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초록
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상수관망은 중요 사회기반 시설물 중 하나로, 상수관망을 구성하는 수 많은 관을 통해 각 수요지로 물을 공급 및 배분하는 역할을 한다. 수 많은 관들로 구성된 상수관망의 설계는 여러 수리학적 조건을 고려하여 진행되기에 그리 간단한 문제는 아니다. 이에 많은 연구자들이 최적화 기법을 도입하여 상수관망의 설계에 사용을 하고 있다. 본 연구에서는 생애주기 에너지 분석을 통한 최적 관경을 결정하기 위한 모형을 개발하였다. 개발한 모형은 최적 설계를 위해 유전자 알고리즘을 도입하였고, 수리해석을 위해 EPANET2.0을 연동하고 생애주기 동안에 관의 변화를 모의하기 위한 노후도식과 관 파손확률 공식을 적용하였다. 모형은 총 두 곳의 샘플 관망에 적용하였으며, 두 관망에 대한 에너지 기반 최적 설계를 진행하였다. 에너지 최적 관경 조합에 대한 비용을 계산하여 비용 최적 관경 조합과 비교를 하였으며, 이를 통해 에너지 기반 최적 설계가 비용 측면에서도 큰 불이익이 없이 진행될 수 있음을 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, a model is developed based on Life Cycle Energy Analysis (LCEA) method with Genetic Algorithm (GA) to determine optimal diameter of Water Distribution System (WDS). For hydraulic analysis the EPANET2.0 program is linked with developed model, pipe-aging equation and pipe-breakage equat...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 생애주기 에너지 분석은 제조 단계, 유지 및 관리 단계, 그리고 해체 단계 총 세 단계로 진행되며, 각 단계에서 상수관망을 구성하는 각 관에 대한 에너지 소비량을 산정한다. 본 연구에서 개발한 모형의 목적함수는 연간 총 에너지 소비량의 최소화이다. 연간 에너지 소비량은 식 (1)과 같이 각 단계 별로 산정된 에너지 소비량의 총 합을 생애주기로 나눈 것으로 정의한다.
  • 본 연구에서는 생애주기 에너지 분석을 최적화 기법인 유전자 알고리즘과의 연계를 통해 상수관망의 최적 설계프로그램을 제안하였다. 해당 프로그램은 상수관망의 생애주기 동안의 관의 노후 및 파손 같은 변화를 내부적으로 모의할 수 있으며, 수리해석 프로그램인 EPANET2.
  • 개발한 모형은 향후 지속적인 연구를 위해 제안된 기초 모형으로 아직 많은 가정을 포함하고 있다. 이는 현재 국내에서 상수관망의 설계에 대한 여러 정보를 확보하기에는 어려움이 많기 때문이고, 이에 본 연구에서는 적절한 가정을 통해 모형을 구성하였으나 향후 다양한 정보를 통해 모형의 가정에 따른 문제를 해결하기 쉽도록 구축하였다. 하지만 아직 생애주기 기반으로 최적 설계가 활발히 이루어지지 않고 있으며, 기존에 많은 연구들이 최적 설계에 비용을 사용하고 있기에 새로운 개념인 에너지를 통해 상수관망의 설계를 할 수 있다는 점에서 의미가 있는 연구라고 할 수 있다.
  • 상수관망이 많은 관들로 이루어져 있기에, 각 관의 관경을 결정하는 것은 간단한 문제가 아니다. 이에 많은 연구에서는 해당 문제를 해결하기 위해서 LP, Genetic Algorithm, Simulated Annealing Approach, Shuffled Frog Leaping Algorithm, Ant Colony Optimization Algorithm, Harmony Search와 같은 최적화 기법을 도입하여 최적 관경을 결정하고자 했다([1]-[7]). [1]-[7]의 연구뿐만 아니라 다양한 상수관망 최적 설계 연구에서는 공사비 및 유지비와 같은 비용을 최소화하는 목적함수를 사용하였었다.

