군집분석을 활용한 수질 기반 상수관망 중점관리지역 결정 :Decision of Water Quality Related Priority Control District Metered Area for Water Distribution Networks Using Cluster Analysis

문기훈

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자료유형: 학위논문

저자정보: 문기훈 (수원대학교 )

지도교수: 유도근

발행연도: 2023

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이용수4

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2023

상수도관망 내 수질사고 저감을 위한 수질중점관리지역 설정 방법론의 결과 비교

문기훈 , 이승연 , 온병헌 외 3명 대한토목학회 학술대회 2023.10 학술대회자료

군집분석을 활용한 수질 기반 상수관망 중점관리지역 결정

문기훈 토목공학과 2023.01 학위논문

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A zoning methodology such as district metered areas (DMAs) is being applied for stable maintenance of the water supply network system in normal and abnormal situations. Management and evaluation by existing DMAs are generally aimed at stable management of water quantity and pressure, so water quality factors such as reduction of water age, proper management of residual chlorine, and reduction of civil complaints on water quality It can be said that the methodology for achieving the direct effect of is limited. In this study, a methodology for determining and prioritizing water quality-centered management areas for stable water quality management and responding to large-scale water supply accidents in the water supply network in Korea was proposed. Deriving evaluation factors by utilizing various GIS-based water quality-related formal (water quality measurement data, pipeline data, etc.) and atypical (water quality complaints, etc.), and comprehensive importance evaluation using machine learning technique based on clustering analysis. The proposed methodology was actually applied to metropolitan city A in Korea to derive evaluation results for all districts and analyze the results. It is judged that the data-based designation methodology of water supply network priority management area presented in this study can be used as a decision-making tool that can improve the accuracy and reliability of water supply network operation and management by water service providers.

1. 서 론 1
1.1 연구배경 및 목적 1
1.2 연구내용 및 구성 4
2. 문헌 연구 6
2.1 DMAs의 분할과 설계 6
2.2 상수도시스템 수질 피해저감 및 노후도 평가 연구 동향 9
2.2.1 상수도시스템 수질 피해저감 9
2.2.2 상수도시스템 노후도 평가 10
2.2.3 수질 중점관리지역 선정 12
2.3 위험도 분류를 위한 머신러닝 기법 활용 14
3. 상수도시스템 누수·수질 사고 군집화 16
3.1 데이터 분류를 위한 인자 데이터 선택 16
3.1.1 누수 및 수질 피해 민원 데이터 20
3.1.2 상수도관망 노후도 22
3.1.3 수질 및 누수피해 취약도 25
3.1.4 수질관리기준 위반 인자 27
3.2 위험도 분류를 위한 머신러닝 기법 적용 28
3.2.1 입력 데이터 전처리 및 소블록 데이터 입력 30
3.2.3 중심기반 군집기법(K-means) 31
3.2.4 밀도기반 군집분석(DBSCAN) 33
3.2.2 계층적 군집분석(Hirerchical Clustering) 34
3.2.5 분포기분 군집분석(Gaussian Mixture Model) 35
3.3 군집화 결과 데이터 분석 방안 37
3.3.1 군집화 결과 도출 37
3.3.2 군집화 결과 데이터 시각화 37
4. 적용 및 토의 38
4.1 적용대상지역 현황 38
4.2 군집 기법에 따른 군집화 결과 분석 42
4.2.1 중심기반 군집분석 기법 적용 결과 44
4.2.2 밀도기반 군집분석 기법 적용 결과 49
4.2.3 계층적 군집분석 기법 적용 결과 54
4.2.4 분포기반 군집분석 기법 적용 결과 60
4.3 선행연구 결과와의 비교 및 평가 64
4.3.1 A시 상수도관망 중점관리지역 64
4.3.2 AHP기반 가중치 적용 결과 65
5. 결 론 70
참고 문헌 72
ABSTRACT 76

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