• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.171-171
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• 2011

상수도의 합리적인 운용과 관리를 위해서는 급수량 예측이 매우 중요하다. 기존 급수량 예측은 신경망과 칼만 필터법을 사용한 연구들이 대부분이었다. 이러한 연구결과들은 높은 상관결과를 갖고 있지만 이는 자기상관계수에 대한 높은 의존도에 따른 결과로 볼 수 있다. 즉, 예측의 결과가 전날 수요량을 거의 그대로 따라오는 경향을 띄어, 급수량 예측 그래프가 기존 그래프를 오른쪽으로 이동시킨 것과 같이 나타난다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 물수요량을 예측하는데 있어서 효과적인 예측인자를 도출하는 것이 우선되어야 할 것으로 판단되었다. 이에, 물수요량 특성을 효과적으로 나타내어 줄 수 있는 예측인자로서 강수량, 최저온도, 최고온도, 평균온도 등을 1차적으로 선정하였다. 이들 예측인자들과 서울시 물수요량과의 상관성을 평가하여 최적의 예측인자 Set과 지체시간 등을 산정하였다. 이렇게 선정된 예측인자와 Bayesian 통계기법 기반의 회귀분석 모형을 구축하여 물수요량을 예측하였다. 본 연구에서 적용하고자 하는 계층적 Bayesian 모형은 유사한 특성을 가지는 자료계열들 사이에서 서로 보완이 될 수 있는 정보들을 추출함으로써 모형이 갖는 불확실성을 상당히 줄일 수 있는 방법이다. 이러한 모형적 특징은 생산량 예측에 대한 불확실성 저감 측면에서 장점이 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 광암, 암사, 구의, 뚝도, 영등포, 강북 정수장을 대상으로 모형의 적합성을 평가하였다. 이러한 연구결과는 향후 정수장 운영계획 및 동일한 시스템을 갖는 상수도 급수량 예측 시 유용하게 사용할 수 있을 것이다.

• 상하수도학회지
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• 제18권6호
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• pp.758-769
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• 2004

The trends and seasonalities of most time series have a large variability. The result of the Singular Spectrum Analysis(SSA) processing is a decomposition of the time series into several components, which can often be identified as trends, seasonalities and other oscillatory series, or noise components. Generally, forecasting by the SSA method should be applied to time series governed (may be approximately) by linear recurrent formulae(LRF). This study examined forecasting ability of SSA-LRF model. These methods are applied to daily water demand data. These models indicate that most cases have good ability of forecasting to some extent by considering statistical and visual assessment, in particular forecasting validity shows good results during 15 days.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1997년도 학술발표회 논문집
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• pp.231-237
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• 1997

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권3호
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• pp.317-326
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• 1998

시계열자료의 분해능력이 뛰어난 wavelet 변환을 사용하여 물소비특성을 분석하였다. Wavelet 변환의 기저함수로는 물수요량의 경우 Coiflets5 함수, 기온측정치의 경우 Coiflets3 함수를 사용하였으며 해석결과 212 scale에서 목표된 장기간에 걸친 변화추이는 hyperbolic tangent 함수의 형태로 전기간에 걸처 꾸준한 증가세를 보였다. 또한 절기혹은 경기주기와 밀접한 관련이 있을 것으로 생각되는 추가수요가 6월과 12월말을 정점으로 발생하였으며 이 추가 수요량은 하절기의 경우 $1,700\;\textrm{cm}^3/hr$, 동절기의 경우 $500\;\textrm{cm}^3/hr$ 정도인 것으로 관측되었다. 정수장 생산량 시계열자료에 내재한 주기성분은 주기가 각각 3.13day, 33.33 hr, 23.98hr와 12hr인 것으로 규명되었다. 진폭은 주기가 23,98hr인 성분이 가장 큰 것으로 밝혀졌으며 2i[i = 1,2,…12] scale에서 목도된 단주기성분들은 Gaussian PDF를 따르는 것이 확인되엇다. 잔차성분의 상호독립성, 자색파여부와 FPE의 최소화를 기준으로 할 경우 물수요량의 최적예측모형으로는 기온을 입력자료로한 다원 AR[32, 16, 23]과 다원 ARM [20, 16, 10, 23]인 것으로 판단된다.

