Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations687
Missing cells281
Missing cells (%)10.2%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory21.6 KiB
Average record size in memory32.2 B

Variable types

Categorical1
Text3

Dataset

Description본 데이터는 환경관련(폐기물, 수질, 소음진동 등) 계산문제와 그에 따른 해설과 답을 제공(수식명, 설명, 예제)
Author한국환경산업기술원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15052613/fileData.do

Alerts

예제 has 281 (40.9%) missing valuesMissing
설명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 21:20:52.233205
Analysis finished2023-12-12 21:20:53.297718
Duration1.06 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

분류
Categorical

Distinct9
Distinct (%)1.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.5 KiB
수질
204 
대기
136 
폐기물
125 
일반
84 
소음진동
58 
Other values (4)
80 

Length

Max length4
Median length2
Mean length2.4075691
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row폐기물
2nd row폐기물
3rd row소음진동
4th row폐기물
5th row폐기물

Common Values

ValueCountFrequency (%)
수질 204
29.7%
대기 136
19.8%
폐기물 125
18.2%
일반 84
12.2%
소음진동 58
 
8.4%
토양 35
 
5.1%
에너지 28
 
4.1%
모델링 11
 
1.6%
해양 6
 
0.9%

Length

2023-12-13T06:20:53.376882image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T06:20:53.490102image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
수질 204
29.7%
대기 136
19.8%
폐기물 125
18.2%
일반 84
12.2%
소음진동 58
 
8.4%
토양 35
 
5.1%
에너지 28
 
4.1%
모델링 11
 
1.6%
해양 6
 
0.9%
Distinct672
Distinct (%)97.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.5 KiB
2023-12-13T06:20:53.769956image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length56
Median length38
Mean length12.321689
Min length2

Characters and Unicode

Total characters8465
Distinct characters458
Distinct categories13 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique657 ?
Unique (%)95.6%

Sample

1st row함수율과 부피의 관계
2nd rowDulong식,Steuer식(저위 발열량의 경우)
3rd row소음 1/1옥타아브 밴드분석기
4th row폐기물 연소 처리시 고발열량은
5th rowKick의 법칙
ValueCountFrequency (%)
23
 
1.4%
법칙 18
 
1.1%
계산 14
 
0.9%
공식 11
 
0.7%
배출량 11
 
0.7%
측정 9
 
0.6%
의한 9
 
0.6%
bod 8
 
0.5%
산정방법 7
 
0.4%
관계 7
 
0.4%
Other values (1163) 1494
92.7%
2023-12-13T06:20:54.544451image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
967
 
11.4%
) 219
 
2.6%
( 219
 
2.6%
206
 
2.4%
e 188
 
2.2%
165
 
1.9%
147
 
1.7%
o 131
 
1.5%
i 130
 
1.5%
a 128
 
1.5%
Other values (448) 5965
70.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4836
57.1%
Lowercase Letter 1606
 
19.0%
Space Separator 967
 
11.4%
Uppercase Letter 456
 
5.4%
Close Punctuation 219
 
2.6%
Open Punctuation 219
 
2.6%
Other Punctuation 85
 
1.0%
Decimal Number 41
 
0.5%
Dash Punctuation 30
 
0.4%
Other Number 2
 
< 0.1%
Other values (3) 4
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
206
 
4.3%
165
 
3.4%
147
 
3.0%
107
 
2.2%
104
 
2.2%
103
 
2.1%
103
 
2.1%
103
 
2.1%
81
 
1.7%
76
 
1.6%
Other values (368) 3641
75.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 188
11.7%
o 131
 
8.2%
i 130
 
8.1%
a 128
 
8.0%
n 121
 
7.5%
r 119
 
7.4%
t 102
 
6.4%
l 97
 
6.0%
s 87
 
5.4%
c 84
 
5.2%
Other values (16) 419
26.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 44
 
9.6%
R 39
 
8.6%
D 38
 
8.3%
C 35
 
7.7%
N 31
 
6.8%
O 30
 
6.6%
B 26
 
5.7%
L 22
 
4.8%
P 22
 
4.8%
M 22
 
4.8%
Other values (15) 147
32.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 27
31.8%
/ 18
21.2%
: 8
 
9.4%
' 8
 
9.4%
· 6
 
7.1%
. 5
 
5.9%
& 4
 
4.7%
; 4
 
4.7%
# 3
 
3.5%
% 1
 
1.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 15
36.6%
0 6
 
14.6%
3 5
 
12.2%
9 4
 
9.8%
2 4
 
9.8%
4 3
 
7.3%
7 2
 
4.9%
8 1
 
2.4%
6 1
 
2.4%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
1
50.0%
1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
967
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 219
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 219
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 30
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 1
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4836
57.1%
Latin 2059
24.3%
Common 1567
 
18.5%
Greek 3
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
206
 
4.3%
165
 
3.4%
147
 
3.0%
107
 
2.2%
104
 
2.2%
103
 
2.1%
103
 
2.1%
103
 
2.1%
81
 
1.7%
76
 
1.6%
Other values (368) 3641
75.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 188
 
9.1%
o 131
 
6.4%
i 130
 
6.3%
a 128
 
6.2%
n 121
 
5.9%
r 119
 
5.8%
t 102
 
5.0%
l 97
 
4.7%
s 87
 
4.2%
c 84
 
4.1%
Other values (38) 872
42.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
967
61.7%
) 219
 
14.0%
( 219
 
14.0%
- 30
 
1.9%
, 27
 
1.7%
/ 18
 
1.1%
1 15
 
1.0%
: 8
 
0.5%
' 8
 
0.5%
· 6
 
0.4%
Other values (19) 50
 
3.2%
Greek
ValueCountFrequency (%)
Φ 1
33.3%
Δ 1
33.3%
η 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4835
57.1%
ASCII 3614
42.7%
None 12
 
