The experiments for the characterization of inactivation were performed in a series of batch processes with the total coliform as a general indicator organism based on chlorine, chlorine dioxide and ozone as disinfectants. The water sam-ples were taken from the outlet of settling basin in a conventional surface water treatment system that is provided with the raw water drawn from the mid-stream of the Han River. The inactivation of total coliform was experimentally ana-lyzed for the dose of disinfectant contact time, pH, Temperature and DOC. The nearly 2.4,3.0,3.9 log inactivation of total coliform killed by injecting 1 mか1 at 5 minutes for chlorine, chlorine dioxide and ozone. For the inactivation of 99.9%(3 log), Disinfectants required were 1.70, 1.00 and 0.60 mか1 for chlorine, chlorine dioxide and ozone, respec-tively. The higher the pH is, the poorer the disinfections effects are in the range of pH 6-9 by using chlorine and ozone. But the irfluence of pH value on killing effects of chlorine dioxide is weak. The parameters estimated by the models of Chick-Watson, Hom, and Selleck from our experimental data obtained for chlorine are: log(N/ $N_{0}$ )=-0.16 CT with n= 1, log(N/ $N_{0}$ )=-0.71 $C^{0.87}$T with n$\neq$1, for Chicks-Watson model, log (N/ $N_{0}$ )= -1.87 $C^{0.47}$$T^{0.36}$ for Hom model. For chlorine dioxide are: log(N/ $N_{0}$ )= -1.53 CT with n = 1, log(N/ $N_{0}$ )= -2.29 $C^{0.94}$T with n$\neq$1,, for Chicks-Watson model, log(N/ $N_{0}$ )= -3.64 $C^{0.43}$$T^{0.24}$ for Hom model and for ozone are: log(N/ $N_{0}$ )= -2.59 CT with n = 1, log(N/ $N_{0}$ )= -2.28 $C^{0.36}$T with n$\neq$1, for Chicks-Watson model, log(N/ $N_{0}$ )= -4.53 $C^{0.26}$$T^{0.19}$ for Hom model.19/ for Hom model.
상수도분야 인공지능 기술개발 관심도가 증가함에 따라 상수도 관로에 대해서 노후관 상태평가 데이터 결과를 활용하여 반복적인 학습으로 개량 의사결정 등급을 예측할 수 있는 인공신경망 알고리즘을 개발하고 검증과정을 통하여 가장 신뢰성 있는 예측 모델을 제시하고자 한다. 2020년 한강유역의 노후관로 정비 기본계획에 의한 간접평가 데이터 12개 항목을 기반으로 데이터 전처리 하고 인공신경망 알고리즘을 적용하여 반복학습과 검증을 통해 계산된 결과값과 직접평가 결과값의 일치율이 90% 이상이 되도록 역전파 과정을 통해 가중치를 업데이트 하면서 최적화하여 관로 등급을 예측하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 정확도 검증결과 모든 관종 데이터가 고르게 분포되어 있고 학습 데이터가 많아야 예측평가 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 향후 전국의 다양한 데이터가 확보되면 인공신경망을 이용한 관로등급 예측의 신뢰도가 좀 더 향상되어 객관화된 노후관 상태평가 의사결정 지원 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형과 다지점 수문관측 자료를 이용하여 모형의 정확도 향상성을 평가하고자 한다. 대상유역은 한국수자원공사 용담시험유역의 수위자료를 측정하고 있는 용담댐($930.4km^2$), 동향($165.5km^2$), 천천($290.9km^2$), 주천($57.8km^2$), 석정($80.5km^2$) 유역으로 70%이상이 산림유역이다. 모형의 정확도를 향상시키기 위해 강수자료는 기상관측소 2개(장수, 금산)관측소와 기상청, 국토부, 수자원공사에서 관리하는 AWS 16개의 2003~2011년 일 강수량 자료를 이용하였다. 2003~2011년의 용담시험유역의 신뢰할만한 실측자료를 바탕으로 5지점의 일 유출량을 이용하여 단일지점(용담댐)과 다지점(동향, 천천, 주천, 석정)의 유출량을 검 보정하여 비교하였다. 모의 결과 단일지점의 소유역(동향, 천천, 주천, 석정)의 $R^2$는 0.84, 다지점은 0.88, 단일지점의 Nash-Sutcliffe의 모형효율계수 0.45, 다지점은 0.70으로 보다 향상된 모의 결과로 나타났다.
