최근의 상수관망의 안전도 확보, 부가적 용수공급로 확보, 그리고 관(管)내 배수를 위한 부분적인 상수관망의 격리문제가 대두 되면서 이를 위한 밸브역할의 중요성이 인식되고 있다. 기본적인 상수관망에서의 밸브역할은 물의 흐름과 압력조절 그리고 관 파괴와 오염물 확산시 부분적 관의 격리라고 할 수 있다. 이중 본 논문에서는 관의 격리 기능을 중심으로 밸브를 해석한다. 관의 파괴로 인한 부분적인 상수관망의 격리시에 일반적으로 그 관만이 아닌 주변의 다른 관들도

노후관망의 최적개량 계획수립 시에는 수리학적 타당성을 포함한 다양한 인자들이 복합적으로 고려되어야 하며 모형에 고려할 인자들이 증가할수록 보다 효율적인 최적화 기법의 적용이 필요할 것이다. 그러나, 국내에서는 유전자알고리즘과 같은 보다 효과적인 알고리즘을 이용한 노후관 개량을 위한 의사결정시스템에 대한 연구가 미비한 실정이다. 본 연구의 목적은 최근 국내에서 제안된 ReHS라는 최적화기법을 이용해 기존의 모형에서 고려하지 않은 다양한 인자들을 고려한 상

Atmospheric particulate matters were collected by 8-stage non viable cascade impactor from October 2002 to August at Jeju City. Eight water-soluble ionic components (Na+, NH4+, K+, Ca2+, Mg2+, Cl-, NO3- and SO42-) were analyzed by Ion Chromatography. The concentration of particulate matters and eight water-soluble ionic components were determined to investigate their size distributions. Particulate matters exhibited a tri-modal distribution with peak value around 0.9, 4.0㎛ and 9.5㎛. In summer, the last peak value was lower than other season values likely due to particulate matter scavenged by rain water. Four ionic components (Na+, Ca2+, Mg2+ and Cl-) exhibited a bi-modal distribution in the coarse mode whereas three ionic components (NH4+, K+ and SO42-) in the fine mode, with maximum peak value around 0.9㎛. NO3- was found in both the coarse and the fine mode. The enrichment factor (E.F.) of each ionic components was calculated. Based upon E.F., it is considered that Na+, Cl-, and K+ in coarse paricle mode were delivered form oceanic source, but other components might have other source origins.

본 연구는 설계확률강우량에 대한 다양한 강우의 시간적 분포유형을 시화호 유역에 적용하여 강우분포유형에 따른 유출특성을 비교 분석하였으며 시화호의 저수지 추적을 통하여 저수위에 미치는 강우분포유형의 특성을 분석하였다. 저수지추적시 외조위 조건을 고려하였으며, 저수위를 산정할 수 있는 프로그램(IWSEA)을 개발하였다. 연구결과를 요약하면 저수지 유입 홍수유량은 Mononobe분포식을 적용할 때 제일 크게 나타났고, 최고저수위는 외조위 조건이 소조일 때,

본 연구에서는 상수관망의 신뢰도해석을 위해 수리적 신뢰도와 기계적 신뢰도를 통합적으로 해석할 수 있는 통합신뢰도 해석모형을 개발하였다. 수리적 신뢰도는 불화실성을 가진 변수들에 대하여 적절한 변동계수를 가진 확률 분포형을 적용시켜 임의변수로 고려하였고 기계적 신뢰도는 관망의 각 구성물에 대해 순차적 고장을 발생시켜 각 고장에 대한 영항을 해석하여 신뢰도를 산정하였다. 덕 연구모형을 실제관망에 대한 적용결과 본 모형은 실제관망에 대한 불확실한 요소를 고려

본 연구(II)는 연구(I)에서 제안한 상수관로의 노후도 예측에 근거한 최적 개량 모형을 A시를 대상으로 이를 적용하였다. 노후도 예측 모형은 굴착 및 실험이 필요한 14개 항목과 굴착 및 실험이 필요하지 않은 9개 항목을 구분하여 각각 관의 노후도 등급을 산정하였다. 노후도 예측 모형 적용 결과 항목개수에 따른 등급의 차는 l~2% 이내로 굴착 및 실험을 하지 않고도 노후도 예측이 가능한 것으로 나타났다. 최적 개량 모형은 노후도 항목별 최대 잔존수명

본 연구에서는 상수관의 개량사업을 보다 효율적으로 실시 할 수 있는 방법으로 국내 실정에 적합한 상수관로의 노후도 조사방법을 이용하여 매설된 관의 노후도를 예측 근거한 최적 개량 모형을 제시하였다. 노후도 예측 모형은 확률론적 신경망 이론을 바탕으로 관별 노후도 정도를 5개 등급으로 구분하며 산정된 관별 노후도 등급 및 관경을 바탕으로 최대 잔존수명을 산정하였다. 최적 개량 모형은 관의 유지보수, 갱생, 교체의 시기 및 비용을 산정하는 것으로 최단경로흐