0.1%
CJK Compat 2
 
< 0.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%
Arrows 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
967
26.8%
) 219
 
6.1%
( 219
 
6.1%
e 188
 
5.2%
o 131
 
3.6%
i 130
 
3.6%
a 128
 
3.5%
n 121
 
3.3%
r 119
 
3.3%
t 102
 
2.8%
Other values (61) 1290
35.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
206
 
4.3%
165
 
3.4%
147
 
3.0%
107
 
2.2%
104
 
2.2%
103
 
2.1%
103
 
2.1%
103
 
2.1%
81
 
1.7%
76
 
1.6%
Other values (367) 3640
75.3%
None
ValueCountFrequency (%)
· 6
50.0%
2
 
16.7%
Φ 1
 
8.3%
1
 
8.3%
Δ 1
 
8.3%
η 1
 
8.3%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
1
50.0%
1
50.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

설명
Text

UNIQUE 

Distinct687
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.5 KiB
2023-12-13T06:20:54.910312image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length422
Mean length256.16157
Min length14

Characters and Unicode

Total characters175983
Distinct characters956
Distinct categories18 ?
Distinct scripts6 ?
Distinct blocks18 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique687 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowV(100-P) = V₁(100-P₁) V : 함수율 P에서의 슬러지 부피. X : 함수율 P1에서의 슬러지 부피
2nd row폐기물의 화학적 조성분석치로 부터 발열량을 산출하는 방법으로 폐기물의 발열량을 계산하는데 이용하고 있다. Dulong식은 석탄과 같은 탄소를 주성분으로 하는 연료에는 잘 맞으나 목재나 쓰레기와 같은 석유질 연료에 대해서는 발열량이 다소 낮아지는 경향이 있다. Steuer식은 연료 중 산소의 절반이 H2O 형태로 나머지 반은 CO형태로 되어있다고 가정한다. Dulong식 : Hl = 81C + 342.5(H - O/8) + 22.5S - 6(9H + W) [kcal/kg] Steuer식 : Hl = 81(C -3O/8) + 57(3O/8) + 345(H - O/16) + 25S - 6(9H + W)[kcal/kg] (수분을 함유하고 있는 저위발열량을 나타낸값으로 C, H, S, O, N, W는 연료 중의 백분율을 나타냄)
3rd row주파수 분석기는 소음의 특성(스펙트라)을 분석하여 방지기술에 활용하는 필수적인 장비로 정비형과 정폭형이 있다. ① 정비형 : band(대역)의 하한 및 상한주파수를 fℓ및 fu라 할 때 어떤 대역에서도 fu/fℓ의 비가 일정한 필터 ② 정폭형 : 각 대역의 주파수 폭 Δf가 일정한 필터 ③ 1/1 옥타브 및 1/3 옥타브 밴드 분석기 : 정비형 필터로서 ⓐ1/1옥타브밴드 분석기는 fu/fℓ = 2, fc = (fℓ×fu)^0.5 = 2^0.5 ×fℓ ⓑ1/3 옥타브 밴드 분석기는 fu/fℓ = 2^⅓, fc = 1.26^0.5 ×fℓ 여기서 fc는 각 대역의 중심 주파수이다.
4th rowBtu/lb=145.4C+620(H-O/8)+41S
5th row킥은 고형물이 파쇄되는 비율이 같으면 이것에 소요되는 일량이 일정하다고 가정하여 다음식을 나타내었다. E=k·ln(L₁/L₂) &nbsp;┌· E = 단위 무게당 파쇄 에너지 &nbsp;│· k = kick의 상수 &nbsp;│· L₁=초기 폐기물 평균 입도 &nbsp;│· L₂=최종 폐기물 평균 입도 &nbsp;└· L₁/L₂=파쇄비
ValueCountFrequency (%)
3843
 
11.5%
× 217
 
0.7%
x 149
 
0.4%
143
 
0.4%
있다 131
 
0.4%
a 127
 
0.4%
v 113
 
0.3%
q 110
 
0.3%
또는 110
 
0.3%
100
 
0.3%
Other values (14134) 28307
84.9%
2023-12-13T06:20:55.434180image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
44375
25.2%
) 3391
 
1.9%
( 3368
 
1.9%
2910
 
1.7%
/ 2385
 
1.4%
0 2112
 
1.2%
s 2048
 
1.2%
: 1969
 
1.1%
n 1954
 
1.1%
1 1853
 
1.1%
Other values (946) 109618
62.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 69365
39.4%
Space Separator 44394
25.2%
Lowercase Letter 19275
 
11.0%
Other Punctuation 11610
 
6.6%
Uppercase Letter 9416
 
5.4%
Decimal Number 7800
 
4.4%
Close Punctuation 3924
 
2.2%
Open Punctuation 3914
 
2.2%
Math Symbol 2903
 
1.6%
Dash Punctuation 1041
 
0.6%
Other values (8) 2341
 
1.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
2910
 
4.2%
1794
 
2.6%
1702
 
2.5%
1402
 
2.0%
1396
 
2.0%
1336
 
1.9%
1324
 
1.9%
1318
 
1.9%
1282
 
1.8%
1205
 
1.7%
Other values (707) 53696
77.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
s 2048
 
10.6%
n 1954
 
10.1%
p 1760
 
9.1%
b 1499
 
7.8%
m 1348
 
7.0%
e 920
 
4.8%
a 910
 
4.7%
g 873
 
4.5%
o 849
 
4.4%
t 825
 
4.3%
Other values (49) 6289
32.6%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
281
28.4%
103
 
