The Study for reducing accidents using the Data Base of Water Treatment Plant

수도 정보를 활용한 사고저감 방안 연구

K-water operates many Water Treatment Plants(WTP) to supply clean water to people. There are automation process control equipments collecting data at each step in WTP. The data collected is big enough to 370,000Tag/min from the K-water Water Treatment Plants. In the past, this big data was not important, we focused on the operating water purification process using the data. Currently, we increased the importance of attention to take advantage of Big Data. The research about the accident reduction and efficiency improvement in WTP are ongoing by data collection and analysis. In this paper, we analyzed the flow rate, power and pressure obtained in the accident case in WTP. We researched the methods for accident prediction and reduction.

K-water는 국민들에게 맑은 물을 공급하기 위하여 정수장을 운영하며 깨끗한 물을 만드는 정수공정처리를 한다. 이 공정에는 자동화설비가 있어 각 단계마다 자료를 수집하는데, 전국 정수장에서 수집되는 데이터가 370,000Tag/min에 이를 정도로 방대하다. 과거에는 이 빅데이터에 대하여 중요하게 생각하지 않고, 데이터를 이용하여 정수장 운영에 중점을 두었다. 현재는 빅데이터의 중요성과 활용성에 대한 관심이 높아짐에 따라, 자료수집/분석으로 사고절감과 효율화를 향상하는 것에 대한 연구가 이루어지고 있다. 이 논문에서는 사고발생사례에서 취득된 압력값, 유량값, 전력값 등을 분석하고, 사고예측방안에 대하여 연구하였다. K-water는 수도사고로 100억원 이상의 손해가 발생한 사례가 있어 이를 예방할 수 있는 기대효과가 있을 것으로 사료된다.