산악지역에서의 강우의 시공간적 분포양상은 풍향, 지형, 고도 등의 영향을 많이 받게 된다. 본 논문에서는 소규모의 복잡한 산악지역인 남강댐 유역에서의 시공간적인 강우분포양상을 변동계수와 상관계수를 주로 이용하여 분석하였다. 강우의 분포는 고도, 지형의 위치, 풍향 등에 따라 뚜렷하게 변화함을 발견할 수 있었다. 그리고 고려한 세 가지 방향에 있어서 두 관측소간의 거리에 따른 강우량의 상관성을 정식화할 수 있었다. 본 연구의 결과들은 남강댐 유역과 같은 소규모 산악유역에서의 강우계측망의 설계와 홍수예경보, 기타 다른 여러 가지 목적으로 사용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 분포형 강우-유출 모형에 의한 유출량을 해석하는 것이다. 본 모형은 두개의 부모형으로 구성되어 있다. 하나는 수계망(drainage network) 을 통하여 운동파 모형(kinematic wave model)을 이용하여 분포적으로 추적되는 직접 유출 부모형이며, 다른 하나는 기저유출 부모형으로서 집중형으로 취급되어 유역 출구에서만 계산하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 모형에 의하여 청미천 유역에 대한 유출량의 시간적, 공간적인 분포를 고려할 수 있었다.
유역 수문학에 있어서 하도망의 지형학적 특성을 하천유출해석에 적용시키는 방법을 지형학적 순간단위도를 이용해서 검토하였다. 유역의 지형학적 특성은 Shreve link분류법과 Kirkby가 제안한 거리함수를 이용하여 정량적으로 표현 하였다. 거리함수는 해석적으로 유도된 확률모델로서 Weibull분포를 사용하였으며, 분석대상유역에 대한 거리함수의 확률모델과 하도망으 구조적 특성 및 기타 지형인자등을 분석하였다.
우리나라는 급격한 경제 발전과 함께 빠르게 도시화가 진행되었다. 하지만 도시화가 진행됨에 따라 불투수면적의 증가로 인해 도시지역 침수에 대한 위험이 야기되고 있다. 배수관망 체계는 지역 내의 강우를 빠르게 배출하는데 목적을 두고 발전해 왔다. 이러한 노력에도 불구하고 서울시는 2010년, 2011년과 같이 반복적인 침수로 인명과 재산 피해를 겪고 있는 실정이다. 본 연구에서는 2010년과 2011년을 기준으로 침수된 서울시 100개의 유역을 선정하고 깁스모형을 적용하여 침수지역을 중심으로 한 배수관망체계의 특성을 분석하였다. 이와 함께 각 유역의 IA(Impervious Area)와 DCIA(Directly Connected Impervious Area)를 근거로 불투수면적의 공간적 분포 특성도 분석하였다. 깁스모형을 이용한 네트워크 특성과 불투수면적의 공간적 분포 특성을 근거로 침수지역과의 상관관계를 분석하였다. 이를 바탕으로 도시 지역의 배수관망의 효율성을 판단하고 지역 특성에 최적화된 배수관망체계를 구축하는데 도움이 될 것이라 기대된다.
지방상수도에서 이물질에 의한 수질민원은 수돗물에 대한 불신을 초래하고 음용률을 저해하는 가장 큰 요인이라 할 수 있다. 본 연구에서는 수질민원 대상지역의 이물질 수집 및 시료의 정성 및 정량분석을 실시하여 이물질에 함유되어 있는 화합물과 원소성분을 검출함으로서 이물질 발생의 원인을 밝히고 해결방안을 모색하고자 하였다. 또한 상수관로 내부의 이물질로 인해 지속적으로 발생하는 수질민원을 해소하고 수돗물에 대한 신뢰성 향상 및 양질의 수돗물 공급을 위한 방안을 마련하고자 하였다. 민원지역에서 포집된 이물질은 관로의 내부부식 및 노후화로 인한 부식생성물의 무기화합물뿐만 아니라 탄소(C) 및 산소(O)성분을 다량 함유한 유기화합물도 포함하고 있었다. 이물질에 대한 정확한 판단과 저감을 위해 객관적인 대상지역의 관상태평가가 필요한 것으로 조사되었다.