10.4%
101
 
10.2%
88
 
8.9%
69
 
7.0%
50
 
5.1%
41
 
4.1%
40
 
4.0%
36
 
3.6%
22
 
2.2%
Other values (30) 158
16.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 882
 
9.4%
C 826
 
8.8%
O 715
 
7.6%
L 671
 
7.1%
V 659
 
7.0%
D 601
 
6.4%
H 546
 
5.8%
A 437
 
4.6%
P 430
 
4.6%
B 412
 
4.4%
Other values (27) 3237
34.4%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 1651
56.9%
× 437
 
15.1%
+ 387
 
13.3%
~ 87
 
3.0%
> 51
 
1.8%
< 50
 
1.7%
44
 
1.5%
32
 
1.1%
27
 
0.9%
17
 
0.6%
Other values (21) 120
 
4.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 2385
20.5%
: 1969
17.0%
. 1648
14.2%
; 1543
13.3%
& 1532
13.2%
, 1144
9.9%
· 501
 
4.3%
* 267
 
2.3%
% 225
 
1.9%
# 224
 
1.9%
Other values (11) 172
 
1.5%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
317
32.5%
256
26.2%
² 162
16.6%
³ 41
 
4.2%
40
 
4.1%
40
 
4.1%
39
 
4.0%
25
 
2.6%
14
 
1.4%
11
 
1.1%
Other values (6) 31
 
3.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 2112
27.1%
1 1853
23.8%
2 1204
15.4%
3 684
 
8.8%
4 456
 
5.8%
5 453
 
5.8%
6 315
 
4.0%
8 296
 
3.8%
7 259
 
3.3%
9 168
 
2.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3368
86.1%
[ 482
 
12.3%
{ 53
 
1.4%
6
 
0.2%
3
 
0.1%
1
 
< 0.1%
1
 
< 0.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3391
86.4%
] 478
 
12.2%
} 46
 
1.2%
6
 
0.2%
3
 
0.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 980
94.1%
57
 
5.5%
4
 
0.4%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 316
96.6%
` 6
 
1.8%
˚ 5
 
1.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
44375
> 99.9%
  19
 
< 0.1%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 33
100.0%
Modifier Letter
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%
Format
ValueCountFrequency (%)
­ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 77971
44.3%
Hangul 69350
39.4%
Latin 27871
 
15.8%
Greek 753
 
0.4%
Han 33
 
< 0.1%
Cyrillic 5
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
2910
 
4.2%
1794
 
2.6%
1702
 
2.5%
1402
 
2.0%
1396
 
2.0%
1336
 
1.9%
1324
 
1.9%
1318
 
1.9%
1282
 
1.8%
1205
 
1.7%
Other values (690) 53681
77.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
44375
56.9%
) 3391
 
4.3%
( 3368
 
4.3%
/ 2385
 
3.1%
0 2112
 
2.7%
: 1969
 
2.5%
1 1853
 
2.4%
= 1651
 
2.1%
. 1648
 
2.1%
; 1543
 
2.0%
Other values (124) 13676
 
17.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
s 2048
 
7.3%
n 1954
 
7.0%
p 1760
 
6.3%
b 1499
 
5.4%
m 1348
 
4.8%
e 920
 
3.3%
a 910
 
3.3%
S 882
 
3.2%
g 873
 
3.1%
o 849
 
3.0%
Other values (55) 14828
53.2%
Greek
ValueCountFrequency (%)
ρ 143
19.0%
η 101
13.4%
μ 80
10.6%
α 66
8.8%
Δ 64
8.5%
π 46
 
6.1%
γ 45
 
6.0%
θ 26
 
3.5%
β 23
 
3.1%
τ 19
 
2.5%
Other values (19) 140
18.6%
Han
ValueCountFrequency (%)
3
 
9.1%
3
 
9.1%
2
 
6.1%
2
 
6.1%
2
 
6.1%
1
 
3.0%
1
 
3.0%
1
 
3.0%
1
 
3.0%
1
 
3.0%
Other values (16) 16
48.5%
Cyrillic
ValueCountFrequency (%)
е 4
80.0%
а 1
 
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 102394
58.2%
Hangul 69190
39.3%
None 2764
 
1.6%
CJK Compat 539
 
0.3%
Box Drawing 182
 
0.1%
Letterlike Symbols 173
 
0.1%
Math Operators 144
 
0.1%
Compat Jamo 142
 
0.1%
Geometric Shapes 130
 
0.1%
Enclosed Alphanum 129
 
0.1%
Other values (8) 196
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
44375
43.3%
) 3391
 
3.3%
( 3368
 
3.3%
/ 2385
 
2.3%
0 2112
 
2.1%
s 2048
 
2.0%
: 1969
 
1.9%
n 1954
 
1.9%
1 1853
 
1.8%
p 1760
 
1.7%
Other values (79) 37179
36.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
2910
 
4.2%
1794
 
2.6%
1702
 
2.5%
1402
 
2.0%
1396
 
2.0%
1336
 
1.9%
1324
 
1.9%
1318
 
1.9%
1282
 
1.9%
1205
 
1.7%
Other values (674) 53521
77.4%
None
ValueCountFrequency (%)
· 501
18.1%
× 437
15.8%
317
11.5%
256
9.3%
² 162
 
5.9%
ρ 143
 
5.2%
η 101
 
3.7%
μ 80
 
2.9%
α 66
 
2.4%
Δ 64
 
2.3%
Other values (74) 637
23.0%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
281
52.1%
88
 
