optimal design methodology of district metered area

223Journal of Korean Society of Water and Wastewater Vol. 29, No. 2, April 2015

GIS를 이용한 상수관망 소블록 최적설계기법 개발Optimal design methodology of district metered area utilizing Geographic Information System

김경필1･박용균

1･구자용2*

Kyoung-Pil Kim1･Yong-Gyun Park1･Ja-Yong Koo2*

1GS건설 글로벌엔지니어링 본부,

2서울시립대학교 환경공학부

1GS E&C, 2University of Seoul

ABSTRACT

District Metered Area (DMA) construction is one of the most cost effective alternatives for management of water loss

(i.e., water leakage) and energy consumption (i.e., water pressure) in water distribution systems. Therefore, it’s being

implemented to numerous new and existing water distribution systems worldwide. However, due to the complexity of

water distribution systems, especially large-scale and highly looped systems, it is still very difficult to define the optimal

boundary of DMAs considering all the aspects of water distribution system management requirements. In this study,

a DMA design methodology (or a DMA design model) was developed with Geographic Information Systems (GIS) and

hydraulic distribution system model to determine the optimal DMA boundary.

Key words: District Metered Area, Water Loss, Pressure Management, GIS

주제어: 블록시스템, 누수/물손실, 상수관망 수압관리, GIS

1. 서 론1)

블록시스템 구축은 상수도관망 유지관리 방법 중 하

나로서 상수도관망을 관리하기 쉽도록 적절한 크기의

구역으로 분할하고, 송･배･급수 관로의 기능을 분리하

여 조직화하는 방법으로서, 수돗물의 수량, 수질, 수압, 수요자 만족도 등 수도사업자의 기본목표를 달성하기

위한 가장 효과적인 방법으로 알려져 있다. 블록시스템

의 구축은 유량계, 수압계, 수질모니터링센서 등의 감시

장비와 감압밸브 같은 제어시설을 효과적으로 설치, 운영하는 것에 의해서 더욱 안정적이고 효율적인 관리가

가능하게 된다. 특히 관로의 개량 및 교체, 누수복구, 야간최소유량조사, 관 세척작업과 같이 단수가 필요한

유지관리 업무를 수행하는데 있어 보다 신속하고 정확

한 업무처리가 가능하게 되는 등 많은 장점이 있다.

Received 12 January 2015; Revised 17 March 2015; Accepted 7 April 2015*Corresponding author: Ja-Yong Koo (E-mail: [email protected])

국내에서는 1990년대 후반부터 특･광역시를 중심으

로 블록시스템 구축이 시작되어 왔으며, 제도적으로는

2001년 2월 환경부 “상수도 유수율 제고업무처리규정”을 시작으로 본격적인 상수도관망의 블록화 사업이 실

시되어 왔다. “유수율 제고사업 추진 매뉴얼”(Ministry of Environment in Korea, 2007)에서는 정수장 송수계통

급수구역을 대블록, 배수지 및 가압장 급수구역을 중블록, 지형지물 및 지반고를 중심으로 하는 소블록으로 구성된 계

층적 블록시스템의 구축을 예시하고, 규모별 블록의 경계설

정기준과 블록구축시의 고려사항 등을 언급하고 있다. 여기서, 대･중블록의 경계설정은 경우의 수가 적은

대형 상수도 시설물과 주요간선도로를 중심으로 그 경

계가 설정되기 때문에 그 경우의 수가 적은 간단한 문제

라고 할 수 있다. 그러나 상수도 운영관리의 기본단위라

할 수 있는 소블록 경계의 설정은 구역의 크기, 배수본

관의 위치 및 용량, 구역고립을 위한 경계밸브설치 수, 인접한 소블록과의 관계, 전국토의 3분의 2이상이 산지

ISSN(Print): 1225-7672 / ISSN(Online): 2287-822XDOI http://dx.doi.org/10.11001/jksww.2015.29.2.223

224

GIS를 이용한 상수관망 소블록 최적설계기법 개발

상하수도학회지 제 29 권 제 2 호 2015년 4월

Fig. 1. Category of DMA design criteria.

