Machine Learning for Water Environment Data Analysis
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첨단수자원공학 연구실
건축사회환경공학부 정동휘
첨단수자원공학 연구실은 건축사회환경공학부 소속으로, 스마트미터 데이터 프로파일링, 수자원시스템의 탄력성과 강건성, 수자원인프라 시나리오 플래닝, 물환경 데이터분석을 위한 머신러닝과 딥러닝, 최적화알고리즘 등 다양한 연구 주제를 다루고 있습니다. 최근 3년간 연구실은 스마트 수자원 관리 최적 정책을 위한 관리 모델링 및 의사결정 최적화, 유역 특성을 반영한 최적 홍수 대응 기술 개발, 도시 홍수 위험 예측을 위한 비디오 및 이미지 데이터 활용, IoT 센서 데이터를 기반으로 한 시계열 예측 기법 연구, 선택적 지하 확산 제어 시설에서의 최적 반응 물질 선택을 위한 인공신경망(ANN) 모델 개발, 인프라를 위한 하이퍼 융합 포렌식 연구 센터, 스마트 데이터를 기반으로 한 수질 이상 통합 탐지 기술 개발, 물 배급 네트워크의 하이퍼 연결 하이퍼 지능 하이브리드 O&M 시스템 개발 등의 프로젝트를 수행해왔습니다. 이러한 연구와 프로젝트를 통해 연구실은 수자원 공학 분야에서 탁월한 성과를 거두고 있습니다.
Smart Meter Data Profiling
Scenario Planning for Water Infrastructure
Machine Learning for Water Environment Data Analysis
스마트미터 데이터 프로파일링 및 최적화 연구는 스마트 수자원 관리 시스템의 구현을 목표로 합니다. 이 연구는 스마트미터로부터 수집된 데이터를 분석하여 수자원 소비 패턴을 이해하고, 이를 기반으로 최적의 관리 정책을 도출합니다. 데이터 프로파일링을 통해 수자원 사용의 효율성을 극대화하고, 비정상적인 사용 패턴을 조기에 감지하여 문제를 예방할 수 있습니다. 또한, 다양한 알고리즘을 활용한 최적화 기법을 적용하여 스마트 수자원 관리의 효율성을 높입니다.
물환경 데이터분석을 위한 머신러닝과 딥러닝
물환경 데이터분석을 위한 머신러닝과 딥러닝 기술 개발 연구는 물의 질, 수량, 유량 등의 데이터를 분석하여 수자원 관리에 필요한 정보를 제공합니다. 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터셋에서 유의미한 패턴을 추출하고, 이를 기반으로 예측 모델을 구축합니다. 이러한 기술은 수자원의 예측과 관리에 중요한 도구로 활용될 수 있으며, 데이터 기반 의사결정의 정확성을 높입니다.