다양화되는 물 수요와 기상 이변 등의 영향으로 극심해지는 가뭄에 대비하여 대체 수자원의 확보는 수자원 연구의 매우 중요한 부분이 되었다. 다양한 대체 수자원 중 하수처리장의 방류수는 양호한 수질과 비교적 예측이 가능한 방류량으로 인해 농업용수나 공업용수 혹은 공공용수를 대체할 안정적인 수원으로 관심의 대상이 되고 있다. 본 연구에서는 하수처리수 재이용을 위해 미래의 불확실한 용수 수요량을 고려한 최소의 공사비를 최적화하는 방법을 이진변수를 가지는 2단계 추계학적 선형계획법을 이용하여 제시하였다. 현재 설계하는 하수처리수 재이용 모형은 미래의 용수 수요량까지 고려하여 설계하여야 한다는 점을 고려하여, 미래에 용수수요가 증가할 경우, 기존의 관에 평행한 다른 관을 추가로 건설할 수 있다고 가정하여 2단계에 걸쳐 공사가 가능한 모형을 구축하였다. 그 결과 미래의 물 사용량까지를 모두 고려하여 현재 큰 직경의 관로를 건설하는 경우와 작은 직경의 관로를 두 번에 걸쳐 건설하는 대안 사이의 비용차이를 고려한 모형이 제안되었으며, 가상의 네트워크에 적용되어 그 적용성을 입증하였다. 제안된 모형은 하수 처리수 재이용 네트워크 계획 시 경제적인 관로 설계를 위한 기본 자료로 활용될 수 있으며, 장기적인 물 공급 계획을 수립할 시 여러 가지 설계 대안들에 대한 비교를 위해도 사용이 가능하다.
Since sewer rehabilitation program requires long construction period and enormous capital investment, determination of rehabilitation priorities is important with systematic planning considering appropriate evaluation parameters. In this research, we applied PROMETHEE(Preference Ranking Organization METHod for Evaluations) known as very objective and scientific multi-criteria decision-making analysis, using the weights determined by AHP(Analytic Hierarchy Process) for the selected sewer evaluation items to calculate the rehabilitation priorities for each sewer sub-catchment in basin Gusan 1 of Seoul. Preference functions and preference thresholds were estimated for each criterion of ratio of lack of hydraulic capacity of sewers, defect ratio, ratio of sewers with velocity less than its minimum criteria, and density of sewers in the sub-catchment. As a result, it was found that region d had the first priority among four sub-catchments. For each and every sewer located in region d, we could also rank sewers to be rehabilitated urgently.
최근 이상기후의 영향으로 국지성 및 집중호우로 인한 침수 피해가 증가하고 있다. 도시유역의 홍수는 사회적·경제적으로 큰 손실을 야기할 수 있어 실제 호우에 대한 침수 양상을 신속하게 예측하는것은 매우 중요하다. 이로 인해 침수 해석에 대한 결과를 빨리 제공할 수 있는 기계학습을 기반으로 한 도시 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망은 기존 RNN(Recurrent neural network)이 가지고 있는 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안된 모델으로 시계열 데이터에 대한 예측능력이 뛰어나다는 장점을 가지고있다. LSTM 신경망은 강우에 대한 격자별 침수심을 예측하기 위해 사용되었으며, 입력자료로 2000~2022년도에 걸친 도림천 유역의 침수피해를 야기한 지속시간 6시간 AWS(Automatic Weather System) 관측 강우 자료를 사용하였고 목표값으로 수집된 도림천 유역의 강우자료를 이용하여 SWMM(Storm Water Management Model)의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 사용하였다. 연구유역의 SWMM 배수 관망 입력자료의 정확성을 높이기 위해 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 매개변수 조정을 실시하였으며, 하수관로의 실측 수위와 모의 수위를 일치시켰다. LSTM 신경망을 이용하여 격자별로 예측된 침수심 데이터를 시각화하여 침수흔적도와 비교하였다.