• 대한환경공학회지
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• 제27권8호
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• pp.870-876
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• 2005

서울 중심부인 종로구와 중구를 대상으로 하여 거주인구수와 영업용 연상면적을 독립변수로 하는 물수요 예측식을 만들었다. 그런데 명확한 물수요 증가요인인 거주인구수가 감소요인으로 나오는 적절하지 못한 결과를 보여주었으며, 이것은 지역특성별 분류가 이루어지지 않았기 때문이었다. 이러한 모순점을 해결하기 위해 6가지의 지역특성을 이용한 주성분분석과 군집분석으로 지역을 분류하였다. 6가지 인자들을 대상으로 한 주성분분석결과 4번째 주성분까지의 고유값 누적이 92.6%로서 원래 인자들이 가지고 있던 정보량을 대부분 표현할 수 있었으며, 군집분석은 워드방법(Ward's method)으로 대상지역을 주거와 상업지역으로 분류하였다. 이에 각각의 지역에 대해 중회귀 모델을 구성하였으며, 모델결과 이전에 발생하였던 모순점이 해결되었다. 또한 이 모델을 대상으로 세 가지의 장래 시나리오인 적극적인 개발, 중간적인 개발, 소극적인 개발로 나누어서 장래 물수요량을 예측하여 보았다. 이에 적극적인 개발이 $89,033\;m^3$/일, 중간적인 개발이 $49,077\;m^3$/일, 소극적인 개발이 $19,996\;m^3$/일의 증가량을 보여주었다. 이에 대해 관할 정수장과 배수지를 대상으로 시설용량을 평가하였으며, 관할 D정수장의 경우 운전율을 85%로 높여주면 시나리오에 따른 물수요 증가량을 충분히 공급하여 줄 수 있었다. 배수지에 있어서도 D, A, N, B 등 네 개의 관할 배수지에 대해서 체류시간을 계산한 결과, D와 A배수지는 모두 기준시간 12시간을 충족시켜주었으나, N, B 배수지는 만족시켜 주지 못하였다. 하지만 현재 수도정비기본계획에 의해 용량이 충족되고 있으므로 큰 문제는 없을 것으로 판단된다. 담체내부로의 물질확산에 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. 포괄고정화 담체를 이용한 염색폐수처리에서 고정상 반응기는 기존 활성슬러지 공정의 후처리로서 적용 가능할 것으로 판단되어진다.염은 없는 것으로 평가되었다.5-0.1 g $O_3/g$ SS로 조사되었다.7로 가장 양호한 값을 나타내었다.한 표지자로서의 의미가 있다고 추정된다.소아기에 성장, 정신 사회적 발달, 생식기의 독성 등도 중요한 문제이므로 항상 적절한 치료를 위해 세심한 관심을 쏟아야 할 것이다.(境遇) shoot 발생(發生)이 많아지고 출엽(出葉), 발근효과(發根效果)가 인정(認定)되었다.345kg, 18개월(個月) 이후(以後) 수확(收穫)은 392kg으로 증수(增收)하였으나 24개월(個月) 증가폭(增加幅)은 미미(微微)하였다. 6. 지상부(地上部) 엽형(葉型)의 전개정도(展開程度)를 보고 지상부(地上部)의 괴경폭(塊莖幅)과 괴경량(塊莖重) 등(等)을 추정(推定)할 수 있었다. 흡연으로 인한 일부 영양소 섭취와 혈액성상의 변화는 금연으로 인해 비흡연 상태로 회복되는 것으로 생각된다. 따라서 흡연자를 대상으로 한 금연 교육이 우선적으로 요구되며, 흡연으로 인한 영양섭취의 변화가 인체에 미치는 영향을 설명 할 수 있는 직접적이고 세부적인 연구를 통해 흡연자의 영양 문제점과 그에 따른 식사관리 방안이 마련되어야 할 것이다.ata, C. kyushuensis는 근연종으로 clustering 되었으며 C. scarabaeicola, Phytocordyceps ninchukiospora는 비교적 유연관계가 먼 것으로 나타났다. 경우 $logk=11.1140-4.1226{\times}10^3(1/T)$, waxy corn starch의 경우 $logk=10.