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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,195 - 1,199 (5page)
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Water leakage in the water supply system occurs because of aging infrastructure and inadequate management, becoming a significant problem that leads to economic losses and environmental impacts worldwide. The purpose of this study is to provide a water pipe leak classification model based on Artificial Intelligence algorithms for detecting water leaks promptly. Both the leak detection dataset provided by AI HUB and four Artificial Intelligence algorithms, such as Logistic Regression (LR), K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest (RF), and Multi-Layer Perceptron (MLP) algorithms, were considered for developing a water pipe leak detection model. Most of the features in the leak detection dataset with unique characteristics that easily distinguish the leak type are removed when the dataset is used to train the Artificial Intelligence-based water pipe leak classification model. Several normalization methods are additionally utilized because the selected features have large magnitudes of value. It was observed that the KNN-based water pipe leak detection model without a normalization method on the selected features in the leak detection dataset achieved the best Macro accuracy as well as the best Macro F1-score.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 전처리 및 데이터 세트 구성
Ⅲ. 인공지능 알고리즘 및 성능 평가 지표
Ⅳ. 수도관 누수 탐지 모델 성능 결과 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
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