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Estimating Non-revenue Water Ratio Using ANN based on PCA with Data Normalization in Water Distribution Systems
데이터 정규화 및 주성분 분석 기반의 인공신경망을 이용한 상수관망 내 무수율의 추정
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- 발행기관
- 위기관리 이론과 실천 바로가기
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- 간행물
- 한국위기관리논집 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제14권 제3호 (2018.03)바로가기
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- 페이지
- pp.103-118
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A326958
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원문정보
초록
- 영어
- The non-revenue water (NRW) ratio in water distribution systems is an index of the loss of water supply caused by pipe burst, operational loss and physical factors. NRW ratio is a comparative index for city, province and DMA (district metering area) in the domestic water supply maintenance project. An investigation of the factors affecting the NRW as well as its estimation have become increasingly important in an economic sense. In this study, PCA (principal component analysis) and ANN (artificial neural network) are used as statistical methods to estimate the NRW ratio. The normalized data were obtained through the Z-score method, and then the PCA-ANN model was constructed for the NRW ratio estimation. Accuracy assessment was performed to compare the observed NRW ratio with the estimated ratio from the ANN model. The results show that the PCA-ANN model is more accurate than the single ANN and the estimation results differ by the number of neurons in the hidden layer of ANN. As for the six independent variables used in this study, the accuracy of NRW ratio prediction was found highest when 12 neurons were used.
- 한국어
- 상수관망 내 무수율은 관로의 파손, 운영 손실, 물리적 요소 등에 의해 발생하는 수도공급량에 대한 손실 비율을 나타낸다. 국내에서 시행하는 관망정비사업, 유수율 제고 사업에 있어서 무수율은 시⋅ 도 및 소블록에 대한 비교 지표로써 무수율에 영향을 주는 인자의 발굴 및 무수율 추정기법에 대한 연구는 수도공급시설의 경제성과 연관되어 점차 중요해지고 있다. 본 연구에서는 무수율 추정하기 위한 방법으로 통계분석 기법 중 주성분 분석(PCA), 인공신경망(ANN)을 이용하여 무수율을 추정하 였다. 연구를 위하여 상수관망 주요 영향인자에 대한 데이터를 수집하였고, Z-score방법을 통하여 데이터를 정규화 한 후 PCA-ANN 모형에 적용하여 무수율을 추정하였다. 무수율 모의 결과와 실측 무수율을 비교하기 위하여 정확도 평가를 수행하였다. 연구결과 무수율 예측에 있어 PCA-ANN기법 이 원데이터를 이용하여 ANN을 단독으로 모의하는 조건보다 정확도가 높은 것으로 나타났다. 또한 ANN 모형 구축시 은닉층 내의 뉴런수에 따라 추정결과가 상이하며 본 연구에서 사용된 6개의 독립 변수에 대하여, 12개의 뉴런을 이용한 조건에서 무수율 예측정확도가 높은 것으로 나타났다.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 접근 방법
1. 무수율 추정을 위한 인공신경망 이론
2. 주성분 분석을 통한 데이터 변환
3. Z-score를 이용한 데이터 정규화
4. 추정결과의 정확도 검증
5. 연구 방법
Ⅲ. 적용 대상
1. 대상지역의 상수도 현황
2. 무수율 추정인자의 선정
3. 방법 적용 데이터
Ⅳ. 적용 및 결과 분석
1. 방법 적용
2. 시뮬레이션 모형 구축
3. 인공신경망을 이용한 무수율 모의 결과
Ⅴ. 결론
References
국문초록
키워드
인공신경망 무수율 주성분 분석 데이터 정규화 상수관망 artificial neural network non-revenue water ratio principal component analysis data normalization water distribution systems저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 위기관리 이론과 실천 [Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 사회과학>행정학
- 소개
- 위기관리 이론과 실천(Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis; CEM-TP)은 위기관리에 관한 제 학문분야간 협동적 연구 공동체(Research Network)로서 전통적 안보 위기, 재난 위기(자연재난, 인위재난), 국가핵심기반 위기 등에 관한 제학문적 연구를 촉진하고 제 학문분야 연구자간 협력의 토대를 구축하기 위하여 위기관리 이론과 실천 편집위원회 구성이 완료된 2005년 2월 14일에 설립되었다. 현재 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)에 참여하고 있는 연구자들의 학문 분야는 행정학, 사회학, 정치외교학, 신문방송학, 사회복지학, 법학, 심리학, 정보학, 지리학, 경찰행정학, 소방행정학, 경호학, 토목공학, 건축학, 의학, 간호학, 보건학, 기상학, 안전공학, 전산학, 지역개발학 등이 있으며, 따라서 한국의 위기관리 연구를 가장 폭 넓게 반영하고 있는 연구 공동체라 할 수 있다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 조직으로는 편집위원회가 있으며, 편집위원회가 본 연구 공동체를 대표하고 있다. 따라서 위기관리 이론과 실천의 각종 연구 및 출판 활동은 편집위원회가 맡고 있으며, 현재 편집위원회는 46명의 위원으로 구성되어 있다. 또한 편집위원회는 위기관리의 제학문적 연구를 촉진하고 연구자간 협력을 위한 학술지로 <한국위기관리논집>을 발행한다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 회원은 개인회원과 기관회원으로 구분된다. 개인회원은 본 회의 설립 목적과 취지에 찬동하는 위기관리 연구자 및 실무자로 구성되고, 기관회원은 위기관리 연구 및 실무에 관련된 정부기관, 연구기관, 대학도서관 등으로 구성된다
간행물
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- 간행물명
- 한국위기관리논집 [Crisisonomy]
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2466-1198
- eISSN
- 2466-1201
- 수록기간
- 2005~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 350 DDC 351
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