KR100522128B1 - A method and an apparatus for real-time filtering of monitoring data in a sewer flow monitoring - Google Patents

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Abstract

본 발명에 의한 하수관거 모니터링 데이터 처리방법은, 하수관거에 설치된 유량감지기에서 주기적으로 검출되는 수위데이터와 유속데이터를 수신하는 단계; 상기 수위데이터와 상기 유속데이터의 오류여부 및 오류데이터를 판단하는 오류 판단단계; 및 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나 이상에 오류가 있는 경우, 상기 오류데이터를 보정하는 데이터 보정단계를 포함하고, 상기 오류판단단계는, 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 결측된 데이터가 존재하는지 판단하고, 상기 데이터 보정단계는, 결측된 데이터가 존재하는 경우, 결측된 데이터에 해당하는 값을 산출하는 것을 특징으로 한다. The sewage pipe monitoring data processing method according to the present invention comprises the steps of receiving water level data and flow rate data periodically detected by the flow rate sensor installed in the sewage pipe; An error determination step of determining whether or not the water level data and the flow rate data are in error; And a data correction step of correcting the error data when at least one of the water level data and the flow rate data has an error, wherein the error determining step includes missing data among the water level data and the flow rate data. And determining whether the missing data exists, and calculating a value corresponding to the missing data.

Description

하수관거 모니터링 데이터의 보정방법 및 그 장치 {A METHOD AND AN APPARATUS FOR REAL-TIME FILTERING OF MONITORING DATA IN A SEWER FLOW MONITORING}Method for correction of sewage pipe monitoring data and its device {A METHOD AND AN APPARATUS FOR REAL-TIME FILTERING OF MONITORING DATA IN A SEWER FLOW MONITORING}

본 발명은 하수관거 모니터링 데이터 처리방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 하수관거의 유량 모니터링에서의 실측 데이터의 오류판정 및 그 보정방법에 관한 것이다. The present invention relates to a method for processing sewage monitoring data, and more particularly, to an error determination of measured data in flow rate monitoring of sewage pipes and a method of correcting the same.

하수관거 및 하수처리시설의 효과적인 운영을 위해서 하수관거를 흐르는 유량을 지속적으로 검출하는 것이 필요하다. For effective operation of sewage and sewage treatment facilities, it is necessary to continuously detect the flow rate through the sewage pipe.

하수관거를 흐르는 하수의 유량, 수위, 및 유속을 측정하는 방법으로는 웨어(Weir), 풀륨(Flume), 오리피스(Orifice) 등을 이용하는 재래식 측정방법이 있으나, 근래에는 유량검출센서를 이용하여 수위와 유속을 측정하는 방법이 널리 이용되고 있다. As a method of measuring the flow rate, water level, and flow rate of the sewage flowing through the sewer pipe, there are conventional measurement methods using weir, flume, orifice, etc. The method of measuring the flow rate is widely used.

유량검출센서는 도플러 방식이나 전자기 방식을 통하여 유속을 측정하고, 초음파나 압력판을 이용하여 수위를 측정하는 방법이 일반적이다. The flow rate detection sensor generally measures a flow rate through a Doppler method or an electromagnetic method, and measures a water level using an ultrasonic wave or a pressure plate.

센서를 이용하여 수위와 유속을 측정하는 유량계들은 정확하게 수위와 유속을 측정할 수 있기 때문에 센서를 이용한 유량 측정방법이 널리 사용되고 있다. Flowmeters that measure water levels and flow rates using sensors can measure water levels and flow rates accurately, so the flow rate measurement method using sensors is widely used.

그러나, 이러한 장점에도 불구하고 하수 내에 존재하는 토사나 협잡물과 같은 이물질이 센서 주변에 부착되거나 쌓이게 되면, 초음파나 전자기파의 송수신이 장애를 받게 되어 센서가 정확한 유속과 수위를 측정하지 못하게 되어 오류데이터를 생산하게 된다. However, despite these advantages, if foreign matter such as soil or contaminants in sewage adheres to or accumulates around the sensor, the transmission and reception of ultrasonic waves or electromagnetic waves will be disturbed and the sensor will not be able to measure the correct flow rate and level. To produce.

또한, 종래의 유량감지기는 오류데이터와 정상데이터를 구별하지 못하기 때문에 오류가 있는 측정 데이터를 그대로 사용하게 되는 문제가 있다. In addition, the conventional flow sensor does not distinguish between error data and normal data, so there is a problem in that the measurement data with errors is used as it is.

나아가, 데이터의 오류가 있는 경우, 이를 적절하게 보정할 수 있는 방법 또한 정립되지 아니한 상태이다. Furthermore, if there is an error in the data, a method for properly correcting it is also not established.

이러한 이유로, 신뢰할 수 있는 하수관거 모니터링 데이터를 확보하지 못함으로써, 하수관거 정비 및 하수관거 부실평가 등을 수행하는데 많은 시간과 노력이 투입되고 있는 실정이다. For this reason, since there is no reliable sewage monitoring data, a lot of time and effort has been put into performing sewage maintenance and sewer fault assessment.

본 발명은 상기 전술한 바와 같은 문제점들을 해결하기 위해 창출된 것으로서, 정상상태의 모니터링 데이터를 기초로 하수관거 모니터링 데이터의 오류여부를 판단하고, 오류로 판정된 데이터에 대해서는 발생패턴 분석과 수위-유속 상관분석 등을 통하여 적절하게 보정하는 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다. The present invention was created to solve the above problems, and it is determined whether the sewage pipe monitoring data is error based on the steady state monitoring data, and the occurrence pattern analysis and the water-flow correlation for the data determined as the error. It is an object of the present invention to provide a method for appropriate correction through analysis and the like.

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본 발명의 실시예에 의한 하수관거 모니터링 데이터 처리방법은,하수관거에 설치된 유량감지기에서 주기적으로 검출되는 수위데이터와 유속데이터 중 하나 이상을 수신하는 단계; 상기 수위데이터와 유속데이터의 오류여부 및 오류데이터를 판단하는 오류 판단단계; 및 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나 이상에 오류가 있는 경우, 상기 오류데이터를 보정하는 데이터 보정단계;를 포함하고, 상기 오류판단단계는, 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 결측된 데이터가 존재하는지 판단하고, Sewage pipe monitoring data processing method according to an embodiment of the present invention, Receiving at least one of the water level data and the flow rate data periodically detected by the flow rate sensor installed in the sewage pipe; An error determination step of determining whether or not the water level data and the flow rate data have errors; And a data correction step of correcting the error data when at least one of the water level data and the flow rate data has an error. The error judging step includes missing data among the water level data and the flow rate data. Judge if it exists,

상기 데이터 보정단계는, 결측된 데이터가 존재하는 경우, 결측된 데이터에 해당하는 값을 산출하는 것이 바람직하다. In the data correction step, when missing data exists, it is preferable to calculate a value corresponding to the missing data.

또한, 상기 데이터 보정단계는, 수위데이터와 유속데이터 중 어느 하나가 결측되지 아니한 경우에는, 결측되지 않은 데이터를 기초로 결측된 데이터를 산출하는 것이 바람직하다. In the data correction step, when one of the water level data and the flow rate data is not missing, it is preferable to calculate missing data based on the missing data.

상기 데이터 보정단계는, 상기 결측되지 않은 데이터를 설정된 수위-유속 상관관계식에 대입하여 연산되는 값으로 상기 결측된 데이터를 산출하는 것이 바람직하다. In the data correction step, it is preferable to calculate the missing data as a value calculated by substituting the non-missing data into a predetermined level-flow correlation.

그리고, 상기 설정된 수위-유속 상관관계식은 설정된 기간 동안의 정상상태 수위데이터와 유속데이터에 기초하여 설정되는 것이 바람직하다. Preferably, the set water level-flow rate correlation is set based on the steady state water level data and the flow rate data for the set period.

상기 데이터 보정단계는, 수위데이터와 유속데이터 둘 다 결측된 경우에는, 수위데이터와 유속데이터는 설정된 기간 동안 검출된 정상상태의 수위데이터와 유속데이터를 기초로 각각 산출되는 것이 바람직하다. In the data correction step, when both the water level data and the flow rate data are missing, the water level data and the flow rate data are preferably calculated based on the normal state level data and the flow rate data detected during the set period.

