Advanced control is getting increasingly demanded in water and wastewater treatment systems. Various case studies have shown significant savings in operating costs, including energy costs, and remarkably short payback times. It has been demonstrated that instrumentation, control and automation (ICA) may increase the capacity of biological nutrient removing wastewater treatment plants by 10-30% today. With further understanding and exploitation of the mechanisms involved in biological nutrient removal the improvements due to ICA may reach another 20-50% of the total system investments within the next 10-20 years. Disturbances are the reason for control of any system. In a wastewater treatment system they are mostly related to the load variations, but many disturbances are created also within the plant. In water supply systems some of the major disturbances are related the customer demand as well as to leakages or bursts in the pipelines or the distribution networks. Hardly any system operates in steady state but is more or less in a transient state all the time. Water and energy are closely related. The role of energy in water and wastewater operations is discussed. With increasing energy costs and the threatening climate changes this issue will grow in importance.
상수관망시스템 내 관로가 파손될 경우, 수리를 위해 파손 관로와 인접한 밸브를 차폐하게 된다. 이때, 밸브 차폐로 인해 관망의 일부분이 고립되어 용수공급이 차단되는 단수구역이 발생하게 된다. 단수구역은 파손 관을 포함한 직접고립지역과 직접고립지역으로 인해 의도치 않게 수원으로부터 물 공급이 차단되는 간접고립지역으로 구분된다. 따라서, 관 파손에 의한 단수구역 및 단수용량은 시스템 내 설치된 밸브의 개수와 위치에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 상수관망시스템 내 최적의 밸브위치를 결정하기 위해 최적화 모형을 개발하고 적용하였다. 예시 관망을 대상으로 단수용량 최소화를 목적함수로 설정한 단목적 최적화와 단수용량과 밸브 설치비용을 동시에 최소화하는 다목적 최적화를 각각 수행하였으며, 두 가지 모형을 통해 도출된 최적 밸브설치 결과를 비교, 분석하였다.
상수도시스템에서는 적수 및 누수와 같은 다양한 수리 및 수질적 비정상상황이 발생한다. 이를 방지하거나 빠르게 복구하기 위하여 다양한 계측기에서 얻어지는 데이터를 통해 사고를 예상하고 탐지한다. 하지만 대표적인 수리학적 비정상상황인 누수의 경우 직접적인 탐사를 수행하지 않는다면 발견되기 어렵다. 그 중 미신고 파열누수의 경우 육안식별이 어렵기 때문에 가장 많은 누수를 차지하게 되며 이는 곧 큰 경제적 손실로 이어진다. 직접적인 탐사의 경우 전문인력 확보 등 현장의 여건 등 여러 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 검보정이 완료된 상수도관망 수리모형(EPANET)의 수리해석결과 데이터를 학습데이터로 사용하고 Deep neural network 알고리즘을 활용하여 누수규모 및 누수위치에 대한 누수탐사를 수행하였다. 누수탐사 수행을 위해 모의 누수 사고데이터를 생성하였으며 누수규모, 위치 등 다양한 시나리오를 고려하였다. 또한, 최적의 누수 탐지 성능을 위해 관망의 크기, 계측기의 종류, 개수, 위치에 따른 탐지성능을 분석하였다.
본 연구에서는 웹 크롤링 방법을 이용한 자료수집, 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분석과 같은 빅데이터 분석기법을 이용하여 국내 상수도 수질사고에 대한 전개양상 분석을 수행하였다. 상수도 시스템의 수질사고 빅데이터 뉴스의 추출을 위한 웹크롤링 기법을 적용하고 정확한 수질사고 뉴스를 획득하고자 알고리즘을 절차화하여 제시하였다. 또한 대규모 수질사고의 경우 사고발생에 따른 사고인지, 사고확산, 사고대응, 사고해결 등과 같은 전개양상이 나타나므로, 각 단계에 따른 적절한 뉴스기사를 추출하고, 이에 따른 정보분석을 실시하였다. 즉, 각 단계 별 주요 키워드, 감성분석을 통한 수질사고 전개양상분석을 사례기반으로 상세히 실시하고 그 의미를 분석, 도출하였다. 제안된 방법론을 2020년 발생한 인천광역시 유충사고기간에 적용하여 분석하였다. 그 결과, 수질사고와 같은 소비자에게 직접적인 영향을 미치는 정보의 공개가 제한된 상황에서 사고발생시 장기간의 피해 지속성이 있는 수질사고에 대한 뉴스 기사 언론보도의 논조 및 소비자의 긍부정도가 시간에 따라 명확히 변화됨을 확인할 수 있었다. 이것은 공급자 입장에서의 수질사고의 전개양상은 시설물의 빠른 복구도 매우 중요하지만 소비자의 긍정도를 높이기 위한 소비자 중심의 정책마련의 필요성을 제시하고 있다.
