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AI기반 상수도시설 개량 의사결정 모델 분석
Model Analysis of AI-Based Water Pipeline Improved Decision 원문보기

사물인터넷융복합논문지 = Journal of internet of things and convergence, v.8 no.5, 2022년, pp.11 - 16  

김기태 (목원대학교 정보통신융합공학부) ,  민병원 (목원대학교 정보통신공학과) ,  오용선 (목원대학교 정보통신공학과)

초록
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상수도분야 인공지능 기술개발 관심도가 증가함에 따라 상수도 관로에 대해서 노후관 상태평가 데이터 결과를 활용하여 반복적인 학습으로 개량 의사결정 등급을 예측할 수 있는 인공신경망 알고리즘을 개발하고 검증과정을 통하여 가장 신뢰성 있는 예측 모델을 제시하고자 한다. 2020년 한강유역의 노후관로 정비 기본계획에 의한 간접평가 데이터 12개 항목을 기반으로 데이터 전처리 하고 인공신경망 알고리즘을 적용하여 반복학습과 검증을 통해 계산된 결과값과 직접평가 결과값의 일치율이 90% 이상이 되도록 역전파 과정을 통해 가중치를 업데이트 하면서 최적화하여 관로 등급을 예측하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 정확도 검증결과 모든 관종 데이터가 고르게 분포되어 있고 학습 데이터가 많아야 예측평가 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 향후 전국의 다양한 데이터가 확보되면 인공신경망을 이용한 관로등급 예측의 신뢰도가 좀 더 향상되어 객관화된 노후관 상태평가 의사결정 지원 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

As an interest in the development of artificial intelligence(AI) technology in the water supply sector increases, we have developed an AI algorithm that can predict improvement decision-making ratings through repetitive learning using the data of pipe condition evaluation results, and present the mo...

주제어

#인공지능   #데이터 분석   #노후관 상태평가   #알고리즘 모델   #간접평가   #직접평가  

표/그림 (13)

참고문헌 (15)

  1. "Waterworks Standards", Korea Water and Wastewater Association, p2, 2010. 

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  4. S B Cho and J H Kim, "Computational Complexity of Artificial Neural Networks", Korean Institute of Information Scientists and Engineers, pp.315-318, 1989. 

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  6. Cybenko, George. "Approximation by Superpositions of a Sigmoidal Function." Mathematics of Control, Signals, and Systems, pp.303-314, 1989. 

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  9. "Water Pipeline Precision Investigation Manual(Draft)", Ministry of Environment, pp.10-24, 2020. 

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  11. H K Park, J S Lee, W H Song and S S Park, "Technology Forecasting using Patent Outlier Remova", Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems, pp.177-184, 2018. 

  12. Y M Go, S W Go, "Alleviation of Vanishing Gradient Problem Using Parametric Activation Functions" Journal of the Korea Information Processing Society, pp.407-420, 2021. 

  13. "A Report on the Schematic Plan for the Improvement of the Aged Water Pipeline", Korea Water Resources Corporation, 2021. 

  14. J Y Seo, "Deep Learning TensorFlow Textbook", Gilbut, p.25, 2021. 

  15. S M An, "Deep learning architectures and applications" Journal of the Korea Intelligent Information Systems Society, pp.127-142, 2016. 

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