최근 우리나라에서 빈번하게 발생되는 가뭄으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 사전대응의 필요성이 커지고 있다. 가뭄에 대한 효과적인 사전대응을 위해서는 신뢰성 있는 가뭄 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 예측을 수행하기 위하여 가뭄의 전이현상을 베이지안 네트워크 모형에 반영하였다. 가뭄의 전이현상을 고려한 베이지안 네트워크 기반의 가뭄 예측 모형(PBNDF)은 과거, 현재, 미래에 대한 다중 모형 앙상블 예측결과와 가뭄전이 관계를 결합하여 새로운 수문학적 가뭄 예측 결과를 생산하도록 구축되었다. 본 연구에서 PBNDF 모형은 파머수문학적 가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 10개 지점을 대상으로 가뭄을 확률적으로 예측하는데 적용되었다. PBNDF 모형의 ROC 분석 결과 ROC 점수가 0.5 이상의 유의한 결과를 나타내 실제 예측 모형으로 활용가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존에 개발된 모형(지속성 예측, 베이지안 네트워크 예측 모형)과 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 기술 점수(SS)를 활용하여 비교를 수행하였으며, 그 결과 PBNDF 모형의 RMSE는 상대적으로 낮은 값을 가지며, SS는 약 0.1~0.15 정도 높은 것으로 나타나 예측성능이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다.
환경부는 비점오염원 관리를 위해 시범사업으로 12개의 비점오염 저감시설을 경안천 유역에 설치하였으며, 2006년부터 모니터링이 시작되었다. 본 연구는 비점오염 저감시설의 오염부하량, 저감효율, 유지관리 활동 등의 장기간 수행된 모니터링 결과를 바탕으로 각 시설의 경제성을 평가하기 위해 수행되었으며, 생애주기비용(Lifecycle cost, LCC)을 분석하였다. 비점오염 저감시설의 유지관리는 시설경관을 향상시키기 위한 심미적 관리가 중점적으로 수행된 것으로 나타났으며, 저류형 시설(Retention Pond, RP)이 년간 8,483$, 침투형 시설(Infiltration System, IS)이 8,888$로 대부분 비슷한 비용이 발생한 것으로 분석되었다. LCC는 인공습지(Constructed Wetland, CW)가 가장 높은 것($418,324)으로 나타났으며, 반면에 식생형 시설(Vegetated System, VS)이 가장 낮은 것($210,418)으로 분석되었다. 본 연구에서 조사된 비점오염 저감시설의 LCC와 하수처리장 등 수질처리시설의 LCC를 비교한 결과 비점오염 저감시설이 낮은 것으로 나타났다. 한편, 처리용량 대비 생애주기비용이 높아질수록 TSS와 TN의 저감효율은 높아지는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 비용효율적인 비점오염 저감시설을 설계하는데 유용하게 활용될 것으로 기대되며, 향후 LCC 모델의 기초자료에도 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 갑천에 서식 분포하는 조류군집을 파악하고, 이의 보호 및 관리방안을 제시하기 위하여 4개의 조사구역을 선정하여 2001년 9월부터 2002년 8월까지 1년간 선조사법 및 정점조사법에 의해 조사하였다. 그 결과 자연하천구간인 가수원교-만년교구간에 서는 11목 29과 67종이 관찰되었고, 인공하천구간인 만년교-대덕교구간에서 6목 10과 30종, 대덕교-원촌교구간에서 8목 12과 28종, 원촌교-갑천교구간에서 8목 18과 40종으로 인공하천 전 구간에서 9목 19과 47종이 관찰되었다.자연하천구간은 산림, 경작지, 수변림, 모래톱, 자갈밭, 갈대숲 등의 서식지환경이 다양하고, 인간의 이용과 간섭이 가해지지 않은 결과 다양한 종들이 관찰되었으며, 인공하천구간은 호안블록과 잔디밭 등으로 수생태계와 육지생태계가 단절되어 있으며, 서식지환경도 단순하여 관찰 종 수가 낮게 나타났다. 갑천에 다양한 야생조류를 유치하기 위해서는 자연형 하천과 같이 수생태계와 육상생태계가 어우러진 서식지 즉 생태계를 고려한 다양한 서식지환경의 조성이 요구되며, 단편화된 서식지들을 연결하는 생태적으로 중요한 역할을 하는 Stream corridor를 고려한 하천의 정비 및 조성이 요구된다.
본 연구에서는 수질오염총량관리단위유역의 말단부에서 8일 간격으로 계측된 유량자료가 있을 때 이를 연속적인 일유량으로 확대할 수 있는 방법론을 제시하였다. 이 방법은 부분계측이 이루어지는 지점의 결측치를 인근 혹은 수문학적으로 유사한 지점에서 연속계측된 유량자료를 이용하여 보완하는 방식이다. 이를 위해 먼저 부분계측이 수행된 날짜와 같은 날의 유량을 연속계측자료로부터 추출한다. 그 다음 두 자료간에 상관도가 높다면 이를 잘 표현하는 확장식을 개발하고 이 식을 통해 결측치를 내삽 또는 외삽한다. 본 연구에서는 두 자료간 상관성을 잘 묘사하는 방법으로 분산유지법을 제안하였고, 이를 부분계측과 연속계측이 동시에 수행된 지점의 유량자료를 통해 그 정확성을 검증하였다. 검증된 분산유지법을 이용하여 한강수계 총량관리단위유역 중 15개 유역을 선택하여 각 유역의 말단부에 8일 간격으로 계측된 유량을 연속 일유량으로 확장시켰다. 확장된 자료를 기반으로 유황분석을 통해 저수량을 산정하였다.
