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NTIS 바로가기上下水道學會誌 = Journal of Korean Society of Water and Wastewater, v.33 no.2, 2019년, pp.151 - 158
남성남 (중앙대학교, 사회시스템공학부 건설환경공학과) , 이성훈 (중앙대학교, 사회시스템공학부 건설환경공학과) , 김정률 (중앙대학교, 사회시스템공학부 건설환경공학과) , 이재현 (중앙대학교, 사회시스템공학부 건설환경공학과) , 오재일 (중앙대학교, 사회시스템공학부 건설환경공학과)
Objectives of this study were to identify the hotspot for displacement of the on-line water quality sensors, in order to detect illicit discharge of untreated wastewater. A total of twenty-six water quality parameters were measured in sewer networks of the industrial complex located in Daejeon city ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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산업폐수, 가축분뇨 등의 무단방류 및 부적정 처리는 어떤 오염을 초래하는가? | 산업폐수, 가축분뇨 등의 무단방류 및 부적정 처리로 인하여 하천의 물고기가 떼죽음을 당하거나, 악취에 의한 민원 증가, 오염된 토양의 무단 투기나 방치로 인한 주변 하천과 지하수, 토양에의 심각한 오염이 초래되기도 한다. 이와 같은 부적정 보관·처리에 따른 무단 방류 감시 및 악취 발생, 환경 오염사고의 예방을 위하여 주기적으로 배출시설에 대한 지도/점검을 실시하고 있으나, 인력 및 자원이 부족한 현실에서 갈수록 지능화되어가는 무단방류 행위를 적재 적시에 단속하기에는 어려움이 있다. | |
배출오염원을 추적하기 위해 어떤 이론을 적용한 연구가 진행되고 있는가? | 이와 같은 부적정 보관·처리에 따른 무단 방류 감시 및 악취 발생, 환경 오염사고의 예방을 위하여 주기적으로 배출시설에 대한 지도/점검을 실시하고 있으나, 인력 및 자원이 부족한 현실에서 갈수록 지능화되어가는 무단방류 행위를 적재 적시에 단속하기에는 어려움이 있다. 따라서, 의도적인 무단 방류나 비의도적인 오염물질 유출과 같은 오염사고를 감지하기 위해 센서의 최적 위치를 결정하기 위하여 유전알고리즘(generic algorithm, GA)이나 인공신경망 (artificial neural networks, ANNs) 기법, 엔트로피 (entropy) 이론 등을 적용하여 배출오염원을 추적하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다(paik et al., 2011; Banik et al. |
Banik, B.K., Di Cristo, C. and Leopardi, A. (2014). SWMM5 toolkit development for pollution source identification in sewer systems, Procedia Eng., 89, 750-757.
Bedoya, D., Manolakos, E. and Novotny, V. (2011). Characterization of biological responses under different environmental conditions: A hierarchical modeling approach, Ecol. Model., 222, 532-545.
Davies, D. L. and Bouldin, D.W. (1979). A cluster separation measure, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 1(2), 224-227.
Kohler, A., Ohrnberger, M. and Scherbaum, F. (2009). Unsupervised feature selection and general pattern discovery using self-organizing maps for gaining insights into the nature of seismic wavefields, Comput. Geosci., 35, 1757-1767.
Kohonen, T. (2001). Self-Organzing Maps, 3rd edition, Springer, Berlin Heidelberg.
Mekler, A. and Schwarz, D. (2014). Quality assessment of data discrimination using self-organizing maps, J. Biomed. Inform., 51, 210-218.
Paik, B.C., Kim, C.K. and Kim, T.R. (2011). A study on the pattern analysis of correlation between the river flow and water quality using a SOM(self organizing maps) technique, J. Korean Soc. Urban Environ., 11(2), 153-160.
Vesanto, J. and Alhoniemi, E. (2000). Clustering of the self-organizing map, IEEE Trans. Neural Netw., 11(3), 586-600.
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