상수관망의 용수는 수용가가 사용하기에 불편함이 없는 적절한 유량과 압력으로 사용성이 충분히 만족된 상태에서 공급되어야 한다. 상수도 시스템의 수리학적 해석 방법으로 사용되는 Demand Driven Analysis (DDA) 방법은 관망의 수리학적 상태가 변화했을 때 부압이 발생하는 등 비현실적인 결과를 발생시킬 수 있다. Pressure Driven Analysis (PDA) 방법은 비정상상태에서의 압력 및 공급량의 변화를 알기 위하여, 절점수두-용수공급량 관계 (Head-Outflow Relationship, HOR)를 이용하는데, 이는 실측자료의 부족으로 인하여 대부분의 연구에서는 HOR이 가정되어 사용되었다. 본 연구에서는 PDA 분석에서 단점을 가진 HOR 대신, 절점에서 실제 사용성을 만족시키면서 공급이 가능한 용수량인 유효유량을 제안하였다. 그리고 Subsystem이 격리되었을 때 유효유량의 변화를 산정함으로써 격리된 부분의 관망에 대한 영향을 평가하여 이를 Subsystem 중요도 지수(Subsystem Importance Index, SII)로 정의하였다. 이를 위해 최적화 기법 중 하나인 Harmony Search와 상수관망 해석 프로그램인 EPANET을 결합하여 모형을 구축하였다. 제안된 모형을 대규모 상수관망에 적용하였으며, 본 모형은 상수관망의 유지, 보수 시에 관거 혹은 밸브 등의 처리 우선순위 산정 및 상수관망 신뢰도 평가로 활용 가능할 것으로 판단된다. 또한 유효유량산정을 통하여 상수관망이 실제로 사용함에 불편함이 없을 정도로 용수공급이 얼마나 가능한가를 종전에 비하여 보다 정량적으로 산정 가능하다.
The management of agricultural water can be divided into management of agricultural infrastructure and operation to determine the timing and quantity of water supply. The target of water management is classified as water-supply facilities, such as reservoirs, irrigation water supply, sluice gate control, and farmland. In the case of agricultural drought, there is a need for water supply capacity in reservoirs and for drought assessment in paddy fields that receive water from reservoirs. Therefore, it is necessary to analyze the water supply amount from intake capacity to irrigation canal network. The analysis of the irrigation canal network should be considered for efficient operation and planning concerning optimized irrigation and water allocation. In this study, we applied a hydraulic analysis model for agricultural irrigation networks by adding the functions of irrigation canal network analysis using the SWMM (Storm Water Management Model) module and actual irrigation water supply log data from May to August during 2015-2019 years in Sinsong reservoir. The irrigation satisfaction of ponding depth in paddy fields was analyzed through the ratio of the number of days the target ponding depth was reached for each fields. This hydraulic model can assist with accurate irrigation scheduling based on its simulation results. The results of evaluating the irrigation efficiency of water supply can be used for efficient water distribution and management during the drought events.
This study set up the estimates of leakage management efficiency evaluation and leakage management goal that could be used in local water distribution networks efficiency business and modernization business. The data were analyzed using data envelopment analysis and multiple regression analysis. To this end, with leakage management input indices concerning leakage reduction activities (e.g., aged pipe replacement, water meter replacement, leakage restoration, and leakage detection) and leakage management calculation indices (e.g., the increase of revenue water ratio and the reduction of leakage ratio), the data on 22 K-water consignment local water supply systems were analyzed for the years from 2004 through 2018. Using the results of efficiency analysis by data envelopment analysis, the other DMUs (Decision Making Unit) benchmarked the DMU with the highest efficiency to maximize the leakage management efficiency for all DMUs. Through this, leakage management goal estimates were drawn with the input indices of four leakage reduction activities and calculation indices of the increase of revenue water ratio and the reduction of leakage ratio by multiple regression analysis for each group based on the revenue water ratio and leakage ratio. The correlation coefficients of the leakage management goal estimate for the criteria for the revenue water ratio amounted to 0.553 and 0.771. The correlation coefficients of the leakage management goal estimate for the criteria for leakage ratio were 0.397 and 0.865. Accordingly, we estimated the quantity and priority of four leakage reduction activities for the target leakage ratio and revenue water ratio.
