환경시스템 환경시스템 11 장 장 HomeworkHomework

환경공학과20031409

김현태

환경정보 관리 및 시설제어에 관련된 내용을 환경정보 관리 및 시설제어에 관련된 내용을 인터넷에서 검색하여 제출하라인터넷에서 검색하여 제출하라

환경정보관리란 ? 환경에 관한 자료를 체계적인 분류기준과 코드화 작업을 통해서

업무에 효율적으로 이용하는 시스템이다 . 환경정보의 체계적인 구축은 분야별 지리정보 시스템을 통합하여 환경정책 수립에 있어 의사결정 지원시스템을 구축하는 것이 목표이다 . 구축 시스템으로는 수질환경정책지원 통합시스템 , 환경영향평가를 위한 인공위성 분석자료시스템 , 자연환경 문헌정보시스템 , 수도정보시스템 , 생물 종 정보시스템 등이 있다 . 환경정보를 자연환경 · 생활환경 · 사회경제환경으로 크게 나누고 , 이들을 다시 23 개의 평가항목으로 구분한다 . 자연환경은 기상 , 지형 ·지질 , 동 · 식물상 , 해양환경 , 수리 · 수문의 5 개 항목과 그 세부항목으로 나누고 , 생활환경은 토지이용 , 대기질 , 수질 , 토양 , 폐기물 , 소음 · 진동 , 악취 , 전파장해 , 일조장해 , 위락 · 경관 , 위생 및 공중보건의 11 개 항목과 그 세부항목으로 , 그리고 사회경제환경은 인구 , 주거 , 산업 , 공공시설 , 교육 , 교통 , 문화재의 7 개 인자와 그 세부항목으로 분류할 수 있다 .

환경 모형 및 모델링이 필요한 이유환경 모형 및 모델링이 필요한 이유 화학 물질의 반응 , 종형성 , 이동에 대한

정량화를 통하여 그 물질의 수명 및 이동에 대한 좀 더 정확한 이해를 도출하기 위해서 .

과거 , 현재 그리고 미래의 인류와 수생 유기물에 대해서 어느 정도의 화학물질의 노출 농도를 결정하기 위해서 .

양한 부하 조건이나 대체적 관리 사업 하에서 장래의 조건을 예측하기 위해서 .

호수의 물 수지 분석호수의 물 수지 분석 저장 (storage) = ∑ 유입 + 지하수의 유입 - ∑

유출 - 지하수의 유출 + 직접적인 강우– 증발

여기서 , = 유량 , m3 d-1 = 강우강도 , m d-1   = 물의 표면적 , m2 E = 증발량 , m d-1   = 시간 간격 , days   = 저류 부피의 변화 , m3

모형에 관련된 용어설명모형에 관련된 용어설명 (1)(1)

수학적 모형 - 화학적 , 물리적 , 생물학적 과정의 양에 관한 공식은 계를 모형화 한다 .

상태 변수 - 종속 변수는 모형화 되어질 것이다( 전후 관계상 , 보통 화학 물질의 농도 )

모형 매개변수 - 모형의 계수는 물질평형 식 ( 예 : 속도상수 , 평형상수 , 화학양론적 비율 )공식화 하기 위해서 사용된다 .

모형 입력 - 모형을 실행하기 위해서 요구되는 촉진 기능이나 상수 ( 예 : 유량 , 유입되는 화학물질의 농도 , 온도 , 일광 )

모형에 관련된 용어설명모형에 관련된 용어설명 (2)(2) 보정 - 모형의 결과와 현장 측정 사이의 비교를 통해 통계적으로 수용가능성 평가 ,

모형의 자료를 수정이나 조정하여 문헌상에서 발표된 실험 결정 값들 범위 안에 들도록 하여야 한다 .

검증 - 모형의 결과와 서로 다른 연도에 대한 현장측정이나 서로 다른 지형에 대한 측정 사이의 비교를 통해 통계적으로 수용가능성 평가 , 모형 매개변수는 고정되어 있으면 수정할 수가 없다 하면 보정 과정이 끝난 후에는 가능하다 .

