압력 패턴 기반 정압기 군집화를 위한 프로세스 연구

• 영문명: A Study on Process of Pressure Pattern based Clustering for Gas Regulator System
• 발행기관: 표준인증안전학회
• 저자명: 이다연 진서훈
• 간행물 정보: 『표준인증안전학회지』제14권 제4호, 23~38쪽, 전체 16쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회과학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.12.31

국문 초록

도시가스는 전국 곳곳에서 널리 사용되고 있으며, 수용가가 사용하는 데에 불편함이 없도록 가스의 압력을 유지하는 것은 매우 중요하다. 따라서 압력유지에 필수적인 가스 정압기에 대한 지속적인 관리가 필요하다. 본 연구에서는 고압의 가스를 사용압력으로 감압하는 시설인 가스 정압기의 관리 효율화를 위해 압력 패턴 군집화를 위한 프로세스를 제안하고, 군집의 특성을 지역적인 요소와 연결지어 도출하고자 한다. 이를 통해 환경적인 조건과 압력 패턴이 유사한 정압기 집단을 식별하여, 표준화된 유지보수 방안을 구축할 때 뒷받침 근거로 활용하고자 한다. 군집화 방안으로는 k-평균 군집방법을 사용하였다. 또한 유사도 측정 방법으로는 DTW(Dynamic Time Warping)를 사용하였고 군집 성능 평가를 위해 Elbow 기법과 Silhouette Coefficient를 활용하였다. 한편, 정압기의 지역적 특성을 파악하기 위해 공공데이터와 Kakao API를 활용하여 주거 시설, 교통 등 변수를 사용하였다. 총 10개의 군집을 도출하였으며 각 군집의 특징을 정리하였다.

영문 초록

For the convenience of consumers’ usage of the city gas, the maintenance of the pressure of the city gas is crucial in Korea as it is widely utilized throughout the country. Gas regulators reduce high-pressure gas to a usable pressure. This study proposes a clustering approach for the pressure patterns of gas regulator systems and aims to derive the characteristics of these clusters by linking them with regional factors. This helps to identify groups of pressure regulators with similar environmental conditions and pressure patterns, which can then be used as a foundation for establishing common maintenance strategies. For the clustering approach, k-means clustering was employed. DTW (Dynamic Time Warping) was used as distance measures. The Elbow method and Silhouette Coefficient were used to evaluate the models’ performance. Additionally, to identify the regional characteristics of the gas regulators, public data and the Kakao API were used to consider variables such as residential facilities and transportation which then enabled the development of a suitable clustering approach. A total of 10 clusters were derived, and the characteristics of each cluster were summarized.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 데이터설명

Ⅲ. 군집화 방법론

Ⅳ. 군집화 결과

Ⅴ. 결론

참고문헌

키워드

가스 정압기 시계열 군집화 k-평균 군집방법 DTW(Dynamic Time Warping) 지역 특성 Gas Regulator System Time Series Clustering K-means clustering DTW(Dynamic Time Warping) Regional Characteristics