표제지
요약
목차
제1장 서론 16
제1절 연구 필요성 및 목적 16
제2절 연구 내용 18
제2장 이론적 고찰 19
제1절 공간분석 19
1. 공간 데이터의 활용 19
2. 공간분석 방법론 23
3. 공간분석을 활용한 상수도 분야 선행연구 30
제2절 상수관로 파손율 모델 33
1. 상수관로의 파손 33
2. 상수관로 파손 영향인자 36
3. 파손율 예측에 관한 선행연구 41
제3절 머신러닝 알고리즘 47
1. 머신러닝 모델의 분류 47
2. 머신러닝 모델의 해석 59
제4절 상수관로 개량계획 의사결정 방법론 64
1. 상수관로 개량계획 64
2. 상수관로 개량 의사결정 선행연구 65
3. 유전 알고리즘을 활용한 최적화 68
제3장 연구방법 및 내용 70
제1절 연구대상지역의 공간분석 70
1. 연구대상지역 일반현황 70
2. 공간분석의 통계적 유의성 검증 72
제2절 상수관로 파손율 예측 모델 76
1. 데이터 전처리 76
2. 기본 코호트 파손율 예측 모델 개발 80
3. 하이브리드형 코호트 파손율 예측 모델 개발 85
제3절 상수관로 개량 의사결정 90
1. 개량 대상 산정 90
2. 상수관로 교체 사업비 산정 95
3. 개량 시나리오 수립 97
제4장 연구결과 및 고찰 103
제1절 연구대상지역 데이터 분포 및 공간분석 결과 103
1. 전체 관로의 데이터 기초분석 결과 103
2. 파손 발생 관로의 데이터 기초분석 결과 107
3. 공간적 자기 상관성 분석 결과 111
제2절 파손율 예측 모델 개발 118
1. 기본 코호트 모델 개발 결과 118
2. 하이브리드형 코호트 모델 개발 결과 123
3. 최종 모델의 전역적·지역적 해석 135
제3절 최적 개량계획 수립 153
1. 우선 교체 대상 산정 153
2. 개량계획 시나리오 분석 결과 159
3. 최적 개량계획 수립 결과 179
제5장 결론 182
References 186
부록 - 관종별 공사비 197
Abstract 200
〈Table 2.1〉 Characteristics of preceding research using GIS 21
〈Table 2.2〉 Characteristics of hotspot spatial analysis 27
〈Table 2.3〉 Characteristics of spatial analysis in water distribution system 30
〈Table 2.4〉 Characteristics of preceding research using physical model 42
〈Table 2.5〉 Preceding research of using statistical models 45
〈Table 2.6〉 References about water pipeline renewal using optimization 66
〈Table 3.1〉 Water supply system status of study area 70
〈Table 3.2〉 Statistical significance analysis of global moran's I 73
〈Table 3.3〉 Result of categorical data preprocessing 79
〈Table 3.4〉 Ratio of incidental cost 96
〈Table 3.5〉 Classification of replacement scenario 97
〈Table 4.1〉 Basic statistics analysis of study area (Categorical) 103
〈Table 4.2〉 Basic statistics analysis of study area (Numerical) 104
〈Table 4.3〉 Basic statistics analysis of failure pipe (Categorical) 107
〈Table 4.4〉 Basic statistics analysis of failure pipe (Numerical) 108
〈Table 4.5〉 Results of Global Moran's I 112
〈Table 4.6〉 Actual pipe failure rate data for cohort model 119
〈Table 4.7〉 Configuration of input variables 124
〈Table 4.8〉 Multicollinearity result of independent variable (Numerical) 125
〈Table 4.9〉 Multicollinearity result of independent variable (Categorical) 125
〈Table 4.10〉 Input and output variables of hybrid cohort model 126
〈Table 4.11〉 Result of hyperparameter optimization 128
〈Table 4.12〉 Result of hybrid cohort model 130
〈Table 4.13〉 Comparison result of normal cohort model & hybrid cohort model 133
〈Table 4.14〉 Pipe information for local interpretation 146
〈Table 4.15〉 GA parameter sensitive analysis scenario 155
〈Table 4.16〉 Classification of replacement scenario 159
〈Table 4.17〉 Explanation of scenario [C] 163
〈Table 4.18〉 Results of replacement scenario [C] 164
〈Table 4.19〉 Classification of replacement scenario 166
〈Table 4.20〉 Results of replacement scenario 179
〈Figure 1.1〉 Flow chart of this study 18
〈Figure 2.1〉 Type of GIS data 20
〈Figure 2.2〉 Different types of pipe failure 34
〈Figure 2.3〉 Classical bathtub curve 35
〈Figure 2.4〉 Pipe failure factors 36
〈Figure 2.5〉 Types of machine learning 47
〈Figure 2.6〉 Type of ensemble learning method 49
〈Figure 2.7〉 Schematic of Random Forest model 51
〈Figure 2.8〉 LGB leaf-wise tree growth 55
〈Figure 2.9〉 Bayesian optimization 57
〈Figure 2.10〉 Calculation method of SHAP values 63
〈Figure 2.11〉 Flow chart of genetic algorithm 68
〈Figure 3.1〉 Study area 71
〈Figure 3.2〉 Flow chart for pipe failure data preprocessing 76
