• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.6
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• pp.743-750
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• 2019

Most of the water supply facilities that use rivers as sources do not have monitoring facilities such as precipitation and stream flow measurement, and there is no judgment standard for drought response such as water intake control in river flow during dry season. In addition, it was confirmed that local government officials, who deal with actual drought work, have limitations in applying the drought index (SPI, PDSI, etc.) and diffusion models that have been proposed so far in advance. Therefore, in this study, the drought prediction system was constructed to determine the number of water-intake available days using SWAT (Soil and Water Assessment Tool) and the water supply network from the intake source to the beneficiary area, suggesting the drought spreading time and space.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.7
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• pp.609-623
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• 2010

In this paper the feedback loop mechanisms that are inherent in the management of water supply systems were identified based on the system dynamics modeling methodology. As a result, a system dynamics (SD) computer simulation model that can be used to aid efficient management of water supply systems was developed. The developed SD model can be used to predict operating conditions of water supply systems including the effects of pipe maintenance on the entire system. The developed model is consisted of water supply, pipe maintenance and water supply business finance model. The operation and maintenance data from a study water supply system were used to verify the model and to predict the past and future operating conditions of the system. The policy leverage that greatly affects the operating condition was evaluated by the sensitivity analyses for the operational indices due to changes in the exogenous variables. It was found that while the pipe maintenance related exogenous variables had great effects on the leakage and conditions of pipes, they did not have great effects on the major operational indices such as revenue water ratio. It is considered that the social costs due to leaks and pipe breaks and the corresponding mechanism of propagation of the costs must be modeled to better evaluate the effects of pipe maintenance on the operational conditions of water supply systems.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.252-252
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• 2020

대하천 주변 광역상수도 공급지역은 가뭄 발생시에도 안정적으로 물이용이 가능하나, 중소하천을 수원으로 하는 하천의 상류지역은 가뭄시 물공급 안정성이 취약하다. 따라서 중소하천을 대상으로 가뭄시 물 공급시설의 효율적 운영, 물부족 위험도 평가, 가용 수자원의 최적이용 등 종합적인 대책 마련을 위해서는 신뢰성 높은 수문량(하천유출량 및 수자원가용량) 예측이 필요하다. 기존의 가뭄시 하천유출량 예측정확도 평가는 통계적 회귀분석을 통한 가뭄지수 기반의 가뭄상황의 예측에 치중하여 불확실성이 크며 국내 유역의 복잡한 물이용체계를 고려하지 않아 시·공간적인 규모에 따라 상이한 결과를 나타내며 실측자료 기반의 하천유출량과 비교하면 정확도가 대부분 60% 이하로 나타난다(이상은 등, 2015). 본 연구에서는 상세 물이용체계를 고려한 정도높은 수자원가용량의 평가를 위하여 한강권역 내의 한탄강댐 상류 유역을 테스트베드로 선정하였다. 한탄강댐 상류유역은 다수의 복잡한 농업용 수리시설 운영에 따른 수자원가용량 예측정확도가 매우 낮은 지역으로 본 연구를 통해 정도 높은 수자원가용량 예측정확도를 확보하기에 적정한 유역이라 판단하였다. 수자원가용량을 평가하기 위한 모형은 한국건설기술연구원에서 개발된 CAT3.1(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool 3.1)을 이용하였다. CAT 3.1은 중소하천 유역내의 인위적인 물이용체계(광역급수, 재이용, 지하수 취수, 하천수 취·배수 등)를 반영한 수문량(하천유출량 및 수자원가용량) 평가 및 예측이 가능한 모형으로 기존 개념적 매개변수 기반의 집중형 수문모형과 물리적 매개변수 기반의 분포형 수문모형의 장점을 최대한 집약하여 개발되었다. 한탄강댐 상류유역의 물리적 매개변수는 최대한 기 구축된 GIS 자료를 활용하여 추출하였다. 토지이용현황은 산림과 농업지역이 대부분을 차지하여 농업용수 공급이 대부분인 물이용체계를 가지고 있다. 따라서 한국농어촌공사에서 관리하는 11개 농업용 저수지에 대한 취수현황 및 제원, 국가지하수센터의 유역내 지하수사용량, 하폐수처리량을 기본 입력 자료로 사용하였다. 특히 농업용 저수지의 경우에는 저수지출구점을 기준으로 저수지 상류유역 및 한국농어촌공사에서 기 구축된 관개면적 공간자료를 기본으로 수혜구역을 세분화하여 모형을 적용하였다.

• Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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• v.31 no.5
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• pp.421-430
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• 2017

In this study, a model was developed to predict for Disinfection By-Products (DBPs) generated in water supply networks and consumer premises, before and after the introduction of advanced water purification facilities. Based on two-way ANOVA, which was carried out to statistically verify the water quality difference in the water supply network according to introduce the advanced water treatment process. The water quality before and after advanced water purification was shown to have a statistically significant difference. A multiple regression model was developed to predict the concentration of DBPs in consumer premises before and after the introduction of advanced water purification facilities. The prediction model developed for the concentration of DBPs accurately simulated the actual measurements, as its coefficients of correlation with the actual measurements were all 0.88 or higher. In addition, the prediction for the period not used in the model development to verify the developed model also showed coefficients of correlation with the actual measurements of 0.96 or higher. As the prediction model developed in this study has an advantage in that the variables that compose the model are relatively simple when compared with those of models developed in previous studies, it is considered highly usable for further study and field application. The methodology proposed in this study and the study findings can be used to meet the level of consumer requirement related to DBPs and to analyze and set the service level when establishing a master plan for development of water supply, and a water supply facility asset management plan.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.8
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• pp.599-606
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• 2021

Water Distribution Networks, one of the social infrastructures buried underground, has the function of transporting and supplying purified water to customers. In recent years, as measurement capability is improved, a number of studies related to leak recognition and detection by applying a deep learning technique based on flow rate data have been conducted. In this study, a cognitive model for leak occurrence was developed using an LSTM-based deep learning algorithm that has not been applied to the waterworks field until now. The model was verified based on the assumed data, and it was found that all cases of leaks of 2% or more can be recognized. In the future, based on the proposed model, it is believed that more precise results can be derived in the prediction of flow data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.511-511
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• 2023

기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.32-32
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• 2017

2012년부터 도입된 "신재생에너지 의무할당제(RPS)"로 인하여 500MW이상의 설비 용량을 갖춘 발전소의 경우 총발전량에서 일정 비율을 신재생에너지로 공급하여야 한다. 이러한 신재생에너지 중 농업부산물은 목질계 바이오매스의 한 종류로 '탄소중립(Carbon Neutral)' 연료이며 기존 화석연료와 혼소로 활용 할 수 있는 장점을 지니고 있다. 그러나 낮은 발열량, 운송 및 저장비용, 일정하지 않은 연소특성의 문제로 인하여 대부분 노지에 방치되거나 버려지고 있다. 이러한 버려지는 농업부산물을 효율적으로 활용하기 위한 방법 중 하나로 반탄화(Torrefacation) 처리가 대두되고 있다. 반탄화 처리 시, 발열량이 증대되며, 저장과 이송에서의 이점을 갖게 된다. 그러나, 반탄화는 공정 과정중 질량손실에 따른 에너지 총량의 감소한다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 효율적인 반탄화공정을 위한 질량감소모델을 제시 하고자한다. 승온 속도(heating rate)를 $7.5^{\circ}C/min$, $15^{\circ}C/min$, $22.5^{\circ}C/min$의 조건에서의 열중량분석 결과를 토대로 속도모델식(Arrhenius method, Ingraham & Marrier method 등)을 적용하여, 반응속도상수를 도출하였다. 이 반응속도상수를 이용하여 질량감소 모델을 정립하였고, 이를 실험결과와 비교, 검증하였다.

