농어촌지역의 수자원시스템은 크게 두부분으로 구성된다. 그하나는 저수지, 양수장, 보 등의 농어천용수 공급시스템이고, 또 다른 하나는 농어촌지역내의 생활용수, 농업용수, 공업용구, 수산용수, 환경용수 등의 농어촌용수 수요시스템이다. 농어촌용수 수자원시스템의 개발계획은 농어촌유역만이 지니고 있는 복자반 요소들을 모두 고려하여야 하는 매우 어려운 작업이며, 합리적인 계획을 위한 조사와 분석 또한 상당한 양의 지형공간분석이 요구된다. 지리정보시스템은 계획에 필요한 지형자료를 입력하고 저수지 적지, 토지이용등의 계획을 수립할 수 있는 강력하고 효율적인 수단으로 판단되며, 입력된 모든 자료들은 쉽게 관리 및 갱신할 수 있다. 본 연구는 전남 곡성군을 대상으로 농어촌용수 수자원시스템 개발계획을 위한 지리정보시스템의 구축을 목적으로 한다. 기본도는 등고, 도로, 수계, 행정경계의 4개 층으로 구성하며, 개발계획을 위한 주제도는 농어촌용수구역, 저수지유역, 관개지구, 경지정리지구 등의 11개 층으로 구성하였다.
The river water heat source heat pump has the advantage in the performance compared to air source heat pump. Although its better performance, the large temperature difference between load and source makes system performance worse by nature. In this study, 2-stage compression is considered as the solution of this problem. Generally, heat pump is designed for maximum capacity rate, but it actually operates at part load condition in many cases. Therefore, an information on the part-load character is very important in view of the system overall performance. In this study, part-load performance tests of a R134a 2-stage compression heat pump were carried out over the river water and supply heating water temperature changes. The experimental results show that the system performance is influenced by the part load rates, river water temperature, load temperature, etc.
The river water heat source heat pump has the advantage in the performance compared to air source heat pump. In this study, an experimental study on a 2-stage heat pump, which is designed to utilize a river water heat source, were carried out. Generally, a heat pump is designed for maximum capacity rate, but it actually operates at part load condition in most cases. Therefore, an information on the part-load characteristic is very important in view of the system overall performance. In this study, part-load performance tests of a R134a 2-stage compression heat pump were carried out over the river water and supply heating water temperature changes.
최근 기후변화가 심화됨에 따라 가뭄으로 유발되는 피해가 증가하고 있다. 현재 국내의 가뭄 강도를 결정하기 위해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 기준으로 분류를 수행하고 있다. 현재 국내에서는 최근 6개월 동안의 누적강수량을 기준(SPI-6)으로 관심, 주의, 경계, 심각의 기상학적 가뭄의 강도를 분류하고 있다. 그러나 강수량만을 기초자료로 활용하기 때문에 가뭄 강도를 분류하는 데 한계가 있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 SPI에 따른 국내 기상학적 가뭄 예・경보 기준의 한계점을 극복하고자 국가가뭄정보포털(National Drought Information Portal, NDIP)에서 제공하는 비상급수 피해자료를 수집하여 가뭄의 강도를 분류하였다. 그리고 SPI의 인자인 강수량과 증발산량 산정에 사용되는 인자인 온도, 습도 등을 min-max 정규화로 지수화한 후 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 기반으로 각 인자들에 대한 계수를 산정하였다. 비상급수에 따른 가뭄의 강도를 분류하여 종속변수로 활용하고, GA에 의한 각 기상인자들의 계수를 활용하여 새로운 가뭄 강도 분류 지수(Drought Severity Classification Index, DSCI)를 도출하고자 하였다. DSCI를 도출한 후 누적분포함수를 활용하여 분위별 경계를 강도 단계 분류 기준으로 제시하였다. 본 연구에서 제시한 DSCI를 활용하면 기존 SPI보다 가뭄 강도를 정확하게 분류할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 물 공급량 예측을 위한 다양한 알고리즘 적용에 있어서 데이터 마이닝의 효용성을 검토하고자 하였다. 물 공급분야에 있어서, 물 이용 지역의 특성에 따라 공급량과 이용 시간이 매우 상이한 특성을 나타낸다. 물 이용 지역은 주택지역, 상업지역, 산업단지지역 등 다양한 형태로 분류할 수 있고, 이에 따라 물 이용 시간의 상이함에 따른 물 공급패턴이 일정하지 않게 된다. 특히, 주택지역과 상업지역이 복합적으로 이루어진 경우, 물 이용 단위인 블록 단위에서의 물 특성이 불규칙적인 패턴을 나타낸다. 따라서, 각 블록 단위 특성에 적합한 물 이용량을 예측하여 효율적 물 공급 방안을 마련할 필요가 있다. 또한, 물 이용량 데이터 중 이상 데이타 감지와 이상 데이터 보정을 통하여 물 이용량 예측의 정확도가 향상된다. 따라서, 블록 단위의 물 이용량에 대한 원시데이타의 효율적인 데이터 마이닝 방안이 요구된다. 본 연구에서는 물 공급지역의 특성에 따른 물 공급 패턴을 분석하고, 이에 적합한 데이터 마이닝 기법을 제시하고 비교 분석하였다. 제안된 데이터 마이닝 기법은 딥러닝 예측모델을 적용하여 적합성을 검증하고, 이를 물 공급량 예측알고리즘에 폭넓게 활용될 수 있음을 확인하였다.
