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한국수자원학회 / v.41, no.2, 2008년, pp.127-135 
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효율적인 하수관거 개량을 위한 의사결정모형의 개발
( Development of a Decision Making Model for Efficient Rehabilitation of Sewer System ) |
| 이정호;전환돈;주진걸;김중훈; 고려대학교 공과대학 건축.사회환경공학과;한밭대학교 토목공학과;고려대학교 공과대학 건축.사회환경공학과;고려대학교 공과대학 건축.사회환경공학과;
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| 초 록 |
| 하수관거 개량사업의 주된 목적은 Inflow/Infiltration (I/I)를 제거 및 통수능력 확보이다. 최근 노후 하수관거의 개 보수 및 신설 사업이 활발히 이루어지고 있으나 현재의 사업들은 관거 데이터의 부족, 유량 및 수질 자료의 장기적인 측정 미비 등으로 인하여 효율적인 사업을 진행시키기에 무리가 있다. 본 연구에서는 하수관거 개량사업을 보다 효율적으로 진행시키기 위하여 Rehabilitation Weighting Model (RWM)과 Rehabilitation Priority Model (RPM)로 구성된 의사결정모형을 개발하였다. RWM은 시간 및 예산상의 제약으로 인하여 주요 지점에서만 관측되는 I/I를 상류의 각 관거별로 I/I를 산정하며, 관거별 I/I는 Analytic Hierarchy Process (AHP)를 통하여 산정된 8개 결함항목별 가중치에 따라서 결정된다. RPM은 Genetic Algorithm (GA)를 이용하여 소유역별 최적개량우선순위를 산정한다. 이것은 공사 기간 중 발생하는 I/I를 최소화시키기 위한 소유역별 공사 순서를 설정함으로써 하수처리장의 처리비용을 절감시킴으로써 하수관거 개량사업의 효율적인 시행을 위한 판단 기준을 제시해준다. |
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| The objective of sewer rehabilitation is to improve its function while eliminating inflow/infiltration (I/I) and insufficient carrying capacity (ICC). Such rehabilitation efforts, however, have not been particularly successful due to a lack of sewer data and unsystematic field practices. The present study aimed to solve these problems by developing a decision making model consisting of two models: the rehabilitation weighting model (RWM) and the rehabilitation priority model (RPM). In RWM, the I/I of each pipe in a drainage district is estimated according to various defects, with each defect given an individual weighting factor using an analytic hierarchy process (AHP). RPM determines the optimal rehabilitation priority (ORP) using a genetic algorithm (GA). The developed models can be used to overcome the problems associated with unsystematic practices and, in practice, as a decision making tool for urban sewer system rehabilitation. |
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| 키워드 |
| 개량우선순위;의사결정;최적개량;rehabilitation priority;decision making;optimal rehabilitation; |
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한국수자원학회논문집 / v.41, no.2, 2008년, pp.127-135
한국수자원학회
ISSN : 1226-6280
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO200807341722300)
언어 : 한국어 |
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| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
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