도시화 및 산업화에 따른 각종 개발 사업으로 불투수층의 증가로 인하여 강우에 의한 지표면 침투량의 감소로 도시지역 내 저지대 침수가 증가하여 막대한 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 특히 도심지역내 돌발성 집중홍우에 대한 방재성능에 대한 선제적 대비가 필요하다. 따라서 온천천 유역에 빈도에 따른 침수위험지역 산정을 통한 홍수 예 경보체계를 구축하여 부산광역시 도시 재해관리방안을 마련하고자 한다. 지난 2014년 08월 25일 부산시에 집중호우에 의하여 발생한 홍수량 산정 및 빈도별 침수위험 지역 선정을 위해 온천천 유역에 SWMM 모형을 이용하여 수문분석을 실시하였다. 1:1,000의 하수도대장을 이용하여 관망을 구성하였고, 이를 바탕으로 유출량 산정 지점을 선정하였다. 그리고 1:5,000의 지형도를 이용하여 SWMM 모형으로 유역 내 지형과 각 지역의 인위적인 배수계통에 따라 대상유역을 총 114개의 소유역으로 분할하였다. SWMM 모형의 매개변수 산정을 위하여 2개의 검정강우사상과 1개의 검증강우사상으로 총 3개의 강우사상을 활용하였고, 산정된 매개변수를 이용하여 2014년 8월 25일 발생강우로 인한 수문 분석을 수행하였으며, 유출량 산정을 위하여 온천천 기본계획상의 홍수량 산정지점과 동일한 지점의 유량을 추출하여 빈도별 홍수량과 비교하였다. 그 결과 발생한 유출량의 규모는 모든 지점에서 100년 빈도를 상회하였으며, 중 하류부 구간은 200년 빈도를 상회하는 것으로 나타났으나, 하천의 월류는 발생하지 않는 것으로 분석되었다. 관거 통수능 분석결과 2014년 08월 25일 발생한 호우로 인하여 장전 부곡동 일원 및 거제 안락동 일원에서 유출량이 관거통수능을 초과하는 것으로 나타났으며, 향후 대규모 호우 발생 시 이들 지역에 대한 유입지선에서의 침수 발생 등의 위험이 존재하는 것으로 평가되었다. 또한 빈도별 관거통수능 분석결과 10년 빈도에서는 총 19개 지점, 50년 빈도는 총 43개 지점, 100년 빈도는 총 49개 지점, 200년 빈도에서는 총 51개 지점에서 간선관거의 통수능이 부족하여 침수가 예상되는 것으로 나타났다.
먹는 물을 생산하여 공급하는 상수도 관로에 있어서 압력계에 대한 설치와 관리 방안이 미비함에 따라 압력데이터 신뢰성의 확보 및 운영관리의 어려움을 겪고 있는 실정이다. 관망 및 펌프 등 운영관리 효율화 및 SWM(Smart Water Management)을 구현하기 위해서는 하부 계측 센서의 정확한 데이터 취득을 통하여 의사결정이 이루어져야 한다. 따라서, 본 연구에서는 게이트 밸브와 버터플라이 밸브를 중심으로 관로의 직경(D)을 기준으로 전단 -3D에서부터 후단 7D까지 압력계를 설치하여 밸브의 개도율을 조절하며 데이터를 취득하는 직관 거리 시험을 실시하였으며, 관로에 수직으로 상단(180°)부터 하단(0°)까지 45° 각도 간격으로 압력계를 설치한 후 수직 위치 시험을 실시하였으며, 이 결과들을 바탕으로 압력계의 최적 위치선정 방안을 제시하고자 한다.
The free residual chlorine of tap water samples, collected from 266 faucets on the water pipe network in Daegu City, was between 0.1 and 0.79 mg/L. On microorganic tests, general bacteria and the coliform goup were not detected and thus the tap water was turned out to be fit to drink. In particular, samples of which free residual chlorine was 0.1 mg/L and over were cultured in R2A agar media at $25^{\circ}C$ for 7 days, and as a result heterotrophic bacteria were detected in 65.9% of samples; (1). The closer tap water got to the faucet from the stilling basin, the lower residual chlorine concentration became but the more the bacterial count became. And, more bacteria were detected in the R2A agar medium than in the PCA medium. (2). In the case of separated strains, most colonies were reddish or yellowish. 16S rRNA sequence was identified as Methylobacterium sp. and Williamsia sp., and yellow strain was identified as Sphingomonas sp., Sphingobium sp., Novosphingobium sp., Blastomonas sp., Rhodococcus sp. and Microbacterium sp. White strain was identified as Staphylococcus sp. (3). Sterilized tap water in polyethylene bottles was inoculated with separated strain and was left as it was for 2 months. As a result, bio-film was observed in tap water inoculated with Methylobacterium sp. and Sphingomonas sp. It was found that heterotrophic bacteria increased when free residual chlorine was removed from tap water in the water pipe network. Thus, there is a need to determine a base value for heterotrophic bacteria in order to check the cleanliness of tap water in the water pipe network.