GIS는 속성자료와 관련하여 공간자료를 다루는데 강력한 수단이다. 그러나 GIS는 동적인 계획문제(dynamic planning problems)를 다루는데 있어서 분석기능과 인터페이스기능이 부족하다. 의사결정지원 체계(Decision Support Systems: DSS)는 그래픽사용자인터페이스(Graphic User Interface: GUI)기능, 모델링기능과 데이터베이스기능을 제공하여 GIS의 부족한 면을 보완한다. DSS의 새로운 분류인 공간의사 결정지원체계(Spatial Decision Support Systems: SDSS)는 공간차원의 문제를 취급할 시 표현기능, 기본적인 분석기능, 그리고 공간, 비공간자료 취급기능과 같은 GIS의 기능과 그래픽사용자인터페이스기능, 모델링기능, 그리고 데이터베이스기능과 같은 DSS의 기능을 통합한다. 계획지원체계(Planning Support Systems: PSS)는 SDSS의 기능에 더 진보된 공간분석기능과 시간기능을 추가한다. 이 연구에서는 GIS, 가치공학(value engineering: VE), 그리고 생애주기비용(life cycle costing: LCC)에 의한 토지이용계획에 따른 상수도관망의 용량확장을 위한 PSS의 구축에 초점을 맞추고자 한다. 이러한 PSS는 토지이용계획에 따른 상수도 필요량을 공급하고 도시성장 규제를 위한 일련의 용량확장대안을 작성하고 도시성장에 연관되는 상수도관망의 투자에 관한 문제를 다룬다.
상수관망 시스템(Water Distribution System, WDS)은 이용자에게 양질의 상수도를 공급하기 위해 구축된 사회기반시설물로써, 정수된 물이 사용처에 도달하기까지 송수과정에서 발생 가능한 수질저하를 고려해야 한다. 일반적으로 정수장에서 염소처리를 한 후, 도달시간을 고려한 시스템 내 잔류 염소농도를 유지함으로써 수질저하를 예방한다. 여기서 상수도 내 잔류 염소농도는 미생물 번식 및 관내 부식물 등 다양한 생물 화학적 오염을 효과적으로 예방하는 반면, 과다할 경우 이용자의 음용성을 저해할 수 있어 시스템 전반에 걸쳐 염소농도의 적절한 관리가 요구된다. 특히, 상수관망에서는 공급경로 및 공급량에 따라 각 수요처의 도달 염소농도가 다르게 분포할 수 있으므로, 시설운영자는 균등하고 적절한 염소농도를 유지하기 위해 추가적인 염소 재투입시설을 설치하여 함께 관리하고 있다. 이 때, 염소투입 시설의 운영계획은 EPANET과 같은 상수관망 해석모형의 수질모의를 바탕으로 수립된다. 그러나 일반적으로 수질모의는 수리해석과는 달리 긴 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 개선하기 위해, 특정 네트워크의 수질모의 결과를 학습시킨 인공신경망(ANN) 모형을 구축하고 이를 이용하여 상수관망 수질모의 계산시간을 단축하고자 하였다. 여기서 ANN모형의 학습은 EPANET을 통해 미리 선정된 다양한 염소 투입지점의 염소 투입농도와 용수 공급량 자료, 그리고 주요 관측지점에서 측정된 염소농도자료를 이용하였다. 학습된 ANN모형을 EPANET 수질모의 결과와 비교 및 검증을 실시한 결과, 사전에 소요된 학습시간을 제외하면 수질모의 소요시간 측면에서 큰 개선효과를 보였으며, 대표지점에서의 수질모의 결과가 유사하였다. 추가적으로, 본 연구에서는 학습된 ANN모형과 최적화 알고리즘인 GA(Genitic Algorithm)를 연계하여 상수관망에서의 염소 재투입 스케줄링을 최적화하는 프로그램을 개발함으로써, 안전하고 경제적인 상수관망의 수질운영에 기여하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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