급수 수요량의 단기예측은 상수도 시스템의 유지관리 계획 수립의 중요한 구성 요소이며, 대상지역의 특성을 민감하게 반영하고 있으므로, 급수수요의 지역 특성과 관련된 수요 구조의 파악이 무엇보다 중요한 과제라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 상수도 시스템의 합리적 배수 제어 획을 실시하기 위한 기초적 정보인 급수량 변동 구조에 대해 통계적인 분석을 실시하였다. 특히 일단위의 급수량에 초점을 두어 급수량의 시계열 특성과 급수량 영향 요인 분석을 통하여 대상 지역의 정상 시계열장과 급수량에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 또한 급수량의 계절별 단기 수요 예측 모델을 제안하기 위하여 통계적 예측 수법으로 평가 받고 있는 MARIMA (Multiple Auto Regressive Integrated Moving Average) 모델을 급수량 단기 수요 예측에 적용하여 계절별 급수 수요량을 예측하였다.
비상급수시설은 상수도 공급이 중단될 경우에 국민들에게 최소한의 음용수와 생활용수를 안정적으로 공급하기 위한 시설이다. 2018년 기준으로 상수도 보급을 통한 국내 1인 1일 급수량은 평균 348리터로 나타났지만, 국내 민방위 비상급수시설의 급수소요량은 성인 기준 1명당 25리터를 기준으로 하고 있다. 이것은 식수 9리터와 생활용수 16리터를 포함한 값이다. 그러나 왜 식수 기준을 9리터로 했는지, 생활용수 16리터로 쓸 수 있는 물 사용의 범위가 어디까지인지에 대한 구체적인 내용은 명확하지 않은 실태이다. 본 연구는 국내 민방위 비상급수시설의 급수소요량 기준을 검토하기 위한 것으로 UN, WHO, 유럽, 미국 등의 비상급수와 관련되 음용수 및 생활용수 기준을 수집하고 이를 비교 검토하였다. 그 결과 국내 민방위 비상급수시설의 급수소요량 기준이 선진국보다 적게 산정되어 있음을 알 수 있었으며, 포로수용소의 지속가능 급수지원 기준량보다도 낮은 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 문헌조사를 토대로 음용수, 요리, 세면, 세탁 등을 포함하여 지속가능한 적정 급수소요량 기준을 최소 50리터 이상으로 제안하였다. 한국의 경제력과 국민들의 복지를 고려할 때, 향후 민방위 비상급수시설의 급수소요량 기준을 현재보다 상향 조정하는 것이 타당함을 알 수 있었다.
농촌지역 공동주택의 건립에는 도시의 기반시설이 취약하므로 이에 충족하는 사전조치가 따라야 한다. 도시기반 시설 중에서도 건축의 기본설비인 상수도(급수)설비는 없어서는 안될 기본설비시설이라 할 수 있다. 본 연구에서 조사 분석한 것을 보면 급수사용량에 있어서 하절기인 7, 8월에 급수사용량이 최대치를 나타나고 있으나 일부지역에서는 계절에 관계없이 이사철에 최대급수량이 발생하는 것으로 분석되었다. 따라서 최대사용량을 조사, 분석한 결과 하절기와 이사철에 급수사용량이 많음을 알 수 있다. 농촌 공동주택에 있어서 급수사용량을 충분히 확보하기 위해서는 지하수 개발을 최대 급수량 이상의 수원을 확보해야 함을 전제로 하고 있다. 급수사용량 이상의 정수설비도 수반되어야 한다.
