Design and Implementation of Water Quality Management Middleware based on Big Data and Neural Networks

Abstract

최근 도시화, 산업화로 수질 오염사고 발생 피해 규모가 대형화될 우려가 커짐에 따라 사회 물 안전망에 대한 수요가 증가하고 있다. 최근 5년간 4대강 유역에서 많은 수질 오염 사고 발생하였으며, 이로 인해 용수공급 중단 및 오염된 수돗물 음용 등 국민 건강에 직간접적인 피해를 야기하였다. 따라서, 수질 환경의 불확실성을 최소화할 수 있는 수질 환경 관리 시스템이 꾸준히 요구되어 왔다. 수질관리 시스템은 Ubiquitous Sensor Network 환경에서 단말 노드에서 실시간으로 계측 된 데이터를 서버에 전송하고 이를 전송받은 시스템의 미들웨어는 데이터의 무결성과 중복성을 확보하여 저장하여 왔다. 그러나 이런 처리 과정에 가장 큰 문제는 생성된 원천 데이터는 많은 오류가 포함되어 있어 이를 그대로 사용 할 수 없다. 따라서 수질 데이터의 무결성을 확보하는 데 전문가의 조력이 필요하며 경제적으로 돈을 지불해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결 할 수 있는 방안으로 기계 학습 모델을 이용한 다층 신경망 구축이 최상의 해결 방안이 된다. 본 연구에서는 다층 신경망 기반 실시간 수질 데이터 검증 미들웨어를 설계하고 이를 모니터링 시스템으로 개발을 제안한다.