통계기법을 이용한 도시 하수처리시설의 합리적 소요면적 산정에 관한 연구

구동현; 박노석; 오정익; 윤석민

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 구동현 (경상대학교) 박노석 (경상대학교) 오정익 (한국토지주택공사) 윤석민 (경상대학교)

저널정보: 대한환경공학회 대한환경공학회지 대한환경공학회지 제42권 제3호

발행연도: 2020.3

수록면: 142 - 150 (9page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

통계기법을 이용한 도시 하수처리시설의 합리적 소요면적 산정에 관한 연구

구동현 ; 박노석 토목공학과 2021.01 학위논문

2020

통계기법을 이용한 도시 하수처리시설의 합리적 소요면적 산정에 관한 연구

구동현 , 박노석 , 오정익 외 1명 대한환경공학회지 2020.03 학술저널

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

목적 : 본 연구에서는 국내 하 · 폐수처리설의 소요면적, 하부 시설물별 점용비율 및 처리 공법 등을 대상으로 다양한 자료 분석을 통해 합리적인 처리용량-소요면적 산정 방법론을 제시하고, 이러한 방법론을 적용하는 경우 실제 하 · 폐수처리설의 예상 소요면적 절감효과를 정량적으로 평가하고자 하였다.
방법 : 국내 지자체에서 건설 및 운영 중인 하 · 폐수처리시설 중 500 m³/day 이상 654개소 자료 및 한국토지주택공사(LH)에서 건설한 33개소 자료를 취득하여 총 687개소의 자료를 통계분석 하였다. 그리고 대상 표본 집단 중 LH 에서 건설한 33개소 하 · 폐수처리시설에 대해서는 기능별로 구성 면적을 구분하고 각 시설별 점용비율에 대한 분석을 수행하였다.
결과 및 토의 : 수집된 표본 집단들을 대상으로 처리용량-소요면적 관계식을 개발하고 기존의 연구들과 비교한 결과 관계식의 분포 형태는 분석 표본 집단 차이에 따라 2개의 군집으로 분리되었다. 그리고 전국 단위의 표본 집단을 활용한 관계식들의 추정 소요면적이 LH 단위의 표본 집단을 활용한 관계식들에 비해 상대적으로 높은 소요면적을 추정하는 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 LH 단위의 표본 집단 분석결과를 활용해 하 · 폐수처리장의 녹지부지 점용비율 및 처리공법 집약화에 따른 예상 소요 면적 감소 효과를 포함한 처리용량-소요면적관계식을 다음과 같이 제안하였다. A=15.638 ×Q<SUP>0.7414</SUP> ×α×β , 여기서 α는 하 · 폐수처리장 내 녹지부지(녹지를 제외한 시설 면적의 10 ~ 150%)를 고려한 환산계수(α=0.44 ∼1.0)로 정의되며, β는 처리공법에 따른 환산계수로서 MBR/SBR 공법적용 시 0.75, A2O공법 및 관련 변법 적용 시에는 1.0을 적용하게 된다.
결론 : 최근 계획 및 설계단계의 하수처리 시설들은 분산화 및 소규모화 추세에 있으며, 도입되는 하수 고도처리공법이 MBR/SBR과 같이 상대적으로 작은 소요면적을 필요로 하는 공법의 도입이 가속화되고 있음에 본 연구에서는 계획 및 설계 단계에서부터 적용 가능한 개선된 소요면적 관계식을 제안하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 처리용량-소요면적 추정 방법론을 적용하여 실제 예상 소요 면적 절감효과를 정량적으로 평가한 결과 최대 약 50~ 60% 정도의 규모에서 소요면적을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

Objectives : In this study, a adjusted sewage & wastewater treatment capacity-required area estimation methodology was proposed through various data analysis for the required area of domestic sewage & wastewater treatment, the occupancy ratio of each sub-facility, and the treatment processing method. In addition, the reduction rate of the required area according to the application of the adjustment methodology presented in this study was evaluated quantitatively by comparing the actual area with the expected area.
Methods : Statistical analysis was performed by collecting 654 data of more than 500 m³/day of treatment capacity in domestic sewage & wastewater treatment facilities. The 33 sewage & wastewater treatment facilities constructed by the LH sample groups were divided into functional areas and analyzed for occupancy rates by each facility.
Results and Discussion : A capacity-required area regression model was developed for the collected each samples. As a result, the distributions of the regression model were divided into two clusters according to the analysis sample differences. It was analyzed that the estimated required area using the local government sample group was estimated to be relatively higher than the LH sample group. In this study, a adjusted capacity-required area model based on regression model derived from LH sample was proposed by considering green site ratio and treatment processing methods in sewage & wastewater treatment plant. The results are as follows: A=15.638 ×Q<SUP>0.7414</SUP> ×α×β (α : conversion factor for green site ratio, β : conversion factor for treatment processing method).
Conclusions : Recently, the wastewater treatment facilities have been in decentralization and small scale, and the introduction of the advanced treatment method that requires a relatively small area such as MBR or SBR has been accelerating. Consequently, it could be expected that the methodology proposed in this study will save about 50~60% of the required area for wastewater treatment facilities.

#Sewage & # Wastewater Treatment Facility #Required Area #Statistical Analysis #Green Site Ratio #Treatment Process #Conversion Factor #하 · 폐수처리시설 #소요면적 #통계분석 #녹지부지 및 처리공법 환산 계수

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

Korea Water and Wastewater Association, Study on the feasibility study of intensification of sewage treatment plant, Ministry of Environment(2012).

KECO, The Public Sewerage Information System, https://www.hasudoinfo.or.kr/ R. Crites, G. Tchobanoglous, Small and Decentralized Wastewater Management System, 1st ed., Mc Graw-Hill Science, New York, USA(1998).

G. T. Daigger, Tools for future success, Water Environment and Technology, 15, 38-45(2003).

Ministry of Environment, Estimation of the amount of sewage generated in a housing complex and the cost of sewage treatment facilities(2001).

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

구동현

소속기관 경상대학교

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 환경공학 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반

논문수 2 이용수 225

박노석

소속기관 경상대학교

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 환경공학 TOP 5%

논문수 41 이용수 2,301

오정익

소속기관 LH

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 환경공학 TOP 5% 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반

논문수 59 이용수 4,138

윤석민

소속기관 경상대학교

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 환경공학 TOP 5%

논문수 38 이용수 2,306

이 논문과 함께 이용한 논문

위성영상 데이터와 통계 데이터를 활용한 도시 삶의 질 분석

권영목 , 장효선 , 김혁재 외 1명 대한공간정보학회 학술대회 2023 .06

취락지구의 통계적 유형화 및 유형별 도시재생 방안 연구 : 청주시를 대상으로

반정환 , 박교리 , 남호성 외 1명 지역정책연구 2022 .08

사전 도시환경 계획을 위한 통계적 소음 예측 모형의 적용

류훈재 , 김필립 , 장서일 한국소음진동공학회 학술대회논문집 2018 .04

유류오염지역에서 오염물질 및 지구화학적 파라미터의 분포에 대한 다변량 통계분석

이진용 , 천정용 , 이강근 외 2명 대한환경공학회지 2002 .05

도시론에 있어서의 언어 : 단어-망 통계를 통한 ‘골목길’ 분석

류한찬 , 김승회 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2016 .04

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (10)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)