To improve the low treatment efficiency of sewage treatment plants, the separated sewer system must be maintained to provide an adequate flow rate and quality of the sewage under the effect of inflow. In this study, data from five locations of Namsuk, Dukgok1, Dukgok2, Kanggu, and Opo were used to c...
To improve the low treatment efficiency of sewage treatment plants, the separated sewer system must be maintained to provide an adequate flow rate and quality of the sewage under the effect of inflow. In this study, data from five locations of Namsuk, Dukgok1, Dukgok2, Kanggu, and Opo were used to conservatively calculate the inflow water volume. The sewer flow and rainfall data were collected in 2017. The factors in the standard method used to calculate the inflow of the combined sewer pipes including "rainy days", "rainfall impact period", and "period for basal sewer" were defined as 3 mm/day, continuous rain for two days, and two weeks prior to the inflow generation, respectively. "Rainy days", "rainfall impact period", and "period for basal sewer" were conservatively adjusted to 5 mm/day, continuous rain for five days, and three weeks prior to the inflow generation, respectively. As a results of the adjustment, the linearity (r2) was improved except for in Dukgok1. This implies that the conservative adjustment made in this study could improve the management quality of sewer pipes. Also, the linear correlation coefficient (ai) between inflow and rainfall showed a large difference between the target locations, which can be another monitoring factor affecting the quality of sewer pipes. To improve the correlation based on the individual characteristics of the locations in Korea, the automatic algorithm for the inflow calculation should be developed by innovative intellectual technologies for application to the entire national area.
To improve the low treatment efficiency of sewage treatment plants, the separated sewer system must be maintained to provide an adequate flow rate and quality of the sewage under the effect of inflow. In this study, data from five locations of Namsuk, Dukgok1, Dukgok2, Kanggu, and Opo were used to conservatively calculate the inflow water volume. The sewer flow and rainfall data were collected in 2017. The factors in the standard method used to calculate the inflow of the combined sewer pipes including "rainy days", "rainfall impact period", and "period for basal sewer" were defined as 3 mm/day, continuous rain for two days, and two weeks prior to the inflow generation, respectively. "Rainy days", "rainfall impact period", and "period for basal sewer" were conservatively adjusted to 5 mm/day, continuous rain for five days, and three weeks prior to the inflow generation, respectively. As a results of the adjustment, the linearity (r2) was improved except for in Dukgok1. This implies that the conservative adjustment made in this study could improve the management quality of sewer pipes. Also, the linear correlation coefficient (ai) between inflow and rainfall showed a large difference between the target locations, which can be another monitoring factor affecting the quality of sewer pipes. To improve the correlation based on the individual characteristics of the locations in Korea, the automatic algorithm for the inflow calculation should be developed by innovative intellectual technologies for application to the entire national area.
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문제 정의
본 연구는 유입수량을 합리적으로 산정하기 위하여, 유량계가 설치된 영덕지역 분류식 하수관로 5개 지점을 대상으로 강우량 및 하수관로 유량을 조사하였다. 이후 국내에서 일반적으로 사용하고 있는 “하수관거 침입수 및 유입수 산정 표준 매뉴얼”을 적용하여 유입수를 산정하였다(ME, 2009).
연구 대상 지역의 2017년 데이터를 사용하여 표준매뉴얼 분석 방법에서 본 연구에서 제안하는 보수적인 영향인자 조정에 따라 유입수 산정의 유의성이 향상되는지 확인하고자 하였다. 오포지점의 경우 25개의 강우 이벤트 중 비정상 자료를 제외하여 23개의 이벤트만 고려되었다.
“우천일 판단기준”은 우천일 누적강우량 3 mm/일에서 5 mm/일로, “강우영향일 판단기준”은 2일에서 1일로, “기저하수발생유형” 자료는 발생기간 전 2주 내 동일 요일 자료를 고려하던 것을 3주 내 동일 요일의 청천일 유효자료들을 사용하는 것으로 변경하였다. 이를 통해, 강우가 비교적 강한 경우에만 유입수를 산정하여 기저하수량 대비 확연히 높은 유입수량을 관찰할 수있도록 하였다. 그리고 매일 다른 유량값을 나타내는 관로 특성상 청천일과 강우일의 확연한 유량 차이를 보이는 데이터를 가지고 분석하기 위해 강우에 대한 영향이 1일 동안 지속되는 것으로 설정하였다.
