상수도관의 파열은 과도한 압력, 노후화, 온도변화 나 지진 등에 의한 지반이동에 의해 발생한다. 상수도관 파열이 대규모 단수, 싱크홀 등과 같은 더 심각한 피해 이어지지 않도록 신속하게 탐지 및 대응하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 상수도관 파열 탐지를 위해 개선 Western Electric Company (WECO) 방법을 개발하였다. 개선 WECO 방법은 통계적공정관리기법 중 하나인 기존 WECO 방법에 임계치 조정자(w)를 추가하여 대상 네트워크에 적합한 이상탐지 의사결정을 할 수 있도록 했다. 개발된 개선 WECO 방법을 미국 텍사스 오스틴 관망에 적용 및 검증하였다. 상수도관 파열 발생 시 측정한 비정상데이터와 수요량 변동만 고려한 정상데이터를 이용하여 기존 및 개선 WECO 방법을 비교하였다. 최적 임계치 조정자 w값을 결정하기 위해 민감도 분석을 수행하였으며, 다양한 계측시간 간격 데이터(dt = 5, 10, 15분 등)의 영향도 분석하였다. 각 경우 별 탐지성능은 탐지확률, 오경보확률, 평균탐지시간을 계산하여 비교하였다. 본 연구에서는 도출된 결과를 바탕으로 WECO 방법을 실제 상수도관 파열 탐지에 적용하기 위한 가이드라인을 제공한다.
국내 상수도관의 파열, 결함 등으로 인한 누수율로 인한 손실이 매우 크고, 이런 누수를 예방을 위한 방지 대책이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 진동 센서를 활용한 누수 탐지 센서를 개발하고 인공지능 기술을 활용한 최적의 누수 탐지 알고리듬을 제시하고자 한다. 상수도 배관에서 취득한 진동음은 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용한 전처리 과정을 거친 뒤, 최적화된 트리 기반 부스팅 알고리듬을 적용하여 누수 분류를 하였다. 다양한 실증 환경에서 취득한 약 26만여 개의 실험 데이터에 적용한 결과 기존의 SVM(Support Vector Machine) 방법에 비해약 4%가 향상된 97%의 정확도를 얻었고, 연산 처리속도는 약 1,362배가 향상되어 엣지 디바이스 적용에도 적합함을 확인하였다.
상황인식기술은 유비쿼터스 환경에서의 필수적인 요소기술로 자리매김하고 있다. 특히 유비쿼터스도시를 구성하는 3대 요소인 유비쿼터스도시기반시설에 있어서도 상황인식기술은 매우 중요한 위치를 차지한다. 본 연구에서는 지능형 시설물 상황인식 모듈개발을 위해 상수도관의 파열에 따른 누수사고를 다양한 상황으로 가정하고 이에 대한 시나리오 및 처리과정을 제시하였다. 시설물에 대한 상황별 시나리오는 향후 상황인식 모듈개발 또는 모델링의 토대가 될 것이다.
한국의 대심도 (>40m 깊이) 터널 공사 시에 터널 붕괴 사고가 종종 일어나고 있으며, 도심지 지하공간의 얕은 심도에 인공적으로 조성된 지반에는 자연 공동뿐만 아니라 상수도관, 하수도관, 전력구 및 지하철 건설로 인한 인위적인 공동들이 복잡하게 분포되어 있다. 대심도 터널 굴착을 위해서는 이러한 다공질의 특성을 보이는 다양한 지반의 특성 및 지질구조가 지반의 안전에 미치는 영향을 이해하여야 한다. 본 연구는 국내외 사례를 바탕으로 한국의 대심도 굴착에서 암반의 위험 산정을 위한 위험 인자를 분석하였다. 연구결과, 대심도 터널 굴착시 지반의 안정성에 영향을 주는 총 7개의 카테고리들과 총 38개의 인자들이 도출되었다. 가중치가 상대적으로 높은 인자들은 단층 및 단층점토, 차응력, 암종, 지하수 및 머드 유입, 암석의 일축압축강도, 터널 단면의 크기, 터널 상부 암반의 두께, 카르스트 및 계곡지형, 습곡, 석회암의 협재, 지하수위 변동, 터널 심도, 암맥, RQD, 절리 특성, 이방성, 암반파열(rockburst) 등으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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