가설 설정

  • 4에서 볼 수 있듯이 대부분의 관경이 확대된 영향도 있지만, B 관망의 경우 초기 비용에 갱생에 대한 비용이 추가되기 때문이다. 갱생에 대한 비용은 교체 비용의 65%로 가정하여 임의로 사용하였으며 이에 따라 초기 비용에 추가하여 총 비용을 산정하였다. 다만, 총 비용과는 달리 비용을 연간 비용으로 환산할 경우 길어진 생애주기 영향으로 오히려 에너지 최적 설계의 경우 비용 최적 설계에 25%가량 적은 것으로 나타났다.
  • 관의 갱생과 교체는 노후도가 특정 값이 되었을 때 진행하는데, [12]는 갱생의 경우 C값이 90 이하가 되면 실시하고 갱생 후에는 구조적 강도의 불이익을 감안하여 C값이 110으로 회복하는 것으로 가정하였다. 또한 교체의 경우 관의 구조적 강도를 감안하여 두 번의 갱생 후에 C값이 다시 80 이하가 되면 실시하는 것으로 가정하였다.
  • 관의 갱생과 교체는 노후도가 특정 값이 되었을 때 진행하는데, [12]는 갱생의 경우 C값이 90 이하가 되면 실시하고 갱생 후에는 구조적 강도의 불이익을 감안하여 C값이 110으로 회복하는 것으로 가정하였다. 또한 교체의 경우 관의 구조적 강도를 감안하여 두 번의 갱생 후에 C값이 다시 80 이하가 되면 실시하는 것으로 가정하였다. 이는 국내 수도사업소에서 관의 수명을 대략 25년에서 35년 정도로 제시한 것을 바탕으로, 해당 기간에서 식(12)를 통한 관경별 노후도를 평가하여 제안한 가정이다.
  • 이에 관의 재질은 주철관으로 가정하고 매설지역 역시 수도권 지역으로 가정하여, 노후도식 및 관의 파손 확률을 적용에 문제가 없도록 하였다. 또한 두 관망 모두 설치 전 설계 단계의 상수관망으로 가정하여 초기 C 값이 130으로 통일된 값을 설정하였다.
  • 해당 식은 [15]가 갱생 비용이 교체 비용의 대략 65%라고 한 것에 근거하여 정의되었다. 비용과 에너지는 근본적으로 차이가 있지만, 비용 면에서의 비율이 에너지 측면에서도 유효하다고 가정하고 갱생 에너지 소비량을 교체 에너지 소비량의 65%로 가정하였다.
  • 또한 교체의 경우 관의 구조적 강도를 감안하여 두 번의 갱생 후에 C값이 다시 80 이하가 되면 실시하는 것으로 가정하였다. 이는 국내 수도사업소에서 관의 수명을 대략 25년에서 35년 정도로 제시한 것을 바탕으로, 해당 기간에서 식(12)를 통한 관경별 노후도를 평가하여 제안한 가정이다. 정확한 모의를 위해서는 좀 더 구체적인 가정을 근거로 수정을 하여야 하지만, 본 연구는 최적 설계에 중점을 두기에, [12]가 제안한 가정을 임시로 사용하였다.
  • 교체 시 새로운 관의 제조와 기존 관의 폐기가 포함된다. 이에 [12]에서 교체 에너지 소비량을 제조와 폐기 에너지 소비량의 합으로 가정하였다.
  • 형태만 차용한 것은 본 연구에서 개발한 모형이 가지고 있는 가정사항을 만족하도록 하기 위함이다. 이에 관의 재질은 주철관으로 가정하고 매설지역 역시 수도권 지역으로 가정하여, 노후도식 및 관의 파손 확률을 적용에 문제가 없도록 하였다. 또한 두 관망 모두 설치 전 설계 단계의 상수관망으로 가정하여 초기 C 값이 130으로 통일된 값을 설정하였다.
  • 이는 국내 수도사업소에서 관의 수명을 대략 25년에서 35년 정도로 제시한 것을 바탕으로, 해당 기간에서 식(12)를 통한 관경별 노후도를 평가하여 제안한 가정이다. 정확한 모의를 위해서는 좀 더 구체적인 가정을 근거로 수정을 하여야 하지만, 본 연구는 최적 설계에 중점을 두기에, [12]가 제안한 가정을 임시로 사용하였다. 후에 개량에 대한 연구를 통해 구체적인 방법론의 고찰이 이루어져야 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
상수관망의 역할은 무엇인가? 상수관망은 중요 사회기반 시설물 중 하나로, 상수관망을 구성하는 수 많은 관을 통해 각 수요지로 물을 공급 및 배분하는 역할을 한다. 수 많은 관들로 구성된 상수관망의 설계는 여러 수리학적 조건을 고려하여 진행되기에 그리 간단한 문제는 아니다.
상수관망으로부터 나온 물은 비상 용수 외에 어디로 공급되는가? 현재 우리 사회에서 사용되는 대부분의 물은 상수관망을 통해 공급되고 있다. 가정에서는 생활용수를, 공장에서는 공업용수, 그리고 농장에서는 농업용수를 상수관망에서 공급 받아 운영하고 유지한다. 뿐만 아니라 화재와 같은 인명이 걸린 재해 시에도 비상 용수를 공급해 많은 인명을 구할 수 있다.
최적화 기법을 도입하여 상수관망의 설계에 사용하는 이유는 무엇인가? 상수관망은 중요 사회기반 시설물 중 하나로, 상수관망을 구성하는 수 많은 관을 통해 각 수요지로 물을 공급 및 배분하는 역할을 한다. 수 많은 관들로 구성된 상수관망의 설계는 여러 수리학적 조건을 고려하여 진행되기에 그리 간단한 문제는 아니다. 이에 많은 연구자들이 최적화 기법을 도입하여 상수관망의 설계에 사용을 하고 있다.
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참고문헌 (22)

