지역 하수 발생량을 정확히 추정하는 것은 신뢰성 있고 자원 효율적인 처리시설을 설계하는 데 필수적이다. 본 연구는 한국의 여러 지역에 걸쳐 인구, 사회경제, 환경 지표를 조합하여 연간 하수 발생량(SG)을 주요 출력 변수로 추정하기 위한 앙상블 기계학습 프레임워크를 개발하였다. 제안된 Voting Regressor 모델은 인구가 고도로 도시화된 4개 지역(지역 A–D)의 데이터를 사용해 학습되었으며, 인구, 사업체 수, 경제활동인구, 강우, 총지역내총생산(GRDP)과 같은 변수들 간의 비선형적 상호작용을 효과적으로 포착하였다. 관측되지 않은 지역(지역 E)에 대한 일반화 검증은 모델의 견고성과 전이 가능성을 확인하였으며, 서로 다른 인구 및 산업 특성을 가진 지역에도 프레임워크가 신뢰성 있게 적응할 수 있음을 보여주었다. 비교분석 결과, 본 모델은 결정계수(R2), 근평균제곱오차(RMSE), 평균절대오차(MAE) 측면에서 Random Forest 및 기존의 1인당 단위부하(GU) 방법 모두를 능가하였다. SHAP(Shapley Additive Explanations) 분석은 하수 발생에 대한 지배적 기여 요인으로 사업체 수와 GRDP를 추가로 밝혀냈다. 또한 20% 안전계수를 포함한 모델 기반 처리용량 추정치는 실제 시설 용량과 밀접하게 일치하였으며, 기존 설계 기준이 종종 지나치게 보수적인 완충 여유를 적용하고 있음을 시사한다. 본 연구 결과는 제안된 기계학습 프레임워크가 설계 적정성을 정량적으로 평가하고, 구조적 과대추정을 방지하면서도 충분한 운영 여유를 유지할 수 있음을 보여준다. 이러한 데이터 기반 접근은 사회경제 및 환경 조건이 변화하는 상황에서 향후 하수 인프라 계획과 합리적 용량 설계를 위한 해석 가능하고 적응 가능한 기반을 제공한다.

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