물공급시스템의 수질중점관리구역 결정을 위한 군집분석 = Cluster Analysis to Identify Priority Areas for Water Quality Management in Water Supply Systems

국문 초록 (Abstract)

정상 및 비정상 상황에서 상수도관망 시스템을 안정적으로 유지관리하기 위해 DMAs (District Metered Areas)와 같은 구역화 방법론이 적용되고 있다. 기존 DMAs에 의한 관리 및 평가의 목표는 일반적으로 수량과 수압의 안정적인 관리이다. 따라서, 잔류염소의 적정관리와 수질 민원 감소 등과 같은 물공급시스템의 수질요소에 대한 유지관리를 목적으로 한 방법론이라 할 수 없다. 본 연구에서는 국내 대규모 상수도관망에서의 안정적인 수질관리 및 수질사고 대응을 위한 수질중심요소의 관리를 위한 구역화를 수행하고, 구역별 우선순위를 정하는 방법론을 제안하였다. 다양한 GIS (Geographic Information System)기반 수질 관련 정형(수질 측정 데이터, 관로 데이터 등) 및 비정형(수질 민원 등) 자료를 활용하여 평가 인자를 도출하고, 클러스터링 분석 기반의 머신러닝 기법을 활용한 종합적 수질관리 중요도 평가를 수행하였다. 제안된 방법론을 실제로 우리나라 A 광역시에 적용하여 평가 결과를 도출하고 분석하였다. 본 연구에서 제시한 데이터 기반의 상수도망 우선 관리구역 지정방법론은 상수도사업자의 상수도관망 운영 및 관리의 정확성과 신뢰성을 향상할 수 있는 의사결정 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Zoning methodologies, such as district metered areas (DMA), are commonly employed to robustly maintain water pipe network systems in both normal and abnormal situations. However, the management and evaluation typically associated with existing DMAs primarily focus on ensuring stable water volume and pressure. Consequently, these methods do not adequately address the maintenance of water quality elements within the water supply system, such as adequately managing residual chlorine and reducing water quality complaints. This study introduced a zoning tailored explicitly for managing water quality-oriented elements, facilitating stable water quality management, and enhancing responses to water quality incidents in large-scale domestic water supply networks. A method was proposed to establish priorities for each zone, using various geographic information system (GIS)-based water quality-related structured data (such as water quality measurement data and pipe data) and unstructured data (such as water quality complaints). Comprehensive water quality management was achieved by applying machine learning techniques based on clustering analysis to derive evaluation factors. The proposed methodology was implemented in Metropolitan City A in Korea, leading to the derivation and analysis of evaluation results. This data-centric water supply network priority management area designation methodology, as presented in this study, is anticipated to serve as a valuable decision-making tool for enhancing the accuracy and reliability of water supply network operation and the overall management of water supply operators.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론
• 2. 방법론
• 3. 적용 및 결과
• 4. 결론
• 감사의 글
• References