• 한국수자원학회논문집
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• 제56권7호
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• pp.439-449
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• 2023

최근 계측 기술의 발전으로 압력계와 유량계 등 다양한 센서를 설치하여 상수도관망의 상태를 효과적으로 파악할 수 있게 되었으나, 도시가 광범위하게 개발됨에 따라 계측 신뢰도에 영향을 미치는 변수는 다양해지고 있다. 특히 상수도관망 분석에 중요한 영향력을 가지는 수요 데이터의 경우 직접 계측의 난이도가 높고 결측이 발생하기 쉬운 것으로 알려져 데이터 생성의 중요도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 상수도관망에서 누락된 데이터를 정확하게 생성하기 위해 생성적 딥러닝 모델에 기반한 적대적 학습 기반 오토인코더(ATAE) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 판별 신경망과 생성 신경망의 두 가지 신경망의 적대적 학습을 사용하여 압력 데이터로부터 수요 데이터를 생성한다. 학습이 완료된 ATAE 모델의 생성 신경망은 관망의 계측되는 압력 데이터가 존재하는 경우, 그로부터 추정된 관망 수요 데이터를 제공할 수 있다. ATAE 모델은 미국 텍사스주 오스틴의 실제 상수도망에 적용되어 성능이 검증되었다. 수요 및 압력 시계열 데이터의 불확실성 정도에 따른 ATAE 예측 결과의 정확도를 비교하여 데이터 불확실성의 영향을 분석하였으며, 또한 수요 수준에 따른 데이터 수집 기간별 생성 결과를 비교하여 이에 따른 데이터 생성 성능을 검토하였다.