본 연구에서는 국내 도시가스 일일 수요 예측에 대한 문제를 다룬다. 정확한 일일 수요 예측은 안정적인 도시가스의 수급을 위해서 필수적인 사항으로 실제 가스 공급기관의 일상 업무에 해당한다. 본 연구에서는 수요예측 방법을 고안하기 위하여 일일 도시가스 수요 시계열에 대한 데이터 분석을 수행하였으며, 예측일 수요에 영향을 주는 주요한 요인으로 직전일 수요, 기온, 요일 등을 파악하였다. 본 연구에서는 이러한 요인들을 고려한 회귀 모형과 국내 도시가스 수요 특성에 맞는 선별적 샘플링 절차를 제안하였다. 제안 모형과 선별적 샘플링 절차로 구성된 예측 방법의 성능 검증을 위하여 실제 도시가스 수요에 대한 예측을 수행하였다. 문헌에 소개된 기존 방법과 예측 성능을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법의 평균절대백분율오차는 약 2.22%로서 개선 비율은 대략 7%에 해당한다.
본 연구는 지역 단위 도시가스 수요예측모형을 이용하여 전국 도시가스수요예측의 정확도를 향상할 수 있는지 여부를 살펴봤다. 지역별 수요예측모형을 구축하게 된 배경은 용도별 도시가스 수요의 행태가 분화되는 상황에서 자료의 제한으로 용도별 수요예측모형을 구축하기 어렵다는 것에 있다. 지역별 수요예측모형은 전국수요를 수도권과 지방으로 구분하여 별도의 예측모형을 구성하는 것으로, 시간변동계수를 갖는 공적분모형을 이용하였다. 지역모형에서 전국 도시가스수요예측은 지역별 수요전망치를 합산하여 산출하였다. 2013~2016년의 4년간 예측력 평가결과, 지역별 모형을 통한 전국 도시가스수요 예측이 전국단위 예측모형에 비하여 예측력이 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 지역모형에서는 수도권과 지방권 모형을 별도로 구축함으로써 해당 지역 수요의 특성을 반영한 예측모형이 가능했다. 수도권수요는 가정용수요 비중이 높아 기온에 보다 민감하게 반응하고, 전력수요와 경쟁관계가 있다. 이에 반해 지방권은 산업용수요 비중이 높아 전반적인 경기상황에 따른 수요변동이 크고, 수도권과 달리 벙커씨유와 LPG와 같은 산업용 연료와 대체관계를 보였다. 상기 결과는 성숙기에 접어든 도시가스산업에서 지역별 수요에 대한 세부적인 분석을 통해 전국 단위 수요예측의 정확도를 향상시킬 수 있다는 것을 보여주고, 이와 더불어 용도별 도시가수요 분석에도 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.
우리나라 도시가스 수요는 난방수요에 기인한 뚜렷한 동고하저의 계절성을 보이며, 기온에 따른 민감도는 시간에 따라 변화하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 시간에 따라 변화하는 계절성을 효과적으로 모형하기 위해서 시간변동 기온반응함수 개념을 도입하여 이를 해당 일의 기온분포로 적분하여 기온에 따른 수요변동을 추정한다. 또한 기상청에서 발표하는 향후 10일의 도시별 기온 예측치를 체계적으로 반영하여 도시가스 수요를 예측하는 방법론을 개발하였다. 평년기온분포를 사용한 것에 비해서 함수적 방법론을 이용하여 기상청의 기온 예측치를 기온분포예측치로 변환하여 예측했을 때 기온분포의 예측 오차율은 2배, 도시가스 수요의 예측 오차는 5배 가까이 감소하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 국내 도시가스 인수량에 대한 예측 모델을 개발하였다. 국내의 도시가스 회사는 KOGAS에 차년도 수요를 예측하여 보고해야 하므로 도시가스 인수량 예측은 도시가스 회사에 중요한 사안이다. 도시가스 사용량에 영향을 미치는 요인은 용도구분에 따라 다소 상이하나, 인수량 데이터는 용도별 구분이 어렵기 때문에 특정 용도에 관계없이 영향을 주는 요인으로 외기온도를 고려하여 모델개발을 실시하였다.실험 및 검증은 JB주식회사의 2008년부터 2018년까지 총 11년 치 도시가스 인수량 데이터를 사용하였으며, 전통적인 시계열 분석 중 하나인 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)와 딥러닝 기법인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 각각 예측 모델을 구축하고 두 방법의 단점을 최소화하기 위하여 다양한 앙상블(Ensemble) 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제안한 일별 예측의 오차율 절댓값 평균은 Ensemble LSTM 기준 0.48%, 월별 예측의 오차율 절댓값 평균은 2.46%, 1년 예측의 오차율 절댓값 평균은 5.24%임을 확인하였다.
