상수관망 시스템은 다수의 이용자에게 용수를 공급하기 위한 사회기반시설물로써, 적절한 수압을 유지하고 안정적으로 용수를 공급할 수 있어야 한다. 따라서 안정적인 설계와 효율적인 운영을 위해서는 상수관망 시스템의 용수 공급능력을 정량적으로 파악하는 것이 중요하다. 이러한 노력의 일환으로 상수관망 시스템 내 에너지 거동을 통해 신뢰도를 정량화한 신뢰도 지수가 다양한 방법으로 개발되어 왔다. 대부분의 신뢰도 지수는 공통적으로 절점에서의 최소요구수두 및 초과수두의 형태로 공급된 에너지를 기반으로 산정되며, 일부 지수의 경우 상수관망에 공급된 총 에너지 또는 용수 공급과정에서 손실된 에너지를 추가적으로 고려하여 산정된다. 본 연구에서는 상수관망의 용수 공급 과정에 따른 에너지 구성 요소를 소개하였으며 기존에 개발된 몇 가지 신뢰도 지수를 대상으로, 상수관망의 공급부하 상황을 고려한 시나리오 분석을 통해 신뢰도 지수의 적용성을 알아보고자 하였다. 또한, 각 절점 별 지수값을 도시함으로써, 상수관망 내 신뢰도의 공간적 분포를 나타내어 분석함으로써 보다 확장된 시스템 신뢰도 지수의 활용방안을 제시하였다.
수질 인자들은 다양하고 관계가 복잡하여 수질 변화를 예측하는데 많은 어려움이 있다. 따라서 입력과 출력이 비교적 용이하고 비선형 예측에 적합한 신경망 모형을 이용하여 금강유역 공주지점의 DO, BOD, TN에 대한 월수질 예측을 수행하고 ARIMA 모형과 비교하여 적용 가능성을 검토하였다. 사용된 신경망 모형은 학습을 위해 BP(Back Propagation) 알고리즘을 적용하였으며 학습을 향상시키기 위한 모멘트-적응학습율(Moment-Adaptive learming rate) 방법을 이용한 MANN 모형, 레번버그-마쿼트(Levenberg-Marquardt) 방법을 이 용한 LMNN 모형, 그리고 정성적인 판단인자를 첨가하여 정량적인 월 수질 자료와 분별, 학습하 도록 은닉층을 분리한 MNN 모형으로 구분하였다. 대체로 신경망 모형의 예측치가 실측치에 근사한 결과를 보였으며, 은닉층을 분리한 MNN 모형이 가장 우수한 결과를 보였다.
Considering pollution source is transferred by discharge, it is very important to analyze the correlation between discharge and water quality. And temperature also influent to the water quality. In this paper, it is used water quality data that was measured DO (Dissolved Oxygen), TOC (Total Organic Carbon), TN (Total Nitrogen), TP (Total Phosphorus) at Dalchun real time monitoring stations in Namhan river. These characteristics were analyzed with the water quality of rainy and nonrainy periods. Input data of the water quality forecasting models that they were constructed by neural network and neuro-fuzzy was chosen as the reasonable data, and water quality forecasting models were applied. LMNN (Levenberg-Marquardt Neural Network), MDNN (MoDular Neural Network), and ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) models have achieved the highest overall accuracy of TOC data. LMNN and MDNN model which are applied for DO, TN, TP forecasting shows better results than ANFIS. MDNN model shows the lowest estimation error when using daily time, which is qualitative data trained with quantitative data. If some data has periodical properties, it seems effective using qualitative data to forecast.
Coagulant feeding control is very important in the water treatment process. Coagulant feeding is related to the raw water quality such as turbidity, alkalinity, water temperature, pH and so on. However, since the process of chemical reaction has not been clarified so far, coagulant dosing rate has been decided by jar-test. In order to overcome the difficulty mentioned above, Fuzzy Neural Network to fuse fuzzy logic and neural network was proposed, and the scheme was applied to the automatic determination of coagulant dosing rate. This algorithm can automatically identify the if-then rules, tune the membership functions by utilizing expert's experimental data. The proposed scheme is evaluated by computer simulation and interfaced with coagulant feeder operated by magnetic flowmeter, control valve and PLC. It is shown that coagulant feeding according to real time sensing of water quality is very effective.
이웃한 상수도시스템의 공급 가능지역이 중첩될 경우, 이들 시스템을 연계함으로써 경제성과 수질 조건을 만족시키는 조건별 용수공급체계를 구축하는 것이 필요하다. 용수수요 조건별 경제적 급수구역과 최적 펌프운영율을 산정하기 위하여 관망수리해석 모형(EPAnet)과 네트워크 최적화모형(KModSim)을 연계 하는 최적 네트워크모형을 개발하였다. 개발된 최적 네트워크 모형을 사등가압장, 구천댐 그리고 연초댐의 3개 상수원이 존재하는 거제지역 상수도시스템에 적용하고 2007년 운영 결과와 비교하는 방법으로 모형을 검정하였다. 최적 네트워크 모형의 적용성을 검토하기 위하여, 2011년 용수자료를 이용하여경제적급수구역변경에따른펌프운영및 수질의 적정성을평가 하였다. 평가결과본 모형은 수량, 경제성 그리고 수질을 모두 만족하는 최적해를 구하는 것으로 나타나 송배수계통간의 최적 설계 혹은 최적연계운영율을 구하기 위한 모형으로 활용이 가능하다.