본 연구는 유역별로 홍수 피해에 영향을 미치는 항목을 정량적이고 효과적으로 평가하는데 목표를 두었다. 수자원장기종합계획(MOCT, 2001)에서는 홍수 취약성을 나타내는 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage, PFD)을 개발하였지만 단순한 그룹화에 그치고 있으며 각 항목에 대한 세밀한 평가를 바탕으로 치수 계획에 대한 지침을 제시하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 한강 유역에 대상으로 수자원장기종합계획에서 적용한 방법(기존 방법)과 실제 홍수위험지역 및 자료에 기반한 개선(안)에 따른 홍수피해잠재능을 이용하여 다년도(2009~2014년) 분석을 수행한 후, 현재 방식의 그룹화가 아닌 잠재성 및 위험성을 구성하는 세부 항목의 경향성(변화 추이)에 주목하여 비교 분석하였다. 그 결과, 기존 및 개선(안)에 대한 정확한 평가를 할 수 있었으며, 그에 따라 취약 순위를 도출할 수 있었지만 기존 방법은 실제 유역 경향과는 상이한 결과가 도출되었다. 따라서, 유역내의 홍수취약성 세부 항목 평가를 위해서는 과거 이력과 유역 특성을 제대로 반영한 개선(안)의 홍수피해잠재능이 보다 더 타당한 것으로 판단되며, 이를 참고한 치수 계획을 수립하여 홍수 피해를 사전에 방지하는 것이 합리적이라 생각된다.
Potential maximum soil moisture retention (S) is a dominant parameter in the Soil Conservation Service (SCS; now called the USDA Natural Resources Conservation Service (NRCS)) runoff Curve Number (CN) method commonly used in hydrologic modeling for event-based flood forecasting (SCS, 1985). Physically, S represents the depth [L] soil could store water through infiltration. The depth of soil moisture retention will vary depending on infiltration from previous rainfall events; an adjustment is usually made using a factor for Antecedent Moisture Conditions (AMCs). Application of the method for continuous simulation of multiple storms has typically involved updating the AMC and S. However, these studies have focused on a time step where S is allowed to vary at daily or longer time scales. While useful for hydrologic events that span multiple days, this temporal resolution is too coarse for short-term applications such as flash flood events. In this study, an approach for deriving a time-variable potential maximum soil moisture retention curve (S-curve) at hourly time-scales is presented. The methodology is applied to the Napa River basin, California. Rainfall events from 2011 to 2012 are used for estimating the event-based S. As a result, we derive an S-curve which is classified into three sections depending on the recovery rate of S for soil moisture conditions ranging from 1) dry, 2) transitional from dry to wet, and 3) wet. The first section is described as gradually increasing recovering S (0.97 mm/hr or 23.28 mm/day), the second section is described as steeply recovering S (2.11 mm/hr or 50.64 mm/day) and the third section is described as gradually decreasing recovery (0.34 mm/hr or 8.16 mm/day). Using the S-curve, we can estimate the hourly change of soil moisture content according to the time duration after rainfall cessation, which is then used to estimate direct runoff for a continuous simulation for flood forecasting.
본 연구에서는 한강 권역의 포함된 65개 지자체를 대상으로 5년간 월별 물이용량 자료를 수집, 분석하여 월 단위의 대표적인 생공용수 물이용 패턴을 도출하고, 물수급 네트워크 모델(MODSIM)과 기초자료를 이용하여 물이용 패턴을 반영함에 따른 유역 내 발생 가능한 물부족량의 차이를 비교하였다. 분석 결과, 특정 시기별 물이용 주기성을 파악하고, 월별 일정 비율 대비-3.120%~+4.322%의 증감 폭이 나타남을 확인하였다. 이를 물수급 모델에 적용할 경우, 28개 중권역 중 17개 유역에서 물부족량의 변화가 나타났고, 연간 동일한 수요량임에도 불구하고, 시기별 수요량의 비율을 적용함에 따라 최대 생공용수 부족량은 기존대비 약 8.0% 수준으로 감소할 것으로 분석되었다. 장래 기후변화, 사회적, 지역적 특성이 반영된 물이용 패턴에 대한 예측 연구와 연계한다면, 더욱 현실감 있는 물수급 전망과 신뢰도 높은 국가수자원계획 수립이 가능할 것이라고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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