Abstract
This study identifies major features in water supply and introduces important factors in water services based on the information from data mining analysis of water quantity and water pressure measured from sensors. It also suggests more accurate methods using multiple regression analysis and neural network in predicting short term prediction of water demand in water service. A small block of a county is selected for the data collection and tests. There isa water demand on business such as public offices and hospitalstoo in this area. Real stream data from sensors in this area is collected. Among 2,728 data sets collected, 2,632 sets are used for modelling and 96 sets are used for testing. The shows that neural network is better than multiple regression analysis in their prediction performance.
본 연구에서는 상수관망에 설치된 유량, 압력 센서를 통해 취득한 빅데이터에 대해 데이터마이닝 기법을 활용하여 해당 공급권역의 특성을 파악하고 그 정보에 기반하여 상수 공급에 있어서 유의할 점 등을 도출해보고자 하였다. 또한, 상수 사용에 대한 단기 수요예측을 수행하는데 있어서도 통계적 방법인 다중회귀분석과 데이터마이닝의 인공신경망 기법을 비교하여 좀 더 정확한 수요예측을 할 수 있는 모델을 제시해보고자 하였다. 데이터 수집과 테스트를 위하여 지자체 한 군의 소블록 지역을 대상으로 선정하였다. 해당 지역은 가정용 수요 외에도 관공서, 병원 등의 대형 업무용 수요도 일부 존재하고 있는 지역이다. 해당 지역의 센서를 통해 취득되는 연속 발생 데이터를 수집하였다. 이런 방식을 통해 취득된 데이터는 총 2,728건이며 이 중 2,632건은 예측모델을 생성하는데 96건은 예측모델의 예측력을 테스트 하는 데에 활용하였다. 이러한 테스트를 수행한 결과 상수 수요예측에 있어서 인공신경망이 다중회귀분석에 비교하여 더 좋은 예측율을 보였다.
