한국지방행정연구원

배경 및 필요성

수도망은 기반시설의 노후화, 도시 인구 증가, 기후 변화 문제에 직면해 있음
특정 수도 본관의 고장 가능성은 물리적 및 구조적 특성 뿐만 아니라 환경 및 운영 요인에 따라 달라짐
수도 시설 관리자는 파이프 고장을 방지할 뿐만 아니라 고장으로 인한 영향을 최소화하는 결정을 내려야 할 필요가 있음

추진내용

서드버리시는 CANN Forecast와 협력하여 다양한 데이터 자원을 활용하여 수도망의 전반적인 신뢰성을 향상시키는 AI 기반 의사결정 지원 시스템인 InteliPipes를 구현함
InteliPipes는 반자동 데이터 품질 관리 알고리즘을 통해 데이터를 실행함으로써 실패 가능성과 실패 비용을 통합한 전체 위험 측면에서 가장 중요한 수도관을 식별할 수 있게 됨

정책효과

InteliPipes는 서드버리시의 정상 고장률의 10배를 넘는 100km당 70회(년) 이상의 고장률을 가진 25km(전체 망의 2.8%)를 식별할 수 있었음
AI 기반 의사결정 지원 도구는 시간이 지남에 따라 수도망 성능 저하를 더 잘 이해하고 검사 계획 및 교체 프로그램을 최적화하기 위해 사용되고 있음
데이터 세트의 품질 관리 및 표준화의 중요성에 대한 인식을 높이는 데 도움이 됨