최근 이상강우에 따른 고빈도 강우 발생율의 증가 및 집중호우의 증가로 인한 침수발생 가능성이 증가하고 있다. 또한 도시화로 인한 인구집중과 개발 집중으로 인한 도시의 불투수층의 증가로 우수유출량이 증가하고 있다. 도시가 발달한 지역 특성상 하천 주변 및 저지대지역에 위치하고 있다. 내수침수분석에는 수리·수문분석을 바탕으로 우수관로 및 지표흐름 분석이 가능한 XP-SWMM 과 홍수-수문곡선과 강우-유출곡선을 추적 할 수 있는 FLO-2D 모형을 이용하여 실재 침수가 발생한 지역의 침수분석을 실시하여 비교 검토를 실시하였다. 두 모형의 침수발생 양상을 비교한 결과, 울진군 울진읍의 경우 LSSI 는 71.68%로 우수관망을 적용하지 않고 지형자료만을 이용한 FLO-2D도 양호하게 분석되었다. 따라서 XP-SWMM은 도시침수해소, 침수양상등 다양한 목적으로, FLO-2D는 침수양상만을 검토할 때 사용이 가능하다.
오랜 기간과 막대한 비용에도 성공 확률이 낮은 제약·바이오 산업의 생산성 위기를 해결하기 위한 전략으로 전 세계적으로 인공지능과 빅데이터를 활용하려는 사례가 증가하고 있고 가시적인 성과가 나오고 있지만 국내에서는 신약연구에 인공지능 플랫폼 도입에는 관망하는 상황이다. 본 연구는 신약개발을 지원하는 인공지능 플랫폼의 사용과 확산을 촉진하기 위해 도입 및 수용을 견인하는 지각된 가치와 변화에 대한 저항, 수용의도 관계를 검증할 가치기반수용모형과 혁신저항모형 결합 연구모형을 제시하였다. 인공지능 신약개발 플랫폼 사용의도의 연구모형은 지각된 편익으로 유용성, 지식풍부성을, 지각된 희생으로 복잡성, 알고리즘 불투명성을 채택하였고 지각된 가치, 혁신저항의 매개변수로 구성되었다. 실증 결과, 유용성, 지식풍부성, 복잡성, 인공지능 알고리즘의 불투명성이 지각된 가치에 유의미한 영향을 미치고, 유용성, 지식풍부성, 알고리즘의 불투명성, 시험가능성, 인공지능 기술지원환경이 플랫폼 도입에 따른 혁신저항에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
호우로 인한 도시 지역의 침수는 빗물받이의 능력 부족, 우수관로 용량 부족 등 다양한 요인에 의하여 발생한다. 구체적으로 빗물받이 능력 부족으로 인한 침수는 노면에 떨어진 우수가 빗물받이로 유입하지 못하고 지표면을 유하하여 저지대에 빗물이 모여 발생하게 되며 우수관로의 용량부족은 설계 강우 이상의 호우가 발생하거나 하류 배수위 영향으로 인하여 우수관로 내 만관이 발생하여 맨홀 월류로 인하여 침수가 발생하게 된다. 도시지역의 침수를 경감하기 위해서는 구조적, 비구조적인 대책을 마련할 수 있으며 본 연구에서는 국부적인 노면 침수가 발생하는 주요 도로 주변부의 침수발생을 효율적으로 제어하기 위한 구조적 대책 중 하나인 UHPC 저류침투시설 도입에 따른 홍수저감 효과를 수리수문학적 분석하는 방법을 개발하였다. 분석 절차는 ① 대상지역 현황 분석을 위한 관망도, 수치지형도, 토지피복도, 토양도 등 관련 자료의 조사 ② 침수 발생 현황 및 시설물 설치에 따른 효과분석을 위한 강우분석 ③ 주요 호우 시 대상지역 침수발생 현황 분석 ④ 저수지 홍수추적 기법을 활용한 저류침투시설 도입효과 계산 ⑤ 주요 호우별 홍수조절효과 분석결과를 기초로 저류침투시설 도입에 따른 침수 저감 효과를 2차원으로 검토의 5개 단계로 이루어진다. 노면을 따라서 유하 또는 맨홀 월류에 의해 저류 침투시설로 유입하는 우수의 홍수조절 효과 분석은 연구에서 개발한 스프레드시트 기반 저수지 홍수추적 기법을 활용하여 분석하였으며 강우-유출량 중 10 %가 시설물로 유입하는 가정 조건하에 시설물로 유입하는 우수의 저류-침투-방류를 동시에 고려하여 계산하였다. 다만, 저류침투시설로 유입하는 노면 유출수의 정량적 수치는 자연적 요인 및 다양한 제약 조건에 따라 큰 차이가 있을 수 있으며 불확실성이 높으므로 노면 유출수의 저류침투시설 유입량의 추가적인 연구가 필요하다.
