In the web environment for general information seeking and business-to-customer and business-to-business electronic commerce, users are customers. Understanding their expectations and how they feel about the web sites they use is becoming a very serious concern. While the success of a company or an organization is dependent on many factors, its web site plays a central role. This paper described the use of WebQual2.0 to evaluate the various web sites of B2B and B2C. WebQual2.0 has been extended and refined to encompass an interaction-quality literature. Furthermore, this paper described the use of Kano model to evaluate the various web sites which classified by internet business types. The result showed that the inherent characteristics of B2B and B2C web site should be considered in initial site construction. Further, customers in a web domain do not regard all quality factors as equally important and the rankings of important quality factors differ from one web domain to another. This study was focused on the identifying the weights of web quality factors according to the each web site of the internet business types.
The objectives of this study were to setup a laterally-averaged two-dimensional eutrophication model in Daecheong Reservoir, and to validate the model under two different hydrological conditions; drought year (2001) and wet year (2004). The suggested modeling approach was found to be very effective to simulate the dynamic variations of water temperature, nutrients, dissolved oxygen, and algae in the reservoir. The model satisfactorily replicated the algal bloom that happened between Janggae (Sta.4) and Haenam (Sta.5) during summer of 2001, although the peak concentration was slightly underestimated due to the laterally averaged assumption. The allochthonous phosphorus and algae induced from upstream and So-oak stream during several rainfall events were found to be most significant sources of algal bloom in 2001. In contrast to draught year, the flood events happened during summer months of 2004 tended to remove the hypolimnetic anaerobic conditions and dilute the dissolved phosphorus in the upper reach of the reservoir, and in turn mitigated algal bloom. It implies that the impact of hydrological and hydrodynamic conditions on the reservoir water quality is highly significant, and a drought year may be more vulnerable to algal bloom in the reservoir.
For efficient turbid water withdrawal in the Imha reservoir, a selective withdrawal facility was recently installed and operated during summer season of year 2006. In this research, CE-QUAL-W2 model was utilized to assess the efficiency of the selective withdrawal facility, in comparison with the original surface withdrawal, on turbid water management. Model calibration was carried out using data observed at four automatic monitoring stations in the reservoir. It was found that the model appropriately simulated, with the RMSE less than 5.2 NTU, the observed vertical and horizontal distributions of water temperature and turbidity as well as the location of maximum turbid water at each monitoring station. The analysis results showed that selective withdrawal is more effective in removing high turbid water than surface withdrawal as selective withdrawal contributed to reducing $35Mm^3$ of high turbidity water (> 100 NTU) in the reservoir by increasing outflows of high turbid water. Therefore, effective management of turbid water in the reservoir can be achieved by changing locations of intake depending on turbid water distribution conditions. The results of this study will provide some basic information for establishing better operation strategies to cope with turbid water problems.
The sewage treatment plants to be built to improve the water quality of the Mankyung River will total 11, of which combined capacity will reach $39,850m^3/day$, and saying in detail, 5 at Gunsan city, 2 at Iksan city, 1 at Kimje city and 3 at Wanju gun, The scenario for water quality improvement was developed, considering the conditions of plant operation ratio and the accomplishment of the water quality target (BOD 4.4 mg/L, T-P 0.356 mg/L) at the end of the watershed of Mankyung B was predicted, making use of QUAL2E model. As a result of prediction using QUAL2E model based on scenarios with 70% and 100% of operation ratio, respectively, at 11 plants in 2010, the water quality at the watershed of Mankyung B was estimated at 4.322 mg/L which was lower than the target of BOD 4.4 mg/L, indicating the target water quality was achieved, when it comes to 70% of operation ratio, But in case of T-P, it was estimated at 0.565 mg/L, which was higher than the target. When it comes to 100% of operation ratio, T-P also was 0.563 mg/L which exceeded the target, 0.356 mg/L. As indicated above, the effect of water quality improvement appeared very insignificant, which was attributable to the limit of small scale sewage treatment plant in total reduction capacity. Hence, the measures for additional reduction in a bid to achieve the target water quality of T-P at the designated location need to be taken, and the measures to build the Sewage treatment facilities at the place where the pollution is significantly caused by T-P appeared to be required as well.
기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.
본 연구의 목적은 농어촌 체험에 영향을 미치는 요인을 통합된 PPM모델(unified push-pull-mooring model)을 적용하여 탐색하는 것이다. 이론적인 모델은 PPM을 근간으로 하여 새로운 변수들을 도입한 통합된 PPM모델이다. 새롭게 도입된 변수 중 pull 요인은 체험이론과 ServQual 모형을 바탕으로 재구성하였다. 종속변수는 고객 만족을 설정하였다. 가설은 다음과 같이 설정하였다. Push 요인은 체험 만족에 부(-)의 영향을 미치고, Pull 요인인 체험요소와 체험품질은 체험 만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 또한, mooring 요인은 체험 만족에 부(-)의 영향을 미칠 것이다. 본 연구의 연구 모형을 314개 설문데이터를 기반으로 하여 구조방정식으로 검정하였다. 연구 결과 Pull 요인인 체험품질은 체험 만족에 정(+)의 영향을 미쳤다. Mooring 요인은 체험의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만, push 요인과 체험 만족 간, 체험요소와 체험 만족 간에는 유의한 영향 관계가 검정되지 않았다. 이러한 연구 결과는 이론적으로는 농어촌 체험에 있어서 기존의 pull, push 요인 위주의 분석에서 나아가 심리적인 mooring 요인도 체험에 중요한 영향을 미친다는 것을 검정하였다. Pull 요인으로 도입된 체험요소와 체험품질을 바탕으로 제안된 통합된 PPM모델이 유용한 분석의 틀이 될 수 있음을 검정하였다. 실무적으로는 농어촌 체험을 활성화시키기 위해 어떠한 요소에 전략적으로나 마케팅적으로 집중해야 하는지에 대한 시사점을 제공할 수 있었다.
