한국산학기술학회논문지 (Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society)

  • 제21권10호
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  • Pages.325-333
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  • 2020
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  • 1975-4701(pISSN)
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  • 2288-4688(eISSN)
한국산학기술학회 (The Korea Academia-Industrial cooperation Society)
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엔트로피 이론 기반의 유사농도 인자 산정

Estimation of Sediment Concentration Factor based on Entropy Theory

  • 김영식 (부산대학교 사회환경시스템공학과) ;
  • 남윤창 (부산대학교 사회환경시스템공학과) ;
  • 전해성 (부산대학교 사회환경시스템공학과) ;
  • 전근학 (부산대학교 사회환경시스템공학과) ;
  • 추연문 (부산대학교 생산기술연구소)
  • Kim, Yeong-Sik (Dept. of Civil and Environmental Engineering, Pusan National University) ;
  • Nam, Yoon-Chang (Dept. of Civil and Environmental Engineering, Pusan National University) ;
  • Jeon, Hae-Sung (Dept. of Civil and Environmental Engineering, Pusan National University) ;
  • Jeon, Kun-Hak (Dept. of Civil and Environmental Engineering, Pusan National University) ;
  • Choo, Yeon-Moon (Research Institute of Industrial Technology, Pusan National University)
  • 투고 : 2020.09.09
  • 심사 : 2020.10.05
  • 발행 : 2020.10.31
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초록

현재 자연 하천의 유사농도의 측정에 있어서 실제 측정은 기상 조건에 영향을 받으며, 기계적 한계로 인해 하천바닥에 인접한 소류사 구간의 유사농도 측정값은 부유사 구간의 유사농도 측정값 보다 신뢰도가 낮다. 그리하여, 하천의 바닥농도는 이론식을 통해 산정되어왔으나, 기존 유사농도 계산 공식들의 바닥농도 산정값은 실측값에 비해 신뢰도가 낮고 서로 다른 공식 간의 차이는 여러 조건에 따라 천차만별이다. 따라서 하천의 바닥농도를 산정하기 위해 보다 신뢰성이 높은 공식이 요구되고 있다. 본 연구는 하천의 유사농도에 정보엔트로피이론을 적용하여 유사농도분포와 평균유사농도의 결정방법을 제시하고 평균유사농도와 바닥농도의 관계를 통해 바닥농도를 산정하는 방법을 제시하였다. 유사농도 분포의 확률은 제약조건하에 계산된 최대 엔트로피에 의해 일정한 확률분포를 나타내게 되고, 이러한 관계에 근거하여 유사농도분포, 평균유사농도 그리고 바닥유사농도 간의 관계를 유도하고 측정 표본을 통해 바닥 유사농도를 산정할 수 있다. 본 연구의 이론 검증을 위해 과거 실험의 유사농도 측정값을 사용하여 유도된 유사농도분포와 평균유사농도 공식을 적용하였으며, 유도된 두 공식의 관계를 이용하여 대표 농도변수(EN : Equilibrium N )를 도출하였다. 대표 농도변수를 통해 산정한 점 농도는 실측값과 결정계수가 평균적으로 R2=0.924의 높은 신뢰도를 보였다. 이를 통하여, 실제 하천의 부유사 구간과 소류사 구간의 유사농도의 전체 경향을 보다 쉽게 파악하고 평균유사농도와 바닥농도의 관계를 이용하여, 신뢰도가 확보된 바닥농도를 손쉽게 산정할 수 있다.

Current methods of measuring the sediment concentration of natural streams can be affected by weather conditions and have lower reliability in bed-load sections due to mechanical limits. Theoretical methods have to be used to solve this problem, but they have low reliability compared to the measured values and diverse results for the bed-load sediment concentration. This study proposes a new way to reliably determine the bed-load sediment concentration from the relation with theoretical depth-integrated concentration based on the informational entropy concept. Sediment distribution shows a uniform probability distribution under maximized entropy conditions under some constraints, so a function can be calculated for the sediment distribution and depth-integrated concentration. The parameters of a stream were estimated by a nonlinear regression method using the concentration data from a past experiment. Equilibrium N (EN) was estimated using the relation between two different formulas proposed in this study, which can ease the estimation of both the total sediment distribution and depth-integrated sediment concentration with high reliable results with an average R2 of 0.924.

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