• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.23-27
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• 2010

인공수로 내 효율적인 물 순환 시스템 운영을 위해서는 지속적인 유량공급을 통해 순환흐름을 유도하는 것이 매우 중요하다. 따라서 수로 내 적절한 유입부 위치를 결정하고 계획 유입유량에 따른 수질개선효과 및 물 순환주기를 분석하는 연구가 대두되고 있어, 모형을 통한 이론적인 예측 및 모형실험을 통한 검증이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 농도-pH 지표곡선을 이용하여 시간에 따른 수로 내 농도변화로 물 순환주기를 분석하였다. 수로 내 설치된 유입부에 평면상 위치변화를 주어 순환흐름에 적합한 유입부 위치를 제시할 수 있었으며, 농도변화가 없어지는 시점을 통해 최소 물 순환주기를 산정할 수 있었다.

• 순환기질환의공학회:학술대회논문집
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• 순환기질환의공학회 2001년도 제1회 학술대회 초록집
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• pp.45-46
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• 2001

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1333-1337
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• 2006

표층수를 주요 취수원으로 활용하는 우리나라의 경우 저수지 내 남조류 대발생시 주로 인공순환에 의한 제어방안을 적용하고 있다. 본 연구에서는 간헐식 폭기장치를 사용중에 있는 H호를 대상으로 식물플랑크톤 제어 효과를 평가하고, 이에 따른 식물플랑크톤의 수직적 분포와 선택 취수와의 연관성을 규명하여 정수장 유입 원수의 수질을 향상하고자 하였다. 2005년 H호의 남조류 농도는 최대 $1.2mg/m^3 $ 수준으로 낮은 분포로 조사되었다. 남조강에 대한 폭기 효과는 6월에는 워낙 그 농도가 낮아 효과 분석 자체가 무의미 하였으나, 10월에는 비영향지점 보다 영향지점의 최대 농도가 약 28% 저감되는 효과를 확인하였다. 조사 기간 중 가장 높은 농도를 보인 조류강은 Cryptophyta이었으며 6월9일에 약 $5mg/m^3$ 농도로 측정되었다. 10월6일에는 Diatom, Bluegreen, Green algae, Cryptophyta가 비슷한 농도 분포로 혼재된 양상을 보였다. 다른 조류강의 경우 조사 기간 중 $3mg/m^3$ 이하의 농도로 측정되었다. 취수탑을 중심으로 설치하여 운영하는 간헐식 폭기장치 1기의 유효 영향 범위를 조사하기 위하여 폭기 영향권에서 식물플랑크톤 분포를 submersible fluorescence probe로 현장에서 실시간으로 조사한 결과 식물플랑크톤 밀도는 감소하고 수직적인 분포층은 깊어지는 현상을 보였다. 이러한 효과를 보이는 거리는 폭기 장치로부터 약 50m로 나타났으며 pH, DO, 수온항목의 결과에서도 같은 현상을 보였다. 이 결과에 따르면 현재 설치된 총 7기의 폭기 장치의 유효영향 범위는 최대 $0.07km^2$ 면적에 그 효과를 기대할 수 있을 것으로 판단되어, 남조 수화현상이 심화될 경우 인공순환에 의한 저감효과가 크지는 않을 것으로 예측된다. 조사 기간중 H호의 현존 식물플랑크톤량의 $60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권12호
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• pp.1217-1227
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• 2018

본 연구에서는 순환신경망을 이용한 댐 유입량 예측모형의 적용성 검토를 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 소양강댐 유역 및 충주댐 유역을 대상으로 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공신경망 모형과 엘만 순환신경망 모형을 구축하였다. 모형의 학습과 예측을 위하여 유역별 유입량, 강우량, 기온, 일조시간, 풍속자료가 입력자료로 사용되었고 10일간 일별 댐유입량 자료가 모델의 출력자료로 구조화 하여 학습을 진행한 후 검증을 목적으로 2016년 7월 ~ 2018년 6월까지 2개년에 대한 댐 유입량 예측을 수행하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 인공신경망 모형과 순환신경망 모형 간 예측성능은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충주댐 유역에서는 순환신경망 모형의 예측 결과가 인공신경망 모형에 비해 비교적 우수한 성능을 보임에 따라 엘만 순환신경망을 이용하여 댐 유입량 예측모형을 구축할 경우 예측성능은 기존의 인공신경망 모형과 비슷하거나 다소 우수할 것으로 판단된다. 또한 엘만 순환신경망은 갈수기 댐 유입량 예측에 있어서 인공신경망에 비해 예측결과의 재현성이 우수한 것으로 나타났으며, 엘만 순환신경망 학습에 있어 다중 은닉층 구조가 단일 은닉층 구조보다 예측 성능 향상에 효과적인 것으로 분석되었다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제37권1호
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• pp.1-10
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• 2004

