인공신경망 모형을 이용한 저수지 수위자료의 실시간 품질관리 = Real-Time Quality Control of Reservoir Water Level Data Using Artificial Neural Network
저자
발행기관
학술지명
한국농공학회 학술대회초록집(Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
123-123(1쪽)
제공처
농업용 저수지는 저수지의 용수조건과 환경조건 등을 고려하여 관개용수 공급량을 결정한다. 특히 저수지 수위자료는 현재 저수량을 파악하기 위한 자료로 활용되며, 이를 통해 용수공급능력을 판단하고, 합리적인 관개용수 공급량을 결정할 수 있다. 한국에서는 10만 톤 이상의 저수용량을 가진 농업용 저수지에 대해 전국 약 1,600 여개의 저수지 수위계측 장비가 설치되어 있다. 수위계측 방식은 크게 두 가지로 압력신 센서와 초음파식 센서를 사용하는 방식이 있으며, 10분 단위 간격으로 저수지 수위를 측정하여 수위자료를 구축하고 있다. 이러한 수위자료는 저수용량을 결정하는 기준으로 사용되거나 수문모형 최적화, 지하수 유도 분석 등 다양한 연구분야에서 기초자료로 활용되고 있다.
그러나 압력식 센서의 경우 사통 내부의 모사물 유입이나 센서 부근의 토사물 퇴적 등으로 오측이 발생할 수 있으며, 초음파식 센서의 경우 기온, 습도 등 기상에 의한 오측이나 파랑, 센서 부근의 수초 등으로 인한 오측이 발생할 수 있다. 이외에도 기기오류 등 다양한 이유로 오측이 발생할 수 있으나 수위자료에 대한 품질관리 시스템은 제대로 갖추어지지 않은 실정이다. 현재는 수동보정을 통해 담당자에 의한 주관적인 품질관리를 실시하고 있으나, 이러한 방식은 시간과 노동력이 많이 필요하고, 저수지 수위자료에 실시간 적용이 어려워 수위자료의 활용도가 저하되고 있다.
따라서 본 연구에서는 인공신경망 모형을 통해 개운 저수지의 수위자료를 대상으로 실시간 품질관리를 실시하고 적용성을 평가해보고자 하였다. 인공신경망 모형은 물리적인 상한값 및 통계적인 방법을 통해 학습자료를 생성한 후, 인공신경망 모형을 이용하여 이상치를 분류하는 방법으로 입력자료로 이전 시점의 수위자료와 강우자료를 활용하였다. 실시간 품질관리의 자동화는 현장에서 수위자료의 활용도를 높이고, 수동 품질관리에 필요한 시간과 노동력 절감할 수 있다. 또한 실시간 품질관리 자료는 이후 방대한 과거 수위자료를 대상으로 한 품질관리 적용 시 1차 품질관리 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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