시뮬레이션 - 어떠한 입력자료 ( 비록 가상의 입력이라 할지라도 ) 의 구성으로도

모형사용이 가능하며 현장자료에 대한 보정이나 검증 필요하지 않다 .

확인 (Validation) - 정확한 수용 (1) 모형은 모든 중요하고 특징적인 과정을 포함해야 한다 . (2) 과정들이 정확하게 공식화되어야 한다 . 그리고 (3) 모형은사용자가 의도한 목적에 맞도록 적당하게 관찰된 현상들을 설명해야 한다 .

모형에 관련된 용어설명모형에 관련된 용어설명 (3)(3)

Robustness - 또 다른 환경이나 또 다른 지역에 대해서 다시 재적용 하였을 경우 모형이 재현될 수 있는가에 대한 용이성 .

Post 심사 - 시간에 따른 현장측정과 미래의 모형예측에 대한 비교 .

감도 분석 - 수적이 시뮬레이션이나 수학적인 기술을 통해서 결과상의 모형 매개변수들에 있어서 잔돈의 효과를 판단 .

불안정성 분석 - 모형의 매개변수 , 입력자료 , 혹은 확률론적인 기술을 통한 초기상태 등의 불확실성 (표준편차 ) 때문에 예상되어지는 값 ( 평균 ) 들의 불안정성에 대한 판단 .

모형의 보정 및 검증모형의 보정 및 검증 보정 - 모형의 결과와 현장 측정 사이의 비교를 통해 통계적으로 수용가능성 평가 ,

모형의 자료를 수정이나 조정하여 문헌상에서 발표된 실험 결정 값들 범위 안에 들도록 하여야 한다 .

검증 - 모형의 결과와 서로 다른 연도에 대한 현장측정이나 서로 다른 지형에 대한 측정 사이의 비교를 통해 통계적으로 수용가능성 평가 , 모형 매개변수는 고정되어 있으면 수정할 수가 없다 하면 보정 과정이 끝난 후에는 가능하다 .

모형의 보정과 검증의 수용은 모형 자체가 법적으로 확인이 된 상태라면 반드시 수행하여 할 필요는 없다 . 모형이 하나의 설정된 환경에서 잘 실행되는 것은 가능하지만 또 다른 환경에서는 미약한 부분이 있을 수 있다 . 모형은 다양한 지역에 대해서 다른 상태로 적용된다 . 따라서 모형의 확고함과 모형의 신뢰성을 갖추어야 한다 . 정확하게 모형의 심도 있는 확인이 이루어 진 경우와 불안정한 상태가 안정화되었을 경우는 비슷한 문제이다 .

모형의 결과를 통계학적으로모형의 결과를 통계학적으로 검증하는 방법 검증하는 방법 (1)(1)

모형을 검증하기 위해서는 모사결과와 이차적인 현장자료에 대한 통계학적 비교가 필요하다 .

모형보정으로부터 산출된 계수와 반응상수는 변화 될 수 없다 .

모형보정만으로 모형이 검증되는 것은 아니다 모형은 한 조건에서는 잘 작동하지만 다른 조건에서는 작동하디 않을 수도 있다 . 따라서 모형을 다른 여러 조건의 여러 지점에 대하여 적용함으로써 모형에 대한 확신도와 다양성을 얻을 수 있다 . 모형의 검증 과정은 서서히 진행되는 것이다 .

공식과 검증에 대한 좀 더 많은 실험이 필요함 .

모형의 결과를 통계학적으로 모형의 결과를 통계학적으로 검증하는 방법검증하는 방법 (2)(2)

5 요인 모형은 porter 가 개발한 것으로 환경위협에 관한 모형을 개발한 목적은 경영자들이 이러한 위협요인들을 분석하여 환경위협을 중화시킬 수 있는 효과적인 전략을 선택하는데 도움을 주고자 해서 만들어진 것이다 .

