요약
수도망의 누수 문제는 수자원의 손실과 환경 위험을 초래합니다. 이를 해결하기 위해, 트랜스포머 기반 기계 학습 모델과 센서 데이터를 활용한 인공지능 기반 수도망 누수 탐지 시스템이 개발되었습니다. 이 시스템은 누수의 정확한 위치 식별과 실시간 탐지를 가능하게 하여 수도망 유지 관리의 효율성을 증대시키고, 물 자원 보존에 기여할 것으로 기대됩니다.
기본 정보
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특허명: 수도 관망 내에서의 누수 여부를 탐지할 수 있는 트랜스포머 기반의 탐지 모델을 생성하기 위한 전자 장치 및 그 동작 방법
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대표 발명자: 김지범 교수
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출원번호: 10-2023-0099806
발명의 배경 및 필요성
수도 인프라의 문제점
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고대 로마와 그리스 문명부터 시작된 수도 시스템은 현대 도시의 복잡한 수도망으로 발전함
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시간이 지나면서 노후화로 인한 누수 및 파손이 발생해 정수된 물의 상당량이 손실되고 건강 위험에 노출되었음
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미국의 경우, 하루에 약 6억 갤런의 정수된 물이 누수로 손실되어 일일 물 소비량의 14-18%를 차지함
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전통적인 누수 감지 방법은 수동 검사가 필요하고 노동 집약적이며, 특히 소규모 누수를 조기에 감지하는 데 있어서 효과가 제한적임
신기술의 필요성
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효율적이고 정확한 누수 감지 방법의 필요성이 증가하고 있으며, 이를 위해 고급 센서, 데이터 분석, 머신러닝 알고리즘을 활용한 신규 기술이 요구됨
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전 세계적인 물 부족 문제 해결과 지속 가능한 자원 관리를 위해 물 손실을 최소화하고 시기적절한 수리를 가능하게 하는 기술 개발이 중요함
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누수 감지 기술의 개선은 수자원의 지속 가능한 사용과 중요 자원 보호에 중대한 변화를 가져올 수 있음
구현방법
기술 원리 및 구현
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누수 여부를 탐지하기 위해 트랜스포머 기반 기계 학습 모델을 사용하며, 수도관에 설치된 센서로부터 수집된 데이터를 분석함
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감지 센서에서 수집한 데이터를 시간 순으로 정리하여 입력 벡터로 변환하고, 트랜스포머 모델을 통해 학습하여 미래 데이터를 예측함
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셀프 어텐션 메커니즘을 통해 중요한 데이터에 집중하고, 가우시안 커널로 데이터의 확률 분포를 분석함
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확률 분포를 이용해 이상치 스코어를 생성하고, 이 스코어가 특정 임계치를 초과하면 누수로 판단함
기술의 효과
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누수 탐지의 정확도와 효율성이 향상되어 수도관 관리 비용을 절감하고 물 손실을 줄임
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다양한 센서 데이터를 통합 분석하여 다차원적인 누수 분석이 가능함
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학습된 모델을 활용해 실시간 또는 예측적인 누수 탐지를 수행할 수 있음
발명의 활용 방안
제품 및 서비스에서의 적용
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이 발명은 수도망 누수 탐지에 활용되어 정밀한 위치 식별을 지원하고, 다중 센서 데이터 분석을 통해 누수의 심각성을 사용자에게 알림.
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누수 탐지 시스템은 수집된 데이터를 바탕으로 누수 위치와 상태를 정확히 판단하며, 사용자 요청에 따라 학습된 모델로 탐지 작업을 수행함.
산업 및 사회에서의 기대효과
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수도망 유지관리의 효율성을 증대시키고 물 자원을 보존하는 데 기여함.
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누수를 효과적으로 감지하고 신속하게 대응하여 물 자원 손실을 줄이고 관련 인프라 유지비를 절감함.
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인공지능 알고리즘을 사용한 높은 정확도의 누수 탐지는 환경 개선에도 기여하며, 사용자에게 경고 메시지를 표시하여 신속한 식별과 적절한 조치를 가능하게 함.
발명의 기대효과
기술적 혁신 및 시장 영향
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인공지능 기반 시스템을 통해 기존 방법보다 정밀한 누수 탐지가 가능하며, 이는 수도망 유지 관리의 효율성을 증대시키고 인프라 유지비용을 절감함.
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정밀한 누수 탐지 기능으로 수도망 관리 시장에서 중요한 역할을 차지하고, 물 자원 손실 감소를 통해 환경보호 및 지속 가능한 자원 관리에 기여하는 중요한 사회적 가치를 제공함.
시장 동향
녹색산업 시장 동향
기술 SWOT 분석
Strengths
고급 센서와 머신러닝 알고리즘 활용
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트랜스포머 기반 기계 학습 모델을 사용하여 높은 정확도로 누수를 탐지할 수 있습니다.
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다양한 센서 데이터를 통합 분석하여 다차원적인 누수 분석이 가능합니다.
실시간 및 예측적 누수 탐지
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학습된 모델을 활용하여 실시간 또는 예측적인 누수 탐지가 가능합니다.
Weaknesses
데이터 수집 및 처리의 복잡성
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센서로부터 수집된 대량의 데이터를 처리하고 분석하는 과정이 복잡할 수 있습니다.
고도화된 기술 요구
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고급 센서와 머신러닝 알고리즘을 효과적으로 운용하기 위한 전문 지식이 필요합니다.
Opportunities
수도망 유지관리의 혁신
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정밀한 누수 탐지 기능으로 수도망 유지관리의 효율성을 증대시킬 수 있습니다.
환경 보호 및 자원 관리 기여
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물 손실을 최소화하고 시기적절한 수리를 가능하게 하여 환경 보호 및 지속 가능한 자원 관리에 기여합니다.
Threats
기존 수도망 관리 시스템과의 경쟁
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기존의 수동 검사 방법과 비교하여 기술적 우위를 확보해야 합니다.
기술적 진입 장벽
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고급 기술을 요구하는 본 발명이 시장에 널리 채택되기 위한 진입 장벽이 존재합니다.
Summary
Strengths
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고급 센서와 머신러닝 알고리즘을 활용한 정확한 누수 탐지로 수도망 관리의 효율성을 증대시킵니다.
Weaknesses
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데이터 처리의 복잡성과 고도화된 기술 요구로 인해 운용에 어려움이 있을 수 있습니다.
Opportunities
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수도망 유지관리의 혁신과 환경 보호 및 자원 관리에 기여할 수 있는 기회가 있습니다.
Threats
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기존 시스템과의 경쟁과 기술적 진입 장벽으로 인해 시장 채택에 어려움이 있을 수 있습니다.
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