본 발명의 다른 실시예에 의한 하수관거 모니터링 데이터 처리방법은,하수관거에 설치된 유량감지기에서 주기적으로 검출되는 수위데이터와 유속데이터 중 하나 이상을 수신하는 단계; 상기 수위데이터와 유속데이터의 오류여부 및 오류데이터를 판단하는 오류 판단단계; 및 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나 이상에 오류가 있는 경우, 상기 오류데이터를 보정하는 데이터 보정단계;를 포함하고, 상기 오류판단단계는, 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나만 결측되었는지를 판단하는 단계와, 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나만 결측된 경우, 결측되지 아니한 데이터가 설정된 범위를 벗어났는지를 판단하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다. According to another embodiment of the present invention, a sewage pipe monitoring data processing method includes: receiving at least one of water level data and flow rate data periodically detected by a flow rate sensor installed in the sewage pipe; An error determination step of determining whether or not the water level data and the flow rate data have errors; And a data correction step of correcting the error data when at least one of the water level data and the flow rate data has an error. The error judging step may include missing only one of the water level data and the flow rate data. Determining the step and, if only one of the water level data and the flow rate data is missing, it is preferable to include the step of determining whether the non-missing data is out of the set range.

상기 데이터 보정단계는, 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나만 결측되었으며 결측되지 아니한 데이터가 상기 설정된 범위를 벗어나지 아니한 경우에는, 결측되지 아니한 데이터를 기초로 결측된 데이터를 산출하는 것이 바람직하다. In the data correction step, when only one of the water level data and the flow rate data is missing and the data not missing is not out of the set range, it is preferable to calculate the missing data based on the missing data.

상기 데이터 보정단계는, 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나만 결측되었으며 결측되지 아니한 데이터가 상기 설정된 범위를 벗어난 경우에는, 설정된 기간 동안 검출된 정상상태의 수위데이터와 유속데이터를 기초로 수위데이터와 유속데이터를 각각 산출하는 것이 바람직하다. The data correction step may be performed based on the water level data and the flow rate data based on the steady state water level data and the velocity data detected during the set period when only one of the water level data and the flow rate data is missing and the data not missing are out of the set range. It is preferable to calculate flow velocity data, respectively.

본 발명의 다른 실시예에 의한 하수관거 모니터링 데이터 처리방법은,하수관거에 설치된 유량감지기에서 주기적으로 검출되는 수위데이터와 유속데이터 중 하나 이상을 수신하는 단계; 상기 수위데이터와 유속데이터의 오류여부 및 오류데이터를 판단하는 오류 판단단계; 및 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나 이상에 오류가 있는 경우, 상기 오류데이터를 보정하는 데이터 보정단계;를 포함하고, 상기 오류 판단단계는, 상기 수위데이터 및 유속데이터 중 하나만 각각 설정된 범위를 벗어났는가 판단하고, According to another embodiment of the present invention, a sewage pipe monitoring data processing method includes: receiving at least one of water level data and flow rate data periodically detected by a flow rate sensor installed in the sewage pipe; An error determination step of determining whether or not the water level data and the flow rate data have errors; And a data correction step of correcting the error data when at least one of the water level data and the flow rate data has an error. The error determining step includes a range in which only one of the water level data and the flow rate data is set. Judge if you are out of

상기 데이터 보정단계는, 상기 수위데이터 및 유속데이터 중 하나만 그 설정된 범위를 벗어난 경우에, 상기 설정된 범위를 벗어난 데이터를 보정하는 것이 바람직하다. In the data correction step, when only one of the water level data and the flow rate data is out of the set range, it is preferable to correct the data out of the set range.

상기 설정된 범위는, 설정된 기간동안 검출된 복수의 수위데이터 및 유속데이터의 각각의 평균값을 포함하는 각각의 설정폭의 구간인 것이 바람직하다. Preferably, the set range is a section of each set width including an average value of each of the plurality of water level data and the flow rate data detected during the set period.

또한, 상기 설정폭은 상기 설정된 기간동안 검출된 복수의 데이터의 설정된 신뢰구간의 범위에 해당하는 것이 바람직하다. Preferably, the set width corresponds to a range of a set confidence interval of the plurality of data detected during the set period.

상기 데이터 보정단계는, 상기 설정된 범위를 벗어난 데이터를 설정된 수위-유속 상관관계를 기초로 보정하는 것이 바람직하다. In the data correction step, it is preferable to correct data outside the set range based on the set water level-flow rate correlation.

본 발명의 다른 실시예에 의한 하수관거 모니터링 데이터 처리방법은,하수관거에 설치된 유량감지기에서 주기적으로 검출되는 수위데이터와 유속데이터 중 하나 이상을 수신하는 단계; 상기 수위데이터와 유속데이터의 오류여부 및 오류데이터를 판단하는 오류 판단단계; 및 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나 이상에 오류가 있는 경우, 상기 오류데이터를 보정하는 데이터 보정단계;를 포함하고, 상기 오류 판단단계는, 상기 수위데이터 및 유속데이터 모두 각각 설정된 범위를 벗어난 경우에는 설정된 수위-유속 상관관계를 만족하는가 판단하고, According to another embodiment of the present invention, a sewage pipe monitoring data processing method includes: receiving at least one of water level data and flow rate data periodically detected by a flow rate sensor installed in the sewage pipe; An error determination step of determining whether or not the water level data and the flow rate data have errors; And a data correction step of correcting the error data when at least one of the water level data and the flow rate data has an error, wherein the error determination step includes both the water level data and the flow rate data being out of a set range. If it is determined whether the set level-flow rate correlation is satisfied,

상기 데이터 보정단계는, 상기 수위데이터 및 유속데이터 모두 각각 설정된 범위를 벗어나고 상기 설정된 수위-유속 상관관계를 만족하지 않는 경우에, 상기 수위데이터 및 유속데이터를 모두 보정하는 것이 바람직하다. In the data correction step, when both the water level data and the flow rate data are outside the set ranges and do not satisfy the set level-flow rate correlation, it is preferable to correct both the water level data and the flow rate data.

본 발명에 의한 하수관거 모니터링 시스템은 Sewage pipe monitoring system according to the present invention

하수관거를 흐르는 하수의 수위, 유속 및 유량을 검출하는 유량검출기; 및 A flow rate detector for detecting the level, flow rate and flow rate of the sewage flowing through the sewage pipe; And

상기 유량검출기로부터 수위데이터, 유속데이터 및 유량데이터를 수신하여 이를 관리하는 데이터 관리서버Data management server to receive the water level data, flow rate data and flow rate data from the flow rate detector and manage it

를 포함하되, Including but not limited to:

상기 데이터 관리서버는 상기 하수관거 모니터링 데이터 처리방법을 수행하는 것이 바람직하다. The data management server preferably performs the sewage pipe monitoring data processing method.

이하 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 하수관거 모니터링에서의 데이터 처리방법 및 그 장치를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. Hereinafter, a data processing method and apparatus thereof in sewage pipe monitoring according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명의 하수관거 모니터링 데이터 처리장치는 하수관거에 배치되는 하나 이상의 유량감지기(100), 데이터 전송 통신망(200)을 통하여 상기 유량감지기(100)로부터 하수관거 모니터링 데이터를 수신하여 이를 관리하는 데이터 관리서버(300), 및 하수관거 모니터링 데이터의 오류가 검출되어 이를 보정한 경우 관리자에게 경고를 하기 위한 경보장치(400)를 포함한다. The sewage pipe monitoring data processing apparatus of the present invention receives the sewage pipe monitoring data from the flow rate sensor 100 through one or more flow sensor 100 and the data transmission communication network 200 disposed in the sewage pipe, and manages the data management server 300 ), And an alarm device 400 to warn the manager when an error in the sewage monitoring data is detected and corrected.

상기 유량감지기(100)는 하수관거를 구성하는 지선관거, 간선관거, 및 차집관거 등의 하나 이상의 개소에 설치되어 유량을 검출한다. 바람직하게는, 하수관거를 흐르는 하수의 수위와 유속을 각각 검출한 후 이를 기초로 유량을 연산한다. The flow rate sensor 100 is installed at one or more places such as branch line trunk, trunk trunk, and collector pipe constituting the sewage pipe to detect the flow rate. Preferably, after detecting the water level and the flow rate of the sewage flowing through the sewer pipe, respectively, the flow rate is calculated based on this.

유량감지기(100)는 수위와 유속을 감지하는 검출센서부와 이를 제어하고 검출된 신호를 처리하는 제어유닛을 포함하는 것이 바람직하다. The flow rate sensor 100 preferably includes a detection sensor unit for detecting the water level and the flow rate, and a control unit for controlling the same and processing the detected signal.