이러한 모든 영향인자의 조정은 보수적으로 데이터를 산정하기 위한 테스트이다. 즉, 기저하수발생유형에 대한 데이터를 장기간 확보한 이후, 보다 확연한 강우조건 하에서 유입수량을 산정하는 것이다. 이를 대상으로 누적강우량 대비 유입수 발생관계를 직선식으로 도출하고 기울기(ai)를 산정하였으며, 직선의 신뢰성은 결정계수(r2)로 판단하였다(식 2).
가설 설정
강우발생 시 일 누적 강우량 3 mm/일를 기준으로 강우일과 청천일을 구분한다. 또한 강우 종료 후 이틀 동안 하수 유량에 영향을 줄 것이라 가정하고 이를 강우영향일이라 정의하였다. 즉, 강우일과 강우영향일 동안 유입수가 발생하는 것으로 판단하였다.
제안 방법
강우 발생기간 전·후일 유량 자료에서 기저하수발생유형 유량 자료를 차감한 절대값의 합이 최소가 되는 구간을 찾아 청천일 기저하수발생 유형 자료를 조금씩 상·하 평행 이동(±5%이내)하여 미세조정한다.
강우사상 단위 유입수 자료를 선별 후 유입수 발생시점(강우발생일) 이전의 2주 분량 자료 중 강우시작일을 기준으로 가장 빠르게 확보할 수 있는 청천일 자료들을 사용하여 동일 요일별 대응 청천일 자료(기저하수발생유형)를 선별한다. 이때 강우사상 전·후일에 대한 동일 요일별 대응 청천일 자료도 선별해야 한다.
이를 통해, 강우가 비교적 강한 경우에만 유입수를 산정하여 기저하수량 대비 확연히 높은 유입수량을 관찰할 수있도록 하였다. 그리고 매일 다른 유량값을 나타내는 관로 특성상 청천일과 강우일의 확연한 유량 차이를 보이는 데이터를 가지고 분석하기 위해 강우에 대한 영향이 1일 동안 지속되는 것으로 설정하였다. 또한 청천일 자료는 2주에서 3주로 확장하여 보다 평준화된 기저하수량을 산정할 수 있도록 하였다.
기저하수발생유형를 선별한 후 중첩(Match-up)과정을 수행하였는데, 유입수 발생 전·후일 강우사상 청천일 유량값과 평행 이동한 청천일 유량값의 잔차를 산정한다.
우천일 판단기준을 누적강우량 3 mm/일 이상에서 5 mm/일 이상으로 선정하였고, 유입수 발생기간 산정의 강우영향일을 2일에서 1일로 조정하였다. 또한 기저하수발생유형 자료 선정의 구성 범위를 유입수 발생기간 전 2주 이내 동일 요일에서 3주 이내 동일 요일의 청천일 유효자료들을 사용하여 기저하수발생유형 자료로 선정하였다. 이러한 모든 영향인자의 조정은 보수적으로 데이터를 산정하기 위한 테스트이다.
그리고 매일 다른 유량값을 나타내는 관로 특성상 청천일과 강우일의 확연한 유량 차이를 보이는 데이터를 가지고 분석하기 위해 강우에 대한 영향이 1일 동안 지속되는 것으로 설정하였다. 또한 청천일 자료는 2주에서 3주로 확장하여 보다 평준화된 기저하수량을 산정할 수 있도록 하였다. 수정된 유입수 산정방법의 신뢰도는 유입수가 음수로 계산되는 것을 최소화하고, 누적강우량 대비 유입수 발생량 간 회귀분석의 결정계수(r2)가 높게 도출되는가를 기준으로 판단하였다.
유입수 표준매뉴얼 산정방법에서 조정한 영향인자를 Table 2에 종합하였다. 우천일 판단기준을 누적강우량 3 mm/일 이상에서 5 mm/일 이상으로 선정하였고, 유입수 발생기간 산정의 강우영향일을 2일에서 1일로 조정하였다. 또한 기저하수발생유형 자료 선정의 구성 범위를 유입수 발생기간 전 2주 이내 동일 요일에서 3주 이내 동일 요일의 청천일 유효자료들을 사용하여 기저하수발생유형 자료로 선정하였다.
기본적인 유입수 산정기법은 표준매뉴얼에 따랐다(ME, 2009). 유효성 판정을 거친 자료를 대상으로 강우 시 하수발생량에서 청천일 기저하수 발생량을 차감하여 유입수를 산정한다. 강우가 발생하면 우수가 하수관로로 유입되어 하수량이 증가하였다가 일정시간이 흐른 뒤 청천일의 하수발생 패턴으로 돌아오는 경향을 보인다.
