누수 잡음 크기 스펙트럼을 이용한 SVM 기반의 상수관로 누수 감지 및 분류

초록

기존의 상수관로 누수 감지 방법은 누수 현장에서 전문가의 판단이 필요로 하였다. 누수 문제로 인해 다양한 비용과 상당한 연간 손실이 발생했습니다.이로 인해 누수 감지 시간과 비용 절감을 위해 전문가 기반의 누수 감지에서 센서 기반의 누수 감지의 수요가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서 상수관로에 설치된 누수 감지 센서로 수집한 누수 감지 데이터를 이용해 데이터의 클래스를 분류하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 SVM 알고리즘 기반으로 데이터를 총 5개의 클래스로 분류한다. SVM 모델에서 사용한 특징으로는 10 Hz~5,120 Hz 대역의 주파수 스펙트럼 밀도이다. 모델 훈련과 평가를 위해 사용된 데이터는 AI Hub에서 제공하는 ‘상하수도 데이터(상수관로 누수 감지)’이며 데이터를 랜덤으로 추출하여 총 50번의 SVM 모델 훈련을 진행하였다. 최종 모델의 성능 50개 모델의 평균으로 계산하였고 그 결과 accuracy는 0.8478, F1 score는 0.8099, MCC는 0.7986이다.

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