비점오염 처리장치의 효율적 운영 및 실시간 대응을 위해서는 유입⋅처리 수질의 단기 예측 능력이 필수적이다. 본 연구에서는 비점오염 처리장치의 운전자료를 기반으로 부유물질(suspended solids, SS)과 탁도(turbidity)에 대한 지수평활법(exponential smoothing) 적용 수질예측 모델을 개발하고, 피어슨(Pearson) 상관분석(correlation analysis)을 통해 처리공정별 수질 인자 간 상관성을 분석하였다. 여과형 비점오염처리장치의 안정적 운영을 위해 유입수 수질을 실시간으로 모니터링하여 처리 수질 및 처리효율을 사전 예측하는 시스템이 필요하다. Turbidity는 측정이 용이하고, 센서를 이용하여 실시간 모니터링이 가능하므로 SS와 상관성이 높아 운전상태 분석에 활용 될 수 있다. SS-influent와 turbidity-influent 간에 강한 양의 상관성(r > 0.873, p < 0.01)을 나타내었다. 총 805 min 운전 시계열(5 min 간격, 자료수 N = 162) 중 전반부 480 min(자료수 N = 97, 전체 자료의 59.6%)을 학습구간으로 활용하여 지수평활법을 적용한 결과, influent 단계에서 예측값이 실측값을 신뢰성 기준 범위 내에서 추종하는 것으로 평가되었다. 예측 모델의 신뢰성 평가로 Mean Absolute Percentage Error(MAPE) < 20% 시 우수한 것으로 나타났다. 탁도 전반부 운전 결과(전체 자료의 59.6%) 480 min(자료수 N = 97) 자료를 활용하여 단계별 SS 농도를 예측한 결과 influent의 경우, forecasted based turbidity 결과는 forecasted based SS 예측값과 중첩되며 측정값과 일치도가 높은 것으로 분석된다. Forecasted based turbidity는 탁도 센서에 의한 실시간 SS 예측이 가능하므로 비점오염 처리장치 실시간 공정 제어를 확보하기 위한 접근방법으로 판단된다.

The ability to predict short-term influent and effluent water quality is essential for the efficient operation and real-time response of non-point source (NPS) pollution treatment systems. In this study, water quality prediction models based on exponential smoothing were developed for suspended solids (SS) and turbidity using operational data from an NPS pollution treatment device, and Pearson correlation analysis was conducted to examine the relationships among water quality parameters across treatment processes. A real-time influent monitoring system capable of predicting effluent quality and treatment efficiency in advance is required for stable operation of filtration-type NPS treatment devices. Turbidity is easily measurable and can be monitored in real time using sensors; its strong correlation with SS makes it a practical indicator for operational analysis. Exponential smoothing models were developed using the first 480 minutes (N=97; 59.6% of the total dataset) of a 805-minute time series dataset recorded at 5 minute intervals (N=162). The models exhibited reliable tracking performance of predicted values for the influent stage within the acceptable error range. Model reliability was evaluated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE), with values below 20% considered indicative of acceptable predictive accuracy. When turbidity data from the first 480 minutes were used to forecast stepwise SS concentrations, the Forecasted based Turbidity results closely overlapped with the SS-based forecast values and showed high agreement with measured values for the Influent. Since Forecasted based Turbidity enables real time SS prediction via turbidity sensors, this approach is considered a viable method for implementing feed-forward process control in NPS pollution treatment systems.

요약문
ABSTRACT
1. 서 론
2. 재료 및 실험방법
    2.1 섬유여재 상향류 여과장치 구성
    2.2 처리시스템 운전 및 분석방법
3. 결 과
    3.1 처리 단계별 처리특성
    3.2 변수간의 상관성 분석
    3.3 Turbidity와 SS의 회귀 분석
    3.4 지수평활법(Exponential Smoothing Method)에의한 처리 단계별 수질예측
    3.5 Turbidity을 이용한 처리 단계별 SS 수질예측
4. 결 론
사 사
References

• 이준호(국립한국교통대학교 환경공학과) | Jun-ho Lee (Department of Environmental Engineering, Korea National University of Transportation)
• 천진비(국립한국교통대학교 환경공학과) | Jin-bi Cheon (Department of Environmental Engineering, Korea National University of Transportation)
• 최동영((주)넥스트워터) | Dong-young Choi (Nextwater Corporation)
• 김명호(국립한국교통대학교 녹색바이오공학과) | Myeong-ho Kim (Department of Green Bio-Engineering, Korea National University of Transportation) Corresponding author