와 구릉인 국내의 지형적 특성 등으로 인하여 매우 경우

의 수가 많은 복잡한 문제가 되고 있다. 최근에는 1~2년에 걸친 장기간의 현장 조사, 수압/

수질 측정, 관망해석 등 체계적인 구축절차에 의해 블

록시스템이 구축되고 있지만, 블록시스템 도입초기에

는 도상검토를 통해 단순히 행정경계, 도로와 같은 지

형지물에 따라 소블록의 경계와 규모를 설정해 왔었

다. 이로 인해 관로의 기능 및 역할이 충분히 고려되

지 못하였을 뿐만 아니라 블록고립으로 인한 관말의

증가는 사수구역으로 인한 수질저하 등 블록시스템

구축의 역효과를 나타내기도 했었다.본 연구에서는 장기간의 현장조사에 앞서 기존에 각

수도사업자가 보유하고 있는 상수도 GIS와 EPANET 관망해석 파일을 이용하여, 급수전수 500~1,500전에 해당

하는 소블록의 사전설계를 위한 모델의 개발연구를

수행하였다. 본 모델은 기존 관망시설의 배치를 최대

한 유지하여 추가적인 관로설치를 최소화하고 또, 소블록 구축의 기본목표인 누수관리에 최적인 소블록

경계를 도출하는데 목표를 두고 있다.

2. 연구 방법

2.1 소블록 경계 분할기준의 설정

환경부 유수율제고사업 추진매뉴얼(2007), K-Water 상수관망 유수율 제고･관리 가이드 북(2009), IWA DMA

Guidance Notes(2007), Konda and Kota(2002)의 문헌에

있는 소블록 경계설정 기준을 검토한 결과 Fig. 1과 같

이 지형지물에 해당하는 물리적 기준(Physical Criteria)과 생활특성이 반영된 사회적 기준(Social Criteria), 상수관망 운영관리의 효율성 제고를 위한 운영적 기준

(Operational Criteria)의 3그룹으로 구분할 수 있었다.Fig. 1의 설계기준 가운데, 소블록 구축의 가장 기본적

인 목적이라 할 수 있는 누수관리에 직접적인 영향이 있는

인자로는 급수전수, 유입유량, 면적으로 표현되는 소블록

의 크기와 소블록 내의 지반고 분포를 들 수 있다. 소블록의

크기는 작을수록 보다 많은 경계밸브와 유량계가 필요하

여 소블록 구축비용과 그에 따른 유지관리비용이 증가하게

되나, 이와 반대로 소블록의 크기가 작을수록 야간최소유량

의 분석효과 증가와 누수탐지에 대한 시간의 단축으로 누수량

을 보다 효율적으로 관리할 수 있는 장점이 있다. 소블록의

크기는 실제 상수도시설의 배치나 수압관리의 필요성에 따라

그 크기가 다양해 질 수 있지만, 급수 분기점 수를 기준으로

Ministry of Environment in Korea(2007)에서는 500~1,500전, IWA (2007)에서는 도심지를 기준으로 500∼3,000전을 권장

하고 있다. 이와 더불어 야간최소유량 분석의 효과 측면에

서는 급수분기점 수를 IWA(2007)는 5,000개 이하, K-water(2009)는 700~3,500 ㎥/day 이하의 규모로 설정

할 것을 권장하고 있다. 본 연구에서는 유수율 제고 및 관리의 용이성을 소

블록 구축의 제1목적으로 가정하여 아래와 같이 소블

록 경계분할 기준을 설정하였다.

225

김경필･박용균･구자용

Journal of Korean Society of Water and Wastewater Vol. 29, No. 2, April 2015

Fig. 2. Flow chart of optimal DMA design methodology.

2.1.1 Physical Distance (PD)

두 지점의 지리적 일체성을 나타내는 기준으로서

두 지점 사이의 유클리디안 거리(Euclidean distance)로

계산된다. 지점간의 거리가 가까우면 가까울수록 같

은 소블록이 될 확률이 높아지게 된다.

