데이터마이닝은 빅데이터를 활용하는데 주로 활용되는 기술이다. 빅데이터 활용의 중요성이 증대됨에 따라 빅데이터를 기반으로 데이터마이닝을 활용한 생산, 금융, 통신 등의 성공적인 활용사례가 있지만 상수도 시설물에 적용한 사례는 드물다. 본 연구에서는 R프로그램을 기반으로 확보하기 어려운 데이터를 얻고자 관련 기사를 수집하고 데이터마이닝의 주요 기능인 분류, 군집(K-means)분석을 수행하였다. 예를들어, 상수관로의 정밀한 누수 분석을 위해서는 관경, 매설년도 등의 세분화된 자료가 필요하나 이러한 자료들은 쉽게 확보할 수 없다는 한계를 갖고 있다. 이러한 관점에서 상수관망 단수, 누수 등의 키워드를 통해 얻을 수 있는 기사를 기반으로 주요 키워드에 대한 군집분석을 수행하여 세분화된 상수관망 자료를 획득 및 분석하였다. 단수, 누수 키워드 기사에 의해 관경정보 등 파손된 관로의 정보를 확보할 수 있는 것으로 나타났으며 향후 확보하기 어려운 데이터를 보완할 수 있는 방법 중 하나로 활용될 수 있을것으로 기대된다. 그러나, 데이터의 양과 보다 정교한 군집분석을 위한 키워드설정 등의 추가연구가 필요할 것으로 판단된다.
상수관망의 기능은 정수처리 된 양질의 물을 수용가에게 안전하게 공급하는 것이며, 이를 위해 상수관내에는 수용가에 충분한 양의 물을 공급할 수 있는 적정 유량과 압력이 유지되어야하고 최소기준치 이상의 잔류염소농도 유지 등의 적절한 수질을 만족시켜야한다. 하지만 상수관망은 상수관 파괴에 따른 오염물질 유입이나 테러와 같은 인위적인 오염물 주입 등의 갑작스런 사고에 의한 수질오염에 언제나 노출되어 있다. 이러한 수질오염사고 발생 시 신속한 대처를 위해서는 상수관망의 모든 절점에 수질측정 센서를 설치하는 것이 바람직하겠지만, 이는 경제적 측면과 센서의 유지 관리측면에서는 이상적이지 않다. 또한 발생 가능한 모든 상황에 대한 시뮬레이션 기반의 수질모델링을 통하여 적절한 수질오염 측정지점을 선정할 수도 있겠지만, 이는 상당한 시간과 계산능력을 요한다. 따라서 본 연구에서는 네트워크 분석기법 (Network Analysis)인 Betweenness Centrality와 수리해석 모형인 EPANET을 이용하여 상수관망의 수질오염측정지점 선정기법을 제안하였다. Betweenness Centrality는 네트워크를 구성하는 한 절점과 다른 한 절점을 연결시키는 특정 절점의 매개정도로 중심성을 측정하는 기법이다. Betweenness Centrality는 상수관망의 특정절점에 수질오염 사고가 발생하였을 때 오염원의 이동 가능한 경로의 수에 따라 그 값이 달라지며, 결과값에 의하여 수질오염측정지점이 선정된다. 본 연구에 의한 결과는 상수관망이 복잡하여 시뮬레이션을 통한 분석이 어렵고 많은 시간과 계산능력이 요구 될 경우 대안기법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
가축의 번식과 수요를 조절할 수 있는 생물학적 자극 통제 수단으로 새로운 돼지 페르몬성 냄새 물질를 탐색하고자, 기질 분자로서 2-cyclohexyloxytetrahydrofurane (A), 2-phenoxytetrahydrofurane (B) 유도체들의 설명인자인 물리화학 파라미터와 돼지 페로몬의 수용체 (pOBP)에 대한 결합 친화력 상수($p[Od.]_{50}$) 간의 2D-QSAR 모델을 유도하고 검토하였다. 2D-QSAR 모델은 결합 친화력 상수를 약 96.4% 설명하는 매우 양호한 모델($r^{2}=0.964$)로서 분자내 치환기의 소수성 (SL) 상수에 관한 적정값이 $(SL)_{opt.}=1.418$일 때 가장 높은 결합 친화력을 나타냄을 알았다. 그러므로 분자내 치환기의 소수성 인자가 결합 친화력 상수에 가장 큰 영향을 미치는 중요한 요소이었다.