유량감지기를 이용한 하수의 수위와 유속의 검출 및 이를 기초로 하는 유량의 연산은 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이므로 이에 대한 더욱 상세한 설명은 생략한다. The detection of the sewage level and flow rate using the flow rate sensor and the calculation of the flow rate based thereon are obvious to those of ordinary skill in the art, and thus a detailed description thereof will be omitted.

상기 유량감지기(100)는 데이터 전송 통신망(200)을 통해 상기 데이터 관리서버(300)에 연결되며, 데이터 관리서버(300)는 유량감지기(100)로부터 수위데이터, 유속데이터 및 유량데이터를 포함하는 하수관거 모니터링 데이터를 수신한다. The flow rate sensor 100 is connected to the data management server 300 through the data transmission communication network 200, the data management server 300 includes the water level data, flow rate data and flow rate data from the flow rate sensor 100 Receive sewage monitoring data.

본 발명의 다른 실시예에서는 데이터 관리서버(300)가 수위와 유속 데이터를 수신하여, 이를 기초로 직접 유량을 산출하여도 무방하다. In another embodiment of the present invention, the data management server 300 may receive the water level and the flow rate data, and directly calculate the flow rate based on the data.

유량감지기(100)와 데이터 관리서버(300)를 연결하는 데이터 전송통신망 (200)은 유선통신망, 무선통신망 등 임의의 통신망으로 할 수 있다. The data transmission communication network 200 connecting the flow rate sensor 100 and the data management server 300 may be any communication network such as a wired communication network and a wireless communication network.

데이터 관리서버(300)는 유량감지기(100)로부터 수신된 모니터링 데이터의 오류 여부를 판단하고, 오류가 있는 경우에는 오류 데이터의 보정을 수행하여 신뢰할 수 있는 유량 데이터를 산출한다. The data management server 300 determines whether the monitoring data received from the flow sensor 100 is an error, and if there is an error, corrects the error data to calculate reliable flow data.

데이터 관리서버(300)는 상기 데이터 전송망(200)을 통해 하수관거 모니터링 데이터를 수신하는 입력인터페이스(310), 데이터의 오류판단과 보정을 수행하는 중앙처리유닛(320), 및 데이터 저장유닛(330)을 포함한다. The data management server 300 is an input interface 310 for receiving sewage pipe monitoring data through the data transmission network 200, a central processing unit 320 for performing error determination and correction of data, and a data storage unit 330. It includes.

중앙처리유닛(320)은 수신되는 하수관거 모니터링 데이터의 오류여부를 판단하고, 오류데이터를 보정하며, 데이터 저장유닛(330)을 관리한다. The central processing unit 320 determines whether an error of received sewage pipe monitoring data is corrected, corrects the error data, and manages the data storage unit 330.

중앙처리유닛(320)은 메모리, 마이크로프로세서, 관련 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하고, 이하에서 기술될 본 발명에 의한 하수관거 모니터링 데이터 처리방법을 수행하도록 프로그램된다. The central processing unit 320 includes a memory, a microprocessor, associated hardware and software, and is programmed to perform the sewage monitoring data processing method according to the present invention described below.

데이터 저장유닛(330)에는 실측 모니터링 데이터(331), 보정 모니터링 데이터(333) 및 정상상태 모니터링 데이터(335)가 저장된다. In the data storage unit 330, actual monitoring data 331, correction monitoring data 333, and steady state monitoring data 335 are stored.

실측 모니터링 데이터(331)는 유량감지기(100)로부터 수신되는 하수관거 모니터링 실측 데이터이며, 보정 모니터링 데이터(333)는 보정된 데이터이다. The actual monitoring data 331 is sewage pipe monitoring monitoring data received from the flow rate sensor 100, and the correction monitoring data 333 is corrected data.

정상상태 데이터(335)는 설정된 기간(예를 들어, 1월 또는 2월) 동안 검출된 정상적인 상태에서의 하수관거 모니터링 데이터를 기초로 산출되는 모니터링 데이터(수위데이터, 유속데이터, 및 유량데이터)의 시간대별 발생패턴의 신뢰구간에 대한 정보와 수위-유속 상관관계의 신뢰구간에 대한 정보를 포함한다. The steady state data 335 is a time of monitoring data (water level data, flow rate data, and flow rate data) calculated based on the sewage pipe monitoring data in the normal state detected during the set period (for example, January or February). It includes information about the confidence interval of the occurrence pattern of each generation and information about the confidence interval of the water-flow correlation.

발생패턴의 신뢰구간은 상기 설정된 기간 동안 해당 시간대의 데이터들 중 설정된 신뢰도(예를 들어, 90% 또는 95%)에 해당하는 데이터의 신뢰구간을 의미한다. The confidence interval of the occurrence pattern means a confidence interval of data corresponding to a set reliability (for example, 90% or 95%) among data of the corresponding time period during the set period.

수위-유속 상관관계의 신뢰구간은 시간대별 수위와 유속의 상관관계를 분석하여 설정된 신뢰도에 해당하는 상관관계의 신뢰구간을 의미한다. The confidence interval of the level-velocity correlation means the confidence interval of the correlation corresponding to the established reliability by analyzing the correlation between the water level and the flow rate for each time zone.

도2에 도시된 바와 같이, 설정된 기간 동안 검출된 정상상태의 유량데이터(a), 수위데이터(c) 및 유속데이터(e)로부터 각각 시간대별 유량발생패턴(b), 수위발생패턴(d) 및 유속발생패턴(f)을 산출할 수 있다. As shown in Fig. 2, the flow rate generation pattern (b) and the water level generation pattern (d) for each time zone, respectively, from the steady state flow rate data (a), the level data (c), and the flow rate data (e) detected during the set period. And the flow rate generation pattern f.

이때, 수위발생패턴(d)과 유속발생패턴(f)을 이용하여 유량발생패턴을 산출할 수 있음은 물론이다. At this time, it is a matter of course that the flow rate generation pattern can be calculated using the water level generation pattern (d) and the flow rate generation pattern (f).

즉, 설정된 기간 동안의 유량데이터를 기초로 각각의 일(day)의 특정 시간대에서의 유량데이터를 수집하여, 이를 기초로 해당 시간대의 유량발생패턴을 산출할 수 있다. That is, the flow rate data in a specific time zone of each day is collected based on the flow rate data for the set period, and the flow rate generation pattern of the corresponding time zone may be calculated based on the flow rate data.

예를 들어, 각각의 일(day)의 오전 10시의 유량데이터를 수집하여 적당한 통계적인 방법을 통하여 오전 10시의 유량발생패턴(b)을 산출할 수 있다. For example, the flow rate generation pattern (b) at 10 am may be calculated by appropriate statistical methods by collecting the flow rate data at 10 am of each day.

적당한 통계적인 방법이란 데이터의 양을 고려한 신뢰도를 부여하여 특정 범위의 데이터를 제거하는 방법일 수 있다. 예를 들어, 최상위와 최하위에 해당하는 특정 비율(예를 들어, 5%)의 데이터를 제외한 유량데이터의 발생구간을 유량발생패턴으로 할 수 있다. 또는, 유량감지기(100)의 기계적 오차를 고려하여 유량발생패턴을 산출할 수도 있음은 물론이다. A suitable statistical method may be a method of removing a specific range of data by giving a reliability considering the amount of data. For example, the generation interval of the flow rate data except for a data of a specific ratio (for example, 5%) corresponding to the top and bottom may be the flow rate generation pattern. Alternatively, the flow rate generation pattern may be calculated in consideration of the mechanical error of the flow rate sensor 100.

이와 같은 방법으로 유량데이터로부터 시간대별 유량발생패턴을 얻을 수 있고, 유량발생패턴은 특정한 신뢰구간을 가짐을 확인할 수 있다. In this way, the flow rate generation pattern for each time period can be obtained from the flow rate data, and the flow rate generation pattern can be confirmed to have a certain confidence interval.

유사한 방법으로 시간대별 수위발생패턴(d)과 유속발생패턴(f)을 산출할 수 있다. In a similar manner, the water level generation pattern d and the flow rate generation pattern f for each time zone can be calculated.

또한, 수위데이터와 유속데이터를 기초로 수위와 유속의 상관관계를 산출할 수 있다. In addition, the correlation between the water level and the flow rate may be calculated based on the water level data and the flow rate data.

