• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.99-99
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• 2016

최근 홍수의 특성과 피해 양상은 과거와는 다르게 변화하고 있으며, 급격한 도시화로 인하여 기존 하천유역의 저류 능력이 감소하였는데 이러한 한계를 극복하기 위하여 이미 외국에서는 대심도 터널을 활용한 홍수재해 관리방안이 오래전부터 활용되어 왔다. 본 연구에서는 현재 서울시에 건설중인 '신월 빗물저류배수시설' 연속강우 시 대심도 터널의 수리적 안정성 평가와 운영방안 수립을 위한 수리모형실험을 실시하였다. 모형은 Froude 상사법칙을 사용하여 원형의 1/50크기로 제작하였다. 모형의 전체 저류 가능량은 모형기준 $2.78m^3$ (원형 $347,778m^3$)이며, 터널 내 잔류수는 전체 저류 가능량의 0 ~ 100%까지 10%씩 변화시켜 실험 CASE를 선정하였다. 각 실험CASE별 수직 유입구 안정성 평가를 실시한 결과 터널 내 잔류수가 10%~80%까지 존재 할 때는 저지수직구1에서의 압축공기 폭발현상으로 인한 월류현상이 발생하였으며, 10%~40%까지는 저지수직구2에서 월류현상이 발생하였다. 하지만 고지수직구에서는 모든 CASE에서의 공기폭발 현상 및 월류현상이 발생하지 않아 유입성능 및 공기배출 성능이 충분히 발휘되고 있는 것으로 분석되었다. 또한 저지수직구1에서의 월류현상 발생 시점은 5분55초에서 3분42초까지 빨라졌으며 저지수직구2에서의 월류현상 발생 시점은 5분57초에서 4분57초로 빨라졌다. 이는 터널 내 잔류수량이 증가할수록 터널 내 만관시점이 빨라져 발생하며, 저지수직구1,2에서의 압축공기 폭발현상 및 월류 현상은 터널 내에서 발생한 반사파의 영향으로 판단된다. 차후 터널 내 반사파 발생에 대한 연구가 추가적으로 진행되어야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1378-1383
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• 2008

댐 저수지에서 지속적인 탁도를 유발하는 물질은 쉽게 침강되지 않는 $20{\mu}m$이하의 작은 부유물질(SS)이며, 가을 수직혼합 시기까지 침강되지 않은 부유물질은 다시 재부상하는 경우도 발생한다. 저수지내 탁수의 장기 체류는 수자원 이용과 하류하천의 수생태계에 다양한 문제를 야기하고 있어 일부 댐에서는 실시간 탁도 감시 장치를 설치하고 취수설비를 개선하는 등의 탁수저감 대책의 노력을 기울이고 있으나, 시설의 최적 운영을 지원할 수 있는 탁수 거동 및 탁도 예측에 관한 연구는 아직 부족한 실정이다. 특히, 탁도는 물 속에 존재하는 부유물질의 광학적 특성(light attenuation)을 나타내는 지표로써 SS와는 물리적인 물성이 달라 실시간 계측자료(탁도)와 모델의 모의 변수(SS)가 다른 문제점 때문에 모델링에 어려움이 있었다. 지금까지 탁도 모델링은 대부분 탁도와 SS의 상관관계를 이용하는 방법을 사용하였다. 그러나 이 방법은 탁도-SS 관계가 실측지점과 입자크기분포에 따라 달라지는 특성 때문에 변환과정에 예측결과의 불확실성이 내재한다는 지적을 받아왔다. 본 연구의 목적은 저수지로 유입한 탁수의 보다 과학적이고 정확한 탁도 예측을 위해 탁도를 유발하는 부유물질의 입자크기 분포와 공간적으로 변하는 탁도-SS의 상관관계를 고려할 수 있는 표준화된 탁도 모델링 방법을 개발하고, 실측자료를 사용하여 제시된 탁도 모델링 방법의 예측 성능을 평가하는데 있다. 부유물질의 이송-확산-침강 모델은 2차원 횡방향 평균 수리 모델과 연결(coupling)되어 수행되며, 저수지 수면을 통한 열 교환, 바람과 바닥 조도에 의한 난류혼합과 성층해석, 하천 유입수의 저수지내 밀도류 유동, 그리고 입자 크기별 부유물질의 독립침강을 해석한다. 부유입자의 크기분포와 공간적으로 서로 다른 탁도-SS 관계를 고려한 탁도 예측모델은 기존의 탁도를 종속변수로 사용한 예측 방법 또는 단일 입자크기를 사용한 모델보다 개선된 모의결과를 보여주었다. 본 연구에서 제시된 탁도 예측 알고리즘은 실시간 탁수감시와 예측 모델링, 그리고 댐 방류수 탁도 관리를 위한 선택취수 설비의 운영을 위한 의사결정지원시스템에 적용 가능할 것으로 사료된다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.18 no.1
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• pp.10-18
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• 2022

