• Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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• v.30 no.2
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• pp.155-165
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• 2016

Pipe Deterioration Prediction (PDP) and Pipe Failure Risk Prediction (PFRP) models were developed in an attempt to predict the deterioration and failure risk in water mains using fuzzy technique and the markov process. These two models were used to determine the priority in repair and replacement, by predicting the deterioration degree, deterioration rate, failure possibility and remaining life in a study sample comprising 32 water mains. From an analysis approach based on conservative risk with a medium policy risk, the remaining life for 30 of the 32 water mains was less than 5 years for 2 mains (7%), 5-10 years for 8 (27%), 10-15 years for 7 (23%), 15-20 years for 5 (17%), 20-25 years for 5 (17%), and 25 years or more for 2 (7%).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1391-1394
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• 2006

노후 상수도관의 개량사업이 지속적으로 시행되고 있지만 노후관 개량사업은 경험적 판단에 의존하는 노후관 평가 및 대안의 선정, 사고예방을 위한 대응적 차원의 개량 사업을 실시함으로 인해 경제적 손실은 물론 시스템의 유기적 기능향상이 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 상수관로 중에서 아연도 강관, 도복장 강관, 닥타일 주철관을 선정하여 현장조사를 실시하였으며, 직접 채취된 관체 시편을 대상으로 육안분석, 관체분석, 그리고 토양부식성 등을 평가하여 채취한 관의 노후도를 종합적으로 평가하였다. 기본적으로 노후도 평가를 점수 평가법을 사용하였으며, 평가된 결과를 바탕으로 향후 노후 수도관 개량사업 추진 내용에서 개대체 우선순위를 결정하기 위한 모델을 제안하였다. 상수관로 노후도 영향 인자 및 가중치 추정은 현재 매설된 상수관로의 노후진척도를 평가하기 위한 노후도 예측모형의 기본 요소이며, 모형의 정확도를 향상시키기 위해 필수적인 사항이다. 관로 노후진척도 분석의 정확도는 장기간의 자료 수집을 통하여 이루어져 이에 대한 분석이 필요하며, 대상관로를 이용하여 개발된 제안식은 향후 지속적으로 현장조사를 실시하여 보완이 필요하겠지만, 노후수도관의 개량 우선순위를 분석하기 위한 매우 유용한 자료가 될 것으로 판단한다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.8 no.5
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• pp.11-16
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• 2022

As an interest in the development of artificial intelligence(AI) technology in the water supply sector increases, we have developed an AI algorithm that can predict improvement decision-making ratings through repetitive learning using the data of pipe condition evaluation results, and present the most reliable prediction model through a verification process. We have developed the algorithm that can predict pipe ratings by pre-processing 12 indirect evaluation items based on the 2020 Han River Basin's basic plan and applying the AI algorithm to update weighting factors through backpropagation. This method ensured that the concordance rate between the direct evaluation result value and the calculated result value through repetitive learning and verification was more than 90%. As a result of the algorithm accuracy verification process, it was confirmed that all water pipe type data were evenly distributed, and the more learning data, the higher prediction accuracy. If data from all across the country is collected, the reliability of the prediction technique for pipe ratings using AI algorithm will be improved, and therefore, it is expected that the AI algorithm will play a role in supporting decision-making in the objective evaluation of the condition of aging pipes.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.864-868
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• 2008

Water transmission and distribution systems play a important role to deliver safe and clean water and are responsible for the most direct impacts of water utilities to customers. Although the performance of WDS(Water Distribution Systems) should be evaluated by a certain standards, interests has not been in WDS and developed due to invisible, hard-working and insufficient information in the evaluation process in Korea till now. The investigations and researches were carried out to develop software to assist the evaluation of WDS with respects to hydraulics, water quality and structural analysis methods. The methodologies have been developed which can be used to estimate the performance to water distribution network and software are implemented by the process. Developed systems are consisted with database, analysis techniques, simulation models, decision support systems and other tools. The concepts and functions are introduced in this paper and the performance index are discussed for accurate assessment of water distribution systems.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.43 no.3
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• pp.397-411
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• 2023

The number of deteriorated bridges with a service period of more than 30 years has been rapidly increasing in Korea. Accordingly, the importance of advanced maintenance technologies through the predictions of age-induced deterioration degree, condition, and performance of bridges is more and more noticed. The prediction method of the safety grade of bridges was proposed in this study using the classification models of the Decision Tree and the Random Forest based on machine learning. As a result of analyzing these models for the 8,850 bridges located in national roads with various evaluation indexes such as confusion matrix, balanced accuracy, recall, ROC curve, and AUC, the Random Forest largely showed better predictive performance than that of the Decision Tree. In particular, random under-sampling in the Random Forest showed higher predictive performance than that of other sampling techniques for the C and D grade bridges, with the recall of 83.4%, which need more attention to maintenance because of the significant deterioration degree. The proposed model can be usefully applied to rapidly identify the safety grade and to establish an efficient and economical maintenance plan of bridges that have not recently been inspected.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.35 no.2
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• pp.83-93
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• 1998

The twin aims of the present study are to develop a PC program for the statistical analysis of the measured cohesion data and to suggest a probabilistic corrosion rate estimation model for longitudinal members of tanker structures. A data analysis for the corrosion rate statistics(i.e., mean, standard deviation) as a function of the corrosion parameters is established for various structural member categories/locations of interest. Development of the computer program is focused on possible operation together with future addition of more corrosion data as they become available. To investigate the influence of the corrosion protection scheme a series of the corrosion analysis varying the life of coating are carried out and several different corrosion models as a function of time are suggested depending on the coating life.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.463-463
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• 2023

