학술논문
장기 모니터링 데이터를 활용한 분류식 하수관로 시스템의 성과 지표 등급화 및 유량 데이터 필터 방안 제시 / Proposal for Categories with Grade Range of Performance Indicators and Data Filter in Sanitary Sewer System a Using Long-term Flow Data
Document Type
Dissertation/ Thesis
Author
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Subject
Language
Korean
Abstract
The capacity assessment of SSSs (Sanitary Sewer Systems) calculated by Infiltration and Inflow is widely used for design and planning to sewer facility and verification to effectiveness of maintenance work etc. When evaluating PIs (Performance Indicators) in SSSs, there are not enough to consider both simple increase of flow rate due to WW (Wet Weather) and generating condition of odor due to the low flow rate during DW (Dry Weather). PIs used for capacity assessment are based on monitoring data. so, it is essential to review quality assurance of flow rate data, such as the reliability of the sensors used for flow measurement and the hydraulic environment changes.In this study, to improved usability of flow data, Review PIs in terms of flow rate using long-term monitoring data based on quality assurance and select KPI (Key Performance Indicator), set grade range of PIs. In advance, 5-10% of DW data based on time series model, and 2% of WW data based on MA model is eliminated as outlier to review PIs which consists of 12 at DW and 6 at WW. (minimum flow)/(design flow) was chosen as the KPI at DW by correlation analysis. Due to regional characteristics, KPI at WW has been limited. Result of grade range based on probability analysis to monitoring data, shows the change of PIs more clear yearly than seasonal at DW. But, PIs at WW do not show yearly or seasonal characteristics. In addition, the method for standardizing deviations by regional characteristics is needed during WW.In the follow-up study, a new filter algorithm focused on sewer system was approached from the perspective of inverse interpolation, and the exiting wet season filter was organized. As a result of comparing the RMSE of R-value models, the suitability of the sewer system filter is relatively higher than wet season filter. However, in the case of wet season filter, sufficient filter performance can be secured if mid/long-term monitoring for more than one year when a dry/wet season distinguishable event occurs. If the measurement rainfall event is insufficient due to lack of long-term monitoring data, the sewer system filter is considered to be inadequate.
침입수/유입수(I/I, Infiltration and Inflow) 측정을 통하여 분류식 하수관로 시스템의 용량을 평가하는 방식은 관로 보수 사업 전후 효과 검증, 관로 시스템과 연결된 하수도 시설물 설계 등 우천 시 분류식 관로의 설계, 계획, 검증까지 광범위하게 사용되고 있다. 하지만 분류식 하수관로에서 발생되어지는 문제를 평가 시, 우천일의 단순한 용량 증가 측면 및 청천일 최저 유속 미달로 인한 악취 발생 조건을 동시에 고려하는 성과지표는 부족하다. 관로의 용량 평가에 사용되는 지표들은 모니터링 데이터를 기반으로 수행되어 유량 측정에 사용되는 센서의 신뢰성 문제와 관로의 수리적 환경 변화 등 측정 유량자료에 대한 유효성 검토 과정이 필수적으로 요구된다.본 연구에서는 장기 모니터링 데이터를 바탕으로 용량 관점의 성과 지표를 선정하고 유량 데이터에 대한 기초적인 유효성 검증을 진행하여 모니터링 지역의 핵심 성과 지표 및 지표별 등급 범위를 선정하여 유량 데이터에 대한 활용성을 제고하였다. 12개의 청천일 항목과 6개의 우천일 항목으로 구성된 지표항목은 시계열 모델을 활용한 청천일 데이터는 5~10%, MA 모델을 활용한 우천일 데이터는 2%내로 이상치가 제거된 데이터를 활용하였다. 상관성 분석을 활용하여 핵심 성과 지표를 선정한 결과 청천일 유량 지표로는 최소유량/설계유량이 선정되었으나, 우천일의 경우 지역별 특성으로 인해 핵심 지표 선정에 한계가 나타났다. 지표별 확률 분포를 이용하여 선정된 등급범위를 테스트 지역에 적용 결과 청천일 지표는 연도별 등급 변동이 계절적 변화에 따른 등급 변동 보다 명확하게 나타나고 있으나, 우천일 지표는 계절적, 연도별 특성이 나타나지 않는다. 이는, 우천일 지표 선정 시, 지역별 편차를 표준화하는 별도의 기준이 필요하다는 사실을 나타낸다. 따라서 후속연구에서는 역보간 관점으로 접근하여 하수관로 시스템에 초점을 둔 새로운 필터 알고리즘을 도출하고 기존 우기 강우 이벤트 필터를 체계화하였다. 두 가지 필터의 적합성을 R-value 모델의 RMSE 값을 비교한 결과 상대적으로 하수관로 시스템 필터의 적합성이 높은 것으로 나타난다. 단, 기존 방법을 체계화한 우기 필터의 경우 건기/우기 구분 가능한 이벤트가 발생된 1년 이상의 중장기 모니터링을 수행한 경우 충분한 필터 성능 확보가 가능하지만, 장기 모니터링 데이터의 부족으로 측정 강우이벤트가 불충분한 경우 하수관로 시스템 필터는 부적합하다고 판단된다.