  1. Alperovits, E. and Shamir, U., "Design of optimal water distribution systems." Water Resources Research, Vol. 13, No. 6, pp. 885-900, 1977. DOI: http://dx.doi.org/10.1029/WR013i006p00885 

  2. Dandy, G. C., Simpson, A. R., and Murphy, L. J. "An improved genetic algorithm for pipe network optimization.", Water Resour. Res., Vol. 32, No. 2, pp. 449-458, 1996. DOI: http://dx.doi.org/10.1029/95WR02917 

  3. Savic, D. A., & Walters, G. A., "Genetic algorithms for least-cost design of water distribution networks.", Journal of Water Resources Planning and Management, Vol. 123, No. 2, pp. 67-77, 1997. DOI: http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(1997)123:2(67) 

  4. Cunha, M. D. C., & Sousa, J. "Water distribution network design optimization: simulated annealing approach.", Journal of Water Resources Planning and Management, Vol. 125, No. 4, pp. 215-221, 1999. DOI: http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(1999)125:4(215) 

  5. Eusuff, M. M., & Lansey, K. E., "Optimization of water distribution network design using the shuffled frog leaping algorithm.", Journal of Water Resources Planning and Management, Vol. 129, No. 3, pp. 210-225, 2003. DOI: http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(2003)129:3(210) 

  6. Maier, H. R., Simpson, A. R., Zecchin, A. C., Foong, W. K., Phang, K. Y., Seah, H. Y., & Tan, C. L., "Ant colony optimization for design of water distribution systems.", Journal of water resources planning and management, Vol. 129, No. 3, pp. 200-209, 2003. DOI: http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(2003)129:3(200) 

  7. Geem, Z. W. "Optimal cost design of water distribution networks using harmony search,", Enegineering Optimization, Vol. 38, No. 3, 2006. DOI: http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0000020 

  8. Wu, W., Simpson, A. R., & Maier, H. R.. "Accounting for greenhouse gas emissions in multiobjective genetic algorithm optimization of water distribution systems." Journal of Water Resources Planning and Management, 136(2), 146-155, 2009. DOI: http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0000020 

  9. Wu, W., Maier, H. R., & Simpson, A. R., "Single-objective versus multiobjective optimization of water distribution systems accounting for greenhouse gas emissions by carbon pricing." Journal of Water Resources Planning and Management, 136(5), 555-565. 2009. DOI: http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0000072 

  10. Racoviceanu, A. I., Karney, B. W., Kennedy, C. A., & Colombo, A. F. "Life-cycle energy use and greenhouse gas emissions inventory for water treatment systems." Journal of Infrastructure Systems, 13(4), 261-270. 2007. DOI: http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)1076-0342(2007)13:4(261) 

  11. Filion, Y. R., MacLean, H. L., and Karney, B. W., "Life-Cycle Energy Analysis of a Water Distribution System,", Journal of Infrastructure systems, Vol. 10, No. 4, pp.120-130, 2004. DOI: http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)1076-0342(2004)10:3(119) 

  12. Lee, S.Y., Yoo, D.G, Kim, J.H., "Life Cycle Determination of Water Distribution System using Life Cycle Energy Analysis", Journal of Korean Society of Water and Wastewater, Vol. 29, No.1, Feb 2015. 

  13. Holland, J. H., Adaptation in natural and artificial systems: An introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. U Michigan Press. 1975. 

  14. Lee, S. Y., "Research on Life Cycle Energy Analysis of Water distribution System", Master's Thesis, Korea University, 2014. 

  15. KICT (Korea Institute of Construction Technology). Research for Rehabilitation Methods Characteristic and Usage of Water Distribution System Pipe, 2001. 

  16. Kim, H. J. "A study on the optimal decision-making model for rehabilitation of water distribution systems", Master's Thesis, Korea University, 1994. 

  17. Shamir, U., and Howard, C. D. D., "An analytic approach to scheduling pipe replacement.", J. Am. Water Works Assoc., Vol. 71, No. 5, pp. 248-258, 1979. 

  18. Mononobe, Hydraulics, Iwanami, pp. 155-158, 1960 

  19. Baek, C. W. "Development of Optimal Decision-Making System for Rehabilitation of Water Distribution Systems Using ReHS", Master's Thesis, Korea University, 2002 

  20. Schaake, J. and Lai, D., Linear programming and dynamic programming -application of water distribution network design. Report 116, (MIT Press: Cambridge, MA). 1969. 

  21. Cunha, M.C. and Sousa, J. "Hydraulic infrastructures design using simulated annealing." J. Infrastruct. Syst., Vol. 7, No. 1, pp. 32-39, 2001. DOI: http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)1076-0342(2001)7:1(32) 

  22. Kim, J. H., Kim, T. G., Kim, J. H. and Yoon, Y. N., "A study on the pipe network system design using non-linear programming." Journal of Korean Water Resources Association, Vo. 27 No. 4, pp. 59-67, 1994. 

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