〈Figure 3.3〉 Flow chart for water quality complaint data preprocessing 77
〈Figure 3.4〉 Schematic of ordinal encoding method 78
〈Figure 3.5〉 Flow chart of developing normal cohort pipe failure prediction model 80
〈Figure 3.6〉 Pipe failure history of study area 82
〈Figure 3.7〉 Flow chart of developing hybrid cohort model 86
〈Figure 3.8〉 Schematic of residual prediction 88
〈Figure 3.9〉 Schematic diagram of K-fold cross validation 89
〈Figure 3.10〉 Detailed classification of total construction cost 95
〈Figure 4.1〉 Analysis of water supply pipelines in study area 106
〈Figure 4.2〉 Analysis of failure water supply pipelines in study area 110
〈Figure 4.3〉 Heatmap of annual density at pipe failure point 113
〈Figure 4.4〉 Average of kernel density value for pipe failures per each block 114
〈Figure 4.5〉 Result of Local Moran's I in pipe failure density 115
〈Figure 4.6〉 Average of kernel density value for water quality complaints per each block 116
〈Figure 4.7〉 Result of Local Moran's I in water quality complaints 117
〈Figure 4.8〉 Number of pipe failures in study area 119
〈Figure 4.9〉 Actual pipe failure rate in study area 120
〈Figure 4.10〉 Normal cohort model development result 121
〈Figure 4.11〉 Result of hyperparameter optimization of each model 127
〈Figure 4.12〉 Results of hybrid cohort model using machine learning algorithms 131
〈Figure 4.13〉 Model calibration performance based on normal cohort model with residual prediction 134
〈Figure 4.14〉 Feature importance of CAT model 136
〈Figure 4.15〉 SHAP Feature importance of CAT model 137
〈Figure 4.16〉 SHAP Summary plot of CAT model 137
〈Figure 4.17〉 SHAP dependence plot of (a) Diameter, (b) Depth 140
〈Figure 4.18〉 SHAP dependence plot of (a) Diameter, (b), Depth, (c) Kernel density value, (d) Road width 142
〈Figure 4.19〉 SHAP dependence plot of (a) Pipe type, (b) Soil type (c) Erosion level (d) Drainage level 145
〈Figure 4.20〉 Waterfall plot of the highest pipe failure rate in study area 148
〈Figure 4.21〉 Waterfall plot of the lowest pipe failure rate in study area 148
〈Figure 4.22〉 Waterfall plot of the highest pipe failure rate in pipe failure hotspot area 150
〈Figure 4.23〉 Waterfall plot of the lowest pipe failure rate in pipe failure hotspot area 150
〈Figure 4.24〉 Waterfall plot of the highest pipe failure rate in water quality complaint hotspot area 152
〈Figure 4.25〉 Waterfall plot of the lowest pipe failure rate in water quality complaint hotspot area 152
〈Figure 4.26〉 Results of sensitive analysis of generation 157
〈Figure 4.27〉 Results of sensitive analysis of population 157
〈Figure 4.28〉 Results of sensitive analysis of crossover 158
〈Figure 4.29〉 Results of sensitive analysis of mutation 158
〈Figure 4.30〉 Results of scenario [A] 161
〈Figure 4.31〉 Results of scenario [B] 162
〈Figure 4.32〉 Result of scenario [C-1] 165
〈Figure 4.33〉 Result of scenario [C-2] 165
〈Figure 4.34〉 Result of scenario [D-20-1] 168
〈Figure 4.35〉 Result of scenario [D-20-2] 168
〈Figure 4.36〉 Result of scenario [D-30-1] 170
〈Figure 4.37〉 Result of scenario [D-30-2] 170
〈Figure 4.38〉 Result of scenario [D-40-1] 172
〈Figure 4.39〉 Result of scenario [D-40-2] 172
〈Figure 4.40〉 Result of scenario [D-50-1] 174
〈Figure 4.41〉 Result of scenario [D-50-2] 174
〈Figure 4.42〉 Result of scenario [D-60-1] 176
〈Figure 4.43〉 Result of scenario [D-60-2] 176
〈Figure 4.44〉 Results of service life excess rate of scenario [D] 178
〈Figure 4.45〉 Results of pipe failure excess rate of scenario [D] 178