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AI 기법을 활용한 정수장 수질예측에 관한 연구 (Study on water quality prediction in water treatment plants using AI techniques)

  • 이승민;강유진;송진우;김주환;김형수;김수전
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권3호
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    • pp.151-164
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    • 2024
  • 상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH3 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.

기압과 기온변화가 자발성 기흉 발생에 미치는 영향 (Influence of Change of Atmospheric Pressure and Temperature on the Occurrence of Spontaneous Pneumothorax)

  • 이건;임창영;이헌재
    • Journal of Chest Surgery
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    • 제40권2호
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    • pp.122-127
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    • 2007
  • 배경: 자발성 기흉은 임상에서 흔히 접하는 호흡계 질환으로, 기낭의 파열로 인해 누출된 공기가 흉강에 축적되는 질환이다. 기흉의 원인이 되는 기낭의 형태와 미세구조는 잘 알려져 있으나 기낭이 파열되는 원인에 대해서는 명확히 밝혀지지 않았다. 그 동안 기상요소인 기압 및 기온이 자발성 기흉의 발생에 미치는 영향을 밝히기 위해 많은 연구가 이루어졌으나 아직까지 명확히 밝혀진 바는 없다. 본 연구는 기압과 기온의 변화가 자발성 기흉의 발생에 미치는 영향을 알아보기 위해 실시하였다. 대상 및 방법: 2003년 1월부터 2004년 12월까지 본원에 입원하여 치료를 받은 환자 109명에서 발생한 자발성 기흉 128예를 연구대상으로 했다. 연구기간을 기흉이 발생한 날들과 발생하지 않은 날들로 분류하여, 기상청 자료 중 각각의 날에 해당하는 기압요소(평균기압, 최고기압, 최저기압, 기압일교차)와 기온요소(평균기온, 최고기온, 최저기온, 기온일교차)를 구하였다. 기흉이 발생한 날로부터 발생 전 5일까지, 기흉이 발생하지 않은 날도 그 전 5일까지 하루씩 전날로부터의 기압과 기온의 변화폭을 구하여, 독립변수인 기압과 기온변화가 종속변수인 기흉 발생여부에 미치는 영향을 분석하였다. 결과: 연구기간의 16.0%에 해당하는 117일 동안 자발성 기흉이 발생하였다. 기흉이 발생한 당일 및 그 전4일까지는 기압요소의 변화폭이 기흉이 발생하지 않은 날 및 그 전 4일까지와 특별한 차이가 없었으나, 기흉 발생 4일 전은, 기흉이 발생하지 않은 날 4일 전보다 전날 대비 평균기압이 높고(+0.934 vs. -0.191 hPa, RR 1.042, Cl $1.003{\sim}1.082$, p=0.033), 기압하강폭(전일 최고기압-당일 최저기압)은 적었다. (3.280 vs. 4.791 hPa, RR 1.051, Cl $1.013{\sim}l.090$, p=0.009). 기온요소는 기흉 발생 2일전이, 기흉이 발생하지 않은 날 2일 전보다 전날 대비 평균기온이 낮고(-0.576 vs.+$0.099^{\circ}C$, RR 0.886, 95% Cl $0.817{\sim}0.962$, p=0.004) 기온상승폭(당일 최고기온-전일 최저기온)도 적었다(7.231 vs. $8.079^{\circ}C$, RR 0.943, Cl $0.896{\sim}0.993$, p=0.027). 그러나 기흉 발생 당일은 기흉이 발생하지 않은 날 당일보다 전일 대비 평균 기온이 높고(0.533 vs. $-0.103^{\circ}C$, RR 1.141, Cl $1.038{\sim}l.255$, p=0.006), 기온상승폭도 컸다(9.209 vs. $7.754^{\circ}C$, RR 1.123, Cl $1.061{\sim}1.190$, p=0.000). 결론: 본 연구의 결과를 통해 저자들은 기압이 상승한 뒤 기온이 상승했다. 하강하는 약 4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.