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남성남 (중앙대학교, 사회시스템공학부 건설환경공학과) 이성훈 (중앙대학교, 사회시스템공학부 건설환경공학과) 김정률 (중앙대학교, 사회시스템공학부 건설환경공학과) 이재현 (중앙대학교, 사회시스템공학부 건설환경공학과) 오재일 (중앙대학교, 사회시스템공학부 건설환경공학과)
저널정보
대한상하수도학회 상하수도학회지 상하수도학회지 제33권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
151 - 158 (8page)

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Objectives of this study were to identify the hotspot for displacement of the on-line water quality sensors, in order to detect illicit discharge of untreated wastewater. A total of twenty-six water quality parameters were measured in sewer networks of the industrial complex located in Daejeon city as a test-bed site of this study. For the water qualities measured on a daily basis by 2-hour interval, the self-organizing maps(SOMs), one of the artificial neural networks(ANNs), were applied to classify the catchments to the clusters in accordance with patterns of water qualities discharged, and to determine the hotspot for priority sensor allocation in the study. The results revealed that the catchments were classified into four clusters in terms of extent of water qualities, in which the grouping were validated by the Euclidean distance and Davies-Bouldin index. Of the on-line sensors, total organic carbon(TOC) sensor, selected to be suitable for organic pollutants monitoring, would be effective to be allocated in D and a part of E catchments. Pb sensor, of heavy metals, would be suitable to be displaced in A and a part of B catchments.

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