• Title/Summary/Keyword: 유출 성능

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Heat Transfer Performance of Pond Loop type Heat Exchanger for Ground Source Heat Pump using Extruding Ground Water(2) (유출지하수 열원 지열히트펌프용 Pond Loop형 열교환기의 열전달 성능(2))

  • Park, Geun-Woo;Lee, Eung-Youl
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 2006.11a
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    • pp.15-19
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    • 2006
  • 유출지하수나 지표수를 열원으로 하는 지열히트펌프의 Pond Loop형 열교환기를 개발하기 위하여 미국에서 상용화된 Slim-Jim 열교환기와 본 연구에서 자체설계, 제작한 Pond-loop type의 열교환기를 유동이 없는 유출수조 내에서 수조온도가 변화함에 따라 일정한 열교환기 입구온도를 유지하면서 열전달량의 변화를 측정하였다. 그 결과 유출수를 Heat Source로 사용하는 경우 Slim-Jim에서는 $8,000{\sim}11,000 kcal/hr$의 열량이 전달되었고, 자체 제작한 열교환기에서는 $11,000{\sim}16,000kcal/hr$의 열량이 전달되었다. 유출수를 Heat Sink로 사용할 경우 Slim-Jim에서는 $2,500{\sim}7,000 kcal/h$의 열량이 전달되었고, 자체제작한 열교환기의 경우, $6,800{\sim}14,00 kcal/hr$의 열량이 전달되었다. 측정된 열전달량을 바탕으로 총괄열전달계수를 구한 결과 Slim-Jim 열교환기의 경우 $210{\sim}340 kcal/hr\;m^2{\circ}C$, 자체개발한 열교환기의 경우 $350{\sim}590 kcal/hr\;m^2{\circ}C$로 나타나 자체 개발한 열교환기의 열전달 성능이 비교적 우수함을 입증하였다.

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Comparing the Performance of Artificial Neural Networks and Long Short-Term Memory Networks for Rainfall-runoff Analysis (인공신경망과 장단기메모리 모형의 유출량 모의 성능 분석)

  • Kim, JiHye;Kang, Moon Seong;Kim, Seok Hyeon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.320-320
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    • 2019
  • 유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.

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Comparison of hydrologic models and deep learning techniques for rainfall-runoff analysis (강우유출 분석을 위한 수문 모형과 딥러닝 기법의 비교 분석)

  • Kim, Jin Hyuck;Kim, Cho-Rong;Kim, Chung-Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.295-295
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    • 2021
  • 수자원 관리 및 계획 수립에 있어 강우 유출 분석은 가장 중요하며, 기본적인 분석이다. 기존의 강우 유출 분석은 일반적으로 수문 모형을 이용한다. 강우 유출 분석은 강수와 증발산 과정, 즉 물순환에 있어 복잡한 상호 작용을 고려해야한다. 본 연구에서는 기존의 수문 모형과 데이터간의 관계를 포착할 수 있는 딥러닝 기법을 이용한 강우 유출분석 수행하였다. 우리나라의 유역 중, 비교적 풍부한 수문데이터를 보유하고 있는 IHP (International Hydrological Program)의 청미천 유역을 연구대상지역으로 연구를 수행하였다. 수문 모형으로는 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였으며, 딥러닝 기법은 시계열 분석에 있어 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하였다. 분석결과 수문 모형의 성능 지표인 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)는 LSTM 네트워크에서 더 높은 성능을 확인 할 수 있었다. 일반적으로 LSTM 네트워크는 보정 기간이 길수록 더욱 좋은 성능을 나타낸다. 즉, 과거 수문데이터가 충분히 확보된 유역에서 LSTM 네트워크와 같은 데이터 기반 모델은 다양한 지형 및 기상데이터를 필요하는 수문 모델보다 유용할 것이라 사료된다.

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Comparative Assessment of the Conceptual Rainfall Runoff model and HEC-HMS in the Jeungpyeong catchment (증평유역의 개념적 강우-유출모형과 HEC-HMS모형 비교 평가)

