초록 ▼

◦ 지능형 정수공정 통합운전시스템 개발을 통해 지능형 정수처리 유지관리 시스템, 웹기반 지능형 실시간 공정 감시시스템, 데이터 마이닝 기반 공정성능 평가시스템, 맛 • 냄새물질 및 내분비계 장애 물질 신단위 산화기술 및 흡착제 주입량 제어 기술 등에 대하여 실용화 기술 확보
◦ ET와 IT 기술을 접목하여 첨단화된 환경기술로 각 공정을 모니터링만 하거나 제어만 하던 기술을 개선하여 모니터링 결과를 바탕으로 인공신경망 기술을 적용하여 공정 예측 및 평가를 통한 공정제어기술 확보
◦ 지능형 기잔 통합운전시스템의 구축은 향후

◦ 지능형 정수공정 통합운전시스템 개발을 통해 지능형 정수처리 유지관리 시스템, 웹기반 지능형 실시간 공정 감시시스템, 데이터 마이닝 기반 공정성능 평가시스템, 맛 • 냄새물질 및 내분비계 장애 물질 신단위 산화기술 및 흡착제 주입량 제어 기술 등에 대하여 실용화 기술 확보
◦ ET와 IT 기술을 접목하여 첨단화된 환경기술로 각 공정을 모니터링만 하거나 제어만 하던 기술을 개선하여 모니터링 결과를 바탕으로 인공신경망 기술을 적용하여 공정 예측 및 평가를 통한 공정제어기술 확보
◦ 지능형 기잔 통합운전시스템의 구축은 향후 물산업 육성에 따른 상수도분야 유지관리 기술로 활용
◦ 지능형 정수처리 통합운전기술 개발은 궁극적으로 국민이 믿을 수 있는 먹는 물을 생산 • 공급할 수 있는 21세기형 상수도 체계 확립
◦ 수돗물에 대한 국민적 신뢰 회복을 위한 정수공정 통합 운전관리시스템의 실용화 및 상용화
◦ 병원성미생물과 각종 유해물질들로부터 안심하고 마실 수 있는 먹는물의 안전성 및 안정성 보장
◦ 수돗물에 대한 국민적 신뢰 회복을 위한 정수공정 통합 운전관리시스템의 상용화
◦ 정수처리 운전 • 유지관리비의 20 % 이상 절감
◦ 장래 민간투자 SOC사업의 민영화된 상수도 기술의 기반 확보
◦ 상수도 정보화 관련 산업분야의 국내 시장규모 연간 650억 원, 세계 시장(연간 2조 3천억) 진출 교두보 확보
◦ 현재 연간 약 4조원의 상수도 관리 시장의 개척을 위한 기술적 비교 우위 확보
◦ 선진외국의 정수처리공법과 유지관리기술에 대한 기술경쟁력 확보

목차 Contents

• 표 지 ... 1
• 제 출 문 ... 3
• 목차 ... 6
• 1장. 지능형 정수공정 통합운전 및 통합감시제어시스템 ... 9
• 1. 화면 구성 ... 9
• 1.1 전체공정 ... 9
• 1.2 단위공정 ... 10
• 1.3 하위메뉴 ... 10
• 1.4 화면닫기 ... 11
• 1.5 데이터의 배치와 구분 ... 11
• 1.6 데이터의 구분 ... 12
• 1.7 초기화면 ... 12
• 2. 단위공정별 감시화면 및 제어화면의 구성 ... 13
• 2.1 PAC ... 14
• 2.1.1 감시화면 ... 14
• 2.2 혼화/응집/침전 ... 15
• 2.2.1 감시화면 ... 15
• 2.2.2 제어설정화면 ... 15
• 2.2.3 응집제 선택 ... 16
• 2.3 모래여과1지 ... 17
• 2.3.1 감시화면 ... 17
• 2.3.2 제어설정화면 ... 17
• 2.4 모래여과2지 ... 18
• 2.4.1 감시화면 ... 18
• 2.4.2 제어설정화면 ... 19
• 2.5 MF Pilot ... 19
• 2.5.1 감시화면 ... 19
• 2.6 AOP/오존 ... 21
• 2.6.1 감시화면 ... 21
• 2.6.2 제어설정화면 ... 21
• 2.7 활성탄 BAC ... 23
• 2.7.1 감시화면 ... 23
• 2.7.2 제어설정화면 ... 23
• 2.8 활성탄 GAC ... 25
• 2.8.1 감시화면 ... 25
• 2.8.2 제어설정화면 ... 25
• 2.9 염소소독 ... 26
• 2.9.1 감시화면 ... 26
• 2.9.2 제어설정화면 ... 26
• 2장. 지능형 정수공정 통합관리시스템 ... 27
• 1. 시스템 공통사항 ... 28
• 1.1 초기화면 ... 28
• 1.2 메뉴 구성 ... 29
• 2. 초기화면 ... 31
• 3. 운전관리 ... 32
• 3.1 실시간감시 ... 33
• 3.1.1 수질인자 ... 33
• 3.1.2 공정인자 ... 34
• 3.1.3 공정시뮬레이션 ... 35
• 3.2 자가진단 ... 36
• 3.3 성능평가 ... 39
• 3.4 처리효율 ... 41
• 3.4.1 최종처리효율 ... 41
• 3.4.2 공정별 처리효율 ... 43
• 3.5 경향분석 ... 44
• 4. 데이터관리 ... 48
• 4.1 공정데이터관리 ... 48
• 4.1.1 수분석자료관리 ... 48
• 4.1.2 공정일지 ... 48
• 4.2 통계분석 ... 49
• 4.2.1 추이분석 ... 49
• 4.2.2 상관관계분석 ... 51
• 4.2.3 회귀분석 ... 52
• 4.2.4 이상치분석 ... 53
• 4.2.5 트랜드 조회 ... 54
• 5. 지식DB ... 55
• 5.1 지식게시판 ... 55
• 5.2 용어사전 ... 55
• 5.3 관련법규 및 기준 ... 56
• 6. 시스템 설정 ... 57
• 6.1 사용자계정관리 ... 57
• 6.2 메뉴접근설정 ... 57
• 6.3 코드관리 ... 58
• 6.4 분석항목설정 ... 59
• 6.5 SCADA 연계설정 ... 59
• 6.6 처리장 정보 관리 ... 61
• 6.7 공정항목설정 ... 62
• 6.8 특성요인도 설정 ... 62
• 6.9 공정능력지수 설정 ... 63
• 6.10 신경망모델 설정 ... 64
• 3장. 신경망 설계 프로그램 (Smart Sensing) ... 65
• 1. 프로그램의 구성 ... 65
• 2. 신경망 예측 프로그램 (WEB) ... 65
• 2.1 공정 시뮬레이션 ... 66
• 2.2 신경망 모델 설정 ... 67
• 2.3 신경망모델 수동보정 ... 68
• 3. 신경망 예측 프로그램 (Window Service) ... 70
• 3.1 프로그램 실행, 중지 ... 70
• 3.2 프로그램의 실행, 중지 ... 71
• 3.3 학습된 모델의 저장 및 프로그램 설정 파일 ... 71
• 3.4 데이터베이스 ... 72
• 4. 신경망 모델 설계 및 테스트 프로그램 ... 73
• 4.1 프로그램 실행 ... 73
• 4.2 프로그램 사용 순서 ... 73
• 부 록 ... 127
• 보고서 초록 ... 405
• 요 약 문 ... 409