상수도관은 시간이 경과됨에 따라 부식이 발생하고 이로 인해 관의 두께 및 강도가 감소하여 점차 상수도관의 기능을 상실하게 된다. 이러한 노후 상수도관은 누수, 적수 등 수자원에 막대한 경제적인 손실을 발생시키고 사람들에게 많은 불편을 끼친다. 현재 우리나라도 전체 상수도관 중 노후 상수도관이 많은 부분을 차지하고 있기 때문에 교체나 개선이 시급한 실정이다. 하지만 전체 상수도관을 교체하는 것은 막대한 예산이 필요하기 때문에 현실적으로 어려운 문제이다. 따라서 상수도관의 노후도 분석을 통하여 상수관망의 최적 교체 우선순위를 판단하고 교체를 실시하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 노후도 분석에 중요한 관의 부식깊이와 잔존수명을 예측하고 신뢰성해석을 통해 파괴확률을 산정하였다. 이를 위해 Romanoff(1957)와 환경부(2002)에서 실측한 상수관의 관종에 따른 관두께 변화를 적용하여 해석하였다. 실측 자료를 통해 부식깊이, 잔존수명 예측 모델을 수립하였으며 이에 따른 관의 파괴확률을 산정하였다. Romanoff(1957)의 혼합강관과 주철관에 대한 실측 자료를 사용하여 상수관의 사용연수가 10년, 20년, 30년 경과됨에 따른 부식깊이와 관파괴확률을 산정하였다. 혼합강관의 경우 사용연수에 따른 부식깊이는 0.57mm, 0.92mm, 1.21mm으로 산정되었으며, 주철관의 경우 0.16mm, 0.24mm, 0.31mm으로 산정되었다. 또한 신뢰성모형을 직경 300mm관에 적용한 결과 최대 상수도압 15kg/cm2에서 혼합강관의 사용연수에 따른 파괴확률은 3.36%, 4.65%, 6.18%로 나타났으며 주철관은 1.36%, 2.50%, 2.68%로 나타났다. 환경부(2002)의 주철관에 대한 부식 실측 자료를 통해 상수관의 사용연수 10년, 20년, 30년 경과에 따른 부식깊이와 관파괴확률을 산정하였으며 초기 관두께 측정 자료를 통해 잔존수명도 예측하였다. 부식깊이는 1.02mm, 1.25mm, 1.41mm으로 산정되었으며, 파괴확률은 5.15%, 6.30%, 7.35%로 산정되었다. 그리고 잔존수명의 경우 부식률이 20%일 때, 잔존수명은 약 30년으로 산정되었다.
