• Title/Summary/Keyword: water network

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GIS를 이용한 상수관로 설계지원 기법 연구 (A Study on Design Support Technique for Water Distribution Network using GIS)

  • 조효섭;최승철;이기하;조복환;김정엽
    • 한국지리정보학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.103-116
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    • 2005
  • 최근 GIS를 이용한 관망 DB화가 빈번히 이루어지고 있으나 관망해석 모형과의 연계는 미흡한 실정이다. 그 주된 이유는 이들 DB가 관망해석 모형에서 요구하는 전문적인 공간정보의 작성에 어려움이 있기 때문이다. 그로 인해, 배수관망도의 작성과 이의 정확도 향상을 위하여 공간자료를 구축할 수 있는 GIS 기법 적용이 요구되고 있다. 본 연구에서는 배수관망 수리해석 모형구축에 필요한 제반 공간자료를 GIS를 이용하여 손쉽게 작성할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 관망해석모형의 계산결과를 활용하여 상수관로 위치의 공간적인 적정성(노후도 분석, 표고별 수압분포, 수용가 관리를 위한 유량공급의 분석 등)을 판단할 수 있도록 하였다.

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유역물수지모형(WWASS)에 의한 임의 하천지점에서 일별 유출량의 모의발생 (Daily Runoff Simulation at River Network by the WWASS(Watershed Water balance And Streamflow Simulation) Model)

  • 김현영;황철상;강석만;이광양
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제31권4호
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    • pp.503-512
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    • 1998
  • 여러 소하천으로 이루어지는 수계에서 복잡한 물수지 요소가 여러 지점에서 발생하는 하천 말단 특히 감조지역에 수자원 시설물을 설치하고자 할 때 유입량의 추정이 문제가 되며 물수지 요소의 변동에 따라 말단의 유출량이 영향을 받는다. 이러한 문제는 하천의 유입.유출요소의 정형화를 필요로하며 소유역의 일유출량 추정 모형을 필요로 한다. WWASS 모형은 일별 유입량과 펼요수량 추정 모형으로써 DIROM을 사용하고 있고 물수지 요소들을 하천의 조절점(control point)을 중심으로 처리하도록 되어있다. WWASS 모형을 새만금지구 유역에서 보정 과 검정을 거친 후 만경강과 동진강 하구지점에 적용한 결과 바람직한 결과를 얻을 수 있었다.

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상수도 잔류염소농도 균등화를 위한 반응계수 추정 및 염소 재투입 최적화 (Reaction coefficient assessment and rechlorination optimization for chlorine residual equalization in water distribution networks)

  • 정기문;강두선;황태문
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권spc1호
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    • pp.1197-1210
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    • 2022
  • 최근 국내에서는 관로 노후화 및 다양한 수질사고 발생으로 인해 상수도 분야에 대한 관심이 급증함에 따라, 상수도 서비스에 대한 이용자들의 수질민원 또한 증가하고 있다. 수질민원의 경우 실제 수질오염뿐만 아니라 소독을 위한 잔류염소농도에 대한 불편을 포함하고 있으며, 따라서 사용자에게 공급되는 잔류염소농도를 균등하게 유지하기 위해 재염소 처리와 같은 다양한 노력이 시도되고 있다. 본 연구에서는 상수관망 내 잔류염소농도 모의를 위해 적용 대상지역의 수질반응계수를 추정하였으며, 수질기준을 만족시키는 동시에 잔류염소농도 균등화를 고려하기 위한 염소 투입 및 재투입 최적화 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 국내 대규모 지방상수도를 대상으로 적용하였으며, 격자탐색법을 통해 다양한 염소 투입/재투입 계획을 비교 분석하고, 공급 잔류염소농도의 적합성 및 균등성을 중심으로 최적화한 결과를 제시하였다.

A Comparison Study of MIMO Water Wall Model with Linear, MFNN and ESN Models

  • Moon, Un-Chul;Lim, Jaewoo;Lee, Kwang Y.
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제11권2호
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    • pp.265-273
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    • 2016
  • A water wall system is one of the most important components of a boiler in a thermal power plant, and it is a nonlinear Multi-Input and Multi-Output (MIMO) system, with 6 inputs and 3 outputs. Three models are developed and comp for the controller design, including a linear model, a multilayer feed-forward neural network (MFNN) model and an Echo State Network (ESN) model. First, the linear model is developed by linearizing a given nonlinear model and is analyzed as a function of the operating point. Second, the MFNN and the ESN are developed by using training data from the nonlinear model. The three models are validated using Matlab with nonlinear input-output data that was not used during training.

A Permanent GPS Ground Network for Atmospheric Research on Taiwan

  • Liou, Yuei-An;Wang, Chuan-Sheng
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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    • pp.1024-1026
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    • 2003
  • The purpose of establishing GPS networks of continuously operating reference stations (CORS) is aimed to assist land surveying or crustal deformation in the early stage. However, with a fast evolving and improving path the GPS technique has been extended to accurately measure atmospheric precip itable water vapor as a core objective of many projects developed in many countries and regions such as the SuomiNet (U.S., UNAVCO), COST716 (European, COST), GEONET (Japan, GSI), ...etc. In this paper, we present the current progress of the being-set-up GPS network in Taiwan whose atmospheric profile observations mainly count on the traditional radiosonde soundings as typically seen in any other part of the world. The GPS data collected from the Taiwan dense GPS network primarily supported by Central Weather Bureau are processed using the Bernese software version 4.2. Precipitable water vapor is then derived with the auxiliary surface meteorological measurements. Time series of precipitable water are examined and analyzed. A focus on the extreme weather cases is shown as an example.

