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pp.515-528
본 연구에서는 도시 배수관망에서 제한된 센서 자원으로 침수 대응 성능을 향상시키기 위한 NSGA-II 기반 수위 센서 최적 배치 프레임워크를 제안하였다. 연구 대상지의 검⋅보정된 EPA-SWMM 모형을 기반으로, 실제 종관기상관측소의 강우 자료로부터 33개의 집중호우 시나리오를 구성하여 노드별 수위비(Depth Ratio)를 산정하고, 관망의 수리적 이질성과 침수 취약성을 정량적으로 분석하였다. 비관측 지점의 단기 수위를 예측하기 위해 Ridge 회귀모형을 적용하였으며, 예측 성능은 선행예측시간(Δt = 5–30분)에 대해 sMAPE와 Accuracy로 평가하였다. NSGA-II를 통해 532개 후보 노드를 탐색 공간으로 설정하여 센서 수(k=1–5)와 위치 조합을 동시에 최적화한 결과, 센서 수가 1개에서 3개로 증가할 때 예측 정확도가 크게 향상되었고, k ≥ 4에서는 정보 포화로 인해 개선 폭이 제한적임이 확인되었다. 또한 도출된 최적 조합은 다양한 Δt 조건에서도 sMAPE ≤ 0.35, Accuracy ≥ 0.998 수준의 안정된 성능을 유지하여 시간적 강건성을 보였다. 본 연구는 센서의 개수와 위치를 동시에 고려하는 정량적 배치 기준을 제시함으로써, 도시 배수관망에서 저비용⋅고효율의 모니터링 체계 구축, 조기 침수 감지 인프라 설계, 및 실시간 도시침수 대응 체계 고도화에 실질적 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
This study proposes an NSGA-II–based optimal placement framework for water-level sensors to enhance flood-response capability in urban drainage networks under limited monitoring resources. A calibrated EPA-SWMM model of the study area was used to simulate hydrodynamic responses for 33 heavy rainfall scenarios constructed from 1-min observational rainfall data. Node-wise depth ratio metrics were computed to characterize hydraulic heterogeneity and identify flood-prone locations. Short-term water levels at unmonitored nodes were predicted using a Ridge regression model, and prediction performance was evaluated using sMAPE and Accuracy across multiple lead times (Δt = 5–30 min). The NSGA-II algorithm explored the entire set of 532 candidate nodes to simultaneously optimize the number and spatial configuration of sensors (k = 1–5). The results show that prediction accuracy improved substantially when the number of sensors increased from 1 to 3, whereas additional sensors (k ≥ 4) resulted in diminishing marginal gains due to information saturation. The optimal sensor configurations consistently maintained sMAPE ≤ 0.35 and Accuracy ≥ 0.998 across all lead times, demonstrating the temporal robustness of the proposed framework. Overall, the study provides a quantitative and scalable methodology for determining both the number and placement of sensors, offering practical guidance for developing low-cost, high-efficiency monitoring systems, early flood detection strategies, and real-time urban drainage management frameworks.
ABSTRACT
1. 서 론
2. 연구방법
2.1 연구 개요 및 프레임워크
2.2 강우사상 선정 및 도시유출 시뮬레이션 구성
2.3 Ridge 회귀 기반 단기 수위 예측
2.4 NSGA-II 기반 센서 배치 최적화
3. 연구결과
3.1 도시 배수관망의 수문 응답 특성
3.2 NSGA-II 기반 센서 최적 배치 결과
4. 결 론
사 사
References
