운영되고 있는 대부분의 저수조는 사람의 오감에 의해 관리되고 있다. 이에 인적 물적 자원은 낭비되고 있다. 본 연구에서는 인적 자원의 낭비를 줄이고, 저수조를 온라인 실시간으로 관리하기 위하여 저수조 무선 통합 관리 시스템을 제안한다. 저수조 수위 센서가 저수위 감지시 저수조 콘트롤에서 무선을 통해 데이터를 무선 콘트롤로 보내어 펌프를 가동한다. 이때 저수조에서 일어나는 각종 데이터를 라인전송 모뎀으로 송신한다. 라인전송 모뎀에서 수신된 데이터는 각 시간 단위로 로그를 기록한 후 데이터베이스에 저장된다. 저장된 데이터를 기반으로 펌프동작, 펌프고장, 수위, 태양전지고장, 약품, 전화회선을 감지한 후 실시간으로 결과를 가시화한다. 저수조 무선 통합 관리 시스템을 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
본 논문에서는 수질을 향상시키고 저수조를 온라인 관리하기 위하여 정보 필터링을 이용한 저수조 무선 통합 관리를 제안하였다. 저수조 수위 센서가 저수위 감지시 저수조 컨트롤에서 무선을 통해 데이터를 무선 컨트롤로 보내어 펌프를 가동한다. 이때 저수조에서 일어나는 각종 데이터를 라인전송 모뎀으로 송신한다. 라인전송 모뎀에서 수신된 데이터는 각 시간 단위로 로그를 기록한 후 데이터베이스에 저장된다. 제안된 방법에서는 저수조의 상황과 환경을 정의하였고 정보 필터링을 이용하여 펌프동작, 태양 전지량, 약품량, 저수량, 회선, 모뎀에 따른 적합한 서비스를 예측하였다. 정보 필터링을 이용한 저수조 무선 통합 관리를 개발하여 제안한 방법의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 시험적인 적용을 시도하고자 한다.
수자원 관리 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 환경 친화적인 저수조 관리의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 수질 향상을 하고 저수조를 온라인 관리하기 위하여 예측을 이용한 환경 친화적인 저수조 관리를 제안하였다. 제안된 방법에서는 저수조의 상황과 환경을 정의하였고 협력적 필터링을 이용하여 펌프동작, 태양전지, 약품, 저수위, 전화회선, 모뎀에 따른 적합한 서비스를 예측하였다. 예측을 이용한 환경 친화적인 저수조 관리 시스템의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 T-검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다. 따라서 상황 정보 및 환경정보를 제공하여 효율적인 예측에 대한 만족도와서비스의 질을 향상시켰다.
본 연구에서는 지열히트펌프 시스템의 열원으로써 지열이외에 건축물의 미활용 에너지라고 할 수 있는 상수도의 에너지를 활용하여 지중열교환기의 천공길이를 줄이는 것이 주요 목적이며, 또한 건물의 미활용에너지를 냉난방에너지원으로써 이용 가능한 것을 보여주는 것에 있다. 실험은 4인 가족기준으로 3RT 용량의 히트펌프를 설치하고 인당 평균 177 liter/day 기준으로 하루에 약 710 liter/day의 물을 사용하는 것으로 가정하였다(환경부 2007년 상수도 통계값). 시간당 가정내에서 사용하는 물량은 일정하지 않아 일일 8시간 사용하는 것으로 하여 약 1.5 LPM 으로 실험하였다. 저수조의 크기 및 지열 히트펌프의 열원으로써 사용가능한 열량을 계산하기 위해 CFD 시물레이션을 수행하였다. CFD의 결과 상수도를 급수하기 위한 저수조의 크기는 $2m^3$로 결정하였으며 이때 열원으로써 사용가능한 열량은 약 0.7RT였다. 48시간의 실험기간 동안 저수조를 통해 얻은 열원은 0.6RT 였으며 100m의 지중열교환기를 통해 얻은 열원은 2RT 였다. 히트펌프 자체의 난방 COP는 평균 4.2를 나타내었으며 펌프등의 소비전력을 포함한 System COP는 4.0 나타내었다. 이번 연구를 통해 건물의 미활용에너지인 저수조의 물을 이용하여 지열히트펌프의 열원으로써 이용 가능하며 기존의 지열히트펌프 시스템대비 천공길이 단축, 시공비 저감이 가능한 것을 볼 수 있었다.
저수조는 유입/유출량의 시간적인 편차 때문에 필요하다. 저수조 용량 산정하기 위해서 공급(예, 강수) 누적 량과 요구(예, 관수) 누적 량의 차이를 사용한다. (-)와 (+)영역의 상관없이 누적 량 차의 절댓값 최대치가 되었을 때 용량의 산정이 이루어진다. 본 논문에서는, 온실 시설물의 강수와 관수를 이용하여 비선형적인 공급이나 요구량에서도 이를 적용하여 용량을 산정하였고, 비선형적인 변화가 커졌을 시에도 적용 할 수 있음을 증명하였다. 그리고 모니터링에 대한 시간 간격이 작아짐에 따라서, 저수조 용량이 증가되며, 강수량의 경우에는 약 10일을 변곡점으로 증가폭이 감소됨을 보인다.
