머신러닝 기반 폐기물·하수 인프라 설계 적정성 예측 연구

Machine Learning for Waste Generation and Sewage Facility Design Adequacy

연구 내용

인구·경제·강우 등 지역 지표와 머신러닝을 결합하여 폐기물 및 하수 발생량을 예측하고 시설 설계 적정성을 평가하는 연구

연구는 지역 단위 폐기물 발생량과 하수 생성량을 다변수 데이터로부터 예측하고, 예측 결과를 시설 용량 설계에 연계하는 데 목적이 있습니다. 인구 구조, 경제 지표, 강우 등 비선형 요인의 상호작용을 반영하기 위해 앙상블 회귀 모델을 구성하고, 일반화 성능과 해석 가능성을 함께 평가합니다. 또한 환경·사회 지표가 시설 설계에 미치는 영향을 데이터 기반으로 식별하여 과도한 보수 적용을 줄이고 적정 운영 여유를 산정하는 방법을 제시합니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

초기 연구에서는 지역별 폐기물 발생 특성을 설명하기 위해 인구 및 경제 지표를 결합한 회귀 프레임워크를 구축하고, 이상치 및 데이터 불균형 상황에서의 예측 안정성을 검증하는 데 집중했습니다. 이후 하수 생성과 시설 용량을 연결하기 위해 다지역 데이터를 활용한 앙상블 모델을 적용하고, 미지 지역에서도 성능이 유지되는 전이 가능성을 확인했습니다. 최근에는 해석 기법을 통해 주요 영향 요인을 도출하고, 설계에 반영되는 안전 여유 개념을 예측 기반으로 정량화하여 합리적 설계 의사결정을 지원하는 방향으로 확장하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

지역 폐기물 발생량 추정 모형
하수 용량 설계 자동 산정 시스템
시설 운영 여유도 기반 적정 설계안 도출
지역 맞춤형 감량 정책 시나리오 분석
경제지표 연동 기반 인프라 투자 계획
미지 지역 전이형 예측 모델 구축
설계 과잉 회피를 위한 의사결정 지원
불확실성 반영 예측 기반 운영 전략
스마트시티 환경 데이터 기반 관제 고도화
환경변수 변화 대응 시설 계획