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문제 정의
- 용수공급과정에서 화학약품의 과다사용, 노후된 수도관 및 수도관 누수로 인한 오염 등 다양한 원인으로 관내 오염이 발생할수 있음으로 수질 또한 관리가 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 수량/수질 동시 측정이 가능한 스마트 워터 미터를 개발하여 실제 현장에 설치 후 장기간 모니터링을 통해 개발된 수량/수질 통합관리가 가능한 일체형 스마트 워터 미터(all-in-one smart water meter)의 현장적용 타당성을 검증하고자 한다.
- 본 연구는 개발된 스마트 워터 미터를 test-bed에 설치하여 기기의 현장적용성을 검토하고 사무실 용수의 사용 용도별 용수사용량을 분석함으로써 용수관리의 효율성과 적합성을 검토하고자 하였다.
제안 방법
- 또한, 유량계 및 전기전도도의 보정을 위한 회로를 장착하였고, 계량기의 LCD 표시부를 삽입하여 동작상태 및 오류를 손쉽게 확인 할 수 있도록 하였다. 데이터는 1시간 간격으로 총 누적사용유량, 일 사용유량, 수온, 전기전도도 4가지의 형태로 구성되며 모든 데이터는 통합시스템으로 수집하였다. 이 중 일 사용유량의 경우, 1시간 간격으로 자료를 송신하되, 1시간 동안 사용한 누적사용량이 10L 단위로 산출되어 수집되었다.
- 본 기기는 현장 적용 이전에 정확성 검증을 위해 유량시험을 거쳤으며, 최소유량(16 L/h), 최대유량(1,600 L/h)의 조건에서 최대허용오차 이내로 검증되어 수도미터 기술기준을 만족하였다(Table 1). 또한, 수질 측정을 위해서 내부에 4전극 전기전도도(electronic conductivity, EC) 센서를 일체형으로 부착하였다. EC는 수중에 이온화된 물질의 정도를 저항을 통해 추정하므로 빠른 반응성과 검출이 용이하여 타 수질 측정항목 대비 쉽게 모니터링이 가능하여 다양한 수질성상의 측정에 적용되고 있다(McCleskey, 2012).
- 1b & 1c), 통신 시 노이즈를 방지하기 위한 노이즈 필터를 내장하였다. 또한, 유량계 및 전기전도도의 보정을 위한 회로를 장착하였고, 계량기의 LCD 표시부를 삽입하여 동작상태 및 오류를 손쉽게 확인 할 수 있도록 하였다. 데이터는 1시간 간격으로 총 누적사용유량, 일 사용유량, 수온, 전기전도도 4가지의 형태로 구성되며 모든 데이터는 통합시스템으로 수집하였다.
- 본 연구에서는 수량/수질 동시 측정이 가능한 일체형 스마트 워터 미터를 개발하였으며, 개발된 스마트 워터 미터는 저전력화, 배터리 용량의 소형화, 통신알고리즘의 최적화 등을 고려하여 제작되었다. 또한, 총 6기의 스마트워터미터를 test-bed에 설치하여 2년 동안 수량과 수질을 모니터링 하였으며, 이를 통하여 용도별 용수 활용패턴과 수질변화를 제시하였다.
- 0)을 활용하였으며 관측된 각각의 변수로부터 eigenvalue와 factor loadings를 분석 후 그래프로 나타내었다. 변수는 총 6개의 스마트 워터 미터 설치지점에 대해 용수 사용량, 수질(수온, 전기전도도)에 대해 종합적으로 실시하였다.
- 또한, 빗물저류조는 강우 형태에 따라 수량/수질변화가 빈번히 발생하여 EC 값의 변화를 비교적 용이하게 모니터링할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 고정인구수를 기준으로 용수 사용 인구수를 추정하였으며, 본관 1층의 경우 하루 평균 방문객의 수와 계절적 영향 등을 고려하였고, 샤워실은 하루 평균 사용 인원을 실측하여 산정하였다(Table 2).