화력발전소 보일러의 급수량은 유출되는 증기량에 맞추어 자동 조절된다. 유출 증기량이 변하는 상황에서도 이에 상응하는 급수량은 실시간으로 조절되어야 한다. 증기량과 급수량에 차이가 있으면 보일러의 보유 수량과 드럼의 수위가 변하게 되므로, '드림수위를 일정하게 유지하는 것'이 급수량제어의 목표라고 할 수 있다. 본 논문은 실제 운용되고 있는 설비를 대상으로 고찰한 내용이며, 급수펌프 구동력으로는 중기터빈을 사용한다. 증기터빈과 급수펌프는 같은 축으로 연결되어있으며, 급수량 조절은 급수펌프의 회전속도를 제어함으로써 이루어진다. 터빈에 사응되는 증기는, 고압과 저압 2종류이며, 저압 증기가 부족한 경우에 고압증기를 사용하는 구성으로 되어있다. 증기 밸브의 유량 특성에는 비선형성을 많이 포함하고 있었다. 이 외에도 급수펌프가 갖는 비선형성을 분석하였으며, 이 특성들을 모두 종합한 '증기터빈 속도제어기 튜닝 곡선'을 제시하였다
본 논문에서는 상수도시설을 효율적으로 운영하는 데 필요한 1일 급수량 수요를 예측하는 방식에 대하여 인공지능(Artificial Inteligence)이라 불리는 퍼지 뉴론(fuzzy neuron)을 이용하여 연구하였다. 퍼지뉴론이란 퍼지정보(fuzzy information)를 입력으로 받아들이고 처리하는 퍼지 신경망을 일컫는 말이다. 본 연구에서는 소속함수와 퍼지규칙을 신경망으로 학습하는 기능인 적응식 학습방법을 통하여 1일 급수량을 예측하였으며 연구대상 지역으로는 광주광역시를 선정하였다. 또한 1일 급수량 예측에 있어서 필요한 변수 선택을 위해 입력자료를 상관분석, 자기상관, 부분자기상관, 교차상관 분석 등을 하였으며 동정된 입력변수는 급수량, 평균기온, 급수인구이다. 먼저 급수량, 평균기온, 급수인구로 모델을 구성하였고, 한편으론 기상청의 기후예보자료를 신뢰할 수 없는 경우에는 급수량을 예측할 수 있도록 급수량 자료만으로 모델을 구성하여 그 유효성을 검증하였다. 제안된 모형식은 사고 등의 인위적인 조작(단수 등)이 가해지는 시기를 포함하고도 실측치와 모형의 예측치와의 오차율이 최대 18.46%, 평균2.36% 이내로 나타나, 모형의 결과는 상수도 시설의 운용 및 급·배수관망의 실시간 제어에 많은 도움을 주리라 생각된다.
수돗물, 송배수펌프의 운전 등 상수도시설을 합리적인 운용을 위해서는 일, 또는 시간 단위의 급수량 사용량의 추정이 필수적이다고 할 수 있다. 급수량의 추정방식은 회귀모형식 및 시계열 분석방법이 있는데, 본 연구에서는 시계열 분석방법인 ARIMA모형을 이용하여 일일 급수량을 추정하였으며 연구대상 지역으로는 광주광역시를 선정하였다. 일일 급수량을 추정하는데 있어서 시계열장을 15, 30. 60, 90일로 나누어 각각의 시계열장에 대해 시행착오법으로 각 모형에 적용하여 최적의 시계열장을 결정하여, 상수도 일일 급수량을 추정할 수 있는 모형을 제안하고 그 유효성을 잔차분석을 통해 검증하였다. 제안된 모형식은 사고 등의 인위적인 조작(단수 등)이 가해지는 시기를 제외하고는 실측치와 모형의 추정치와의 오차율이 최대 약 12%, 평균 3% 이내로 나타나, 모형의 결과는 상수도 일일 급수량의 추정에 필요한 시설에 적용 가능하다고 판단된다.
본 논문에서는 상수도시설을 효율적으로 운영하는 데 필요한 1일 급수량 수요를 예측하는 방식에 대하여 통계학적 모형개념을 이용하여 연구하였다. 급수량의 변화는 기후와 많은 연관성이 있는 것으로 알려지고 있으나 급수량의 예측과 상수도시설의 운영에 있어서 급수량 변동요인을 고려한 수학적 혹은 통계학적 모형을 개발하여 실용화하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간이 지남에 따라 급수량이 증가하는 경향을 반영할 수 있는 경년변화, 급수인구와 더불어 상수도 급수량의 중요한 변동요인으로 간주되는 기후인자를 이용하여 상수도 1일 급수량을 예측할 수 있는 모형을 제안하고 그 유효성을 검증하였다. 급수량 예측모형식은 통계학적 방법중에서 회귀모형식을 사용하였으며, 연구대상 지역으로서는 자료수집이 용이한 광주광역시를 선정하였다. 1일 급수량을 예측하는데 있어서 회귀모형의 시계열구간을 년별, 월별, 계절별로 분류하고 시계열 구간별로 최적의 회귀모형식을 제안하고자 회귀분석을 시행하였다. 회귀분석을 시행하기 위해서는 먼저 급수량을 종속변수로 하고 급수인구, 경년변화 및 기후인자 즉, 최고기온, 평균기온, 강우량, 운량, 일사량, 상대습도, 일조시간 등을 설명변수로 하는 상관분석을 행하고 비교적 상관성이 높은 인자를 택하여 모형식을 구성하였다. 