• 한국가스학회지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.64-71
• /
• 2016

도시가스사업법령에 따라 지하에 매설된 도시가스 배관에는 전기부식 방지조치를 하도록 하고 있으며, 테스트 박스에서 배관의 방식전위를 1년마다 측정하도록 하고 있다. 그런데, 도심에 설치된 테스트 박스(T/B)의 경우 대부분 차량이 통행하는 도로위에 설치되어 있어 전위를 측정할 때 어려움이 있다. 즉, 전위를 측정하기 위해서는 차량을 통제하거나, 교통량이 적은 심야에 실시해야 하는 등 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 방식전위 측정의 문제점을 해결하기 위하여 차량을 타고 이동하면서 테스트박스의 전위를 측정하는 방법을 연구하였다. 도로위에 설치된 테스트박스 하부에 기준전극과 데이터로거를 설치하고, 차량이 이동하면서 데이터로거로부터 방식 전위를 수신하는 방법으로 시험 연구를 진행하였다. 테스트 박스가 도로위에 설치되어 있어 전파를 송수신하는 데 어려움이 있어 안테나 방식을 변경해 가면서 가장 효과적인 방법을 채택하기로 하였다. 개발한 방법을 도시가스사의 실제 테스트박스에 적용한 결과 이 방법은 기존의 측정방법보다 20배 이상 시간을 절약할 수 있었다.

• 한국가스학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.49-56
• /
• 2023

4차 산업혁명으로 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 관련 기술이 고도로 성장함에 따라 여러 분야에서 AI를 접목하는 사례가 증가하고 있다. 주요 원인은 정보통신기술이 발달됨에 따라 기하급수적으로 증가하는 데이터를 사람이 직접 처리·분석하는데 현실적인 한계가 있고, 새로운 기술을 적용하여 휴먼 에러에 대한 리스크도 감소시킬 수 있기 때문이다. 이번 연구에서는 '원격 전위 측정용터미널(T/B, Test Box)'로부터 수신된 데이터와 해당시점의 '원격 정류기' 출력을 수집 후, AI가 학습하도록 하였다. AI의 학습 데이터는 최초 수집된 데이터의 회기분석을 통한 데이터 전처리로 확보하였고, 학습모델은 심층 강화학습(DRL, Deep Reinforce-ment Learning) 알고리즘 중(中) Value기반의 Q-Learning모델이 적용하였다. 데이터 학습이 완료된 AI는 실제 도시가스 공급지역에 투입하여, 수신된 원격T/B 데이터를 기반으로 AI가 적절하게 대응하는지 검증하고, 이를 통해 향후 AI가 전기방식 관리에 적합한 수단으로 활용될 수 있는지 검증하고자 한다.