IT 융합 기술의 발전에 따라 정부의 4대강 복원을 위한 마스터플랜이 구축되면서, 환경 친화적인 수질 오염 관리의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 친환경 저수조의 수질 향상과 온라인 관리를 하기 위해서 저수조 자동 분류를 이용한 효과적인 수질 오염 관리를 제안하였다. 제안된 방법에서는 수질오염 평가의 7가지 요소들을 정의하였고 센서를 이용하여 수소이온농도(pH), 화학적 산소요구량(COD),부유 물질량(SS), 용존 산소량(DO), 대장균군수(MPN), 총인 (T-P), 총질소(T-N)에 따른 적합한 수질 오염 관리를 하였다. 저수조의 7가지의 수질 오염 요소간의 측정치를 평가하고 [1,9] 사이에 분포하도록 정규화하였다. 저수조 자동 분류를 이용한 수질 오염 관리 시스템의 성능 평가를 하기 위해 F-측정식을 이용하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 기존 시스템에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였다.
본 연구의 목적은 저열 시멘트를 활용한 콘크리트와 고밀도 폴리에틸렌을 활용한 친환경 저수조를 평가하는 것이다. 친환경 저수조의 강도와 파괴모드를 평가하기 위하여 콘크리트와 고밀도 폴리에틸렌 복합체의 인장강도 시험, 다양한 종류의 콘크리트 수화열 실험, 다양한 혼화재를 활용한 수화열 실험 등을 수행하였다. 수행결과 전단키가 콘크리트와 고밀도 폴리에틸렌의 복합체로 거동할 수 있는 중요한 역할을 한다는 것을 규명하였고, ㄱ 타입의 전단키가 V 타입보다 40% 이상 인장강도를 증진시킨다는 것을 보여주었다. 연구결과 새로운 친환경 저수조는 기존의 콘크리트 저수조보다 안전성을 개선시키며, 보다 적용성과 활용성이 많은 것으로 기대된다.
안전한 수돗물 공급을 위해 정수처리장부터 최종 단계인 수도꼭지까지 일정 수준 이상의 잔류염소농도가 유지되어야 한다. 하지만 국내 문헌에 따르면 상수공급의 전체 과정 중에 30-60%의 잔류염소가 소실되고, 이에 대한 주요 원인으로 정수처리 과정에서 염소 사용량 감소 추세, 급수배관 내에서 염소분해 손실, 여름철의 높은 온도에 의한 잔류염소 분해 속도 증가, 급수배관의 노후화에 따른 잔류염소 손실, 저수조 내 저장 시 잔류염소 감소 발생 등이 파악되었다. 이러한 이유로 저수조를 거치는 급수 방식의 경우 최종 수도꼭지의 잔류염소 농도가 기준치보다 낮아질 개연성이 높고, 용량과 체류시간을 단순히 고려하는 기존의 저수조 설계 방식으로 인해서 수돗물 공급의 안전성에 대한 우려가 존재한다. 이의 개선 방안 도출을 위해서 본 연구에서는 저수조 내 잔류염소 감소에 관여하는 주요 기작들인 수체 내 잔류염소 분해, 벽체 표면 흡착, 그리고 증발에 의한 물질전달을 수학적으로 묘사하는 공식들과 계수 값들을 문헌을 통해서 획득하고, 일반적 저수조 조건에서 모델 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 저수조에 유입되는 수돗물 내 유기물 농도, 수돗물이 저수조에 유입되는 수리학적조건(난류 정도), 그리고 저수조 벽체 표면 재질의 흡착능 등이 저수조 내 잔류염소 감소에 주요 영향 인자들임을 알 수 있었다. 본 연구에서 획득된 결과들은 잔류염소 감소를 최소화하여 안전한 수돗물 공급을 가능하게 하는 새로운 저수조 설계기법이나 기술 개발에 유용하게 활용될 것이다.
실시간 제어는 관리 시스템의 실질적인 사용을 확인하기 위해 해결해야 하는 주요 과제였다. 이와 관련하여 편의성과 효율성을 높이기 위해 처음으로 사물인터넷(IoT) 기반 저수조 시스템을 제안 및 개발하였다. 저수조의 상태가 불안정할 경우 사용자에게 알려 저수조를 효과적으로 제어할 수 있다. 제안된 시스템은 센서 데이터 측정 및 제어를 위한 내장형 H/W 장치, 웹 및 모바일 앱을 통한 관리 서버 구축을 위한 애플리케이션 S/W, 통계 관리 및 모니터링을 위한 효율적인 데이터베이스 구조로 구성되어 있다. 또한 기계 학습 알고리즘을 적용하여 실제 효율성을 더욱 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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