• Composites Research
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• v.30 no.1
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• pp.15-20
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• 2017

In this study, LIPCA-S2 actuator with a piezoelectric single crystal layer and a carbon/epoxy layer was designed and evaluated to increase actuation performance of piezo-composite unimorph actuator. A curvature change model generated by the induced strain of a piezoelectric layer was used to predict the tip displacement of the piezo-composite unimorph cantilever. However, we found that there was big difference between the predicted and the measured tip displacement of LIPCA-S2 cantilever actuator when we used the previous linear prediction model. A new prediction model considering the change of piezoelectric strain coefficient and elastic modulus for the compression stress variation of the PMN-29PT single crystal layer was used and it was found that the difference between the predicted and the measured tip displacement reduced considerably.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.317-321
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• 2022

In response to Incheon tap water accident in 2019, the Ministry of Environment has created the "Comprehensive Measures for Water Safety Management" to improve water operation management, provide systematic technical support, and respond to accidents. Accordingly, K-water is making a smart water supply management system for the entire process of tap water. In order to advance the response to water accidents, it is essential to secure the reliability of real-time water operation data such as flow rate, pressure, and water level, and to develop and apply a warning algorithm in advance using big data analysis techniques. In this paper, various statistical techniques are applied using water supply operation data (flow, pressure, water level, etc) to prepare the foundation for the selection of the optimal operating range and advancement of the monitoring and alarm system. In addition, the arrival time is analyzed through cross-correlation analysis of changes in raw water turbidity between the water intake and water treatment plants. The purpose of this paper is to study the model that predicts the raw water turbidity of a water treatment plant by applying raw water turbidity data considering the time delay according to the flow rate change.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.515-515
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• 2023

팔당호는 북한강과 남한강이 합류하여 생성된 호소로 수도인 서울과 수도권인 경기도 동부지역의 물 공급을 담당하는 중요한 상수원이다. 이러한 팔당호에서 유해남조 발생은 상수원수 활용과 직접적으로 연관되어 있어 신속하고 정확한 관리 및 예측이 필요하다. 본 연구에서는 안전한 상수원 활용을 위해, 딥러닝 기법을 이용하여 유해남조 사전 예측 모델을 구축하고자 하였다. 모델 입력 변수는 2012년부터 2021년까지 10년 동안의 주간 팔당호 수질(수온, DO, BOD, COD, Chl-a, TN, TP, pH, 전기전도도, TDN, NH4N, NO3N, TDP, PO4P, 부유물질)과 수문(유입량, 총방류량), 기상 정보(평균기온, 최저기온, 최고기온, 일 강수량, 평균풍속, 평균 상대습도, 합계일조량), 그리고 북한강과 남한강 유입지점의 남조 세포 수를 사용하였다. 모델 출력 변수는 수질, 수문, 기상 요인으로 인한 남조의 성장 발현 시기를 고려하여 1주 후의 댐앞 남조 세포수를 사용하였다. 사용한 딥러닝 기법은 최근 주목받고 있는 Temporal Fusion Transformer (TFT)를 사용하였다. 모델 훈련용 데이터와 테스트용 데이터는 각각 8:2의 비율로 나누었으며, 검증용 데이터는 훈련용 데이터 내에서 훈련 데이터와 검증 데이터를 6:4 비율로 분배하였다. Lookback은 5로 설정하였고, 이는 주단위 데이터로 구성된 데이터세트의 특성을 반영한 것이다. 모델의 성능은 실측값과 예측값을 토대로 R-square와 Root Mean Squared Error (RMSE)를 계산하여 평가하였다. 모델학습은 총 154번 반복 진행되었으며, 이 중 성능이 가장 준수한 시점은 54번째 반복 시점으로 훈련손실 대비 검증손실이 가장 양호한 값을 나타냈다(훈련손실:0.443, 검증손실 0.380). R-square는 훈련단계에서 0.681, 검증단계에서 0.654였고, 테스트 단계에서 0.606으로 산출되었다. RMSE는 훈련단계에서 0.614(㎍/L), 검증단계에서 0.617(㎍/L), 테스트 단계에서 0.773(㎍/L)였다. 모델에 사용한 데이터세트가 주간 데이터라는 특성을 고려하면, 소규모 데이터를 사용하였음에도 본 연구에서 구축한 모델의 성능은 양호하다고 평가할 수 있다. 향후 연구에서 데이터세트를 보강하고 모델을 업데이트한다면, 모델의 성능을 더욱더 개선할 수 있을 것으로 기대된다.