- 본 연구에서는 수량/수질 동시 측정이 가능한 일체형 스마트 워터 미터를 개발하였으며, 개발된 스마트 워터 미터는 저전력화, 배터리 용량의 소형화, 통신알고리즘의 최적화 등을 고려하여 제작되었다. 또한, 총 6기의 스마트워터미터를 test-bed에 설치하여 2년 동안 수량과 수질을 모니터링 하였으며, 이를 통하여 용도별 용수 활용패턴과 수질변화를 제시하였다.
- 스마트 워터 미터가 설치된 6개 지점에 대해 용수사용량 및 수질항목(수온, 전기전도도)에 대해서 PCA 분석을 실시하였다. 다변량 통계기법인 PCA는 다양한 환경 조건을 대상으로 유의한 인자를 분석할 수 있으며(Brogueira and Cabecadas, 2006), 본 연구에서는 스마트워터 미터의 사용 용도별 수질 및 수온의 차이를 확인하기 위하여 PCA 분석을 사용하였다.
- 자료의 관측기간은 2014년 5월부터 2015년 2월까지 총 10개월 동안 진행하였다. 자료는 기기 현장상황에 따라 일부 오류값이 관측 되었으며, 분석 시에 오류값은 95% 신뢰구간을 근거로 통계학적으로 제외 한 후 실시하였다.
- 현장에 설치된 스마트 워터 미터를 통해 얻어진 자료를 정량적으로 파악하기 위해 PCA (principal components analysis) 분석을 실시하였다. 분석은 PC-ORD program(version 5.
대상 데이터
- 2). 개발된 스마트 워터 미터를 각각 본관 1층 남･여 화장실 세면대, 2층 남자 화장실 세면대, 실험동의 실험실, 체육관의 샤워실, 옥상의 빗물저류조 등 총 6곳에 설치하였다. 본관 1층의 경우, 2층과 비교하여 고정적으로 이용하는 사람 수는 적지만 유동인구가 많은 곳이며, 2층의 경우 사무시설이 집합되어 있어 사무실 내 사람들의 사용 빈도가 높은 곳이라 할 수 있다.
- 본 연구에서 개발된 스마트 워터 미터는 자기저항 방식의 디지털 수도계량기이다. 유수가 입구(구경 15mm)를 통해 내부로 유입하면 하부 내갑을 거쳐 유출되는 과정에서 익차에 회전을 주는 복갑식이자, 눈금판이 유수로부터 독립된 건식형으로 구성하였다(Fig.
- 본 연구에서 활용한 스마트 워터 미터는 양방향 통신과 장거리 통신의 전압강하를 고려하여 CDMA와 DPLC 모듈을 동시에 사용하였으며(Fig. 1b & 1c), 통신 시 노이즈를 방지하기 위한 노이즈 필터를 내장하였다.
- 본 연구의 test-bed는 경기도 고양시 대화동에 소재한 A연구원이다(Fig. 2). 개발된 스마트 워터 미터를 각각 본관 1층 남･여 화장실 세면대, 2층 남자 화장실 세면대, 실험동의 실험실, 체육관의 샤워실, 옥상의 빗물저류조 등 총 6곳에 설치하였다.
- 다변량 통계기법인 PCA는 다양한 환경 조건을 대상으로 유의한 인자를 분석할 수 있으며(Brogueira and Cabecadas, 2006), 본 연구에서는 스마트워터 미터의 사용 용도별 수질 및 수온의 차이를 확인하기 위하여 PCA 분석을 사용하였다. 분석은 총 18개의 변수를 대상으로 실시하였으며 유사한 분포를 보이는 변수들을 하나의 그룹으로 나타내었다(Fig. 8).