(g)에 나타난 바와 같이, 설정 기간동안의 정상상태의 수위데이터와 유속데이터를 수위-유속 평면상에 표시하면, 수위데이터와 유속데이터는 일정한 패턴의 상관관계를 가짐을 알 수 있다. As shown in (g), when the water level data and the flow rate data of the steady state during the set period are displayed on the water level-flow rate plane, it can be seen that the water level data and the flow rate data have a constant pattern correlation.

상기 실시예에서는, 수위와 유속이 서로 비례하는 관계가 성립하므로, 도2의 (g)와 같은 선형적인 관계가 얻어진다. In the above embodiment, since the relationship between the water level and the flow rate is proportional to each other, a linear relationship as shown in Fig. 2G is obtained.

이를 기초로 수위-유속 상관관계식을 산출하는데, 수위-유속 상관관계식은 다음과 같은 식으로 구해진다. Based on this, the level-flow correlation is calculated, and the level-flow correlation is obtained by the following equation.

(수위)=f(유속)(Water level) = f (flow rate)

여기서, f는 임의의 함수를 의미한다. 즉, 수위는 유속에 대한 선형 또는 비선형 함수로 나타날 수 있다. Here, f means any function. That is, the water level can be expressed as a linear or nonlinear function of flow rate.

상기 수위발생패턴 신뢰구간, 유속발생패턴 신뢰구간, 및 유량발생패턴 신뢰구간은 설정된 기간 동안의 데이터를 기초로 산출되는 것이 바람직하며, 상기 데이터 관리서버(300)는 이러한 데이터를 주기적으로 산출하여 상기 정상상태 데이터 데이터베이스(345)를 업데이트 하도록 프로그램되는 것이 바람직하다. Preferably, the water level generation pattern confidence interval, the flow rate generation pattern confidence interval, and the flow rate generation pattern confidence interval are calculated based on data for a set period, and the data management server 300 periodically calculates such data. It is preferably programmed to update the steady state data database 345.

도2에는 설정 기간 동안 검출된 유량데이터를 기초로 유량발생패턴, 수위발생패턴, 유속발생패턴 및 수위-유속 상관관계를 산출하는 예가 나타나 있으나, 수위발생패턴은 설정 기간 동안 검출된 수위데이터로부터 산출하고, 유속데이터는 설정 기간 동안 검출된 유속데이터로부터 산출하고, 수위-유속 상관관계는 설정 기간 동안 검출된 수위데이터와 유속데이터로부터 산출할 수도 있음은 물론이다. 2 shows an example of calculating a flow rate generation pattern, a water level generation pattern, a flow rate generation pattern and a water level-flow rate correlation based on the flow rate data detected during the set period, but the level generation pattern is calculated from the level data detected during the set period. The flow rate data may be calculated from the flow rate data detected during the set period, and the water level-flow rate correlation may be calculated from the level data and the flow rate data detected during the set period.

상기 메인서버(310), 데이터 오류 판정서버(320), 데이터 보정서버(330), 및 데이터 저장서버(340)는 각각 마이크로프로세서, 메모리 기타 관련 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하며, 이하에서 기술할 하수관거 모니터링 데이터 처리방법을 수행하도록 프로그램되는 것이 바람직하다. 이와 같은 프로그램은 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이므로 이에 대한 더욱 상세한 설명은 생략한다. The main server 310, the data error determination server 320, the data correction server 330, and the data storage server 340 each include a microprocessor, a memory, other related hardware and software, and the sewage pipe monitoring described below. It is desirable to be programmed to perform the data processing method. Such a program is obvious to those skilled in the art to which the present invention pertains, and thus a detailed description thereof will be omitted.

상기 경보장치(400)는 싸이렌 등으로 할 수 있으며, 관리자에게 시각적인 경고메시지를 전하는 디스플레이장치로 할 수도 있음은 물론이다. The alarm device 400 may be a siren or the like, or may be a display device that transmits a visual warning message to the manager.

이하, 본 발명에 의한 하수관거 모니터링 데이터 처리방법에 관해 설명하기로 한다. Hereinafter, the sewage pipe monitoring data processing method according to the present invention will be described.

도3에 도시된 바와 같이, 우선 데이터 관리서버(300)는 유량감지기(100)로부터 하수관거 모니터링 데이터를 수신한다 (S302). As shown in FIG. 3, first, the data management server 300 receives the sewage pipe monitoring data from the flow rate sensor 100 (S302).

하수관거 모니터링 데이터는 하수관거를 흐르는 하수의 수위데이터, 유속데이터 및 유량데이터를 포함한다. Sewer monitoring data includes water level data, flow rate data and flow rate data of the sewage flowing through the sewer pipe.

그리고 나서, 데이터 관리서버(300)는 수신된 하수관거 모니터링 데이터의 결측여부를 판단한다 (S310). Then, the data management server 300 determines whether missing sewage monitoring data received (S310).

하수관거 모니터링 데이터의 결측여부란 수위데이터와 유속데이터가 상기 유량감지기(100)에 의해 검출되지 아니하였는지의 여부를 의미한다. The absence of sewage pipe monitoring data means whether the water level data and the flow rate data were not detected by the flow rate sensor 100.

데이터의 결측여부 판단단계(S310)에서 데이터 관리서버(300)는 수위데이터와 유속데이터 중 하나만 결측되었는지를 판단하고 (S312, S314, S316), 수위데이터와 유속데이터 중 하나만 결측된 경우에, 결측 데이터 산출단계(S320)에서 수위-유속 상관관계를 기초로 결측된 데이터를 산출한다 (S322, S324). In the step of determining whether data is missing (S310), the data management server 300 determines whether only one of the water level data and the flow rate data is missing (S312, S314, S316), and if only one of the water level data and the flow rate data is missing, the missing data is missing. In the data calculating step S320, missing data is calculated based on the water level-flow rate correlation (S322 and S324).

또한, 수위데이터와 유속데이터가 모두 결측된 것으로 판단(S316 단계에서 판단)되면, 결측 데이터 산출단계(S320)에서 수위데이터와 유속데이터를 각각 산출한다(S326). In addition, when it is determined that both the water level data and the flow rate data are missing (determined in step S316), the water level data and the flow rate data are respectively calculated in the missing data calculating step (S320) (S326).

우선, 데이터 관리서버(300)는 수위데이터가 결측되었는지를 판단하여 (S312), 수위데이터가 결측되지 아니한 경우, 유속데이터가 결측되었는지를 판단한다 (S314). First, the data management server 300 determines whether the water level data is missing (S312), and when the water level data is not missing, determines whether the flow rate data is missing (S314).

상기 S314 단계에서 유속데이터가 결측되지 아니한 경우에는 수위데이터와 유속데이터가 모두 결측되지 아니한 경우이며, 이때는 데이터 오류판단단계(S330)로 진행한다. If the flow rate data is not missing in step S314, both the water level data and the flow rate data are not missing. In this case, the data error determination step S330 is performed.

유속데이터는 결측(S312 단계에서 판단)되지 아니하였고 수위데이터는 결측(S314 단계에서 판단)된 경우, 결측된 데이터를 산출하는 단계(S320)로 진행하여 설정된 수위-유속상관관계를 기초로 결측된 유속데이터를 산출한다 (S322). If the flow rate data is not missing (determined in step S312) and the water level data is missing (determined in step S314), the flow proceeds to calculating the missing data (S320) based on the set water level-flow correlation. The flow velocity data is calculated (S322).

상기 설정된 수위-유속 상관관계란 설정된 기간 동안 검출된 정상상태의 수위데이터와 유속데이터를 기초로 산출되는 수위-유속 상관관계를 의미한다. The set level-flow rate correlation means a level-flow rate correlation calculated based on the steady state level data and the flow rate data detected during the set period.

보다 구체적으로는, 상기 수위-유속 상관관계로부터 산출되는 수위-유속 상관관계식에 수위데이터를 대입하여 얻어지는 값으로 유속데이터를 산출한다. More specifically, the flow rate data is calculated by a value obtained by substituting the water level data into the water level-flow rate correlation equation calculated from the water level-flow rate correlation.

상기한 바와 같이, 상기 수위-유속 상관관계식은 상기 전술한 바와 같이 산출되는 것이 바람직하며, 정상상태 데이터(335)에 저장된 식을 사용하는 것이 바람직하다. As described above, the level-flow correlation is preferably calculated as described above, and it is preferable to use an equation stored in the steady state data 335.

한편, 상기 수위데이터의 결측여부를 판단하는 단계(S312)에서 수위데이터가 결측된 것으로 판단되면, 유속데이터가 결측되었는지를 판단한다 (S316). On the other hand, if it is determined that the water level data is missing in the step (S312) of determining whether the water level data is missing, it is determined whether the flow rate data is missing (S316).