배경: 기존에 사용되고 있는 인공심폐기는 비박동성 펌프로 회로 내부에 형성되는 압력이 낮고 혈구 손상이 적어서 표준 인공 심폐기로 선호되고 있다. 그러나 많은 실험적 연구들을 보면 박동성 관류가 혈역학, 대사, 장기의 기능, 미세 순환에 대하여 비박동성 관류보다 유익함을 알 수 있다. 그러나 박동성 인공심폐기는 높은 회로 내부 압력과 혈구손상이 해결되어야 할 문제점으로 개발이 어려웠다. 이 연구의 목적은 국내에서 제작된 이중 박동성 인공심폐기의 안전성 및 유효성을 알아보는 것이다. 대상 및 방법: 6마리의 송아지를 대상으로 이중 박동성 인공 심폐기 실험을 하였으며, 완전체외순환을 시켰다. 체외순환은 상,하 대정맥과 대동맥 사이를 우회하였으며, 막형 산화기를 사용하여 혈액을 산화시켰다. 산화기는 좌우측 펌프 중간에 위치시켰다. 순환 시간은 4시간이었다. 동맥혈가스분석, 혈액검사, 혈장 유리 혈색소를 측정하였으며, 맥압과 회로 내부압력을 관찰하였다. 측정은 인공 심폐기 구동 전과 순환 1, 2, 3, 4시간째에 측정하였다. 결과: 동맥혈 가스분석상 pH, 이산화 탄소분압은 모두 정상 범위였으며, 동맥혈 산소 분압은 100 mmHg 이상의 충분한 산화를 보였다. 혈장 유리혈색소는 완전 체외순환하여 4시간이 경과하면서 15.87 $\pm$5.63 mg/㎗로 점차 증가소견을 보였으나 20 mg/㎗ 이내였다. 혈액검사소견상 뚜렷한 이상소견은 없었다. 순환전 수축기 혈압은 97.5$\pm$5.7 mmHg이었으며 시간 경과하여도 100 mmHg 이상의 혈압을 유지하였다. 확장기 혈압은 72.2$\pm$7.7 mmHg이었으며 시간 경과하여도 잘 유지되었다. 평균 혈압은 순환 전 83$\pm$9.2 mmHg이었으며, 시간 경과 시 증가된 소견을 보였다. 펌프의 유량은 3.3 L/min이상을 유지할 수 있었다. 완전체외순환 동안의 혈압의 변화를 보면 순환 전 심장과 유사한 동맥혈압을 보였다. 결론: 이중 박동 구조를 이용한 박동성 인공심폐기는 효과적인 박동성 혈류를 제공하면서 혈구 세포손상도 적었으며, 혈액학적 및 혈역학적인 면에서도 우수한 결과를 보였다. 따라서 모든 심장수술의 인공심폐기로 사용되어질 경우 말초장기에 생리적이고 안정적인 혈류를 공급할 수 있을 것으로 기대된다.

• 자원리싸이클링
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• 제16권1호
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• pp.68-72
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• 2007

전기적 환원을 이용한 인공 사진폐수에서의 은 회수를 연속순환식 공정을 적용하여 환원시간 및 두 전극간의 전합 차, 농도유량에 따른 영향을 검토하였다. 은 함유 인공폐수 처리에 있어 적용(인가) 전압과 초기 농도가 증가함에 따라 제거율이 증가함을 보였다. 은 함유 인공폐수의 전해 반응 시, 음극에 환원 석출된 물질의 정성적인 분석을 위해 EPMA 및 XRD 분석 결과, 석출된 물질이 은임을 확인하였다.

• 순환기질환의공학회:학술대회논문집
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• 순환기질환의공학회 2002년도 제2회 학술대회 초록집
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• pp.27-28
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• 2002

• 물과 미래
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• 제56권3호
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• pp.121-129
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• 2023

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2001년도 학술발표회 논문집(I)
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• pp.625-631
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• 2001

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.424-424
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• 2018

인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.