- 이 중 일 사용유량의 경우, 1시간 간격으로 자료를 송신하되, 1시간 동안 사용한 누적사용량이 10L 단위로 산출되어 수집되었다. 자료의 관측기간은 2014년 5월부터 2015년 2월까지 총 10개월 동안 진행하였다. 자료는 기기 현장상황에 따라 일부 오류값이 관측 되었으며, 분석 시에 오류값은 95% 신뢰구간을 근거로 통계학적으로 제외 한 후 실시하였다.
데이터처리
- 각 용처별 수온 및 수질 데이터를 이동평균법을 사용하여 표현하였다(Fig. 6). 수온은 여름철(6-8월)에는 23.
- 현장에 설치된 스마트 워터 미터를 통해 얻어진 자료를 정량적으로 파악하기 위해 PCA (principal components analysis) 분석을 실시하였다. 분석은 PC-ORD program(version 5.0)을 활용하였으며 관측된 각각의 변수로부터 eigenvalue와 factor loadings를 분석 후 그래프로 나타내었다. 변수는 총 6개의 스마트 워터 미터 설치지점에 대해 용수 사용량, 수질(수온, 전기전도도)에 대해 종합적으로 실시하였다.
이론/모형
- 스마트 워터 미터가 설치된 6개 지점에 대해 용수사용량 및 수질항목(수온, 전기전도도)에 대해서 PCA 분석을 실시하였다. 다변량 통계기법인 PCA는 다양한 환경 조건을 대상으로 유의한 인자를 분석할 수 있으며(Brogueira and Cabecadas, 2006), 본 연구에서는 스마트워터 미터의 사용 용도별 수질 및 수온의 차이를 확인하기 위하여 PCA 분석을 사용하였다. 분석은 총 18개의 변수를 대상으로 실시하였으며 유사한 분포를 보이는 변수들을 하나의 그룹으로 나타내었다(Fig.
성능/효과
- 1) 개발된 스마트 워터 미터 6기를 test-bed 내에 용도별로 설치 후 모니터링한 결과, 가장 높은 사용량을 나타낸 지점은 샤워실이며 일최대 1,870 L/day를 나타내었다. 측정 지점에서 월 총 용수사용량과 평균 용수사용량은 2014년 7월에 각각 31.
- 2) 요일별 용수사용량을 분석결과, 샤워실은 월요일 1,103.2 L/day, 1층 남자화장실은 월요일과 화요일이 49.2 L/day, 1층 여자화장실 또한 월요일과 화요일이 30.5 L/day, 2층 남자화장실은 월요일이 135 L/day로 용수사용량이 가장 높게 나타났다. 즉, 사용이 불규칙한 실험실을 제외한 곳에서는 대체적으로 월요일의 용수사용량이 통계학적으로 (p<0.
- 3) 수온은 설치환경에 따라 수도관내 온도변화가 다르게 나타났으며, 계절적인 변동이 관측되었다. 수도관의 전기전도도는 높게 나타난 곳을 제외하고 평균 209.
- 4) 다변량 통계기법인 PCA 분석 결과, 사용량이 가장 많은 샤워장(Group 3)과 사용량이 두 번째로 많은 2층 남자화장실(Group 1-3)은 별도 그룹으로 분류되었으며, 나머지 항목들은 용도별, 사용량 및 수질 측면에서 큰 차이를 보이지 않았다. 본 연구를 통해 개발된 스마트 워터 미터의 사무실 용수사용 측정의 현장 적용성을 검증하였으며, 사용량이 높게 나타난 용처에서는 추가 공급 및 과한 물 사용에 대한 절수 등의 조치 등 실시간 의사결정이 가능할 것으로 판단된다.
