최근 국내외에서는 수질안정성 향상 및 부지면적 저감을 위해 막여과 공정도입이 활발한 추세이며 특히, 정수처리 분야에서는 정밀여과(Microfiltration) 및 한외여과(Ultrafiltration) 공정이 많이 적용되고 있다. 막여과 공정의 경제성 향상을 위해서는 세정 시점의 예측 및 세정 주기 연장이 매우 중요한 요소이다. 따라서, 본 연구에서는 인공신경망(Artificial neural network)을 활용하여 UF 공정차압(Transmembrane pressure) 예측 모델을 개발하고자 한다. 입력변수로는 유입수 온도, pH, 탁도 등의 일평균값을 이용하였다.

In this study, we implemented landslide distribution of Jeju Island using ANN and GIS, respectively. To do this, we first get the counter line from 1:2,5000 digital map and use this counter line to make the DEM. for the evaluate the land slide susceptibility. Next, we abstracted slop map and aspect map from the DEM and get the land use map using ISODATA classification method from Landsat 7 images. In the computation processes of landslide analysis, we make the class to the soil map, tree diameter map, Isohyet map, geological map and so on. Finally, we applied the ANN method to the landslide one and calculated its weighted values. GIS results can be calculated by using Acrview program and produced Jeju landslide susceptibility map by usign Weighted Overlay method. Based on our results, we found the relatively weak points of landslide ware concentrated to the top of Halla mountains.