전남대 대학원생, 도시비점오염 초기세척현상 예측모델 개발
전남대학교 정민혁 대학원생(지역·바이오시스템공학과, 지도교수 윤광식)이 머신러닝을 이용한 도시비점오염 초기세척현상 예측 모델을 개발했다.
지금까지는 도시비점오염 유출을 밝혀내기 위해 STORM, SWMM, 그리고 Hydroworks/InfoWorks CS 같은 많은 입력변수를 필요로 하는 확정론적 유출 모형을 필요로 하였으나, 이러한 모형들은 입력 변수의 불확실성으로 인해 쉽게 접근하지 못하는 문제점이 있었다.
정민혁 대학원생은 이번 연구를 통해 강우특성 데이터를 이용하여 기계학습기법 중 RF(Random forest)와 RT(Regression tree)로도 초기세척현상 판단 지표인 MFFn (Mass first flush ratio) 예측과 오염원 기여인자 추출이 가능하다는 것을 밝혀냈다.
연구결과 강우특성 데이터를 사용하여 약 3초의 구동 시간으로도 BOD, COD, TOC, T-P의 MFF10~20이 예측 가능하다는 것을 밝혀냈으며, 도시지역에서 오염물질별 기여인자를 밝혀내는 데에도 성공했다.
이 연구결과는 수자원분야 최상위 저널 가운데 하나로 알려진 ‘Journal of hydrology’ (영향력지수: 4.405) 2019년 8월자로 게재됐다.
이 연구는 영산강·섬진강수계관리위원회 환경기초조사사업 연구수행의 일환으로 수행되었다.
*문의: 062-530-2158 (전남대학교 지역·바이오시스템공학과)
*논문원제: Evaluation of random forest and regression tree methods for estimation of mass first flush ratio in urban catchments
(https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.05.079)