• 제목/요약/키워드: Capacity balance

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상향류 인 결정화공정을 이용한 슬러지 발효 유출수로 부터의 영양소 회수 (Nutrient Recovery from Sludge Fermentation Effluent in Upflow Phosphate Crystallization Process)

  • 안영호
    • 대한환경공학회지
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    • 제28권8호
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    • pp.866-871
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    • 2006
  • 연속 회분식 방식의 실험실 규모 상향류 반응조를 사용하여 인 결정화공정을 이용한 영양물질 회수에 대한 연구를 수행하였다. 양이온 공급원으로서 산업폐기물인 폐석회와 마그네슘염을 이용하여 그 운전특성을 비교하였다. 이 연구는 고성능 발효조와 인 결정화 반응조로 구성된 새로운 통합 슬러지 처리 공정에 있어서 인 결정화공정의 성공적인 적용성 평가에 초점을 두고 있다. 발효조 유출수와 유사한 특성으로 제조된 합성폐수를 이용한 첫 번째 struvite 결정화 실험에서 반응은 $0.5{\sim}1$ hrs 사이의 반응시간에서 빠르게 진행되었는데, 그 동안 상당량(약 60% 이상)의 암모니아와 인이 제거되었다. 알칼리성 조건이라는 기질의 고유특성으로 인하여 암모니아 탈기 현상이 다소 발생하였으나 그 정도는 미미한 것(<5%)으로 나타났다. 또한 공기주입에 의한 이산화탄소 탈기조건을 추가적으로 제공하였을 때 struvite 형성속도의 향상은 일어나지 않았다. 실폐수로서 발효조 유출수를 사용한 두 번째 실험에서 stuvite 결정화를 위한 마그네슘염의 최적주입량은 struvite형성질량비와 유사한 0.86 g Mg $g^{-1}$ P이었다. 반면에 폐석회의 최적주입량은 0.3 g $L^{-1}$으로 다소 높게 나타났으며, 약 3시간의 반응시간 조건에서 $NH_4$-N과 $PO_4$-P의 제거효율은 각각 80%와 41%로 나타났다. 각 실험에서 침전물을 현미경으로 분석한 결과 마네슘염을 사용한 경우 프리즘과 같은 결정체가 관찰된 반면 폐석회를 사용한 경우는 비결정질의 결정체가 주로 관찰되었다. 하수처리용량 158,880 $m^3\;d^{-1}$의 실규모 처리시설의 경우를 대상으로 한 통합 슬러지처리시스템의 물질수지 분석결과 결정화 반응조 유출수로 부터의 반송되는 영양물질의 재순환 부하(각각 하수 1 $m^3$ 당 0.13 g N와 0.19 g P)는 매우 낮게 유지되는 것으로 나타났다. 그러므로 이미 산업폐기물 형태로 존재하는 폐석회를 본 연구에서와 같이 통합 슬러지 처리시스템의 영양물질 회수 공정에서 재이용하는 것은 높은 환경적 및 경제적 이익과 동시에 산업폐기물의 지속발전적 처리/처분이라는 다양한 장점을 가질 것이다.

다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 미치는 영향 연구 (The Effect of Meta-Features of Multiclass Datasets on the Performance of Classification Algorithms)

  • 김정훈;김민용;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.23-45
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    • 2020
  • 기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

벼 재배과정중 사질답에서 규소의 유, 출입량 평가 (Evalution of Input and Output Amount of Silica in Sandy Paddy Soil during Growing Periods of Rice Plant)

  • 서영진;김종수;김창배;박만;이동훈;최충렬;최정
    • 한국토양비료학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.162-168
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    • 2002
  • 사질답에서 벼 재배시 강우, 관개수, 규산질비료 시용에 의한 규소의 유입량과 침투수에 의한 규소 유출량 및 벼의 규소 흡수량을 평가하기 위하여 포장조건에서 시험을 수행한 결과 Si 농도는 강우 $0.02{\sim}0.19mg\;L^{-1}$, 관개수 $8.4{\sim}8.6mg\;L^{-1}$, 침투수 $5.9{\sim}17.9mg\;L^{-1}$이었고, 강우 및 관개수로 공급된 Si의 량은 약 $28{\sim}29kg\;ha^{-1}$, 침투수로 유출된 양은 $63kg\;ha^{-1}$였다. 벼에 의한 규산의 흡수는 무처리구 $335.6kg\;ha^{-1}$, 삼요소구 $406.6kg\;ha^{-1}$, 삼요소+규산처리구는 $471.1kg\;ha^{-1}$였다. 규소의 유입량과 유출량의 차이는 무처리 $357.4kg\;ha^{-1}$, 삼요소구 $412.1kg\;ha^{-1}$, 삼요소+규산처리구 $238.2kg\;ha^{-1}$였다. 시험후 토양의 유효규산 함량은 시험전 $71mg\;kg^{-1}$에 비해 무처리구와 삼요소구는 $49{\sim}58mg\;kg^{-1}$으로 감소하였고, 삼요소+규산 처리구는 $97mg\;kg^{-1}$으로 증가하였다. 논토양으로부터 흡수하는 규소의 흡수량은 벼의 생육에 따라 다라질 수 있으나, 약 $300{\sim}350kg\;ha^{-1}$ 정도로 추정되므로, 토양에 의한 규소의 공급은 벼의 생육 및 규소의 흡수에 매우 큰 영향을 주는 것으로 판단된다.

