[논문]점착성 부유사의 입도분포형 검증

박병은; 변지선; 손민우

doi:10.3741/jkwra.2020.53.10.917

점착성 부유사의 입도분포형 검증
Statistical investigation on size distribution of suspended cohesive sediment 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.53 no.10, 2020년, pp.917 - 928

박병은 (충남대학교 공과대학 토목공학과) , 변지선 (충남대학교 스마트인프라건설연구소) , 손민우 (충남대학교 공과대학 토목공학과)

초록
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본 연구는 점착성 부유사의 입도분포에 적합한 이론적 확률분포형을 찾는 것을 목적으로 수행되었다. 유의수준 5%에 대해 적합도 검정을 수행한 결과, 실험실 실험자료와 현장실험 자료에서 측정된 플럭입도분포는 다른 결과를 나타냈다. 현장실험으로부터 얻어진 표본자료의 경우 왼쪽으로 치우친 지수분포의 형태를 나타내며, Gamma 분포가 가장 우수하였다. 실험실실험 자료의 경우 표본자료가 양의 왜도를 가지며 GEV 분포가 가장 적합하였다. 많은 연구에서 점착성 유사의 입도분포로 가정되는 2매개변수 Lognormal 분포의 경우 현장실험 자료와 실험실실험 자료 모두 적합하지 않았으며, 위치매개변수를 추가하여 3매개변수 Lognormal 분포 적용 시 점착성 유사의 입도분포를 모사할 수 있는 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to find the appropriate probability distribution representing the size distribution of suspended cohesive sediment. Based on goodness-of-fit test for a significance level of 5% using the Kolmogorov-Smirnov test, it is found that the floc size distributions measured in laboratory experiment and field study show different results. In the case of sample data collected from field experiments, the Gamma distribution is the best fitting form. In the case of laboratory experiment results, the sample data shows the positively-skewed distribution and the GEV distribution is the best fitted. The lognormal distribution, which is generally assumed to be a floc size distribution, is not suitable for both field and laboratory results. By using 3-parameter lognormal distribution, it is shown that similar size distribution with floc size distribution can be simulated.

주제어

표/그림 (14)

그림 Fig. 1. Probability distributions of continuous random variables
그림 Fig. 2. Results of generated random numbers and laboratory experiments (Bouyer et al., 2004)
그림 Fig. 3. Size distribution of Schwarz et al. (2017)
표 Table 1. Calculated value of D based on K-S test (in-situ measurement data, 2-parameter)
그림 Fig. 4. Size distribution of Yang et al. (2016)
표 Table 2. Experimental conditions of Yang et al. (2016)
그림 Fig. 5. Size distribution of Bouyer et al. (2004)
표 Table 3. Experimental conditions for Bouyer et al. (2004)
그림 Fig. 6. Size distribution of Bouyer et al. (2001)
표 Table 4. Calculated value of D based on K-S test (experiment results, 2-parameter)
그림 Fig. 7. Size distribution of Jin and Lant (2004)
그림 Fig. 8. Size distribution of Barbusiński and Kościelniak (1995)
표 Table 5. Experimental conditions for Barbusiński and Kościelniak (1995)
표 Table 6. Calculated value of D based on K-S test (experiment results, 3-parameter)

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 점착성 부유사 입도분포의 형태를 구체화하기 위해 현장 및 실험실실험으로부터 얻어진 자료를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 현장실험으로부터 얻어진 플럭입도분포자료는 장비의 특성으로 인해 측정 가능한 플럭의 최대 크기가 제한되며 이에 따라 측정 자료가 최대값 부근에 집중된 자료는 분석에 포함하지 않았다.
그러나 플럭입도분포의 대수정규분포에의 적합성을 이론적으로 규명한 사례는 많지 않으며 그 신뢰성과 적합성에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 통계학적 기법인 적합도검정법을 이용하여 점착성 유사의 입도분포가 실제로 모사하는 이론적 확률분포형을 찾아보고자 한다. 점착성 유사의 입도분포를 측정한 현장 및 실험실 자료를 수집하여 데이터 처리를 수행한 후, 적합도 검정을 실시하여 점착성 유사의 입도분포를 나타내는 이론적 확률분포형을 찾아 결과를 구체화한다.

