상수관망의 누수는 수자원 손실 및 시설물 피해의 주요 원인으로, 효과적인 탐지를 위해 다양한 기술이 개발되고 있다. 본 연구는 실제 상수도 누수 사례를 대상으로 청음 데이터를 수집하고, 주파수 및 청각 기반 음향 특징을 추출하여 비지도 학습 기반의 이상 감지 모델을 적용함으로써 누수음을 탐지하는 기법을 제안한다. 청음 신호에 대해 푸리에 변환과 멜 주파수 켑스트럼 계수(MFCC)를 적용하여 총 86개의 음향 특징을 구성하였으며, 랜덤 포레스트를 통해 주요 변수 6개를 선정하였다. 거리 기반 군집 분석을 통해 정상 소음 분포를 구성하고, Isolation Forest 및 Autoencoder 알고리즘을 활용하여 이상 음향을 판별하였다. 비지도 모델에 의해 탐지된 이상 지점이 실제 현장 판단과 부합함을 확인하였다. 정량적 기준 기반의 이상 탐지 결과가 실제 누수 지점과 일관성을 보였다. 본 연구는 실무 적용 가능한 비지도 이상 탐지 접근법을 제시함으로써, 기존 라벨 의존 탐지 방식의 한계를 보완할 수 있음을 시사한다.

본 논문의 목적은 건축물을 드론으로 계측하여 드론의 비행 및 촬영 변수에 따른 계측 정확도를 분석하는 것이다. 드론의 비 행 및 촬영 변수는 비행고도 3가지(50m, 60m, 70m), 중복도 4가지(60%/60%, 60%/80%, 80%/60%, 80%/80%), 카메라 각도 2가지(45°, 90°), 속도 2가지(2m/s, 최고속도)이며, 총 48번을 계측하였다. 드론으로 계측하여 얻은 3D 데이터와 실제 건축물의 길이를 비교하였으 며, 드론의 비행 속도가 느릴수록 정확도가 높게 나타났다.