| 초록 |
최근 ICT와 도시 물관리 기술을 결합한 스마트워터시티가 새로운 미래 물관리 패러다임으로 부각되고 있다. 그러나 도시 물관리 데이터는 상대적으로 오류가 많으므로 스마트워터시티 구현을 위해서는 인공지능 기반의 데이터 고품질화 기술이 요구되고 있다. 본 연구는 도시 물관리 시설에서 생성된 원본 데이터(Raw data)의 결측값과 오류값을 자동으로 판별하여 처리하기 위한 머신러닝 기법의 개발과 적용에 관한 것이다. 먼저 다중 회귀분석 방법과 심층신경망 (Deep Neural Network), 랜덤 포레스트 (Random Forest) 등의 기법을 적용한 후 예측정확도와 신뢰도를 비교 분석하였다. 이를 기반으로 최적의 데이터 예측 알고리즘을 선정하였으며, 실제 데이터에 대하여 결측값을 예측하고 오류값을 자동으로 판별하였다. 본 연구 결과 개발된 머신러닝 기법은 복잡한 데이터에 대한 자동처리가 가능한 것으로 나타났으며, 이를 활용한다면 스마트시티의 물관리 데이터 관리를 보다 효율적으로 할 수 있을 것으로 기대되었다. |
