상수도관 누수 탐지를 위한 머신러닝 및 딥러닝 기법 비교 연구

이원준; 강대희; 김광주; 이연창

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이원준 (조지 메이슨 대학) 강대희 (울산과학기술원) 김광주 (한국전자통신연구원) 이연창 (울산과학기술원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2025 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2025.12

수록면: 211 - 213 (3page)

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도시 상수도망의 안정적 운영을 위해서는 누수를 조기에 정확하게 탐지하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 대구광역시 상수도관에 설치된 391개 센서로부터 수집된 주파수 스펙트럼 시계열 데이터를 활용하여, 전통적 머신러닝과 딥러닝 기법의 누수 탐지 성능을 체계적으로 비교하고자 한다. 실험 결과, Random Fores ... 전체 초록 보기

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