수도분야에서는 정수장 및 관말 관로 상의 전 공정에서 유량, 압력, 수질, 수위 등 다양한 데이터를 수집하고 있다. 수집되는 데이터는 각 정수장 DB에 저장되며, 권역별 DB에서 합쳐져 수자원공사 본사의 DB 서버에 최종 저장된다. 측정기기가 데이터를 측정하거나 여러 과정에 걸쳐 데이터가 통신될 때 다양한 이상 데이터가 발생할 수 있으며 크게 결측 데이터와 오측 데이터로 분류할 수 있다. 각각의 이상 데이터의 발생원인은 상이하다. 따라서 오측 및 결측 데이터를 검출하는 방식에는 차이가 있으나 실제 이를 정제하는 방식은 동일하다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘의 일종인 LSTM(Long Short Term Memory) 방식을 적용하여 오 결측 데이터를 자동으로 정제할 수 있는 프로그램에 대하여 고찰한다.
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.
네트워크가 보편화되면서 어떠한 정보의 교환도 시간과 장소에 상관없이 가능하게 되었다. 자체 실험실에서 실험한 값을 포함하여 분산된 다양한 소스로부터 많은 실험 값의 정보를 통합하는 즉, 멀티 소스 데이터에 대한 통합 규칙을 만들 수 있다면 다양하고 유용한 정보를 얻을 수 있을 것이다. 또한 통합된 규칙을 통해서 새로운 안목으로 실험을 진행할 수도 있으며, 미처 생각하지 못했던 관련 지식을 습득할 수도 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 분산된 데이터를 통합하여 멀티 소스 데이터들 간의 통합 규칙을 만들고 이의 분석 기반이 되도록 하는 방법에 대해 소개한다.
가시광 통신 환경 내에서 사용자가 데이터를 받을 때, 공격자가 도청하는 위치는 특정할 수 없다. 공격자는 특정되지 않은 위치에서 다양한 행위를 할 수 있다. 공격자는 조명 그 자체를 관측하여 유의미한 데이터를 얻을 수도 있고, 사용자의 근처에서 사용자와 같은 데이터를 얻을 수도 있다. 이와 같은 도청 행위를 방지하기 위해서 암호화가 필요하다. 본 연구에서는 사용자의 통신에 지장을 주지 않는 물리계층 암호화 방법을 제안한다.
본 논문은 날로 증가하는 데이터 처리 요구를 데이터 처리 전용 칩을 이용하여 데이터베이스, 데이터 마이닝, 또는 전문가 시스템 통과 같이 데이터 비교연산에 시간을 많이 소모하는 응용 소프트웨어의 처리 속도를 최소화 할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존의 숫자처리(numeric processing)보다는 기호처리(symbolic processing)를 위해서 관계 연산(relation operation) 모듈을 이용하여 입력된 데이터들을 하드웨어 레벨에서 고속으로 처리한다. 본 시스템은 칩으로 설계되어 하드디스크 레벨에서 시스템을 가속 시린 수도 있고, IP(Intellectual Property)로 구현되어 SoC(System-on-a-chip)의 한 모듈로서 프로세서 레벨에서 시스템을 가속시킬 수도 있다.
'19년 인천시 수돗물 적수 사고 발생에 따라 환경부에서는 수도운영관리 고도화, 체계적인 기술지원 및 사고대응을 위해 「수돗물 안전관리 종합대책」을 수립하여 수돗물 공급 전 과정의 스마트 상수도 관리체계를 구축 중이다. 수도사고 위기대응 고도화를 위해서는 유량, 압력, 수위 등 실시간 수도운영 데이터의 신뢰성 확보와 더불어 빅데이터 분석기법을 활용한 사전 경보 알고리즘 개발 및 적용이 필수적이다. 본 논문에서는 수도운영 데이터 주요항목(유량, 압력, 수위 등)에 대한 데이터 기반의 다양한 통계기법을 활용해 최적 운영범위 선정, 감시경보체계 고도화를 위한 기반을 마련하고, 분석 결과를 K-water 운영시스템 및 감시경보시스템과의 연계를 위한 시스템 모델링에 대해 연구한다. 또한, 취수장과 정수장 간원수 탁도의 변화에 대한 교차 상관분석을 통해 도달시간 등에 대해 고찰하고, 취수장 펌프 가동에 따른 유량 변화 및 시간 지연을 고려한 원수 탁도 데이터를 적용하여 정수장 원수 탁도를 예측하는 모델에 관해 연구하고자 한다.