상기 S316 단계에서 유속데이터가 결측되지 아니한 것으로 판단되면, 결측된 데이터를 산출하는 단계(S320)로 진행하여 설정된 수위-유속 상관관계를 기초로 수위 데이터를 산출한다 (S324). If it is determined in step S316 that the flow rate data is not missing, the flow proceeds to the step of calculating missing data (S320) and calculates the water level data based on the set level-flow rate correlation (S324).

설정된 수위-유속 상관관계식에 유속데이터를 대입하여 구해지는 값으로 결측된 수위데이터의 값을 산출한다. The value of the missing water level data is calculated by substituting the flow rate data into the set water level-flow rate correlation equation.

상기 S316 단계에서 유속데이터가 결측된 것으로 판단되면, 수위데이터와 유속데이터가 모두 결측된 경우이다. 이러한 경우에는, 결측된 데이터 산출단계(S320)로 진행하여 수위데이터와 유속데이터를 각각 산출한다 (S326). If it is determined in step S316 that the flow rate data is missing, the water level data and the flow rate data are both missing. In this case, the flow proceeds to the missing data calculation step S320 to calculate the water level data and the flow rate data, respectively (S326).

상기 S326 단계의 수위데이터 및 유속데이터의 산출은 설정된 기간 동안 검출된 정상상태의 수위데이터와 유속데이터를 기초로 산출하는 것이 바람직하다. 보다 구체적으로는, 설정된 기간 동안 검출된 복수개의 수위데이터에 대해서 설정된 신뢰구간(예를 들어, 90% 또는 95%)내의 수위데이터 값의 평균값을 산출하여 이를 결측된 수위데이터로 하고, 설정된 기간 동안 검출된 복수개의 유속데이터에 대해서 설정된 신뢰구간(예를 들어, 90% 또는 95%)내의 유속데이터 값의 평균값을 산출하여 이를 결측된 유속데이터로 하는 것이 바람직하다. The calculation of the water level data and the flow rate data in step S326 is preferably performed based on the water level data and the flow rate data in the steady state detected during the set period. More specifically, the average value of the water level data values within the set confidence interval (for example, 90% or 95%) for the plurality of water level data detected during the set time period is calculated to be the missing water level data, and for the set period. It is preferable to calculate an average value of flow velocity data values within a confidence interval (for example, 90% or 95%) set for the plurality of detected flow velocity data, and use this as missing flow velocity data.

한편, 도4에는 본 발명의 다른 바람직한 실시예에 의한 하수관거 모니터링 데이터 처리방법이 도시되어 있다. On the other hand, Figure 4 shows a sewage pipe monitoring data processing method according to another preferred embodiment of the present invention.

데이터 오류 판단단계인 S410 단계는 도3의 데이터 결측여부를 판단하는 S310 단계에 대응하고, 오류 데이터 보정단계인 S420 단계는 도3의 S320 단계에 대응한다. Step S410, which is a data error determination step, corresponds to step S310, which determines whether data is missing in FIG. 3, and step S420, which is an error data correction step, corresponds to step S320 of FIG. 3.

수위데이터는 결측되지 아니하였으나 유속데이터가 결측된 경우(S412 단계와 S414 단계에서 판단)에는, 결측된 유속데이터의 발생 시간대에 해당하는 수위데이터가 이상이 있는지를 판단한다(S415). If the water level data is not missing but the flow rate data is missing (determined in steps S412 and S414), it is determined whether there is an abnormality in the water level data corresponding to the generation time of the missing flow rate data (S415).

수위데이터의 이상여부는 수위데이터가 설정된 범위를 벗어났는지의 여부로 판단할 수 있으며, 상기 설정된 범위는 설정된 기간 동안 검출된 정상상태의 수위데이터의 설정된 신뢰구간(예를 들어, 95%)으로 설정될 수 있다. The abnormality of the water level data can be determined by whether or not the water level data is out of the set range, and the set range is set to the set confidence interval (eg, 95%) of the normal level water level data detected during the set period. Can be.

상기 S415 단계에서 수위데이터가 설정된 범위 이내인 경우, 즉 수위데이터에 이상이 없는 경우에는 수위-유속 상관관계와 수위데이터를 기초로 유속데이터를 산출한다(S422). If the water level data is within the set range in step S415, that is, if there is no abnormality in the water level data, the flow rate data is calculated based on the water level-flow rate correlation and the water level data (S422).

보다 구체적으로는, 설정된 기간 동안 검출된 정상상태의 수위데이터와 유속데이터로부터 산출되는 수위-유속 상관관계식에 유속데이터가 결측된 시간대에 해당하는 수위데이터를 대입하여 유속데이터를 산출한다. More specifically, the flow rate data is calculated by substituting the water level data corresponding to the time zone in which the flow rate data is missing in the level-velocity correlation equation calculated from the steady state water level data and the flow rate data detected during the set period.

한편, 상기 S415 단계에서 수위데이터에 이상이 있는 것으로 판단되면, 설정된 기간 동안 검출된 정상상태의 수위데이터와 유속데이터를 기초로 수위데이터와 유속데이터를 각각 산출한다(S426). On the other hand, if it is determined that there is an abnormality in the water level data in step S415, the water level data and the flow rate data are respectively calculated based on the normal level water level data and the flow rate data detected during the set period (S426).

즉, 수위데이터가 검출된 경우라도 수위데이터가 설정된 신뢰구간을 벗어나는 경우에는 수위데이터에 오류가 있는 것으로 판단하여, 수위데이터를 산출하는 것이다. That is, even when the water level data is detected, when the water level data deviates from the set confidence interval, it is determined that there is an error in the water level data, and the water level data is calculated.

수위데이터는 결측되었고 유속데이터는 결측되지 아니한 경우(S412 단계와 S416 단계에서 판단)에는, 결측되지 아니한 유속데이터에 이상이 있는지를 판단한다(S417). If the water level data is missing and the flow rate data is not missing (determined in steps S412 and S416), it is determined whether there is an error in the non-missing flow rate data (S417).

유속데이터의 이상여부는 유속데이터가 설정된 기간 동안 검출되는 정상상태의 유속데이터의 설정된 신뢰구간(예를 들어, 95%) 이내에 포함되는지의 여부로 판단할 수 있음은 상기에서 설명한 바와 같다. As described above, the abnormality of the flow rate data can be determined by whether or not the flow rate data is included within the set confidence interval (eg, 95%) of the steady state flow rate data detected during the set period.

상기 S417 단계에서 유속데이터에 이상이 없는 것으로 판단되면, 설정된 수위-유속 상관관계와 유속데이터를 기초로 수위데이터를 산출한다(S424). If it is determined in step S417 that there is no abnormality in the flow rate data, the water level data is calculated based on the set water level-flow rate correlation and the flow rate data (S424).

반면, S417 단계에서 유속데이터에 이상이 있는 것으로 판단되면, 설정된 기간 동안 검출된 정상상태의 수위데이터와 유속데이터를 기초로 수위데이터와 유속데이터를 각각 산출한다(S426). On the other hand, if it is determined that there is an abnormality in the flow rate data in step S417, the water level data and the flow rate data are calculated based on the steady-state water level data and the flow rate data detected during the set period (S426).

또한, 수위데이터와 유속데이터가 모두 결측되지 아니한 경우(S412 단계와 S414 단계에서 판단)에는 S330 단계로 진행하고, 수위데이터와 유속데이터가 모두 결측된 경우(S412 단계와 S416 단계에서 판단)에는 설정된 기간 동안 검출된 정상상태의 수위데이터와 유속데이터를 기초로 수위데이터와 유속데이터를 각각 산출한다 (S420). If both the water level data and the flow rate data are not missing (determined in steps S412 and S414), the process proceeds to step S330. When both the water level data and the flow rate data are missing (determined in steps S412 and S416), The water level data and the flow rate data are calculated based on the steady state water level data and the flow rate data detected during the period (S420).

데이터의 결측여부를 판단(S310 또는 S410)하고 결측된 데이터를 산출(S320 또는 S420)한 후에는, 데이터의 오류가 있는지를 판단하여(S330), 오류가 있는 데이터를 보정한다 (S340). After determining whether the data is missing (S310 or S410) and calculating the missing data (S320 or S420), it is determined whether there is an error of the data (S330), and the corrected data is corrected (S340).