2.1.2 Hydraulic Distance (HD)

두 지점의 수리적 일체성을 나타내는 기준으로서

두 지점을 잇는 상수관로의 최단경로의미한다. 방향

성 있는 그래프에서 임의의 두 지점 사이의 최단거리

경로를 구하는 다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm)에 의해 계산되며, 거리가 가까울수록 같은 소블록이

될 확률이 높아지게 된다.

2.1.3 Number of Connections (NC)

소블록 크기의 적절성을 평가하는 기준으로서, 소블록 경계 내에 있는 수도계량기의 총합을 의미한다. 도출된 소블록 경계(안) 내에 있는 수도계량기의 총합

이 사용자가 정의한 범위 내에 있는지에 따라 소블록

경계의 적절성을 평가한다.

2.1.4 Water Usage (WU)

NC와 같이 소블록 크기의 적절성을 평가하는 기준

으로서, 도출된 소블록 경계(안) 내에 있는 수용가의

총 물사용량이 사용자가 정의한 범위 내에 있는지에

따라 소블록 경계의 적절성을 평가한다.

2.1.5 Elevation Difference (ED)

소블록 구축의 가장 큰 목적인 수압관리에 용이한

블록구축을 위한 기준으로 두 지점 사이의 지반고 차

이로 계산된다. 수압관리가 용이한 블록이란 지반고

차이가 작아 감압밸브, 펌프 등을 이용한 수압관리가

용이해져 과잉수압에 의한 누수량을 제어 할 수 있게

됨을 말한다. 본 연구에서는 환경부, K-Water 등의 소블록 분할

기준을 만족하는 기법을 개발하기 위한 것으로 각 분

할 기준에 대한 적정 기준에 대해서는 별도로 검토하

지는 않았다.

2.2 소블록 경계분할 방법

본 연구의 소블록 경계 형성 기본 원리는 작은 단

위구역(Cluster Unit Area, CUA)이 군집하여 소블록을

형성해 나아가는 상향식 방법으로써, 기설 관로의 배

치상태와 지반고, 수압, 물사용 등 기존 관망운영현황

의 고려가 가능하도록 하기 위하여 EPANET 관망해

석 모형과 상수도 GIS가 입력자료로 사용되었다. 본

소블록 경계분할방법의 흐름도는 Fig. 2와 같다. 본 연구에서는 소블록 구축에 따른 관망의 재편성

에 따라서 배수지와 소블록 유입점을 연결하는 배수

226



Design Criteria Definition Consideration Reference

Physical DistanceStraight line distance between two

junctionsGeological correlation -

Hydraulic DistanceShortest pipeline path between two

junctionsHydraulic correlation -

Connections Sum of connections in DMADMA construction and leakage

detection cost500~1,500 conn.

Water inflow Sum of water usage in DMA Sensitivity of MNF 700~3,500 m3/day

Elevation DifferenceElevation difference between two

junctionsPressure management ≤ 30m

Table 1. Design criteria of DMA in this study

Physical Distance Range (m) WPD Physical Distance Range (m) WPDPDij ≤ 50 1.0 50 < PDij ≤ 100 0.8

100 < PDij ≤ 150 0.6 150 < PDij ≤ 200 0.4200 < PDij ≤ 250 0.2 250 < PDij 0.0

Table 2. Standard of physical distance (PD) range and probability weighting factor (WPD)

본관은 주입점 위치의 변경과 같은 추가적인 정비가

필요한 것으로 가정하였다.

2.2.1 단위구역의 생성 및 결합

(1) 최하위단위구역 생성

EPANET 관망모형은 소블록 경계설정에 직접적인 관

련이 없는 송수관, 급수관을 제외한 모형으로 정리한 후, 각 절점들을 소블록을 구성하는 최하위단위구역(Firstly Cluster Unit Area, FCUA)으로 정의하였으며, EPANET 관망모형을 Fig. 3과 같이 GIS로 변환하고, Thiessen polygon을 이용하여 면적 개념의 FCUA를 생성하였다.

Fig. 3. Example of FCUA creation with EPANET model and GIS.

Fig. 4. Creation of thiessen polygon.