국내 수도관 보급률이 증가하면서 기존 노후화된 수도관들과 추가로 노후화된 수도관들이 증가하고 있다. 경과년수가 오래된 시설이 증가하는 것은 잠재적인 사고발생 위험을 증가시킨다. 실제 노후화된 상수도 시설물로 인해 단수, 누수, 수질오염, 지반함몰 발생이 증가하는 추세이다. 이러한 현상들은 시민들의 생활과 안전, 경제활동에 직접적인 영향을 끼치기 때문에 이에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 본 연구에서는 AI를 기반으로 상수도관의 노후도 및 위험도를 예측하는 모델을 설계하고자 하였다. 대상지역을 인천광역시 서구로 선정하여 유량과 수질의 실시간 계측데이터를 수집하였다. 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 데이터를 예측하였고, 결정계수(R²)와 RMSE(Root Mean Square Error)로 학습데이터와 검증데이터의 비율을 정하여 예측도를 평가하였다. 유량과 수질 데이터 중 80%는 학습데이터로 20%는 검증 데이터로 분리하였고, LSTM의 셀과레이어 수를 해석에 적합한 범위로 설정한 결과, 실제값과 예측값이 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 예측된 유량 및 수질의 결과는 상수도 관리에 중요한 정보를 제공하며, 사고 위험도 평가와 관 노후화에 따른 대응력을 향상시키는 데 도움이 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.402-402
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• 2023

상수관망은 충분한 양질의 수돗물을 공급하기 위한 사회기반 시설물이다. 상수관로의 노후화, 누수 등은 수도 사고 발생의 가능성을 증가시키고, 수돗물 안전성에 대한 신뢰도를 감소시킨다. 수돗물 공급 전 과정을 인공지능(AI), 정보통신기술(ICT)과 결합한 지능형 상수도관 예측 및 관리 시스템을 구축하여, 상수도 수질 사고를 조기에 감지하고 사전에 취약지점을 예측할 필요가 있다. 이를 위해서는 상수관로의 위험도를 평가하기 위한 체계적인 데이터와 기준이 필요하다. 본 연구에서는 상수관로의 위험도 예측모델을 개발하기 위해 상수관로 위험도와 관련된 평가 인자를 선정하고 분류하였으며, 각 인자의 명확한 기준을 제시하였다. 국내·외 상수도 위험도 평가 항목에 대한 자료를 비교 및 분석하였고, 전문가 자문을 통해 인자를 정립하여 상수관로 위험도 평가 지표를 개발하였다. 개발된 평가 지표의 현장 적용성과 실효성 검증을 위해 정량적인 데이터 확보가 가능하고 상태를 평가할 수 있는 대상 지역을 선정하였다. 문헌 자료의 평가항목들과 전문가 의견을 바탕으로 상수관로 위험도 평가 인자를 31개의 직접 인자와 5개의 간접 인자로 구분하였고, 인자별 평가 기준을 제시하였다. 직접 인자는 노후화 정도를 파악할 수 있는 노후도 평가 항목, 지역 특성을 반영한 토양 부식성 항목, 실시간으로 측정하여 결과를 제공하는 실시간 계측 항목, 직접적인 수질 결과를 제공하는 정수장 수질 항목, 상수관로의 건전성을 평가하는 자산관리 항목으로 분류하였다. 추후, 위험도 평가 운용을 위한 알고리즘을 개발하면 상수도 사고 위험에 대한 예방 및 대응 전략을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.21 no.6
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• pp.46-55
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• 2020

The maintenance cost for highway pavement is gradually increasing due to the continuous increase in road extension as well as increase in the number of old routes that have passed the public period. As a result, there is a need for a method of minimizing costs through preventative grievance Preventive maintenance requires the establishment of a strategic plan through accurate prediction old Highway pavement. herefore, in this study, the XGBoost among machine learning classification-based models was used to develop a highway pavement damage prediction model. First, we solved the imbalanced data issue through data sampling, then developed a predictive model using the XGBoost. This predictive model was evaluated through performance indicators such as accuracy and F1 score. As a result, the over-sampling method showed the best performance result. On the other hand, the main variables affecting road damage were calculated in the order of the number of years of service, ESAL, and the number of days below the minimum temperature -2 degrees Celsius. If the performance of the prediction model is improved through more data accumulation and detailed data pre-processing in the future, it is expected that more accurate prediction of maintenance-required sections will be possible. In addition, it is expected to be used as important basic information for estimating the highway pavement maintenance budget in the future.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.1 no.1
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• pp.97-106
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• 1999

This study was conducted to develop a test system for evaluating resistance against reflection cracking in shear mode caused by wheel load in asphalt concrete overlaid on the deteriorated cement concrete pavement. Reflection cracking resistance of selected polymer modified asphalt(PMA) mixtures with and without reinforcement was evaluated using this test system. It was shown that the test results accounted for the effectiveness of materials and reinforcement characteristics in terms of the difference in the resistance against reflection cracking. A shear failure life of a certain mixture was estimated with a high coefficient of determination. when the test results were used in a well known prediction model. Therefore, it seemed to be possible to use this technique for predicting a relative service life of on overlay.