16.3%
36
 
6.7%
22
 
4.1%
21
 
3.9%
20
 
3.7%
19
 
3.5%
17
 
3.2%
11
 
2.0%
6
 
1.1%
Other values (6) 18
 
3.3%
Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
103
59.5%
67
38.7%
3
 
1.7%
Box Drawing
ValueCountFrequency (%)
101
55.5%
41
22.5%
40
 
22.0%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
69
53.1%
50
38.5%
7
 
5.4%
2
 
1.5%
2
 
1.5%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
68
47.9%
67
47.2%
2
 
1.4%
2
 
1.4%
1
 
0.7%
1
 
0.7%
1
 
0.7%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
44
66.7%
10
 
15.2%
6
 
9.1%
4
 
6.1%
1
 
1.5%
1
 
1.5%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
43
51.2%
25
29.8%
5
 
6.0%
5
 
6.0%
4
 
4.8%
1
 
1.2%
1
 
1.2%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
40
31.0%
40
31.0%
25
19.4%
11
 
8.5%
9
 
7.0%
2
 
1.6%
1
 
0.8%
1
 
0.8%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
32
22.2%
27
18.8%
17
11.8%
16
11.1%
16
11.1%
13
9.0%
8
 
5.6%
6
 
4.2%
4
 
2.8%
2
 
1.4%
Other values (2) 3
 
2.1%
Modifier Letters
ValueCountFrequency (%)
˚ 5
100.0%
Cyrillic
ValueCountFrequency (%)
е 4
80.0%
а 1
 
20.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
3
 
9.4%
3
 
9.4%
2
 
6.2%
2
 
6.2%
2
 
6.2%
1
 
3.1%
1
 
3.1%
1
 
3.1%
1
 
3.1%
1
 
3.1%
Other values (15) 15
46.9%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
1
50.0%
1
50.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

예제
Text

MISSING 

Distinct406
Distinct (%)100.0%
Missing281
Missing (%)40.9%
Memory size5.5 KiB
2023-12-13T06:20:55.783762image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length336
Mean length264.05419
Min length1

Characters and Unicode

Total characters107206
Distinct characters712
Distinct categories16 ?
Distinct scripts5 ?
Distinct blocks15 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique406 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row함수율 99%인 슬러지 1000m³/day를 농축시켜 250m³/day의 농축슬러지가 얻어질 수 있 다고 하면 농축슬러지의 함수율은 얼마인가 <해설> V(100-P)=V₁(100-P₁) 1000(100-99)=250(100-P₁) ∴ 답=96%
2nd row도시 쓰레기의 100kg을 분쇄후 원소 분석 결과 아래와 같은 결과를 얻었다. 쓰레기의 저위 발열량은 얼마인가 (단, C:20%, H:4%, O:10%, S:1%, 수분8%이다.) <해설> Dulong식 : Hl = 81C + 342.5(H-O/8) + 22.5S-6(9H + W) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;= 81×20 + 342.5(4-10/8) + 22.5×1-6×(9×4 + 8) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;= 2320[kcal/kg] Steuer식 : Hl = 81(C-3×O/8) + 57(3×O/8) + 345(H-O/16) + 25S-6(9H + W) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;= 81(20-3×10/8) + 57(3×10/8) + 345(4-10/16) + 25×1-6(9×4 + 8) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;= 2455[kcal/kg]
3rd row중심주파수가 1,000Hz일때 1/1 및 1/3 옥타아브 밴드분석기의 밴드폭(bw)은얼마인가 <해설> n옥타아브 밴드분석기에서 fc를 중심주파수라 하면, bw = fc [2^(n/2) - 2^(-n/2)]Hz이므로 ①1/1옥타브밴드 분석기 &nbsp;&nbsp;&nbsp;bw = 1,000[2^½ - 2^-½] ≒ 707 Hz ②1/3 옥타브 밴드 분석기 &nbsp;&nbsp;&nbsp;bw = 1,000[2^(1/3/2) - 2^-(1/3/2)] ≒ 231.6Hz 답=707
4th row어느 폐기물을 연소 처리 하고자 한다. 함유 성분이 다음과 같을때 고발열량은 얼마인가 (단, 1Btu/lb=0.556kcal/kg 함수율 29%, 불활성분 14%, 탄소 26%, 수소 6%, 산소 24%, 유황 1%) <해설> Btu/lb=145.4C+620(H-O/8)+41S &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;=(145.4×26)+620((6-(24/8))+(41×1) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;=5681.4 Btu/lb kcal/kg=5681.4Btu/lb×0.556 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;=3158 kcal/kg
5th row평균 크기가 10cm인 폐기뭉을 평균 1cm로 파쇄하고자 할 때 소요되는 동력은 동일 폐기물을 평균 4cm로 파쇄할 때 소요되는 동력의 몇 배인지를 Kick법칙에 의하여 예측하시오. <해설> E=k·ln(L₁/L₂) ∴ 동력1=k·ln(10/1)=1k 이고 동력2=k·ln(10/4)=0.4k 이다. ∴ 동력1/동력2=1/0.4=2.5배(약)
ValueCountFrequency (%)
2679
 
14.7%
x 254
 
1.4%
× 141
 
0.8%
풀이 130
 
0.7%
126
 
0.7%
103
 
0.6%
92
 
0.5%
얼마인가 78
 
0.4%
1 73
 
0.4%
73
 
0.4%
Other values (8709) 14534
79.5%
2023-12-13T06:20:56.286099image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
26009
24.3%
0 5035
 
