하수관이 막히고 터지면서 명품관에 오물이 떨어졌어요! 하수관 막힘을 미리 예방하는 방법은?
하수관 막힘 탐지모델 시작하며 대도시의 하수관은 대부분 엄청 오래되었습니다. 뿐만 아니라 지어진지 오래된 건물의 하수관 역시 매우 노후되었습니다. 예전에 백화점 명품관 위쪽에 있는 하수관이 터지는 바람에 온갖 오물이 명품상품 위로 쏟아져내리는 사고가 있었습니다. 그 이후로 노후된 하수관를 관리하자는 경각심이 심어졌지만 모든 하수관을 교체하기에는 만만치 않은 비용이 필요합니다. kubwa는 AI기술을 활용하여 하수관의 어느 부분이 막혔는지 예측하고 그 부분만 미리 예방한다면 모든 하수관을 교체하지 않아도 하수관 유지보수가 가능하겠다고 생각했습니다. 즉, 하수관이 언제, 어디서 막혀서 터질지 미리 예측하여 예방할 수 있도록 하는것이 목표였습니다. 문제상황 도시의 급속한 성장과 산업화로 인해 하수 처리 시설의 부하가 증가하고 있습니다. 더불어 시간이 지남에 따라 하수관은 노후되고, 지하에 있는 하수관 뿐만 아니라 건물에 설치된 작은 하수관들 역시 오랜기간 사용하면서 내부에 쓰레기들이 축적되어 막혀서 터지는 사고까지 발생했습니다. 시간이 지날수록 관리하기 힘든 하수관은 교체하는데에도 많은 시간과 비용이 필요합니다. 기존의 관리방식은 사람이 하수관 전체를 둘러보면서 물이 새는 부분이 있는지 확인하고, 이미 하수관이 막혀서 물이 안내려가는 경우, 소형 카메라는 투입해 어느부분이 문제인지 확인하는 형식이었습니다. 하지만 너무 많은 문제들이 산발적으로 발생할 수 있고, 하수관 관리의 한계에 도달하여 새로운 관리방법이 필요합니다. 해결방법 이러한 문제를 해결하기 위해서 하수 막힘 예측 모델을 개발했습니다. 이 알고리즘은 하수관에 흐르는 물이 만들어낸 진동을 시그널로 수집하여 평소와같이 물이 흐르는지, 막힘이 발생하여 물 흐름이 원활하지 못한지 흐름을 분석하고, 막힘여부를 판단합니다. 실시간으로 판별하기 때문에 위험상황이 왔을 때 관리자에게 경고를 보내 빠르게 대처할 수 있게 합니다. 기존에 사람이 하나하나 확인했던 방식보다 빠르게 하구막힘을 판단할 수 있습니다. 결과 및 고도화 이 프로젝트의 결과로 개발된 하수관 막힘 예측 모델은 막힘여부를 판단하는 데 39%의 높은 정확도를 달성했습니다. 이는 하수관 물흐름에 따른 신호데이터를 통해 신속하고 정확하게 하수관 막힘을 판단한 수 있음을 의미합니다.