• 상하수도학회지
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• 제23권3호
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• pp.363-369
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• 2009

In order to evaluate primary clarifier performance on TSS(Total Suspended solids) removal, four different sampling sets were collected as part of this study; (1) weekly test, (2) the diurnal sampling, (3) the settling velocity distribution sampling. Primary effluent TSS($TSS_{PE}$) and non settleable TSS($TSS_{NON}$) concentrations were averaged 160 and 75.5 mg/L, respectively. These data suggest approximately 85 mg/L TSS can be removed more. Average $TSS_{NON}$, $TSS_{PE}$, and Dispersed TSS(DTSS) concentrations(75.5, 160, and 104 mg/L, respectively) suggest that 28.5 mg/L of TSS difference attributable to poor flocculation, whereas 56 mg/L of TSS difference attributable to poor hydraulics within primary clarifier. In this study, equations for maximum TSS removal efficiency and effluent TSS concentration were suggested and compared with experimented data.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권5호
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• pp.1477-1488
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• 2014

도심지 불투수성 포장의 증가로 지하수위 저하, 생활용수 부족 등의 물과 관련된 다양한 환경문제가 점차 심화되고 있으며, 이를 해결하기 위해 빗물 저류조가 설치되어지고 있다. 빗물 저류조는 지반 저류층에 강우 유출수를 저장하여 향후 갈수기에 이용할 수 있어 도심지의 원활한 물순환에 도움이 된다. 그러나 도심지의 초기 강우는 다량의 비점오염물질을 포함하고 있으므로, 초기 강우를 빗물 저류조에 저류하기 전에 빗물에 포함된 오염물질을 정화하기 위한 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 초기 강우의 오염물질 정화를 위해 경제성과 비점오염물질 제거효율 측면에서 우수한 토양여과기술을 적용한 빗물 저류조의 전처리시설인 모래 여과층에 대한 정화효율 및 적용성을 실내 시험과 현장 시험을 통해 평가하였다. 실내 시험은 $20cm{\times}30cm{\times}60cm$의 규격으로 제작된 챔버에 3종류의 각기 다른 모래 여과층을 조성한 후 인공 강우를 유입하는 과정으로 진행되었으며, 유출된 오염수의 TSS (총 부유물질)와 COD (화학적 산소요구량)를 측정하여 모래 여과층의 정화효율을 평가하였다. 또한 폐색 현상으로 인한 모래 여과층의 투수계수 변화를 간접적으로 평가하였다. 실내 시험을 통하여 비점오염물질 정화에 적합한 여과층을 제시하였으며, 이를 현장 빗물 저류조에 시험 시공하여 선정된 여과층의 적용성을 검증하였다.

• 한국수산과학회지
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• 제36권3호
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• pp.254-262
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• 2003

Effect of the air distributor pore size for the removal of aquacultural waste, such as protein, total suspended solids (TSS), chemical oxygen demand (COD), turbidity and total ammonia nitrogen (TAN) from sea water was investigated by using foam separator. With the increase of pore size of air distributor, removal rates and efficiency of protein decreased. Removal rate by commercial air stone was in the range between the removal rates by G2 and G4 sintered glass discs. Within the range of pore size distributor from Gl to G4, the removal efficiency of protein were ranged from 21 to $42\%.$ The changes of removal rates and efficiencies of TSS, COD and turbidity were similar to proteins. TAN was removed by stripping. The pore size of air distributor for a higher overall oxygen mass transfer coefficient and saturation efficiency provided the condition for higher protein removal rate. Also the foam separator could be used as an aerator.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.453-453
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• 2021

