• 수도
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• v.22 no.2 s.72
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• pp.76-103
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• 1995

• 수도
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• v.22 no.5 s.75
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• pp.93-120
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• 1995

• 수도
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• v.22 no.4 s.74
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• pp.64-95
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• 1995

• 수도
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• s.6
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• pp.73-77
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• 1975

• 수도
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• s.70
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• pp.91-98
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• 1994

• 수도
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• s.68
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• pp.50-61
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• 1994

• 수도
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• v.22 no.3 s.73
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• pp.34-55
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• 1995

• 수도
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• v.22 no.3 s.73
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• pp.97-119
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• 1995

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.143-144
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• 2014

일반적으로 집이나 건물이 지어진 후 약 2~3년이 지나면 수도관 내부에는 물때, 미생물, 유기화합물질 등이 혼합되어 슬라임(slime)이 발생하며, 노후화되어 슬러지(sludge) 형태로 누적 되거나 스케일(scale)이 발생하고 있다. 이러한 이물질의 누적으로 인하여 수도관이 손상되거나, 여러 가지 원인으로 인하여 교체해야하는 상황이 발생할 수 있다. 이러한 이유로 저수조나 공용관의 경우에는 정기적으로 세척하고 있으며, 일반 가정 내의 수도관 역시 정기적인 관리가 필요하다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 적절한 배관청소기의 제어를 위하여 물과 압축공기의 배합을 적절하게 제어하도록 하여 배관내부의 이물질을 제거할 수 있는 배관청소시스템을 설계하고자 하며, 밸브조절 및 물의 공급시간과 압축공기의 유입시간에 대한 적절한 제어를 원격지에서 제어할 수 있도록 배관청소시스템을 개발하여 성능에 관한 평가와 사업화 가능성을 제시하고자 한다.

• 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.