인공지능 기반 하수 유입수의 생화학적 산소 요구량 (BOD5) 예측 모델

배소영; 강소연; 이민정; 이성우; 조석헌

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 배소영 (한국공학대학교) 강소연 (경기대학교) 이민정 (경기대학교) 이성우 (국립금오공과대학교) 조석헌 (University of California, San Diego)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2024년도 한국통신학회 추계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2024.11

수록면: 1,141 - 1,144 (4page)

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Biochemical Oxygen Demand, called BOD5, is an essential parameter for assessing and managing wastewater pollution levels as well as a key indicator used for efficient water quality management in sewage treatment facilities. This study aims to develop a prediction model for the BOD5 values in influent wastewater into a wastewater treatment plant using the daily wastewater quality measurement data collected from sewage treatment facilities. The Artificial Intelligence algorithms used for predicting the influent BOD5 values include Multiple Linear Regression (MLR), Random Forest Regression (RFR), and Multi-Layer Perceptron (MLP). The performance results showed that the RFR-based predictive model outperformed two other Artificial Intelligence-based prediction models. Furthermore, it was observed that the RMSE of the RFR-based predictive model for the influent BOD5 concentration is much less than the standard deviation and maximum value of BOD5 in influent wastewater. This demonstrated that the proposed RFR-based prediction model can be effectively utilized in real-world wastewater quality management.

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조석헌

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