• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1295-1303
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• 2022

안정적인 수도 공급을 위한 상수도관망의 역할이 더욱 주목받음에 따라 비정상 상황에 대한 신속한 탐지와 적절한 대처 역시 중요시되고 있다. 장치에 의존한 탐지기법 등 기존의 방법론에는 한계가 존재하므로 데이터를 이용한 모델 기반의 방법이 개발되었다. 하지만 상수도관망 내 측정 데이터는 불확실성을 가져 실제 사용량과 다르다. 따라서 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 인공신경망 모델을 이용하여 상수도관망 압력값을 예측함에 있어 데이터 불확실성의 영향을 조사한다. 정규분포를 따르는 임의의 값을 고려하여 데이터에 측정치 오류를 형성하고 측정치 오류 여부 및 종류에 따라 총 9가지 데이터를 인공신경망 모델을 통해 예측해 경향성을 비교한다. 분석을 통해 데이터 불확실성이 증가할수록 모델 성능이 감소하며, 출력데이터의 측정치 오류가 모델 성능에 미치는 정도가 더 큼을 확인하였다. 특히 입력데이터와 출력데이터의 측정 오차 크기가 동일한 경우 예측 정확도는 각각 72.25%, 38.61%로 큰 차이를 보였다. 따라서 ANN 모델 예측 성능 향상을 위해서는 입력 데이터보다 출력데이터인 주절점의 측정 오류 크기를 줄이는 것이 중요하다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.232-238
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• 2013

본 논문은 노이즈가 비 정규 분포를 따르는 수중 환경에서 비 선형 필터 기법에 따른 Mass-Damper-Spring (MBK) 시스템 위치추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정에 사용되는 필터는 확장 칼만 필터 (EKF: Extended Kalman Filter) 와 파티클 필터(Particle Filter)가 주목 받고 있다. EKF는 가우시안 잡음 (Gaussian Noise) 이 존재하는 비선형 시스템에서 정확도가 높은 알고리즘으로 널리 사용되고 있지만, 수중 환경과 같이 비 가우시안 잡음이 존재하는 경우 사용에 많은 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 상태예측을 기반으로 둔 EKF와 비교하여, 통계적 발생 가능성 인자 (Maximum Likelihood) 에 기반한 분포 재해석 기법을 이용한 개선된 ODPF (One-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 non-Gaussian noise가 존재하는 수중 환경에서 EKF와 제안한 Particle filter를 사용한 위치 추정 결과를 비교 분석하였으며, 계산 용량 및 통계 샘플이 충분한 경우 ODPF가 EKF 대비 정확한 위치 추정 결과를 제공하는 것을 확인하였다.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제10권4호
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• pp.29-46
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• 2020

The paper describes the quantitative and qualitative dimensions of artificial neural networks (ANN) in India in the global context. The study is based on research publications data (8260) as covered in the Scopus database during 1999-2018. ANN research in India registered 24.52% growth, averaged 11.95 citations per paper, and contributed 9.77% share to the global ANN research. ANN research is skewed as the top 10 countries account for 75.15% of global output. India ranks as the third most productive country in the world. The distribution of research by type of ANN networks reveals that Feed Forward Neural Network type accounted for the highest share (10.18% share), followed by Adaptive Weight Neural Network (5.38% share), Feed Backward Neural Network (2.54% share), etc. ANN research applications across subjects were the largest in medical science and environmental science (11.82% and 10.84% share respectively), followed by materials science, energy, chemical engineering and water resources (from 6.36% to 9.12%), etc. The Indian Institute of Technology, Kharagpur and the Indian Institute of Technology, Roorkee lead the country as the most productive organizations (with 289 and 264 papers). Besides, the Indian Institute of Technology, Kanpur (33.04 and 2.76) and Indian Institute of Technology, Madras (24.26 and 2.03) lead the country as the most impactful organizations in terms of citation per paper and relative citation index. P. Samui and T.N. Singh have been the most productive authors and G.P.S.Raghava (86.21 and 7.21) and K.P. Sudheer (84.88 and 7.1) have been the most impactful authors. Neurocomputing, International Journal of Applied Engineering Research and Applied Soft Computing topped the list of most productive journals.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제17권1E호
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• pp.54-65
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• 1998

This study attempts to test the classifying performance of a neural network and thereby examine its applicability to the signals distorted in a shallow water environment. Linear frequency modulated(LFM) signals are simulated by using an acoustic model and also measured through sea experiment. The network is constructed to have three layers and trained on both data sets. To get normalized power spectra as feature vectors, the study considers the three transforms : shot-time Fourier transform (STFT), wavelet transform (WT) and pseudo Wigner-Ville distribution (PWVD). After trained on the simulated signals over water depth, the network gives over 95% performance with the signal to noise ratio (SNR) being up to-10 dB. Among the transforms, the PWVD presents the best performance particularly in a highly noisy condition. The network performs worse with the summer sound speed profile than with the winter profile. It is also expected to present much different performance by the variation of bottom property. When the network is trained on the measured signals, it gives a little better results than that trained on the simulated data. In conclusion, the simulated signals are successfully applied to training a network, and the trained network performs well in classifying the signals distorted by a surrounding environment and corrupted by noise.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.108-108
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• 2018