먼저 5 요인을 말하자면 진입위협 , 경쟁위협 ,대체재위협 , 공급자위협 , 구매자위협으로 나눌 수 있다 .

모형의 결과를 통계학적으로모형의 결과를 통계학적으로검증하는 방법검증하는 방법 (3)(3)

첫 번째 진입위협으로서 새로운 진입기업이 기존 기업의 성과에 위협으로 작용하는 정도는 진입비용에 달려있다 .

또한 진입비용은 진입 장벽의 높이에 의존한다 . 포터는 다섯 가지 진입장벽이 있다고 기술하는데 규모의 경제 제품자변화 .

규모와 무관한 절대적 비용 우의 (독점적 기술이나 노하우 같은 것 ) 의도덕인 진입방해 . 정부의 진입규제 이렇게 다섯 개가 있다 .

이러한 진입위협이 기존기업을 유리한 고지에 서게 해주고 또한 새로운 진입기업이 쉽게 진입하지 못하도록 해주는 거이다 .

모형의 결과를 통계학적으로 모형의 결과를 통계학적으로 검증하는 방법검증하는 방법 (4)(4)

두 번째 경쟁위협이다 경쟁위협 같은 경우는 말 그대로 경쟁자들이 가하는 위협이다 .

경쟁위협을 가중시키는 속성에는 1. 경쟁기업의 수가 많다 . 2. 경쟁기업들의 규모가 비슷하고 수요에 대한 비슷한 영향력을 갖고 있다 . 3. 산업의 성장속도가 느리다 . 4. 제품의 차별화 수준이 낮다 . 5. 생산능력이 큰 폭으로 증가 된다와 같은 것들 이 있다 .

모형의 결과를 통계학적으로 모형의 결과를 통계학적으로 검증하는 방법검증하는 방법 (5)(5)

세 번째 대체재 위협이다 . 경쟁사의제품이나 서비스는 또 다른 경쟁사의 제품이나 서비스와

거의 동일한 방법으로 동일한 고객욕구를 충족시키지만 그 방법은 다른 것이다 .

예를 들어 GM 의 자동차에 대한 대체제는 자전거 버스 기타 비행기들이 될 수 있다 그러나 IBM 의 컴퓨터제품에 대한 대체제는 상대적으로 적다고 볼 수 있다 .

대체제는 산업 내에 기업이 책정할 수 있는 가격의 한도와 벌어들일 수 있는 이익의 최고를 결정한다 .

또한 극단적인 경우는 대체제가 기존의 제품과 서비스를 대체하기도 한다 . 이것은 대체제가 기존제품보다 월등이 우수 할 때가 된다 .

예를 들면 레코드 판을 대체한 콤팩트 디스크 같은 게 해당된다 .

모형의 결과를 통계학적으로 검증하는 방법모형의 결과를 통계학적으로 검증하는 방법(6)(6)

네 번째 공급자 위협 공급자들은 공급품의 가격을 올리거나 공급품의 품질을

저하시킴으로써 이들 제품을 사용하는 기업의 성과에 위협을 가할 수 있다 .

이와 같은 이유로 산업 내 평균이상의 수익이 공급자에게 이전 될 수 있는 것이다 .

높은 수준의 위협을 갖고 올 수 있는 공급자위협의 속성들을 살펴보면 1. 공급자의 산업이 소수의 기업에 의해 지배된다 . 2. 공급자들이 독특하고 차별화된 제품을 판매하고 있다 . 3. 공급자들이 전방수직통합의 위협을 가하고 있다 . 4. 공급자들이 대체 제에 의해 위협을 받고 있지 않다 . 5. 제품을 공급하는 기업이 공급자에게는 중요한 고객이 아니다 .

모형의 결과를 통계학적으로 검증하는 방법모형의 결과를 통계학적으로 검증하는 방법(7)(7)

구매자의 위협 구매자들은 항상 새로운 것 , 발달한

편리한 것들만 찾기에 어제의 고객이 오늘의 고객이 될 수 없다 .

구매자들의 욕구를 충족시키기 위해 항상 기술혁신과 신제품개발이 함께 이루어지어야 할 것이다 .