본 연구에서는 격자강우량과 격자기반의 수문정보와 연계하여 홍수기 유출량의 시공간적 분포를 파악할 수 있도록 물리적인 운동파(kinematic wave)이론에 근거한 분포형 강우-유출모형을 개발하였다. 이 모형은 홍수기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있으며, 전처리과정으로서 ArcGIS 혹은 ArcView등의 GIS 프로그램을 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개변수 자료들을 가공하였다. 또한 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역내의 유출량 분포 등을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였다. 개발된 모형의 적용가능성을 검토하기 위하여 남강댐유역을 대상으로 유역을 500m의 정방형 격자로 분할하고 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파이론에 의해 추적 계산하였으며, 수문곡선 비교결과 재현성 높은 결과를 보여주었다.
상수도관망에서의 입자성 물질들은 대부분 금속관로의 내부부식 및 퇴적물에 의한 영향으로 이를 해결할 수 있는 방법은 제한적이라 할 수 있다. 수중의 입자성 물질들은 입자크기, 화합물 성분 및 성상들이 다르며, 이들 특성은 시설별 종류, 관 상태, 외부적 요인 및 공급과정 등에 의해서 차이가 발생하게 된다. 본 연구에서는 상수도관망의 수질조사를 수행하면서 수중의 입자성 물질들에 대한 조사를 실시하고자 하였으며, 정수를 공급하는 각 계통들의 배수지 및 관말지역을 대상으로 실시하였다. 각 조사지점에서 입자성 물질을 포집하기 위해 $47{\phi}$ 의 유리섬유여지(GF/C)를 이용하여 여과를 수행하였다. 수중의 탁도에 영향을 미치는 물질들이 입자성 부유물질과 무기물질들에 의한 것으로 관말지역으로 갈수록 입자성 물질이 증가하는 것으로 조사되었다. XRD를 이용한 입자성 물질의 화합물 성분분석결과 상수도관망의 관말지역에서 가장 많은 화합물은 Goethite (${\alpha}$-FeOOH), Magnetite ($Fe_3O_4$) 등이고 정수와 각 배수지 유출수에서는 Quartz ($SiO_2$)와 Yeelimite ($Ca_4Al_6O_{12}SO_4$) 등도 있는 것으로 조사되어 각 상수도 시설별 용출되거나 잔존하고 있는 화합물 성분이 다르며, 침적물들에도 차이가 있었다.
본 연구에서는 노후도를 보다 간단히 평가할 수 있는 운영지수 분석법을 개발하였고 이를 기존의 노후도 분석법과 비교 분석하였다. 청주시 상수관망에 적용하여 노후도를 비교 분석하였으며 사용성을 입증하였다. 기존의 간접평가법 분석결과, 율량동(구시가지), 내덕1동, 용암2동 상수관망의 노후도가 가장 높은 것으로 분석되었으며, 신뢰성해석을 통한 안전도 분석 결과 내덕1동 상수관망이 직경 200 mm, 300 mm 강관 모두 파괴확률 3.21%, 4.65%로 안전도가 가장 취약한 것으로 분석되었다. 운영지수 분석법의 경우, 내덕1동 상수관망이 직경 200 mm, 300 mm 강관 모두 위험도 0.2609, 0.2644로 가장 높은 것으로 분석되었으며, 개량 우선순위는 비슷한 것으로 나타났다. 따라서 향후 운영지수 분석법을 통해 상수도관을 보다 간단하게 노후도를 분석하여 상수관망의 운영관리에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
Sewer deterioration models are needed to forecast the remaining life expectancy of sewer networks by assessing their conditions. In this study, the serious defect (or condition state 3) occurrence probability, at which sewer rehabilitation program should be implemented, was evaluated using four probability distribution functions such as normal, lognormal, exponential, and Weibull distribution. A sample of 252 km of CCTV-inspected sewer pipe data in city Z was collected in the first place. Then the effective data (284 sewer sections of 8.15 km) with reliable information were extracted and classified into 3 groups considering the sub-catchment area, sewer material, and sewer pipe size. Anderson-Darling test was conducted to select the most fitted probability distribution of sewer defect occurrence as Weibull distribution. The shape parameters (β) and scale parameters (η) of Weibull distribution were estimated from the data set of 3 classified groups, including standard errors, 95% confidence intervals, and log-likelihood values. The plot of probability density function and cumulative distribution function were obtained using the estimated parameter values, which could be used to indicate the quantitative level of risk on occurrence of CS3. It was estimated that sewer data group 1, group 2, and group 3 has CS3 occurrence probability exceeding 50% at 13th-year, 11th-year, and 16th-year after the installation, respectively. For every data groups, the time exceeding the CS3 occurrence probability of 90% was also predicted to be 27th- to 30th-year after the installation.
