본 논문에서는 정압기의 이상 상태 진단을 위한 기계학습 방법을 제안한다. 일반적으로 설비의 이상 상태 탐지를 위한 기계학습 모델 구현에는 관련 센서의 설치와 데이터 수집 과정이 동반되나, 정압기는 설비 특성상 안전문제에 매우 민감하여 추가적인 센서 설치가 매우 까다롭다. 이에 본 논문에서는 센서의 추가 설치 없이 정압기 설비에서 자체 수집되는 유량과 유압 데이터만을 가지고 정압기의 이상 상태를 조기에 판단하는 기계학습 모델을 제안한다. 본 논문에서는 정압기의 비정상데이터가 충분하지 않은 관계로, 모델 학습 시 오버 샘플링(Over-Sampling)을 적용하여 모델이 모든 클래스에 균형적으로 학습하도록 하였다. 또한, 그레이디언트 부스팅(Gradient Boosting), 1차원 합성곱 신경망(1D Convolutional Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory) 등의 기계학습 알고리즘을 적용하여 정압기의 이상 상태를 판단하는 분류모델을 구현하였고, 실험 결과 그레이디언트 부스팅 알고리즘이 정확도 99.975%로 가장 성능이 우수함을 확인하였다.
본 연구는 기상과 수질 측정망 자료를 사용하여 남한강 내 강천보와 이포보가 건설되기 전 후 기상, 수질 농도, 유량 및 조류 예보 발생 패턴의 변화를 구명하기 위하여 수행되었다. 각 보의 건설 전 후의 구분은 Ward의 방법을 통한 군집분석으로 분석기간을 구분하였고, 또한 Chl-a(조류)와 기상, 수질 및 유량 등의 요인과의 상관분석을 통해 Chl-a(조류)의 발생량에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 2005년부터 2015년까지의 관련 자료를 기준으로 총 12개 요인(수온, 강수량, 일조시간, pH, DO, BOD, COD, T-N, $NH_3-N$, $NO_3-N$, T-P, $PO_4-P$)을 군집분석한 결과, 보 건설 전의 군집은 2006-2007년이며 보 건설 후의 군집은 2012-2013년으로 2개의 군집으로 분류되었다. 보 건설 전에 비해서 보 건설 후의 강천보 BOD는 II에서 Ia 등급으로 개선되었고, 이포보 BOD는II-III에서 Ia-II등급으로 개선되었다. 또한 전반적으로 보 건설 후에 T-P와 T-N 농도도 개선된 것으로 나타났다. 강천보와 이포보에서 Chl-a(조류) 농도는 보 건설 전보다 보 건설 후에 감소하였으나, 이포보가 건설된 후에는 보 건설로 인해 체류시간, 수온 및 일조시간이 증가하여 조류 예보 발생 횟수가 보 건설 전 9회에서 보 건설 후 15회로 증가하였다. 기상, 수질 및 유량요인과 Chl-a의 상관분석 결과, 보 건설 후 강천보에서 Chl-a는 BOD(0.579) > COD(0.413) > 기온(0.237) 순으로 양의 상관 값이 크게 나타난 반면, $NO_3-N$(-0.344) > T-N(-0.293)의 순으로 음의 상관 값이 큰 것으로 나타났다. 또한, 보 건설 후 이포보에서 Chl-a는 BOD(0.795) > pH(0.581) > 수온(0.422)의 순으로 양의 상관 값이 크게 나타난 반면, $NO_3-N$(-0.457) > T-N(-0.371) > $NH_3-N$(-0.326) > $PO_4-P$(-0.288) > 유량(-0.213)의 순으로 음의 상관 값이 큰 것으로 나타났다. 이포보의 수질이 전반적으로 개선되었음에도 불구하고 조류 예보가 발생한 횟수가 증가된 것은 보 건설에 따른 하천 수질환경 변화보다 보 건설로 인해 하천의 흐름이 변화하여 유속이 감소하고 체류시간과 수온이 증가된 영향이 큰 것으로 판단된다