우선, 데이터 관리서버(300)는 상기 수위데이터 및 유속데이터 중 하나만 그 설정된 범위를 벗어났는가를 판단하고(S332, S334, S338), 상기 수위데이터 및 유속데이터 중 하나만 그 설정범위를 벗어난 경우에, 상기 설정된 범위를 벗어난 데이터를 보정한다(S280, S285). First, the data management server 300 determines whether only one of the water level data and the flow rate data is out of the set range (S332, S334, S338), and when only one of the water level data and the flow rate data is out of the setting range, Data outside the set range is corrected (S280 and S285).

상기 설정된 범위라고 함은 수위데이터와 유속데이터의 발생패턴의 신뢰구간을 의미한다. The set range means a confidence interval of occurrence patterns of the water level data and the flow rate data.

즉, 데이터 관리서버(300)는 먼저 수위데이터에 이상이 있는가 판단하고(S332), 이상이 있거나 이상이 없는 각각의 경우에 유속데이터에 이상이 있는가 판단하여(S334, S338), 수위데이터에 이상이 있으나(S332 단계에서 판단) 유속데이터에는 이상이 없는 경우(S334 단계에서 판단)에는 수위데이터를 보정하고(S344), 수위데이터에는 이상이 없으나(S332 단계에서 판단) 유속데이터에 이상이 있는 경우(S338 단계에서 판단)에는 유속데이터를 보정하게 된다(S346). That is, the data management server 300 first determines whether there is an abnormality in the water level data (S332), and in each case in which there is an abnormality or no abnormality, it is determined whether there is an abnormality in the flow rate data (S334, S338), and the water level data is abnormal. If there is no abnormality in the flow rate data (determined in step S332) (determined in step S334), the water level data is corrected (S344), and there is no abnormality in the water level data (determined in step S332). In step S338, the flow velocity data is corrected (S346).

상기 설정된 범위는 설정된 기간(예를 들어, 1월 또는 2월) 동안 검출된 정상상태에서의 수위데이터와 유속데이터들 중 설정된 신뢰구간(예를 들어, 90% 또는 95%)내에 속하는 데이터들의 구간을 의미한다. The set range is a section of data that falls within a set confidence interval (eg, 90% or 95%) among the level data and flow rate data in the steady state detected during the set period (eg, January or February). Means.

수위데이터와 유속데이터가 각각 그 설정된 신뢰구간을 벗어나는 경우에는 이상이 있는 것으로 판단하는 것이다. If the water level data and the velocity data each fall outside the set confidence interval, it is determined that there is an error.

수위데이터의 보정단계(S344)에서 데이터 관리서버는 상기 수위-유속 상관관계식에 유속데이터를 대입하여 구해지는 값으로 수위데이터의 값을 보정하고, 유속데이터의 보정단계(S346)에서 데이터 관리서버는 상기 수위-유속 상관관계식에 수위데이터를 대입하여 구해지는 값으로 유속데이터의 값을 보정한다. In the step of correcting the water level data (S344), the data management server corrects the value of the water level data by a value obtained by substituting the flow rate data into the water level-flow rate correlation equation, and the data management server in the step of correcting the flow rate data (S346). The value of the flow rate data is corrected to a value obtained by substituting the level data into the level-flow correlation.

한편, 수위데이터와 유속데이터가 모두 각각 그 설정된 범위를 벗어난 경우(즉, S332 단계에서 수위데이터가 그 설정된 범위를 벗어난 것으로 판단되고, S334 단계에서 유속데이터가 그 설정된 범위를 벗어난 것으로 판단된 경우)에는 수위데이터 및 유속데이터가 설정된 상관관계를 만족하는가 판단하고(S336), 설정된 수위-유속 상관관계를 만족하지 않는 경우에는, 상기 수위데이터 및 유속데이터 모두를 각각 보정한다(S342). On the other hand, when both the water level data and the flow rate data are out of the set range (that is, it is determined that the water level data is out of the set range in step S332, and it is determined that the flow rate data is out of the set range in step S334). In step S336, it is determined whether the level data and the flow rate data satisfy the set correlation (S336). When the level level and the flow rate correlation are not satisfied, both the level data and the flow rate data are corrected (S342).

상기 설정된 수위-유속 상관관계는 설정된 기간 동안 검출된 정상상태의 수위데이터와 유속데이터에 기초하여 산출되는 양자 사이의 관계식으로, 상기에서 설명한 바와 동일하다. The set level-flow rate correlation is a relational expression between both the steady-state water level data detected during the set period and the flow rate data, and is the same as described above.

각각 그 설정된 범위를 벗어난 수위데이터 및 유속데이터가 이러한 설정된 수위-유속 상관관계를 만족하지 않는 경우에 양자 모두를 보정하는 단계에서 데이터 관리서버는 상기 S326 단계에서와 동일한 방법으로 수위데이터와 유속데이터를 각각 산출하여 보정한다. In the step of correcting both when the water level data and the flow rate data outside the set range do not satisfy the set water level-velocity correlation, respectively, the data management server performs the water level data and the flow rate data in the same manner as in step S326. Compute and correct each.

그리고, 상기 S332 단계 및 S338 단계에서 수위데이터와 유속데이터가 각각 설정된 범위 내에 있는 것으로 각각 판단된 경우에는 모두 정상적인 데이터로 취급되어 보정과정을 거치지 않게 됨은 물론이다. In addition, when it is determined that the water level data and the flow rate data are within the set ranges, respectively, in steps S332 and S338, all of them are treated as normal data so that the correction process is not performed.

또한, 수위데이터와 유속데이터 모두가 각각 그 설정된 범위를 벗어난 경우에도, 양자가 설정된 상관관계를 만족하는 경우(S336 단계에서 판단)에는 양자 모두 정상적인 데이터로 취급되어 보정과정을 거치지 않는다. In addition, even when both the water level data and the flow rate data are out of the set range, respectively, if both satisfy the set correlation (determined in step S336), both are treated as normal data and are not subjected to the correction process.

데이터 보정단계(S340)를 통해 보정된 데이터는 보정 데이터(333)에 저장된다. Data corrected through the data correction step S340 is stored in the correction data 333.

도5는 오류가 있는 하수관거 모니터링 데이터를 본 발명에 의한 데이터 처리방법에 의해 보정한 결과를 보여주는 도면이다. 5 is a view showing a result of correcting the sewage pipe monitoring data in error by the data processing method according to the present invention.

또한, 데이터의 오류가 검출되어 데이터를 보정한 경우, 경보장치(400)를 통해서 관리자에게 경보를 함으로써 관리자가 데이터 오류 발생을 인지할 수 있도록 한다. In addition, when data errors are detected and data is corrected, the administrator is alerted through the alarm device 400 so that the administrator can recognize the occurrence of data errors.

도5의 (a), (c) 및 (e)는 각각 보정하기 전의 오류가 있는 모니터링 데이터이다. 5 (a), 5 (c) and 5 (e) are monitoring data with errors before correction, respectively.

(a)의 A구간(6월 11일 01시 00분 ~ 02시 50분)과 (c)의 B구간(6월 11일 01시 00분 ~ 02시 50분)은 데이터의 결측 오류가 있는 시간대이고, (c)의 C구간(6월 13일 02시 30분 경, 04시 50분 경, 및 06시40분 경)은 유속데이터에 비정상 오류가 있는 경우이다. Section A of (a) (01: 00-02:50 on June 11) and section B of (c) (01:01-02:50 on June 11) are missing data. It is the time zone and section C of (c) (about 02:30 on June 13, around 04:50, and around 06:40) is a case where there is an abnormal error in the flow rate data.

수위데이터와 유속데이터를 기초로 유량데이터가 산출되므로, (e)의 D구간은 데이터의 결측 오류가 발생하고 E구간은 데이터의 비정상 오류가 발생한다. Since the flow rate data is calculated based on the water level data and the flow rate data, section D of (e) generates missing data and section E generates abnormal data.

이러한 경우, 데이터 오류 판정서버(320)는 데이터의 결측 및 데이터의 비정상을 판단하게 되고, 그에 따른 보정이 이루어진다. In this case, the data error determination server 320 determines the absence of data and abnormality of the data, and correction is made accordingly.

먼저, A구간과 B구간의 결측 오류가 보정되어 (b) 및 (c)와 같은 보정된 데이터가 산출되며, 그 결과 (f)의 유량데이터도 산출된다. First, missing errors between sections A and B are corrected, and corrected data such as (b) and (c) are calculated, and as a result, the flow rate data of (f) is also calculated.

