• 한국환경과학회지
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• 제5권6호
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• pp.763-770
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• 1996

This study was performed to analyze the variation characteristics of writer qulity, correlation analysis of water quality data at each site and among the items of water Quality data. Water quality for analysis was monthly values of water temperature, pH, dissolved oxygen, biochemical oxygen demand, chemical oxygen demand, suspended solid, 7-N and T-P checked in Daecheong Lake from January to December, 1995. It was analyzed variation of monthly water qulity was well from February to April, water temperature and COD seemed to have high correlationships at all sites. Regression equation is COD = 0.07 Water temperature +1.23 ($R^2$: 0.7616) . Results of the correlation analysis of water quality data showed that DO had high correlationships between site 1 and site 2, BOD did site 1 and 3, COD did site 1 and 2, 55 did site 5 and 6, 7-N did 2 and 3, 7-P did site 4 and 6. Regression equations for estimate of water quality data are as follows. $DO_1$=4.46+0.59 DO, ($R^2$=0.8868), $BOD_1$ = 0, 52+0.63 BOD3 ($R^2$ = 0.6390) $COD_2$ = 0.44+0.71 $COD_1$ ($R^2$ = 0.9183), SS6 = 0.89+0.7055.($R^2$ = 0.9155) $TN_3$ = 0.151 +0.886 $TN_2$ ($R^2$ = 0.9415), $TP_4$ = 0.004+5.758 $TP_6$ ($R^2$ = 0.9669)

• Membrane and Water Treatment
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• 제10권4호
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• pp.307-311
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• 2019

The ejector type microbubble generator, which is the method to supply air to water by using cavitation in the nozzle, does not require any air supplier so it is an effective and economical. Also, the distribution of the size of bubbles is diverse. Especially, the size of bubbles is smaller than the bubbles from a conventional air diffuser and bigger than the bubbles from a pressurized dissolution type microbubble generator so it could be applied to the aeration tank for wastewater treatment. However, the performance of the ejector type microbubble generator was affected by hydraulic pressure and MLSS(Mixed Liquor Suspended Solid) concentration so many factors should be considered to apply the generator to aeration tank. Therefore, this study was performed to verify effects of hydraulic pressure and MLSS concentration on oxygen transfer of the ejector type microbubble generator. In the tests, the quantity of sucked air in the nozzle, dissolved oxygen(DO) concentration, oxygen uptake rate(OUR), oxygen transfer coefficient were measured and calculated by using experimental results. In case of the MLSS, the experiments were performed in the condition of MLSS concentration of 0, 2,000, 4,000, 8,000 mg/L. The hydraulic pressure was considered up to $2.0mH_2O$. In the results of experiments, oxygen transfer coefficient was decreased with the increase of MLSS concentration and hydraulic pressure due to the increased viscosity and density of wastewater and decreased air flow rate. Also, by using statistical analysis, when the ejector type microbubble generator was used to supply air to wasterwater, the model equation of DO concentration was suggested to predict DO concentration in wastewater.

• KSBB Journal
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• 제23권4호
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• pp.317-322
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• 2008

본 연구를 통하여 자체 구동형 모터를 갖는 BOD 센서를 개발하였으며, 6,000초 이상 측정한 결과 안정적인 측정이 가능함을 확인하였다. 응답시간은 30초 이내, 재현성은 1 ppm 이내, 선형성은 99%의 우수한 성능을 갖는 BOD 센서를 개발하였다. 최대 산소소모속도 (Maximum Oxygen Uptake Rate, $OUR_{max}$)와 $BOD_5$ 상관관계는 $BOD_5$ (ppm)=-2,490+33,889 ($OUR_{max}$)로서, 95.6%의 우수한 선형성을 보였다. 자체구동형 BOD 센서를 이용하여 시료의 전처리부터 BOD의 측정까지 자동으로 제어 및 측정되는 시스템을 구성하였다. 본 연구를 통하여 최대 산소소모속도 ($OUR_{max}$)와 $BOD_5$ 상관관계를 구한 후 수분내에 $BOD_5$ 값을 예측할 수 있었다.