  • Park, Ki-Soon;Lee, Hyo-Sang;Lee, Moo-Kyeong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.977-977
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    • 2012
  • 하천의 유량 측정은 대부분 홍수 예보지역, 댐 상류지역, 대하천 및 유역내 주요지점을 위주로 수행되고 있으나, 중소하천과 소유역에 대한 관측자료는 전무한 실정이다. 그로 인해 중소하천과 소유역 등 미계측 유역에 대한 유량 산정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 미계측 유역에 대한 적합한 유량 산정방법의 검토를 위해 미호천의 소유역인 증평유역을 대상으로 9개의 개념적 강우-유출모형(3개의 토양저류모형과 3개의 유역유출모형의 조합)을 적용하였으며, 이에 대한 적용성 검토를 위해 국내 홍수량산정에 많이 활용되고 있는 HEC-HMS 모형으로 비교평가를 실시하였다. 이를 위하여 총 6개의 단기 홍수사상을 Monte Carlo 분석(Nash Sutcliffe Efficiency, NSE*)의 목적함수를 통하여 모형 매개변수의 검정 및 검증을 수행하였다. 두 모형의 단기 유출 모의 결과 검정에서 HEC-HMS는 목적함수값 0.06~1.44(NE S*)의 모형성능을 보여주었으며, 개념적 강우-유출 모형은 0.00~0.66(NES*)의 모형성능을 나타내었다. 개념적 강우-유출 모형과 HEC-HMS모형의 매개변수 최적화를 통한 검증 결과 HEC-HMS는 0.25(NES*)의 목적함수 값을 나타내었고, 9개의 개념적 강우-유출모형은 0.14~0.83(NES*)의 목적함수 값을 나타내었다. 이 중 CWI-3PAR, CWI-2PMP, PDM-3PAR와 PDM-2PMP 모형이 0.16~0.26(NES*)으로 우수한 성능을 보이며, HEC-HMS 모형의 첨두유량 과소평가에 대한 문제점을 해결하였다. 이를 통하여 CWI-3PAR, CWI-2PMP, PDM-3PAR와 PDM-2PMP 모형이 증평유역의 지역화를 위한 단기사상 강우유출모형으로 적합하다고 판단된다. 향후 연구유역을 확장하여 추가적인 연구를 통해 일반화된 결론을 얻을 필요가 있다.

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A Sturdy on Rainfall Runoff Models for Forecast of Long-Term Runoff in Miho Basin (미호천 유역의 장기유출 예측을 위한 개념적 강우유출모형의 적용)

  • Ahn, Sang-Eok;Lee, Hyo-Sang;Jeon, Min-Woo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.991-995
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    • 2009
  • 최근 기후변화 등으로 우리나라의 경우 강수일수는 감소한 반면 집중호우의 발생빈도는 증가하고 있다. 실제 가뭄과홍수와 같은 극치사상의 피해가 증가될 가능성과 이러한 재해로부터 인명 및 재산을 보호하고 효율적인 수자원 활용을 위해서는 장기간 강우-유출과정의 정확한 해석이 필수적이다. 본 연구는 미호천 유역을 대상으로 장기유출을 모의하기 위해 개념적 강우유출모형을 적용하였다. 본 연구의 개념적 강우유출모형은 PDM(Probability Distributed Model)으로 유역을 한 개의 단위구역으로 사용한 집중형(lumped) 모형이고, 분포형 모형에 비하여 간단 (parsimonious)하며 영국의 수자원 및 홍수 관리 목적으로 널리 사용되고 있다. 모형의 검정은 MC(Monte Carlo) 방법과 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona) 방법을 적용하였으며, NSE(Nash Sutcliffe Efficiency) 목적함수를 사용하여 모형의 성능을 검토하였다. 그 결과, MC 방법과 SCE-UA 방법 모두 NSE의 값 0.9 이상으로 만족할 만한 모의성능을 나타내었다. 분포형 모형에 비하여 적은 수문자료 및 검정변수를 갖는 PDM 모형을 수문자료의 취득이 용이하지 않은 중 소규모 유역에 적용하여 모형의 검정 및 유량산정에 있어 우수함을 확인하였다. 이에 우리나라 전역에 걸쳐 다양한 유역을 대상으로 PDM 모형의 검토가 요구되고, 향후 우리나라의 홍수량 산정 및 수자원 관리에 적용될 수 있다고 판단된다.

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Assessment of Reservoir Operation Module in Swat Model (SWAT 모형의 저수지 운영모듈 평가)

