공정 간 연계성을 반영한 Merged LSTM 기반 하수처리장 수질 예측 모델 구축

본 작품은 하수처리장에서 관리가 중요한 총질소(TN)를 보다 안정적으로 예측하기 위해 개발한 수질 예측 모델이다. 하수처리 공정은 유입수부터 침전지, 생물반응조, 최종 처리 단계까지 서로 연결되어 있기 때문에, 특정 공정 하나만 보는 방식으로는 수질 변화를 충분히 설명하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 서남하수처리장의 공정별 수질자료와 기온, 강수량 등 기상자료를 함께 활용하여 하루 뒤 총질소 농도를 예측하는 Merged-LSTM 모델을 구축하였다. 또한 모델이 어떤 공정의 정보를 더 중요하게 반영했는지 가중치를 통해 확인함으로써, 단순한 예측을 넘어 공정별 영향 관계까지 해석할 수 있도록 하였다. 이를 통해 하수처리장 운영자가 수질 변화를 미리 파악하고 대응하는 데 활용 가능한 예측 모델을 제안하고자 하였다.