즉, 기저하수발생유형에 대한 데이터를 장기간 확보한 이후, 보다 확연한 강우조건 하에서 유입수량을 산정하는 것이다. 이를 대상으로 누적강우량 대비 유입수 발생관계를 직선식으로 도출하고 기울기(ai)를 산정하였으며, 직선의 신뢰성은 결정계수(r2)로 판단하였다(식 2).
이후 국내에서 일반적으로 사용하고 있는 “하수관거 침입수 및 유입수 산정 표준 매뉴얼”을 적용하여 유입수를 산정하였다(ME, 2009).
강우사상 전·후일을 제외한 나머지 유입수 발생 자료의 경계값에 포함된 유량증감분의 합으로 최종 유입수량(m3)을 산정한다. 최종 유입수량 산정 시 개별 유입수 발생구간의 경계값을 우천일과 강우영향일(2일)로 설정하고 유입수 산정 시작점을 우천일 시작시점으로, 유입수 산정 종점을 강우영향일 종료시점까지 정의한다.
측정된 데이터를 일 단위 데이터로 분류하여 청천일과 우천일, 강우영향일로 나누어 구분하였다. 청천일과 우천일 구분 결과 측정자료 365일 중 청천일 273일, 우천일 39일, 강우영향일 53일로 나타났다.
전체적인 유효 데이터 선별은 표준매뉴얼에 따랐다(ME, 2009). 현장의 강우계와 유량계로부터 강우량과 유량정보를 획득하였다. 시계열 하수 유량 데이터는 10분 간격으로 1일 144개의 단위 데이터로 구성되었고 이를 “일 단위 자료”라 정의한다.
현행 표준 매뉴얼의 유입수 산정방법의 보수적인 개선을 위해 우천일 자료 판단 기준을 누적강우량 3 mm/일에서 5 mm/일로, 강우 영향일 자료를 2일에서 1일로 수정하고, 기저하수 발생 범위를 유입수 발생기간 이전의 2주에서 3주치 분량의 자료를 활용하는 것을 제안한다. 남석, 덕곡1, 덕곡2, 강구, 오포 중 덕곡1을 제외한 4개 지역에서 결정계수(r2)가 향상되어 강우량 대비 증가하는 유입수량의 신뢰성이 개선되었다.
대상 데이터
영덕 지역의 5개 지점(남석, 덕곡1, 덕곡2, 강구, 오포)에서 고정식 유량계를 이용하여 2017년의 유량, 수위, 유속 측정 데이터를 확보하였으며 영덕군 환경사업소에서 관리하고 있는 강우설량계를 이용하여 강우량 데이터를 확보하였다(Fig. 1, Table 1).
이때 강우사상 전·후일에 대한 동일 요일별 대응 청천일 자료도 선별해야 한다. 우기인 6~9월에는 강우발생일 시점으로 이전의 2주간 청천일 자료 확보가 곤란한 경우, 요일 구분 없이 최근 청천일 자료를 사용하였다. 강우 발생기간 전·후일 유량 자료에서 기저하수발생유형 유량 자료를 차감한 절대값의 합이 최소가 되는 구간을 찾아 청천일 기저하수발생 유형 자료를 조금씩 상·하 평행 이동(±5%이내)하여 미세조정한다.
국지성 집중호우 및 낮은 빈도의 강우영향을 제외하기 위하여 한계 누적강우량을 설정한다. 유입수 발생사상별 누적 강우량 누적백분율의 90%구간 이내 범위의 자료를 선별한다. 유입수 발생자료에서 한계강우조건을 만족하는 유입수 발생기간만 선별한다.
유입수 발생자료에서 한계강우조건을 만족하는 유입수 발생기간만 선별한다. 유입수 이벤트별 비유입수량(m3/mm)을 산정하여 비유입수의 상위 10~50% 범위 유입수 자료를 최종 선정한다(식 1).
그리고 객관적인 근거를 제시할 수는 없지만, 관경에 비해 비정상적으로 과다한 유량이 기록되는 등의 이상 수치는 “판정성 비정상 자료”로 구별하여 제외하였다. 이러한 선별단계를 거쳐 최종 검증된 일 단위 자료를 시계열로 나열하여 총 데이터 개수 대비 확보한 유효 데이터가 청천일의 80% 이상인 자료, 강우일 및 강우영향일의 70% 이상인 자료를 사용하였다. 유입수 발생기간은 청천일이 중간에 포함되어 있지 않은 강우일과 강우영향일의 조합이다.