독성학적 기준을 설정함에독성학적 기준을 설정함에있어서 주의하여야 할 점있어서 주의하여야 할 점

수질기준에서는 수중유기체가 다음과 같은 2 가지의 상태를 유지하지 못한다면 그러한 물질들의 사용을 허용할 수 없도록 표명하고 있다 .

1. 4 일 동안의 독성물질의 평균농도는 평균적으로 3년 동안에 한번 이상을 위탁되어진 만성기준을 초과해서는 안 된다 .

2. 1 시간 평균농도는 평균적으로 3년 동안에 한번 이상을 위탁되어진 미세 기준을 초과해서는 안 된다 . 새로운 수질기준에서는 독성물질의 영향은 오염물질의 농도의 정도와 그 농도에 대해서 유기체가 노출되어있는 시간 등에 작용을 하게 된다고 표명되어 있다 .

자연수 체에서의 주요 유기독성 물질 자연수 체에서의 주요 유기독성 물질 및 그와 관련된 반응및 그와 관련된 반응

생물학적 화 학 적 화학적 광변환 휘 발 /흡탈착변환 가수분해 산  화 생물농축

살충제Acrolein x xDDT- chlorinatedx x xhydrocarbonParathion- organo-x x xP esterTCDD- tetra-x xchlorodibenzo-p- dioxin

Polychlorinated biphenyls (PCBs)Aroclor 1248x x x

Halogenated aliphatic hydrocarbonsChloroformx x x

Halogenated ethers2- Chloroethylx x x xvinyl ether

Monocyclic aromatics2,4- DimethylphenolxPentachlorophenolx x

Phthalate estersBis(2- ethyl-x x x xhexyl)phthalate

Polycyclic aromatic hydrocarbonsAnthracenex x x x xBenzo[a]pyrenex x x x

Nitrosamines and miscellaneousBenzidine x x x xDimethyl x xnitrosamine

다매체다매체 (( 대기대기 , , 물물 , , 토양토양 )) 에서의 에서의 독성물질 및 그와 관련된 반응독성물질 및 그와 관련된 반응

예제예제 1.1 1.1 호수의 물 수지 분석호수의 물 수지 분석(1)(1)

가뭄기간 내 호수의 부피를 계산하라 . 만약 갈수기 동안의 호수 체적계산이 모든 유입의 합이 100 m3 s-1 이고 모든 유출의 합이 110 m3 s-1 이며 매일 증가되는 양이 1 m3 s-1

라면 이것은 증발과 물이 소요되기 때문이다 . 호수의 초기체적은 1 × 109 m3

이다 . 아래 그림을 보아라 . (참고 : 초단 위에서 일단위로 모두 변환한다 .)

예제예제 1.1 1.1 호수의 물 수지 분석호수의 물 수지 분석 (2)(2)

예제 예제 1.2 1.2 호수내 독성화합물질에 호수내 독성화합물질에 대한 물질평형대한 물질평형 (1)(1)

다음과 같은 상태에서의 호수내의 독성화학물질의 농도를 정상상태에서 계산하여라 . 정상상태 ( ) 이고 체적의 변화가 없고 ( ) 분해 율이 50 kg d-1 라고 가정한다 .

해 : 검사체적과 같이 ( 식 (1)) 호수에 대하여 물질 평형 식을 작성한다 .

축적 량 = 유입량 - 유출량 ± 변화 량 축적 량 = 0 ( 정상 상태 ) 유출량 = 유입량 - 변화 량 ( 분해 )

예제 예제 1.2 1.2 호수내 독성화합물질에 호수내 독성화합물질에 대한 물질평형대한 물질평형 (2)(2)

단위로 변환하면

Example 1.3 Example 1.3 가상 하천에서의 가상 하천에서의 용전산소 모형의 보정과 기준의 검증용전산소 모형의 보정과 기준의 검증 (1)(1)

0.0 ㎞에서 생화학적 산소 (BOD) 가 요구되는 폐수의 유출은 흐름 내 (D.O. 곡선이 낮아진다 .) 의 용전산소(DO) 의 고갈을 야기한다 . 모형 보정 (D.O. 모형 ) 의 결과들은 ㎎ /L 단위의 농도로 표시되는 현장 측정치( 현장 D.O.) 와 모형 결과치를 함께 표로 나타내었다 . 아래 그림를 보시오 .