4.7%
1 2984
 
2.8%
. 2545
 
2.4%
/ 2279
 
2.1%
= 2162
 
2.0%
2 2054
 
1.9%
) 1866
 
1.7%
( 1837
 
1.7%
5 1465
 
1.4%
Other values (702) 58970
55.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 27655
25.8%
Space Separator 26015
24.3%
Decimal Number 16695
15.6%
Lowercase Letter 12103
11.3%
Other Punctuation 9928
 
9.3%
Uppercase Letter 4695
 
4.4%
Math Symbol 3634
 
3.4%
Close Punctuation 2047
 
1.9%
Open Punctuation 2017
 
1.9%
Dash Punctuation 803
 
0.7%
Other values (6) 1614
 
1.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
1184
 
4.3%
1061
 
3.8%
743
 
2.7%
635
 
2.3%
608
 
2.2%
554
 
2.0%
538
 
1.9%
476
 
1.7%
469
 
1.7%
458
 
1.7%
Other values (519) 20929
75.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 1462
12.1%
s 1320
10.9%
n 1302
10.8%
p 1151
 
9.5%
b 1028
 
8.5%
g 903
 
7.5%
a 516
 
4.3%
k 515
 
4.3%
c 437
 
3.6%
e 352
 
2.9%
Other values (35) 3117
25.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 511
 
10.9%
O 497
 
10.6%
S 431
 
9.2%
L 425
 
9.1%
H 344
 
7.3%
D 303
 
6.5%
B 241
 
5.1%
V 240
 
5.1%
P 187
 
4.0%
N 180
 
3.8%
Other values (22) 1336
28.5%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
331
44.5%
89
 
12.0%
57
 
7.7%
51
 
6.9%
28
 
3.8%
° 25
 
3.4%
23
 
3.1%
23
 
3.1%
21
 
2.8%
17
 
2.3%
Other values (16) 79
 
10.6%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 2162
59.5%
× 417
 
11.5%
+ 331
 
9.1%
> 241
 
6.6%
< 234
 
6.4%
89
 
2.4%
~ 35
 
1.0%
28
 
0.8%
27
 
0.7%
26
 
0.7%
Other values (11) 44
 
1.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 2545
25.6%
/ 2279
23.0%
& 1163
11.7%
; 1162
11.7%
, 1106
11.1%
* 583
 
5.9%
: 379
 
3.8%
% 290
 
2.9%
# 191
 
1.9%
· 146
 
1.5%
Other values (8) 84
 
0.8%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
155
28.2%
² 109
19.8%
101
18.4%
³ 68
12.4%
60
 
10.9%
18
 
3.3%
11
 
2.0%
11
 
2.0%
½ 4
 
0.7%
4
 
0.7%
Other values (6) 9
 
1.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 5035
30.2%
1 2984
17.9%
2 2054
12.3%
5 1465
 
8.8%
3 1410
 
8.4%
4 996
 
6.0%
6 825
 
4.9%
8 774
 
4.6%
7 617
 
3.7%
9 535
 
3.2%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1866
91.2%
] 133
 
6.5%
} 48
 
2.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1837
91.1%
[ 131
 
6.5%
{ 49
 
2.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
26009
> 99.9%
  6
 
< 0.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 752
93.6%
51
 
6.4%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 304
98.1%
˚ 6
 
1.9%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%
Modifier Letter
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 62797
58.6%
Hangul 27674
25.8%
Latin 16496
 
15.4%
Greek 236
 
0.2%
Han 3
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
1184
 
4.3%
1061
 
3.8%
743
 
2.7%
635
 
2.3%
608
 
2.2%
554
 
2.0%
538
 
1.9%
476
 
1.7%
469
 
1.7%
458
 
1.7%
Other values (524) 20948
75.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
26009
41.4%
0 5035
 
8.0%
1 2984
 
4.8%
. 2545
 
4.1%
/ 2279
 
3.6%
= 2162
 
3.4%
2 2054
 
3.3%
) 1866
 
3.0%
( 1837
 
2.9%
5 1465
 
2.3%
Other values (89) 14561
23.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 1462
 
8.9%
s 1320
 
8.0%
n 1302
 
7.9%
p 1151
 
7.0%
b 1028
 
6.2%
g 903
 
5.5%
a 516
 
3.1%
k 515
 
3.1%
C 511
 
3.1%
O 497
 
3.0%
Other values (44) 7291
44.2%
Greek
ValueCountFrequency (%)
η 45
19.1%
ρ 35
14.8%
α 25
10.6%
Δ 17
 
7.2%
θ 16
 
6.8%
π 16
 
6.8%
μ 15
 
6.4%
γ 8
 
3.4%
β 8
 
3.4%
υ 7
 
3.0%
Other values (13) 44
18.6%
Han
ValueCountFrequency (%)
2
66.7%
1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 77055
71.9%
Hangul 27563
 
25.7%
None 1437
 
1.3%
CJK Compat 553
 
0.5%
Math Operators 165
 
0.2%
Letterlike Symbols 163
 
0.2%
Compat Jamo 89
 
0.1%
Punctuation 52
 
< 0.1%
Geometric Shapes 44
 
< 0.1%
Arrows 39
 
< 0.1%
Other values (5) 46
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
26009
33.8%
0 5035
 
6.5%
1 2984
 
3.9%
. 2545
 
3.3%
/ 2279
 
3.0%
= 2162
 
2.8%
2 2054
 
2.7%
) 1866
 
2.4%
( 1837
 
2.4%
5 1465
 
1.9%
Other values (78) 28819
37.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
1184
 
