Water leakage accident analysis of water supply networks using big data analysis technique

The purpose of this study is to collect and analyze information related to water leaks that cannot be easily accessed, and utilized by using the news search results that people can easily access. We applied a web crawling technique for extracting big data news on water leakage accidents in the water supply system and presented an algorithm in a procedural way to obtain accurate leak accident news. In addition, a data analysis technique suitable for water leakage accident information analysis was developed so that additional information such as the date and time of occurrence, cause of occurrence, location of occurrence, damaged facilities, damage effect. The primary goal of value extraction through big data-based leak analysis proposed in this study is to extract a meaningful value through comparison with the existing waterworks statistical results. In addition, the proposed method can be used to effectively respond to consumers or determine the service level of water supply networks. In other words, the presentation of such analysis results suggests the need to inform the public of information such as accidents a little more, and can be used in conjunction to prepare a radio wave and response system that can quickly respond in case of an accident.

R기반 빅데이터 분석기법을 활용한 상수도시스템 누수사고 분석

본 연구의 목적은 사람들이 쉽게 접할 수 있는 포털의 뉴스 검색 결과를 활용하여 쉽게 접근, 활용하지 못하는 상수도 누수 관련 정보를 모아 분석하는 것이다. 상수도 시스템의 누수사고 빅데이터 뉴스의 추출을 위한 웹크롤링 기법을 적용하고 정확한 누수사고 뉴스를 획득하고자 알고리즘을 절차화하여 제시하였다. 또한 추출된 누수사고 기사에서 발생일시, 피해영향, 발생지점, 피해원인, 피해시설 등과 같은 추가적인 정보의 획득이 가능하도록 상수도 누수사고 정보 분석에 적합한 데이터 분석 기법을 개발하였으며 그에 따른 적용결과를 제시하였다. 본 연구에서 제안한 빅데이터 기반 누수 분석을 통한 가치 추출은 기존의 상수도통계 결과와 비교를 통한 유의미한 가치를 추출하는 데 1차적 목표가 있으며, 이와 같은 분석 결과를 활용하여 향후 누수 사고 대응에 있어 소비자의 반응에 효과적으로 대응하거나 서비스 수준을 결정하는데 활용할 수 있다. 즉, 이와 같은 분석결과의 제시를 통해 사고와 같은 정보를 대중에 조금더 알려야하는 필요성을 제시하고, 사고 발생시 빠른 대처가 가능할 수 있는 전파 및 대응 체계를 마련하는데 연계활용할 수 있다.