상수도 배관에서 누수 또는 이상을 감지하는 기계학습 및 인공신경망 분류 모델에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 누수음 데이터는 시간과 환경에 따라 계속 변동하기 때문에, 입력 데이터의 변화에도 일정 수준 이상의 분류 성능을 유지하는 분류 모델을 찾는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 모델 선택과 초매개변수 조정보다 데이터 전처리 방법이 분류 성능 향상에 더 큰 영향을 미친다는 점에 주목했다. 변동성이 큰 누수음의 특징을 효과적으로 추출하기 위해 푸리에 변환 및 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)를 사용하였으며, 일부 정보가 중복될 가능성을 고려하여 다중공선성에 덜 민감한 트리 기반 모델을 사용해 누수음의 분류 성능을 평가했다. 연구 결과, 푸리에 변환과 MFCC를 결합한 데이터 세트를 사용했을 때 LightGBM 모델의 분류 정확도가 84.62%로 나타났으며, 각각의 전처리 방법을 단독으로 사용했을 때보다 더 높은 성능을 달성하였다. 이 결과는 두 전처리 방법의 상호 보완적 특성이 분류 성능 향상에 기여했음을 입증하며, 상수도 관망 누수 탐지 시스템 개발에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.

Gate valves are hydraulic components used to shut-off the water flow in water distribution systems. Gate valves may fail owing to various aspects such as leakage through seats, wearing of packing, and corrosion. Because it is considerably challenging to detect valve malfunctioning until the operator identifies a significant fault, failure of the gate valve may lead to a severe accident event associated with water distribution systems. In this study, we proposed a methodology to diagnose the faults of gate valves. To measure the pressure difference across a gate valve, two pressure transducers were installed before and after the gate valve in a pilot-scaled water distribution system. The obtained time-series pressure difference data were analyzed using a machine learning algorithm to diagnose faults. The validation of whether the flow rate of the pipeline can be predicted based on the pressure difference between the upstream and downstream sides of the valve was also performed.

백두산은 정상부에 천지가 존재하는 잠재적인 활화산으로 최근 화산활동 분화와 관련된 화산이류 발생가능성에 대한 우려가 높아지고 있다. 본 연구에서는 백두산 정상부의 칼데라 호수 지점의 분화를 가정한 화산이류의 모델링을 수행하였다. LAHARZ를 적용한 본 연구는 다른 해상도의 수치지형모형을 구동모형의 매개변수를 변화시키며 분화로 야기된 다양한 상황의 화산이류 발생 영향을 검토하였다. 매개변수의 민감도 해석은 움푹 패인 곳(sink)을 정의하는 한계치와 수치지형모형의 해상도가 화산이류의 모델링 결과에 주는 영향이 제한적이라는 결과를 보여주었고, 하천격자의 도출을 위한 한계치와 수치모형의 해상도는 하천격자의 공간적 분포에 상대적으로 민감한 결과를 보여주었다. 또한 LAHARZ가 가지고 있는 문제가 흐름 발생 알고리즘 자체의 한계에 기인하는 것을 확인하였다. 한편, 상이한 수치지형 모형의 해상도가 화산이류의 최종 모델링결과에 미치는 영향은 제한적으로 나타났다.