상수관의 노후화 혹은 공사 중 작업자의 실수, 또는 자연재해 등에 의해 상수관망 내 파손 관이 발생할 경우 파손된 관의 보수 및 교체 작업을 위해서는 파손 관과 인접한 밸브를 차폐하게 된다. 이로 인하여 관망의 일부 지역에 물 공급이 차단되는 단수구역이 발생하게 되며, 단수구역은 밸브를 닫음으로 인해 파손 관과 함께 격리되는 직접고립지역(segment)과 직접고립지역을 차폐함으로써 의도치 않게 수원으로부터 물 공급이 차단되는 간접고립지역(unintended isolation)으로 구분할 수 있다. 간접고립지역은 차폐된 직접고립지역으로 인해 수원으로부터의 유일한 용수공급 노선이 차단되어 발생한다. 관 파손에 의한 단수 피해를 현실적으로 모의하기 위해서는 밸브위치에 따른 단수구역을 정확히 산정할 필요가 있다. 단수구역은 파손관의 위치뿐만 아니라 차단 밸브의 개수 및 위치에 따라 달라진다. 따라서, 관 파손에 의한 단수피해를 최소화하기 위해서는 각 관로의 파손확률과 절점의 중요도를 고려하여, 적절한 밸브의 위치를 선정해야 한다. 본 연구에서는 관 파손에 따른 단수상황을 모의하여 파손 관에 의한 직, 간접 단수구역을 탐색한 후, 단수용량을 파악하고 이를 최소화하기 위한 밸브의 적정 위치를 최적화 알고리즘을 이용하여 결정하는 방안을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.401-401
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• 2019

상수관망시스템은 정수처리 된 용수를 수요처에 공급하는 사회기반시설물이며, 주로 지하에 매설되는 시설물의 특성상 관로에 누수가 발생하였을 경우, 정확한 발생지점을 파악하기가 어렵다. 특히, 지진에 의해 시스템 내 다중지점에 누수가 발생할 경우, 장기간 경제적 손실과 사용자의 불편이 예상되므로 신속히 누수지점을 파악한 후, 피해 관로의 적절한 교체 혹은 보수가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 지진으로 인해 상수관망에 발생한 다중 누수관로의 정확한 탐지를 위해 다양한 누수탐지 기법을 제안하고 모의결과를 비교, 분석하였다. 가상의 다중 누수 시나리오를 모의한 후, 시스템 내 설치된 수압계와 유량계의 누수발생 전, 후 모니터링 값을 이용하여 1) 최적화 알고리즘을 이용한 Calibration 기법, 2) 수리해석을 통한 누수지점 역추적 기법, 3) 인공신경망을 이용한 Pattern 학습법 등을 적용하였다. 동일한 다중 누수 시나리오를 각 누수탐지 기법에 적용함으로써 누수지점 산정 결과에 대한 정확도를 비교, 분석하였다. 본 연구는 최근 국내에서 발생빈도가 높아지고 있는 지진재해 발생에 대비하여 상수관망시스템의 지진피해 복구 연구를 위해 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.90-90
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• 2020

상수관망시스템은 관할 지역 내 생활 및 공업용수를 공급하기 위한 사회기반시설물로써, 비상시에도 사용자의 용수 수요를 충족하기 위한 안정적인 성능이 요구된다. 이러한 상수관망시스템의 용수공급능력은 비상시 용수공급가능량, 공급수압 등 여러 가지 수리해석 결과를 통해 판단할 수 있다. 그러나, 시스템의 설계 및 운영 과정에서 다양한 성능들을 시간·공간적으로 모두 고려하는 것은 매우 복잡한 과정을 거치므로, 복합적인 용수공급 성능을 집약적으로 평가하기 위한 신뢰도 지수들이 개발되었다. 여기서 신뢰도 지수들은 각각의 이론적 접근방법에 따라 시스템의 특정 성능에 다소 편중된 평가 결과를 갖는 것으로 알려져 있으며, 따라서 상수관망시스템의 설계 및 운영 시, 목적과 특성에 맞는 적합한 신뢰도 지수를 선정하고, 적용하기 위한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 상수관망시스템의 구조적 특성 및 핵심 성능에 따른 신뢰도 지수별 적용성을 평가하기 위해, 다양한 형태의 네트워크에서 몇 가지 공급부하 시나리오를 바탕으로 수리해석 결과와 신뢰도 지수 간의 상관성을 분석하였다. 또한, 다기준 분석기법을 통해 종합적인 시스템 핵심 성능에 대한 신뢰도 지수의 상관성을 분석함으로써, 시스템 전반에 대한 신뢰도 지수별 적용성을 함께 평가하였다. 본 연구 결과는 향후 상수관망시스템의 설계 또는 기존 시스템의 보강 및 운영계획 수립 등을 위한 연구에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권12호
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• pp.803-813
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• 2017