제안된 모형식은 사고 등에 의한 단수조치나 한발의 영향으로 인한 격일제급수를 실시하는 시기를 제외하고 실측치와 모형과의 오차율이 최대 10%, 평균 3%이내로 나타났으며, 모형식의 결과는 상수도 1일 급수량 예측이 필요한 시설에 적용 가능하다고 판단되었다.을 보여준다.EX>부근에서 진통하였으며 생산성은 약 $13.6g/\ell$-h이 다. 약 $12g/\ell$의 잔류 환원당 중에 약 $4.5g/\ell$의 포도당이 포함되어 있었다. 타피오카 당화액으로부터 분리된 고형분을 사용한 실험을 통하여 고형분도 기 질로서 효용가치가 어느 정도 있는 것으로 판명되었으며 당화액 발효조와 별도로 고형분 발효조의 개발도 필요한 것으로 생각되었다. ot only in this world but also in the other world., Keun-Kap, Scarf, Pee-Bak, Hung-Kap, Pok-Kap, Yang-Dang-Kap, We-Yo-Kap, Kum-Kap, and caries arms. Lower-level officials wore Pe-Bal, Kun-Mo, gae, won-leung, very small sleve jacket, a long coat reaching up to the knee length, slacks, belt, loin cloth and apron. 5) Children's bind their hair up angle shape and wore a half long jacket raching up to the hip and slacks. 나) Women's wear; 1. hair style and hair dress; 1) High rank women's hair style was very extravaganceful. They made their
본 연구에서는 상수도 급수량의 시간적 변화형태를 조사하고, 수요량의 시간적인 변화량에 통계학적 개념을 이용하여 수요량의 시간적 변화에 관한 확률적 분산모형에 관하여 검정 결정하였다. 연구대상의 지역으로 광주시를 선정하고, 자료로는 2시간 간격으로 측정된 배수지의 수위와 1일 상수도 생산량을 이용하였다. 급수계통의 모형에 통제용적과 연속방정식을 적용하여 2시간별로 변화되는 수요량을 결정하고, 매월 단위로 정리하여 수요수량의 변화를 알 수 있도록 하였다. 2시간별 수요수량은 1일 총 급수량에 대한 백분율로 환산하여 지수화하였으며, 시간별로 변화되는 각각의 급수량은 통계학적으로 추론될 수 있는지 알 수 있도록 분산모형에 관하여 검정을 하였다. 검정결과를 이용하면 시간별 확률 급수량의 산정이나 급수량의 통계학적 해석을 통하여 상수도 시설의 운용에 이용할 수 있는 것으로 판단되었다.
생활수준 향상과 식생활 변화로 인하여 생활용수 소비량이 증가함에 따라 일상생활에서 배출되는 오수의 양도 증가할 것으로 예측된다. 아파트 단지내 오수정화시설 및 하수처리장의 설계를 위해서는 먼저 인구에 근거한 오수량의 발생원단위를 알아야 한다. 이러한 자료는 하수처리의 운전이나 수질관리 계획 수립을 위해서도 꼭 필요한 것이다. 따라서 본 연구에서는 주택공사의 123개 관리소에 2년간의 급수량을 취합하여 거주인구에 따른 급수량을 분석하였고 그 중에 수도권 1개 단지와 지방권 1개 단지를 선정하여 시간별, 일별, 요일별, 계절별의 오수유입량을 직접 실측함으로써 실제 급수량과 비교를 통하여 오수유입 총량 및 거주인구에 따른 원단위를 계산하였다.
최근 사물 인터넷 센서가 설치된 스마트 돈사의 보급을 통해 돈사 관련 빅데이터 축적이 가능해졌고, 다양한 기계 학습방안들이 수집된 데이터에 적용되어 축산농가의 생산성을 향상시키고 있다. 본 연구에서는 다양한 기계학습 방안을 이용하여 돈사관리에서 가장 중요한 요소 중 하나인 급수량을 예측하였다. 구체적으로 실제 돈사에서 수집된 데이터에 회귀 방안인 선형회귀, 회귀트리 및 아다부스트 회귀 방안과 분류 방안인 로지스틱 분류, 결정트리 및 서포트 벡터 머신 (SVM) 분류방안을 적용하여 돈사의 온도와 습도를 기반으로 급수량을 예측하였다. 성능 분석을 통해서 제안한 방안이 높은 정확도로 급수량을 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 제안한 방안은 돈사의 급수시설 이상을 조기에 파악하는데 활용되어 가축을 폐사를 막고 돈사 생산성을 높이는데 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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