도시화에 의한 인구집중과 불투수율 증가, 강우강도 증가는 도시침수피해의 주원인이다. 도시침수피해를 줄이기 위해 도시 내 지형/지물의 영향을 고려하고 상세 침수지역을 모의할 수 있는 침수해석모델이 필요하다. 본 연구에서는 2차원 천수방정식을 이용한 격자기반 침수해석모델(GIAM)을 개발하였다. 대상지역은 논현, 역삼, 서초3~5의 5개 배수분구를 포함하는 강남지역 $7.4km^2$이며 맨홀 월류량은 EPA SWMM5를 이용하여 산정하고 6 m 격자크기에 대해 침수모의가 가능하도록 모델을 구축하였다. 모델 적용성 평가를 위해 분석기간은 2010년 9월 21일과 2011년 7월 27일 호우사례를 선정하였다. 모델 정확도를 평가하기 위해 침수피해가구 현황을 이용하여 POD를 분석한 결과 각각 0.61과 0.57의 정확도를 보였다. 개발된 모형은 강우시나리오에 따른 침수취약지역 추정과 실시간 침수예측을 위한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
차집관로는 국유지가 많은 하천변에 매설되어 있어 파손이나 침입수/유입수(불명수, I/I) 의 유입으로 공공하수처리시설의 운영효율이 떨어지며, 하수관로 정비사업의 효율도 저하되는 것으로 나타났다. 본 연구는 하수관로 정비사업 효과의 감소원인에 가장 많은 영향을 미치는 차집관로를 대상으로 감소원인에 대한 분석을 하였다. 즉, 대상지역 3개소를 선정하여 차집관로의 현황조사(관로연장, 관경, 관종, 매설년도, 매설위치 등), 차집관로에 대한 차수(Pump 작업) 및 준설작업을 병행한 관로내부(CCTV)조사, 맨홀내부(육안)조사, 유량 및 수질조사 결과를 이용한 오염부하량 산정 등을 수행하였다. 합류지역은 동시 다측점 유량조사와 차집관로 유량 및 수질(BOD)조사, 오염부하량 비교 등을 수행하였으며, 차집관로 부실화에 따른 침입수/유입수 발생 현황 등 실태조사를 실시하였다. 연구결과, 하수관로정비 사업의 효과를 감소시키는 주요 원인은 차집관로의 노후화 및 미정비로 인해 공공 하수처리시설로 저농도 하수 및 불명수 유입되기 때문인 것으로 분석되었다.
디옥틸테레프탈산(DOTP) 제조공정은 분말형태의 테레프탈산(PTA) 주원료와 옥탄올(Octanol)의 에스테르화 반응을 통해 플라스틱 가소제를 생산하는 공정이다. 본 연구에서는 이 공정의 반응기 내에 가연성 용제나 유증기가 존재하고 있는 상태에서 분말형태로 맨홀에 직접 투입하는 테레프탈산의 분진폭발 특성에 관하여 고찰하였다. 분진의 입경과 입도분포 분진특성 실험을 하였고, 화재 폭발특성과 발화온도를 추정하기 위한 분진의 열분해 특성을 조사하였다. 또한 폭발민감도를 평가하기 위한 최소점화에너지 실험을 실시하였다. 실험결과 테레프탈산의 분체 특성은 평균입경이 $143.433{\mu}m$으로 나타났다. 이러한 입경과 입도분포 조건에서 실시한 열분석으로부터 분진의 발화온도는 약 $253^{\circ}C$로 나타났다. 테레프탈산의 폭발민감도를 알기 위해 조사한 폭발하한 농도(LEL)는 $50g/m^3$으로 측정되었다. 폭발민감도를 나타내는 최소점화에너지(MIE)는 (10 < MIE < 300) mJ로 나타났으며, 점화 확률에 기반하여 추산한 최소점화에너지 추정값(Es)은 210 mJ로서 충분한 점화원이 있는 경우 폭발할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 폭발피해 예측에 필요한 폭발강도 특성을 조사한 결과, 테레프탈산 분진의 최대폭발압력($P_{max}$), 최대폭발압력상승속도[$({\frac{dP}{dt}})_{max}$]는 각각 7.1 bar, 511 bar/s로 나타났다. 분진폭발지수(Kst)는 139 mbar/s로 분진폭발등급 St 1에 해당되는 것으로 나타났다.
충청북도 청주시 상당구 월오동 251-7번지와 251-15번지 2곳에 각각 50m3 규모의 빗물저류조를 대상으로 2017년 7월 16일 호우사상을 적용하여 설치 전·후의 침수저감 효과를 분석하였다. 침수분석을 위해 지형자료는 국토정보플랫폼에 있는 1:25,000 자료를 활용하였으며, 모의 전 대상지역의 관망구축에 따른 지형자료를 구축하였고 관망은 노드 40개와 링크 39개로 구성하였다. SWMM 모형을 구동하여 유역내 유출량을 분석하기 위해 유역과 관련한 입력자료와 이외 유역간의 연결부인 관거 하도 입력자료 구축 및 하도와 하도를 연결하는 모델상의 Junction인 실제 맨홀과 관련한 입력자료를 구축하였다. 관거 입력자료로는 관거의 제원, 길이, 깊이 등의 자료를 수집하여 사용하였다. 빗물저류조 설치전·후의 침수저감효과를 분석하기 위해 빗물저류조 설치전의 침수양상을 모의 하였으며 각각 강우발생 후 30분, 50분, 70분, 90분, 110분, 130분 및 150분으로 구분하여 분석하였다. 강우발생 후 150분의 모의분석 결과, 침수심은 0.2<깊이<0.4의 면적이 600m2로 가장 넓은 침수분포를 나타내었으며, 총 침수면적은 2,225m2로 모의되었다. 이는 강우발생 후130분 보다 125m2 더 침수되었으며, 0.8<깊이<1.0의 면적은 150m2로 모의되었다. 전체적인 침수심도 커진 것으로 분석되었다. 빗물저류조 설치 후의 침수양상을 모의하였으며 각각 강우발생 후 30분, 50분, 70분, 90분, 110분, 130분 및 150분으로 분석하였다. 강우발생 후 150분의 모의분석 결과, 침수심은 0.2<깊이<0.4의 면적이 250m2로 가장 많은 침수분포가 나타났으며, 총 침수면적은 550m2으로 모의 되었다. 이는 강우발생 후 110분과 침수면적은 동일하게 모의 되었으며, 침수심 0.2<깊이<0.4의 면적은 250m2로 모의 되었다. 따라서 해당 지역에 50m3 규모의 빗물저류조 2개를설치 할 경우 침수피해가 저감되는 것으로 분석되었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 향후 도시내 상습침수구역에 빗물저류조를 설치하여 기후변화에 따른 극한 강우에 대비할 수 있도록 해야 할 것이다.