(2) 중간단위구역 생성

FCUA의 상호관계에 의해 동일한 소블록이 될 수

있는지를 Table 1의 기준으로 평가한 후, 관계행렬

(Relation Matrix)을 생성하였다. 이 관계행렬은 가도달

행렬(Reachability Matrix)의 계산을 통해 반드시 동일

한 소블록에 속해야 할 FCUA들을 정의함으로써 중간

단위구역(Secondary Cluster Unit Area, SCUA)을 형성

하게 된다. Table 1의 기준에 따라 각 FCUA의 관계행렬(relation

matrix)을 Table 2와 같이 산정한다.Hydraulic Distance(HD)와 Elevation Difference(ED)도

Table 2와 같은 방법으로 계산하여 기준별 관계행렬을

정의한다. 기준별 관계행렬이 정의되면 각 기준의 가

중치 WPD, WHD, WED 를 곱한 가중평균에 의하여

관계행렬(PSUM)을 다음과 같이 최종적으로 생성한다. 여기서, 3개 가중치의 합은 이 된다. 기준별 가중치

227



Step 1With an assumption of K of DMAs defined, select K of CUAs as initial centroids of DMAs.Initial centroids of DMAs = {m_1 (t), m_2 (t), m_3 (t), …, m_k (t)}

Step 2

Calculate distance (D) between an initial centroid of DMA (CUA) and the other CUAs.

Where i = 1 to K, J = total number of CUAs – KChi = elevation of DMAi Centroid, CUAhj = elevation of CUAhj

Std.CoeffED = standard coefficient of elevation,Cxi, Cyi = X, Y coordinates of DMAi centroid, CUAxj, CUAyj = X, Y coordinates of CUAj,Std.CoeffED = standard coefficient of physical distance

Step 3Calculate K of new DMA centroids.Iterate Step 2 until sum of D in step 2 is changed.

Table 3. Procedure of K-means cluster analysis

WPD, WHD, WED는 관망의 형태, 지리･지형적 특성, 수도사업자의 재정여건, 관리목표, 및 서비스 수준 등

을 고려하여 결정되며 관계의 유무를 사용자가 정의

한 기준에 의하여 관계가 있으면 1, 없으면 0으로 정

의한다. 관계행렬은 소블록으로 군집되기에 앞서 반드시 같

은 소블록으로 묶여야 하는 FCUA를 정의하기 위해

방향그래프에서 두 절점쌍 간에 경로가 존재하는가를

판별하기 위한 방법인 가도달행렬(reachability matrix)을 이용하여 SCUA를 생성한다.

가도달행렬 R은 아래와 같이 관계행렬 A의 부울

곱(boolean product)에 의하여 계산된다.

2.2.2 소블록 경계 생성

(1) 소블록 경계 (안) 생성

SCUA를 소블록으로 군집하기 위한 방법으로 SCUA간의 거리와 지반고 차이를 기준으로 하는 비계층적

K-평균 군집분석 방법(k-means non-hierarchical cluster analysis)을 이용하였다. 사전에 정해진 군집의 숫자에

따라 각 표본들이 군집들에 할당되는 비계층적 군집

분석 방법은 한 표본이 일단 어느 군집에 소속되면

다른 군집으로 이동될 수 없고, 예외 값이 제거되지

않으며, 표본의 크기가 큰 경우 컴퓨터에 상당한 부하

를 미치게 되는 계층적 군집분석 방법에 비하여 다양

한 경우의 수를 고려할 수 있어 본 모델에 더 적합한

것으로 판단하였다. 본 연구에서 적용된 K-평균 군집

분석 방법의 절차는 다음과 같다.측정단위가 서로 다른 이유로 각 변수의 중요도가

달라지는 것을 방지하기 위한 표준화 계수는 단위구

역을 가능한 한 적정범위의 설계 값 내에 위치하도록

하기 위하여 각 인자의 적정범위 중 최대값에 해당하

는 값으로 부여하였다. 또한, 비계층적 군집분석 방법

을 사용함에 따라 발생하는 소블록의 개수는 그 개수

를 달리하면서 도출된 경계(안)들에 대한 관망해석을

통하여 수압의 균일성, 수도사업자의 재정여건, 지형

적 특성 등을 고려하여 엔지니어가 최종 판단하도록

하였다.

