DBMS을 이용한 온라인 트랜잭션 처리 시스템에 비해 TP 모니터를 부가하여 사용할 경우 시스템의 성능이 증가한다. 아울러 이러한 TP 모니터를 이용한 OLTP 시스템 구축이 늘어가고 있는 실정이다. TP 모니터를 이용할 때 고려해야 할 점들이 많으나 기본적으로 트랜잭션의 ACID외에 빠른 응답 시간과 확장성에 초점을 맞춰 TP 모니터를 적용하여 분산 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서는 분산 시스템에 의한 다운 사이징을 구현하고 그 성능을 검증한다.
BACnet(Building Automation and Control Network)은 빌딩 자동제어 시스템을 위해 개발된 데이터 통신 프로토콜로 ISO에 의해 국제 표준규격으로 제정되었으며, 지난 20여 년간 미국과 유럽을 중심으로 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 국내의 경우 아직까지 개발사례 및 연구활동이 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 BACnet MS/TP 프로토콜 기반 네트워크 시스템의 실험적 성능해석을 위한 네트워크 모니터링 시스템의 개발 사례를 소개함으로써 BACnet의 국내 기술보급 및 기술확산에 기여하고자 한다.
LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.
본 연구는 고랭지 밭 지역에서 발생하는 강우유출수의 특성을 알아보기 위하여 2009년 7월부터 10월까지 유량과 수질농도를 분석하였다. 모니터링 지점은 소양강 댐 상류 지점인 홍천군 자운지구의 3개 소유역이며, 하천 주변에 농경지가 집중적으로 발달하여 강우시 농경지로부터 발생하는 비점오염의 영향이 클 것으로 판단하였다. 모니터링 결과는 기저유출 부하를 산정하기 위해 N-Day법을 이용하여 직접/기저 유출수로 분리하고, 각 유출수의 오염부하를 산정하여 비교하였다. 기저오염 부하를 산정하기 위해 평시모니터링을 실시하였으며, 3개 소유역에서 조사된 평시 수질항목의 농도는 큰 차이를 보이지는 않았다. 1차와 2차 강우사상에서는 3개의 소유역에서 수질항목의 직접유출 부하가 80% 이상을 차지하는 것으로 나타났다. 또한, 전체 강우사상에서 SS와 TP의 직접 오염부하가 다른 수질항목에 비해 크게 나타났으며, TN의 경우 다른 항목에 비해 기저유출 부하가 큰 것으로 조사되었다. 또한, 100 mm 이상의 강우시에는 대부분의 항목이 직접유출 부하가 더 큰 것으로 조사되었으나, 6차와 7차의 적은 강우시에는 SS와 TP를 제외한 항목에서 기저유출 부하가 큰 것으로 조사되었다. SS는 탁도를 유발시키는 주요 원인이 되며, TN과 TP는 부영양화의 원인이 된다. 또한, 강우시 오염부하는 직접유출 뿐만 아니라 기저유출의 영향도 큰 것으로 나타났으며, 기저유출의 관리가 어렵기 때문에 하천으로 유입되는 직접유출을 우선적으로 관리할 필요가 있다. 따라서 연구 지역과 유사한 지역의 수질 관리를 위해서는 직접유출 형태로 발생하는 SS와 TP를 줄이기 위한 비점오염저감시설 또는 최적관리방법의 도입이 필요한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 하 폐수 처리 시설에서 측정하는 슬러지 농도 및 TN/TP의 센서 데이터를 수집하여 효율적인 WiFi기반의 상태 감시 모니터링 시스템을 구현하기 위한 WiFi 망 구축을 제안하였다. 하 폐수 처리 시설에서 슬러지 및 TN/TP 측정 장비들로부터 수집한 센서 데이터 값을 기존 WiFi에 쓰이는 망 구조를 하 폐수 처리 시설에 특화된 망 구조로 개선하였다. 본 논문에서는 PC 뿐만 아니라 스마트 디바이스(스마트폰, 스마트패드, 타블렛 PC 등) 기반의 모니터링이 가능하도록 상태 감시 모니터링 시스템을 설계하여 실시간 상태 확인이 가능하도록 함으로써 사용자의 접근성과 편의성을 향상시켰다. 또한 효율적인 데이터를 전달하기 위한 WiFi 망을 구축하고, 센서 통신 네트워크 분석을 통해 그 효율성을 입증함으로써 제안 기술의 유용성을 확인하였다.