강릉 오봉호의 수온 및 탁수 거동에 관한 모델 연구 결과가 본 논문에 제시되었다. 농업용수 공급을 위해 1983년 만들어진 이 호수는 현재 하류 지역의 수자원 확보와 홍수 방지를 위하여 저수용량을 확대하는 재개발이 검토되고 있다. 횡방향 평균화 2차원 수리 수질 모델인 미공병단의 CE-QUAL-W2를 현재 상태와 재개발 후의 호수에 적용하였다. 2001년과 2003년에 관측된 수위와 수온 측정 자료를 이용하여 모델을 보정하고 검증하였으며, 측정 값과 모델 값이 적절한 일치를 보였다. 검증된 모델을 이용하여 댐 재개발이 수온과 수체 흐름에 미치는 영향을 예측한 결과 재개발 후에는 표층과 심층의 수온 구배가 강하게 나타나고, 낮은 수온을 가진 심층이 확대되나, 겨울과 봄에는 수직 수온 분포 형태가 재개발 전과 후 모두 비슷한 것으로 나타났다. 이는 댐 재개발이 여름철 호수 수온 성층현상을 더욱 강하게 만들고 지속시간을 길게 할 것임을 의미한다. 예측된 수체 이동현상을 관찰한 결과 재개발 전에는 상류의 탁수는 호수의 중층과 심층사이에 유입되어 부유물질이 천천히 침강하는 것으로 나타났다. 그러나 재개발 후에는 강한 성층현상이 나타나기 때문에 밀도가 비슷한 중층에 유입 탁수가 오래 머물 것으로 예측되었다. 또한 재개발로 인하여 댐 부근의 부유물질 농도가 크게 감소할 것이 예측되었다.
섬진강 상류에 위치한 옥정호의 연직 수온 분포 계절 변화에 대한 시변화 모델 연구를 수행하였다. 미공병단에서 개발한 CE-QUAL-W2모델 구조에 기초하여 호수를 3개의 지류, 50개의 상하류 구획 그리고 49개의 수층으로 구성하였으며 일년동안의 연직 수온 및 유속 분 포를 시뮬레이션하였다. 호수내 5개 지점에서 매월 측정된 연직 수온 분포 자료를 이용하여 보정하고 검증하였다. 또한, 시뮬레이션한 연중 수위 자료 변화를 관측된 자료와 비교하여 호수내 물수지를 확인하였다. 모델 예측값은 실측값과 적절한 일치를 보였으나 7월 관측 자료에서 다소 차이를 보였다. 이것은 우리나라에서 여름 장마동안 급격한 수리 현상 변화를 모델이 표현할 수없는 점과 이 기간동안 사용된 기온자료의 정확성이 부족하였기 때문인 것으로 사료된다. 모델 결과는 옥정호대부분 수역에서 연중 $4^{\circ}C$ 이상을 유지하여 계절에 따른 전도현상이 없는 것을 보여준다. 그러나 상류 얕은 수역 (수심 20미터 이내)에서는 수온이 $4^{\circ}C$ 이하로 떨어지며 겨울에 물이 얼어 흔합이 일어나는 것으로 나타났다. 본 연구로부터 옥정호는 빈혼합 호수라는 결론을 얻었다. 이러한 결론은 위도 $20^{\circ}C$ 부터 $40^{\circ}C$ 사이에 위치한 호수는 일회혼합이라는 일반적 경향과는 크게 다르다. 시뮬레이션한 유속 분포를 검토한 결과 여름 장마기간동안 상류에서 유입되는 물은 수온에 의한 밀도 차이로 인하여 호수 중층으로 유입되는 것이 확인되었다.
유출량과 수질자료는 하천을 관리하는데 있어 필수적인 수문자료이다. 미계측 유역의 경우 유출량은 면적비유량법 및 강우-유출모형을 통해서 유출량을 산정하고 있다. 강우-유출 모형에는 HEC-1, HEC-HMS, SWMM등의 여러 가지 모형이 쓰이고 있으며, 수질자료는 Qual2K, Qual2E 등의 모델을 이용하여 자료를 산출하고 있다. 기존의 모델들은 토지이용과 토양의 특성을 반영하기 어렵다. 토지이용과 토양의 특성을 반영하기 어려웠던 기존의 모형과는 달리 SWAT(Soil And Water Assessment Tool) 모형의 경우 GIS(Geographic Information system)를 이용함으로써 정확한 토지이용과 토양특성을 적용할 수 있다는 장점이 있으며, 시 공간적 변화를 고려할 수 있다. 또한, 유역을 소유역으로 세분화함으로써 수문학적 응답 단위(Hydrologic Response unit : HRU)로 계산이 가능하여 더욱 세밀한 모의가 가능하다. 본 연구에서는 SWAT모형을 전남 나주시와 화순군에 걸쳐 흐르는 지석천 유역에 적용하여 유출량과 수질을 모의함으로써 실제유역과 유사한 물리적 모의를 실행하였다. 그 결과 SWAT모형이 대상지역의 부하량과 유출량 모의에 높은 적용성을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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