• 한국물환경학회지
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• 제20권5호
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• pp.506-511
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• 2004

Maintaining dissolved oxygen (DO) at sufficiently low concentration in the aeration tank at a wastewater treatment plant (WWTP) is essential for reduction of the costs of operation and maintenance. On the other hand, the low DO level may result in adverse effect on the integrity of the activated sludge, A typical and disastrous outcome frequently experienced is the outgrowth of filamentous microorganisms, which is called as filamentous bulking, In addition to the traditional methods such as sludge settleability and microscopic observation of the culture, molecular techniques including polymerase chain reaction (PCR) amplification followed by 16S rRNA sequencing were applied to identify filamentous bacteria present in bulking sludge under a condition of low DO concentration, Two morphologically distinct groups, presumably consisting of Sphaerofilus nafans, and Eikelboom Type 1701 or Type 1851, were identified through microscopic observation. They were further confirmed by subsequent 16S rRNA sequencing. Dominant filamentous bacteria identified by the molecular techniques were consisted of three major groups. Sequences of partial 16S rRNA cloned showed that the filamentous bulking organisms were closely related to Eikelboom Type 021N and Eikelboom Type 1701, and Sphaerotilus natans, respectively. Molecular methods were found to possess a strong potential of direct examination of the microbial community of an activated sludge system.

• 농업과학연구
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• 제47권4호
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• pp.1029-1037
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• 2020

The machine learning algorithm has been widely used in water-related fields such as water resources, water management, hydrology, atmospheric science, water quality, water level prediction, weather forecasting, water discharge prediction, water quality forecasting, etc. However, water quality prediction studies based on the machine learning algorithm are limited compared to other water-related applications because of the limited water quality data. Most of the previous water quality prediction studies have predicted monthly water quality, which is useful information but not enough from a practical aspect. In this study, we predicted the dissolved oxygen (DO) using recurrent neural network with long short-term memory model recurrent neural network long-short term memory (RNN-LSTM) algorithms with hourly- and daily-datasets. Bugok Bridge in Oncheoncheon, located in Busan, where the data was collected in real time, was selected as the target for the DO prediction. The 10-month (temperature, wind speed, and relative humidity) data were used as time prediction inputs, and the 5-year (temperature, wind speed, relative humidity, and rainfall) data were used as the daily forecast inputs. Missing data were filled by linear interpolation. The prediction model was coded based on TensorFlow, an open-source library developed by Google. The performance of the RNN-LSTM algorithm for the hourly- or daily-based water quality prediction was tested and analyzed. Research results showed that the hourly data for the water quality is useful for machine learning, and the RNN-LSTM algorithm has potential to be used for hourly- or daily-based water quality forecasting.

• 유기물자원화
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• 제18권1호
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• pp.73-80
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• 2010

음식물류폐기물 혐기소화액으로부터 아질산성 질소를 산화하는 세균 2종, NOB1 과 NOB2를 분리하여 이들의 아질산성 질소산화능 및 온도, pH, 용존산소의 농도에 따른 생장특성을 조사하였다. 분리된 두 균주 모두 최적의 생장조건은 pH 7.0과 배양온도 $35^{\circ}C$로 나타났으며 용존산소의 농도가 높을수록 생장율이 상승하는 것으로 나타났다. 두 균주의 생장을 억제하는 요인으로는 pH와 용존산소가 효과적인 것으로 나타났는데, pH 5.0 및 9.0에서, 용존산소 1.0 ppm 이하에서 생장율이 현저히 감소하는 결과를 보여주었다. 특히, 아질산성 질소의 산화능력은 1.0 ppm 이하의 농도에서 1.0 ppm 이상에서 보다 약 50% 감소하는 것으로 나타났다. 두 균주의 생성율 및 질소산화능은 NOB2가 NOB1에 비해 약 2배 이상 높은 것으로 조사되었다.

• 한국양식학회지
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• 제1권1호
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• pp.67-73
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• 1988