가설 설정

수집된 히스토그램별 계급구간과 상대빈도의 수치를 바탕으로 Matlab을 이용하여 계급구간 별로 균등분포를 따르는 난수를 상대빈도만큼 발생시켜 표본 자료를 생성하였다. 계급구간의 개수는 원자료와 동일하게 지정하였으며, 자료의 크기는 가정하여 적용하였다. Fig.
Li and Ganczarczyk (1990)은 분석결과를 바탕으로 확률밀도함수식을 제안하였으나, 해당 식은 Meto Toronto 지역에서 채취된 플럭의 입도분포만을 대상으로 개발되었다는 한계점이 존재한다. 수치모형을 이용한 연구로는 플럭의 평형크기를 모의하는 FGM모형의 계산과정에 추계학적 접근법을 적용한 사례가 조사되나(Shin et al., 2015), 난수를 발생시키는 과정에서 플럭의 입도분포를 대수정규분포로 가정하여 적용하였다.

제안 방법

이 때 재응집과정이 Case 2에 해당한다. G를 100 s^-1으로 설정하여 동일한 실험을 시행하였으며(Case 3 및 Case 4), 다른 종류의 임펠러를 사용하여 동일한 실험을 반복 수행함으로써 임펠러의 형태에 따른 플럭 입도분포의 변화 또한 살펴보았다. Bouyer et al.
D1지점이 B4지점보다 평균유속은 빠르며, 부유사의 농도는 약 4배 이상 높은 것으로 확인된다. 각 지점에서 하상으로부터 각각 0.5 m 떨어진 지점과 1.0 m 떨어진 지점에서 조석이 간조(Low Water)일 때와 간조에서 만조로 상승할 때(Mid-Flood) 플럭입도분포를 측정하였다. 측정이 수행된 지점과 하상으로부터의 거리, 흐름 조건 등 각 케이스별 실험조건이 Table 2에서 요약된다.
2는 생성된 표본자료와 원자료를 함께 도시한 결과이다. 모든 자료는 동일한 방식으로 표본자료를 생성한 후, EasyFit을 이용하여 GEV 분포, Lognormal 분포, Weibull 분포, Gamma 분포에 대한 적합도 검정을 수행하였다.
적합도 검정을 수행하기 위해 히스토그램 자료를 바탕으로 난수를 이용하여 표본자료를 생성하였다. 수집된 히스토그램별 계급구간과 상대빈도의 수치를 바탕으로 Matlab을 이용하여 계급구간 별로 균등분포를 따르는 난수를 상대빈도만큼 발생시켜 표본 자료를 생성하였다. 계급구간의 개수는 원자료와 동일하게 지정하였으며, 자료의 크기는 가정하여 적용하였다.
실험실실험 자료는 현장 측정 자료와 다르게 대부분의 실험이 교반 탱크에서 진행되며 플럭이 충분히 성장할 수 있는 응집 시간을 가져 평형상태에 도달한 플럭의 입도분포를 측정한다. 이미지 분석을 통해 입자의 크기를 측정하므로 측정이 가능한 플럭의 최대 크기가 제한되지 않는다.
임펠러의 회전속도를 조정하여 탱크 내 G값을 변화시켜가며 실험을 수행하였다. 실험은 총 4가지 조건으로 수행되었으며 Case 1, Case 2, Case 3, Case 4는 각각 30 rpm, 45 rpm, 60 rpm, 150 rpm의 실험조건에 해당한다. Case 1에서는 실험 초기에 분포가 오른쪽으로 왜곡된 지수 분포의 형태에서 시간이 흐를수록 점차 플럭의 평균 크기가 성장한다.
(2001)은 벤토나이트와 알루미늄 응고제를 이용하여 교반 탱크(Mixing Tank)에서 응집실험을 수행하였다. 임펠러의 회전속도를 조정하여 탱크 내 G값을 변화시켜가며 실험을 수행하였다. 실험은 총 4가지 조건으로 수행되었으며 Case 1, Case 2, Case 3, Case 4는 각각 30 rpm, 45 rpm, 60 rpm, 150 rpm의 실험조건에 해당한다.
수집된 자료들은 플럭의 크기에 따른 계급구간별 상대빈도가 나타난 히스토그램 자료이다. 적합도 검정을 수행하기 위해 히스토그램 자료를 바탕으로 난수를 이용하여 표본자료를 생성하였다. 수집된 히스토그램별 계급구간과 상대빈도의 수치를 바탕으로 Matlab을 이용하여 계급구간 별로 균등분포를 따르는 난수를 상대빈도만큼 발생시켜 표본 자료를 생성하였다.
점착성 부유사 입도분포 자료의 적합도 검정과정에서 고려한 총 29개의 분포형 중 공통적으로 적합도가 높은 분포형인 Lognormal 분포, Weibull 분포, Gamma 분포, GEV 분포로 제한하여 적합도 검정을 수행하였다.
이에 본 연구에서는 통계학적 기법인 적합도검정법을 이용하여 점착성 유사의 입도분포가 실제로 모사하는 이론적 확률분포형을 찾아보고자 한다. 점착성 유사의 입도분포를 측정한 현장 및 실험실 자료를 수집하여 데이터 처리를 수행한 후, 적합도 검정을 실시하여 점착성 유사의 입도분포를 나타내는 이론적 확률분포형을 찾아 결과를 구체화한다.
Case 1은 A310 임펠러를 이용하여 G가 10 s^-1인 경우의 자료를 나타낸다. 해당 실험에서 G의 크기를 증가시켜 플럭의 파괴 과정을 모사하여 보다 작은 크기의 입자로 모두 파괴가 발생하고 난 후, G의 크기를 다시 10 s^-1으로 감소시켜 재응집과정에 따른 입도분포와 크기변화를 살펴보았다. 이 때 재응집과정이 Case 2에 해당한다.
현장실험으로부터 얻어진 9개의 자료를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 현장실험시 플럭의 입도분포를 측정하기 위해 널리 이용되는 장비인 LISST-100X는 측가능한 플럭의 최대크기가 500 μm로 제한된다.