침입수/유입수(I/I, Infiltration and Inflow) 측정을 통하여 분류식 하수관로 시스템의 용량을 평가하는 방식은 관로 보수 사업 전후 효과 검증, 관로 시스템과 연결된 하수도 시설물 설계 등 우천 시 분류식 관로의 설계, 계획, 검증까지 광범위하게 사용되고 있다. 하지만 분류식 하수관로에서 발생되어지는 문제를 평가 시, 우천일의 단순한 용량 증가 측면 및 청천일 최저 유속 미달로 인한 악취 발생 조건을 동시에 고려하는 성과지표는 부족하다. 관로의 용량 평가에 사용되는 지표들은 모니터링 데이터를 기반으로 수행되어 유량 측정에 사용되는 센서의 신뢰성 문제와 관로의 수리적 환경 변화 등 측정 유량자료에 대한 유효성 검토 과정이 필수적으로 요구된다.본 연구에서는 장기 모니터링 데이터를 바탕으로 용량 관점의 성과 지표를 선정하고 유량 데이터에 대한 기초적인 유효성 검증을 진행하여 모니터링 지역의 핵심 성과 지표 및 지표별 등급 범위를 선정하여 유량 데이터에 대한 활용성을 제고하였다. 12개의 청천일 항목과 6개의 우천일 항목으로 구성된 지표항목은 시계열 모델을 활용한 청천일 데이터는 5~10%, MA 모델을 활용한 우천일 데이터는 2%내로 이상치가 제거된 데이터를 활용하였다. 상관성 분석을 활용하여 핵심 성과 지표를 선정한 결과 청천일 유량 지표로는 최소유량/설계유량이 선정되었으나, 우천일의 경우 지역별 특성으로 인해 핵심 지표 선정에 한계가 나타났다. 지표별 확률 분포를 이용하여 선정된 등급범위를 테스트 지역에 적용 결과 청천일 지표는 연도별 등급 변동이 계절적 변화에 따른 등급 변동 보다 명확하게 나타나고 있으나, 우천일 지표는 계절적, 연도별 특성이 나타나지 않는다. 이는, 우천일 지표 선정 시, 지역별 편차를 표준화하는 별도의 기준이 필요하다는 사실을 나타낸다. 따라서 후속연구에서는 역보간 관점으로 접근하여 하수관로 시스템에 초점을 둔 새로운 필터 알고리즘을 도출하고 기존 우기 강우 이벤트 필터를 체계화하였다. 두 가지 필터의 적합성을 R-value 모델의 RMSE 값을 비교한 결과 상대적으로 하수관로 시스템 필터의 적합성이 높은 것으로 나타난다. 단, 기존 방법을 체계화한 우기 필터의 경우 건기/우기 구분 가능한 이벤트가 발생된 1년 이상의 중장기 모니터링을 수행한 경우 충분한 필터 성능 확보가 가능하지만, 장기 모니터링 데이터의 부족으로 측정 강우이벤트가 불충분한 경우 하수관로 시스템 필터는 부적합하다고 판단된다.