목 적 : 천식은 하부기도의 만성 염증으로 정의될 수 있으며, 기관지과민성은 천식의 병태생리적인 특징이다. 하부기도를 직접적으로 평가할 수는 없지만 최대호기중간유량(forced expiratory flow between 25 and 75 percent, $FEF_{25-75}$)이 하부기도의 직경을 비교적 잘 반영하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 1초간호기량(forced expiratory volume in 1 second, $FEV_1$)과 $FEF_{25-75}$를 이용하여 얻어진 이들의 차이(difference between $FEV_1$ and $FEF_{25-75}$, DFF)와 비(ratio between $FEV_1$ and $FEF_{25-75}$, RFF)를 분석하여 기관지과민성과의 연관성을 알아보고자 하였다. 방 법 : 만 6세에서 15세 사이의 583명을 대상으로 하였다. 전체 대상자에서 폐기능 검사, 메타콜린 흡입 유발시험을 시행하였고, 혈액 내 호산구수, 혈청 총 IgE 농도, 혈청 ECP 농도를 측정하였다. 메타콜린 흡입 유발시험으로 얻어진 $PC_{20}$을 기준으로 기관지과민성 양성군($PC_{20}$>16 mg/mL)과 음성군($PC_{20}=16mg/mL$)을 정의하였으며, 그 중증도에 따라 4군으로(Group 1: <1 mg/mL; Group 2: 1-4 mg/mL; Group 3: 4-16 mg/mL; Group 4: >16 mg/mL, by American Thoracic Society, 1999) 분류하여 분석하였다. 결 과 : DFF는 기관지과민성 양성군에서 4.0 (-6.0-13.0), 음성군에서 -5 (-18.0-6.0)로 양성군에서 음성군에 비해 유의하게 높게 나타났다 (P<.001). RFF도 기관지과민성 양성군에서 1.07 (0.93-1.21), 음성군에서 0.95 (0.84-1.07)로 양성군에시 음성군과 비교하여 의미있게 높았다(P<.001). 또한 기관지과민성 중증도에 따라 나눈 4군 사이에서도 DFF (P<.001)와 RFF (P<.001) 모두 유의한 차이를 나타내었다. $PC_{20}$은 DFF ($\gamma$=0.337, P< .001) 및 RFF ($\gamma$=0.337, P<.001)와 의미있는 음의 상관 관계를 보였다. 결 론 : $FEF_{25-75}$를 이용하여 얻어진 DFF와 RFF는 기관지과민성과 밀접한 연관성을 보였고 이를 반영하는 지표가 될 수 있는 가능성을 보여주었다.
지류 중소하천의 미래 물관리 정책방향을 수립하기 위한 자료로, 물관리 탄력성 지수를 개발하고 이를 117개 중권역에 적용하였다. 물관리 탄력성 지수는 취약성, 견고성, 다양성의 부지수로 구성하였으며, 각 부지수는 다시 이수, 치수, 하천환경 분야의 지표들로 총 31개의 지표항목으로 구성하였다. 중권역은 다목적댐 하류 본류유역(범주 1), 용수공급 및 유량조절이 불가능한 지류(범주 2)와 가능한 지류(범주 3)로 분류하여 적용한 결과, 지류 중소하천에서의 물관리 탄력성, 특히 이수 및 치수분야의 다양성이 본류에 비해 낮은 것으로 나타났다. 또한 취약성과 견고성에 있어서는 본류와 지류가 큰 차이를 보이지 않았으나 다양성에서 지류가 낮은 값을 나타내었다. 따라서 지류 중소하천의 다양성을 높이는 방향으로 물관리 정책의 수립이 필요하다. 본 연구에서 개발된 물관리 탄력성 지수는 내외부 충격에 대한 안정성을 종합적으로 제시하여 수자원 정책 및 계획의 우선지역 선정 등에 활용할 수 있을 것이다.