즉, A구간의 결측된 수위데이터는 설정된 기간 동안의 정상상태 수위데이터 중에서 동일 시간대의 설정된 신뢰구간(예를 들어, 95%)에 속하는 수위데이터의 평균값으로 산출할 수 있다. That is, the missing water level data in section A may be calculated as an average value of the water level data belonging to the set confidence interval (eg, 95%) of the same time zone among the steady state water level data for the set period.

마찬가지로, B구간의 결측된 유속데이터는 설정된 기간 동안의 정상상태 유속데이터 중에서 동일 시간대의 설정된 신뢰구간(예를 들어, 95%)에 속하는 수위데이터의 평균값으로 산출할 수 있다. Similarly, the missing flow rate data of section B may be calculated as an average value of the water level data belonging to the set confidence interval (for example, 95%) of the same time zone among the steady state flow rate data for the set period.

그리고, E구간의 결측된 유량데이터는 상기 산출된 A구간의 수위데이터와 B구간의 유속데이터로부터 산출한다. The missing flow rate data in section E is calculated from the calculated water level data in section A and flow rate data in section B.

(c)의 C구간(6월 13일 02시 30분, 04시 50분, 및 06시 40분)의 비정상 오류에 대해서는 해당 시간대에서의 수위-유속 상관관계식에 (a)의 해당 시간대의 수위데이터를 대입하여 산출되는 유속값을 유속데이터로 설정함으로써 (d)와 같이 보정된 유속데이터가 얻어진다. For abnormal errors in section C of (c) (02:30, 04:50, and 06:40 on June 13), the water level in the time zone in (a) in the water level-velocity correlation for that time zone. By setting the flow rate value calculated by substituting data as the flow rate data, the flow rate data corrected as shown in (d) is obtained.

예를 들어, 이 경우 수위-유속 상관관계식은 다음과 같이 나타날 수 있다. For example, in this case the level-flow correlation can be expressed as

(유속)=0.1212*(수위)-0.2048(Flow rate) = 0.1212 * (water level)-0.22048

이 수위-유속 상관관계식은 설정 기간 동안의 정상상태 수위데이터와 유속데이터를 기초로 산출된 것임은 물론이다. This level-flow correlation is calculated based on the steady-state water level data and the flow rate data during the set period.

예를 들어, 6월 13일 02시 30분의 실측 수위 5.331(㎝)를 상기 수위-유속 상관관계식에 대입하면, 유속이 0.441(m/sec)가 된다. 따라서, 비정상으로 측정된 유속 0.041(m/sec)는 0.441(m/sec)로 보정된다. For example, when the measured water level 5.331 (cm) at 02:30 on June 13 is substituted into the water level-flow rate correlation equation, the flow rate becomes 0.441 (m / sec). Therefore, the abnormally measured flow rate 0.041 (m / sec) is corrected to 0.441 (m / sec).

마찬가지로, 6월 13일 04시 50분과 06시 40분의 유속 데이터로 보정할 수 있다. Similarly, the data can be corrected with the flow rate data of 04:50 and 06:40 on June 13.

그리고, 실측 수위데이터와 보정된 유속데이터를 기초로 E구간의 유량데이터를 보정한다. Then, the flow rate data of the section E is corrected based on the measured water level data and the corrected flow rate data.

그 결과, 유량데이터도 (f)와 같이 보정된다. As a result, the flow rate data is also corrected as shown in (f).

본 발명은 유량검출기를 이용하여 하수관거의 하수의 수위, 유속 및 유량을 장기적으로 측정하는 경우 모니터링 데이터의 오류발생여부를 판단하고, 오류로 판단된 데이터에 대해서는 정상상태에서의 수위데이터와 유속데이터를 기초로 보정을 함으로써 결측되거나 비정상적인 데이터를 효과적으로 보정할 수 있게 되어 하수관거 모니터링 데이터의 신뢰도를 높일 수 있다. 그 결과, 하수관거 정비계획, 설계, 운영시에 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 자료를 제공할 수 있다. According to the present invention, when measuring the sewage level, flow rate and flow rate of sewage pipes in the long term using a flow detector, it is determined whether or not an error occurs in monitoring data. By making corrections as a basis, it is possible to effectively correct missing or abnormal data, thereby increasing the reliability of sewage monitoring data. As a result, more accurate and reliable data can be provided for sewer maintenance plan, design and operation.

도1은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 하수관거 모니터링 데이터 처리방법이 적용될 수 있는 하수관거 모니터링 시스템의 구성도이다. 1 is a block diagram of a sewage pipe monitoring system that can be applied to the sewage pipe monitoring data processing method according to a preferred embodiment of the present invention.

도2는 유량데이터로부터 산출되는 수위발생패턴, 유속발생패턴, 유량발생패턴, 및 수위-유속상관관계를 보여주는 도면이다. 2 is a view showing a water level generation pattern, a flow rate generation pattern, a flow rate generation pattern, and a water level-flow rate correlation calculated from the flow rate data.

도3은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 하수관거 모니터링 데이터 처리방법을 보여주는 순서도이다. Figure 3 is a flow chart showing a sewage pipe monitoring data processing method according to a preferred embodiment of the present invention.

도4는 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 하수관거 모니터링 데이터 처리방법에 있어서, 데이터의 결측여부와 이상여부를 판단하여 이를 보정하는 과정을 보여주는 순서도이다. 4 is a flow chart illustrating a process of determining whether missing or abnormal data is corrected in the sewage pipe monitoring data processing method according to a preferred embodiment of the present invention.

도5는 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 하수관거 모니터링 데이터 처리방법에 의한 데이터 보정의 결과를 예시적으로 보여주는 도면이다. 5 is a diagram showing the results of data correction by the sewage pipe monitoring data processing method according to a preferred embodiment of the present invention.

Claims (22)