  • Lee, Jeong Eun;Kim, Nam Won;Kim, Hyeonjun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.244-244
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    • 2020
  • 일반적으로 실제 유역에서의 계절 유출예측을 위해서는 계절 기상예측에 기반한 장기유출모델링을 수행하고 있다. 그러나, 대부분의 하천에는 하천유량의 자연적인 흐름체계에 인위적인 영향을 야기하는 댐이 건설되어 운영되고 있는 실정이다. 즉, 자연상태의 유역이 아닌 댐이 위치하고 있는 복잡한 유역에서는 반드시 저수지 운영이 고려된 유출모델링이 수행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 장기유출모형의 대표적인 모형 중 하나인 SWAT의 저수지 운영모듈의 성능을 평가하고자 하였다. 한강에 위치한 다목적댐인 소양강, 충주댐을 대상으로 SWAT에 탑재되어 있는 저수지 운영모듈의 적용시 한계점을 검토하고, 이를 극복하기 위한 모듈개선을 시도하였다. 또한, 각 댐의 방류량, 저수지 수위를 중심으로 모듈개선 전후의 모의능력을 검증하였다. 저수지 운영과 관련된 모의성능은 인위적인 저류시설물이 위치하는 복잡한 유역의 유출분석시 반드시 검토되어야 하는 사항이며, 모델링을 통한 저수지 운영의 평가와 가뭄대응을 위한 비구조적 대책 수립시 매우 중요한 기능 요소이다.

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Hydrological performance analysis of green wall through indoor experiment (실내실험을 통한 벽면녹화에 따른 물순환 효과 분석)

  • Ji Hyun Moon;Jae Rock Park;Soon Chul Kwon;Jae Moon Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.302-302
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    • 2023
  • 최근 도시의 왜곡된 물순환 문제를 해결하기 위해서 저영향개발(Low Impact Development, LID) 기법을 적극적으로 도입하고 있다. 저영향개발은 자연의 침투, 증발산, 여과 등의 자연기작을 모방하여 강우유출수를 침투 및 저류시키는 기법으로 물순환 체계를 회복시킬 수 있다. 저영향개발 기법의 하나인 벽면녹화는 건축물이나 기반 시설물의 벽면과 같은 인공지반에 기반을 조성하고 식물을 식재하는 시설로 짧은 시간에 녹지 면적을 만들 수 있다. 또한, 건축물로 인해 생겨난 수직적인 면을 녹지로 활용할 수 있어 도시에 매우 특화된 시설이다. 본 연구는 벽면녹화의 저영향개발 시설로서의 성능을 확인하기 위해 실내 실험을 진행하여 강우유출수 저감효과 및 지체시간 지연효과를 확인하였다. 강우유출수 저감효과는 유입량 대비 저류량을 기준으로 유출저감률을 산정하여 분석하였으며, 총 유출시간을 측정하여 지연효과를 판단하였다. 벽면녹화 현장실험 대상지는 경상남도 양산시 물금읍 부산대학교 양산캠퍼스에 위치한 한국 녹색인프라저영향개발센터이며, 실내에 플랜터형 벽면녹화 시스템을 적용하였다. 부산시 금정구 2012년~2021년의 강수량을 사용해 백분위수 강우사상을 기준으로 30, 50, 70mm/hr의 강우 시나리오를 선정하였다. 물순환 효과를 판단하기 위해 불투수면을 대조군으로 설정하여 불투수면의 유출이 종료되는 시점까지 지표면 유출을 모니터링 하였다. 그 결과, 30, 50, 70mm/hr 시나리오별 유출률은 91.76%, 92.18%, 94.54%로 불투수면과 대비하여 유출이 적게 발생하였으며 총 유출시간은 불투수면대비 47분, 88분, 58분 증가하여 지연효과가 있음을 확인하였다. 본 연구는 실험을 통해 벽면녹화의 수문학적 성능을 분석하고자 유출량 저감효과와 지연효과를 확인하였다. 추후 다양한 강우 시나리오와 제원에 따라 실험이 수행된다면 더 정확히 벽면녹화의 물순환 효과를 확인할 수 있을 것이다.

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Modular Modeling System(MMS)코드를 이용한 영광5,6호기 유출관계통에서의 과도현상 해석

  • 고용상;안장선;정장규;박병호;고득윤
    • Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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    • 1996.05a
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    • pp.526-531
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    • 1996
  • 영광5,6호기 유출관계통은 영광3,4호기의 유출관계통과는 달리 세개의 유출수 압력강하 오리피스 및 유출관 오리피스 개폐밸브론 이용하여 유출유량 및 압력을 제어한다. 새로이 설계 변경된 유출관계통의 성능 및 운전을 평가하기 위해서 Modular Modeling System(MME) 코드를 이용하여 분석을 수행하였다. 분석결과 배압제어기 제어변수의 계수선정이 계통의 과도현상에 매우 큰 영향을 미치고 있기 때문에 배압제어기 제어변수 선정이 계통의 과도현상 완화에 매우 중요한 인자임을 알 수 있었다. 그리고 배압제어기의 계수만 적절하게 선정되어 있다면, 유출관오리피스 개폐밸브의 Stroke 속도변화에 따른 계통의 과도현상에 미치는 영향은 거의 없음을 알 수 있었다. 또한 유출관오리피스 개폐밸브 특성이 선형인 경우가 Equal Percentage 특성을 갖는 경우 보다 과도현상 방지측면에서 우수하며, 배압제어기 제어변수의 계수만 적절하게 잘 선정된다면 유출관오리피스 개폐밸브의 운전에는 관계없이 계통의 과도상태를 적절하게 제어할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