정부의 4대강 물 관리 종합대책에 따르면, 수계 전체 오염원중 비점오염원이 차지하는 오염부하가 22~37%에 달하는 것으로 추정되고 있다. 하지만 이러한 중요성에도 불구하고 농업지역 비점오염물질 저감을 위한 대책은 논과 밭과 같이 농경지에 관한 것이 대부분이었으며, 축산은 관리 기준의 가장 기초라고 할 수 있는 지목분류기준에 조차 별도의 기준이 없는 실정이다. 가축분뇨공공처리시설과 가축분뇨자원화시설은 가축분뇨를 처리하여야 하는 점오염원이지만, 차량 운반시 발생되는 일부 분뇨와 처리장 세척 시 발생되는 일부 오염물질들이 비점오염원으로 작용하고 있으며 이에 대한 관리가 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 가축분뇨공공처리시설과 가축분뇨자원화시설에서 강우시 발생되는 유출특성을 분석하였으며, 이를 통해 가축분뇨처리시설의 비점오염 관리 처리시설 설치 시에 중요한 기초자료로 활용하고자 한다. 본 연구에서는 경상북도 영천시, 경기도 용인시, 전라북도 정읍시, 강원도 횡성군 등 축산밀집 지역을 대상으로 연 5회 강우시 모니터링을 실시하였으며, 모니터링자료를 바탕으로 유량가중평균농도(Event Mean Concentration, EMC)를 산정하였다. 영천시 가축분뇨자원화시설의EMC 산정결과 평균 BOD 5.1 mg/L, TN 6.90 mg/L, TP 0.91 mg/L로 산정되었으며, 용인시 개별처리농가의 경우 BOD 6.8 mg/L, TN 3.74 mg/L, TP 1.04 mg/L로, 횡성군 가축분뇨공공처리장의 경우 BOD 4.5 mg/L, TN 3.56 mg/L, TP 1.60 mg/L로, 정읍시 가축분뇨공공자원화시설의 경우 BOD 4.3 mg/L, TN 6.82 mg/L, TP 0.48 mg/L로 산정되었다. BOD, TN은 영천시 가축분뇨자원화시설에서 가장 높게 나타났고, TP의 경우 횡성군 축산폐수공공처리장의 경우 높게 나타났다. 유출특성을 분석한 결과 가축분뇨자원화시설의 경우 대부분 콘크리트 기반으로 조성된 토지위에 조성되어 강우시 유량은 급격하게 상승하며, 강우가 종료되면 바로 감소하는 불투수층 지역의 특성을 나타났다. 본 연구에서 분석된 유츨특성과 EMC는 비점오염 처리시설이나 가축분뇨공공처리시설 설치시 기초데이터로 활용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 가축분뇨처리시설의 지속적인 모니터링과 모니터링지점 확대로 자원화시설 강우유출수의 DataBase화를 통한 지속적인 연구 및 관리가 되어야 할 것으로 판단된다.
국내에서는 비점오염 저감 및 LID 시설에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 수로형 인공습지에 의한 강우 유출수 처리에 대한 연구를 시행하였다. 비점오염저감시설 주변 비닐하우스 지역의 면적은 22.7ha이며 강우 시 비닐하우스지대를 관통하면서 유출되는 비점오염 오염물질을 처리한다. 2006년부터 2008년까지 총 17번의 모니터링을 시행하였으며 다양한 강우를 대상으로 모니터링이 수행되었다. 17회의 모니터링을 통해 얻어진 TSS의 저감효율 범위는 78.3~92.0%로 나타났으며, BOD의 경우 49.5~63.4%, COD의 경우 56.4~66.1%, TN의 경우 28.2~45.5%, TP의 경우 35.6~45.3%로 나타났다. 총 17회의 모니터링 저감효율 범위에 대한 평균값을 산정한 결과, TSS의 경우 86.0%로 나타났으며, BOD의 경우 51.6%, COD의 경우 60.1%, TN의 경우 30.1% 그리고 TP의 경우 53.5%로 나타났다. 연구대상 식생수로에서 제거되는 오염물질은 다른 저류형 습지와 달리 주로 입자상 오염물질이었는데 그 이유는 기하학적 형태 및 구조적으로 체류시간이 짧고 유기물질과 질소 등 용존성 유기물질의 제거에 기여하는 생물화학적 처리환경의 조성에 한계가 있기 때문이다.
본 논문에서는 고층빌딩의 화재감지/모니터링 시스템에 대한 기준 모델을 제시하고 제시된 모델의 성능을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 화재감지/모니터링 시스템 모델은 CSMA/CD 방식으로 동작하며 100 Mbps의 전송속도로 동작하는 Fast Ethernet을 백본망으로 사용하고 하부망으로는 MS/TP를 사용한다. 또한 시스템의 확장성과 유연성을 확보하기 위하여 현재 국내 빌딩 자동화 통신망의 표준 프로토콜로 제정된 BACnet을 기반으로 동작한다. 본 논문에서는 제시된 화재감지/모니터링 시스템 모델의 성능을 분석하기 위하여 이산사건 시스템 모델링 전용 툴인 ARENA를 사용한 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 개발된 시뮬레이션 모델을 이용하여 네트워크 지연시간이 화재감지/모니터링 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석하였으며, 분석된 결과를 바탕으로 본 논문에서 제시한 화재감지/모니터링 시스템 모델이 고층빌딩의 방화 설비 요구사항을 만족시킬 수 있음을 검증하였다.
