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학술저널
저자정보
김종은 (경상대학교) 박노석 (경상대학교) 윤상진 (경상대학교) 채선하 (K-water 융합연구원) 윤석민 (경상대학교)
저널정보
대한환경공학회 대한환경공학회지 대한환경공학회지 제40권 제12호
발행연도
2018.12
수록면
473 - 480 (8page)

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다변량 기반의 이상치 탐지기법은 다양한 분야에서 활발히 연구되어 왔으나 상수도 수질관리 분야에 대한 국내 연구는 상대적으로 미흡하며, 작은 범위에서 수행되어왔다. 이에 본 연구에서는 국내 G_정수장을 대상으로 다항목의 수질자료를 수집하고 통계적 상관관계 유무에 따라 집단을 분류하였다. 그리고 상관관계가 유의미한 집단에 대해서는 거리기반 및 Isolation Forest 기법을 적용하여 기법별 이상치 탐색 성능을 상호 비교·분석하였으며, 상관관계가 유의미하지 못한 집단에 대해서는 Isolation Forest 기법만을 적용한 후 기계학습의 변화에 따른 이상치 탐색 성능을 분석하였다. 그 결과 Isolation Forest 기법이 거리기반 기법에 비해 보다 넓은 범위에서 이상치들을 탐색하는 것으로 분석되었으며, 기계학습량의 변화에 따른 이상치 탐색 성능의 변화는 미소한 것으로 나타났다.
#Water Quality Dataset #Outlier #Distance-Based Outlier Detection #Isolation Forest #다항목 수질자료 #이상치 #거리기반 이상치 탐색

목차

Abstract
요약
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구방법
4. 수질자료의 이상치 탐색 결과
5. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Robinson, R. B., Cox, C. D. and Odom, K., “Identifying outliers in correlated water quality data,” J. Environ. Eng., 131(4), 651~657(2005). Hawkins, D. M., Identification of outlier, Chapman and Hall, London, (1980). Barnett, V. and Lewis, T., Outliers in statistical data, 3rd ed, John Wiley & Sons. (1994). U. S. EPA, Data Quality Assessment : Statistical Methods for Practitioners, EPA QA/G-9S, (2006). Arning, A., Agrawal, R. and Raghavan, P., “A linear method for deviation detection in large multidimensional databases,” in Proceedings Intm Confm on Knowledge Discovery and Data Mining, Portland, OR, (1996).

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