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Data complement algorithm of a complex sewerage pipe system for urban inundation modeling

  • Lee, Seungsoo;An, Hyunuk;Kim, Yeonsu;Hur, Young-Teck;Lee, Daeeop
    • 농업과학연구
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    • 제47권3호
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    • pp.509-517
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    • 2020
  • Geographic information system (GIS) sewer network data are a fundamental input material for urban inundation modeling, which is important to reduce the increasing damages from urban inundation due to climate change. However, the essential attributes of the data built by a local government are often missing because the purpose of building the data is the maintenance of the sewer system. Inconsistent simplification and supplementation of the sewer network data made by individual researchers may increase the uncertainty of flood simulations and influence the inundation analysis results. Therefore, it is necessary to develop a basic algorithm to convert the GIS-based sewage network data into input data that can be used for inundation simulations in consistent way. In this study, the format of GIS-based sewer network data for a watershed near the Sadang Station in Seoul and the Oncheon River Basin in Busan was investigated, and a missing data supplementing algorithm was developed. The missing data such as diameter, location, elevation of pipes and manholes were assumed following a consistent rule, which was developed referring to government documents, previous studies, and average data. The developed algorithm will contribute to minimizing the uncertainty of sewer network data in an urban inundation analysis by excluding the subjective judgment of individual researchers.

신경망을 이용한 결측 수문자료 추정 및 실시간 자료 보정 (Missing Hydrological Data Estimation using Neural Network and Real Time Data Reconciliation)

  • 오재우;박진혁;김영국
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제41권10호
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    • pp.1059-1065
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    • 2008
  • 강우자료는 수문 해석에 있어 가장 기본이 되는 입력 자료이며, 다양한 원인에 의해 결측이 발생된다. 본 연구에서는 복잡한 자연현상 문제 해결에 그 응용성이 입증된 신경망 기법을 이용하여 결측 처리된 강우를 추정하기 위해서 소양강댐 유역 12개 강우량 관측소를 대상으로 신경망 모형을 구축하였으며, 모형의 성능 평가를 위해 실무에서 가장 많이 사용되고 있는 우량 보정 방법인 역거리법(RDS)과 산술평균법(AMM)으로 추정한 값과 비교하여 신경망을 이용한 추정 방법의 우수성을 보였다. 그리고 온라인상에서 보다 신뢰성 있는 수문자료를 재난관련 유관기관으로 전송하기 위해서 신경망 모형을 이용한 상시 실시간 보정이 가능하도록 신경망 학습기로 구성된 자동 보정시스템을 제안하였다.

상수관망의 관로파열 영향 해석 (Analysis of Pipe-Burst effect in Water Distribution Network)

  • 박재홍
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제35권6호
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    • pp.665-675
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    • 2002
  • 상수관망에서 관로파열을 예측하고 파열영향을 감소시키는 작업은 관망의 신뢰도와 밀접한 관계가 있다. 기존의 상수관망의 설계에서는 관로의 배치 및 각 관로에 대한 수리학적 능력 및 파열에 대한 영향이 고려되지 않았다. 본 연구에서는 도학을 이용하여 상수관망의 기하학적 구성상태에 따른 관로 파열에 대한 영향을 예측하고 영향을 감소시켜 상수관망의 신뢰도를 증가시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 기존의 상수관망은 폐합관로를 이루고 있지만 특정관로가 파열되었을 경우 적정한 유량공급이 불가능하여 관망의 대부분의 절점에 심각한 수두감소와 같은 부작용이 발생할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 관로파괴 영향해석 기법을 이용하여 관망 설계시 적절한 관경 및 관로를 배치를 구성하여 관로 파괴시 발생하는 수요절점에서의 극단적인 수두감소를 극복할 수 있었고 사용자들에게 안정적인 유량공급이 가능하여 보다 신뢰성 있는 상수관망 시스템이 될 수 있었다.

Reactor Vessel Water Level Estimation During Severe Accidents Using Cascaded Fuzzy Neural Networks

  • Kim, Dong Yeong;Yoo, Kwae Hwan;Choi, Geon Pil;Back, Ju Hyun;Na, Man Gyun
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제48권3호
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    • pp.702-710
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    • 2016
  • Global concern and interest in the safety of nuclear power plants have increased considerably since the Fukushima accident. In the event of a severe accident, the reactor vessel water level cannot be measured. The reactor vessel water level has a direct impact on confirming the safety of reactor core cooling. However, in the event of a severe accident, it may be possible to estimate the reactor vessel water level by employing other information. The cascaded fuzzy neural network (CFNN) model can be used to estimate the reactor vessel water level through the process of repeatedly adding fuzzy neural networks. The developed CFNN model was found to be sufficiently accurate for estimating the reactor vessel water level when the sensor performance had deteriorated. Therefore, the developed CFNN model can help provide effective information to operators in the event of a severe accident.