삭제delete 삭제delete 하수관거에 설치된 유량감지기에서 주기적으로 검출되는 수위데이터와 유속데이터 중 하나 이상을 수신하는 단계; Receiving at least one of water level data and flow rate data periodically detected by a flow rate sensor installed in the sewage pipe; 상기 수위데이터와 유속데이터의 오류여부 및 오류데이터를 판단하는 오류 판단단계; 및 An error determination step of determining whether or not the water level data and the flow rate data have errors; And 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나 이상에 오류가 있는 경우, 상기 오류데이터를 보정하는 데이터 보정단계;A data correction step of correcting the error data when at least one of the water level data and the flow rate data has an error; 를 포함하고, Including, 상기 오류판단단계는, 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 결측된 데이터가 존재하는지 판단하고, The error determining step may determine whether there is missing data among the water level data and the flow rate data, 상기 데이터 보정단계는, 결측된 데이터가 존재하는 경우, 결측된 데이터에 해당하는 값을 산출하는 것을 특징으로 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. The data correction step, if there is missing data, the sewage monitoring data processing method, characterized in that for calculating a value corresponding to the missing data. 제3항에서, In claim 3, 상기 데이터 보정단계는, 수위데이터와 유속데이터 중 어느 하나가 결측되지 아니한 경우에는, 결측되지 않은 데이터를 기초로 결측된 데이터를 산출하는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. The data correction step, if any one of the water level data and the flow rate data is missing, sewage pipe monitoring data processing method, characterized in that for calculating missing data based on the missing data. 제4항에서, In claim 4, 상기 데이터 보정단계는, 상기 결측되지 않은 데이터를 설정된 수위-유속 상관관계식에 대입하여 연산되는 값으로 상기 결측된 데이터를 산출하는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. The data correction step, the sewage pipe monitoring data processing method, characterized in that for calculating the missing data as a value calculated by substituting the non-missing data into a set water-flow correlation. 제5항에서, In claim 5, 상기 설정된 수위-유속 상관관계식은 설정된 기간 동안의 정상상태 수위데이터와 유속데이터에 기초하여 설정되는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. The set water level-flow rate correlation formula is set based on the steady-state water level data and the flow rate data during the set period. 제3항에서, In claim 3, 상기 데이터 보정단계는, 수위데이터와 유속데이터 둘 다 결측된 경우에는, 설정된 기간 동안 검출된 정상상태의 수위데이터와 유속데이터를 기초로 수위데이터와 유속데이터를 각각 산출하는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. In the data correction step, when both the water level data and the flow rate data are missing, the sewage pipe monitoring data comprises calculating the water level data and the flow rate data based on the normal state level data and the flow rate data detected during the set period. Treatment method. 하수관거에 설치된 유량감지기에서 주기적으로 검출되는 수위데이터와 유속데이터 중 하나 이상을 수신하는 단계; Receiving at least one of water level data and flow rate data periodically detected by a flow rate sensor installed in the sewage pipe; 상기 수위데이터와 유속데이터의 오류여부 및 오류데이터를 판단하는 오류 판단단계; 및 An error determination step of determining whether or not the water level data and the flow rate data have errors; And 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나 이상에 오류가 있는 경우, 상기 오류데이터를 보정하는 데이터 보정단계;A data correction step of correcting the error data when at least one of the water level data and the flow rate data has an error; 를 포함하고, Including, 상기 오류판단단계는, The error determination step, 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나만 결측되었는지를 판단하는 단계와, Determining whether only one of the water level data and the flow rate data is missing; 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나만 결측된 경우, 결측되지 아니한 데이터가 설정된 범위를 벗어났는지를 판단하는 단계If only one of the water level data and the flow rate data is missing, determining whether or not the missing data is outside the set range 를 포함하는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. Sewage monitoring data processing method comprising a. 제8항에서, In claim 8, 상기 데이터 보정단계는, 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나만 결측되었으며 결측되지 아니한 데이터가 상기 설정된 범위를 벗어나지 아니한 경우에는, 결측되지 아니한 데이터를 기초로 결측된 데이터를 산출하는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. In the data correction step, when only one of the water level data and the flow rate data is missing and the data not missing is not within the set range, the sewage pipe is characterized in that the missing data is calculated based on the missing data. Monitoring data processing method. 제8항에서, In claim 8, 상기 데이터 보정단계는, 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나만 결측되었으며 결측되지 아니한 데이터가 상기 설정된 범위를 벗어난 경우에는, 설정된 기간 동안 검출된 정상상태의 수위데이터와 유속데이터를 기초로 수위데이터와 유속데이터를 각각 산출하는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. The data correction step may be performed based on the water level data and the flow rate data based on the steady state water level data and the flow rate data detected during the set period when only one of the water level data and the flow rate data is missing and the non-missing data is out of the set range. The sewage pipe monitoring data processing method characterized by calculating the flow rate data. 제9항에서, In claim 9, 상기 데이터 보정단계는, 상기 결측되지 않은 데이터를 설정된 수위-유속 상관관계식에 대입하여 연산되는 값으로 상기 결측된 데이터를 산출하는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. The data correction step, the sewage pipe monitoring data processing method, characterized in that for calculating the missing data as a value calculated by substituting the non-missing data into a set water-flow correlation. 제11항에서, In claim 11, 상기 설정된 수위-유속 상관관계식은 설정된 기간 동안의 정상상태 수위데이터와 유속데이터에 기초하여 설정되는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. The set water level-flow rate correlation formula is set based on the steady-state water level data and the flow rate data during the set period. 하수관거에 설치된 유량감지기에서 주기적으로 검출되는 수위데이터와 유속데이터 중 하나 이상을 수신하는 단계; Receiving at least one of water level data and flow rate data periodically detected by a flow rate sensor installed in the sewage pipe; 상기 수위데이터와 유속데이터의 오류여부 및 오류데이터를 판단하는 오류 판단단계; 및 An error determination step of determining whether or not the water level data and the flow rate data have errors; And 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나 이상에 오류가 있는 경우, 상기 오류데이터를 보정하는 데이터 보정단계;A data correction step of correcting the error data when at least one of the water level data and the flow rate data has an error; 를 포함하고, Including, 상기 오류 판단단계는, 상기 수위데이터 및 유속데이터 중 하나만 각각 설정된 범위를 벗어났는가 판단하고, In the error determining step, it is determined whether only one of the water level data and the flow rate data is out of a set range, respectively. 상기 데이터 보정단계는, 상기 수위데이터 및 유속데이터 중 하나만 그 설정된 범위를 벗어난 경우에, 상기 설정된 범위를 벗어난 데이터를 보정하는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. In the data correction step, when only one of the water level data and the flow rate data is out of the set range, the sewage pipe monitoring data processing method, characterized in that for correcting the data out of the set range. 제13항에서, In claim 13, 상기 설정된 범위는, 설정된 기간동안 검출된 복수의 수위데이터 및 유속데이터의 각각의 평균값을 포함하는 각각의 설정폭의 구간인 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. And said set range is a section of each set width including an average value of each of a plurality of water level data and flow rate data detected during the set period. 제14항에서, The method of claim 14, 상기 설정폭은 상기 설정된 기간동안 검출된 복수의 데이터의 설정된 신뢰구간의 범위에 해당하는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. And the set width corresponds to a range of a set confidence interval of the plurality of data detected during the set period. 제13항에서, In claim 13, 상기 데이터 보정단계는, 상기 설정된 범위를 벗어난 데이터를 설정된 수위-유속 상관관계를 기초로 보정하는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. The data correction step, sewage pipe monitoring data processing method characterized in that for correcting the data out of the set range based on the set water-flow rate correlation. 하수관거에 설치된 유량감지기에서 주기적으로 검출되는 수위데이터와 유속데이터 중 하나 이상을 수신하는 단계; Receiving at least one of water level data and flow rate data periodically detected by a flow rate sensor installed in the sewage pipe; 상기 수위데이터와 유속데이터의 오류여부 및 오류데이터를 판단하는 오류 판단단계; 및 An error determination step of determining whether or not the water level data and the flow rate data have errors; And 상기 수위데이터와 상기 유속데이터 중 어느 하나 이상에 오류가 있는 경우, 상기 오류데이터를 보정하는 데이터 보정단계;A data correction step of correcting the error data when at least one of the water level data and the flow rate data has an error; 를 포함하고, Including, 상기 오류 판단단계는, 상기 수위데이터 및 유속데이터 모두 각각 설정된 범위를 벗어난 경우에는 설정된 수위-유속 상관관계를 만족하는가 판단하고, In the error determination step, if both the water level data and the flow rate data are outside the set ranges, it is determined whether the set level-flow rate correlation is satisfied. 상기 데이터 보정단계는, 상기 수위데이터 및 유속데이터 모두 각각 설정된 범위를 벗어나고 상기 설정된 수위-유속 상관관계를 만족하지 않는 경우에, 상기 수위데이터 및 유속데이터를 모두 보정하는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. In the data correction step, when both the water level data and the flow rate data are outside the set ranges and do not satisfy the set water level-flow rate correlation, the sewage pipe monitoring data processing, characterized in that to correct both the water level data and the flow rate data. Way. 제17항에서, The method of claim 17, 상기 데이터 보정단계는, 수위데이터와 유속데이터는 설정된 기간 동안 검출된 정상상태의 수위데이터와 유속데이터를 기초로 각각 산출되는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. The data correction step, sewage pipe monitoring data processing method, characterized in that the water level data and the flow rate data are respectively calculated based on the water level data and the flow rate data of the steady state detected during the set period. 제17항에서, The method of claim 17, 상기 설정된 범위는, 설정된 기간동안 검출된 복수의 수위데이터 및 유속데이터의 각각의 평균값을 포함하는 각각의 설정폭의 구간인 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. And said set range is a section of each set width including an average value of each of a plurality of water level data and flow rate data detected during the set period. 제19항에서, The method of claim 19, 상기 설정폭은 상기 설정된 기간동안 검출된 복수의 데이터의 설정된 신뢰구간의 범위에 해당하는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. And the set width corresponds to a range of a set confidence interval of the plurality of data detected during the set period. 제17항에서, The method of claim 17, 상기 설정된 수위-유속 상관관계는, 설정된 기간 동안 검출된 수위데이터와 유속데이터를 기초로 설정되는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 데이터 처리방법. The set water level-flow rate correlation is sewage pipe monitoring data processing method characterized in that the set based on the water level data and the flow rate data detected during the set period. 하수관거를 흐르는 하수의 수위, 유속 및 유량을 검출하는 유량검출기; 및 A flow rate detector for detecting the level, flow rate and flow rate of the sewage flowing through the sewage pipe; And 상기 유량검출기로부터 수위데이터, 유속데이터 및 유량데이터를 수신하여 이를 관리하는 데이터 관리서버;A data management server that receives the water level data, the flow rate data and the flow rate data from the flow rate detector; 를 포함하는 하수관거 모니터링 시스템에서, In the sewage pipe monitoring system comprising a, 상기 데이터 관리서버는 제3항 내지 제21항 중 어느 하나의 항의 방법을 수행하는 것을 특징으로 하는 하수관거 모니터링 시스템. The sewer pipe monitoring system, characterized in that for performing the method of any one of claims 3 to 21.
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