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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

조우승 (충남대학교, 忠南大學校 大學院)

지도교수
이규철
발행연도
2015
저작권
충남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수3

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

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efficiencies of all elements in the water network.
The basic elements of the Smart Water Grid is AMR (Automatic Meter Reading). AMR consists of a one-way real time network with field sensors, measurement and control devices that remotely and continuously monitor and diagnose problems in the water system. Smart water meters can monitor some key parameters such as flow, pressure, temperature, quality, consumption, and energy usage. The information gathered by these meters is wirelessly transmitted to a tower, which then transmits this information to a utility company.
A lot of research has arisen to leak detection utilizing AMR. According to statistics waterworks, 10% of the total supply occurred leaks annually. The amount of leakage has caused a loss of about 5,100 billion won in 2012. Because leak detection is a very important task.
A block system is defined as a discrete area of a water distribution network. It is usually created by closing boundary valves so that it remains flexible to changing demands. However, a block system can also be created by permanently disconnecting pipes to neighboring areas. Water flowing into and out of the block system is metered and flows are periodically analyzed in order to monitor the level of leakage.
Leak detection systems at block system detected leakage through the batch processing. Since the system detects leak through batch process, it is not possible to find a leak in real time. Leak detection method of the proposed study was to design a Statement for detecting leaks in real time using the CEP (Complex Event Processing).
In addition, if not collected flow data due to the failure of the meter or broken a network of remote meter reading system, there is a problem that as the estimated leak amount. This study raise accuracy in estimating the amount of leakage using the machine learning.

목차

제 1 장 서 론 1
1.1 연구 배경 및 목적 1
1.2 논문 구성 8
제 2 장 관련 연구 9
2.1 DDS(Data Distribute Service) 9
2.2 CEP(Complex Event Processing) 10
2.3 기계학습(Machine Learning) 12
2.4 Remote monitoring and smart sensing for water meter system and leakage detection 13
2.5 Development of management techniques to prevent leaks and to monitor individual water use for block systems of water-supply networks 14
2.6 Water Distribution System Monitoring and Decision Support Using a Wireless Sensor Network 16
2.7 본 연구의 차별성 17
제 3 장 유량 데이터 수집을 위한 DDS 어댑터 설계 19
3.1 유량 데이터/미 수집 이벤트 수집 19
3.2 데이터/이벤트 토픽 명세 20
3.3 데이터 토픽을 CEP Event type 객체로 변환 및 수집 22
3.4 데이터 토픽을 Cassandra에 저장 23
제 4 장 기계학습 기반의 유량 예측 방법 26
4.1 미 수집 이벤트 발생시 유량 예측 과정 26
4.1.1 일괄 처리 과정 27
4.1.2 스트림 처리 과정 29
제 5 장 CEP기반의 블록 누수 탐지 31
5.1 누수 이벤트 패턴 정의 31
5.2 누수 패턴을 발견하기 위한 Statement 설계 32
5.3 예측 유량을 반영하는 Statement 설계 35
제 6 장 데모 및 성능 평가 37
6.1 데모 및 성능평가 환경 37
6.2 학습 데이터 및 유량 데이터 38
6.3 데모 38
6.3.1 누수가 발생하였으며, 모든 유량을 정상적으로 수집한 경우 39
6.3.2 누수가 발생하지 않았으며, 미 수집 유량이 발생한 경우 40
6.3.3 누수가 발생하였으며, 미 수집 유량이 발생한 경우 40
6.3.4 데모 검증 결과 41
6.4 지연시간 성능 평가 42
6.4.1 예측 유량을 반영한 누수 탐지 성능 평가 43
6.5 누수 탐지 성능 평과 결과 44
6.5.1 예측 정확도 평가 45
제 7 장 결론 및 향후 연구 47
참고 문헌 49
ABSTRACT 51

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