The Ministry of Environment in Korea has introduced Total Pollution Load Management System (TPLMS) in major 4 large rivers to protect the water quality from possible pollutants. In order to successfully achieve the TPLMS, the nonpoint source should be controled by applying the best management practices in highly polluted areas. Of the various nonpoint sources, the highways are stormwater intensive landuses because of its high imperviousness and high pollutant mass emissions. The EMC (Event Mean Concentration) is an important parameter to correctly determine the pollutant mass loadings from nonpoint sources. However, it has wide ranges because of various reasons such as first flush phenomenon, rainfall and watershed characteristics. Even though the EMC is closely related to the first flush phenomenon, the relationship have not proven until present. Therefore, in this paper, the dynamic EMC method will be introduced to clearly make the relationship between EMC and first flush phenomenon. Also by applying the dynamic EMC method to monitored data, we found that the highly concentrated stormwater runoff was washed off within 20~50 minutes storm duration. The first flush criteria for economical treatment was also determined to 5~10 mm (mean=7.4 mm) as a cumulative rainfall.
A long-term nationwide nonpoint-source pollution monitoring program was initiated by the Ministry of Environment Republic of Korea (ME) in 2007. Monitoring devices including rain gauges, flow meters, and automatic samplers were installed in monitoring sites to collect dynamic runoff data in 2008-2009. More than 10 rainfall events with three or more antecedent dry days were monitored per year. More than 10 samples were collected and analyzed per event. So far, five land use types (single family, apartments, education facilities, power plants, and other public facilities) have been monitored 23 to 24 times each. Characterization of the runoff from different land use types will aid unit load estimation in Korea and hopefully in other countries with similar land use. The monitoring results will be reported regularly at national and international levels.
In this paper, we propose over-reporting avoidance scheme which avoids congestion of network traffics by adjusting managed system's over-reporting, on the OSI network management model which reports events from managed system to managing system. In case of reporting events from managed system to managing system, management traffic concentration occurs, and it causes over-loading on the managing system and congestion on the network. This scheme takes advantage of feedback from managing system to managed system. Managed system transmits event reports as much as maximum event pertime allocated to itself to managing system, and it sets it's management variables to LOCK state and stops event reports as Threshold time is reached. At the time, managing system directs event reports again by using M-set primitive with referring it's status. With this scheme, distributed processing, dynamic network adaptation, convergence of optimal operation point is possible. In addition to it, a fairness is assured. In order to detect characteristics of the Unary feedback over-reporting avoidance scheme. It is observed a control capability of the event reporting and fairness of each nodes through measuring. ThresholdTime value. It is measured a number of mean activating nodes and maintained time of LOCK state according to event reporting load, and also measured lost ratio of management packet, queuing delay in managing system, and goodput to observe effects of general packet load. Binary feedback scheme. Unary feedback overreporting avoidance scheme and raw scheme on the OSI network management system each are compared and analyzed, and finally proved that the scheme proposed in this study performs better.
대기중의 고농도 오존의 피해를 줄이기 위해서, 고농도 오존 발생 전에 미리 오존 농도를 예측하기 위한 연구가 진행되었다. 하지만, 고농도 오존은 그 발생 빈도가 매우 희소하고, 대기 오존 생성 과정이 매우 비선형적이며 복잡한 특징이 있다. 이러한 특징을 극복하고 보다 정확한 예측 모델을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 다양한 데이터 처리 기법을 도입하였다. 데이터 전처리과정에서 FCM(Fuzzy C-mean) 방법을 이용하여 오존 농도별 데이터 클러스터링을 시도하였으며, 결측 또는 비정상 데이터를 처리할 목적으로 Rejection 표본 추출법을 이용하였고, 모델의 입력과 출력의 상관관계를 향상시키기 위해서 로그 변환기법을 응용하였다. 오존 예측을 위한 모델링 기법은 DPNN(Dynamical Polynomial Neural Networks)을 이용하였으며, 최소 바이어스 판별법(Minimum Bias Criterion)으로 최적화된 모델을 선택하였다. 끝으로, 본 논문에서는 로그 변환기법이 예측 모델에 미치는 영향을 보이기 위해서 입력 데이터를 두 개의 집합으로 나누어 다양한 방법으로 예측 결과를 평가했다. 결과적으로 계절적 영향에 의해 특정 분포를 가지는 오존 관련 데이터에 있어서 로그 변환 방법이 모델의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보였다.
본 연구에서는 대전 관평천의 도시유역에서 2017~2018년에 발생한 강우 20건의 유출수를 연속적으로 채취하여 As, Cd, Cr, Cu, Ni, Pb 및 Zn의 중금속 및 총고형물질(TSS) 농도와 유량을 분석하고, 강우특성과 수질 변화의 강우사상별 및 시간별 상관관계를 조사하였다. 일정 강우강도에서 오염물질의 최대농도는 강우 초기에 발생하는 경향을 나타냈으나, 강우량 및 강우강도가 작은 경우에는 일정 시간 경과 후 발생하는 것이 관찰되었다. 강우지속시간은 중금속 농도 및 부하량과 큰 상관성을 보이지 않았다. Cu와 Zn을 제외한 중금속 질량은 강우강도(0.60~0.88) 및 총강우 유출량(0.74~0.89)과 상대적으로 높은 상관관계를 나타냈다. 강우 시 유량가중평균농도와 선행무강우일수 또한 양의 상관성(0.54~0.73)을 보이는 반면, 30분 강우강도로 표현된 시간별 유출량과 TSS 및 중금속 농도는 전혀 상관성을 나타내지 않았다. 무강우 기간 동안 지표면에 축적된 오염물질이 최소한의 강우 에너지에도 세척효과가 발생하여 강우특성과는 무관하기 때문인 것으로 추정된다. 중금속과 TSS 농도의 시간에 따른 변화특성은 상관계수가 0.68~0.87로 양호한 수준을 나타냈다. 이는 고형물질의 이동과 중금속 물질의 이동이 함께 발생한다는 것을 시사하며 동시에 중금속이 고형물질에 흡착되어 이동한다는 것을 의미한다. 따라서 비강우 시에 유역 표면의 고형물질을 청소 등으로 사전에 제거할 경우 하천으로 유입되는 중금속오염물질의 양을 현격하게 저감할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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