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정수처리시설에서의 다파장 침적형 실시간 유기물 센서 적용
박기정 ( Pak Gijung ),김종락 ( Kim Jongrak ),장수현 ( Jang Soohyun ),유광태 ( Yoo Kwangtae ),윤효직 ( Yoon Hyojik ),김성표 ( Kim Sungpyo ) 한국물환경학회 2020 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회 Vol.2020 No.-
도시화와 산업화 및 이상기후의 영향으로 인한 온도증가, 강우패턴의 변화 등으로 인해 상수원으로 유입되는 오염물질의 양과 종류는 지속적으로 증가하고 있으나, 생활수준 향상과 함께 최근 깨끗하고 맛있는 건강한 먹는 물에 대한 국민들의 요구수준은 점점 높아지고 있다. 정수처리공정에서의 유기물질은 소독부산물 발생 및 막 폐색과 관련이 높으므로, 유기물질에 대한 실시간 데이터에 대한 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 정수처리공정에서의 유기물질 농도를 온라인 센서를 이용하여 실시간 측정하고, 효율적이고 안전한 정수처리공정 운영을 위한 빅데이터로 활용하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 정수처리공정에서의 유기물질 농도 실시간 감시를 위한 무시약식 다파장(UV) 침적형(submersible) 센서를 개발하였으며, 센서 내구성 검증을 위한 압력테스트, 표준물질(KHP)을 이용한 실내 실험 평가 및 W-정수처리시설 유입동에 개발 센서를 설치하여 적용성을 평가하였다. 센서의 적용성은 센서 계측 값과 실제 수질항목 분석 값의 상관도 및 상대오차 등을 기준으로 하였다. 적용 결과 수심 30M까지 센서 내구성을 확인하였으며, 표준물질을 이용한 센서값과 분석값의 상관도는 R<sup>2</sup>는 0.999∼0.997을 나타냈으며, W-정수처리시설에서의 83개 실제 시료에 대한 적용성 평가결과 TOC 및 DOC에 대한 R<sup>2</sup>는 각각 0.91, 0.90 이었으며, 상대오차는 8.1% 및 10.0%를 나타냈다. 향후 방해물질, 저탁도 및 고탁도 등에 대한 다양한 영향을 고려하기 위해 지속적으로 현장 적용성 평가를 수행 할 예정이며, UV 센서의 계측 값의 오차 개선을 위한 디지털 필터의 적용 및 알고리즘 개선을 위한 다양한 인공신경망 모델 적용 등을 통해 개발 센서의 현장 적용성을 증가시킬 예정이다.
정수처리시설에서의 다파장 침적형 실시간 유기물 센서 적용
박기정 ( Pak Gijung ),김종락 ( Kim Jongrak ),장수현 ( Jang Soohyun ),유광태 ( Yoo Kwangtae ),윤효직 ( Yoon Hyojik ),김성표 ( Kim Sungpyo ) 한국물환경학회 2020 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회 Vol.2020 No.-
도시화와 산업화 및 이상기후의 영향으로 인한 온도증가, 강우패턴의 변화 등으로 인해 상수원으로 유입되는 오염물질의 양과 종류는 지속적으로 증가하고 있으나, 생활수준 향상과 함께 최근 깨끗하고 맛있는 건강한 먹는 물에 대한 국민들의 요구수준은 점점 높아지고 있다. 정수처리공정에서의 유기물질은 소독부산물 발생 및 막 폐색과 관련이 높으므로, 유기물질에 대한 실시간 데이터에 대한 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 정수처리공정에서의 유기물질 농도를 온라인 센서를 이용하여 실시간 측정하고, 효율적이고 안전한 정수처리공정 운영을 위한 빅데이터로 활용하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 정수처리공정에서의 유기물질 농도 실시간 감시를 위한 무시약식 다파장(UV) 침적형(submersible) 센서를 개발하였으며, 센서 내구성 검증을 위한 압력테스트, 표준물질(KHP)을 이용한 실내 실험 평가 및 W-정수처리시설 유입동에 개발 센서를 설치하여 적용성을 평가하였다. 센서의 적용성은 센서 계측 값과 실제 수질항목 분석 값의 상관도 및 상대오차 등을 기준으로 하였다. 적용 결과 수심 30M까지 센서 내구성을 확인하였으며, 표준물질을 이용한 센서값과 분석값의 상관도는 R<sup>2</sup>는 0.999∼0.997을 나타냈으며, W-정수처리시설에서의 83개 실제 시료에 대한 적용성 평가결과 TOC 및 DOC에 대한 R<sup>2</sup>는 각각 0.91, 0.90 이었으며, 상대오차는 8.1% 및 10.0%를 나타냈다. 향후 방해물질, 저탁도 및 고탁도 등에 대한 다양한 영향을 고려하기 위해 지속적으로 현장 적용성 평가를 수행 할 예정이며, UV 센서의 계측 값의 오차 개선을 위한 디지털 필터의 적용 및 알고리즘 개선을 위한 다양한 인공신경망 모델 적용 등을 통해 개발 센서의 현장 적용성을 증가시킬 예정이다.