- 각 지점의 인당 하루 평균 용수사용량(Liter Per Capital Day, LPCD)을 분석한 결과, 실험실 1.9 LPCD, 샤워실 26.6 LPCD, 1층 남자화장실 0.8 LPCD, 1층 여자화장실 0.7 LPCD, 2층 남자화장실 0.7 LPCD로 용도별로 뚜렷하게 구분되었다(Fig 4b). 용수를 가장 많이 사용하는 샤워실이 인당 사용량 또한 매우 높게 관찰되었으며, 실험실은 불규칙하지만 용수 사용 시 화장실 세면대 보다 많은 용수를 장기간 활용하고 있는 것으로 조사되었다.
- 수온은 설치된 곳에 따라 온도 분포가 다르게 나타났다. 겨울 데이터만 측정된 우수 저류조를 제외하고 그 외 장소에 대해서는 실험동(1: 실험실, 2: 샤워실)의 온도 변폭이 높은 것으로 나타났고, 연구동(3: 남자화장실 세면대 1층, 4: 여자화장실 세면대 1층, 5: 남자화장실 세면대 2층)의 경우는 변폭이 낮게 나타났다. 이 변폭의 의미는 수도관이 외부 온도에 따라 수온이 변하는 정도의 범위가 넓다는 것을 의미 할 수 있다.
- 6 ˚C의 온도범위를 보였다. 겨울철로 갈수록 점점 낮아지는 패턴을 보였으며, 수온을 실시간으로 점검함으로써 동파에 사전에 대처 할 수 있을 것으로 판단된다. 실험에 활용된 test-bed는 여름철에도 비교적 안정적인 수온을 유지하며, 겨울철에는 온도가 낮아지긴 하지만 동파되는 곳은 없는 것으로 나타났다.
- 그룹 3은 샤워실의 일 용수사용량으로써, 가장 사용량이 많은 독립적인 그룹으로 분류되었다. 그룹 1에 대해서 PCA 분석을 재 수행 한 결과, 수온이 유사한 그룹(Group 1-1)과 용수사용량이 유사한 그룹(Group 1-2)으로 구분되었으며, 용수사용량이 두 번째로 많은 2층 남자화장실은 별도 그룹(Group 1-3)으로 나타났다(Fig. 8b).
- 8a). 그룹 1은 일 용수사용량이 많고, 수온이 유사한 분포를 보였으며, 그룹 2는 전기전도도가 유사한 분포를 나타내었다. 그룹 3은 샤워실의 일 용수사용량으로써, 가장 사용량이 많은 독립적인 그룹으로 분류되었다.
- 개발된 스마트 워터 미터에 적용된 자기저항 방식은 익차(impeller) 회전으로 생성된 자기장을 활용하므로 데이터의 신뢰성과 안정성이 높은 것으로 보고되고 있다(Park, 2005; Loeff and Fox, 2010). 본 기기는 현장 적용 이전에 정확성 검증을 위해 유량시험을 거쳤으며, 최소유량(16 L/h), 최대유량(1,600 L/h)의 조건에서 최대허용오차 이내로 검증되어 수도미터 기술기준을 만족하였다(Table 1). 또한, 수질 측정을 위해서 내부에 4전극 전기전도도(electronic conductivity, EC) 센서를 일체형으로 부착하였다.
- 김주환 등(2007)의 가정용수 사용량 분석에서는 월요일의 사용량이 가장 높게 나타났으며 다음으로 주말 사용량이 높게 나타났다. 본 연구결과에서의 사무실 용수 사용의 요일별 용수사용량은 실험실과 같은 특정조건을 제외하고는 월요일의 물 사용량이 다른 요일 대비 많은 것을 확인 할 수 있었다.
- 수도관의 전기전도도는 높게 나타난 곳을 제외하고 평균 209.5±37.6 μS/cm로 나타났고, 샤워실의 경우 432.5±18.7 μS/cm로 높은 값을 보였으며 이는 수도관 내 오염 등을 예측할 수 있는 지표로 활용 될 수 있다.