4.3%
1061
 
3.8%
743
 
2.7%
635
 
2.3%
608
 
2.2%
554
 
2.0%
538
 
2.0%
476
 
1.7%
469
 
1.7%
458
 
1.7%
Other values (514) 20837
75.6%
None
ValueCountFrequency (%)
× 417
29.0%
155
 
10.8%
· 146
 
10.2%
² 109
 
7.6%
101
 
7.0%
³ 68
 
4.7%
60
 
4.2%
51
 
3.5%
η 45
 
3.1%
ρ 35
 
2.4%
Other values (41) 250
17.4%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
331
59.9%
57
 
10.3%
51
 
9.2%
28
 
5.1%
23
 
4.2%
17
 
3.1%
16
 
2.9%
14
 
2.5%
6
 
1.1%
6
 
1.1%
Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
89
54.6%
67
41.1%
4
 
2.5%
3
 
1.8%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
89
53.9%
28
 
17.0%
27
 
16.4%
9
 
5.5%
6
 
3.6%
3
 
1.8%
1
 
0.6%
1
 
0.6%
1
 
0.6%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
48
53.9%
40
44.9%
1
 
1.1%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
32
61.5%
10
 
19.2%
5
 
9.6%
4
 
7.7%
1
 
1.9%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
26
66.7%
9
 
23.1%
4
 
10.3%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
23
52.3%
21
47.7%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
11
39.3%
11
39.3%
3
 
10.7%
2
 
7.1%
1
 
3.6%
Modifier Letters
ValueCountFrequency (%)
˚ 6
100.0%
Box Drawing
ValueCountFrequency (%)
4
50.0%
2
25.0%
2
25.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
2
66.7%
1
33.3%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Missing values

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Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