농촌지역의 복잡한 물관리 체계를 정립하고 효율적인 용수관리를 위해서는 하천과 농업용 수리시설물의 연계를 통한 관개시스템의 네트워크 모델링이 필요하다. 본 연구에서는 수자원분야의 지리정보데이터를 다루도록 개발된 ArcHydro Model을 한국농촌공사에서 개발한 농촌용수수요공급량산정시스템 (AWDS: Agricultural Water Demand & Supply Estimation System)과 연계하여 안성천유역내에 위치하는 "안고"농촌용수구역을 대상으로 네트워크 모델링을 구현하였다. ArcHydro Model을 이용하여 유역내의 24개의 저수지, 18개의 양수장, 28개의 취입보 등 총 70개의 수리시설물의 공간객체와 하천망간의 연관성을 부여하여 상호간의 위상관계를 가지도록 네트워크 모델링을 하였다. 또한 농촌용수수요공급량산정시스템에 대한 텍스트 결과를 ArcHydro Model을 통하여 수리시설물의 공간위치를 가시적으로 표현함으로서 특정 시설물의 위치파악이 쉽고, 순차적인 물수지의 체계를 이해하기 쉽도록 ArcGIS의 시스템에 메뉴를 추가하여 개발하였다.
Planning support systems(PSS) add more advanced spatial analysis functions than Geographic information systems(GIS) and intertemporal functions to the functions of spatial decision support systems(SDSS). This paper reports the continuing development of a PSS providing a framework that facilitates urban planners and civil engineers in conducting coherent deliberations about planning, design and operation & maintenance(O&M) of water-distribution networks for urban growth management. The PSS using dynamic optimization model, modeling-to-generate-alternatives, value engineering(VE) and life-cycle cost(LCC) can generate network alternatives in consideration of initial cost and O&H cost. Users can define alternatives by the direct manipulation of networks or by the manipulation of parameters in the models. The water-distribution network analysis model evaluates the performance of the user-defined alternatives. The PSS can be extended to include the functions of generating sewer network alternatives, combining water-distribution and sewer networks, eventually the function of planning, design and O&H of housing sites. Capacity expansion by the dynamic water-distribution network optimization model using MINLP includes three advantages over capacity expansion using optimal control theory(Kim and Hopkins 1996): 1) finds expansion alternatives including future capacity expansion times, sizes, locations, and pipe types of a water-distribution network provided, 2) has the capabilities to do the capacity expansion of each link spatially and intertemporally, and 3) requires less interaction between models. The modeling using MINLP is limited in addressing the relationship between cost, price, and demand, which the optimal control approach can consider. Strictly speaking, the construction and O&M costs of water-distribution networks influence the price charged for the served water, which in turn influence the. This limitation can be justified in rather small area because price per unit water in the area must be same as that of neighboring area, i.e., the price is determined administratively. Planners and engineers can put emphasis on capacity expansion without consideration of the relationship between cost, price, and demand.
Many studies have been carried out to investigate the important factors in calculating the realistic entropy amount of water distribution networks, but none of them have considered both mechanical and hydraulic characteristics of the networks. Also, the entropy difference in various networks has not been calculated exactly. Therefore, this study suggested a modified entropy function to calculate the informational entropy of water distribution networks so that the order of demand nodes and entropy difference among various networks could be calculated by taking into account both mechanical and hydraulic characteristics of the network. This modification was performed through defining a coefficient in the entropy function as the amount of outflow at each node to all dissipated power in the network. Hence, a more realistic method for calculating entropy was presented by considering both mechanical and hydraulic characteristics of network while keeping simplicity. The efficiency of the suggested method was evaluated by calculating the entropy of some sample water networks using the modified function.
The purpose of this study is quantitative analysis of the effects of the interactions between stream network and hillslope to hydrologic response functions. To this end general formulation of hydrologic response function is performed based on width function and grid framework. Target basins are Ipyeong and Tanbu basins. From the results of width function estimation even similar sized and closely located basins could have very different hydrologic response function. It is found out that the interactions between stream network and hillslope are essential factors of rainfall-runoff processes because their difference can make the hydrologic response function with positive skewness. The change of velocities of stream network and hillslope might influence the magnitude of peak but time to peak tends to more sensitively respond to velocities of stream network. Lag time of basin would be the result of complex interaction between drainage structures and dynamic properties of river basin.
Irrigation facilities are spread over demand area in a low density and exposed in the field requiring efficient operation and maintenance. Thus, it could be more efficient to manage an irrigation system when it is with wireless sensor network (WSN) using RFID (Radio Frequency Identification) application. A WSN, a kind of ubiquitous sensor network composed of wireless network, RFID and database management system was developed for agricultural water management in terms of operational status and maintenance requirements. Identification code for RFID tag was designed and an application for RFID reader was developed for field data collection, and a database management system was constructed for managing irrigation facility attributes. The system was installed in I-dong irrigation districts in Gyounggi-province, Korea and the operated results showed the applicability of the WSN for agricultural water management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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