기후변화로 인해 기온, 강수량, 습도 등의 기후를 예측하고 변화하는 환경에 적응해가며 생활하고 있다. 또한 여러 가지 외부적인 요인들의 영향을 받아 상수도 시설에서의 에너지 사용량도 영향을 많이 받는다. 하지만 이러한 상수도 시설의 사용량 변화로 인해 상수도 수요량의 변화량을 예측하는데 있어서 국내 연구 및 방법이 많이 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 다중스케일을 기반으로 하는 비선형 예측 모형을 개발하고자 한다. 다중스케일 분석에서도 가장 우수한 분해 능력을 가지는 Wavelet Transform을 적용하여 시계열을 분해한 후 패턴인식 기반의 비선형 예측모형인 Support Vector Machine(SVM)을 적용하였다. 상수도 수요량의 예측 과정은 다음과 같다. 첫째, 상수도 수요량 자료를 Wavelet Transform 기법을 통하여 단순화 시킨다. 둘째, Global Wavelet Spectrum을 통하여 통계적으로 의미 있는 성분만을 추출하고 이를 해석 대상으로 한다. 셋째, 특정 주기를 갖는 유의한 독립성분들에 대해서 최적 지체시간을 결정한 후 SVM모형을 통해 예측 모형을 구축한다. 넷째, 나머지 성분에 대해서도 SVM 모형을 적용하여 예측을 실시한 후 앞서 예측된 성분과 모두 결합하여 최종적으로 예측시계열을 구성한다.
This study derived the unit of industrial water usage reflecting the latest industry trends. Available for establishing plans such as the master plan for water supply system and analyzed changes in the basic unit by a comparison with the current basic unit values. This study analyzed 4,038 samples with a sampling error of less than 1.5 % at the 95 % confidence level after removing outliers according to a log-normal distribution. As a result, the unit of industrial water usage per site area in the whole manufacturing industry was 7.11 m3/1,000m2/d. The ten industrial categories (C10, C13, C20, C21, C22, C25, C27, C30, C32, C33) showed a similar unit value compared to before, and the four industrials categories (C11, C17, C22, C31) showed a more unit value than before. With regard to the nine industrial categories (C14, C15, C16, C18, C19, C24, C26, C28, C29), the unit value decreased. Cases that companies examined before were the same as the companies examined in this study were analyzed. The result that the changes in the unit industrial water usage were reasonable was obtained. However, in some industrial categories (C17, C14, C24, C29), the unit value was changed by a small number of companies with large-scale water use or unit value of sampling had a large deviation. It was considered necessary to survey them periodically. The unit of industrial water usage derived by the survey in this study reflects the current industrial trends in 2016. Water use in manufacturing companies has continuously changed by the development of manufacturing technologies and simplification of manufacturing processes. In order to deal with this, it is considered necessary to survey the usage of industrial water periodically from a long-term perspective.
The water consumption data of individual consumers must be analyzed and forecast to establish an effective water demand management plan. A k-mean cluster model that can monitor water use characteristics based on hourly water consumption data measured using automated meter reading devices and demographic factors is developed in this study. In addition, the quantification model that can estimate the daily water consumption is developed. K-mean cluster analysis based on the four clusters shows that the average silhouette coefficient is 0.63, also the silhouette coefficients of each cluster exceed 0.60, thereby verifying the high reliability of the cluster analysis. Furthermore, the clusters are clearly classified based on water usage and water usage patterns. The correlation coefficients of four quantification models for estimating water consumption exceed 0.74, confirming that the models can accurately simulate the investigated demographic data. The statistical significance of the models is considered reasonable, hence, they are applicable to the actual field. Because the use of automated smart water meters has become increasingly popular in recent year, water consumption has been metered remotely in many areas. The proposed methodology and the results obtained in this study are expected to facilitate improvements in the usability of smart water meters in the future.
Water supply/intake pumps operation use 70~80% of power costs in water treatment plants. In the water treatment plant, seasonal and hourly differential electricity rates are applied, so proper pump scheduling can yield power cost savings. Accordingly, the purpose of this study was to develop an optimal water supply pump scheduling scheme. An optimal operation method of water supply pumps by using genetic algorithm was developed. Also, a method to minimize power cost for water supply pump operation based on pump performance derived from the thermodynamic pump efficiency measurement method was proposed. Water level constraints to provide sufficient disinfection performance in a clearwell and reservoirs were calibrated. In addition, continuous operation time constraints were calibrated to prevent frequent pump switching. As a result of optimization, savings ratios during 7 days in winter and summer were 4.5% and 5.1%, respectively. In this study, the method for optimal water pump operation was developed to secure disinfection performance in the clearwell and to save power cost. It is expected that it will be used as a more advanced optimal water pump operation method through further studies such as water demand forecasting and efficiency according to pump combination.