금융산업에서 증권사의 주식 트레이딩 시스템은 단 1분의 장애에도 손실이 매우 큰 응용 시스템이다. 특히, 트레이딩 시스템 구축 환경이 메인 프레임 환경에서 클라이언트/서버 환경으로 전환됨으로써 추가적으로 안정성이 시스템의 최우선 목표로 인식되고 있다. 이와 같은 인식 하에 일반적으로 IT환경에서 제시하고 있는 가이드라인에 의한 시스템 구축이 당연시되고 있지만, 트레이딩 시스템은 업무의 특성상 정규화된 표준 가이드라인을 따를 경우 신뢰도를 보장할 수 없음으로 비정규화된 방법으로 해당시스템을 구축하는 것이 현재 실정이다. 본 논문은 TP 모니터 계열의 미들웨어를 통한 3-Tier 클라이언트/서버 환경에서 X/Open DTP 모델에서 정규화된 표준 가이드라인인 XA 인터페이스 기반 시스템과 비정규화된 방법인 Non-XA 인터페이스 기반 시스템을 증권사 트레이딩 시스템 환경 하에 구축하여 비정규화 방법의 신뢰성을 증명한다. 그 신뢰성 증명의 방법으로는 시스템 실패를 가정한 극복(take-over) 테스트 시 주문 데이타의 에러와 이의 복구방안을 XA와 Non-XA 인터페이스 두 경우를 대상으로 수행한다.
밭에서의 비점오염은 경사에 따른 토양유실과 높은 비료 시용량으로 부하가 상대적으로 높아 이에 대한 관리의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 4개의 강우 사상에 대하여 경사지 밭에서 유출되는 오염물질의 농도와 특성을 파악하여 밭에서의 비점오염 관리의 기초 자료로 제공하고자 한다. 본 연구의 조사 지구는 충청북도 청주시 상당구 미원면 옥화리에 위치한 경사지 밭으로 면적은 0.77 ha이며, 중앙에 위치한 배수로 말단에 삼각위어를 설치하여 4개의 강우사상에 대해 모니터링을 수행하였다. 연구결과 강우사상의 강우량은 17.0~33.6 mm의 범위로 나타났으며, 평균 강우강도는 1.0~4.8 mm/h로 나타났다. 유출률은 3.1~26.8 %로 나타났는데, 선행강우가 높은 강우사상에서 가장 높은 값을 보였다. 오염물질 유량가중평균농도(Event Mean Concentration; EMC)는 TN 5.6~13.1 mg/L(평균 10.8 mg/L), $NO_3-N$ 4.1~12.9 mg/L(평균 9.3 mg/L), TP 0.46~1.34 mg/L(평균 0.8 mg/L), $PO_4-P$ 0.3~0.8 mg/L(평균 0.5 mg/L), SS 1,099~6,547 mg/L(평균 3,438 mg/L) 및 COD 27.1~38.6 mg/L(평균 33.1 mg/L)의 범위를 보였다. TN과 TP의 유량가중평균농도 평균값은 강우시 농촌유역 유출수의 유량가중평균농도인 3.1, 0.3 mg/L보다 높게 나타나 밭으로부터의 유출수가 유역 유출수의 농도를 높이는 것으로 판단된다. 또한 TN 농도는 시비의 영향을 받고, TP 농도는 강우강도와 작물 부분 토양 피복도의 영향을 받는 것으로 나타났다. SS 농도는 평균 강우강도에 비례하는 것으로 나타났다. 강우에 따른 오염물질 농도변화를 보면 TN의 농도는 강우 초기에 높게 나타났으며, 유량이 증가함에 따라 감소하고, 유량이 감소하면서 다시 증가하는 경향을 보였다. TP, SS 및 COD의 농도는 유량이 증가함에 따라 증가하고, 유량이 감소하면서 다시 감소하는 경향을 보였다. 또한, SS의 경우 최대농도가 첨두유량 앞에서 나타나는 초기 세척현상(First flush)을 보였다. 향후 보다 많은 강우사상을 대상으로 밭 유출수의 농도 및 오염부하에 대한 추가적인 모니터링을 통해 오염물질의 유출특성을 파악해야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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