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목적 : 기계학습을 이용한 결측치 처리방식에 따른 침출수 발생량 최적 예측 모델을 제시하고자 한다.
방법 : 입력인자로 매립가스 발생량, 기상데이터(강수량, 풍속, 일사량, 온도, 상대습도) 등을 2002년 6월에서 2018년 10월까지 사용하였다. 결측치 처리방식으로 선형보간법과 평균법을 사용한 데이터를 최적 비율에 따라 학습과 테스트데이터로 나누어 실험을 진행하였다. 다양한 단일모델을 사용하였으며 모델의 예측성능을 비교, 평가하기 위해 결정계수를 사용하였다.
결과 및 토의 : 단일모델 중 게이트순환유닛을 사용했을 때 가장 예측성능이 우수했다. 게이트순환유닛(gated recurrent unit, GRU)의 경우 선형보간법 결정계수(0.867)가 평균법 결정계수(0.839)보다 높아 선형보간법을 사용한 GRU 모델이 침출수 발생량 예측에 가장 적합하였다. 인공신경망(artificial neural network, ANN) 모델에서 결정계수는 선형보간법의 경우 0.862, 평균법의 경우 0.828이었다. 장단기메모리(long short-term memory, LSTM) 모델에서 결정계수는 선형보간법 0.779, 평균법 0.762로 나타났다. 랜덤포레스트(random forest, RF) 모델에서도 선형보간법을 사용한 결정계수(0.700)가 평균법을 사용한 결정계수(0.665)보다 높았다. 모델의 성능은 GRU > ANN > LSTM > RF순으로 나타났다. 본 실험에 사용한 모든 모델에서 평균법보다 선형보간법을 사용하는 것이 결정계수가 높았다.
결론 : 매립지 침출수 발생량을 예측할 때 선형보간법을 사용한 GRU 모델이 가장 우수하였다.
방법 : 입력인자로 매립가스 발생량, 기상데이터(강수량, 풍속, 일사량, 온도, 상대습도) 등을 2002년 6월에서 2018년 10월까지 사용하였다. 결측치 처리방식으로 선형보간법과 평균법을 사용한 데이터를 최적 비율에 따라 학습과 테스트데이터로 나누어 실험을 진행하였다. 다양한 단일모델을 사용하였으며 모델의 예측성능을 비교, 평가하기 위해 결정계수를 사용하였다.
결과 및 토의 : 단일모델 중 게이트순환유닛을 사용했을 때 가장 예측성능이 우수했다. 게이트순환유닛(gated recurrent unit, GRU)의 경우 선형보간법 결정계수(0.867)가 평균법 결정계수(0.839)보다 높아 선형보간법을 사용한 GRU 모델이 침출수 발생량 예측에 가장 적합하였다. 인공신경망(artificial neural network, ANN) 모델에서 결정계수는 선형보간법의 경우 0.862, 평균법의 경우 0.828이었다. 장단기메모리(long short-term memory, LSTM) 모델에서 결정계수는 선형보간법 0.779, 평균법 0.762로 나타났다. 랜덤포레스트(random forest, RF) 모델에서도 선형보간법을 사용한 결정계수(0.700)가 평균법을 사용한 결정계수(0.665)보다 높았다. 모델의 성능은 GRU > ANN > LSTM > RF순으로 나타났다. 본 실험에 사용한 모든 모델에서 평균법보다 선형보간법을 사용하는 것이 결정계수가 높았다.
결론 : 매립지 침출수 발생량을 예측할 때 선형보간법을 사용한 GRU 모델이 가장 우수하였다.
목차
1. 서론
2. 실험 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
Reference
참고문헌 (0)
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