분류수식명설명예제
0폐기물함수율과 부피의 관계V(100-P) = V₁(100-P₁) V : 함수율 P에서의 슬러지 부피. X : 함수율 P1에서의 슬러지 부피함수율 99%인 슬러지 1000m³/day를 농축시켜 250m³/day의 농축슬러지가 얻어질 수 있 다고 하면 농축슬러지의 함수율은 얼마인가 <해설> V(100-P)=V₁(100-P₁) 1000(100-99)=250(100-P₁) ∴ 답=96%
1폐기물Dulong식,Steuer식(저위 발열량의 경우)폐기물의 화학적 조성분석치로 부터 발열량을 산출하는 방법으로 폐기물의 발열량을 계산하는데 이용하고 있다. Dulong식은 석탄과 같은 탄소를 주성분으로 하는 연료에는 잘 맞으나 목재나 쓰레기와 같은 석유질 연료에 대해서는 발열량이 다소 낮아지는 경향이 있다. Steuer식은 연료 중 산소의 절반이 H2O 형태로 나머지 반은 CO형태로 되어있다고 가정한다. Dulong식 : Hl = 81C + 342.5(H - O/8) + 22.5S - 6(9H + W) [kcal/kg] Steuer식 : Hl = 81(C -3O/8) + 57(3O/8) + 345(H - O/16) + 25S - 6(9H + W)[kcal/kg] (수분을 함유하고 있는 저위발열량을 나타낸값으로 C, H, S, O, N, W는 연료 중의 백분율을 나타냄)도시 쓰레기의 100kg을 분쇄후 원소 분석 결과 아래와 같은 결과를 얻었다. 쓰레기의 저위 발열량은 얼마인가 (단, C:20%, H:4%, O:10%, S:1%, 수분8%이다.) <해설> Dulong식 : Hl = 81C + 342.5(H-O/8) + 22.5S-6(9H + W) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;= 81×20 + 342.5(4-10/8) + 22.5×1-6×(9×4 + 8) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;= 2320[kcal/kg] Steuer식 : Hl = 81(C-3×O/8) + 57(3×O/8) + 345(H-O/16) + 25S-6(9H + W) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;= 81(20-3×10/8) + 57(3×10/8) + 345(4-10/16) + 25×1-6(9×4 + 8) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;= 2455[kcal/kg]
2소음진동소음 1/1옥타아브 밴드분석기주파수 분석기는 소음의 특성(스펙트라)을 분석하여 방지기술에 활용하는 필수적인 장비로 정비형과 정폭형이 있다. ① 정비형 : band(대역)의 하한 및 상한주파수를 fℓ및 fu라 할 때 어떤 대역에서도 fu/fℓ의 비가 일정한 필터 ② 정폭형 : 각 대역의 주파수 폭 Δf가 일정한 필터 ③ 1/1 옥타브 및 1/3 옥타브 밴드 분석기 : 정비형 필터로서 ⓐ1/1옥타브밴드 분석기는 fu/fℓ = 2, fc = (fℓ×fu)^0.5 = 2^0.5 ×fℓ ⓑ1/3 옥타브 밴드 분석기는 fu/fℓ = 2^⅓, fc = 1.26^0.5 ×fℓ 여기서 fc는 각 대역의 중심 주파수이다.중심주파수가 1,000Hz일때 1/1 및 1/3 옥타아브 밴드분석기의 밴드폭(bw)은얼마인가 <해설> n옥타아브 밴드분석기에서 fc를 중심주파수라 하면, bw = fc [2^(n/2) - 2^(-n/2)]Hz이므로 ①1/1옥타브밴드 분석기 &nbsp;&nbsp;&nbsp;bw = 1,000[2^½ - 2^-½] ≒ 707 Hz ②1/3 옥타브 밴드 분석기 &nbsp;&nbsp;&nbsp;bw = 1,000[2^(1/3/2) - 2^-(1/3/2)] ≒ 231.6Hz 답=707
3폐기물폐기물 연소 처리시 고발열량은Btu/lb=145.4C+620(H-O/8)+41S어느 폐기물을 연소 처리 하고자 한다. 함유 성분이 다음과 같을때 고발열량은 얼마인가 (단, 1Btu/lb=0.556kcal/kg 함수율 29%, 불활성분 14%, 탄소 26%, 수소 6%, 산소 24%, 유황 1%) <해설> Btu/lb=145.4C+620(H-O/8)+41S &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;=(145.4×26)+620((6-(24/8))+(41×1) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;=5681.4 Btu/lb kcal/kg=5681.4Btu/lb×0.556 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;=3158 kcal/kg
4폐기물Kick의 법칙킥은 고형물이 파쇄되는 비율이 같으면 이것에 소요되는 일량이 일정하다고 가정하여 다음식을 나타내었다. E=k·ln(L₁/L₂) &nbsp;┌· E = 단위 무게당 파쇄 에너지 &nbsp;│· k = kick의 상수 &nbsp;│· L₁=초기 폐기물 평균 입도 &nbsp;│· L₂=최종 폐기물 평균 입도 &nbsp;└· L₁/L₂=파쇄비평균 크기가 10cm인 폐기뭉을 평균 1cm로 파쇄하고자 할 때 소요되는 동력은 동일 폐기물을 평균 4cm로 파쇄할 때 소요되는 동력의 몇 배인지를 Kick법칙에 의하여 예측하시오. <해설> E=k·ln(L₁/L₂) ∴ 동력1=k·ln(10/1)=1k 이고 동력2=k·ln(10/4)=0.4k 이다. ∴ 동력1/동력2=1/0.4=2.5배(약)
5수질BOD 잔존량BOD는 호기성 미생물이 20℃, 5일간 수중의 유기물을 분해할 때 소모되는 산소량으로 유기물의 양을 간접적으로 측정하는 수질오염의 대표적인 지표항목 <계산식> BODt = BODu×[1-10^(-k×t)] &nbsp; &nbsp;┌· BODt : t일간 소비되는 BOD &nbsp;│· BODu : 최종 BOD (통상적으로 20일간 소비되는 BOD) &nbsp;└· k : 탈산소 계수도시 하수의 최종BOD가 200mg/L이고, 탈산소 계수가 0.2/day일때 이라면 5일 BOD는 <해설> BODu=200mg/L k=0.2/d t=5d ∴BOD5=200×[1-10^(-0.2×5)] &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;=180mg/L 답 : 180mg/L
6수질DO 정의Dissolved Oxygen의 약자로 물속에 녹아있는 산소를 말하며 이 값은 물의 온도, 기압, 염분 등의 불순물 농도에 따라 영향을 받는다. 순수한 물일 경우 DO 포화도는 0℃에서 14.62ppm, 20℃에서 9.17ppm, 30℃에서 7.63ppm 이다. DO는 유기물질의 오염정도를 지시한다고 할 수 있으며 용존산소가 부족하면 혐기성분해의 발생물 때문에 부패하게 된다. DO가 2ppm 이상이면 악취발생이 없고 4ppm이상이면 청정이 유지되며 보통 물고기의 생존에 필요한 DO농도는 4ppm이다. &nbsp;&nbsp;&nbsp;Dt = K₁·Lo(10^-k₁·t-10^-k₂·t)/(K₂-K₁) + D0·10^-k₂·t &nbsp;┌·Dt : t일 후 DO부족량(mg/L) &nbsp;│·K₁ : 탈산소계수(/day) &nbsp;│·K₂ : 재폭기계수(/day) &nbsp;│·Lo : BODu(최종BOD)(mg/L) &nbsp;└·D0 : 초기 DO부족량(mgl/L)DO포화농도가 9mg/L인 하천에서 상류한 지점에서 DO가 5mg/L이라면 물이 6일 흐른 후 하류에서의 DO농도(mg/L)는 얼마인가 (단, 이 하천수의 20일 BOD는 10 mg/L, 탈산소계수는 0.1/day, 재포기계수는 0.2/day이다.) <해설> K₁=0.1/d K₂=0.2/d Lo =10mg/L DO=(9-5)mg/L Dt=0.1·10[10^(-0.1×6)-10^(-0.2×6)]/(0.2-0.1) +(9-5)·10^(-0.2×6) &nbsp;&nbsp;&nbsp;=2.1333mg/L 답 : 2.1333mg/L