대상 데이터

점착성 유사의 입도분포를 추정하기 위해 수집한 입도분포 자료는 총 27개로 이 중 18개는 실험실실험 자료이며 9개는 현장실험 자료에 해당한다. 수집된 자료들은 플럭의 크기에 따른 계급구간별 상대빈도가 나타난 히스토그램 자료이다. 적합도 검정을 수행하기 위해 히스토그램 자료를 바탕으로 난수를 이용하여 표본자료를 생성하였다.
이에 따라 본 연구에서는 수집된 입도분포 자료 중 최빈값이 500 μm 보다 충분히 작은 데이터만을 이용하여 분석하였다.
점착성 유사의 입도분포를 추정하기 위해 수집한 입도분포 자료는 총 27개로 이 중 18개는 실험실실험 자료이며 9개는 현장실험 자료에 해당한다. 수집된 자료들은 플럭의 크기에 따른 계급구간별 상대빈도가 나타난 히스토그램 자료이다.

데이터처리

반면 K-S검정은 표본의 크기가 작은 경우에도 연속형 자료에 적용할 수 있어 카이제곱 검정에 비해 효율적인 것으로 알려져 있다(Massey Jr, 1951). 본 연구에서 분석하고자 하는 점착성 유사의 입도분포 자료는 연속형 데이터에 속하므로 K-S 검정법을 이용하여 적합도 검정을 수행하였다.
본 연구에서는 자료의 적합도 검정 통과여부를 살펴볼 때, 가시성을 높이기 위해 유의수준 5%를 기준으로 검정 통계량과 검정 통과를 위한 임계값의 차이를 계산하여 ‘통계량(D)’으로 정의하였으며, 이를 식으로 나타내면 Eq.

