메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
최시중 (한국건설기술연구원 수자원연구부) 이동률 (한국건설기술연구원 수자원연구부) 문장원 (한국건설기술연구원 수자원연구부) 서재승 (한국건설기술연구원 수자원연구부) 강성규 (한국건설기술연구원 수자원연구부)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
발행연도
2007.1
수록면
1,977 - 1,981 (5page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
K-WEAP(Korea-Water Evaluation And Planning System)은 한국건설기술연구원과 SEI-US(Stockholm Environment Institute-US Center)가 공동으로 개발하고 있는 통합수자원평가계획모형으로서, 대부분의 기능은 기존의 SEI-US가 개발한 WEAP(Water Evaluation And Planning System)에 기반을 두고 있지만, 국내 실정에 맞도록 수정 보완한 후, 단계적으로 그 기능을 개선해 나가고 있어 향후 수자원계획을 위한 종합적인 도구로서 활용이 기대된다. 현재까지 K-WEAP의 2단계 기능개선 작업을 수행하였다. 주요 개선기능으로는 물수지모형의 개선과 하천수질모형의 개선, 편익산정모형의 개발 등이 있으며, 최근 보다 정확하고 다양한 오염원에 대한 하천수질 모의를 위해 Qual2K와의 연계시스템을 개발하여 수량과 수질을 동시에 모의할 수 있게 하였다. 현재까지 개선된 기능으로는 물수지모형의 개선으로써 수요처 최소수질기준 설정기능을 개발하여 수질이 낮은 수원에서는 물을 공급받을 수 없는 상황을 물수지 분석시 적용할 수 있게 하였다. 하천수질모형의 개선부분에서는 분할 오염부하량 산정기능을 개선하여 수요처 오염부하량 산정시 사회경제지표와 오염원단위를 곱하여 발생량을 계산하는 방법과 직접 수요처 회귀수의 각 오염성분 농도를 입력하는 방법을 추가하였으며 K-WEAP과 Qual2K와의 연계시스템을 개발하여 보다 정확하고 다양한 오염원에 대한 하천수질모의를 가능케 하였다. 또한 모의된 수질결과와 관측치를 비교하기 위해 수질모의결과 검정기능도 추가하였다. 수자원계획 및 평가에 있어서의 편익산정을 하기 위해 경제성분석 모형도 추가하였으며, 사용자 인터페이스 부분에서는 시나리오간 결과를 비교할 수 있는 기능과 지역관리 기능을 개선함으로써 사용자가 보다 편리한 환경에서 수자원계획과 평가를 수행할 수 있게 하였다. 개선된 기능을 통해 보다 정확한 수량-수질 연계 모의가 가능해졌으며 사용자들은 보다 쉽고 정확하게 모의결과를 평가 할 수 있을 것으로 기대된다.
#물수지분석 #하천수질모의 #K-WEAP 기능개선 #K-WEAPq #Qual2K

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0