• 한국수자원학회논문집
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• 제54권8호
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• pp.599-606
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• 2021

지하에 매설되어 있는 사회기반시설물 중 하나인 상수도시스템은 정수처리된 물을 수용가에게 수송 및 공급하는 기능을 가지고 있다. 최근들어, 계측능력이 향상됨에 따라 유량데이터에 의한 딥러닝기법을 적용한 누수 인지 및 탐지와 관련한 연구가 다수 수행되고 있다. 본 연구에서는 현재까지 상수도 분야에 적용되지 않은 LSTM 기반의 딥러닝 알고리즘을 활용하여 누수발생에 대한 인지 모형을 개발하였다. 가정한 데이터를 기반으로 모형에 대한 검증을 수행하였으며 2% 이상의 누수가 발생한 경우에 대하여 모두 인식이 가능한 것으로 나타났다. 향후, 제안된 모형을 토대로 유량 데이터 예측부분에 있어서 보다 정밀한 결과가 도출 될 수 있을것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제10권3호
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• pp.257-267
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• 2008

우리나라에서 흔히 채택하고 있는 배수형 터널은 배수시스템 열화 혹은 수압작용에 따라 누수가 발생하는 문제점을 내포하고 있다. 누수는 소량일 경우 외관으로 드러나지 않아, 육안으로 확인할 단계가 되면 이미 라이닝 손상 혹은 설비에 영향을 미치는 상황이 되어 초기에 인지하고 대책을 마련하는 것이 매우 중요하다. 그러나 운영 중인 배수터널의 누수거동을 확인하기 위해서는 터널을 훼손하여 배면을 조사하여야 하는데, 이는 터널 유지관리상 허용되기 어렵다. 본 연구에서는 비파괴 물리탐사법인 전기비저항 탐사법을 이용하여 터널의 방수막을 훼손하지 않고, 누수여부를 파악하는 새로운 시도를 하였다. 모형 라이닝을 제작하여 습윤정도, 혹은 열화에 따른 누수거동을 탐사한 결과 전기비저항 탐사법이 라이팅 배수기능모니터링 혹은 누수조사에 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 이 방법은 라이닝 누수 보수공사 후, 추가 누수여부의 조사 및 보수공사 점검에도 유용하게 활용될 수 있음을 보였다.

• 지질공학
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• 제28권4호
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• pp.715-726
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• 2018

제체의 누수를 탐지하는 방법으로서 물리탐사, 온도 계측, 광섬유 등 다양한 방법이 개발되어 왔다. 본 연구에서는 FDR 센서의 유전율상수를 이용한 누수 탐지의 가능성을 파악하기 위하여 취약부와 미취약부로 구성된 물리모형을 제작하였으며 유전율상수, 온도 및 간극수압 센서를 설치하였다. 누수가 형성됨에 따라 유전율상수는 미취약부보다 취약부에서 빠르게 변화되었다. 또한, 취약부에서 간극수압, 온도 및 유전율 상수를 비교하면 유전율 상수의 반응이 가장 빠르고 하류 계측 지점에서도 쉽게 인지되는 특성을 보였다. 이와 같은 특성을 고려할 때, 제체 하류 구간에서 분포형으로 유전율을 측정한다면 누수 탐지에 빠르고 효율적으로 대처할 수 있을 것으로 파악되었다.