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초록

상수도시스템에서는 적수 및 누수와 같은 다양한 수리 및 수질적 비정상상황이 발생한다. 이를 방지하거나 빠르게 복구하기 위하여 다양한 계측기에서 얻어지는 데이터를 통해 사고를 예상하고 탐지한다. 하지만 대표적인 수리학적 비정상상황인 누수의 경우 직접적인 탐사를 수행하지 않는다면 발견되기 어렵다. 그 중 미신고 파열누수의 경우 육안식별이 어렵기 때문에 가장 많은 누수를 차지하게 되며 이는 곧 큰 경제적 손실로 이어진다. 직접적인 탐사의 경우 전문인력 확보 등 현장의 여건 등 여러 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 검보정이 완료된 상수도관망 수리모형(EPANET)의 수리해석결과 데이터를 학습데이터로 사용하고 Deep neural network 알고리즘을 활용하여 누수규모 및 누수위치에 대한 누수탐사를 수행하였다. 누수탐사 수행을 위해 모의 누수 사고데이터를 생성하였으며 누수규모, 위치 등 다양한 시나리오를 고려하였다. 또한, 최적의 누수 탐지 성능을 위해 관망의 크기, 계측기의 종류, 개수, 위치에 따른 탐지성능을 분석하였다.

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