수질 검사 포인트마다 설치되어 지하수의 수질오염을 측정하는 다수의 센서장치를 통해 측정 데이터를 수집하여 지하수의 오염 상태를 분석하는 모니터링 서버에 의해 수행되는 식품용수 오염 예측 방법에서, (i) 지하수를 사용하는 지하수 사용 식품업소의 주소 좌표를 생성하는 단계; (ii) 수자원단위 및 집수구역단위의 유역도를 비교 검토하여 표준유역을 적합 유역 단위로 선정하는 단계; (iii) 표준유역내 유역별 포인트 수를 집계하여 1차 대상 유역을 선정하는 단계; (iv) 각 표준유역의 분기별 검사항목별 대푯값을 도출하고 추세 분석 대상 항목을 선정하는 단계; 및 (v) 테일-센(Theil-Sen) 기울기 분석을 이용하여 관측기간 동안의 추세변화를 해석하여 미래의 수질 변화를 예측하는 단계를 포함하되,단계(i)는, (i-1) 전국의 지하수 사용 식품업소의 일정 기간 동안의 수질 검사 자료를 취합하는 단계; (i-2) 업체명, 주소, 소유주의 정보를 활용하여 주소정보를 정제하는 단계; 및 (i-3) 생성된 주소정보에 대해 지오코딩툴을 활용하여 각 수질 검사 식품업소 위치 좌표를 생성하는 단계를 포함하고,단계(iii)는, (iii-1) GIS를 활용하여 포인트별 표준유역 코드를 부여하는 단계; (iii-2) 수소이온 값이 적합한지의 여부를 체크하는 단계; (iii-3) 상기 수소이온 값이 부적합인 것으로 체크되면, 해당 검사 전체를 분석에서 제외하는 단계; 및 (iii-4) 상기 수소이온 값이 적합한 것으로 체크되나 단계 (iii-3)을 수행한 후, 유역별 검사 수가 일정 수 이상인 유역을 추출하여 1차 대상 유역을 선정하는 단계를 포함하고,상기 대푯값은 산술 평균, 기하 평균, 중앙값 및 표준편차 중 어느 하나를 포함하고,단계(iv)는, (iv-1) 수질 검사 포인트마다 부여받은 표준유역 코드를 이용하여 검사항목 측정값을 정리하는 단계; (iv-2) 각 검사항목의 분기별 대푯값을 도출하는 단계; 및 (iv-3) 검사항목 중 값이 가장 많아 예측의 신뢰성이 높고 지하수 수질의 대표성 판단이 가능한 질산성질소를 추세 분석 대상으로 선정하는 단계를 포함하고,단계(v)는, (v-1) 관측자료 내 (여기서, I는 관측시간의 수)개 쌍 자료들의 기울기를 모두 구하는 단계; 및 (v-2) 해당 기울기들의 중앙값(median)을 최종 추세선의 기울기( )로 결정하여 미래 수질 변화 예측을 수행하는 단계를 포함하고,단계(v-2)는,하기의 [수식 1] 및 [수식 2]의 최소절사제곱(Least Trimmed Squares, LTS) 방식을 적용하되,[수식 1][수식 2](N은 대표적인 데이터를 획득한 시간 간격의 수이고, 은 n번째 시간 간격이고, ω10과 ω11은 변곡점 이전의 추세를 설명하는 계수이며, ω20과 ω21은 변곡점 이후의 계수이다)상기 관측자료의 75%만 신뢰할 수 있는 것으로 가정하여 [수식 3]과 같이 가중치를 적용하고,[수식 3](는 가장 작은 것부터 큰 것까지 정렬된 오차의 75% 순위에 해당하는 오차 값의 제곱을 나타낸다)상기 미래 수질 변화 예측은 [수식 4]를 적용하는 것을 특징으로 하는 식품용수 오염 예측 방법.[수식 4](CI(t)는 t시간에서의 신뢰구간을 나타내며, μ(t)는 t시간에서의 수질 추정값을 나타내고, σc는 수질값의 표준편차를 나타내며, n은 자료의 개수를 나타내고, N은 대표적인 데이터를 획득한 시간 간격의 수를 나타내며, σt는 수질자료 측정시간의 분산을 나타낸다)

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