데이터처리
또한 청천일 자료는 2주에서 3주로 확장하여 보다 평준화된 기저하수량을 산정할 수 있도록 하였다. 수정된 유입수 산정방법의 신뢰도는 유입수가 음수로 계산되는 것을 최소화하고, 누적강우량 대비 유입수 발생량 간 회귀분석의 결정계수(r2)가 높게 도출되는가를 기준으로 판단하였다. 결과적으로 확연한 유입수량을 관찰할 수 있도록 하고 소량의 유입수량은 하수관거정비사업의 성과 평가에서 제외되도록 하는 보수적인 판단기준을 적용하였다(Kim and Park, 2010).
이론/모형
수정된 유입수 산정방법의 신뢰도는 유입수가 음수로 계산되는 것을 최소화하고, 누적강우량 대비 유입수 발생량 간 회귀분석의 결정계수(r2)가 높게 도출되는가를 기준으로 판단하였다. 결과적으로 확연한 유입수량을 관찰할 수 있도록 하고 소량의 유입수량은 하수관거정비사업의 성과 평가에서 제외되도록 하는 보수적인 판단기준을 적용하였다(Kim and Park, 2010).
그간의 유입수 산정법은 표준매뉴얼에 따랐다(ME, 2009). 하수관로 침입수 및 유입수 산정 표준지침에 따른 불명수량 산정 및 적용에 대한 연구(Wang, 2010)에 따르면 표준매뉴얼은 유입수 발생 유무를 비교적 정확히 예측할 수 있었고, 정성적이 나마 관로 부실도와 노후상태 추이를 파악하는데 유입수가 좋은 지표가 될 것이라고 결론 내렸다.
기본적인 유입수 산정기법은 표준매뉴얼에 따랐다(ME, 2009). 유효성 판정을 거친 자료를 대상으로 강우 시 하수발생량에서 청천일 기저하수 발생량을 차감하여 유입수를 산정한다.
전체적인 유효 데이터 선별은 표준매뉴얼에 따랐다(ME, 2009). 현장의 강우계와 유량계로부터 강우량과 유량정보를 획득하였다.
성능/효과
현행 표준 매뉴얼의 유입수 산정방법의 보수적인 개선을 위해 우천일 자료 판단 기준을 누적강우량 3 mm/일에서 5 mm/일로, 강우 영향일 자료를 2일에서 1일로 수정하고, 기저하수 발생 범위를 유입수 발생기간 이전의 2주에서 3주치 분량의 자료를 활용하는 것을 제안한다. 남석, 덕곡1, 덕곡2, 강구, 오포 중 덕곡1을 제외한 4개 지역에서 결정계수(r2)가 향상되어 강우량 대비 증가하는 유입수량의 신뢰성이 개선되었다. 정확한 유입수의 산정을 위해서는 다양한 지점에서 장기적으로 자료를 확보하여, 본 연구에서 제안한 ai와 r2 지표를 표준매뉴얼과 비교평가할 필요가 있다고 사료된다.
이와 유사하게, 남석, 덕곡2, 강구, 오포의 결정계수(r2)가 향상되어 본 연구가 제시한 유입수 산정법의 신뢰도가 향상된 것으로 보인다. 다만, 덕곡1의 시계열 데이터를 보면 청천일과 강우일의 유량 값이 명확하게 나누어지지 않아 음수 유입수 발생량 건수가 1회 더 늘어난 결과를 보여주었고 결정계수(r2)가 감소하였다. 덕곡 1에 대해서는 유량 계측 지점에 대한 면밀한 고찰을 통해 유입수 산정법을 고도화시켜야 할 것으로 판단된다.
9313의 범위로 신뢰성이 개선되었다. 덕곡 1을 제외하면 본 연구에서 제시한 보수적 유입수 산정법은 음수 유입수 발생량을 38.8%(38/98)에서 21.9%(21/96)로 낮추었으며, 결정계수(r2)를 0.5091~0.8760에서 0.7674~0.8961로 개선하였다. 산정 결과, 남석과 강구는 강우 이벤트 중 50%의 음수 유입수 발생량 건수가 줄어들었으며, 덕곡2와 오포도 이와 상등한 비율로 음수 발생량 건수를 줄일 수 있었다.