본 연구는 도시의 근간 시설인 하수도 관거를 관리하는데 있어 필요한 정보를 취득하기 위하여 사용되어왔던 과거의 폐쇄회로 카메라에 의한 영상 취득 방식이 가지고 있는 한계를 극복하고, 자세한 정보를 취득하기 위하여 영상을 이용한 도면화 방안에 대한 방법을 도출하는데 목적이 있다. 측면 카메라를 이용하여 취득된 영상을 수치영상처리과정을 통하여 처리하고, 영상 모자이크 기법을 적용하여 합성의 과정을 거친 후 위치 정보와 결합하는 과정을 통하여 하수관거에 대한 정밀한 정보를 취득하는 과정을 개발하였으며, 이에 필요한 장비를 개발하였다. 이러한 연구의 과정을 통하여 도출된 결과는 하수관거의 내부 정보를 정밀하게 취득할 수 있었으며, 향후 지형정보체계 등과 결합하여 효율적인 정보의 운용이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 합류식 하수처리구역 내에 대형 건축물을 건설하는 경우, 정화조를 설치하는 대안과 정화조를 대신하여 전용오수관로를 설치하는 대안의 경제성을 비교분석하는 것이다. 이를 위해 우리나라 대표적 대형 건축물인 롯데월드타워의 사례를 들어 두 대안 간의 비용편익분석을 수행하였다. 롯데월드타워 건물에 정화조를 설치하는 대신에 전용오수관로를 설치할 경우, 회수기간은 6.2년, 순현재가치(NPV)는 약 61.7억 원이 발생하며, B/C비율은 1.93인 것으로 나타났다. 이러한 사례분석 결과는 향후 정화조 폐쇄에 대한 정책수립과 대형 건축물 신축 시 전용오수관로 건설에 대한 타당성을 검토할 때 적용할 수 있는 유용한 지침을 제공해 줄 것으로 보인다. 향후에는 원인자부담금과 전용오수관로 관리책임 부담여부, 악취감소에 따른 경제적 효익 등을 비용편익분석에 추가적으로 고려할 필요가 있다.
연구목적: 지반사고 발생통계에 따르면 최근 도심지를 중심으로 침하발생 및 지반함몰 빈도가 매년 증가하고 있어 사회적으로 문제로 대두되고 있다. 이 연구는 지반침하에 영향을 미치는 세부요인들의 위험도를 규명하고자 하였다. 연구방법: 연구를 위해 지하안전정보시스템의 2016년도부터 2022년 9월 6일까지의 사고사례 분석을 통해 나타난 자료와 선행연구, 연구보고서 그리고 굴착 전문가의 자문을 받아 28개의 지반침하 세부위험요인을 도출 주요하였고, 산·학·연 지반침하 전문가 12명을 대상으로 설문을 실시하여 Fuzzy-FMEA기법을 적용하여 위험도를 산정하였다. 연구결과:하수관로의 손상이 전체 위험도의 24.99%로 그 다음으로 굴착공사 17.34%, 상수관로 14.84%, 다짐(되메우기) 불량이 13.93% 순으로 나타났으며, 매설물 손상(상수관로, 하수관로, 기타매설물)위 위험도가 높게 나타났으며, 다음으로 공사부실(굴착공사, 상하수관 손상, 기타매설물공사), 그리고 다짐(되메우기)불량 순으로 위험도가 높게 나타났다. 결론:이는 전문가 입장에서 판단하는 지반침하 요인에 대한 위험도가 지하안전정보 시스템의 지반침하사례와 비슷한 결과를 확인하였다.
최근 기후변화로 인한 도시지역 침수 피해를 저감하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며 침수해석을 위한 기초자료로써 GIS 기반 하수관망 자료 활용의 중요성이 증대되고 있다. 그러나 이러한 하수관망 자료의 대부분은 지자체 수준의 행정단위에 의해 작성/관리 되고 있으며 하수관 망의 유지보수에 중점을 두어 제작되었기 때문에 침수해석을 위한 속성자료가 누락되어 있는 경우가 상당수 존재한다. 따라서 고유의 제작 목적과 침수해석이라는 활용 목적이 일치 하지 않아 속성 데이터 값이 존재하지 않거나 침수 모델링에 필요한 필수 정보가 누락되어 개별 연구자들이 별도의 보완작업을 수행한 후 침수해석에 활용하고 있는 실정이다. 이러한 개인연구자들의 주관적 판단에 의한 하수관망의 단순화 또는 보완작업은 상황에 따라 자료의 불확실성을 증대시키며 연구자의 숙련도와 배경지식에 따라 침수 해석 결과에 많은 영향을 미치고 있다. 따라서 GIS기반 하수관망 자료를 침수 모의에 활용 가능한 입력 자료로 변환 하는 경우 개별 연구자들의 주관적 개입이 최대한 배제된 형태의 자료를 만들기 위한 기본 알고리즘 개발이 시급한 상태이다. 본 연구에서는 서울시 사당역 인근 유역과 부산시 온천천 유역의 GIS 기반 하수관망 자료의 형식에 대해서 알아보고 누락 자료를 보완하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 활용하여 누락자료가 보완된 하수관망 자료는 향후 개별 연구자들의 주관적 판단을 배제하여 도시침수 해석 시 하수관망 자료의 불확실성을 최소화 하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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