우리나라는 계절적으로 편중된 강우특성 때문에 이수관리와 치수관리가 분리될 수 없고, 하천유역 상 하류의 수량과 수질은 유기적으로 연관되어 있으므로 수자원관리는 하천유역단위로 통합적으로 이루어져야 한다. 특히 한정된 수자원으로 하천의 수량과 수질 목표를 동시에 달성하기 위해서는 물의 수요와 공급을 실시간 정보로 획득하면서 기상과 유출 분석기술을 활용하여 운영기간 동안의 용수수요와 공급을 예측하고, 이를 바탕으로 하천과 저수지의 수량과 수질을 고려한 유역 저수지군 시스템의 최적 물공급계획을 수립 시행할 수 있도록 지원하는 통합 물관리 Toolkit과 운영 기술이 필요하다. '유역통합 물관리시스템(IRWMS)'은 유역의 유출량 산정과 예측을 담당하는 유역유출 예측시스템(RRFS)과 연동하여 장 단기 저수지군 시스템의 최적운영 의사결정을 지원하기 위한 월단위 최적운영모형(SSDP), 일단위 최적운영모형(CoMOM), 그리고 유역물배분 모의운영모형(KModSim)이 포함되어 있다. RRFS로부터 예측된 수계내 소유역별 유입량 및 수요량(농업, 공업, 생활용수) 정보를 토대로, SSDP 또는 SSDP-CoMOM 연계모형으로부터 구한 월 또는 일 단위 최적저류량 및 방류량을 산정, 이를 KModSim 모형에 입력하여 장 단기 모의를 통하여 유역 물관리 의사결정의 최종단계에 해당하는 저수지군 최적방류량 결정에 필요한 정보 및 시나리오를 제공하게 된다. 본 연구에서는 개발된 저수지운영 요소모형들을 이용하여 금강수계 저수지군의 연계운영에 적용하였다.
현재 국내 정수시설은 정수공정별 감시제어-데이터수집시스템(SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition)에 기반하여 감시제어 및 모니터링 위주로 운영·관리를 실시하고 있다. 또한, 주요 핵심 공정인 응집제 약품투입, 소독 및 여과 설비 공정의 운영방식에 있어서 선험적 운영지식에 의한 방식으로 운영되고 있기 때문에 지속적인 안정적 운영을 위해서는 표준적이고 체계적인 운영관리 수단이 필요하다. 국외에서는 다양한 운영 조건에 기반한 정수처리 효율을 예측할 수 있는 모의(simulation) 도구의 개발을 통해 기존 운영되고 있는 정수장의 효율을 예측하는 데 활용하고 있는 실정이다. 본 논문은 실시간 운영관리가 가능한 기반을 구축하여 정수처리의 효율을 예측할 수 있는 시뮬레이터 개발을 통해 정수처리 공정별 기본 및 조합의 공정 시뮬레이션 모의 모듈 기술을 개발하기 위한 연구를 수행하였다. 또한 개발된 기술의 실증 운영을 통해 검증된 모듈을 반영한 정수장 시뮬레이터 시스템을 개발을 위한 연구를 수행하였다. 정수장 시뮬레이터는 수질정보, 물질수지, 수두손실등의 운영현황 데이터를 수집하는 기능, 착수-혼화-응집-침전-여과-소독 등 개별 공정별 주요 운전변수의 모니터링 및 제어를 통한 운영관리 기능, 원수 수질변화에 신속한 대응을 위한 정수처리 공정제어 의사결정지원 기능, 그리고 온라인 관망해석을 포함한 정수처리 전(단위)공정 시뮬레이터 기능 및 공정별 운영인자 최적화 기능 등으로 구성되어 있다. 현재 운영 중인 정수장의 공정별 운전 상태를 평가·관리하여 정수공정 운영 안정화 체계를 확보하고, 정수장의 유량과 수질의 갑작스런 변화에 따른 모의를 통한 수질예측으로 실시간 정수장 최적운영관리가 가능하다. 또한 원수 성상에 따른 적정 공정운영 자동화로 운영비 절감 및 효율적 인력 활용으로 정수장 운영 효율성을 제고함으로써 지속적이고 안정적인 정수장 운영 체계를 확보할 수 있다.