오포지점의 경우 25개의 강우 이벤트 중 비정상 자료를 제외하여 23개의 이벤트만 고려되었다. 본 연구에서 제시한 방법을 통해 산정된 유입수는 표준 산정법에 비해 대부분 청천일의 유량이 강우일의 유량보다 많은 이유로 인해 유입수가 음수값으로 나오는 이벤트가 줄어들었고(Table 4), 지점별 누적 강우량 대비 유입수 발생관계식을 도출하여 결정계수(r2)가 증가하는 것으로 산정방법의 정확도 및 신뢰도가 개선됨을 확인하였다(Fig. 3, Table 5). 음수의 유입수를 보인 이벤트의 비율이 34.
본 연구에서 제안하는 보수적인 영향인자의 조작은 현재 사용되고 있는 표준메뉴얼이 개선될 수 있다는 결과를 보여주었다. 현재까지 유입수 산정을 위한 많은 연구들이 이루어져 왔다.
8961로 개선하였다. 산정 결과, 남석과 강구는 강우 이벤트 중 50%의 음수 유입수 발생량 건수가 줄어들었으며, 덕곡2와 오포도 이와 상등한 비율로 음수 발생량 건수를 줄일 수 있었다. 이와 유사하게, 남석, 덕곡2, 강구, 오포의 결정계수(r2)가 향상되어 본 연구가 제시한 유입수 산정법의 신뢰도가 향상된 것으로 보인다.
3, Table 5). 음수의 유입수를 보인 이벤트의 비율이 34.1%(42/123)에서 21.5%(26/121)로 낮아진 것으로 나타났으며, 결정계수(r2) 또한 0.5091~0.9817의 범위에서 0.7674 ~0.9313의 범위로 신뢰성이 개선되었다. 덕곡 1을 제외하면 본 연구에서 제시한 보수적 유입수 산정법은 음수 유입수 발생량을 38.
측정된 데이터를 일 단위 데이터로 분류하여 청천일과 우천일, 강우영향일로 나누어 구분하였다. 청천일과 우천일 구분 결과 측정자료 365일 중 청천일 273일, 우천일 39일, 강우영향일 53일로 나타났다. 본 연구에서 정의한 유입수 유효자료 판정절차를 선별된 지점별 유효자료는 Table 3과 같다.
후속연구
이러한 경우 수많은 경우의 수를 고려해야 하는데, 인력과 시간을 절약하기 위해 지능형 자동계산 알고리즘이 개발될 필요가 있다. 그리고 계산에서 도출되는 유입수 특성은 관리대상 지역의 하수도 노후화 관리 및 개선공사의 성과를 평가하는 지표로 사용 가능할 것으로 판단된다. 이러한 연구사업은 하수도, 토양 및 수자원, 환경정보학, 전산학 전문가의 협업을 필요로 하고 개발 비용이 높을 것으로 예상된다.
남석, 덕곡1, 덕곡2, 강구, 오포 중 덕곡1을 제외한 4개 지역에서 결정계수(r2)가 향상되어 강우량 대비 증가하는 유입수량의 신뢰성이 개선되었다. 정확한 유입수의 산정을 위해서는 다양한 지점에서 장기적으로 자료를 확보하여, 본 연구에서 제안한 ai와 r2 지표를 표준매뉴얼과 비교평가할 필요가 있다고 사료된다. 특히 높은 ai를 나타내는 지점과 절대적인 유입수량이 지속적으로 크게 나타나는 지점에 대해서는 현장 조사를 통해 원인조사를 수행할 필요가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
신뢰성있는 유량 측정 데이터를 선별하기 위한 비정상 자료의 기준은?
유입수 산정을 위한 신뢰성있는 유량 측정 데이터를 선별하기 위해 다음과 같은 기준을 설정하여 비정상이라고 판단되는 데이터를 배제하였다. 비정상자료에 대해 유량계 비정상 작동, 전력 차단 등 객관적인 근거를 제시할 수 있는 경우 이를 “확정성 비정상 자료”라 한다. 그리고 객관적인 근거를 제시할 수는 없지만, 관경에 비해 비정상적으로 과다한 유량이 기록되는 등의 이상 수치는 “판정성 비정상 자료”로 구별하여 제외하였다. 이러한 선별단계를 거쳐 최종 검증된 일 단위 자료를 시계열로 나열하여 총 데이터 개수 대비 확보한 유효 데이터가 청천일의 80% 이상인 자료, 강우일 및 강우영향일의 70% 이상인 자료를 사용하였다.
시설용량이란?