성능/효과

10 μm 보다 큰 플럭만을 추출하여 적합도 검정을 수행한 결과, Lognormal분포, Weibull분포, Gamma분포 중 Lognormal 분포가 다른 분포에 비해 우수함을 확인하였다.
실험실 실험 자료를 이용하여 적합도 검정을 수행한 경우, 분포의 넓은 범위를 고려할 수 있는 3매개변수 GEV분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 2매개변수 확률분포형으로는 Gamma 분포가 가장 우수한 것으로 확인된다. 현장 및 실험실 실험자료를 분석한 결과에 따르면, 많은 연구에서 가정되었던 대수정규분포의 경우 유의수준 5%에 대하여 적합도 검정을 통과하지 못하는 것으로 나타났다.
Figs. 3 and 4(a)에서 가장 작은 계급구간에서 대부분의 표본이 위치하는 것을 알 수 있는데, 분포의 중심이 치우치지 않은 자료를 이용하여 표본자료를 생성하는 경우에도 원 자료의 히스토그램이 대수축을 기준으로 도시되어 있어 표본의 대부분이 히스토그램의 가장 작은 계급구간에 위치하는 것을 확인하였다. 따라서 가장 작은 계급구간에서 많은 자료들이 분포하는 이유는 변화하는 흐름조건으로 인해 평형상태에 도달하지 못한 플럭이 다수 존재하거나, 응집 및 파괴 중 우세한 과정으로 인해 작은 크기의 유사입자가 많이 생성되기 때문으로 생각해 볼 수 있다.
8(a)). Case 2 및 Case 3의 적합도 검정결과 4개의 분포가 5%의 유의수준을 통과하는 경우는 없었으며, 통계량을 살펴보면 Case 1, 2, 3 모두 GEV 분포를 제외할 경우 Lognormal 분포의 통계량이 가장 작은 것으로 확인된다(Table 4). 이는 Barbusiński and Kościelniak (1995)의 결과와 일치하는 것으로 생각해 볼 수 있으나, 본 연구에서 적합도 검정의 기준으로 이용한 유의수준 5%에는 통과하지 못했음을 알 수 있다.
Tables 1 and 4의 결과를 종합해보면, 현장실험 자료와 실험실실험 자료에서 Lognormal 분포가 적합하지 않다는 것은 공통된 결과임을 알 수 있다. 이러한 결과가 왼쪽으로 완전히 치우친 형태의 지수 분포를 모사하지 못하는 특성으로 인한 결과라면, 위치 매개변수가 포함된 3매개변수로 변환시킨 후 분포를 좌우로 이동시킬 수 있을 때 양수 값을 가지는 범위에서 지수 분포의 그래프를 그릴 수 있을 것이다.
Barbusiński and Kościelniak (1995)은 활성슬러지를 이용하여 유기물함량과 입도분포 형태의 상관관계에 관한 연구를 수행하였다. 각 실험별로 유기물함량을 증가시킨 후 감소시키며 입도분포를 살펴보았는데, 슬러지의 입도분포 65개 중 92%에 해당하는 60개의 자료가 Lognormal 분포를 따른다고 주장하였다(Fig. 8). 이를 바탕으로 해당 연구에서 제시된 실험조건은 Table 5에서 요약되며, 적합도 검정을 수행한 결과가 Table 4에서 나타난다.
Weibull 분포와 Gamma 분포를 비교해보면 현장실험 자료 9개의 표본 중 각각 7개와 6개를 통과하였다. 두 분포가 동시에 통과하는 Yang et al. (2016)의 Case 4, Case 6, Case 7, Case 8의 자료를 비교해보면 통계량에서 Gamma 분포가 더 큰 값을 가지며 우수하게 모사하는 것이 확인된다(Table 1).
플럭카메라를 이용하여 가능최대크기 또한 제한되지 않아 입도분포의 범위가 넓다. 실험실 실험 자료를 이용하여 적합도 검정을 수행한 경우, 분포의 넓은 범위를 고려할 수 있는 3매개변수 GEV분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 2매개변수 확률분포형으로는 Gamma 분포가 가장 우수한 것으로 확인된다.
장비의 한계로 500 μm이하의 플럭들만이 측정된 것이 확인되며, 히스토그램의 첫 번째 계급구간에서 관측도수가 가장 높은 것이 확인된다(Fig. 3).
적합도 검정 결과, GEV 분포와 2매개변수 Gamma 분포 모두 유의수준 5%를 통과하였지만 통계량을 비교해볼 때 GEV 분포가 더 적합한 것이 확인된다(Table 4 및 Fig. 6
