전국 각 지역의 34개 일반 도시가스 공급업체는 정압기 시설을 설치하여 운영 중이다. 공급업체는 일반 소비자에게 상시 안정적인 공급을 위해 시설 관리가 중요하지만, 가스 정압기 및 부속시설은 점점 노후화되고 그에 따른 위험성이 증대되고 있다. 일반 도시가스 공급업체는 원격 감시 장치와 통합된 안전 관리 시스템을 통해 가스 공급 중단 및 사고 발생 시 신속한 조치와 확산 방지에 초점을 맞추고 있다. 그러나 사고(중지)를 미연에 방지하기 위한 기술적 접근은 여전히 어려운 상황이다. 본 논문은 도시가스 정압기의 압력 예측을 중점적으로 다루며, 위험예지를 통해 사고를 예방하는 시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 그러나 실시간 데이터의 특성상 통신 고장, 정압기 고장 등의 이유로 결측치와 이상치가 존재할 가능성이 크다. 따라서 본 논문에서는 결측 데이터를 처리하기 위해 여러 대체 기법을 실제 데이터에 적용 및 비교하여 사고 예방 가스 압력 예측 시스템의 견고성을 향상한다.
There are 34 general city gas suppliers operating gas regulator facilities inSouth Korea. Ensuring a consistent and stable gas supply to general consumers is atop priority. However, the aging gas regulators and associated infrastructure pose anincreasing risk. To mitigate such risks, general city gas supply companies arefocusing on developing measures for swift response and prevention of gas supplyinterruptions and accidents through integrated safety management systems andremote monitoring devices. Nevertheless, the technical challenges of accidentprevention persist. The goal of this research is to propose a preemptive system toprovide proactive solutions, emphasizing the prediction of gas regulator pressure asa basis for risk prevention. However, the real-time data is vulnerable to missingdata and outliers due to communication breakdowns and gas regulator machinemalfunctions. It is critically hindering prediction accuracy. Therefore, this paperemploys and compares various imputation techniques to handle missing data in gasregulator datasets. Through this process, the robustness of the accident preventionsystem can be improved.