2012년도 공공하수처리시설 운영관리실태 분석결과에 따르면 시설용량 500톤/일 이상 시설 중 2012년 말 기준 6개월 이상 가동한 실적이 있는 시설이 528개소이다(ME, 2013). 여기서 시설용량이란 급수 시설이 하루 동안 최대로 물을 공급할 수 있는 한계 용량을 뜻하며, 설계 유량이란 구조물을 설계할 때 기준이 되는 물 흐름의 양을 뜻한다. 이 중, 시설 용량을 초과하여 하수가 유입되어 가동률이 100%인 시설은 65개소이며, 설계유량을 크게 초과하여 225%가 유입되는 하수처리장 1개소가 있다(ME, 2013).
설계 유량이란?
2012년도 공공하수처리시설 운영관리실태 분석결과에 따르면 시설용량 500톤/일 이상 시설 중 2012년 말 기준 6개월 이상 가동한 실적이 있는 시설이 528개소이다(ME, 2013). 여기서 시설용량이란 급수 시설이 하루 동안 최대로 물을 공급할 수 있는 한계 용량을 뜻하며, 설계 유량이란 구조물을 설계할 때 기준이 되는 물 흐름의 양을 뜻한다. 이 중, 시설 용량을 초과하여 하수가 유입되어 가동률이 100%인 시설은 65개소이며, 설계유량을 크게 초과하여 225%가 유입되는 하수처리장 1개소가 있다(ME, 2013).
참고문헌 (15)
Choi, G. W., Kim, G. H., and Jun, Y. H. (2002). A study for estimation of infiltration/inflow in pipes, Proceedings of Korean Society of Civil Engineers, Korean Society of Civil Engineers, 57-60. [Korean Literature]
Choi, J., Lee, Y., Lee, Y., and Lee, J. (2015). Evaluation of infiltration/inflow on separate sewer system in residence complex, Journal of Korean Society of Hazardous Mitigation, 15(3), 357-362. [Korean Literature]
Kim, H. J. and Park, K. H. (2010). Statistical methods for the use of infiltration and inflow as performance index in sewer rehabilitation works, Journal of Korean Society of Water and Wastewater, 24(5), 617-628. [Korean Literature]
Kim, H., Shin, D., and Kim, Y. (2015). Evaluation of first flush rainfall inflow and pollution loads into manhole against combined and sanitary sewer overflows, Journal of Korean Society on Water Environment, 31(1), 67-70. [Korean Literature]
Kim, J. (2012). A study of water quality improvement due to installation of the separate sewer system, Master Dissertation, Seoul National University of Science and Technology [Korean Literature]
Kim, J. O., Jeong, D. G., and An, D. H. (2014). A study on improvement of inflow/infiltration computation and application method in sewer rehabilitation project, Journal of Korean Society of Water and Wastewater, 28(1), 33-45. [Korean Literature]
Korea Institute of S&T Evaluation and Planing (KISTEP). (2018). Water and sewage innovation technology development project, preliminary feasibility analysis. [Korean Literature]
Kown, Y. S. (2005). Analysis of correlation between infiltration/inflow and defective rate of sewer, Master Dissertation, Kangwon National University [Korean Literature]
Lee, J. (2007). Optimization for selecting sewer rehabilitation methods and estimation of the capacity of facility to control combined sewer overflows, Ph.D. Dissertation, Chung-ang University. [Korean Literature]
Lee, J. H., Jun, H. D., Joo, J. G., and Kim, J. H. (2008). Development of a decision making model for efficient rehabilitation of sewer system, Journal of Korea Water Resources Association, 41(2), 127-135. [Korean Literature]
Ministry of Environment (ME). (2009). Standard manual for calculation of infiltration and inflow water in sewer pipes, Ministry of Environment. [Korean Literature]
Ministry of Environment (ME). (2013). Analysis of operation and management for public sewage treatment facilities in 2012, Ministry of Environment. [Korean Literature]
Oh, J., Lee, J., and Jin, S. (2013). Queries for standard sewer infiltration/inflow assessment, Journal of Korean Society of Water and Wastewater, 27(2), 285-290. [Korean Literature]
Shin, J., Han, S., Yook, J., Lee, C., and Kang, S. (2019). Effect of infiltration/inflow by rainfall for sewage facilities in the area with partially separated sewer system, Journal of Korean Society of Water and Wastewater, 33(3), 177-190. [Korean Literature]
Wang, J. (2010). The application of standard method for estimating infiltration/inflow on sewer pipes, Master Dissertation, Chung-ang University [Korean Literature]
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