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학술저널
저자정보
이종수 (K-water연구원 상하수도연구소) 조주영 (한국수자원공사) 박수진 (한국수자원공사) 정세채 (한국수자원공사) 오은정 (한국수자원공사) 왕창근 (충남대학교) 강호 (충남대학교)
저널정보
한국수처리학회 한국수처리학회지 한국수처리학회지 제27권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
59 - 70 (12page)

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The contamination of source water by odor compounds are one of the problems related to the water quality management, especially in Daecheong Reservoir, South Korea issued an algal alert system anually. This study investigated the efficiencies of 4 machine learning models, including Multi-parameter Regression Analysis(MRA), Decision Tree(DT), Artificial Neural Network (ANN) and Random Forest (RF), for odor compounds forecasting(Geosmin, 2-MIB) in the Daecheong Water Intake Station, where supply water treatment plants to source water. The models based on input variables considered correlation between target output and water quality parameter and hydrologic‧meteorological factors. The established models showed good results between observed and simulated values. For Geosmin models, ANN produced better forcasting results than others. RF showed the best results for 2-MIB models. These results and models are applied in work-site operations through the Daecheng Intergreted Water Quality Forecasting System since September, 2018.
#Artificial neural network #Machine Learning #Odor compounds forecasting #Random Forest

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Bruchet, A. / 2004 / Role of oxidants and disinfectants on the removal, masking and generation of tastes and odours / Reviews in Environmental Science and Biotechnology 3(1):33~41 google schola Watson, S. B. / 2004 / Aquatic taste and odor:a primary signal of drinking-water integrity / Journal of Toxicology and Environmental Health, Part A 67(20-22):1779~1795 google schola 김교영 / 2015 / 대청호에서 Geosmin, 2-MIB의 시간적·공간적 분포 특성 / 한국환경농학회지 34(1):14~20 Crossref Moon, H. S. / 2011 / A study on early forecasting for algal blooms using artificial neural networks google schola 서영민 / 2017 / 기계학습모델을 이용한 저수지 수위 예측 / 한국농공학회논문집 59(3):97~110 dbpia

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