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      적응 칼만필터를 이용한 상수관망의 누수감시 기법

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      https://www.riss.kr/link?id=A100159723

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      국문 초록 (Abstract)

      수돗물의 공급과정에서 발생되는 상수관망의 누수는 소중한 수자원의 손실, 공급에너지의 추가적인 소요 등 사회경제적인 손실을 초래한다. 본 연구에서는 관로 상에 설치되어 실시간으로 계측되는 유량자료를 이용하여 누수를 감시하는 모형을 적응 칼만필터 기법을 이용하여 제시하였다. 제안된 누수감시 알고리즘에서는 수돗물 사용량의 시간적 변화와 요일적 변동을 고려함으로써 예측의 신뢰도를 향상시키는 방안을 제시하였다. 또한 기존의 칼만필터 기법에 혁신과정을 추가하여 잡음의 공분산에 대한 자동보정을 통하여 예측의 정확도를 개선하였다. 개발된 모형은 사인형태의 가상 유량자료에 대한 모의실험을 통하여 적응 칼만필터 기법의 예측 정확도를 기존의 칼만필터 기법과 비교하였으며, JE시의 2개 소블록 유량자료에 대한 현장 적용성 평가를 실시하였다. 본 연구의 결과는 관로의 파열에 의한 누수 및 비정상적인 용수사용량에 대한 감시를 통하여 상수관망의 효율적인 운영관리에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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      수돗물의 공급과정에서 발생되는 상수관망의 누수는 소중한 수자원의 손실, 공급에너지의 추가적인 소요 등 사회경제적인 손실을 초래한다. 본 연구에서는 관로 상에 설치되어 실시간으로 ...

      수돗물의 공급과정에서 발생되는 상수관망의 누수는 소중한 수자원의 손실, 공급에너지의 추가적인 소요 등 사회경제적인 손실을 초래한다. 본 연구에서는 관로 상에 설치되어 실시간으로 계측되는 유량자료를 이용하여 누수를 감시하는 모형을 적응 칼만필터 기법을 이용하여 제시하였다. 제안된 누수감시 알고리즘에서는 수돗물 사용량의 시간적 변화와 요일적 변동을 고려함으로써 예측의 신뢰도를 향상시키는 방안을 제시하였다. 또한 기존의 칼만필터 기법에 혁신과정을 추가하여 잡음의 공분산에 대한 자동보정을 통하여 예측의 정확도를 개선하였다. 개발된 모형은 사인형태의 가상 유량자료에 대한 모의실험을 통하여 적응 칼만필터 기법의 예측 정확도를 기존의 칼만필터 기법과 비교하였으며, JE시의 2개 소블록 유량자료에 대한 현장 적용성 평가를 실시하였다. 본 연구의 결과는 관로의 파열에 의한 누수 및 비정상적인 용수사용량에 대한 감시를 통하여 상수관망의 효율적인 운영관리에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Leakage in water distribution system causes social and economic losses by direct water loss into the ground, and additional energy demand for water supply. This research suggests a leak detection model of using adaptive Kalman filtering on real-time data of pipe flow. The proposed model takes into account hourly and daily variations of water demand. In addition, the model’s prediction accuracy is improved by automatically calibrating the covariance of noise through innovation sequence. The adaptive Kalman filtering shows more accurate result than the existing Kalman method for virtual sine flow data. Then, the model is applied to data from two real district metered area in JE city. It is expected that the proposed model can be an effective tool for operating water supply system through detecting burst leakage and abnormal water usage.
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      Leakage in water distribution system causes social and economic losses by direct water loss into the ground, and additional energy demand for water supply. This research suggests a leak detection model of using adaptive Kalman filtering on real-time d...

      Leakage in water distribution system causes social and economic losses by direct water loss into the ground, and additional energy demand for water supply. This research suggests a leak detection model of using adaptive Kalman filtering on real-time data of pipe flow. The proposed model takes into account hourly and daily variations of water demand. In addition, the model’s prediction accuracy is improved by automatically calibrating the covariance of noise through innovation sequence. The adaptive Kalman filtering shows more accurate result than the existing Kalman method for virtual sine flow data. Then, the model is applied to data from two real district metered area in JE city. It is expected that the proposed model can be an effective tool for operating water supply system through detecting burst leakage and abnormal water usage.

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      참고문헌 (Reference)

      1 유철상, "확장 칼만 필터를 이용한 유량자료의 실시간 품질향상: 1. 알고리즘 구축 및 단일지점에의 적용" 한국수자원학회 45 (45): 697-711, 2012

      2 배덕효, "앙상블 칼만필터를 연계한 추계학적 연속형 저류함수모형 (Ⅰ) : - 모형 개발 -" 한국수자원학회 42 (42): 953-961, 2009

      3 하성룡, "급배수관망 누수예측을 위한 확률신경망" 대한상하수도학회 20 (20): 799-811, 2006

      4 Mounce, S. R., "Sensor-fusion of hydraulic data for burst detection and location in a treated water distribution system" 4 (4): 217-229, 2003

      5 Medha, R. K, "On the identification of variances and adaptive Kalman filtering" 15 : 175-184, 1970

      6 Khan, A., "Artificial neural network model for a low cost failure sensor: Performance assessment in pipeline distribution" 1 (1): 27-33, 2005

      7 Kalman, R. E, "A new approach to linear filtering and prediction problems" 82 : 35-45, 1960

      8 Ministry of Environment(MoE)-Korea, "2011 Statistics of Waterworks. Seoul"

      1 유철상, "확장 칼만 필터를 이용한 유량자료의 실시간 품질향상: 1. 알고리즘 구축 및 단일지점에의 적용" 한국수자원학회 45 (45): 697-711, 2012

      2 배덕효, "앙상블 칼만필터를 연계한 추계학적 연속형 저류함수모형 (Ⅰ) : - 모형 개발 -" 한국수자원학회 42 (42): 953-961, 2009

      3 하성룡, "급배수관망 누수예측을 위한 확률신경망" 대한상하수도학회 20 (20): 799-811, 2006

      4 Mounce, S. R., "Sensor-fusion of hydraulic data for burst detection and location in a treated water distribution system" 4 (4): 217-229, 2003

      5 Medha, R. K, "On the identification of variances and adaptive Kalman filtering" 15 : 175-184, 1970

      6 Khan, A., "Artificial neural network model for a low cost failure sensor: Performance assessment in pipeline distribution" 1 (1): 27-33, 2005

      7 Kalman, R. E, "A new approach to linear filtering and prediction problems" 82 : 35-45, 1960

      8 Ministry of Environment(MoE)-Korea, "2011 Statistics of Waterworks. Seoul"

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