상수관망에서 관로파열을 예측하고 파열영향을 감소시키는 작업은 관망의 신뢰도와 밀접한 관계가 있다. 기존의 상수관망의 설계에서는 관로의 배치 및 각 관로에 대한 수리학적 능력 및 파열에 대한 영향이 고려되지 않았다. 본 연구에서는 도학을 이용하여 상수관망의 기하학적 구성상태에 따른 관로 파열에 대한 영향을 예측하고 영향을 감소시켜 상수관망의 신뢰도를 증가시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 기존의 상수관망은 폐합관로를 이루고 있지만 특정관로가 파열되었을 경우

관망해석 시뮬레이션과 유전자 알고리즘에 기초한 최적화 모형을 이용하여 최소비용의 배수관망을 설계하는 방법론이 개발되었다. 유전자 알고리즘은 추계학적 최적화 기법의 하나로, 비선형적이고 계산량이 많은 관망설계 문제에 적용하기에 적합한 장점을 가지고 있다. 기존의 연구가 대부분 전체 관망의 신설 혹은 기존 관망의 병렬확장에만 적용하던 것에 비해 본 연구에서는 개발된 모형을 수지상(tree-type) 신설관 및 loop형 병렬증설관이 공존하는 시스템에 적용하

상수관망은 상수공급시스템에서 핵심적인 부분이다. 주어진 상수공급시스템에서 배수관망에 대한 비용은 사업전체 비용에 대한 대부분을 차지하고 있다. 관망에 대한 설계과정 중에서 최적화기법을 사용하여 비용을 절감하기 위한 연구가 시도되었다. 주어진 상수관망 시스템의 설계시 고려되는 관경의 결정을 위해 유량해석과 최적화 기법이 연계되어 해석하는 반복기법이 적용되었다. 유량해석을 위해서 선형화기법이 되입되었고 관경의 최적화를 위해서 선형계획법에 기초한 개정 단체법

The Dongbok lake water before and after alum coagulation and activated carbon adsorption were analyzed in terms of organic contents, molecular weight distributuin (MWD), and UV-absorbance. Dissolved organic compounds in the Dongbok lake were fractionated into three molecular size classes by gel permeation chromatography. The fractionation was reasonably successful in isolating compounds with MW>10,000 (Fraction Ⅰ) and those with 3,000MW (Fraction Ⅲ. The bulk of the dissolved carbon was present in compounds of molecular weight in the range of 3,000∼10,000. Alum coagulation preferentially treated molecules of high molecular weight, which has molecules larger than 10,000. The dissolved organic carbon (DOC) removal after activated carbon adsorption was high in the Fraction Ⅱ, Ⅲ. The A_260/DOC ratio after alum and activated carbon treatment was high in the Fraction Ⅰ, Ⅱ. This results suggest that the organics remaining after each treatment has a trihalomethane formation potential

A study was carried out on the distribution of chlorophyll a and water quality in the dry season in Yosuhae bay and adjoining sea, Southern Korea, in July of 1994. Concentration of salinity and phosphate were lower in the outer bay than in the inner bay. While nitrate and silicate were higher in the former than in the latter. We were identified with coastal water of origin from China with the lower salinity in outer bay. The China coastal water was characteristic of high nutrients and phytoplankton biomass, such as chlorophyll a. The principal component analysis (PCA) on the analytical data proved that high density of phytoplankton biomass occurred under the condition of low salinity and high concentration of dissolved inorganic nutrients. It is thought that the thermoharine structure and biological produtions of Yosuhae bay were controlled by the China coastal water in the outer bay.

This study was performed to evaluate the contents of heavy metals in water, sediment and soil of the 7 different sampling points along the West Nakdong river. The results were as follows: the concentrations of Zn, P, Pb, Cd, Mn, Cu and As in the sediment were 197.48, 551.85, 67.01, 2.54, 491.39, 42.95 and 10.52ppm,respectively. The concentrations of Zn, F, Pb, Cd, Mn, Cu and As in the soil was 83.32, 482.89, 17.15, 1.02, 226.02, 26.15 and 7.29ppm, respectively, The concentration ratios of heavy metals in the water to the sediment were 593 - 12700 (Cd >> Cu > Zn > Mn > As > Pb) and that of the water to the soil were 152 - 5100 (Cu > Cd > Zn > Mn > As >Pb). The correlation coefficients of Cu and Pb were high among the water, sediment and soil. Because the accumulation amounts of heavy metal in the sediment were high, the concentration of heavy metals in the sediment was higher than in soil. The correlation coefficient of heavy metals among water, sediment and soil was high (0.79 - 0.95).