[한국기술뉴스] 인천대학교 컴퓨터공학부 김지범 교수 연구팀은 수도 관망 내 누수의 심각도를 파악하는 AI 기반 누수 모니터링 장치를 개발했다. 개발된 기술은 인천대학교 산학협력단을 통해 2020년 11월 04일 특허를 출원(출원번호 제1020200138884호)했다. 특허 명칭은 '수도 관망 내에서의 누수 심각도 여부를 모니터링하는 인공지능 기반의 누수 모니터링 장치 및 그 동작 방법’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다.

[기자]

우리가 일상생활에서 사용하는 물은 수도관으로부터 공급됩니다. 수도관은 물의 공급을 위해 사용하는 관으로 땅속에 수많은 수도관이 매설되어 있습니다. 지하에 있는 수도관은 동결이나 압력에 의해 파손될 위험이 있습니다. 수도관이 파손될 경우 오염물이 유입될 수 있으며, 누수로 인한 경제적 손실을 발생시킵니다. 현재는 수도관망 내부에 여러 센서를 설치해 내부 파손을 감지하고 있습니다. 하지만, 현재 사용하고 있는 누수 감지 방식은 해당 수도관이 얼마큼 심각하게 누수되는지 알려주지 않고 있습니다. 그로인해 보수가 필요한 수도관에 대한 우선순위를 매기기 어려워 효율성을 떨어뜨리는 문제가 있습니다.

인천대학교 김지범 교수 연구팀은 인공지능을 기반으로 수도관의 누수 심각도를 알려주는 장치를 개발했습니다.

본 장치는 수도관망 내의 센서들에서 수집된 센싱값을 활용하여 시공간 (spatio-temporal) 정보를 이용한 (2차원) 행렬이 생성되며, 생성된 행렬로부터 CNN 모델을 사용하여 누수 심각도 여부를 판단합니다. 우선, 센서 데이터에 따른 누수 심각도를 학습시키기 위한 데이터를 입력합니다. n개의 누수 감지 센서들로부터 k개의 시간 간격으로 측정된 데이터를 (n, k) 행렬 데이터와 N개의 누수 심각도 등급을 한 쌍으로 하여 학습 데이터로 사용합니다. 그런 다음 N개의 누수 심각도 등급을 N차원 원-핫 벡터로 데이터를 저장합니다. (n, k) 행렬 데이터를 학습된 CNN 모델에 입력하여 특징을 추출하며, 추출된 특징을 학습된 분류기에 넣어 누수 심각도를 판단합니다. 학습이 완료된 장치에 실제 데이터를 입력할 경우 매우 안정 상태부터 매우 심각 상태까지 5까지 단계로 수도관의 누수 정도를 분류합니다.

본 장치를 이용할 경우 여러 개의 수도관으로 이루어진 수도관망에 대한 누수 정도를 손쉽게 파악할 수 있습니다. 본 기술을 활용하면 보수가 필요한 수도관을 보수가 필요한 단계에 맞춰 파악할 수 있어, 효율적인 수자원 관리가 가능해 누수로 인한 경제적 손실을 최소화하고 시민에게 안전하게 사용할 수 있는 물을 공급할 수 있을 것으로 예상됩니다.