Water quality related informations are various and the amount of it is also huge, It requires the proper processing to provide information for users. Specially, The outlier in the AWQMS (Automatic Water Quality Monitoring System) might be originated from the inner mal-function, power problem, in-accurate calibration, etc. These in-correct data with embodied error leads the bias between the real value and the calculated value. Therefore techniques are required to screen and validate the data as well as to improve the reliability of AWQMS by equipment enhancement. In this study, we use LOESS (Local regression) model to detect outlier, so we propose the new technology for outlier detection method and treatment of water quality data.
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물 환경과 관련된 정보는 다양할 뿐만 아니라 그 규모가 방대하기 때문에 사용자가 정보를 이 용하기 위해서는 적절한 처리가 필요하다. 특히 수질자동측정망의 이상데이터는 측정장비 이상, 전원 문제, 부정확한 보정, 데이터처리상의 오류 등에 의해 나타난다. 이러한 데이터를 이용하여 계산된 통계량은 실제값과 편차를 가지게 되 며 따라서 수질자동측정망의 신뢰도 향상을 위한 장비개선과 더불어 데이터를 스크리닝하고 검증할 수 있는 방안이 필요하 다. 본 연구는 수질자동측 정자료 검증에 적절한 국소회귀모형(LOESS)을 이용한 이상치 선별 방안을 제안하고자 한다.
목차
Abstract 요약문 I. 서론 II. 연구방법 1. 사용 자료 2. 수질자동측정 자료에서의 이상치 확인 과정 3. 국소회귀모형(LOESS) III. 연구결과 및 고찰 1. 자동 측정 자료들의 분포와 특성 2. Time Trend를 고려한 이상치의 분포와 선별 IV. 결론 사사 References
한국도시환경학회 [The Korean Society of Urban Environment]
설립연도
2001
분야
공학>환경공학
소개
산업화와 도시 집중화 및 교통의 증가에 따른 각종 공해 물질의 증가에 의하여 우리들이 살고 있는 도시환경은 오염되고 있을 뿐만 아니라 도시 생태계가 파괴되어 가고 있다. 이에 따라 우리들의 생산활동이나 공공교통 그리고 일상생활에서 발생하는 대기오염, 수질오염, 토양오염, 폐기물, 소음 및 진동 그리고 그 밖의 오염원으로부터 발생되는 오염물질 등은 인간의 건강 및 생명에 유해하며 나쁜 영향을 미칠 수 있으므로 이를 방지하기 위한 시급한 대처가 요구된다.
이러한 시대적 요청에 따라 본 한국도시환경학회는 도시환경과 관련된 모든 문제를 조사연구함으로써 도시환경학문의 발전과 응용 및 보급에 기여하고 나아가 사회 발전에 이바지함을 목적으로 설립되었다.
간행물
간행물명
한국도시환경학회지 [Journal of the Korean Society of Urban Environment]