현장 측정 모형 결과 현장 측정D.O.값 D.O.값 D.O.값

0 8 8 40 5.1 4.55 6.3 6.6 50 5.5 5.210 5.4 5.5 60 6 620 4.58 4.4 80 6.7 730 4.64 4.6 100 7.2 7.3

( )거 리 ㎞ /L농도 ㎎

( )거 리 ㎞ /L농도 ㎎

모형 결과D.O.값

Example 1.3 Example 1.3 가상 하천에서의 가상 하천에서의 용전산소 모형의 보정과 기준의 검증 용전산소 모형의 보정과 기준의 검증 (2(2))

Problem: 만약 모형의 보정이 적당하게 이루어졌다면 아래의 통계학적 기준에 의해서 판단하라 .

a. 유의수준 0.10 ( 90% 신용도 ) 에서 Chi-square 적합도 검정

b. 유의수준 P=0.10 에서의 두벌자료 t- 검정 ( 평균과 제로사이의 차이 )

c. r2 > 0.8 인 측정된 현장 자료(y 축은 D.O. 의 현장 자료 ) 에 대한 모형결과 (x 축은 D.O. 의 모형 결과값 ) 를 선형 최소자승 회귀분석

a. Chi-square 적합도 검정은 통계시험에 기초하고 있다 .

Example 1.3 Example 1.3 가상 하천에서의 가상 하천에서의 용전산소 모형의 보정과 기준의 검증 용전산소 모형의 보정과 기준의 검증 (3)(3)

그림에서 용존산소의 보정과 현장 측정자료와의 비교 . 점선은 연속적인 모형의 결과값이며 실선은 현장 측정값을 나타낸다 . 실선과 점선상의 각 점들에 대한 값들은 위의 표에서 확인할 수 있다 .

여기서 , 측정치는 용존산소의 현장자료이고 기대치는 용존산소의 모형 자료이다 . 모델결과를 받아들이기 위해서 다음식이 잘 맞아야 한다 .

여기서 a 는 신뢰수준이고 는 자유도 n -1 에서의 카이 - 제곱 분포이다 . 모델링 결과의 기준은

여기서 n = 10 , a = 0.9 일때 이다 . = 4.17 일 때의 값은 자유도 9(n-1) and P=0.10 일 때 카이 - 제곱 분포의 통계도표로부터 결정되었다 .

그러므로 모델은 유의도 0.1 에서 검정의 수준을 통과한다 .

Example 1.3 Example 1.3 가상 하천에서의 가상 하천에서의 용전산소 모형의 보정과 기준의 검증 용전산소 모형의 보정과 기준의 검증 (4(4))

b. 한쌍의 t- 검정은 지정된 신뢰 한도 내에서 한 쌍의 자료간의 차이를 검정하는데 사용한다

여기서

= 에서 값간의 편차

자유도 n-1 일때 t- 검정의 인정기준

D.O. 모형의 기준은

1.833 값은 자유도 9 이고 인일 때 t- 값으로부터 결정되었다 .

0 0 0 05 0.0143 0.3 0.0910 0.0019 0.1 0.0120 0.0071 - 0.18 0.032430 0.0003 - 0.04 0.001640 0.0706 - 0.6 0.3650 0.0164 - 0.3 0.0960 0 0 080 0.0134 0.3 0.09100 0.0014 0.1 0.01

0.1254 - 0.32 0.684

  거 리

Example 1.3 Example 1.3 가상 하천에서의 가상 하천에서의 용전산소 모형의 보정과 기준의 검증 용전산소 모형의 보정과 기준의 검증 (5(5))

도표는 와 을 보여준다 . 검정 통계량은 다음과 같이 계산될 수 있다 .