온수지에 의한 관개용수의 수온상승 효과에 관한 연구 (A Study on the Effects of Temperature Rise of Irrigation Water Passed Through the Warm Water Pool.)

  • 연규석;최예환
    • 한국농공학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.4323-4337
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    • 1977
  • The study was to estimate the effect of the rise of water temperature in the warm water pool and to make contribution to the establishment of reducing to a damage of cool water as well as to the planning for warm water pool. This observation was performed in Wudu warm water pool located at Wudu-Dong of Chuncheon for two years from 1975 to 1976. The results were showed as follows; 1. The daily variation of water temperature was the least for inset (No.1; 0.6$^{\circ}C$) the second for middle overflow (No2: 3$^{\circ}C$, No.3; 2.3$^{\circ}C$) and another for outflet (No.4; 3.6$^{\circ}C$, No.5; 3.8$^{\circ}C$) And the highest reaching time of water temperature in each block was later about 1 hour than the time at which air temperature happend in the daytime. So, the variation of water temperature was sensitive to the variation of air temperature 2. The monthly variation of water temperature at each measuring point was plotted to be increased with increase in air temperature till August (Mean monthly rising degree; No.1; 1.15$^{\circ}C$, No.2; 1.7$^{\circ}C$, No.3; 1.73$^{\circ}C$, No.4; 2.08$^{\circ}C$, No.5; 2.0$^{\circ}C$), and expressed gradually descended influence upon water temperature after August. 3. The mean temperature of inflow folwed in warm Water pool was 7.5∼12.5$^{\circ}C$, and outflow temperature was described as 13.4∼22.5$^{\circ}C$ to be climbed. And So, the rising interval of water temperature was shown as 6.7∼10.4$^{\circ}C$. 4. The correlation between the rising of water temperature and the weather condition was found out highly significant. As the result, their correlation coefficents of water temperature depending on mean air temperature, ground temperature, wind velocity and relative humidity were to be 0.93, 0.90, - 0.83 and 0.71 respectively. But there was no confrimation of the correlation on the clouds, sunlight time, volume of evaporation, and heat capacity of horizontal place. 5. The water temperature of balance during the period of rice growing in Chuncheon district was shown as table 10, and the mean of whole period was calculated as about 23.7$^{\circ}C$. 6. The observed value of the outflow temperature passed through the warm water pool was higher than that of computed, the mean difference between two value was marked as 1.15$^{\circ}C$ for blockl, 1.18$^{\circ}C$ for block2, and 0.47$^{\circ}C$ for block3, respectivly. Therefore, the ratio on the rising degree between the observed and computed were shown as 53%, 44%, and 18%, mean 38% through each block warm water pool (referring item $\circled9$ of table 11,12, and 13). Accordingly, formula (4) in order to fit for each block warm water pool was transfromed as follow; {{{{ { theta }_{w } - { theta }_{ 0} =[1-exp LEFT { { 1-(1+2 varphi )} over {cp } CDOT { A} over { q} RIGHT } ] TIMES ( { theta }_{w } - { theta }_{ 0}) TIMES C }}}} Here, correction coefficinent was computed 1.38, and being substituted 1.38 for C in preceding formula, the expected water temperature will be calculated to be able to irrigate the rice paddy. As the result, we can apply the coefficient in order to plan and to construct a new warm water pool.

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선형회귀모형(線型回歸模型)에 의한 하천(河川) 월(月) 유출량(流出量) 추정(推定)의 일반화(一般化)에 관한 연구(硏究) (A Study on the Generalization of Multiple Linear Regression Model for Monthly-runoff Estimation)

