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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.7
- 수록면
- 963 - 971 (9page)
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상수도 관망은 국가 수도 시설의 주요한 구성 요소이지만 대부분이 지중에 매립되어 있어 배관의 노후화 정도 및 누수를 파악하기 어려우므로 유지관리 하기가 매우 어렵다. 본 연구에서는 관망에 설치된 다양한 센서 조합을 가정하여, 데이터 조합에 따른 관로 누수 판별 가능성을 검토하기 위하여 선형회귀분석, 뉴로퍼지 등의 인공지능 알고리즘을 통한 유량과 압력 예측을 실시하여 최적 알고리즘을 도출하였다. 공급압력 예측을 통한 누수판별의 경우 뉴로퍼지 알고리즘이 선형회귀분석에 비하여 우수하였다. 누수유량 예측에서는 뉴로퍼지를 이용한 유량예측이 우선 고려되어야 한다. 다만, 유량을 모사하기 힘든 경우에는 선형 알고리즘을 이용한 공급압력 예측이 이루어져야 할 것으로 사료 된다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 인공지능 알고리즘
Ⅲ. 관망자료를 이용한 누수분석
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
D. H. Nam, D. H. Kim, H. I. Lim, S. M. Jin, K. H. Gi, and K. I. Nho, Understanding Flow Management, 1th ed. Daejeon, Korea, Kwater, 2016.
J. Y. Gu, “Leakage prevention and reduction technology in water supply network,” Magazine of Korea Water Resources Association, vol. 41, no. 6, pp. 10-17, 2008.
Ministry of Environment, “Summary,” in 2019 Statistics of Waterworks, 1th ed. Sejong, Korea, ch. 1, pp. 21, 2020.
C. W. Lee and D. G. Yoo, “Development of leakage detection model in water distribution networks applying LSTM-based deep learning algorithm,” Journal of Korea Water Resources Association, vol. 54, no. 8, pp. 599-606, Aug. 2021.
I. Lučin, B. Lučin, Z. Čarija, and A. Sikirica, “Data-Driven Leak Localization in Urban Water Distribution Networks Using Big Data for Random Forest Classifier,” Mathematics, vol. 9, no. 6, p. 672, Mar. 2021.
J. Y. Gu, “Leakage prevention and reduction technology in water supply network,” Magazine of Korea Water Resources Association, vol. 41, no. 6, pp. 10-17, 2008.
Ministry of Environment, “Summary,” in 2019 Statistics of Waterworks, 1th ed. Sejong, Korea, ch. 1, pp. 21, 2020.
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