댐·보 운영은 과거부터 많은 양의 데이터를 근간으로 분석 및 의사결정을 진행하였으나, 자연 현상의 복잡성 및 다양한 영향 관계로 인해 기술개발은 답보 상태에 머물러 있다. 또한 댐·보 운영의 기술개발은 개별적인 일부 요소기술에 국한되어 있는 실정으로 댐·보 운영의 전체 의사결정체계에 대한 미래의 방향성에 대한 전략이 부재한 상황이다. 이에 기후변화, 물관리일원화, 환경대응용수의 활용, 복합적 제약사항 도출 등 최적 댐·보 운영을 위한 의사결정지원 고도화에 대한 사회적 니즈가 증가를 반영하고, 기존의 재래적 의사결정지원 시스템 및 홍수분석기술에서 탈피하여 AI, Big Data 등 혁신 기술적용 및 최신기술 트렌드를 반영한 미래 물관리 로드맵의 제시가 필요한 상황이다. 본 연구의 목적은 홍수기 댐운영을 위해 기존 반복 분석하는 일련의 절차 자동화와 운영자의 경험에 따라 달라지는 운영방법의 일반화를 위한 AI의 도입에 있다. 기존 홍수분석체계를 살펴보면 저수지 홍수분석, 저수지 수위계산, 방류량 결정, 분석결과와 제약사항의 비교 같은 일련의 절차에 대해서 합리적인 결과가 도출될 때까지 반복 분석을 수행하여야 한다. 분석모형간 연계와 재래적 방법의 자동화를 도입하면 홍수분석에 소요되는 시간을 줄일 수 있어, 사전에 대비할 수 있는 시간을 추가적으로 확보할 수 있게 된다. 또한 홍수기 댐운영 방법이 운영자의 경험에 의존하다 보니 운영자마다 다른 운영방법을 도출하게 되는데, 과거사례의 최적 운영방안을 학습시킨 AI를 도입하게 되면 일관성있는 최적 댐운영이 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 홍수분석 절차의 자동화, DB 및 통계모형 구축, 분석결과 및 제약사항의 직관적인 표출화, AI 도입을 통한 운영방안의 일반화 등 기존 재래기술의 개선을 통해 최적 댐운영 의사결정지원시스템의 고도화를 추진하고자 한다.
에너지에 대한 수요가 급증하게 되면서 에너지부족문제에 대한 크게 대두되기 시작하였다. 특히 에너지 사용급증은 에너지 부족문제 초래뿐만 아니라 화석사용연료 사용 급증으로 인한 이산화탄소 배출증가 및 에너지 비용증가가 국가적 이슈로 자리잡기 시작하였다. 따라서 이러한 문제를 해결하고자 여러 기관들에서는 에너지관리시스템 개발에 착수하기 시작하였다. 그러나 이러한 시스템은 별도의 관리자 및 운영비용이 들기 때문에 에너지 절감이득에 비하여 비용에 대한 혜택이 없는 중소형 건물 적용에 어려움이 있었다. 따라서 이러한 한계점을 극복하고자 KT 융합기술원에서는 에너지통합운영시스템이 개발하였으며, 중소형 건물에도 적용이 가능하다는 장점이 있다. 본 고에서는 다수의 건물 관리가 가능한 건물통합에너지관리 최적운영시스템 개발에 관하여 다루어 보고자 한다.
상수관망의 수질사고와 이상상황 발생시 대응을 위해서는 급수구역에 설치되어 있는 자동수질측정기, 정밀여과장치, 재염소주입설비, 자동드레인 등의 계측·제어설비들 간의 유기적인 정보공유를 통한 제어를 필요로 한다. 스마트 상수관망 운영플랫폼은 이러한 인프라 시설의 운영방안을 고려하여 분산되어 있는 계측데이터를 통합감시 및 제어하는 시스템으로 개발되었다. 상수관망 운영플랫폼은 능동형 분석 제어기술을 도입하여, 스마트 상수관망 인프라 설비를 최적제어할 수 있도록 구현하였다. 통합운영 플랫폼은 PostgreSQL, PostGIS, GeoServer, OpenLayers 등의 기술을 활용하여 개발하였다. 플랫폼은 계측감시, 시설관리, 운영제어 등의 기능으로 구성되며, 상수도 업무지원을 위한 관망해석 및 네트워크 분석 기능을 지원한다. 본 시스템은 스마트 상수도 구축사업을 통해 구축한 유량·수질모니터링 장비와 수질관리를 위해 도입된 재염소, 자동드레인 설비의 운영상태를 실시간 조회하는 모니터링 프로그램과, 관망해석 프로그램 그리고 대상설비의 최적제어를 위한 운영관리 프로그램으로 구성되어 있다. 모니터링 프로그램은 현장에서 측정되고 있는 유량, 수압, 수질, 펌프운전 등의 상태를 실시간으로 감시하고 클라우드 데이터베이스에 저장·관리하는 기능을 수행한다. 관망해석 프로그램은 EPA_Net모형과 연계되어 관망수리·수질해석을 수행하는 부분으로 재염소설비의 염소 추가주입이나 자동드레인을 통한 배제시 나타나게되는 관의 수리·수질변화를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 분석하고 결과를 가시화 하는 기능을 갖고 있다. 운영관리 프로그램은 재염소 주입이 필요할 경우 주입량의 산정하는 부분과 관망 파손이나 수질사고 발생시 최적 단수예상지역을 도출하는 기능을 보유하고 있다. 향후 스마트 상수관망의 능동형 수질관리를 추진하는 지자체에 도입하여 인프라운영관리 기술 확보 및 수질관리 능력 개선과 실시간 감시 및 위기 대응능력 향상에 기여할 것으로 기대된다.
