논문 상세보기
pp.181-194
본 연구는 막대한 초기 투자비용으로 인해 스마트미터의 전면 도입이 어려운 국내 상수도 운영 여건을 고려하여, 부분 계측 데이터만을 활용한 소블록 (DMA) 물 사용량 추정 기법과 효율적인 누수 감시 전략을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 실제 운영 중인 6개 DMA의 고해상도 자료를 활용하여 수량수지 기반 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하고, 설치 시나리오별 성능을 정량적으로 평가하였다. 물 사용량 추정 정확도 분석 결과, 전체 유량 변동성을 주도하는 대수용가를 우선 계측하고 일반 수용가에 대해 층화 추출을 적용하는 방식이 가장 우수한 성능을 보였다. 특히 설치율 10% 수준에서도 기존 무작위 방식 대비 추정 성능이 크게 개선되어 평균 절대 비율 오차(MAPE) 약 10% 내외로 저감됨을 확인하였다. 누수 감지 성능 평가는 오경보율을 1% 이하로 통제한 조건에서 전일(All-day) 감시와 야간최소유량(MNF) 시간대 감시를 비교하였다. 그 결과 MNF 시간대에서 는 설치율 30%만으로도 평균 유량 대비 약 10% 누수를(시뮬레이션 조건에서) 100% 감지할 수 있었으며, 6∼8% 수준의 미세 누수 또한 80% 이상의 확률로 감지 가능함을 확인하였다. 결론적으로 예산 제약 하에서의 스마트미터 도입은 대수용가 중심의 우선순위 선정과 MNF 시간대 데이터 기반 집중 분석 체계 구축이 핵심이며, 본 연구 결과는 단계적 스마트 관망관리(SWM) 사업 추진을 위한 실무적 가이드라인을 제공한다.
This study proposes an optimal method for estimating water demand in District Metered Areas (DMAs) and an efficient leakage monitoring strategy using partial metering data, reflecting the Korean water utility context where full deployment of smart meters is often constrained by high initial costs. Water balance–based Monte Carlo simulations were conducted using high-resolution data from six operating DMAs to quantitatively evaluate various installation scenarios. The results showed that prioritizing large consumers—who dominate total flow variability—and applying stratified sampling to regular consumers achieved the best demand estimation performance. Notably, even with a 10% installation rate, the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) was reduced to approximately 10%, significantly outperforming conventional random sampling. Leak detection performance was assessed by comparing all-day monitoring with Minimum Night Flow (MNF) monitoring under a false alarm rate (FAR) controlled at 1% or lower. During the MNF window, a 30% installation rate was sufficient to achieve a 100% detection rate for leaks exceeding 10% of the average flow (in the simulation), while micro-leaks of 6–8% were detected with a probability greater than 80%. In conclusion, cost-effective smart meter deployment should prioritize large consumers and establish an MNF-based intensive analysis framework. The findings provide practical guidelines to support phased implementation of Smart Water Management (SWM).
ABSTRACT
1. 서 론
2. 연구방법
2.1 대상지역 및 데이터 수집 현황
2.2 데이터 전처리 및 시간별 소블록 물 사용량 선정
2.3 스마트미터 설치 시나리오 및 소블록 사용량 추정
3. 결과 및 고찰
3.1 데이터 품질 분석 및 분석 데이터셋 확정
3.2 기준 수요량 구축 및 모집단 특성 분석
4. 결 론
References
