하수처리장(WWTP) 수질 예측에 머신러닝(ML) 모델이 다양하게 적용되고 있으나, 성능 평가 지표의 선택과 해석에는 상대적으로 관심이 적었습니다. 대부분의 연구는 RMSE, MAE, MAPE, R² 등 일반적인 회귀 지표에 의존하지만, 이들은 해석 가능성, 데이터 이상치 민감도, WWTP와 같은 동적이고 노이즈가 많은 환경에 대한 적합성에서 큰 차이를 보입니다.
본 연구는 27가지 성능 평가 지표에 대한 체계적인 문헌 분석을 바탕으로, 지도 학습 기반 WWTP 모델링 맥락에서 각 지표의 이론적 토대, 강점, 한계, 적용 가능성을…
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 …
