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이준욱 ( Lee Jun Wook ),마보현 ( Ma Bo Hyeon ),박성식 ( Park Sung Sik ),김용우 ( Kim Yong Woo ) 한국물환경학회 2020 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회 Vol.2020 No.-
최근들어 ML, ANN(Artificial Nueral Network) 기술의 발전으로 다양한 분야에 인공지능을 활용한 데이터 분석 및 서비스 제공을 위한 연구 개발 사업이 증대되고 있다. 특히, 환경, 교통, 상수관리와 같이 전통적인 스마트 시티의 서비스 영역에서는 도시 활동을 통해 생산되는 기존의 빅데이터를 활용하기 위한 지능적 분석과 예방서비스 제공을 위한 많은 노력이 증대되고 있다. 현재 여러 지자체등은 지능형 상수도 시스템 구축을 통해 다양한 유형의 상수빅데이를 실시간, 원격으로 네트워크를 통해 수집, 관리 해오고 있으며, 상수관망분석을 통해 다양한 의사결정지원에 활용을 증대하고 있다. 본 사업은 2020년 한국정보화지능원(NIA), “데이터 분석·활용 기술 개발 검증 지원사업”의 일환으로 수행중인 “인공지능기법 활용 상수도 유량데이터 분석기술 개발” 사업으로, 인공지능 기술을 적용하여 상수도 누수 및 상수 사용량 예측 문제를 해결을 목표로 하고 있으며, 향후 개발 기술을 지자체 지능형 상수 운영관리 시스템에 적용하고자 하는 것이다. 인공지능 기술은 ETRI에서 기 개발한 KSB(Knowledge Super-Brain) 인공지능 플랫폼을 적용한다. 지능형 상수도 시스템에 있어 누수 예측을 위한 다양한 방법이 활용되어왔다. 누수예측을 위한 상수관망 건전성 분석 및 이를 활용한 상수관망 진단은 많은 시간과 비용을 수반하며, 실시간적이고 동시적인 진단/예측에는 한계가 있다. 본 사업에서는 블록에 설치된 유량계가 측정한 수압과 유량, 그리고 블록의 특성과 관의 노후도와 재질과 같은 상수관 정보, 기온과 같은 다양한 데이터를 바탕으로, Ensemble Light GBM, Deep Neural Network와 같은 머신러닝/딥러닝 모델을 개발하여 학습한 후, 누수 가능성을 예측하는 인공지능 기법을 활용하여 해결하고자 한다 또한, 상수도의 생산에 있어서의 효율성 및 에너지 활용 효율 증대를 위해서, 상수도 사용에 대한 적시적 예측이 가능하다면, 상수 운영관리의 경제성을 한층더 증가 시킬수 있다. 본 사업에서는 상수도 사용량과 사용량에 영향을 미치는 데이터(기상 등)를 사용하여 RNN 기반(LSTM/GRU)의 예측기법을 통해 사용량을 예측하고자 한다. 이 때 예측에 필요한 데이터와 예측하고자 하는 사용량 데이터의 크기가 다른 점은 Seq2Seq 기법을 사용하여 해결하고자 한다. 본 사업을 위해 대전시 상수도 본부로부터 제공받은 상수 빅데이터를 분석, 정제하고, 상수데이터 통합 모델링을 통해, 누수 및 상수도 사용 예측 학습 모델을 개발하고 검증한다. 본 사업의 인공지능 활용 예측 기술의 검증이 성공적이라면, 개발된 예측 모델은 지식 서빙을 통해 대전 상수도 운영 시스템에 확대 적용될 수 있을것이며, 향후 국내 상수도 운영시스템의 누수관리 대응력 및 서비스 효율성 증대에 큰 효과를 가져올 것으로 기대한다.
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