[논문]상수관망의 누수감지를 위한 주성분 분석의 적용 가능성에 대한 연구

김기민; 박수완

doi:10.11001/jksww.2019.33.2.159

[국내논문] 상수관망의 누수감지를 위한 주성분 분석의 적용 가능성에 대한 연구
Study on the applicability of the principal component analysis for detecting leaks in water pipe networks 원문보기

上下水道學會誌 = Journal of Korean Society of Water and Wastewater, v.33 no.2, 2019년, pp.159 - 167

김기민 (부산대학교 공과대학 사회환경시스템공학과) , 박수완 (부산대학교 공과대학 사회환경시스템공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper the potential of the principal component analysis(PCA) technique for the application of detecting leaks in water pipe networks was evaluated. For this purpose the PCA was conducted to evaluate the relevance of the calculated outliers of a PCA model utilizing the recorded pipe flows and the recorded pipe leak incidents of a case study water distribution system. The PCA technique was enhanced by applying the computational algorithms developed in this study which were designed to extract a partial set of flow data from the original 24 hour flow data so that the effective outlier detection rate was maximized. The relevance of the calculated outliers of a PCA model and the recorded pipe leak incidents was analyzed. The developed algorithm may be applied in determining further leak detection field work for water distribution blocks that have more than 70% of the effective outlier detection rate. However, the analysis suggested that further development on the algorithm is needed to enhance the applicability of the PCA in detecting leaks by considering series of leak reports happening in a relatively short period.

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 상수도 관망에서 관측된 유량자료를 이용하여 관망에서 발생하는 누수를 감지하기 위한 컴퓨터 계산 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 다변량 자료 통계분석 기법의 하나인 PCA에 기반한 것으로서, 기존의 24시간 관측된 유량자료 전체를 사용하는 기법(Palau et al.

제안 방법

본 연구에서는 관망의 이상징후 분석에 주성분 분석기법을 적용한 Palau et al. (2003)의 연구방법론을 확장하여 국내의 실제 상수도 관망에서 관측된 유량자료를 주성분 분석에 적용하였다. 관측된 유량자료중 이상치를 판별한 다음 이를 누수기록과 비교하므로써 주성분 분석 모델의 상수도 관망 누수감지 적용 가능성을 분석하였다.
먼저 연구대상 관망의 각 블록의 유입유량자료에 대하여 PCA을 실시하였으며, 각 블록에 대하여 Eq.(1)의 주성분 점수(scores) 행렬 T, 부하(loading) 행렬 P 및 잔차(residual)행렬 E를 구하였다. 각 블록의 누수 관련 기록이 존재하는 날짜와 PCA모델의 DMOD 통계치의 이상치로 판정되는 날짜를 비교하였다.

대상 데이터

본 연구는 국내 N도시 상수도 관망의 11개 소블록 유입량 자료를 사용하였다. 본 연구의 상수도 관망의 유량측정 자료는 2011년 9월 1일부터 2012년 10월 30일까지의 426일 동안 매시간 마다 기록된 24시간 유량자료이다. N시 상수관망 누수관리기록에는 상수도 관망의 유량측정 자료뿐만 아니라 누수 발생 및 복구에 관한 내용이 해당 날짜에 대해 기록되어 있다.

성능/효과

모든 누수 및 유량자료가 포함된 14개월 자료의 경우 11개의 블록 중 6개의 블록에서 70%이상의 탐지유효율을 갖는데, 이러한 6개의 블록은 모두 9개 이상의 누수기록을 갖는 것으로 나타났다. 탐지유효율이 60% 이하로 낮게 나오는 F, G, H 블록의 경우 누수기록의 갯수가 다른 블록에 비해 그 수가 작은 편으로 나타났다.
본 연구의 결과 이상치 탐지 유효율이 가장 높게 계산되는 중심시간과 시간간격이 주로 19시에서 05시 사이의 야간 시간대로 구해진 졌는데, 이러한 결과는 소블록 유입량 자료와 PCA를 이용한 누수감지 방법도 일반적으로 사용하는 야간 최소유량과 물수지 분석을 이용한 누수량 산정방법과 비슷하게 물 사용량이 적은 야간 시간대에 적용하는 것이 타당하다는 것을 나타낸다.

후속연구

본 연구에서 개발된 기법은 상수도 관망에서 1년 이상 누적된 소블록 유입유량 자료와 누수기록을 이용하여 매일 본 연구에서 개발한 PCA알고리즘을 실시한 후 바로 전 날의 유량자료가 이상치로 계산되는지를 확인하고, 이상치가 발견되는 경우 약 70%이상의 높은 이상치 탐지유효율을 가지는 블록에 한해 누수가 의심되는 구간에 대해 추가적인 누수검사를 실시하기 위한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구에서 개발된 상수도 관망 누수감지 기법의 핵심은 컴퓨터 계산 알고리즘으로서 상수도 관망의 유량자료와 누수기록 자료가 모두 있다면 본연구대상 지역 외 다른 상수도 관망의 누수감지에 적용이 가능할 것으로 사료된다.
이상치 탐지 유효율이 100%가 넘는 경우는 블록 내에서 누수기록이 약 7일 이내의 짧은 기간에 연속적으로 발생하여 하나의 이상치가 각 누수기록에 중복되어 인식되기 때문인 것으로 사료된다. 따라서 누수기록간의 간격이 짧은 경우 발생하는 탐지 범위의 중복을 막기 위해 이상치 탐지 알고리즘을 개선하는 연구가 필요한 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	주성분 분석이란?	주성분 분석은 다변량 자료를 해석하는 분석기법 중하나로서 다차원 자료에 포함된 정보의 손실을 최소한으로 하여 낮은 차원의 자료로 변환하는 기법이다. 원래 자료의 변수의 개수보다 더 적은 개수의 변수를 통하여 전체의 정보를 표현하고자 하는 것이 주성분 분석의 주요 개념이다.
	주성분 분석의 이상치를 판정하는 각 방법들의 특징은?	Palau et al. (2003)에 의하면 T²Hotelling 통계치를 이용한 이상치는 관망에서 비정상적 수요를 감지하는데 보다 적합하고, DMOD 통계치를 이용한 이상치는 관망에서 발생한 누수를 감지하는데 보다 적합하다. 본 연구에서는 DMOD 통계치를 기준으로 연구대상 관망 유량자료의 이상치를 분석하였다.
	스마트 물관리 기술 개발의 목적은?	최근 상수도 관망의 누수, 관로파열, 계량오차로 인한 무수수량을 감소시키기 위한 스마트 물관리(smart water management) 기술 개발이 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 스마트 물관리 기술의 한 분야로서, 상수도 관로의 누수량을 산정하는 기법 개발에 관한 연구 사례를 보면 배수 관망의 누수량을 산정하기 위한 top-down 방법에 기반한 IWA법, Covas et al.

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