• 상하수도학회지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.679-687
• /
• 2013

Although stable and safe drinking water supply to the customers is a basic function of multi-regional water supply systems in Korea, most systems have their vulnerabilities in emergency time due to the branch-type. Application of connections from the other water supply system can provide a solutions for these tentative problems. This paper describes reduction planning of water supply accidents that can minimize a service interruption to customers in multi-regional water supply system by connecting pipe lines between local water supply systems in Mokpo city areas. The result of this study shows that Juam dam multi-regional water supply systems can cover all of the water shortage in southern parts of Jeonnam multi-regional water supply systems by transmitting water through connected pipes between local networks. This can be effective to supply water interactively in various contingencies, when a pipe line accident occurs in southern area of Jeonnam multi-regional water supply systems. On the contrary, southern area of Jeonnam multi-regional water supply systems can cover 99.5 %($62,500m^3/day$) of the water shortage of Juam dam multi-regional water supply systems when service interruptions caused by various pipe accidents occur in the system.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제52권11호
• /
• pp.2678-2685
• /
• 2020

The pipe bends and elbows in nuclear power plants (NPPs) are vulnerable to degradation mechanisms and can cause wall-thinning defects. As it is difficult to detect both the defects generated inside the wall-thinned pipes and the preliminary signs, the wall-thinning defects should be accurately estimated to maintain the integrity of NPPs. This paper proposes a deep fuzzy neural network (DFNN) method and estimates the collapse moment of wall-thinned pipe bends and elbows. The proposed model has a simplified structure in which the fuzzy neural network module is repeatedly connected, and it is optimized using the least squares method and genetic algorithm. Numerical data obtained through simulations on the pipe bends and elbows with extrados, intrados, and crown defects were applied to the DFNN model to estimate the collapse moment. The acquired databases were divided into training, optimization, and test datasets and used to train and verify the estimation model. Consequently, the relative root mean square (RMS) errors of the estimated collapse moment at all the defect locations were within 0.25% for the test data. Such a low RMS error indicates that the DFNN model is accurate in estimating the collapse moment for wall-thinned pipe bends and elbows.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제51권2호
• /
• pp.121-129
• /
• 2018

도시 지역의 불투수층에 내린 강우는 지표면을 따라 흐르다가 대부분 우수관으로 유입되어 유역에서 배출된다. 그러므로 도시 우수관의 설계빈도를 결정하고 설계홍수량을 결정하는 일은 도시 홍수 저감을 위한 구조적인 대책 중 가장 우선적으로 고려되어야 하고, 또 가장 중요한 대책이기도 하다. 그러나 최근 들어 기후변화 등으로 인해 짧은 시간에 큰 강우강도의 호우가 발생하는 일이 잦아지고 있다. 이런 형태의 호우는 불투수면이 많은 도시 지역에서 갑작스럽게 유출량을 증가시켜 증가된 유출량이 일시에 우수관으로 유입되지 못하고 일시적이고 국부적인 홍수를 야기하기도 한다. 그러므로 도심지의 홍수 저감을 위해 우수관망의 적절한 설계가 매우 중요하다. 그러나 무한정 큰 관경의 우수관을 건설하는 것은 경제적으로 타당한 방법이 될 수 없으므로, 적절한 크기의 우수관을 설계하고 유출해석의 신뢰도를 높이기 위한 노력이 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 과거 홍수피해가 빈번히 발생했던 도시유역들 중 유역면적과 우수관망의 구조가 다른 4개의 도시를 서울과 부산지역에 선정하여 다양한 강우에 따른 유출해석을 실시하였다. 서울과 부산 기상관측소의 과거 호우 자료에 대한 EPA-SWMM 모형에서의 유출해석 결과, 첨두강우량의 변화에 따른 첨두유출량의 변화를 선형회귀모형으로 분석하였다. 회귀모형의 결정계수와 95% 신뢰구간 및 변동계수를 비교하고, 수계밀도 개념을 적용하여 첨두유출량의 변화를 해석한 결과, 우수관망이 조밀하게 건설되어 수계밀도가 높을수록 증가된 첨두강우량에 따라 함께 증가하는 첨두유출량의 예측이 상대적으로 정확하게 가능함을 확인하였다. 이는 수계밀도가 높을수록 유출응답이 빨라지고 국부적인 우수관의 통수능 부족으로 발생하는 침수의 발생 가능성이 낮아지기 때문인 것으로 보이며, 갑작스러운 강우에 대한 대응이 수월함을 의미한다. 이러한 우수관의 구조적인 특성에 따른 유출 응답 속도를 고려하여 우수관을 설계한다면, 보다 효율적인 우수관 설계가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권8호
• /
• pp.589-597
• /
• 2021