부산수산대학 어류양식실험실 순환여과장치에서 1986년 2월 4일부터 3월 5일까지 용존산소양에 대한 틸라피아의 성장효과를 알아보기 위한 실험이 수행되었다. 6개의 순환여과장치를 이용하여 동일조건에서 DO농도 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5 및 4.0mg/$\iota$로 조절하여 실험했고, 실험어는 평균 65g 정도로 각 탱크에 90kg씩 방양 사육하였다. 방양 후의 사육결과는 다음과 같다. 실험전기간동안 용존산소농도 3.5, 3.0, 2.5, 2.0 mg/$\iota$ 군은 사료계수 1.05$\~$1.11 사이에서 거의 비슷한 좋은 성장결과를 나타낸 반면, 4.0, 1.5mg/$\iota$ 군에서는 1.39, 1.61로 저조했다. 그리고, 사료섭취양은 용존산소양의 증가에 따라 꾸준히 증가했으나, 성장률은 용존산소 1.5mg/$\iota$, 2.0mg/$\iota$을 제외하면 거의 비슷했다. 따라서, 용존산소양을 3$\~$3.5mg/$\iota$까지 올려도 성장률에 큰 증가가 없었다. 실험 기간동안 용존산소 1.5mg/$\iota$ 군에서는 사료섭취가 활발하지 않았으며 사료를 먹고난 후 대부분이 주수구에 몰려 심한 산소결핍현상을 나타냈다. 이상의 결과를 종합해 볼 때 평균수온 $22.5^{\circ}C$ 정도의 순환여과장치에서, 용존산소농도 2.5, 3.0 mg/$\iota$ 및 3.5 mg/$\iota$ 농도군에서 거의 같은 좋은 성장률과 사료효과을 나타냈으므로 용존산소농도를 2.5mg/$\iota$와 3.5mg/$\iota$ 사이에 유지시키면 에너지 효과면에서 경제적이 된다고 사료된다.

• 한국생물공학회:학술대회논문집
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• 한국생물공학회 2001년도 추계학술발표대회
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• pp.333-335
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• 2001

A simple control strategy of DO-stat was introduced to the recombinant rGuamerin production process in Pichia pastoris. This induction strategy consisted of two interrelated control loops ‘by which oxygen ratio of inlet gas and methanol feeding rate was controlled. Using this control strategy, over-feeding or under-feeding of methanol could be avoided in concomitance with the efficient control of dissolved oxygen level. As a result, the cell concentration reached 130 g/L and rGuamerin expression level was 450 iu/L, which was more than 40% increased result comparing with the fed-batch process using manual control of methanol feeding rate.

• 한국환경과학회지
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• 제4권1호
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• pp.71-80
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• 1995

생화학적 산소요구량(BOD) 및 용존 산소(DO)을 이용하여 여러구간이 있는 강에 대한 이산 상태공간모델은 설정하였다. 상호작용 예측방법을 이용하여, 상태변수에 시간지연이 존재하는 대규모 시스템에 적용가능한 계층적 최적화 방법을 기술하였다. 정상상태 오차를 해석적으로 구하고, 상수 목표티 추적문제에 있어서 정상상태 오차가 발생하지 않을 필요충분조겆을 규명하였다. 수질오염 모델에 대한 컴퓨터 모사를 통하여 기술한 알고리듬의 타당성을 확인하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권2호
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• pp.71-86
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• 2022

해양환경을 정량적으로 평가하기 위해 수질평가지수(water quality index, WQI)가 사용되고 있다. 우리나라는 해양수산부고시 해양환경기준에 따라 WQI를 5개 등급으로 구분하여 수질을 평가한다. 하지만, 방대한 수질 조사 자료에 대한 WQI 계산은 복잡하고 많은 시간이 요구된다. 이 연구는 기존의 조사된 수질 자료를 활용하여 WQI 등급을 예측할 수 있는 기계학습(machine learning, ML) 기반의 모델을 제안하고자 한다. 특별관리해역인 시화호를 모델링 지역으로 선정하였다. AdaBoost와 TPOT 알고리즘을 모델 훈련을 위해 사용하였으며, 분류 모델 평가 지표(정확도, 정밀도, F1, Log loss)로 모델 성능을 평가하였다. 훈련하기 전, 각 알고리즘 모델의 최적 입력자료 조합을 탐색하기 위해 변수 중요도와 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과 저층 용존산소(dissolved oxygen, DO)는 모델의 성능에서 가장 중요한 인자였다. 반면, 표층 용존무기질소(dissolved inorganic nitrogen, DIN)와 표층 용존무기인(dissolved inorganic phosphorus, DIP)은 상대적으로 영향이 적었다. 한편, 최적 모델의 시공간적 민감도와 WQI 등급 별 민감도를 비교한 결과 각 조사 정점 및 시기, 등급 별 모델의 예측 성능이 상이하였다. 결론적으로 TPOT 알고리즘이 모든 입력자료 조합에서 성능이 더 우수하여 충분한 자료로 훈련된 최적 모델은 새로운 수질 조사 자료의 WQI 등급을 정확하게 분류할 수 있을 거라 판단된다.