대표적인 부영양화 해역인 일본의 뢰호내해를 대상으로 하여 해수ㆍ저질문의 욕존 산소와 영양염의 수수과정을 표현할 수ㆍ저질예측모델을 개발하여, 해역의 유입부하량과 수질의 응답특성, 부하량삭감의 영향해석 및 유입부하량과 수산자원의 관계 해석을 통하여 부영양화 해역의 수질관리방안에 대하여 연구하였다. 부하에 대응한 수질의 장기예측결과, 부하량과 수질의 응답특성이 해역에 따라 다르게 나타난다. 적상부하량의 간역추산방법으로서 인접해역의 부하영향 및 기여율을 포함한 부하삭감후의 수질예측에 대한 개산식을 제안하였다. 부하량 삭감효과의 수직계산결과 인(P) 뿐만 아니라 질소(N)의 부하삭감의 영향이 크게 기여함을 보였다. 유입부하량과 수산자원의 관계를 수질을 매개로 검토한 바, 뢰호내해와 같은 부영양화 해역에서는 유입부하량의 증가는 1차생산량의 증가에 반영되지만 2차생산 이후의 전송효율에도 한도가 있는 것으로 나타났다.
지역별 적정 주택량을 공급하기 위해 수요예측 모형을 구축한다 예측모형은 자료유형에 따라 다소 차이가 있으나 시계열자료(Time Series Data) 분석기법에 의한 모형 구축 시 추정대상 지역특성을 민감히 반영할 수 있는 영향인자가 필요하다. 도시지역을 인구규모로 분류하여 영향인자를 분석할 경우, 대도시와는 달리 중 $\cdot$ 소도시는 주택량과 상수도보급률의 변화가 일정기간 민감한 상관관계가 존재하는 것으로 조사되고 있다. 이에 따라 중 $\cdot$ 소도시 주택수요 예측을 위해 상수도보급률을 유용하게 적용할 수 있는 구간, 즉 예측모형 구축이 가능한 시점까지의 도시 주택량과 인구수 규모를 찾아낼 필요가 있다. 따라서, 전국 중 $\cdot$ 소도시를 대상으로 주택량과 상수도 보급률의 상관관계가 중 소도시 지역에서만 있는 것으로 조사된 기존 연구 결과를 재 입증하고, 지역별 상관관계가 완화되는 시점의 시기, 상수도보급률, 주택량, 인구수 규모를 발견하는 것을 본 연구의 목적으로 한다.
정수장의 최적화 운영을 위하여 가장 필요한 것은 수용가에서 사용되는 수돗물의 패턴과 양을 정확하게 예측하여 필요한 만큼의 수돗물을 펌프를 이용하여 배수지로 전달하여 저장하고, 필요한 유량이 최소의 전기에너지를 이용하여 적기에 공급되어야 한다. 정수장의 수량 예측 중 에너지 최적화 운영의 관점에서 필요한 단기 수요예측은 시계열 분석, 회귀분석 및 신경망 알고리즘을 이용하여 계절별, 주요 기간별, 지역 특성별 등을 고려하여 이루어져 왔으며, 본 논문에서는 순환적 신경회로망의 일종인 LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Units) 등의 AI 기반 복합센서 적용성 분석을 통한 에너지 관리 방안에 대하여 분석하였다.
우리나라 수출의 97.5%, 수입의 87.2%가 해상운송으로 이뤄지며 항만이 한국 경제의 중요한 구성요소이다. 이러한 항만의 효율적인 운영을 위해서는 항만 물동량의 단기 예측을 통해 개선시킬 수가 있으며 과학적인 연구방법이 필요하다. 이전 연구는 주로 장기예측을 기반으로 대규모 인프라투자를 위한 연구에 중점을 두었으며 컨테이너 항만물동량에만 집중한 측면이 크다. 본 연구는 국내 대표적인 석유항만인 울산항의 석유 및 가스화물 물동량에 대한 단기 예측을 수행하였으며 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short Term Memory) 모델을 사용하여 RMSE기준으로 예측성능을 확인하였다. 본 연구의 결과는 석유 및 가스화물 물동량 수요 예측의 정확도를 높여 항만 운영의 효율성을 개선하는 근거가 될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기존 연구의 한계로 컨테이너 항만 물동량뿐만 아니라 석유 및 가스화물 물동량 예측에도 LSTM의 활용할 수 있다는 가능성을 확인할 수 있으며 향후 추가 연구를 통해 일반화가 가능할 것으로 기대된다.