Purpose: For smooth performance of flood analysis due to heavy rain disasters at energy storage facilities in the Incheon area, field surveys, observational surveys, and pre-established reports and drawings were analyzed. Through the field survey, the characteristics of pipelines and rivers that have not been identified so far were investigated, and based on this, the input data of the SWMM model selected for inundation analysis was constructed. Method: In order to determine the critical duration through the probability flood analysis according to the calculation of the probability rainfall intensity by recurrence period and duration, it is necessary to calculate the probability rainfall intensity for an arbitrary duration by frequency, so the research results of the Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs were utilized. Result: Based on this, the probability of rainfall by frequency and duration was extracted, the critical duration was determined through flood analysis, and the rainfall amount suggested in the disaster prevention performance target was applied to enable site safety review. Conclusion: The critical duration of the base was found to be a relatively short duration of 30 minutes due to the very gentle slope of the watershed. In general, if the critical duration is less than 30 minutes, even if flooding occurs, the scale of inundation is not large.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.261-261
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• 2020

물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.37 no.3
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• pp.165-174
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• 2015

Non-point source pollution associated with suspended solids in stormwater has been known to often adversely affect surface water ecosystems. Various methods of treating stormwater in the basin area before the stormwater reaches the receiving body of water have been developed. However, these treatment methods tend to be costly to install and also to maintain. In this study, an economical way of removing TSS (total suspended solids) from stormwater runoff with a fabric filter system was developed. Polyester was chosen as a fabric-filter material, because it was found to be economical in cost and relatively resistant to various chemicals. An experimental device was developed and used to determine filtration rates through polyester fabric samples of a series of several pore-opening sizes ($20{\mu}m$ to $94{\mu}m$) under a series of water-heads (0.25 to 1 m). It was found that the filtration rate increased as the size of water head increased. It was also found that the smaller the pore size of the fiber filter was, the higher the TSS removal efficiency was. However, the TSS removal efficiency was not found to be much different among the filters with different sizes of pore opening due to the fact that most mass of TSS was associated with large particles.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.111-116
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• 2007

현재 한강수계를 제외한 3대강 수계에서 수질오염총량관리제도가 의무제로써 시행되고 있다. 그러나 과학적 타당성과 외국의 성공사례들로 하여금 한강수계에 대해서도 수질오염총량제도를 의무제화 하려는 시도가 추진되고 있고 있는 실정이다. 이 제도가 한강수계에도 도입된다면, 한강권역에 포함되는 모든 지자체는 해당 유역에서 하천으로 유입되는 배출부하량을 할당받은 할당부하량 이하로 관리하여야만 정해진 유역의 목표수질을 달성할 수 있으며, 배출부하량 관리를 계획한데로 이행하지 못한 지자체는 범칙금 내지는 행정제재를 받게 된다. 따라서 체계적이고 과학적인 모니터링 및 분석 수단이 필요하다. 이 연구는 환경부 고시 한강기술지침에 의거하여 GIS를 이용하여 인천일대의 오폐수 발생부하량 및 배출부하량을 제시하고 과학적인 오염물질 삭감방안을 모색하는 것을 목적으로 진행되었다. 생활계, 산업계, 축산계, 양식계의 4 가지로 분류된 점오염원과 토지 이용 분류에 따른 비점오염원에 대한 각각의 발생부하량을 GIS를 통해 산정하고, 모든 오염원별로 처리경로를 고려하고 처리시설별, 방법별 삭감 효율을 반영하여 배출부하량을 산정하여 GIS상에서 제시하고 분석하였다. 인천일대는 인근지역에 비해 인구밀도가 높고 산업단지가 발달하여 생활계와 산업계 오염원에 의한 발생부하량 및 배출부하량이 많았으며, 특정 오염물에 대해서는 삭감 계획이 필요함을 확인할 수 있었다. 따라서 수질오염총량관리제도에 대비하고 실제 수질 개선을 위하여 본 연구의 결과를 바탕으로 수질관리를 위한 시스템의 보완 및 삭감계획의 수립에 관한 연구가 필요하다.알 수 있었다. 이상의 결과를 토대로 기존 압출추출방법과 초임계 추출 방법을 비교한 결과 $\gamma$-토코페롤의 농도가 1.3${\~}$1.6배 증가함을 확인할 수 있었다.게 상관성이 있어 앞으로 심도 있는 연구가 더욱 필요하다.qrt{F}}}{\pm}e_0$)에서 단정도실수 및 배정도실수의 역수 제곱근 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 계산한다 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복하므로 역수 제곱근 계산기의 성능을 높일 수 있다. 또한 최적의 근사 역수 제곱근 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그라픽스, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.>16$\%$>0$\%$ 순으로 좋게 평가되었다. 결론적으로 감농축액의 첨가는 당과 탄닌성분을 함유함으로써 인절미의 노화를 지연시키고 저장성을 높이는데 효과가 있는 것으로 생각된다. 또한 인절미를 제조할 때 찹쌀가루에 8$\%$의 감농축액을 첨가하는 것이 감인절미의 색, 향, 단맛, 씹힘성이 적당하고 쓴맛과 떫은맛은 약하게 느끼면서 촉촉한 정도와 부드러운 정도는 강하게 느낄수 있어서 전반적인 기호도에서 가장 적절한 방법으로 사료된다.비위생 점수가 유의적으로 높은 점수를 나타내었다. 조리종사자의 위생지식 점수와 위생관리