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Assessment of rainfall-runoff performance using corrected satellite precipitation products by convolutional neural network (합성곱신경망을 이용한 보정 위성강수자료 강우-유출 성능 평가)

  • Young Hun Kim;Le-Xuan Hien;Sung Ho Jung;Gi Ha Lee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.65-65
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    • 2023
  • 최근 기후변화로 인해 홍수, 가뭄 등 수재해가 세계 곳곳에서 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 정확한 강우-유출 해석의 중요도는 높아지고 있으며 강우-유출 해석에 따라 수자원 관리 및 계획수립의 정도가 달라질 수 있다. 본 연구 대상 지역인 메콩강 유역은 중국과 동남아시아 5개국(라오스, 태국, 미얀마, 베트남, 캄보디아)을 관통하는 국가공유하천으로 기초자료의 획득이 어렵고 국가별로 구축된 자료가 질적, 양적 품질이 상이하여 수문해석에서의 기초자료로 사용하기에 불확실성이 있다. 최근 기술의 발달로 글로벌 격자형 강수자료 획득이 용이함에 있어 미계측 대유역에서의 다양한 연구들이 수행되고 있지만, 지점강수자료와 시·공간적 오차로 인한 불확실성을 내포하고 있다. 이에 본 연구에서는 글로벌 격자형 강수자료의 적용성을 평가하기 위하여 지점 격자형 강수자료(APHRODITE)와 4개의 위성강수자료(CHIRPS, CMORPH, PERSIANN-CDR, TRMM)를 수집하고 합성곱 신경망 모형인 ConvAE 기법을 이용하여 위성강수자료의 시·공간 편의 보정을 수행하였다. 또한, 하천 수위에 대한 장기간 정보 수집이 가능한 메콩강 본류 4개 관측소(Luang Prabang, Pakse, Stung Treng, Kratie)를 선정하였으며 SWAT 모형을 이용하여 매개변수 보정(2004~2013)과 격자형 강수자료의 보정 전·후의 유출모의(2014~2015) 결과를 비교·분석하였다. 격자형 강우를 이용한 보정 및 유출 분석 결과 4개의 위성강수자료 모두 성능이 향상되었으며 그 중 보정된 TRMM이 가장 우수한 성능을 보여 해당 유역에서의 APHRODITE를 대체할 수 있다고 판단하였다. 따라서 본 연구에서 제시하는 ConvAE를 이용한 보정기법과 이를 이용한 강우-유출 해석은 향후 다양한 격자형 강수자료를 활용한 미계측 대유역에서의 수문해석에서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

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A Study on Information leak state and measure by Peer-to-Peer Program in Japan (일본의 P2P프로그램 정보유출 현황 및 대책 연구)

  • Wan-Soo Kim;Sik Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.1393-1396
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    • 2008
  • P2P프로그램에 대한 연구는 정보공유 및 성능 향상을 초점으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 P2P프로그램의 정보유출 문제에 대한 원인분석 및 대응방안에 대한 연구는 미비한 실정이다. 일본은 2004년부터 P2P프로그램을 통한 정보유출 사건이 빈번히 발생하고 있다. 이와 같은 이유로 본 연구는 일본의 P2P프로그램을 통한 정보유출 현황, 원인, 대응방안을 연구했다. 정보유출 현황을 조사하기 위해 정보유출에 관련된 언론기사를 수집했고, 일본 P2P프로그램으로부터 유출되고 있는 정보를 30개월간 수집했다. 정보유출 원인을 이해하고 대응방안을 파악하기 위해서 일본 P2P프로그램의 사용현황, 정보유출 사례, 정보유출 원인, 일본 정부·기관·기업·군의 대응방안을 조사하고 분석했다. 유출된 정보를 수집한 결과 개인 신상정보, 기업, 관공서, 군 등의 내부 자료를 수집할 수 있었으며, 유출 정보로 인한 사회적 심각성을 이해할 수 있었다. 또한 일본 민·관·군의 정보유출 대응방안이 실효성을 거두고 있는가를 검증하기위해서 유출정보를 지속적으로 수집하였다. 그 결과 대응방안 적용 시점부터 유출정보가 급격히 감소했음을 확인했다. 이러한 연구 결과는 타 국가의 P2P프로그램을 통한 정보유출 대응방안수립에 도움이 될 것이다.