7수질경도경도(Hardness)란 수중에 용해되어 있는 2가 양이온금속, 즉 칼슘(Ca^2+),마그네슘(Mg^2+), 철(Fe^2+), 망간(Mn^2+), 스트론튬(Sr^2+)의 이온량을 대응하는 CaCO₃ppm으로 환산 표시한 값으로 일시경도(temporary Hardness)와 영구경도(permanent Hardness)가 있다. &nbsp;&nbsp;&nbsp;경도(CaCO₃mg/L) =∑M^2+(mg/L) × 50/Eq &nbsp;┌· M^2+(mg/L) : 2가 양이온 금속물질의 각 농도 &nbsp;└· Eq : 경도 유발물질의 각 당량 수 (eq)Ca^2+가 40 mg/L 이고, Mg^2+ 가 24mg/L 함유된 물의 경도는 얼마인가 (단, 원자량은 Ca이 40, Mg이 24이다.) <해설> Ca의 당량=40/2=20 Mg의 당량=24/2=12 ∴경도=(40×50/20)+(24×50/12) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;=200 CaCO₃mg/L 답 : 200 CaCO₃mg/L
8수질알칼리도(Alkalinity)알칼리(Alkali)와는 달리 산을 중화시키는 능력의 척도로서 표시되며 수중의 수산화물(OH-), 탄산염(CO₃^2-), 중탄산염(HCO₃-)의 형으로 함유되어 있는 알칼리분을 이에 대응하는 탄산칼슘(CaCO₃)ppm으로 환산표시한 값 &nbsp;&nbsp;①T-Alk=∑C(mg/L) × 50/Eq &nbsp;┌·T-Alk : 총알칼리도(mg/L as CaCO₃) &nbsp;│·C(mg/L) : 알칼리도 유발물질의 각 농도 &nbsp;└·Eq : 알칼리도 유발물질의 각 당량 수 (eq) &nbsp;&nbsp;② Alkalinity(CaCO₃mg/L) = A×N×50×1,000/V [적정법에 의한 계산] &nbsp;┌·A : 소비된 산의 부피(mL) &nbsp;│·N : 산의 규정농도(eq/L) &nbsp;└·V : 시료의 양(mL)하천수의 수질분석 결과가 다음과 같다. 알칼리도를 구하시오. (단, 각 원소의 원자랴은 H=1, C=12, O=16, S=32, Cl=35.5, Ca=40, Mg=24, Na=23) [분석결과] Ca^2+ = 60mg/L, Mg^2+ = 45mg/L, HCO₃^-= 300mg/L, SO₄^2- = 130mg/L <해설> 문제의 분석결과에서의 알칼리도 유발물질은 HCO₃, HCO₃의 Eq = 61(1가이온), T-Alk=∑C(mg/L) × 50/Eq &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;=300(mg/L)×50/61/1 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;=245.9(mg/L as CaCO₃) 답 : 245.9 mg/L
9수질Morrill 지수Morrill지수 = (t90)/(t10) t10 과 t90 은 각각 반응조에 주입된 물감의 10%와 90%가 유출되기까지의 시간을 말한다. 따라서 Morrill 지수가 1인 경우는 이상적인 plug flow이며 이 값이 크면 클수록 완전혼합상태가 된다.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;혼합정도를 표시하는 항수&nbsp;&nbsp;&nbsp;│&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;CFSTR(완전혼합)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;│&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;PFR(Plug Flow) ---------------------------------------------------------------------------------- &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;분산(Variance)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;0 ---------------------------------------------------------------------------------- &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Morrill 지수&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;값이클수록 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&n
분류수식명설명예제
677대기압력보정계수로우볼륨에어 샘플러에 의한 입자상 물질 채취 시 발생하는 압력손실을 측정하여 유량을 보정하기 위한 압력보정계수 Cp=SQRT(P/P0) P0 : 유량계의 설정조건에서의 압력(보통 760mmHg) P : 사용조건에서의 유량계내의 압력P0가 760mmHg일 때 마노미터로 측정한 유량계내의 압력손실을 &#8710;P(mmHg)라고 하면 Cp=SQRT[(760-&#8710;p)/760]
678대기유량보정(로우볼륨에어)로우볼륨에어 샘플러에 의한 입자상 물질의 채취는 항상 설정되어 있는 일정 유량으로 흡인해야 하고 여과지 또는 샘플러 각 부분의 공기저항에 의하여 생기는 압력손실을 측정하여 유량계의 유량을 보정해 주어야 한다. Q0=Cp*Qr Qr : 유량계의 눈금값 Q0 : 1기압에서 유량, ℓ/분Q0=20ℓ/분, P0=760mmHg일 때, Qr=20SQRT[760/(760-&#8710;p)]
679수질CSTRCSTR(Continuous Stirred Tank Reactor, 완전혼합반응조)일 때 수질모델링 공식 Q(C0-Ct)=kVCt ln(Ct/C0)=-(Q/V)t Q : 유입유량 C0 : 유입농도 Ct : t시간이 지난 후 농도<NA>
680수질PFR수체가 PFR(Plug-flow Reactor, 압출류형 반응조)일 때, 수질 모델링 공식 ln(Ct/C0)=-k*t k : 반응속도 상수 C0 : 유입농도 Ct : t시간이 지난 후 농도<NA>
681수질STR와 F/M비의 관계Ls=(1&#43;kd* θc)/ θc * 1/Y * S0/(S0-S) kd : 자기분해속도상수(1/day) S : 처리수의 BOD농도(mg/l) Y : 수율(mg SS/mg BOD)<NA>
682수질MLSS농도활성슬러지법은 미생물이 유기물을 분해섭취하기 때문에 처리에 관여하는 미생물농도가 가장 중요한 조작 조건의 하나이다. MLSS농도 또는 MLVSS농도를 사용한다. 그 중 반응조 내의 MLSS농도 X는 X=(R*Xr&#43;Sss)/(1&#43;R) Xr : 반송슬러지의 SS농도(mg/l) R : 슬러지반송비 R = X/(Xr-X) 단, Sss : R,Xr 값에 비해 너무 작아서 무시한다.<NA>
683수질부상속도Stokes식에서 부상속도 Vf=(d^2(ρw-ρp)g)/18μ Vf : 입자의 부상속도 g : 중력가속도 ρw : 액체의 밀도 ρs : 부상입자의 밀도 d : 부상하는 입자의 직경 μ : 액체의 점성계수<NA>
684수질월류위어 부하율월류위어 부하율(m^3/m*day)=월류 유량 / 위어의 길이 Vw=Q/Lw<NA>
685수질완속교반 동력완속교반 동력(P) = F(D)V(P)=[C*A*ρ*V(P)^3]/2 F: 힘 V: 속도<NA>
686수질HRT수리학적체류시간(HRT) : 하수가 반응조 내에 체류하는 시간 HRT(θ) = ∀/Q ∀ : 반응조 용량, m^3 Q : 유입유량 (m^3/day)<NA>