본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 2018~2019년 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』 수행을 통해 레이더 실황강우 기반의 강한 비구름 이동경로 추정 기술, 강우시나리오 기반의 침수위험지역추정 기술이 적용된 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 또한, 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해 2019~2020년 『서울시 내수침수 위험지역 실시간 예측기술 개발』을 통하여 이류모델 기반의 예측강우정보 추정 기술, 예측강우정보 기반의 실시간 침수위험지역 추정기술을 적용하였다. 현재 서울시 도시침수 예측시스템은 서울시 전역의 강우 및 침수정보를 제공하며, 관로 113,286개(전체 385,768개), 맨홀 106,097개(전체 272,133개), 빗물펌프장 117개소(전체 121개소)가 반영되어 있다. 서울시 도시침수 예측시스템에서는 서울시 25개 자치구를 대상으로 실황 및 예측 강우정보, 강한 비구름에 대한 이동경로정보, 시나리오 및 실시간 침수정보를 제공하고 있다. 강우정보는 10분 및 1시간 단위 AWS 실황정보와 10분 단위 이류모델 기반 예측정보, 1시간 단위 LDAPS 기반 예측정보를 제공한다. 또한, 레이더 실황정보를 통해 판별된 강한 비구름에 대해 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 총강우량, 강우지속기간, 빗물받이효율 조건을 반영한 강우시나리오 기반의 6m 고해상도 격자단위 침수시나리오 정보와 자치구별 침수위험정보를 제공한다. 또한, 이류모델 기반의 레이더 예측정보를 이용하여 실시간 침수 예측정보를 제공한다. 향후 서울시 내 모든 수방시설물의 적용, 관로 유출구별 기점수위 반영, 관측자료를 이용한 도시유출 및 도시침수 모델 최적화 등 지속적으로 고도화를 수행하고자 하며, 서울시 도시침수 예측시스템을 통해 서울시 및 자치구 풍수해 담당자가 침수피해를 대비, 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
Hydrocyclone은 높은 수면적부하율 운전이 가능하고, 구동부분이 없고, 운전 및 유지관리비가 적게 소요되어 미세입자물질제거에 효과적인 장치로 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. Hydrocyclone에 나선형 유입부를 통해 직각으로 유입되어 중력이 아닌 원심력에 의해 입자물질이 하부배출구로 분리되고 처리수는 vortex finder를 통해 배출된다. 입자분리에 hydrocyclone은 많은 장점을 가지고 있음에도 불구하고 도시지역 강우유출수 처리사례는 드문 실정이다. 본 연구에서는 변형된 hydrocyclone과 perlite 여재를 조합한 hydrocyclone filter (HCF)을 이용하여 강우유출수내 미세입자의 제거능을 분석하였다. 입자물질들은 인공입자들을 이용하여 강우유출수내 입자농도를 모의 실험하였다. 인공입자들을 물에 분산시켜 강우유출수를 재현하였는데 사용한 입자들은 이온교환 수지, 도로측구 퇴적물질, 상업지역 맨홀퇴적물질, 그리고 실리카겔 등이다. 하부배출부와 vortex finder 구조를 달리하여 HCFopen system과 HCF-closed system으로 구분하여 처리능을 분석하였다. HCF장치는 아크릴 수지를 이용하였는데 hydrocyclone의 직경은 120 mm이고 여과조의 직경은 250 mm이고 전체적인 높이는 800 mm로 제작하였다. 운전조건별 유입수 농도와 입경을 다양하게 적용하였고 SS와 COD농도를 분석하여 처리효율을 산정하였다. HCF-open system의 경우 운전 가능한 최대 수면적부하율은 700 $m^3/m^2$/day이었고 HCF-closed system의 경우 수면적부하율 1,200 $m^3/m^2$/day까지이다. HCF-open system 운전결과 HCFclosed system에 비교하여 평균 수면적부하율은 2배 이상 높게 운전이 가능하며 처리효율도 8~20% 이상 향상되는 것으로 분석되었다. 또한 유입수 SS농도가 높을수록 처리효율이 증가하며, 입경이 클수록 수면적부하율의 변화에 대한 처리효율의 영향이 적은 것으로 분석되었다. HCF-closed system의 실험을 통한 수면적부하율 변화에 대한 실리카겔입자의 제거 효율과 CFD입자추적기법을 이용한 예측 처리효율을 비교한 결과 CFD에 예측효율이 실제실험결과와 비교하여 다소 높게 나타나지만 처리효율의 경향은 매우 유사하게 나타나 CFD추적기법을 이용한 HDS유형 처리장치 설계 시 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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