하수관망 내 모니터링 지점 선정 기법

• 영문명: Method to Determinate Monitoring Points in Sewer Networks
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 이정호 전환돈 박무종 Lee, Jung-Ho Jun, Hwan-Don Park, Moo-Jong
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』11권3호, 229~236쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2011.06.30

국문 초록

하수관거시스템(sewer system)의 효율적인 관리를 위해서는 관거 내의 유량, 수질, 불명수 및 CSOs (Combined Sewer Overflows) 등에 대한 지속적인 모니터링이 필요하며, 따라서 하수관망에서의 모니터링은 하천 방재 측면에서 매우 중요한 요소이다. 그런데, 하나의 유역 하수관거시스템에서 모든 지점에 대한 모니터링은 예산의 제약으로 인하여 불가능하다. 따라서 모니터링 지점들은 주어진 예산 내에서 최대의 효율적인 자료의 획득이 가능한 지점들로서 선정되어야 한다. 그럼에도 불구하고 모니터링 지점의 선정에 대한 명확한 기준 및 선정된 모니터링 지점에서 획득된 자료에 대한 정량화된 평가 방법에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고 수질 자료의 효율적인 모니터링을 위하여 하수관거시스템 내에서 수질 측정지점의 선정에 대하여 유전자알고리즘을 이용한 최적화 방법을 제시하였다. 제시된 수질측정지점 선정 모형은 엔트로피 방법을 이용하여 지점별 획득 자료에 대하여 정량적으로 평가하며, 수질측정지점의 선정에 따른 수집 자료에 대한 총 엔트로피의 최대화를 목적함수로 한다. 여기서 수집 자료들에 대한 엔트로피 평가는 자료의 변동 특성을 반영하며, 자료의 획득 가능한 범위를 의미한다. 이때 수질의 측정은 유량의 관측과 동일한 지점에서 이루어져야 하므로, 수질측정지점 선정에 대한 제약 조건은 주어진 예산에 따른 유량계 설치 가능 개수로서 이루어졌다.

영문 초록

In order to manage a sewer system effectively, flow conditions such as flux, water quality, Infiltration and Inflow (I/I), Combined Sewer Overflows (CSOs), etc need to be monitored on a regular base. Therefore, in sewer networks, a monitoring is so important to prevent the river disaster. Monitoring all nodes of an entire sewer system is not necessary and cost-prohibitive. Water quality monitoring points that can represent a sewer system should be selected in a economical manner. There is no a standard for the selection of monitoring points and the quantitative analysis of the observed data has not been applied in sewer system. In this study, the entropy method was applied for a sewer network to evaluate and determine the optimal water quality monitoring points using genetic algorithm. The entropy method allows to analyze the observed data for the pattern and magnitude of temporal water quality change. Since water quality measurement usually accompanies with flow measurement, a set of installation locations of flowmeters was chosen as decision variables in this study.

키워드

하수관망 수질모니터링 엔트로피 유전자알고리즘 Sewer networks Water quality monitoring Entropy Genetic algorithm