도시가스 수요량은 강한 계절성을 보이는 자료이다. 따라서 도시가스 수요량을 예측하기 위한 모형 구축에서 가장 중요한 요인은 계절성이다. 또한, 실제 도시가스 수요량에는 추가적 인 여러 요인들에 의하여 영향을 받을 수 있는데, 온도, 요일효과, 명절효과, 유효일 수, 수용가수 등이 영향 요인들이다. 본 연구에서는 이와 같은 요인들이 도시가스 수요량에 미치는 영향력의 정도를 파악하고 효율적으로 향후 도시가스 수요량 예측을 위한 시계열 모형을 구축하였다. 적용된 모형은 오차항이 자기상관을 따르는 시계열 회귀모형을 이용하였으며 실제 자료를 이용한 예측결과 매우 우수한 예측력을 보였다.
본 연구에서는 국내 도시가스 수요 데이터를 분석하여 시간대별 도시가스 수요의 특성을 파악하고 정확한 시간대별 도시가스 수요 예측을 위해 다중회귀모형(multiple regression model)을 개발하였다. 시간대별 도시가스 수요를 정확하게 예측하는 것은 공급자의 비용 절감뿐만 아니라 안정적인 배관망 관리 측면에서도 매우 중요하다. 수요 예측 오류로 인해 가스 공급이 부족한 상황이 발생하면 부족한 공급량을 빠른 시간내에 보충하기 위해 가스 배관망의 압력을 급격히 증가시켜야 하는 응급 상황이 전개될 수 있다. 반면, 시간대별 가스 생산량이 실제 수요보다 많은 경우에는 과다한 저장 시설 운용 및 불필요한 생산 비용이 발생하는 문제가 있다. 과거 시간대별 도시가스 수요 데이터를 분석한 결과 시간대별 도시 가스 수요는 직전 시간대(즉, 24시간 전) 수요와 매우 높은 상관관계를 보이며 24시간 수요 패턴은 1주일전 동일 요일(즉, 168시간전)의 24시간 수요 패턴과 매우 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 또한, 외기 온도가 도시가스 수요에 영향을 주는 특수한 조건을 파악하였다. 즉, 시간대별 도시가스 수요와 시간대별 외기 온도는 평균적으로 0.853의 높은 상관계수 절대값을 보여주며, 상관관계 분석시 같은 요일에 속한 데이터만 분석하면 상관계수의 절대값은 최저 0.861 및 최고 0.965까지 증가한다. 이상의 분석 결과를 바탕으로 본 연구에서는 24시간 전 수요와 168시간 전 수요를 독립변수로 고려한 다중회귀모형 및 외기 온도를 추가한 두 번째 다중회귀모형을 제안하며, 제안한 예측모형의 성능을 확인하기 위해 2009년부터 2013년까지 5년간의 시간대별 수요 예측 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제안한 24시간 전 수요와 168시간 전 수요를 독립변수로 고려한 다중회귀모형의 경우 과거 5년간의 수요 예측 오차율의 절대값 평균(mean absolute percentage error)은 4.5% 수준이며, 외기 온도를 추가한 모형의 경우 오차율의 절대값 평균은 5.13%임을 확인하였다.
도시환경은 가양한 형태로 발생되는 공해로 인하여 악화되고 있다. 각종 유해가스는 대기오염을 통해 인간의 건강을 위협하고 있으며, 도시 폐기물은 도시 및 주변지역으로의 환경파괴를 가속시키고 있다. 도시 내에서 방출되는 각종 에너지원을 식물공장을 통한 적정 작물생산에 적용시킬 수 있다면, 도시와 상호 보완적인 역할이 가능한 환경 보존형 도시농업이 가능하다. (중략)
최근 급속한 도시의 팽창 및 신도시 건설과 산업의 발전으로 가스시설은 꾸준히 확대되고 있는 실정이다. 그리고 94년 아현동 도시가스사고와 95년 대구 도시가스사고 이후로 도시 가스 시설물의 대한 안전 대책 및 시설물 관리에 대한 국민들의 관심이 증대되었다. 이러한 흐름에 따라 가스회사들은 GIS 기술을 도입하여 기존에 수작업으로 관리되고 있는 가스시설 정보체계를 전산화하여 항상 최신의 현황을 유지하고, 사고 발생시 신속한 대처 방안 및 피해예측을 위한 시스템을 개발하기 위하여 많은 연구를 진행하고 있는 실정이다. 본 연구의 목적은 안전이 중요시되는 가스시설물에 대하여 가스사고 발생시 신속한 대처 및 처리방안을 제시할 수 있는 GIS 기반의 가스사고 관리시스템을 개발하는데 있다. GIS의 가스사고 관리시스템에서는 사고 발생시에 시설물 관리자가 사고 지점을 선택하여 우선적으로 공급을 중단해야 할 관로를 제시하고 사고지점을 검색하여 차단해야 할 밸브에 대한 정보를 신속히 제공하여 대응 방안을 제시 할 수 있도록 하였다. 아울러 가스공급이 중단되는 지역에 대한 정보를 추출하여 피해범위를 산정하여 효율적인 사고 관리를 지원하도록 구성되었으며, 이와 함께 잔존가스량을 구하여 사고후의 대처방안을 마련할 수 있는 기능을 제공하도록 하였다. 