최근 하천의 유사 중 소류사량을 계측하기 위해 사용된 기존의 물리적 소류사 샘플러를 이용한 직접계측방법은 홍수 시에 깊은 수위와 빠른 유속, 계측 절차상의 위험성 때문에 현장관측이 매우 어려운 한계를 극복하기 위해 현업에서는 소류사량을 간접적으로 추정하는 이론식에 의한 방법이 광범위하게 활용되고 있으나 이 방법 또한 추정이론식의 적용지역, 적용방법에 따라 결과가 수십배 이상 큰 차이를 나타나 실제 활용성에 대한 문제점이 있다. 이러한 기존의 소류사량 측정 방법의 문제점을 보완하기 위해 소류사량을 간접계측하는 방법이 활발히 제안되고 있다. 대표적인 방법으로 하상 이동 시 소류사의 충돌음을 음향센서로 계측하여 신호처리를 통해 소류사량을 추정하는 계측기기인 하이드로폰이 있다. 그러나 국외의 소류사량 간접계측 장치는 소류사량의 운송량이 많을 경우 음향신호 중접으로 인해 펄스 수의 감소, 감지 가능한 입경크기의 제한 등의 문제가 있다. 또한 국내의 백무평(2018)이 제안한 소류사 분석 방법인 대역통과방법(B-P Method)는 소류사량 추정에 있어서 기존의 방법과는 달리 주파수 특성을 반영하여 이전 연구들에 비하여 펄스 검출률을 향상시겼지만 이 방법은 극히 낮은 저유속과 작은 입경이라는 실험조건에서 이루어졌다는 제한사항이 있다. 따라서 본 연구는 다양한 입경과 고유속에 대하여 소류사량을 정량화할 수 있는 방법을 제시하기 위해 소류사 입경이 하이드로폰에 충돌할 때 발생하는 단독입자의 충돌음을 계측하기 위한 실외 수로실험장치를 구축하여 계측을 수행하였다. 실험은 현장에서 대표 시료로 분류된 몇 가지 입경에 대해서 유량 변화에 따른 충돌음향과 소류사량 그리고 소류사 입경크기에 따른 하이드로폰에서 인지되는 음향 특성을 계측 및 분석하였다. 연구결과 입경 크기 및 수리조건 변화에 따른 하이드로폰의 충돌음향 특성을 파악하여 단일 입경별 소류사량 추정관계식을 산출하였다. 또한 산출된 추정 관계식의 특성치와 공급 소류사량 간의 관계를 유도해 보았다. 향후 혼합입경에 대한 실험과 추정 관계식 신뢰성 검토 후 추가적으로 다양한 실험조건을 고려하여 실제 하천에 운송되는 소류사량과의 교정관계 확립을 진행한다면 국내 소류사량 데이터 수집을 위한 현장 설치까지 가능할 것으로 사료된다.
일괄형 수문모형(Lumped Model)을 활용한 홍수 유출자료의 공간확장에 영향을 미치는 강우-유출모형의 초기조건과 입력자료의 영향에 대해 연구하였다. 강우-유출모형의 초기조건으로는 기저유량 정보의 모형모의에 대한 영향과 저류함수법의 포화우량($R_{sa}$)의 공간분포에 대한 분석을 실시하였으며, 강우-유출모형의 입력자료로서 강우정보의 영향을 자료의 유무에 관련한 과거자료의 조건을 중심으로 그 영향을 분석하였다. 이를 위해 충주댐유역을 선정하였으며, 충주댐 유역을 대규모유역으로 정하고 이를 기준으로 3개 중규모유역과 22개의 소유역으로 구분하였다. 영월1, 충주댐, 영월2의 수위관측소를 70년대 수문자료 유무에 따라 중심 수위관측소로 선정하였으며 이들을 개별적 중심축으로 삼고 1993년부터 2009년까지 30개의 홍수사상을 이용해 홍수유출자료 확장의 특성을 분석하였다. 관측유출을 직접유출과 기저유출로 분류하고 산정된 기저유출을 강우-유출모의에 적용하였다. 기저유출의 적용 유무 조건하에서 세 곳의 수위관측소를 중심으로 각각의 자료 확장성을 파악하였다. 기저유출을 고려한 모델 모의시 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 값은 모델 모의 만족범위를 넘어서는 사상이 10% 이상 증가되었다. 강우에 대한 초기유출의 양을 결정하는 포화우량($R_{sa}$)의 분포는 세 곳 수위관측소의 유량값을 중심으로 중권역의 포화우량($R_{sa}$)을 최적화하는 경우, 중권역의 최적화된 포화우량($R_{sa}$) 값은 큰 차이를 보이지 않으며 포화우량($R_{sa}$) 분포가 강우사상과 유출량의 크기분포에 큰 영향을 받지 않았다. 홍수 유출자료의 강수자료 영향은 30개의 홍수사상 자료에서 자료의 이상치를 제외한 17개 홍수사상을 이용해 검증하였으며 강우자료가 많아질수록 오차 범위가 줄어듦을 보였다. 하지만, 전체 홍수사상의 규모에 비해 그 영향이 크지 않는 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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