인공지능 기반의 스마트파이프 센싱 데이터 관리를 위한 학습시스템 구현 연구
Development of an AI-Based Learning System for Managing Smart Pipe Sensor Data
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
지하관로의 유지 및 관리는 도시 인프라 안전과 직결되는 중요한 과제이다. 본 연구에서는 스마트파이프에 부착된 다양한 센서(광센서, 방식전위센서, 초음파센서)로부터 수집된 데이터를 효율적으로 관리하고 이상 상태를 탐지하기 위해 인공지능 (AI) 기반 학습 시스템을 설계하고 구현하였다. 시스템은 클라우드 서버를 중심으로 설계되었으며, 센서 데이터의 전처리와 이 상탐지를 위해 머신러닝 및비지도 학습 기반의 Anomaly Detection 모델을 적용하였다. 센서 데이터는 웹기반 GUI를통해 시각 화되며, 이상 상태 발생 시 즉각적인 알림을 제공한다. 실험 결과, 제안된 시스템은 기존의 수동 모니터링 방식보다 정확도가 크 게향상되었으며, 지하관로 관리의 효율성과 신뢰성을 높이는 데기여할 수있음을 확인하였다.
Abstract
The maintenance of underground pipelines is critical for urban infrastructure safety. This study proposes an AI-based system to manage and detect anomalies in smart pipe sensor data (optical, cathodic potential, and ultrasonic sensors). Using machine learn- ing, the system processes sensor data and identifies abnormal conditions. Results show improved accuracy over manual monitoring methods, enhancing efficiency and reliability.
참고문헌 (9)
- J. N. Do, "The current status of facility maintenance using advanced technologies", Journal of Nature, Tunnel, and Underground Space, 25(1), pp.73~76 (2023)
- Seoul Institute of Technology, "Introduction to smart monitoring technology for underground pipelines", Journal of Korean Geotechnical Society, 38(1), pp.42~52 (2022)
- J. Y. Choi, "Integrated maintenance system for disaster monitoring of subway structures using FBG sensor", Proceedings of the Korean Society for Structural Maintenance and Inspection Conference, 26(1), pp.75~ (2022)
- J. Y. Choi, "Development of real-time anomaly detection system for SOC facilities using skin sensors and A. I.", Proceedings of the Korean Society for Structural Maintenance and Inspection Conference, 26(2), pp.132~ (2022)
- J. H. Park, "Machine-learning based leakage detection model for smart management of water distribute network", Journal of Next Generation Computing Society, 19(6), pp.103~113 (2023)
- S. H. Oh, "Anomaly detection via pattern dictionary method and atypicality in application", Journal of the Korean Sensor Society, 32(6), pp.481~486 (2023)
- S. H. Yang, "Cloud-based 3D bridge bearing displacement measurement using an IoT sensing system", Proceedings of the Korean Society for Structural Maintenance and Inspection Conference, 25(2), pp.110~110 (2021)
- J. Y. Park, "A scalable framework for ambient bridge monitoring using IoT sensor and cloud computing", Proceedings of the Korean Society for Structural Maintenance and Inspection Conference, 27(2), pp.89~ (2023)
- H. J. Kim, "A cloud service architecture for companion robot simulation", Journal of Korea IT Policy and Management Society, 14(1), pp.2785~2791 (2022)