1차원 관망해석모형과 2차원 지표면범람 해석모형을 이용한 도시지역의 실시간 홍수예·경보시스템 구축은 모형의 모의에 많은 시간이 소요되므로 한계가 있다. 또한, 연구유역에서 시나리오 강우에 대해 침수를 유발시키는 한계강우량을 1-2차원 모형의 시행착오법을 적용한 반복적인 수행을 통해 산정하는 것은 비효율적인 방법이다. 따라서, 본 연구에서는 이에 대한 해결책으로 로지스틱 회귀를 이용하여 배수분구별 침수 발생기준 강우량을 산정하고자 한다. 침수 발생 한계강우량 산정을 배수분구 단위로 제시하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 풍수해저감종합계획(2015)과 침수흔적도를 이용하여 배수분구 별 침수이력에 대한 데이터베이스를 구축하고, 이를 1-2차원 수리해석을 통한 침수심과 함께 로지스틱 회귀모형에 학습하였다. 지속시간 1시간, 10mm 강우부터 500년 빈도의 Huff 3분위 시나리오 17개를 사용하여 확률강우량을 산정하였고, 이를 1-2차원 수리해석을 위한 입력자료로 사용하였다. EPA-SWMM을 통한 1차원 도시유출해석과 FLO-2D를 통한 2차원 침수해석에서 20cm 이상의 침수심이 발생하거나 지상관측자료, 침수흔적도 및 풍수해저감종합계획에서 실제 침수가 발생했을 경우를 1, 그렇지 않은 경우를 0으로 하여 데이터베이스를 구축하여 로지스틱 회귀모형에 학습시켜 침수 발생 한계강우량을 산정하였다. 로지스틱 회귀분석을 통해 서울시 지역의 배수분구별 한계강우량을 산정할 수 있으며, 지속적으로 관측되는 강우 및 침수 발생 유무 자료를 추가함으로써 산정된 침수 한계강우량을 상회하는 강우 사상이 나타났을 시에 침수 발생 유무를 확인하여 본 연구에서 제안한 방법에 대해 검증이 가능할 것으로 보인다.
현재 국내 정수시설은 정수공정별 감시제어-데이터수집시스템(SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition)에 기반하여 감시제어 및 모니터링 위주로 운영·관리를 실시하고 있다. 또한, 주요 핵심 공정인 응집제 약품투입, 소독 및 여과 설비 공정의 운영방식에 있어서 선험적 운영지식에 의한 방식으로 운영되고 있기 때문에 지속적인 안정적 운영을 위해서는 표준적이고 체계적인 운영관리 수단이 필요하다. 국외에서는 다양한 운영 조건에 기반한 정수처리 효율을 예측할 수 있는 모의(simulation) 도구의 개발을 통해 기존 운영되고 있는 정수장의 효율을 예측하는 데 활용하고 있는 실정이다. 본 논문은 실시간 운영관리가 가능한 기반을 구축하여 정수처리의 효율을 예측할 수 있는 시뮬레이터 개발을 통해 정수처리 공정별 기본 및 조합의 공정 시뮬레이션 모의 모듈 기술을 개발하기 위한 연구를 수행하였다. 또한 개발된 기술의 실증 운영을 통해 검증된 모듈을 반영한 정수장 시뮬레이터 시스템을 개발을 위한 연구를 수행하였다. 정수장 시뮬레이터는 수질정보, 물질수지, 수두손실등의 운영현황 데이터를 수집하는 기능, 착수-혼화-응집-침전-여과-소독 등 개별 공정별 주요 운전변수의 모니터링 및 제어를 통한 운영관리 기능, 원수 수질변화에 신속한 대응을 위한 정수처리 공정제어 의사결정지원 기능, 그리고 온라인 관망해석을 포함한 정수처리 전(단위)공정 시뮬레이터 기능 및 공정별 운영인자 최적화 기능 등으로 구성되어 있다. 현재 운영 중인 정수장의 공정별 운전 상태를 평가·관리하여 정수공정 운영 안정화 체계를 확보하고, 정수장의 유량과 수질의 갑작스런 변화에 따른 모의를 통한 수질예측으로 실시간 정수장 최적운영관리가 가능하다. 또한 원수 성상에 따른 적정 공정운영 자동화로 운영비 절감 및 효율적 인력 활용으로 정수장 운영 효율성을 제고함으로써 지속적이고 안정적인 정수장 운영 체계를 확보할 수 있다.
범지구적인 기후변화로 인하여 도시유역의 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 기상이변 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 서울 열린데이터 광장에서 제공하는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 하수관로 수위 예측을 확인해 보았다. 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료로, 서울 열린데이터 광장에서 제공하고 있는 2012년 ~ 2020년 25개 구 데이터 중 가장 누락데이터가 적은 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 하수관로 수위 예측에 앞서 1분 단위로 수집된 수위 데이터를 5분 평균, 5분 스킵자료, 10분 평균, 10분 스킵 등 비교를 위해 데이터를 구분하여 학습에 활용하였으며, 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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