이기 때문에 유의도 0.01 에서 쌍비교 t- 검정의 모형결과와 현장자료를 구별할 수 없는 것을 알았다 .

두 모집단 자료 ( 모형과 현장측정 ) 가 다른 분산으로부터 임의로 추출되었을 확률은 10% 보다 작다 . 모형은 선택된 평균의 통계기준과 일치한다 .

c. 완벽한 모형 예측치는 다음과 같이 산출될 것이다 .

D.O. 모형은 인 선형회귀 기준과 일치한다 . 모형을 검정하기 위하여 더 많은 관측치 (현장자료 ) 가 있으면 좋았을 것이다 . 3 개 모형 모두 자료수가 일 때 통계적인 관점에서 더욱 강력해질 것이다 .

환경모형에 대해서 인터넷에서환경모형에 대해서 인터넷에서관련된 정보를 검색하여관련된 정보를 검색하여

제출하라제출하라 (1)(1) 불확실도의 존재는 종종 물리적 시스템의 기계적인 모델링을 복잡하게 하며 이러한 불확실

도는 다양한 수로를 통해 이러한 모델링 노력을 야기한다 .

예를 들어 1) 그 자체를 모형화하는 물리적인 시스템이 고유의 불확실도인 자연적 혹은 줄일 수 없는 불확실도 , 2) 모형구조 및 이용된 근사해법 , 외사법과 모형경계 , 및 모형분석과 같은 많은 상관관계 인자들을 통해 생기는 모형 불확실도 3) 실험적인 자료와 자료측정 오차들 , 부정확한 도구검증의 편중 등을 포함하는 매개변수 및 자료 불확실도 등이 있다 .

체계적인 불확실도 해석의 목적은 모형추정에서 신뢰 수준의 식견을 제 공하고 불확실도의

근본원인을 확인하고 존재하는 자료 및 모형에서 신뢰도를 정량화시키는 것이다 . 본 연구는 추계학적 반응 표면방법 (Stochastic Response Surface Method; SRSM) 과 고차원 모형표현 (High Dimensional Model Representation ; HDRM) 을 포함한 효율적 불확실도 모델링 기법에 대한 상대적 평가를 제시한다 . 이러한 평가는 종래의 불확실도 모델링 기법 (Monte Carlo) 에 관해 수행된 개선을 고려한다 .

환경모형에 대해서 인터넷에서 환경모형에 대해서 인터넷에서 관련된 정보를 검색하여관련된 정보를 검색하여

제출하라제출하라 (2)(2)

불확실 도를 특성화시키는데 있어서 주어진 전통적인 방법은 그들이 복합적인 환경주기(environmental fate) 와 이송모형과 연계되어 적용될 때 매우 계산적으로 요구되고 , 본 연구는 불확실도 전파에 대한 효율적인 기법이 얼마나 정확하게 복합모형 출력 불확실 도를 캡쳐할 수 있는가를 평가하는 것에 목적을 두고 있다 .

이러한 노력의 한 부분으로 모형축소도구로써 과거에 주로 사용된 HDMR 의 효율성은 불확실도 해석에 대해서 증명됐다 .

이러한 새로운 기법의 정확성을 강조하는데 선택된 적용은 지표 하 흐름 및 오염 물 전달(FACT) 코드를 이용하여 Savannah 하천지점의 일반적인 고립지역(General Separation Area; GSA) 에 대한 정상상태 분석이다 .

불확실한 입력 치는 3 차원 수리전도율 영역과 이차원 함양 율 영역을 포함하며 이러한 고려 하에서 출력변수들은 모의된 하천기저유량과 수리수두 값 등이었다 .

모의결과 , SRSM 과 HDMR 을 이용하여 얻어진 불확실도 해석출력은 소수의

모형모의의 크기 순으로 요구하는 동시에 종래의 Monte Carlo 방법을 이용하여 얻어진 것과 실제적으로 구별될 수 없다 .