본 연구는 대체수자원으로서 새롭게 주목받고 있는 지하수 이용에 대비하여 인체의 건강과 직접적 관련성이 높은 미네랄 분포특성에 대해 조사하였다. 현재까지의 연구가 주로 소규모지역을 대상으로 하거나, 일부 약수터를 중심으로 미네랄 함량에 관한 연구가 진행된 반면, 본 연구에서는 국가지하수관측망 지점을 대상으로 전국 지하수 중 미네랄 분포특성을 조사하고 이의 거시적 파악을 위해서 GIS를 활용한 미네랄 맵 구축 및 수문지질단위도의 지층과의 상관성을 검토하였다. 조사결과 5종의 미네랄 중 칼슘 성분의 농도가 가장 높았으며 칼륨 성분 농도는 가장 낮은 것으로 조사되었다. 또한 기반암에 따른 미네랄 함량변화를 조사한 결과 칼슘성분은 석회암 지역과 퇴적암 지역에서 가장 높았으며, 다공질화산암 지역에서 가장 낮은 것으로 조사되었다. 칼슘, 마그네슘, 나트륨 성분은 관입화성암 지역과 퇴적암 지역 등에서 차이가 발생한 반면, 칼륨 성분은 기반암에 따라 유의한 차이를 보이지는 않는 것으로 조사되고, 지역별 미네랄 함량 차이를 분석한 결과 제주와 강원지역에서 칼슘과 규소 성분 함량에 차이가 있을 뿐 지역별 큰 경향성을 보이지는 않았다.
The purpose of this research was to establish a green-networks from the perfective of landscape ecology in order to improve the function of urban green spaces. The study site was Dalsu-Gu in Daegu City. This research consisted of three phases. In the first phase, field surveys were carried out in order to understand existing distribution pattern of green spaces in the study site. 533 green spaces surveyed in the first phase were classified into 7 patterns and 24 types. The total area of the green spaces in Dalsu-gu was 3,329ha. Specifically the area of the 'urban nature parks' type was 57.49% of the total area of green spaces in Dalsu-gu, and it was expected that 'urban nature parks' type can play important roles in the green-networks in Dalsu-gu. Two analysis with green spaces in 9 types including 'urban nature parks', 'rivers' and 'neighborhood parks' were performed to establish a basic network frame of the green-networks. In the second phase, 'mutual connectivity analysis' and 'mutual matrix analysis' were performed to select core green spaces of a green-networks using 'areas of each green space and a distance between each space' and 'a rate of green spaces and a rate of water permeable pavement'. The results of the second phase indicated that, in mutual connectivity analysis, large green spaces apart from each other were evaluated as having higher mutual connectivity than small green spaces near to each other. In mutual matrix analysis, the green spaces with higher mutual connectivity and the small green spaces near to each other were evaluated as having better mutual matrix. In the last phase, we structured a basic frame of the green-networks in Dalsu-Gu. The results suggested that the basic frame of the green-networks in Dalsu-Gu was composed on four green-network axes and its shape mirrored a cruciform(+) of northwest${\longleftrightarrow}$southeast directions and southwest${\longleftrightarrow}$northeast directions, The Duryu neighborhood park is at the central point of this green-networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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