농업용수는 전국 수자원 전체의 물 사용량 중에 63%를 차지할 정도로 많은 양을 차지하고 있다. 전체의 수자원 중에 농업용수는 많은 양을 차지하고 있지만, 30%정도만을 차지하고 있는 생활용수는 직접적으로 사람의 생명과 직결된 수자원으로 알고 있어 많은 관리를 하고 있지만, 상대적으로 농업용수의 관리는 생활용수에 비해 관리가 되지 않고 있다. 한국농어촌공사에서는 중대형 저수지의 안정적인 농업용수 공급을 위해 저수량 및 수질에 대해 조사를 주기적으로 하고 있지만 중소 규모 저수지는 체계적인 관리 및 저수량 변화, 수질 변화 등에 대한 조사가 거의 이루어지지 않고 있다. 저수지의 수질 관리를 위해서는 미래수질변화에 대한 예측을 통해 수질개선대책을 수립하고 대책에 따른 효과를 분석하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 시계열 학습에 널리 사용되고 있는 기계학습의 일종인 LSTM 알고리즘을 활용한 일 단위 저수지 수질인자 예측에 대해 연구를 하였다. 수질 예측의 활용을 위해 단기 예측이 아닌 7일 이상 장기 예측을 하여 수질 예측의 적용성을 테스트 하였다. 연구에는 한국농어촌공사로부터 수질측정(COD[Chemical oxygen demand], DO[Dissolved oxygen], SS[Suspended solid], T-N[Total-nitrogen], T-P[Total-phosphorus]) 자료를 수집하여 연구를 수행하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털에서 일 자료의 기상 자료를 수집하여 연구를 수행하였다. 대상지로는 충청남도 논산시에 위치한 수락저수지, 가곡저수지, 탑정저수지 지점을 선택하였다. 한국농어촌공사 농어촌연구원으로부터 받은 수질 자료는 2개월에 한번 또는 3개월에 한번 분기별로 자료를 수집하고 있어 연구를 위해 선형보간하여 일 자료로 변경하여 연구를 수행하였으며 모형의 학습과 테스트를 위해 2011년~2018년까지 8년간의 자료를 학습 자료로 사용하였고, 2019년~2020년 2년간의 자료는 모형의 검증을 위해 테스트 자료로 사용하였다. 모형의 검증을 위해서는 R²를 이용하여 통계분석을 실시하였다.