서울 중심부인 종로구와 중구를 대상으로 하여 거주인구수와 영업용 연상면적을 독립변수로 하는 물수요 예측식을 만들었다. 그런데 명확한 물수요 증가요인인 거주인구수가 감소요인으로 나오는 적절하지 못한 결과를 보여주었으며, 이것은 지역특성별 분류가 이루어지지 않았기 때문이었다. 이러한 모순점을 해결하기 위해 6가지의 지역특성을 이용한 주성분분석과 군집분석으로 지역을 분류하였다. 6가지 인자들을 대상으로 한 주성분분석결과 4번째 주성분까지의 고유값 누적이 92.6%로서 원래 인자들이 가지고 있던 정보량을 대부분 표현할 수 있었으며, 군집분석은 워드방법(Ward's method)으로 대상지역을 주거와 상업지역으로 분류하였다. 이에 각각의 지역에 대해 중회귀 모델을 구성하였으며, 모델결과 이전에 발생하였던 모순점이 해결되었다. 또한 이 모델을 대상으로 세 가지의 장래 시나리오인 적극적인 개발, 중간적인 개발, 소극적인 개발로 나누어서 장래 물수요량을 예측하여 보았다. 이에 적극적인 개발이 $89,033\;m^3$/일, 중간적인 개발이 $49,077\;m^3$/일, 소극적인 개발이 $19,996\;m^3$/일의 증가량을 보여주었다. 이에 대해 관할 정수장과 배수지를 대상으로 시설용량을 평가하였으며, 관할 D정수장의 경우 운전율을 85%로 높여주면 시나리오에 따른 물수요 증가량을 충분히 공급하여 줄 수 있었다. 배수지에 있어서도 D, A, N, B 등 네 개의 관할 배수지에 대해서 체류시간을 계산한 결과, D와 A배수지는 모두 기준시간 12시간을 충족시켜주었으나, N, B 배수지는 만족시켜 주지 못하였다. 하지만 현재 수도정비기본계획에 의해 용량이 충족되고 있으므로 큰 문제는 없을 것으로 판단된다. 담체내부로의 물질확산에 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. 포괄고정화 담체를 이용한 염색폐수처리에서 고정상 반응기는 기존 활성슬러지 공정의 후처리로서 적용 가능할 것으로 판단되어진다.염은 없는 것으로 평가되었다.5-0.1 g $O_3/g$ SS로 조사되었다.7로 가장 양호한 값을 나타내었다.한 표지자로서의 의미가 있다고 추정된다.소아기에 성장, 정신 사회적 발달, 생식기의 독성 등도 중요한 문제이므로 항상 적절한 치료를 위해 세심한 관심을 쏟아야 할 것이다.(境遇) shoot 발생(發生)이 많아지고 출엽(出葉), 발근효과(發根效果)가 인정(認定)되었다.345kg, 18개월(個月) 이후(以後) 수확(收穫)은 392kg으로 증수(增收)하였으나 24개월(個月) 증가폭(增加幅)은 미미(微微)하였다. 6. 지상부(地上部) 엽형(葉型)의 전개정도(展開程度)를 보고 지상부(地上部)의 괴경폭(塊莖幅)과 괴경량(塊莖重) 등(等)을 추정(推定)할 수 있었다. 흡연으로 인한 일부 영양소 섭취와 혈액성상의 변화는 금연으로 인해 비흡연 상태로 회복되는 것으로 생각된다. 따라서 흡연자를 대상으로 한 금연 교육이 우선적으로 요구되며, 흡연으로 인한 영양섭취의 변화가 인체에 미치는 영향을 설명 할 수 있는 직접적이고 세부적인 연구를 통해 흡연자의 영양 문제점과 그에 따른 식사관리 방안이 마련되어야 할 것이다.ata, C. kyushuensis는 근연종으로 clustering 되었으며 C. scarabaeicola, Phytocordyceps ninchukiospora는 비교적 유연관계가 먼 것으로 나타났다. 경우 $logk=11.1140-4.1226{\times}10^3(1/T)$, waxy corn starch의 경우 $logk=10.
대다수의 개발도상국은 물수급 계획을 위한 수문 자료 부재로 장기유출량 산정이 불가능하며, 물 분배 의사결정을 진행하는데 합리적인 물수급 계획을 수립하기가 어려운 상황이다. 연구대상지역인 인도네시아 반둥지역은 급격한 도시화 및 인구집중으로 심각한 상수부족 상황이며 물수지 예측 방안이 구축되어 있지 않아 상수도 보급률이 약 20% 정도 수준이다. 이에 본 연구에서는 개발도상국에서의 물수지 예측접근방안을 제시하기 위해 MODSIM(Modified SIMYLD) 네트워크 모형 활용한 이수안전도 및 용수공급 가능량을 분석하였다. MODSIM 모형의 적정성을 검토하기 위해 비유량법을 적용하여 Pataruman 관측소의 19개년(2002~2020년) 유출량 자료를 기준으로 장기유출량을 산정하고 물수지 분석을 수행하였다. 분석결과 기존 월별 최적운영곡선과 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 발전소의 발전용량을 분석한 결과 0.30~0.50% 정도 차이가 났으며, Pataruman 지점 이수안전도는 Q95% 유량 기준 1.64%, Q355 유량 기준 0.47% 높게 나타났다. 기존 저수지 최적운영곡선과 비교한 운영효율이 1% 내외로 유사하게 계측되어, 이를 통해 MODSIM 네트워크 모형을 이용한 용수공급 평가 가능성과 용수공급시설의 필요성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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