본 논문에서는 부식깊이의 실측 데이터를 통해 부식깊이 예측식을 수립하고 상수관망의 노후도 및 안전도 등을 결정할 수 있는 운영인자를 수립하여 실제 관망에 적용하였다. 신뢰성해석과 운영인자 분석을 통해 노후도를 비교·분석 하였다. 신뢰성해석결과 가덕의 직경 200 mm 관의 경우 시간이 경과함에 따라 4.36%, 6.18%, 8.23%로 증가하는 것으로 나타났고 남이의 직경 200 mm 관의 경우 시간이 경과함에 따라 7.35%, 9.51%, 12.99%로 증가하는 것으로 나타났다. 운영인자를 결정하여 방사형 차트 면적을 통해 노후도를 비교한 결과 가덕은 1.009, 남이는 1.174로 남이 지역이 노후도가 큰 것으로 나타났다. 신뢰성해석과 운영인자를 통해 교체 우선순위를 결정할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제42권7호
• /
• pp.525-535
• /
• 2009

본 연구에서는 상수관망에서 개별적으로 노후도가 심하여 개량이 필요한 구간을 보다 정확하게 구분하기 위해 새로운 개별관로 정의 방법이 개발되었다. 적절한 관로 최소구성성분 길이를 결정하기 위하여 여러 가지 관로 최소구성성분 길이에 대한 평균 누적파손횟수경사선의 분산값을 비교하여 가장 큰 분산값을 나타내는 관로 최소구성성분 길이인 4 m 를 연구대상 지역의 상수관망에 적용하였으며 관로 ID는 39개로 구분되어졌다. 관로의 경제적 최적교체 시기는 한계파손율과 관로의 파손경향모형을 이용하여 결정되었는데, 각 관로 ID에 대하여 관로의 선형적 파손경향, 지수적 파손경향 또는 선형과 지수형 사이에 있는 파손경향 모두에 적용될 수 있는 General Pipe Break Prediction Model(Park and Loganathan, 2002)과 수정된 시간척도를 이용한 ROCOF(Park et al., 2007)를 적용하여 연구대상 상수관망의 최적교체시기를 산정 및 분석하였다. ROCOF 모형화 과정에서 대수-선형과 와이블 ROCOF를 적용 후 최대로그우도 추정값을 비교하여 최대로그우도가 큰 값을 가지는 ROCOF를 각 관로 ID의 ROCOF로 사용하였다. 관로파손으로 인한 사회적 비용이 관로의 최적교체시기에 미치는 영향도 분석되었다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제53권12호
• /
• pp.4060-4066
• /
• 2021

Flow-accelerated corrosion (FAC) of carbon steel piping is a significant problem in nuclear power plants. The basic process of FAC is currently understood relatively well; however, the accuracy of prediction models of the wall-thinning rate under an FAC environment is not reliable. Herein, we propose a methodology to construct pipe wall-thinning rate prediction models using artificial neural networks and a convolutional neural network, which is confined to a straight pipe without geometric changes. Furthermore, a methodology to generate training data is proposed to efficiently train the neural network for the development of a machine learning-based FAC prediction model. Consequently, it is concluded that machine learning can be used to construct pipe wall thinning rate prediction models and optimize the number of training datasets for training the machine learning algorithm. The proposed methodology can be applied to efficiently generate a large dataset from an FAC test to develop a wall thinning rate prediction model for a real situation.

• 한국화재소방학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.1-11
• /
• 2007

본 연구에서는 할론 1301 및 이산화탄소를 비롯한 가스계소화설비의 성능을 시험하고 평가하기 위한 가장 중요한 핵심 요소인 배관내 약제비율, 관경비 등 소화성능에 영향을 미치는 가스계소화설비의 제한사항 및 성능확보에 필요한 요소에 대하여 연구하였다. 또한 본 연구에서는 관련 국내외 기준 분석 및 국내 가스계소화설비의 성능평가에 관한 인정기준(KFIS 002)에 따른 시스템 성능시험을 실시하고 결과를 비교 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.27-37
• /
• 2021

본 논문에서는 관로를 자동으로 검출하는 지하 관로 자동 탐색 시스템을 제안한다. 시간에 따른 지반변화, 관로 시공 불일치 등 여러 가지 요인으로 실제 관로의 위치가 지하 관로 도면과 일치하지 않는다. 이로 인하여 굴착공사나 관로 노후화에 의한 여러 사고가 발생한다. 사고를 방지하기 위해 GPR(지표 투과 레이더, Ground Penetrating Radar) 탐사를 통해 지하시설물을 찾아내는 작업이 이루어지고 있지만, 분석을 담당할 수 있는 전문가의 수가 부족하다. GPR 데이터는 매우 방대하며 분석과정에도 오랜 시간이 걸리기 때문이다. 이에 본 논문에서는 3D GPR 데이터를 자동으로 분석하기 위해 딥 러닝 기술인 3D 이미지 분할을 사용하고, 이에 적합한 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 또한 GPR 데이터 특성에 맞는 데이터 증강 기법, 데이터 전처리 모듈을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템은 F1 Score 40.4%의 성능을 보였으며 이를 통해 이미지 분할을 이용한 관로 분석의 가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(1)
• /
• pp.221-222
• /
• 2005

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(1)
• /
• pp.285-286
• /
• 2005