본 논문에서는 부식깊이의 실측 데이터를 통해 부식깊이 예측식을 수립하고 상수관망의 노후도 및 안전도 등을 결정할 수 있는 운영인자를 수립하여 실제 관망에 적용하였다. 신뢰성해석과 운영인자 분석을 통해 노후도를 비교·분석 하였다. 신뢰성해석결과 가덕의 직경 200 mm 관의 경우 시간이 경과함에 따라 4.36%, 6.18%, 8.23%로 증가하는 것으로 나타났고 남이의 직경 200 mm 관의 경우 시간이 경과함에 따라 7.35%, 9.51%, 12.99%로 증가하는 것으로 나타났다. 운영인자를 결정하여 방사형 차트 면적을 통해 노후도를 비교한 결과 가덕은 1.009, 남이는 1.174로 남이 지역이 노후도가 큰 것으로 나타났다. 신뢰성해석과 운영인자를 통해 교체 우선순위를 결정할 수 있었다.
본 연구의 목적은 베이비붐 세대를 대상으로 노후 사회참여 의향 예측요인을 파악하는데 있다. 이를 위해 성별과 거주지에 따른 할당표본을 한 강현정(2012)의 데이터 1115부를 분석에 이용하였다. 첫째, 현재의 사회참여는 경제활동 77.7%, 자원봉사활동 27.0%, 여가활동 79.3%로 경제활동과 여가활동에 비해 자원봉사활동에의 참여가 상당히 낮았다. 그러나 노후 사회참여 의향은 경제활동 80.9%, 자원봉사활동 76.7%, 여가활동 82.2%로 고른 분포를 보였다. 둘째, 현재 사회참여를 하는 베이비붐 세대는 노후에도 사회참여를 하려는 의향이 높았다. 그런데 현재는 사회참여를 하지 않으나 노후에는 사회참여를 하고자 하는 베이비붐 세대가 경제활동의 경우에는 55.8%, 자원봉사활동의 경우에는 70.6%, 여가활동의 경우에는 66.5%였다. 셋째, 현재 사회참여여부가 노후 사회참여 의향의 가장 강력한 예측변인이었다. 이러한 결과를 지속성의 이론의 관점에서 논의하였으며, 노후 삶의 만족도에 중요 변수로 알려진 사회참여를 활성화시키기 위해서는 중년기부터의 준비가 필요하다는 점을 제안하였다.
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.
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.
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.
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.
전자부품으로 구성된 제어기의 신뢰성에 대한 연구는 미국방부를 중심으로 1960년대부터 연구되었으며, 철도에서는 유럽을 중심으로 1990년대부터 연구되었다. 특히, 한국에서는 2000년대 이후부터 신호설비 신뢰성에 대한 연구가 시작되어 과거 신뢰성 정보가 없는 노후 신호설비를 대상으로 효율적인 유지보수를 위한 수명평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 부품단위 고장률 또는 운영시 발생된 고장정보와 같이 신호설비의 신뢰도가 지속적으로 모니터링 및 분석정보가 존재하지 않고 장기간 사용된 노후신호설비에 대한 수명을 예측하기 위한 방안을 제시한다.
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.
4차산업 기술이 상수도 관망 분야에도 활발히 도입되며 스마트워터 구축에 기술적인 기반이 마련되고 있다. 이중 디지털트윈의 경우 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 미리 예측하는 기술로 정의된다. 즉, 디지털트윈의 핵심기술은 시각화와 시뮬레이션 모형의 연계로 실시간 상황 표출뿐만 아니라 시뮬레이션 모형 입력값의 미래 변화를 추정하여 해당 사물의 상태를 예측하는 것이라고 할 수 있다. 상수도 관망의 경우도 디지털트윈 모형 구축 시 정교한 시뮬레이션 모형과 연계를 통해 관측 데이터의 표출과 함께 미관측 지점의 데이터를 추정 및 표출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 디지털트윈 모형 구축에 가장 필수적이라고 할 수 있는 상수도 관망의 해석 프로그램 매개변수 검보정 모형을 소개한다. 대표적인 상수도 관망해석 프로그램인 EPANET2.2의경우 입력값으로 주로 수요량과 관로의 조도계수를 요구하며, 본 연구에서는 수요량은 알고 있는 것으로 가정하고 관로의 조도계수만 Markov-Chain Monte Carlo (MCMC)를 사용하여 검보정한다. 해당 모형은 (1) 실시간 조도계수 추정이 가능하면, (2) 동시에 누수 탐지가 가능하고, (3) 관로의 기능적 노후를 정의하여 향후 디지털트윈 모형 구현 시 관로 노후를 표출할 수 있는 기반을 구축한다. 우선 실시간 조도계수 추정은 데이터베이스와 연동하여 진행하며, MCMC 모형을 활용한 관로 별 조도계수의 분포에 따라 정상범위 내 변동이 발생하는지 여부를 판단한다. 이때 정상범위를 벗어난 변동이 발생하는 경우 잠재적 누수가 존재하는 것으로 가정하며, 콜모고로프-스미르노프(KS) 테스트를 통해 이를 판단한다. 기능적 노후는 관로의 통수능과 연관이 있으며, 추정한 조도계수에 따른 관로의 통수능을 산정하여 결과를 표출한다. 본 연구에서 제안한 모형은 향후 상수도 관망 디지털트윈 구현에 핵심 요소기술로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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