도시지역 비점오염원관리, 물순환 회복, 침투 및 증발산량 증가, 열섬현상 저감을 위한 주요한 방안으로 저영향개발(low impact development, LID)과 그린인프라 기법의 적용되고 있다. LID 시설은 소규모 분산형 시설로써 넓은 지역에 많고 다양한 시설들이 적용되어 시설의 개수가 많으며, 수질 및 토양 내 기성제품에 대한 센서들의 가격은 고가로 형성되어 있어 기기의 경제성 및 유지관리 등 적용하는데 제한적이다. 따라서 과거 모니터링 자료를 기반으로 오염물질들과의 상관성 분석을 통하여 계측이 어려운 항목들을 계측가능한 항목들로부터 예측 가능하며, 선정된 항목들에 대한 비용효율적인 센서를 개발하여 실시간 LID 모니터링이 가능한 비용효율적 모니터링을 개발하였다. 공주대학교 천안캠퍼스의 LID 시설들은 2013년에 조성되어 현재까지 시설이 운영되고 있으며, 5년이상의 과거 강우시 모니터링 자료들을 이용하여 오염물질 상관성 분석을 수행가능 하기에 대상지로 선정하였다. 오염물질 상관성 분석은 2013년부터 2017년도에 침투도랑에서 수행된 강우시 모니터링 자료를 활용하여 각 오염물질들의 상관성을 분석을 수행하였다. 침투도랑 내 유입되는 평균 유입수는 TSS 286.1±318.3 mg/L, BOD 22.6±39.5 mg/L, TN 8.96±5.85 mg/L, TP 1.01±1.11 mg/L로 나타났다. 겨울철에 비해 여름철에서의 오염물질의 유입농도가 높은 것으로 분석되었다. 이는 여름철 고온건조로 인한 노면 내 차량의 주행으로 인한 중금속, 폐타이어 등과 장마철 강우 시 유출된 토사로 인하여 유입수의 농도가 높은 것으로 분석되었다. 오염물질 부하량은 TSS와 COD 0.66으로 유의성이 높은 것으로 나왔으며, COD와 TSS, TP, TN 등 유의성이 높은 것으로 분석되었다. Arduino와 Raspberry PI를 활용하여 저비용 센서와 LTE 모뎀통신과 데이터 베이스 연결하여 개발된 프로그램을 통해서 무선으로 LID 시설에 대한 모니터링을 침투화분2와 식생체류지에 조성하였다. 전력공급이 어려운 식생체류지의 경우 태양열(Solar system) 시스템과 보조 전력 배터리를 조성하여 장마철이나 장기적인 악천후로 인한 전력을 생산하지 못할 경우 보조전력배터리에서 전력을 제공하여 지속적인 모니터링이 이루어지도록 설계하였다. 토양함수량, 토양온도와 Conductivity 등 3종류의 센서를 적용하였으며, 프로그램은 현재 2단계를 통한 2차수정을 통하여 프로그램을 구축하였다. 오차, 오작동, 계측값에 대한 검·보정 작업이 필요하다. 또한 대기자료의 구축을 통해 보다 토양과 LID 시설에 대한 영향분석이 필요한 것으로 사료된다.

• 한국물환경학회지
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• 제22권4호
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• pp.678-686
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• 2006

The feasibility of the high-hydrophilic biofilter was examined for application in rural wastewater treatment in Korea. The intermittent trickling biofiter was developed for wastewater treatment of media and examined instantaneous wetting water and immersional wetting water. Melamin foam absorbed 120 times it's weight in water and maintained wetting status than other materials. These characteristics are improvement for application in rural areas showing large variance of amount of influent. The biofilter process was effective in treating organic pollutants; mean removal efficiencies of $BOD_5$ and TSS were above 80%. The average SS concentrations of effluent was showed below $10mg/L^{-1}$ and meet guidelines in special regions, however, the average concentration of $BOD_5$ was about $20mg/L^{-1}$. The removals of T-N and T-P were relatively less effective and removal efficiencies were below 40%. It might meet the guidelines for T-P because of low levels of influent T-P concentration. However, the T-N concentration were too high and further treatment is required. The effluent concentration of $NH_4-N$ showed a significant reduction rate about 43.8%, but part of $NH_4-N$ was transformed to $NO_2-N$ and $NO_3-N$ inside the biofilter through nitrification process. The effluent concentration of org-P was removed about 78.8% of influent concentration by filtration. Considering stable performance and effective removal of pollutant in wastewater, low maintenance, and cost-effectiveness, the hydrophilic biofilter system was thought to be an effective and feasible alternative for decentralized rural areas.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.363-363
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• 2022

LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.