Case 3의 실험결과는 평형상태에 도달함에 따라 플럭입도분포의 최빈값이 증가하며 분포의 범위는 Case 1 보다 작다. 적합도 검정결과 GEV 분포와 2매개변수 Gamma 분포 모두 유의수준 5%를 통과하나, GEV 분포가 더 적합한 것으로 나타난다(Table 4). Case 4는 평형상태에 도달함에 따라 입도분포의 최빈값이 감소하는 현상을 보였으며, 입도분포의 범위 또한 가장 작은 값을 가진다.
이에 따라 플럭 입도분포의 범위가 매우 넓게 형성되었고, 평균 크기가 커져 분포의 평균이 오른쪽으로 이동한 형태를 나타낸다. 적합도 검정결과 GEV분포가 가장 적합한 것으로 나왔으나 유의수준 5%를 통과하는 분포는 없었다(Table 4). 정규분포에 유사한 형태를 나타냈던 ASR 반응기 실험결과를 제외한 Case 1 및 Case 3의 실험결과는 큰 플럭이 많이 형성되었으며 분포가 오른쪽으로 치우친 형태로 왜도가 음수인 분포를 나타낼 수 있는 GEV 분포가 가장 근사하였던 것으로 판단된다.
이 때 측정된 플럭입도분포의 범위는 좁다. 적합도 검정결과로 얻어진 통계량을 분석해보면 GEV 분포가 가장 적합한 것으로 확인되나, 유의수준 5%를 통과하는 분포는 없는 것으로 확인된다(Table 4).
적합도 검정결과에서는 자료의 분포가 오른쪽으로 왜곡된 분포를 모사할 수 있는 Weibull 분포와 Gamma 분포가 유의수준 5%의 적합도 검정을 통과하는 것으로 나타난다. 계산된 통계량을 기준으로 살펴보면 Gamma 분포의 경우 0.
적합도 검정결과 GEV분포가 가장 적합한 것으로 나왔으나 유의수준 5%를 통과하는 분포는 없었다(Table 4). 정규분포에 유사한 형태를 나타냈던 ASR 반응기 실험결과를 제외한 Case 1 및 Case 3의 실험결과는 큰 플럭이 많이 형성되었으며 분포가 오른쪽으로 치우친 형태로 왜도가 음수인 분포를 나타낼 수 있는 GEV 분포가 가장 근사하였던 것으로 판단된다.
각 실험 케이스별 적합도 검정 결과는 Table 4에서 요약된다. 총 8개의 자료 중 6개의 자료가 GEV 분포에 가장 적합하며, 2개 자료는 2매개변수의 Weibull 분포와 Gamma 분포에 적합한 것으로 확인된다(Case 3 및 Case 7). 통계량 값을 비교해보면 Weibull 분포보다는 Gamma 분포에 더 적합함을 알 수 있다.
총 8개의 자료 중 6개의 자료가 GEV 분포에 가장 적합하며, 2개 자료는 2매개변수의 Weibull 분포와 Gamma 분포에 적합한 것으로 확인된다(Case 3 및 Case 7). 통계량 값을 비교해보면 Weibull 분포보다는 Gamma 분포에 더 적합함을 알 수 있다. Figs.
2매개변수 확률분포형으로는 Gamma 분포가 가장 우수한 것으로 확인된다. 현장 및 실험실 실험자료를 분석한 결과에 따르면, 많은 연구에서 가정되었던 대수정규분포의 경우 유의수준 5%에 대하여 적합도 검정을 통과하지 못하는 것으로 나타났다. 위치매개변수를 추가한 3매개변수 대수정규분포의 경우 적합도 검정을 통과하는 사례가 있는 것으로 확인되었다.
위치매개변수를 추가한 3매개변수 대수정규분포의 경우 적합도 검정을 통과하는 사례가 있는 것으로 확인되었다. 현장 및 실험실실험자료의 적합도 검정결과를 종합해보면, 자료의 특성과 응집현상의 영향에 따라 적정확률분포형이 다른 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 수집된 자료들을 바탕으로 수행한 분석결과를 일반화하여 특정 확률분포형으로 플럭입도분포 형태를 정의하기보다는 향후 점착성 유사의 입도분포를 나타내는 확률분포형 선정 시 점착성 유사의 응집특성과 입도분포에 영향을 미칠 수 있는 다양한 인자들에 대한 고려가 필요할 것으로 생각된다.
현장실험으로부터 얻어진 플럭입도분포자료는 장비의 특성으로 인해 측정 가능한 플럭의 최대 크기가 제한되며 이에 따라 측정 자료가 최대값 부근에 집중된 자료는 분석에 포함하지 않았다. 현장실험 자료를 이용하여 적합도 검정을 수행한 경우 양의 왜도를 가지는 Weibull 분포, 2변수 Gamma 분포가 가장 적합한 것으로 확인되었다. 이는 현장실험 자료의 경우 충분히 평형상태에 도달했을 때의 측정 자료가 아니기 때문으로 생각해 볼 수 있다.

