인공신경망을 이용한 수질자동측정망 단기 수질예측

이진효 · 윤호균 · 양인혜 · 김진아 · 길혜경 · 이목영 · 정권 · 구자용*

구자용 · E-mail : jykoo@uos.ac.kr

서울특별시보건환경연구원 · *서울시립대학교

1. Introduction

수질자동측정망에서 생산되는 측정값들은 일정한 시간 간격에서 추출한 일종의 시계열자료(Time series data)이다. 따라서 측정값을 생산하는 과정을 적절히 모사하는 수학적 표현인 시계열 모형을 찾는다면, 향후 수질항목별 측정값 예측 및 수질변동을 이해하고 제어할 수 있을 것으로 판단된다.

이에 본 연구에서는 수질자동측정망에서 생산되는 측정값들에 대한 합리적인 시계열모형을 찾고, 이를 통해 기존 데이터 적합 및 정확한 예측을 실시하여 수질자동측정망 상황관제 운영 및 감시기준 설정 등 향후 서울시 하천수질관리를 위한 기초자료를 제공하고자 하였다.

2. Materials and Methods

시계열모형 구축을 위해 한강수계 S수질자동측정소의 2007년 1월부터 2017년 12월까지의 월평균 측정값을 사용하여 시계열모형 예측력을 검증하였다. 수질항목은 DO, TN, TP를 선정하였다. 분석방법에는 오픈소스 언어인 R 3.4.3을 사용하여 최근 수치예측을 위한 도구로써 그 활용빈도의 수가 증가하고 있는 인공신경망(Artificial neural networks, ANN) 모형을 이용하였다.

3. Results and Discussion

S수질자동측정망 DO, TN, TP를 예측하기 위하여 R 3.4.3에서 Neuralnet 패키지, NNETAR(Neural network AR) 모델을 사용하여 적합한 인공신경망 모형을 구축하였다(Fig. 4(DO)).

Fig. 1. Comparison of ‘actual’ and ‘prediction’ values (DO).

Fig. 2. Comparison of ‘actual’ and ‘prediction’ values (TN).

Fig. 3. Comparison of ‘actual’ and ‘prediction’ values (TP).

2007년 1월부터 2017년 12월까지 DO, TN, TP 월평균 측정값과 인경신경망 모형을 통해 예측된 값을 비교한 결과, MSE는 DO 0.690, TN 0.393, TP 0.001로, RMSE는 DO 0.831, TN 0.627, TP 0.038로 나타났다. 또한 예측력 검정 지표로 사용되는 MAPE(%)는 DO, TN, TP 각각 7.2%, 14.1%, 18.7%로 나타나는 등 3항목 모두 인경신경망 모형으로부터 비교적 정확하게 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다.

Table 1. Statistical comparison of ‘actual’ and ‘prediction’ values by each ANN model (mg/L)

Quality item		Min	1st Qu.	Median	Mean	3rd Qu.	Max
DO	act.	4.8	7.3	8.8	9.4	11.2	15.4
	pre.	5.8	7.3	8.6	9.4	11.2	15.2
TN	act.	1.949	3.089	3.813	4.089	4.646	10.619
	pre.	3.157	3.266	3.724	4.089	4.225	10.668
TP	act.	0.033	0.119	0.167	0.176	0.226	0.439
	pre.	0.045	0.137	0.175	0.176	0.206	0.442

최종 도출된 ANN 모형을 이용하여 2018년 예측된 값은 Fig. 5(DO), Table 2로 나타내었다.

Table 2. Future forecasting values by each ANN model (mg/L)

2018		Jan	Feb	Mar	Apr	May	Jun	Jul	Aug	Sep	Oct	Nov	Dec
DO	for.	12.9	12.5	11.5	9.8	9.1	8.3	7.9	7.2	6.4	6.8	7.9	10.2
TN	for.	3.767	3.875	3.959	4.019	4.059	4.081	4.093	4.097	4.098	4.098	4.098	4.098
TP	for.	0.050	0.078	0.097	0.099	0.095	0.092	0.090	0.088	0.087	0.086	0.085	0.085

Fig. 4. DO artificial neural network: 1 hidden layers, 6 nodes.

Fig. 5. Future forecasting(2018) plots of DO at S automatic water quality monitoring networks.

4. Conclusion

1) 인공신경망 모형의 적합성을 검증하기 위해 월평균 측정값과 예측값을 비교한 결과, MSE는 DO 0.690, TN 0.393, TP 0.001로, RMSE는 DO 0.831, TN 0.627, TP 0.038로 나타났으며, MAPE(%)는 DO 7.2%, TN 14.1%, TP 18.7%로 3항목 모두 비교적 정확한 예측력을 보여주었다.

2) 이렇게 선정된 인공신경망 모형 DO NNAR(13,7), TN NNAR(2,2), TP NNAR(2,2)을 사용하여 2018년 월평균 측정값을 예측할 수 있었다.

References

Gerrad, P., Johnson, M. R. (2016). Mastering Scientific Computing with R, Seongandang.