향후 연구과제로는 원격으로 가스 시설물을 감시하고 제어할 수 있는 원격감시/제어시스템(SCADA System)과 연계를 통하여 가스사고 후에 신속한 피해예측 및 피해를 최소화 할 수 있는 방안제시 및 GPS를 활용하여 신속한 사고처리를 할 수 있는 활용 방안을 연구하여 체계적이고 종합적인 가스사고의 관리가 필요하다고 사료된다. 또한, 사고 후의 긴급 대처방안 뿐만 아니라 잔존가스량을 이용하여 수용가에 가스의 신속한 재공급을 위한 정보의 제공까지 한 단계 발전된 시스템의 개발이 추진되어야 한다.남산지역에 대해 정사영상과 10m간격의 DEM을 제작하였으며 1:1000 수치지도를 통해 제작된 DEM과 비교한 결과 총 43990개 격자점의 표고 차이는 평균 5.98m였다.여재 높이 100 cm에서 원수를 하향류 및 상향류로 주입하면서 하향류 20, 40, 80, 100 cm, 상향류 20, 40, 60, 80, 100 cm에서 시료를 채취하여 분석한 결과 모두 원수가 주입되는 부근 여재 높이 20 cm에서 가장 많이 제거되었다. 상향류 보다 하향류로 원수를 주입했을 때 제거효율이 높았다. $Fe^{+++}$을 $Fe^{++}$로 환원하는 $O^{-}_{2}{\cdot}$의 작용을 대신할 수 있음을 증명하며 이와같은 ascorbate 의존적인 $OH{\cdot}$ 의 생성은 ascorbate가 조직손상에 관여할 가능성을 시사하였다.었다. 정확한 예측치를 얻기 위하여 불균질 조직이 조사야에 포함되는 경우 보정이 요구되며, 골반의 경우 골 조직의 보정이 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이를 위하여 불균질 조직에 대한 정확한 정보가 요구되며, 이는 CT 영상을 이용하는 것이 크게 도움이 되리라 생각된다.전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며, 이는 한의학(韓醫學) 방제(方劑) 원리(原理)인 군신좌사(君臣佐使) 이론(理論)에서 군약(君藥)이 주증(主症)에 주(主)로 작용(作用)하는 약물(藥物)이라는 것을 밝혀주는 것이라고 사료(思料)된다.일전 $13.447\;{\mu}g/hr/g$, 섭취 7일중 $8.123\;{\mu}g/hr/g$, 절식 14일후 $10.612
전력산업 구조개편에 따른 발전부문의 경제급전 추구로 인하여 구 동안 가스산업에서 수급조절역할을 담당하던 발전용 수요의 감소로 수급불균형 심화가 예상되고 결국에는 저장설비의 구축에 막대한 자본이 소요될 것으로 보인다. 이에 본 연구에서는 분석모형을 통하여 이러한 영향들을 계량적으로 분석하고 그 원인을 밝힘으로써 전력산업 구조개편에 대응한 향후의 천연가스 수급정책 방향을 제시하였다. 연구결과에 의하면, 경제급전의 추구로 인해 발전용 수요가 기존 예측치 대비 약 40∼50% 수준으로 급감하여 소요저장탱크기수는 1∼2기 정도 감소하지만, 발전용 수요의 수급조절능력의 약화로 천연가스 수요패턴은 더욱 악화되는 것으로 분석되었다. 또한 필요수입 보전주의에 따른 가격결정방식의 소비자가격이 상승되는 것으로 보아 저장설비에 과다투자가 이루어지는 것으로 판단할 수 있다. 결국, 도시가스의 수요패턴이 현상태를 유지하는 경우, 발전부문의 경제급전시 가스산업에서는 수요패턴의 약화로 저장시설에의 과다설비투자가 불가피하며 이는 소비자가격의 상승으로 이어질 것으로 예상된다. 따라서 향후 가스산업에서는 다양한 수요관리 방안과 도입량 조절 등을 통한 수요패턴 개선노력이 시급할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 위험을 등급화하여 검사대상 및 주기를 결정하여 투자비용기 효용성을 높이는 기술의 접근방법을 도입하여, 위험의 정도뿐만 아니라 위험의 양(손실비용)을 평가 할 수 있는 활용 방법을 제시하였다. 위험의 정량화를 위해 가스배관의 손상확률과 영향을 예측하는 방법이 필요한데 손상확률의 경우 사고원인을 굴착공사, 외부부식, 지반침하 및 장치손상으로 구분하였고, 그 각각의 원인에 대해 사고발생빈도를 구하는 방법을 제시하였으며 영향을 예측하기 위하여 가스의 누출시 주로 피해를 유발하는 화제에 대해 사망, 화상 및 건물에 피해를 줄 수 있는 경우 그 피해범위를 산정하는 방법을 제시하였다. 또한, 이 확률과 영향을 결합하여 위험비용을 예측하는 방법과 그 결과를 예시하였는데 이 기술은 경제적인 측면을 고려한 종합적 안전관리 기술로서 위험관리가 중요한 도시가스업계에 적용된다면, 위험을 줄일 수 있는 최적의 위험감소 전략 수립에 유용한 정보를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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