- 실험실을 제외한 곳에서는 월요일의 용수사용량이 가장 높게 나타났고, 주말로 갈수록 감소하는 양상을 보였다. 실험실과 1층 남자화장실의 경우에는 평일에도 10 L/day 이하로 사용하여 사용량이 0으로 관측 되는 경우가 빈번하게 나타난 반면, 1층 여자화장실의 경우에는 꾸준한 사용량을 보였고, 사용인원이 많은 2층 남자화장실, 사용량이 많은 샤워실도 모두 지속적인 사용량을 보였다. 요일별 용수사용량을 분석함으로써 요일별 사용 패턴을 알 수 있고, 사용량이 많은 날에는 공급량을 조절 또는 절수의 날 지정 등 용수 사용을 효율적으로 유지관리 할 수 있을 것으로 판단된다.
- 5에 나타내었다. 실험실은 수요일의 평균 용수사용량이 45.1 L/day로 높게 나타났으며, 샤워실은 월요일 1,103.2 L/day, 1층 남자화장실은 월요일과 화요일이 49.2 L/day, 1층 여자화장실 또한 월요일과 화요일이 30.5 L/day, 2층 남자화장실은 월요일이 135 L/day로 용수사용량이 가장 높게 나타났다. 실험실을 제외한 곳에서는 월요일의 용수사용량이 가장 높게 나타났고, 주말로 갈수록 감소하는 양상을 보였다.
- 겨울철로 갈수록 점점 낮아지는 패턴을 보였으며, 수온을 실시간으로 점검함으로써 동파에 사전에 대처 할 수 있을 것으로 판단된다. 실험에 활용된 test-bed는 여름철에도 비교적 안정적인 수온을 유지하며, 겨울철에는 온도가 낮아지긴 하지만 동파되는 곳은 없는 것으로 나타났다. 전기전도도의 분포는 여름철에는 259.
- 실험실과 1층 남자화장실의 경우에는 평일에도 10 L/day 이하로 사용하여 사용량이 0으로 관측 되는 경우가 빈번하게 나타난 반면, 1층 여자화장실의 경우에는 꾸준한 사용량을 보였고, 사용인원이 많은 2층 남자화장실, 사용량이 많은 샤워실도 모두 지속적인 사용량을 보였다. 요일별 용수사용량을 분석함으로써 요일별 사용 패턴을 알 수 있고, 사용량이 많은 날에는 공급량을 조절 또는 절수의 날 지정 등 용수 사용을 효율적으로 유지관리 할 수 있을 것으로 판단된다.
- 모든 용처에서 누적 용수 사용량은 선형으로 증가하였으며, 각각 다른 속도의 증가량을 나타내는 것으로 조사되었다(Kim and Ayurzana, 2009). 용수 사용량은 샤워실이 가장 높은 것으로 나타났으며, 다음으로 2층 남자화장실이 높게 관측되었다. 반면, 1층 여자화장실의 사용량은 가장 적은 것으로 나타났다.
- 7 LPCD로 용도별로 뚜렷하게 구분되었다(Fig 4b). 용수를 가장 많이 사용하는 샤워실이 인당 사용량 또한 매우 높게 관찰되었으며, 실험실은 불규칙하지만 용수 사용 시 화장실 세면대 보다 많은 용수를 장기간 활용하고 있는 것으로 조사되었다. 세면대 용수사용량은 남녀 화장실 모두 0.
- 용처별로 전기전도도 비교결과 샤워실과 우수 저류조에서 높게 나타났고, 실험실에서 가장 낮은 값을 보였다. 특히 샤워실의 경우 400 μS/cm 이상의 전기전도도를 보여 관내 오염 및 부식 및 EC 센서 이상 등을 고려해 볼 수 있다.
- 이러한 결과는 사무실의 경우 주말에 용수 사용량이 현저하게 낮으므로 평균값이 크게 감소되며, 점유하고 있는 사람 모두가 출장 및 이동 등으로 인해 용수를 한곳에서 사용하는 것은 아니기 때문에 LPCD 값의 과소평가 가능성이 있다. 주말 사용량을 제외 시, 화장실 세면대 평균 일 사용량은 1층 남자화장실은 44.1 LPCD, 1층 여자화장실은 27.2 LPCD, 2층 남자화장실은 107 LPCD로 사용 인구수에 비례해서 용수 사용량이 높게 나타났다.