본 연구에서는 디지털 수도계량기(smart water meter) 연계형 상수도 원격검침시스템(automatic meter reading)의 국외 시장동향 및 원격검침시스템의 각 구성 요소기술의 개발현황과 현장적용 사례 등을 조사 분석하였다. 국외의 디지털 수도계량기 제조업체는 주로 미국 또는 유럽업체들로서 최근에는 북미뿐만 아니라 아시아 및 유럽에서도 원격검침시스템 사업을 확장하고 있다. 대부분의 디지털 수도계량기 제조업체는 원격검침용 디지털 수도 계량기에서 측정된 데이터를 활용하여 실시간 소비량 검침 및 비용 고지, 절수, 누수탐지, 수질 모니터링, 유량제어 등의 기능이 부가된 통합관리시스템(integrated water management system)과 연계하여 운영하고 있다. 데이터 전송방식은 디지털 수도계량기, 센서를 통해 검출된 데이터를 근거리 통신망(neighborhood area network)을 통해 수집기(data concentration unit)로 전송 후 광역 통신망(wide area network)을 통해 검침서버로 전송하였으며, 데이터 전송방식은 도시 규모, 계량기의 밀도, 전력공급 여부 및 통신망의 설치 여부 등을 종합적으로 고려하여 결정되었다. 일반적인 검침방식은 (1) 고정망(fixed network)을 통한 중앙 검침, (2) 차량(drive by)을 이용한 검침, (3) 사람(walk by)에 의한 검침, 그리고 (4) 비행식(fly by) 검침방식 등이 적용되었다. 전 세계적으로 디지털 수도계량기 연계형 원격검침시스템이 확산되어 용수 및 에너지를 절감하고 수도 요금을 절약하여 온실가스의 배출을 최소화하고 있는 것으로 판단된다.
데이터베이스 산업이란 널리 산재되어 있는 각종의 정보를 효과적으로 검색하고 이용하기 위해서 데이터베이스화하여 유통시키는 것을 말한다. 따라서 정보화 사회로 전환되고 있는 현시점에서 데이터 베이스 산업에 대한 관심과 중요성이 나날이 증가하고 있다. 데이터베이스 이용자수가 91년 27만명, 92년 35만명[한국전자통신연구소, 1994]으로 계속 증가되는 추세이다. 또 데이터베이스 서비스 업체수도 91년 80개 업체에서 92년 215개 업체, 상용 데이터베이스 수도 91년 115개에서 92년 354개로 2배 이상 신장되었다.[한국정보통신진흥협회, 1991/92](중략)
현재 컴퓨터를 사용하는 대부분의 회사들은 서버를 보유하고 있다. 서버의 규모가 클 수도 있고, 작을 수도 있지만 규모에 상관없이 운영체제(Operating System)를 사용하고 클라이언트에서 처리가 불가능하거나 곤란한 데이터를 처리하는 역할을 맞고 있다. 하지만 작업이 정밀화되고 처리량이 많아지면서 서버의 성능 증가를 필요로 하게 되었고, 그렇다고 비싼 가격의 서버를 무한정 증설 할 수도 없기 때문에 분산시스템이 나타나게 되었다. 이 논문이 다루고자하는 내용은 현재 사용하고 있는 시스템을 알아보고 시스템에 극소화커널분산시스템의 개념을 도입하여 서버를 설계하고 연구하는데 있다.
문제점: 하위 수준 D3D 지원_ 버텍스 버퍼를 만들기 위해 코어 Direct3D(D3D)는 하위 수준의 메모리 관리만 지원한다. 버텍스 버퍼 데이터는 void* 포인터를 사용해 액세스 된다. 코어 D3D에서 하위 수준의 지원은 매우 적절하다. D3DX는 전체 메시 클래스로서 포함한 상위 수준도 지원한다. 이 상위 수준과 하위 수준 사이에는 아무 것도 없다. 하위 수준의 버텍스 버퍼(VB)를 사용하기 위해서는 먼저 버텍스데이터 구조를 만들고 크기에 맞는 VB를 만든 후 이를 데이터로 채우고(void* 포인터 배치) 마지막으로 필요한 버텍스 선언을 한다. 애플리케이션 코드는 D3D 없이도 스스로 일관성을 가져야 하며 몇몇 하위 수준 에러가 발생할 수도 있다. 기껏해야 에러는 실행하면서 D3D의 디버그 버전으로 잡아낼 수 있다. 최악의 경우, 애플리케이션 문제를 발생시킬 수 있는데 이럴 경우 종종 디버그가 어려울 수도 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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