최근 송 배수시스템의 최적 펌프운영과 펌프 및 배수지의 적정용량 산정을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 시설물의 적정 용량을 선정하기에 앞서 송수펌프 용량 및 배수지규모에 따른 시스템 비용(건설 및 운영비용) 과 시스템 내 수질 변화를 분석하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 민감도 분석을 통해 송수펌프 용량과 배수지의 크기가 실제 시스템의 건설 및 운영비용, 그리고 시스템 전반의 수질에 미치는 영향을 분석하였다. 국내 대규모 지방상수도 시스템을 대상으로 분석을 실시하여 시설물 규모가 비용 및 수질에 미치는 영향을 명확히 파악하였다. 적용 네트워크의 경우, 시설물의 용량이 증가할수록 운영비용은 감소하지만, 설계비용은 증가하는 것으로 나타났으며, 이를 통해 비용최소화와 수질안정화를 동시에 만족하는 시설물의 적정용량 범위를 파악할 수 있을 것으로 판단된다.

• 상하수도학회지
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• 제33권5호
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• pp.353-366
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• 2019

This research proposes an optimal flushing operation technique in an effort to prevent secondary water pollutions and accidents in aged pipes, and to improve the cleaning effect of unidirectional flushing. Water flow directions were analyzed using EPANET 2.0, while flushing and air scouring experiments in forward and reverse directions were performed in the field. In 42 experiments, average residual chlorine concentration and turbidity were improved after cleaning compared to before cleaning. It was found that even when the same cleaning method was used, further improvement of cleaning effect was possible by applying air injection and reverse direction cleaning techniques. By means of one-way ANOVA(Analysis of variance), it was also possible to statistically verify the need of actively utilizing air injection and reverse direction cleaning. Based on correlation between turbidity and TSS, the total amount of suspended solids removal was estimated for 874 flushing operations and 194 air scouring operations. The result showed that air scouring used more discharge water than flushing by an average of $4.9m^3$ yet with larger amounts of suspended solids removal by an average of 145.9 g. The result of analysis on turbidity values from 887 flushing operations showed low cleaning effect of unidirectional flushing for the pipes with diameters over 300 mm. In addition, the turbidity values measured during cleaning showed an increasing tendency as pipe age increased. The methodology and results of this research are expected to contribute to the efficient maintenance and improvement of water quality in water distribution networks. Follow-up research involving the measurement of water quality at regular time intervals during cleaning would allow a more accurate comparison of discharge water quality characteristics and cleaning effects between different cleaning methods. To this end, it is considered necessary to develop a standardized manual that can be used in the field and to provide relevant trainings.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권11호
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• pp.989-998
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• 2018

수원과 수용가 간 연결성은 비정상상황 시 상수도관망의 기능 유지 정도를 나타내는 시스템 특성 중 하나이다. 상수도관망은 점과 선으로 구성된 그래프로 간략화 될 수 있기 때문에, 연결성 평가를 위해 주로 그래프 이론이 적용되었다. 하지만, 대부분의 연구는 상수도관망에 적합하지 않은 무향-비가중 그래프 이론을 적용하였다. 본 연구에서는 유향-가중 그래프 이론을 상수도관망에 적용하였으며, 이를 기반으로 복잡한 수리해석 없이 상수도관망 연결성을 평가할 수 있는 지표인 SNSP (Source to Node Shortest Pathway)와 이의 역수인 SNSP-Degree (SNSP-D)를 제안하였다. 국내 J시 42개의 상수도관망을 이용하여 개발된 SNSP와 기존 상수도관망 성능평가지표 사이의 상관성 분석을 수행 및 검증하였다. 기존 상수도관망 성능평가지표는 수리해석 결과를 지표 계산에 이용하는 3개의 회복력(Resilience) 지표와 에너지 효율 지표이다. 분석 결과, SNSP의 역수인 SNSP-D의 합과 기존 상수도관망 성능지표 사이에 평균적으로 0.87 이상의 높은 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient, PCC) 값이 도출되었다. 특히, 회복력 지표 중 하나인 Modified Resilience Index (MRI)와 에너지 효율 지표의 경우 PCC 0.93 이상의 높은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 또한 다중 회귀 분석을 통해 SNSP-D와 회복력 및 에너지 효율 간의 상관성에 영향을 미치는 수리학적 변인을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 SNSP 지표가 상수도관망의 대략적인 회복력 및 에너지 효율 수준을 알려줄 수 있는 지표로 실무에서 널리 활용될 것으로 기대된다.