- 즉, 사용이 불규칙한 실험실을 제외한 곳에서는 대체적으로 월요일의 용수사용량이 통계학적으로 (p<0.05) 가장 높게 나타났으며 주말로 갈수록 감소하는 경향을 나타내었다.
후속연구
- 또한 본 결과에서는 특별히 용수공급관에 누수가 일어나거나 수질사고가 관측되지는 않았다. 국외 유사 연구에 따르면 유량계 모니터링뿐만 아니라 모델링을 병행하여 최적화된 용수 공급 네트워크를 구축하고 있으며((Charef, 2000; Jankovic-Nisic et al., 2004)), 본 연구결과에서도 적절한 모니터링 및 다양한 관련 연구가 이루어진다면 효율적인 용수공급 관리가 가능할 것으로 판단된다. 본 연구는 스마트 워터 미터 개발에 따른 기본적인 현장 적용성을 평가하는데 있으며, 향후 연구는 test-bed의 규모를 더욱 확대하고 보다 다양한 용수 활용처를 대상으로 장기간 모니터링이 진행되어야 할 것이다.
- 특히, 과도한 탁수의 유입으로 인하여 미처리된 물이 수도관 내로 급작스럽게 유입될 시 사용자는 전기전도도를 실시간 모니터링 함으로써 오염된 물을 감지 할 수 있다. 그리고 수도관내 오염을 점검하고자 할 때는 오염되지 않은 상수도관 및 오염된 상수관 내의 전기전도도 측정지표를 만들어 오염된 관의 교체주기확인과 실시간 점검이 가능할 것으로 판단된다.
- 본 연구는 스마트 워터 미터 개발에 따른 기본적인 현장 적용성을 평가하는데 있으며, 향후 연구는 test-bed의 규모를 더욱 확대하고 보다 다양한 용수 활용처를 대상으로 장기간 모니터링이 진행되어야 할 것이다. 또한, 장기적으로 수집된 자료를 활용한 통계분석과 시계열 예측기법을 통한 추세분석(trend analysis)을 실시한다면 해당 시설의 용수 수요를 예측할 수 있을 뿐만 아니라 관리의 효율성을 상당히 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
- , 2004)), 본 연구결과에서도 적절한 모니터링 및 다양한 관련 연구가 이루어진다면 효율적인 용수공급 관리가 가능할 것으로 판단된다. 본 연구는 스마트 워터 미터 개발에 따른 기본적인 현장 적용성을 평가하는데 있으며, 향후 연구는 test-bed의 규모를 더욱 확대하고 보다 다양한 용수 활용처를 대상으로 장기간 모니터링이 진행되어야 할 것이다. 또한, 장기적으로 수집된 자료를 활용한 통계분석과 시계열 예측기법을 통한 추세분석(trend analysis)을 실시한다면 해당 시설의 용수 수요를 예측할 수 있을 뿐만 아니라 관리의 효율성을 상당히 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
- 4) 다변량 통계기법인 PCA 분석 결과, 사용량이 가장 많은 샤워장(Group 3)과 사용량이 두 번째로 많은 2층 남자화장실(Group 1-3)은 별도 그룹으로 분류되었으며, 나머지 항목들은 용도별, 사용량 및 수질 측면에서 큰 차이를 보이지 않았다. 본 연구를 통해 개발된 스마트 워터 미터의 사무실 용수사용 측정의 현장 적용성을 검증하였으며, 사용량이 높게 나타난 용처에서는 추가 공급 및 과한 물 사용에 대한 절수 등의 조치 등 실시간 의사결정이 가능할 것으로 판단된다.
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