  • 김태철
    • 농업과학연구
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    • 제7권2호
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    • pp.131-144
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    • 1980
  • 수자원개발(水資源開發)의 계획(計劃) 및 설계(設計)를 위한 하천(河川)의 월유출량(月流出量) 추정방법(推定方法)인 전월단위(全月單位)의 사변수(四變數) 선형회귀모형(線型回歸模型)을 일반화(一般化)하여 유출량(流出量) 기록(記錄)의 Extension, 무계기(無計器) 하천(河川)의 유출량(流出量) 추정(推定) 등(等)에 이용(利用)할 수 있도록 하였으며 금강(錦江) 수계(水系)에 적용(適用)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 선형회귀모형(線型回歸模型)은 물수지방정식(收支方程式)을 중첩(重疊)의 원리(原理)가 적용(適用)되는 선형(線型)(linear)으로 취급(取扱)하여 통계적(統計的)으로 모형(模型)을 설정(設定)하고 유역(流域) Response의 물리적(物理的) System 및 그 변화(變化)를 연역적(演譯的)으로 정성적(定性的)(qualitatively), 개략적(槪略的)(lumped)인 해석(解析)을 하려는 것이다. 각(各) 회귀계수(回歸係數)들이 각(各) parameter들의 phisical properties의 의미(意味)를 내포(內包)하는 일종(一種)의 grey box로 해석(解析)하려는 statistically deterministic model이다. 2. 금강(錦江) 수계(水系)의 4개(個) 수문지점(水文地點)의 선형회귀모형(線型回歸模型)의 방정식(方程式)은 다음과 같다. 통계적(統計的) 기준(基準)에 따라 판정(判定)한 결과(結果) 고도(高度)의 유의성(有意性)이 있는 모형(模型)으로 판정(判定)되었으며 특(特)히 유출량(流出量) 기록(記錄)이 짧은 경우에도 이용(利用)할 수 있다. 각(各) parameter들의 회귀계수(回歸係數)는 유역면적(流域面積)에 따라 질서(秩序)있게 변화(變化)하는 것을 알 수 있다. 즉(卽) 강우량(降雨量)(Pn)의 경우 유역(流域)이 커질수록 interception, detention storage에 의(依)한 손실(損失)도 커지며, 토양수분변화량(土壤水分變化量) (Qn-1)의 경우 유역(流域)이 커질수록 유역(流域)의 저류능(貯溜能)이 커지므로 기저유출(基底流出)도 커지며, 증발산량(蒸發散量)(En)의 경우 유역이 커질수록 Coverage의 나지화(裸地化) 면적(面積)이 커지므로 증발산량(蒸發散量) 손실(損失)도 커진다. 3. 선형회귀모형(線型回歸模型)의 정성적(定性的)인 phisical properties가 유역면적(流域面積)에 따라 변화(變化)하는데 착안(着眼)하여 모형(模型)을 일반화(一般化)하여 수계별(水系別) 유역면적별(流域面積別)로 회귀계수(回歸係數)를 구(求)하여 무계기(無計器) 하천(河川)에서도 월유출량(月流出量) 추정(推定) 모형(模型)을 설정(設定)할 수 있게 하였다. 금강수계(錦江水系)의 선형회귀모형(線型回歸模型)의 일반화도표(一般化圖表)는 다음 Fig.10과 같다.

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중국 경제성장의 제약요인이 한국 통상환경에 미치는 영향 (The Influence of the Restrictions in Chinese economic growth on Korean commercial environment)

  • 송일호;이계영
    • 통상정보연구
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    • 제15권4호
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    • pp.457-479
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    • 2013
  • 중국의 경제적 부상(rise)으로 부민강국이라는 중국의 꿈이 구체화하고 있다. 중국경제의 고도성장은 전 세계에 커다란 충격을 줄 것이다. 세계의 공장과 세계의 시장으로 영향력을 확대하고 있다. 그러나 중국의 지속적 경제성장 실현에는 여러 제약요인이 존재한다. 급격한 성장의 부작용으로 중국사회는 관료의 부패, 부의 양극화등 많은 사회적 난제를 가지고 있다. 국제적으로는 중국 위협론과 주변국과의 영토분쟁이 있다. 최근 중화민족주의의 출현에 대한 주변국의 견제도 심각한 제약요인이 되고 있다. 중국 내부적으로는 관료사회의 부패만연, 공산당 통치능력 약화, 차별적 경제발전전략에 따른 부의 양극화, 농촌문제의 심각성, 사회적 불안정, 사회보장 체제 미비, 동부 연해지역과 서부 내륙지역의 발전격차, 소수민족 문제, 환경오염과 에너지자원 부족으로 인한 지속가능한 성장의 제약등 여러문제로 구소련같이 국가가 해체될 가능성도 상존한다. 사회 양극화의 심화는 사회주의 혁명당시 지지기반인 농민과 노동자들을 공산당에 실망하게 하여 공산당 일당집권의 명분을 위협할 가능성이 있다. 에너지 자원 부족, 환경오염등 문제는 한국기업과 경제에 위기를 가져다줄 것이다. 특히 한국경제에 미칠 중요한 영향은 경제 성장방식의 전환이다. 투자와 소비의 균형, GDP중심성장에서 탈피하여 소비, 환경중심으로 전환된다. 금융, 환경, 문화, 교육, 의료, 사회복지관련 산업등 서비스 산업이 성장할 것이다. 중국의 성장모델 변화는 한국의 중간재 산업에 큰 시련을 안겨 줄 것 이다. 중국은 성장을 소비중심으로 맞추면서 구조조정을 시작했다. 기계, 자동차, 반도체, 철강, 화학 중심인 대중국 수출산업 비중을 줄이고 서비스산업 비중을 늘려야 한다.

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재생에너지 발전량 예측제도 기반 집합전력자원 구성모델 개발 (The Development of an Aggregate Power Resource Configuration Model Based on the Renewable Energy Generation Forecasting System)

  • 강은경;장하렴;양선욱;양성병
    • 지능정보연구
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    • 제29권4호
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    • pp.229-256
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    • 2023
  • 팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.