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Poster Session Ⅲ : ICT Convergence & Network / IT Fusion Technologies etc
Aging prediction AI model for digital twin-based smart pipe integrated management system
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- The 8th International Conference on Next Generation Computing 2022 (2022.10)바로가기
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- 페이지
- pp.314-315
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A419810
원문정보
초록
- 영어
- Approximately 40% of underground water and sewage pipes in Korea are more than 20 years old. Consequently, potential accidents related to water drainage systems are to be expected. In this study, using a special machine learning method that employs various available data, we developed a system that receives and analyzes data in smart pipes called the "digital twin-based smart pipe integrated management system" (DTMS-IM). This system presents an integrated approach for the efficient operation and monitoring of water pipes, allowing the innovative operation of groundwater pipes through smart decision-making. We trained the model using these data. This well-trained model has become able to predict the aging level of pipes. Similar artificial intelligence prediction models, widely used in various industrial applications, are also discussed.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. DTMS-IM
III. A SPECIAL MACHINE LEARNING PREDICTION-BASED MODEL FOR DTMS-IM
IV. CONCLUSION
REFERENCES
키워드
Artificial Intelligence Machine Learning DTMS-IM Smart Pipe Digital Twin.저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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