2024 제4회 K-water AI 경진대회 : 상수도 관망 이상 감지 AI 알고리즘 개발

알고리즘 | 시계열 | 정형 | 이상 탐지

팀

제출

본 경진대회는 상수도 관망의 이상 시점과 누수 발생 구간을 정확하게 탐지할 수 있는 범용 AI 알고리즘 개발을 목표로 하고 있습니다.

대회 참가자들에게 다양한 상수도 관망의 실제 데이터를 제공하여, 이를 기반으로 실시간으로 이상을 감지하고 효율적으로 의사결정을 지원할 수 있는 기술을 개발하도록 지원합니다.

개발된 알고리즘은 향후 상수관망 디지털트윈 및 Water-Net 등 사내 시스템에 내재화하여 상수도 관리의 효율성과 정확성을 높이고자 합니다.

상수도 관망 이상 감지 AI 알고리즘 개발

다양한 상수도 관망 데이터를 활용하여 실시간 이상을 감지하는 AI 모델을 개발해야 합니다.

학습 데이터는 A와 B 구조를 가진 상수도 관망 데이터로, 분 단위의 시간 정보가 모두 공개되어 있습니다.

반면, 평가 데이터는 C와 D 구조를 가진 상수도 관망 데이터로 제공되며, 현재 시점 T를 기준으로 시간이 비식별화되어 있습니다.

모델은 평가 데이터에서 최대 1주일 분량의 분 단위 입력 데이터를 바탕으로 T+1분 시점의 이상 여부를 감지해야 하며, 관망 구조 내 존재하는 각각의 압력계(P)에 대해 이상을 감지할 수 있어야 합니다.

본 경진대회는 상수도 관망의 이상 시점과 누수 발생 구간을 정확하게 탐지할 수 있는 범용 AI 알고리즘 개발을 목표로 하고 있습니다.

개발된 알고리즘은 향후 상수관망 디지털트윈 및 Water-Net 등 사내 시스템에 내재화하여 상수도 관리의 효율성과 정확성을 높이고자 합니다.

상수도 관망 이상 감지 AI 알고리즘 개발

다양한 상수도 관망 데이터를 활용하여 실시간 이상을 감지하는 AI 모델을 개발해야 합니다.

학습 데이터는 A와 B 구조를 가진 상수도 관망 데이터로, 분 단위의 시간 정보가 모두 공개되어 있습니다.

반면, 평가 데이터는 C와 D 구조를 가진 상수도 관망 데이터로 제공되며, 현재 시점 T를 기준으로 시간이 비식별화되어 있습니다.