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•조류는 인위적으로 사용한 비료, 생활하수, 축산폐수 등에 포함되어 있는 질소, 인과 같은 영양염류들의 수계 유입으로 번식

•본 기술은 이동형 수질 개선장치에서 수집된 수계의 수질 환경 정보를 딥러닝 분석하고, 해당 정보에 기초하여 다수의 이동형 수질개선 장치의 자율 동작 및 운영을 제어하는 기술임

•조류 제거 선박이 도입

- 상당량의 조류가 응집제 및 미세기포와 부착(또는 결합) 된 조류 덩어리를 제거하는 망 형상의 컨베이어 벨트를 그대로 통과

- 구획구분 장치가 선박이 이동하는 전방에 위치하여 신속한 선박 이동이 어려움

- 선박의 이동이나 작업 중 한 쌍의 부채에만 의존하여 선박의 안전성이 저하됨

•광역의 수계에서 복수로 운영되는 이동형 수질개선장치에서 수집되는 조류 데이터를 시뮬레이션 하여 딥러닝 학습

- 이동 경로, 가동 지점, 가동시간 및 오염 영역을 산출하여 자율 제어 및 운영

•저수지, 하천, 댐 등 상수원의 수질관리

•1999년~2020년까지의 시도별/사업별 수계관리 비용지출 규모는 경기도 3조 5698억 원(44%), 강원도 1조 5515억 원(19%), 충청북도 7120억 원(9%), 서울특별시 3073억 원(4%), 인천광역시 530억 원(1%)