최근 효율적 에너지 소비를 위하여 마이크로그리드의 최적운영에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 최적운영은 전력과 열에너지를 통합적으로 관리하기 위한 에너지 관리 시스템(Energy managem ent system, EMS)의 핵심 기술이며, 최적운영에 대한 기술은 추후 스마트그리드 및 마이크로그리드의 실 시스템에 많은 도입이 예상된다. 본 논문에서는 전력 시스템과 폐열 활용의 열에너지 시스템이 함께 고려된 마이크로그리드 최적운영 모델을 수립하고 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하고자 한다.
수자원 관리의 새로운 패러다임으로 스마트워터그리드가 이슈화되고 있다. 스마트워터그리드는 현재 직면해 있는 물 문제를 ICT기술을 활용하여 효율적으로 관리 및 운영할 수 있는 기술이다. 가뭄과 홍수 등을 대응하기 위한 분산형 수자원, 그리고 수량과 수질등의 통합 관리를 지향하는 물관리 패러다임과 ICT와 물산업을 융복합화하여 양방향 실시간 운영을 통한 네트워크 구성, 그리고 대규모 수원개발과 장거리 수송방식으로부터 지역단위의 부존된 수자원인 다중수원을 효율적으로 활용하고, 이들 수원의 최적 블랜딩 기술 및 멀티워터루프를 이용한 수요자 중심의 물관리에 초점을 맞추고 있다. 이에 본 연구에서는 지역의 부존된 수자원을 효율적으로 관리하기 위한 운영지수를 산정함으로써 지역의 평상시 물관리 운영과 상수공급차단, 다중수원에 오염물질 유입, 가뭄발생 등 비상시 상황에 물관리가 원활히 이루어지도록 하였다. 스마트워터그리드에서 사용되는 물관리 운영지수는 비상시 지역간 플랫폼에 정상적으로 물공급이 어렵거나, 예상되어 유량 확보가 필요시 원활하게 유량 확보가 가능하도록 주변 지역간의 운영지수를 산정하여 최적의 조건을 도출하여 우선순위를 시나리오에 나타내어 사용자가 플랫폼에 물공급이 가능하도록 제시한 운영지수이다. 물관리 운영지수는 중회귀분석 기법을 이용하여 종속변수에 선형적인 영향을 미치는 유량, 수질, 이송거리, 전력비용, 경제적인 영향 등을 고려하여 종속변수의 값을 예측하고 통계적인 기법으로 유량, 수질, 이송거리, 전력비용, 경제적인 영향 등에 대한 장래추정치를 부여하여 회귀모델을 구축하여 물관리 운영지수를 산정하였다. 이를 활용하여 평상시에는 물수요 공급량을 정확히 관리하여 지역간의 수자원 불균형을 해소하고 비상시에는 상황을 대처하여 지역의 물부족 문제를 해소할 수 있을 것으로 판단된다.
반도체 공정은 복잡하고 다양한 물리, 화학작용을 수반하며, 폭넓은 데이터 발생 및 관리에도 불구하고 공정진행시 내부 특성의 복잡함 때문에 효율적인 모델링이 어려웠다. 또한 원하는 출력을 얻기 위한 제어입력의 선정도 용이하지 않으므로 현재의 최적공정운영은 전문가의 경험에 의존하여 많은 시행 착오를 거쳐 수행되고 있다. 본 논문에서는 반도체 공정의 최적운영을 위해 다음 세 단계로 나누어 연구를 수행하였다. 첫째, 반도체 공정을 설비를 기반으로 컬러드 페트리 넷을 이용하여 모델링하고 둘째, Run-to-Run control에 기반한 최적공정운영 관리모델을 실험하고 셋째, 지식기반 데이터베이스를 기반으로 하는 지능적인 적응형 공정관리모델(Adaptive Process Control model)의 프레임 웍을 제안한다.
