Multivariate Outlier Removing for the Risk Prediction of Gas Leakage based Methane Gas

홍고르출; 김미혜

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자료유형: 학술저널

저자정보: 홍고르출 (충북대학교) 김미혜 (충북대학교)

저널정보: 한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제11권 제12호

발행연도: 2020.1

수록면: 23 - 30 (8page)

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본 연구에서는, 천연가스(NG) 데이터와 가스 관련 환경 요소 간의 관계를 기계학습 알고리즘을 사용하여 가스 누출 데이터를 직접 측정하지 않고 가스 누출 위험 수준을 예측하였다. 이번 연구는 서버가 제공하는 오픈 데이터인 IoT 기반 원격 제어 피카로(Picarro) 가스 센서 사양을 기반으로 사용했다. 천연 가스는 공기 중으로 누출이 되며, 대기 오염, 환경, 그리고 건강에 큰 문제가 된다. 본 연구에서 제안하는 방법은 천연 가스의 누출 위험 예측을 위한 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류 기반 다변량 특이치 제거 방법이다. 비지도 k-평균 클러스터링 후에 실험 데이터 집합은 불균형 데이터이다. 따라서 우리는 제안된 모델이 중간과 높은 위험 수준을 가장 잘 예측할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이 경우 각 분류 모델에 대한 수신자 조작 특성(ROC) 곡선, 정확도, 평균 표준 오차(MSE)를 비교했다. 실험 결과로 정확도, 수신자 조작 특성의 곡선 아래 영역(AUC, Area Under the ROC Curve), MSE가 각각 MOL_RF의 경우 99.71%, 99.57%, 및 0.0016의 결과 값을 얻었다.

#Natural #Gas #Leak prediction #Random Forest #Multivariate Outlier Detection #LN transform

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

Z. D. Weller / 2019 / An open source algorithm to detect natural gas leaks from mobile methane survey data / PLOS ONE 14(2):e0212287

V. N. Vapnik / 1995 / The nature of statistical learning theory / Springer

Joseph C. von Fischer / 2017 / Rapid, Vehicle-Based Identification of Location and Magnitude of Urban Natural Gas Pipeline Leaks / Environmental Science & Technology 51(7):4091~4099

Puning Xue / 2020 / Machine learning-based leakage fault detection for district heating networks / Energy and Buildings 223:110161

주용민 / 2018 / 안전모 장착용 가스 누출 경보 IoT 시스템 설계 및 구현 / 한국전자통신학회 논문지 13(6):1411~1416

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