수돗물 생산·공급의 안정성을 확보하기 위하여 AI 기반 복합센서를 실증지인 정수장에 적용하기 전에 사전검증할 수 있는 시스템을 구축하였으며, 2019년 12월부터 2021년 12월까지 약 2년간의 고령정수장 생활용수의 약품투입량 관련된 데이터를 수집·분석하여 약품투입량 예측모델을 개발하고자 하였다. 이상치 제거와 파생변수 생성 등 데이터 전처리를 통해 각 Tag의 이상치를 제거하고 1분 주기 데이터를 60분 구간 평균 데이터로 주기를 설정하고 PLS 모형을 사용하여 모델을 학습시켰으며, 각 모델들의 예측 정도를 비교·검증하였다.
최근에 준공된 디큐브시티는 사무용, 상업용, 숙박용 및 관람집회용 등 4개의 시설이 공존하는 복합건물이다. 이 건물에는 필요로 하는 전기와 증기, 온수 및 냉수를 공급하기 위해 구역형 에너지공급시스템(Community energy supply system)이 설치되었다. 다양한 건물설비를 효과적으로 운영하기 위해 건물에너지관리시스템(Building energy management system)의 설치를 검토하고 있다. 본 연구에서는 3개의 열병합발전시스템을 비롯하여 7대의 증기보일러, 2대의 중온수보일러와 2대의 흡수식냉동기 및 4대의 터보냉동기 등으로 구성되는 구역형 에너지공급시스템의 최적 운전 및 설계방법을 검토하였다. 결과로서 에너지 수요변화에 따른 구역형 에너지공급시스템의 최적 운전방법과 계절적 운전조건의 변화가 시스템의 경제성에 미치는 영향을 규명하였다. 또 시설별 규모에 따라 결정되는 에너지 수요가 건물 전체의 에너지 소비에 미치는 영향도 분석하였다.
최근 국내 외 수자원 정책의 방향은 전통적인 이 치수 부문과 함께 삶의 질을 향상을 위해 지속가능한 물 관리에 대한 필요가 강조되면서 수자원 정보의 수집, 관리 및 제공의 중요성이 증대되고 있다. 과거 수자원 정보는 제공하고자 하는 목적을 이미 정하고 거기에 맞도록 데이터를 효과적으로 분석하는 기술에 초점이 맞추어져 있었다. 그러나 최근에는 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터를 연계함으로써 새로운 가치를 도출할 수 있는 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 부각되면서 수자원 정보에도 변화를 가져오고 있다. 이에 본 논문에서는 수자원 정보 관리의 패러다임 변화에 능동적으로 대처하고, 수자원 정보의 효율적인 관리 및 이용을 위해 수자원 분야에서 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅의 적용 방안을 검토 및 제언하고자 하였다. 국내외 수자원 정보 관리의 현황과 방향을 살펴보고, 빅 데이터의 3대 요소인 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)과 함께 추가적으로 언급되고 있는 정확성(Veracity), 가치(Value)개념을 연계하였다. 그리고 클라우드 컴퓨팅을 통해 증가하는 수자원 관련 빅 데이터와 수요자의 변화에 대해 신속하고 유연한 대처방안에 대하여 논의하였다. 앞으로의 수자원 정보 관리는 정보의 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety) 등의 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅 적용을 통한 인명과 재산의 보호 등 공공의 목적, 물 관리 및 재난의 예방과 대응에 필요한 정확한(Veracity) 정보의 생산, 그리고 다른 분야와의 융합 등에 적극적으로 활용함으로써 수자원 정보의 가치(Value)를 높이는 방행으로 나아가야 한다.
임진강 상류 북한지역에 위치한 황강댐은 약 3억 5천만m3 규모의 저수지를 가지고 있으며, 하류로의 발전방류 이후 방류량 일부를 도수하여 예성강 유역의 생활, 공업, 농업용수를 공급하고 있는 것으로 알려져 있다. 이와 같은 황강댐의 유역변경식 용수공급으로 인해 임진강 하류로 흘러내려 오는 유량이 감소하여 우리나라의 용수공급, 하천유지유량, 수질 및 생태환경에 부정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 남북접경지역의 특성상 수문자료의 공유가 원활하지 못하고 황강댐의 운영방식을 알 수가 없으므로 하류부 남한측 지역의 피해위험이 상존하고 있다. 이에 본 연구에서는 광학 원격탐사 영상을 기반으로 보정된 수문모형과 물수지 분석을 통해 장기유출 개념의 월별 도 수량을 산정하였다. 2019년 1월부터 2021년 9월까지의 물수지 분석결과 황강댐의 평균 도수량은 29.2m3/s로서 이는 연간 9.22억 톤에 해당하는 수자원 양이며, 황강댐에 유입되는 연평균 유입량인 20.2억 톤 중 45.6%를 차지한다.
금융시장에서 옵션과 같은 파생상품의 가격 결정에 이용되는 옵션가격결정모델의 기본개념이 비금융 사업의 옵션가치 평가에 이용되고 있다. 본 논문에서는 실물옵션이라 불리는 이들 비금융 사업 옵션의 특성을 살펴보고, 실물옵션가치평가기법이 수자원 공급 사업의 경제성 평가에 이용되는 방안을 검토해 보고자 하였다. 수자원 공급 사업이 일반적으로 대규모 투자비용이 소요되고, 사업 기간이 긴 이유로 말미암아 경영상의 유연성이 요구되며, 미래의 수익과 비용 흐름이 불확실하다는 것을 고려할 때, 실물옵션가치평가기법은 운영 옵션의 가치를 평가하고, 이를 수자원 공급 사업의 가치 평가 과정에 포함시키므로써, 기존 현금흐름할인법의 단점을 보안할 수 있는 경제적 가치 평가 기법으로 이용될 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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