정수처리시설에서의 다파장 침적형 실시간 유기물 센서 적용
박기정 ( Pak Gijung ),김종락 ( Kim Jongrak ),장수현 ( Jang Soohyun ),유광태 ( Yoo Kwangtae ),윤효직 ( Yoon Hyojik ),김성표 ( Kim Sungpyo ) 한국물환경학회 2020 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회 Vol.2020 No.-
도시화와 산업화 및 이상기후의 영향으로 인한 온도증가, 강우패턴의 변화 등으로 인해 상수원으로 유입되는 오염물질의 양과 종류는 지속적으로 증가하고 있으나, 생활수준 향상과 함께 최근 깨끗하고 맛있는 건강한 먹는 물에 대한 국민들의 요구수준은 점점 높아지고 있다. 정수처리공정에서의 유기물질은 소독부산물 발생 및 막 폐색과 관련이 높으므로, 유기물질에 대한 실시간 데이터에 대한 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 정수처리공정에서의 유기물질 농도를 온라인 센서를 이용하여 실시간 측정하고, 효율적이고 안전한 정수처리공정 운영을 위한 빅데이터로 활용하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 정수처리공정에서의 유기물질 농도 실시간 감시를 위한 무시약식 다파장(UV) 침적형(submersible) 센서를 개발하였으며, 센서 내구성 검증을 위한 압력테스트, 표준물질(KHP)을 이용한 실내 실험 평가 및 W-정수처리시설 유입동에 개발 센서를 설치하여 적용성을 평가하였다. 센서의 적용성은 센서 계측 값과 실제 수질항목 분석 값의 상관도 및 상대오차 등을 기준으로 하였다. 적용 결과 수심 30M까지 센서 내구성을 확인하였으며, 표준물질을 이용한 센서값과 분석값의 상관도는 R<sup>2</sup>는 0.999∼0.997을 나타냈으며, W-정수처리시설에서의 83개 실제 시료에 대한 적용성 평가결과 TOC 및 DOC에 대한 R<sup>2</sup>는 각각 0.91, 0.90 이었으며, 상대오차는 8.1% 및 10.0%를 나타냈다. 향후 방해물질, 저탁도 및 고탁도 등에 대한 다양한 영향을 고려하기 위해 지속적으로 현장 적용성 평가를 수행 할 예정이며, UV 센서의 계측 값의 오차 개선을 위한 디지털 필터의 적용 및 알고리즘 개선을 위한 다양한 인공신경망 모델 적용 등을 통해 개발 센서의 현장 적용성을 증가시킬 예정이다.
토석류 모니터링 계측자료 신뢰도 향상을 위한 중앙값필터와 칼만필터 적용
김종락(Kim, Jongrack),유광태(You, Kwangtae),장수현(Jang, Suhyun),박기정(Pak, Gijung),이득수(Pak, Gijung) 한국방재학회 2017 한국방재학회논문집 Vol.17 No.1
원격 모니터링 시스템에서 계측되는 자료는 다양한 요인에 의해 이상값 및 잡음을 포함하게 된다. 정확한 분석을 위해서는 계측자료의 신뢰도가 매우 중요하다. 본 연구에서는 계측자료의 신뢰도 확보를 위해 이상값 제거에 개선된 중앙값 필터 알고리즘, 잡음 제거에 칼만필터 알고리즘을 함께 사용할 것을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 현장 계측 자료에 적용한 결과, 잡음과 이상값을 모두 제거하였으며, 채널당 연산 시간이 1밀리초 이하로 매우 빨라 저사양 계측모듈에 쉽게 적용 가능함을 확인하였다. The data measured in the remote monitoring system will contain outlier values and noise due to various factors. Reliability of measured data is important for accurate analysis. In this study, we propose the use of an improved median filtering algorithm to remove outlier data, and Kalman filter algorithm to remove noise. After applying to the field measurement data, the proposed algorithm removed both outlier values and noise, and it was confirmed that the calculation time per channel was significantly low, at less than 1 millisecond, thus it can be easily applied to the low measurement module.