• 한국수자원학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.73-85
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• 2024

하천과 저수지의 수질을 예측하는 것은 수자원관리를 위해 필요하다. 높은 정확도의 수질 예측을 위해 많은 연구들에서 인공신경망이 활용되었다. 기존 연구들은 매개변수를 탐색하는 인공신경망의 연산자인 옵티마이저로 경사하강법 기반 옵티마이저를 사용하였다. 그러나 경사하강법 기반 옵티마이저는 지역 최적값으로의 수렴 가능성과 해의 저장 및 비교구조가 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 수질 예측성능을 향상시키기 위해 개량형 옵티마이저를 개발하여 경사하강법 기반 옵티마이저의 단점을 개선하였다. 본 연구에서 제안한 옵티마이저는 경사하강법 기반 옵티마이저 중 학습오차가 낮은 Adaptive moments (Adam)과 Nesterov-accelerated adaptive moments (Nadam)를 Harmony Search(HS) 또는 Novel Self-adaptive Harmony Search (NSHS)와 결합한 옵티마이저이다. 개량형 옵티마이저의 학습 및 예측성능 평가를 위해 개량형 옵티마이저를 Long Short-Term Memory (LSTM)에 적용하여 국내의 다산 수질관측소의 수질인자인 수온, 용존산소량, 수소이온농도 및 엽록소-a를 학습 및 예측하였다. 학습결과를 비교하면, Nadam combined with NSHS (NadamNSHS)를 사용한 LSTM의 Mean Squared Error (MSE)가 0.002921로 가장 낮았다. 또한, 각 옵티마이저별 4개 수질인자에 대한 MSE 및 R²에 따른 예측순위를 비교하였다. 각 옵티마이저의 평균 순위를 비교하면, NadamNSHS를 사용한 LSTM이 2.25로 가장 높은 것을 확인하였다.