딥러닝 기반 취수원 탁도 예보 모델 개발을 위한 데이터 전처리 방법론 평가

본 연구는 한강 수계 팔당댐 취수장을 대상으로 시계열 딥러닝 기반의 1일 후 탁도 예보 모델을 구축하고, 데이터 전처리 방법론에 따른 성능 변화를 분석하였다. 분석 결과 전처리가 고도화될수록 데이터 분산 감소와 극단값 완화에는 효과적이나, 첨두 탁도 발생 시 과도한 평활화로 인해 예측 성능이 저하되는 상충 관계를 확인하였다. 이는 지점별 탁도 특성과 모델 구조를 고려한 맞춤형 전처리 전략의 중요성을 제시하며, 향후 다양한 수계 및 관측 조건에 대한 검증 등을 통해 수질 예보 시스템의 현장 적용성을 강화할 것으로 기대된다.