• 상하수도학회지
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• 제30권2호
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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%).

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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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.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.11-16
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• 2022

상수도분야 인공지능 기술개발 관심도가 증가함에 따라 상수도 관로에 대해서 노후관 상태평가 데이터 결과를 활용하여 반복적인 학습으로 개량 의사결정 등급을 예측할 수 있는 인공신경망 알고리즘을 개발하고 검증과정을 통하여 가장 신뢰성 있는 예측 모델을 제시하고자 한다. 2020년 한강유역의 노후관로 정비 기본계획에 의한 간접평가 데이터 12개 항목을 기반으로 데이터 전처리 하고 인공신경망 알고리즘을 적용하여 반복학습과 검증을 통해 계산된 결과값과 직접평가 결과값의 일치율이 90% 이상이 되도록 역전파 과정을 통해 가중치를 업데이트 하면서 최적화하여 관로 등급을 예측하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 정확도 검증결과 모든 관종 데이터가 고르게 분포되어 있고 학습 데이터가 많아야 예측평가 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 향후 전국의 다양한 데이터가 확보되면 인공신경망을 이용한 관로등급 예측의 신뢰도가 좀 더 향상되어 객관화된 노후관 상태평가 의사결정 지원 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.864-868
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• 2008

상수도는 깨끗하고 안전한 물을 수용가에 공급하기 위한 시설로서 수요량의 증가에 따라 신규 및 확장사업이 계속되고 있으나, 계획의 일관성이 부족한 상태에서 건설된 관로시설은 노후화의 진행에 따라 통수능 저하, 정체구역 발생, 누수 및 관로의 파손으로 인한 급수중단, 지역적 시간적 수압불량 및 수량부족, 녹물을 비롯한 수질의 악화 등 구조적 기능적 문제를 사회 곳곳에서 야기하고 있다. 이러한 상수관로의 송수 및 급배수과정에 대한 정확한 성능평가와 진단을 위하여 우리나라 실정에 적합한 합리적이고 과학적인 평가지표를 개발하고 소프트웨어화 하였다. 이는 관망의 성능평가에 필요한 데이터베이스, 수리학적 적정성, 수질 안전성, 관로시설 노후도 등을 추정할 수 있는 모델군과 측정자료 등을 근거로 의사결정을 지원하는 것으로 구성되었다. 또한 CAD 및 GIS를 기반으로 하여 누구나 손쉽게 관망해석에 필요한 관망도를 작성하고 수량 및 수질예측 시뮬레이션 모델을 통하여 지하 상수관망의 흐름을 예측할 수 있고 노후 수도관 평가 및 잔존수명 추정모델을 포함하고 있다. 이를 활용하여 관망의 성능평가 및 진단을 실시하여 대상관망이 가지고 있는 문제점을 파악하고 이를 근거로 시설의 개량이나 운영의 개선방안을 도출하고자 하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.397-411
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• 2023

국내에서 공용연수 30년 이상인 노후 교량의 수가 급증하고 있다. 이에 따라 교량 노후도, 상태 및 성능 예측을 바탕으로 한 첨단 유지관리 기술의 중요성이 점차 주목받고 있다. 이 연구에서는 머신러닝 기반의 의사결정나무 및 랜덤포레스트 분류 모델을 사용하여 교량의 안전등급을 예측하는 방법을 제안하였다. 일반국도상 교량 8,850개를 대상으로 해당 모델들을 혼동행렬, 균형 정확도, 재현율, ROC 곡선 및 AUC와 같이 여러가지 평가 지표를 통해 분석한 결과 전반적으로 랜덤포레스트가 의사결정나무보다 더 나은 예측 성능을 보유하였다. 특히 랜덤포레스트 중 랜덤 언더 샘플링 기법은 노후도가 비교적 커서 유지관리에 주의를 기울여야 하는 C, D등급 교량에 대해 재현율 83.4%로 다른 샘플링 기법들보다 예측 성능이 더 뛰어난 것으로 나타났다. 제안된 모델은 최근 점검이 실시되지 않은 교량들의 신속한 안전등급 파악 및 효율적이고 경제적인 유지관리 계획 수립에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한조선학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.83-93
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• 1998

본 연구에서는 유조선 구조의 종강도부재를 대상으로 확률론적 부식예측모델을 개발하였다. 이를 위해 유조선 종강도부재의 부식계측자료를 수집하고, 구조 부위별로 통계분석을 통하여 부식속도(년간 부식량)의 평균치와 분산치를 계산하였다. 구조부재의 부식진행특성은 코팅방법이나 화물 적재방법에도 큰 영향을 받으며, 본 연구에서는 코팅방법에 따라 코팅수명이 달라진다는 점에 착안하여 부식속도특성에 대한 코팅수명의 영향을 분석하였다. 통계자료를 바탕으로 분석한 결과의 정도는 통계자료량에 의존하며, 본 연구에서는 추후 부식 계측자료가 더욱 축척되면 이들 자료의 추가 통계분석이 용이하도록 전용 해석프로그램을 개발하였다. 부식손상효과를 고려한 노후선박의 구조강도성능과 신뢰성을 평가하기 위하여는 선령의 증가에 따른 선체구조 주요부재의 부식속도를 예측할 수 있는 계산 모델이 필요하며, 본 연구에서 개발한 부식속도 예측모델은 그 같은 목적으로 유용하게 활용할 수 있으리라 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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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.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권6호
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• pp.46-55
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• 2020

도로연장의 지속적인 증가와 공용기간이 상당히 경과한 노후 노선이 늘어남에 따라 도로포장에 대한 유지관리비용은 점차 증가하고 있어, 예방적 유지관리를 통해 비용을 최소화 하는 방안에 대한 필요성이 제기되고 있다. 예방적 유지관리를 위해서는 도로포장의 정확한 파손 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로 콘크리트 포장 파손 예측 모델 개발을 위해 머신러닝 분류기반 모델 중 성능이 우수한 XGBoost 기법을 사용하였다. 먼저 데이터 샘플링을 통해 데이터 불균형 문제를 해결하고 샘플링된 데이터들에 XGBoost 기법을 활용하여 예측모델을 개발하고. F1 소코어를 통해 성능을 평가하였다. 분석 결과 오버 샘플링 기법이 가장 좋은 성능 결과를 보였으며, 도로파손에 영향을 주는 주요 변수로 공용년수, ESAL, 최저 평균 최저기온 -2도 이하 일수 순으로 산정되었다. 향후 더 많은 데이터 축적 및 세밀한 데이터 전처리 작업을 통해 예측모델의 성능이 향상된다면 보다 정확한 유지보수 필요 구간의 예측이 가능해질 것으로 판단되므로 장래 고속도로 포장 유지보수 예산의 추정에 중요한 기초정보로 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.97-106
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• 1999

본 연구에서는 노후된 기존 콘크리트 포장위에 아스팔트 덧씌우기를 했을 때 윤하중으로 인하여 발생하는 전단 반사균열을 모사할 수 있는 실내 실험방법을 개발하였다. 또한 각 혼합물의 기본 특성시험을 토대로 본 연구에서 개발한 실험방법을 사용하여 각 혼합물의 전단 반사균열 저항 특성을 비교 분석하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 실험방법을 사용하여 측정한 전단 반사균열 저항 특성이 재료 및 보강 효과의 차이를 적절히 보여 현장에서의 상황을 잘 모사할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 일부 혼합물에 대하여 기존 피로수명 예측모델을 이용하여 전단 파괴수명을 예측한 결과 높은 상관성을 보여 향후 포장의 수명을 상대적으로 예측하는 것이 가능할 것으로 기대된다.