스마트 수도미터 계측 데이터 품질관리 기술 개발

이상호; 이주영; 윤정환

doi:10.5762/KAIS.2023.24.1.570

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이상호 (국민대학교) 이주영 (국민대학교) 윤정환 (뉴컨)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제24권 제1호

발행연도: 2023.1

수록면: 570 - 580 (11page)

DOI: 10.5762/KAIS.2023.24.1.570

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최근 전 세계적으로 스마트시티가 추진되고 있으며 이를 위한 스마트 물관리 기술의 개발이 진행 중이다. 스마트 수도미터는 이러한 스마트시티 물관리를 위한 핵심적인 요소로서 실시간 물 사용량 데이터를 수집하여 제공함으로써 물 수요관리와 누수 탐지 등을 위한 정보를 확보할 수 있도록 한다. 그러나 스마트 수도미터에서 수집된 데이터는 각종 오류가 포함될 수 있어 이를 보정하기 위한 전처리가 필수적이다. 따라서, 본 연구에서는 스마트 수도미터에서 수집되는 데이터를 자동으로 전처리하여 품질을 향상시키고, 이를 활용하여 물 사용량 패턴을 분석하고 예측하기 위한 모델을 개발하고자 하였다. 연구를 위하여 실제 스마트 수도미터에서 수집된 원본 데이터를 활용하였으며, 오류 유형을 정의하고 각각에 대한 처리 방법을 개발하여 적용하였다. 물 사용량 패턴 분석을 위해서는 군집분석과 시계열 분해, LSTM(Iong Short Term Memory, 이하 LSTM)과 XGBoost (eXtreme Gradinet Boosting, 이하 XGBoost)모델 등을 적용한 후 그 타당성과 정확도를 분석하였다. 연구 결과 다양한 유형을 가지는 수집 데이터의 오류를 자동적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 개발하여 물 사용량 패턴분석에 활용할 수 있는 품질의 데이터 셋을 만들 수 있었다. 물 사용량 패턴분석의 경우 노이즈 성분을 제거하고 주기적 성분만 XGBoost 모델을 이용하여 학습시킨 경우가 가장 낮은 RMSE(Root Mean Squared Error, 이하 RMSE) 값을 나타내어 가장 성능이 좋은 것으로 판단되었다.

#Smart City #Smart Water Meter #Data #Preprocessing #Quality Management #Deep Learning

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Matt Hamblen, Just what IS a smart city?, Available From: https://www.computerworld.com (accessed Nov. 11, 2022)

McLaren, Duncan; Agyeman, Julian, “Sharing Cities: A Case for Truly Smart and Sustainable Cities”, MIT Press. 2015, ISBN 9780262029728.

Boyd Cohen, The 3 Generations Of Smart Cities, Available From: https://fastcompany.com (accessed Nov. 11, 2022)

Peris-Ortiz, Marta; Bennett, Dag R.; Yabar, Diana Perez-Bustamante, Sustainable Smart Cities: Creating Spaces for Technological, Social and Business Development, Springer, 2016, ISBN 9783319408958.

Allied Market Research, Smart Cities Market by Component (Hardware, Software, and Service) and Functional Area (Smart Infrastructure, Smart Governance and Smart Education, Smart Energy, Smart Mobility, Smart Healthcare, Smart Buildings, and Others): Globa

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