후속연구

현장 및 실험실실험자료의 적합도 검정결과를 종합해보면, 자료의 특성과 응집현상의 영향에 따라 적정확률분포형이 다른 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 수집된 자료들을 바탕으로 수행한 분석결과를 일반화하여 특정 확률분포형으로 플럭입도분포 형태를 정의하기보다는 향후 점착성 유사의 입도분포를 나타내는 확률분포형 선정 시 점착성 유사의 응집특성과 입도분포에 영향을 미칠 수 있는 다양한 인자들에 대한 고려가 필요할 것으로 생각된다. 특히 수치실험을 수행하고자 할 때, 플럭입도분포에 영향을 미치는 인자들에 대한 고려는 모형의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다.
특히 수치실험을 수행하고자 할 때, 플럭입도분포에 영향을 미치는 인자들에 대한 고려는 모형의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 또한 점착성 유사의 입도분포를 모사하는 분포를 새로이 개발하여 사용한다면 플럭의 이동특성을 연구할 때 가장 중요한 침강속도를 결정하는 크기에 대한 많은 정보가 제공될 수 있을 것이다.
따라서 본 연구에서 수집된 자료들을 바탕으로 수행한 분석결과를 일반화하여 특정 확률분포형으로 플럭입도분포 형태를 정의하기보다는 향후 점착성 유사의 입도분포를 나타내는 확률분포형 선정 시 점착성 유사의 응집특성과 입도분포에 영향을 미칠 수 있는 다양한 인자들에 대한 고려가 필요할 것으로 생각된다. 특히 수치실험을 수행하고자 할 때, 플럭입도분포에 영향을 미치는 인자들에 대한 고려는 모형의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 또한 점착성 유사의 입도분포를 모사하는 분포를 새로이 개발하여 사용한다면 플럭의 이동특성을 연구할 때 가장 중요한 침강속도를 결정하는 크기에 대한 많은 정보가 제공될 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	점착성 유사의 응집모형은 어떤 모형으로 구별 가능한가?	, 2018), 응집현상을 살펴보기 위한 수치모형의 개발 또한 활발하게 수행되어왔다. 점착성 유사의 응집모형은 Population Balance Equation (PBE) 모형과 Floc Growth Model (FGM) 모형으로 구분할 수 있다. PBE모형은 특정 지역에서 존재할 것으로 예상되는 플럭 크기의 범위를 가정한 후 여러 계급구간으로 나누어 시간에 따른 계급구간 별 플럭의 개수 변화를 계산한다.
	점착성 부유사 입도분포의 형태에 대해 적합도 검정을 수행한 결과는 현장실험과 실험실 자료에서 어떻게 다르게 나타났는가?	현장실험으로부터 얻어진 플럭입도분포자료는 장비의 특성으로 인해 측정 가능한 플럭의 최대 크기가 제한되며 이에 따라 측정 자료가 최대값 부근에 집중된 자료는 분석에 포함하지 않았다. 현장실험 자료를 이용하여 적합도 검정을 수행한 경우 양의 왜도를 가지는 Weibull 분포, 2변수 Gamma 분포가 가장 적합한 것으로 확인되었다. 이는 현장실험 자료의 경우 충분히 평형상태에 도달했을 때의 측정 자료가 아니기 때문으로 생각해 볼 수 있다. 반면 실험실실험 자료는 플럭의 응집현상이 충분히 평형상태에 도달한 이후에 측정된 자료로, 플럭의 평균 크기가 비교적 큰 값을 나타낸다. 플럭카메라를 이용하여 가능최대크기 또한 제한되지 않아 입도분포의 범위가 넓다. 실험실 실험 자료를 이용하여 적합도 검정을 수행한 경우, 분포의 넓은 범위를 고려할 수 있는 3매개변수 GEV분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 2매개변수 확률분포형으로는 Gamma 분포가 가장 우수한 것으로 확인된다. 현장 및 실험실 실험자료를 분석한 결과에 따르면, 많은 연구에서 가정되었던 대수정규분포의 경우 유의수준 5%에 대하여 적합도 검정을 통과하지 못하는 것으로 나타났다. 위치매개변수를 추가한 3매개변수 대수정규분포의 경우 적합도 검정을 통과하는 사례가 있는 것으로 확인되었다. 현장 및 실험실실험자료의 적합도 검정결과를 종합해보면, 자료의 특성과 응집현상의 영향에 따라 적정확률분포형이 다른 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 수집된 자료들을 바탕으로 수행한 분석결과를 일반화하여 특정 확률분포형으로 플럭입도분포 형태를 정의하기보다는 향후 점착성 유사의 입도분포를 나타내는 확률분포형 선정 시 점착성 유사의 응집특성과 입도분포에 영향을 미칠 수 있는 다양한 인자들에 대한 고려가 필요할 것으로 생각된다.
	유사는 어떻게 구별할 수 있는가?	흐름을 따라 부유 상태로 이동하는 유사는 점착성 유무에 따라 점착성 유사와 비점착성 유사로 구분할 수 있다. 점착성 유사는 비점착성 유사에 비해 유사입자의 크기가 작으며, 1차 입자(Primary Particle) 표면의 전자기적 점착력으로 인해 점착성을 띠는 유사로 정의할 수 있다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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