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유전자 알고리즘을 이용한 최적 RTK 산출 프로그램 개발
유다해(Da Hae Yu),전진혁(Jin Hyuk Jeon),이정호(Jung Ho Lee),김동준(Dong Jun Kim) 한국방재학회 2023 한국방재학회논문집 Vol.23 No.6
우천시 지하수위 상승 및 관거 오접합 등은 강우유발 침투수 및 유입수(Rainfall Derived Infiltration and Inflow, RDII)의 유입을 증가시켜 분류식하수관로 월류수(Separate Sewer Overflows, SSOs)의 발생을 증가시키며, 하수처리시설의 성능을 저하시킨다. 이러한 RDII 문제를 해결하기 위한 하수관로 정비시 모델링을 통한 대상 지역의 실측 RDII 데이터를 기반으로한 RTK 분석이 필요하다. RTK 분석을 위한 SSOAP (Sanitary Sewer Overflow Analysis and Planning) 프로그램은 시행착오법을 이용하여 RTK를 산정하여야 하는 어려움이 존재한다. 이에 따라 본 연구에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 해당 계측 지점의 최적 RTK를 산정하는 프로그램(RTK Optimization Program, ROP)을 개발하였다. ROP에서는 SSOAP의 평가요소인 강우유입률, 첨두유량 오차율에 시간격별 오차율을 추가함으로써 RDII 예측에 정확성을 더하였다. SSOAP 프로그램과 ROP의 오차율은 2.66%으로 유효성을 검증하였다. Rising levels of underground water and inappropriate pipe alignment during rainy weather have led to a rise in rainfall-derived infiltration and inflow (RDII), increasing incidences of separate sewer overflows (SSOs) and reducing the efficiency of sewage treatment systems. RTK analysis based on measured RDII data of the target area through computer modeling is essential when maintaining sewer pipes in order to address this RDII problem. In the Sanitary Sewer Overflow Analysis and Planning (SSOAP) program used for RTK analysis, calculating RTK using a trial and error method is a bit challenging. Accordingly, this study introduces a program to calculate the optimal RTK at the measurement point using a genetic algorithm. In ROP, accuracy was added to the RDII prediction mechanism by incorporating error rates based on time intervals into the evaluation factors of SSOAP, namely rainfall inflow rate and peak flow error rate. The error rate for the SSOAP program and ROP was validated as 2.66%.
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