기후 변화 및 환경오염으로 인하여 물부족 국가가 세계적으로 증가하고 있는 추세이며, 특히 집중형 강우의 형태가 많아짐에 따라 홍수피해 및 상수공급의 문제가 사회적으로 큰 이슈가 되고 있다. 최근 20여 년간의 급속한 경제성장과 도시화 과정에서 인도네시아는 인구와 산업의 과도한 도시집중으로 지난 1960-80년대 한국이 산업화 과정에서 겪었던 것보다 훨씬 심각한 환경문제에 직면하고 있으며, 자카르타와 반둥을 포함하는 광역 수도권 지역의 물 부족과 수질 오염, 환경문제가 이미 매우 위험한 수준에 도달하고 있는 실정이다. 특히, 찌따룸강 중상류에 위치한 인도네시아 3대 도시인 반둥시는 고질적인 용수부족 문제를 겪고 있다. 2010년 현재 약 일평균 15 CMS의 용수가 부족한 상황이며, 2030년에는 지속적인 인구증가로 약 23 CMS의 용수가 추가로 더 필요한 것으로 전망된다. 이러한 용수공급 문제 해결을 위해 반둥시 및 찌따룸강 유역관리청은 댐 및 지하수 개발, 유역 간 물이동 등의 구조적인 대책뿐만 아니라 비구조적인 대책으로써 기존 및 신규 저수지 연계운영을 통한 용수이용의 효율성을 높이는 방안을 모색하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 해당유역의 용수공급 부족 문제를 해소할 수 있는 비구조적인 대책의 일환으로써 다양한 댐 및 보, 소수력 발전, 취수장 등 유역 내 수리 시설물의 운영 최적화를 위한 지능형 물관리 시스템 적용 방안을 제시하고자 한다. 본 연구의 지능형 물관리 시스템은 센서 및 사물 인터넷(Internet of Things, IoT), 네트워크 기술을 바탕으로 시설물 및 운영자, 유관기관 간의 양방향 통신을 통해 유기적인 상호연계 체계를 제공 할 수 있다. 또한 유역의 수문상황과 시설물의 운영현황, 용수공급 및 수요 현황을 실시간으로 확인함으로써 수요에 따른 즉각적인 용수공급량의 조절이 가능하다. 또한, 빅데이터 분석 및 기계학습(Machine Learning)을 통해 개별 물관리 시설물에 대한 최적 운영룰을 업데이트할 수 있으며, 유역의 수문상황과 용수 수요 현황을 고려하여 최적의 용수공급 우선순위를 선정할 수 있다. 지능형 물관리 시스템 개발의 목적은 찌상쿠이 유역의 수문현황을 실시간으로 모니터링하고, 하천시설물의 운영을 분석하여 최적의 용수공급 및 배분을 통해 유역의 수자원 활용 효율성을 향상시키는 데 있다. 이를 위해 수문자료의 수집체계를 구축하고 기관간 정보공유체계를 수립함으로써 분석을 위한 기반 인프라를 구성하며, 이를 기반으로 유역 유출을 비롯한 저수지 운영, 물수지 분석을 수행하고, 분석 및 예측결과, 과거 운영 자료를 토대로 새로운 물관리 시설 운영룰 및 시설물 간 연계운영 방안, 용수공급 우선순위 의사결정 등을 지원하고자 한다. 본 연구의 지능형 물관리 시스템은 통합 DB를 기반으로 수리수문 현상의 모의 분석을 통해 하천 시설물 운영의 합리적 기준을 제시함으로써 다양한 관리주체들의 시설물운영에 대한 이견 및 분쟁을 해소하고, 한정된 수자원과 다양한 수요 간의 효율적이고 합리적인 분배 및 시설물 운영문제를 해결하기 위한 의사결정도구로써 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
상수관망을 통한 용수 공급에서는 송수펌프, 배수지 등의 수리 시설물이 중요한 역할을 수행한다. 우리나라의 송 배수 방식은 송수펌프를 통해 고지대의 배수지에 물을 확보하고, 이를 자연유하 방식으로 공급하는 것이 일반적이며, 따라서 송 배수시스템의 운영이란 송수펌프의 가동과 그에 따른 배수지의 수위 현황을 관리하는 것을 의미한다. 이 때, 펌프의 가동을 위한 전력소모에 많은 비용이 발생되므로 효율적인 펌프 운영을 위한 최적화 연구의 필요성이 제기되었다. 기존 연구를 통해 송 배수시스템의 운영을 모의하고, 펌프 가동비용을 최소화 하는 실시간 최적 펌프운영 모형이 개발되었으나, 미리 결정된 펌프와 배수지를 바탕으로 송 배수시스템을 모의하기 때문에 계획 및 설계 단계에서 이를 활용할 수 없는 한계점이 존재하였다. 본 연구에서는 최적화 알고리즘 중 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 사용하여, 실시간 펌프운영뿐만 아니라 송수펌프와 배수지의 효율적인 용량을 제시할 수 있는 최적화 모형을 개발하였다. 특히, 개발 모형은 펌프와 배수지의 설계/운영 시, 국내 설계기준, 시설물 비용, 시간별 전력단가 등을 제약조건으로 고려하여 현실적인 결과를 도출할 수 있도록 개발되었다. 본 연구는 실제 운영 중인 S시의 광역상수도 시스템을 바탕으로 개발 모형을 적용하였으며, 또한 송 배수시스템의 계획 및 관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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