본 연구는 그동안 우리나라 강우-유출분석에 주로 이용되어 왔던 Clark 단위도를 선택하여 그 매개변수와 유역반응과의 관계를 고찰하였다. 대상유역으로 국제수문개발계획 시험유역 하나인 위천유역과 남강, 주암댐을 대상유역으로 선정하여, 실측강우-유출자료에 근거하여 최적화된 단위도를 유도한 후, Clark 단위도의 집중시간(Tc)과 저류상수(K)를 산정하였다. 본 연구를 수행한 결과, 유역에서의 각 홍수사상별 첨두홍수량에 대한 Clark 단위도의 매개변수인 집중시간, 저류상수와 유역반응과의 관계를 규명할 수 있었다. 집중 시간과 저류상수는 모두 작은 홍수사상에서는 지수적으로 감소하지만 어느 홍수량 크기 이상부터는 거의 일정한 집중시간을 가짐을 알 수 있었다. 이는 큰 홍수사상에서는 유역의 선형성을 재현하고 있음을 보여주는 것이다. 또한, 이를 통해 우리나라에서 홍수량 산정시에 사용되어 오고 있는 대표단위도 개념은 큰 홍수사상에 적용될 경우에는 과소한 홍수량을 산정하므로 새로운 개념의 단위도 적용이 필요하다고 판단된다.
OSL 알고리즘은 복잡한 초월함수 형태의 페널티 함수가 주어지더라도 쉽게 반복 알고리즘이 유도되는 장점을 갖지만, 평활상수의 수렴영역이 제한적인 단점이 있다. 우리는 이 문제를 해결하기 위해서 MPEMG 알고리즘을 제안한 바 있다. 그러나 이 알고리즘은 평활상수의 수렴영역은 확장되었지만 페널티 로그 우도를 증가시키는 수렴속도가 OSL 알고리즘보다 느리다는 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 평활상수의 수렴영역의 확장뿐만 아니라 수렴의 속도도 빠른 SMOSLG 디지털 영상복원 알고리즘을 제안하였고, 영상실험의 결과 제안된 알고리즘이 평활상수의 수렴영역 확장 및 수렴속도가 향상됨을 확인 할 수 있었다.
수용액에서 Fe(II)-poly(D-glutamic acid) (PGA) 복합물 형성이 pH와 농도에 따라서 흡수와 원이색성 분광 광도계로 확인되었으며, 철 이온과 복합물 형성에 의한 PGA의 구조 변화와 안정도 상수도 검토되었다. PGA와 Fe(II)사이에 형성된 후 pH4.3에서는 ${\alpha}$-helix를 파괴(${\alpha}$-helix 파괴 효과)하고 pH5.7에서는 ${\alpha}$-helix를 유도(${\alpha}$-helix유도 효과)하는 것을 알 수 있었다. ${\alpha}$-helix의 PGA구조가 random coil의 PGA구조 보다 전 안정도 상수 값이 큰 것으로 보아 random coil의 PGA구조에서 더욱 안정된 복합물을 형성하고 있음을 알 수 있었다.
상수도 관망에서의 유량 측정은 유수율을 결정하는 데 있어서 중요한 평가 수단이다. 따라서, 유량 측정을 위해 유량계를 활용하는데, 높은 빈도의 자료를 획득할 수 있는 수압계는 시중에서 저가로 활용 가능하지만, 상수도관망 예산의 상당부분을 차지하고 있는 유량계는 수압계보다 고가에도 낮은 빈도의 자료만을 획득하는 비용 대비 낮은 효율을 가진다. 만약 수압계의 측정자료를 유량자료로 고속전환하는 기술을 개발하면 기존의 유량계보다 적은 비용으로 고빈도의 유량자료를 획득할 수 있다. 상수도 관망에서 수압자료를 유량 자료로 전환하는 기술은 기존 관망에서 유도된 지배방정식에서 임의 관망에서 일련의 유도과정을 거쳐 상하류 단사이 수압과 유량의 관계를 형성하고, 이러한 관계를 활용하여 간단한 저수조-관망-밸브 체제에서 관망 내의 특정지점에서의 시간상 수압자료와 시간상 유량자료의 비를 정의한 다음, 임의의 지점에서 측정된 수압자료를 정의한 비로 나타나는 임피던스 역수를 역푸리에 전환하면 시간상의 유량자료를 획득할 수 있는 원리이다. 이러한 수압-유량 전환기술의 원리를 가지고 개발된 기술의 정확도를 확인하는 과정을 수행하였으며, 이는 전통적 천이류 해석 방법인 특성선 모델로 비교하는 수치해석적인 방법 그리고 실제 설치된 관망을 사용해서 수압을 측정하고, 지정된 지점에서 유량을 정밀측정하여 비교하는 실험적인 방법을 통해 정확도를 비교해봄으로써 개발된 기술을 검증해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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