입니다.