인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
상수도관의 노후화와 환경적 요인으로 발생하는 누수는 수자원 손실과 경제적 부담을 초래하는 대표적 문제다. 기존의 청음식 탐지 방식은 전문가 경험에 크게 의존하고 외부 소음에 취약해 효율성이 떨어진다. 이를 보완하기 위해 센서 기반 계측 데이터와 기계학습 기법이 활용되고 있으나, 주파수 스펙트럼을 독립적인 특성으로만 처리하는 기존 모델은 클래스 불균형과 전역적 패턴학습의 한계로 일반화 성능에 제약이 있었다. 본 연구에서는 1D-CNN과 2D-CNN을 결합한 하이브리드 구조를 설계하고, AI-Hub 누수 감지 데이터로 성능을 검증하였다. 제안된 구조는 1D-CNN으로 주파수 축의 국소 패턴을, 2D-CNN으로 채널 간 상호작용을 동시에 학습해 기존 방법의 한계를 보완하였으며, Accuracy 0.9587, Macro F1 score 0.9487, MCC 0.9456를 기록해 다양한 주파수 기반 센서 데이터 분석에도 확장 가능성을 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-095634767