3. 연구결과

본 연구에서는 망목상식의 5개 소블록이 구축되어

운영 중에 있는 A지역을 대상으로 개발모델의 적용하

여 개발모델의 효과를 검증하고, 26개 소블록으로 구

성된 B지역을 대상으로 현장조사와 측정에 의한 소블

록 실시설계에 앞선 Pre-design 도구로서의 현장 적용

성을 검토하고자 하였다.

3.1 A지역 사례연구

3.1.1 A지역 현황

A지역은 동일한 행정구역으로서, 급수구역 내에 하

천, 철도, 자동차전용도로 등과 같은 지형, 지물이 없

고 소블록 내 지반고의 격차로 인하여 블록경계의 재

편성이 필요할 것이라 판단되는 지역이다. Fig. 5와 같

이 5개 소블록으로 구성되어 있으며 중앙의 2개 산

구릉이 있어 지반고 차이가 최대 62m(28.1m~80.2m)로

수압관리가 반드시 필요한 지역이다. 5개 소블록의 지반고와 관망해석에 의한 수압분포

를 Fig. 7에 나타내었다. 지반고의 경우 소블록 경계기

준인 20~30 m(Ministry of Environment in Korea, 2007)의

228



Fig. 7. Distribution of elevation and pressure in the existing DMAs.

Fig. 5. Satellite picture of A area.

Fig. 6. Existing DMA boundaries of A area.

범위를 만족하는 DMA는 11개소로 지반고 최대와 최

저의 차이가 24.3 m를 나타내고 있으며, 나머지 4개

소블록에서는 기준 이상의 지반고 차이로 인하여 높

은 수압으로 급수가 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 관망해석 결과에서도 A지역의 적정수압인 3.5 kgf/㎠(5층 이하 건물 직결급수 조건)보다 높은 수압에서 급

수가 이루어지고 있는 절점이 88 %에 달하는 것으로

나타났다.

3.1.2 모델 적용 결과

소블록의 개수를 기존과 동일하게 설정한 후, CUA의 산정을 위하여 PD, HD, ED의 3개 기준에 대해서

평가하였다. CUA를 구성하기 위하여 FCUA간의 관계

유무를 판별한 기준과 설계 인자별 가중치를 다양한

조건에서 모델에 적용하였다. 누수관리에 유리한 소블록별 지반고 표준편차를 최

소화하는 관계행렬 기준 및 가중치는 지역 크기와 특성

을 고려한 다양한 시나리오 검토결과 PD(50m, 0.2), HD(50m, 0.4), ED(20m, 0.4)로 선정되었으며, 가도달행

렬과 군집분석에 의한 소블록 경계(안)은 Fig. 8과 같다. 모델 적용결과 5개 소블록의 지반고차가 모두 30 m

이하로 소블록 구축 규정을 준수하는 것으로 나타났

으며, 지반고의 균일함을 나타내는 소블록별 지반고

표준편차의 합이 기존 경계에서는 49.98 m, 모델 결과

에서는 23.66 m로 크게 개선되었음을 알 수 있었다. 또한, 관로의 상태를 “Open”에서 “Close”로 변경한 후

EPANET 관망해석을 통해 소블록 재편성에 따른 수리

적 영향을 Fig. 9와 같이 비교하였다. 소블록 경계의 변화

로 소블록간 직접비교는 불가하였지만 지반고의 차이가

줄어든 것과 같이 전체적으로 수압의 차이도 줄어드는

경향이 있음을 알 수 있었다. 다만 NEW-4의 경우 적정

급수압 3.5 kgf/cm2 미만의 절점이 전체 절점 수의 80%를 차지하고 있어 소블록 재편성에 따른 주입점 위치의

변경이 필요한 상태임을 알 수 있었다.

229



Existing DMA boundaries

Cluster Unit Area

Simulated DMA boundariesFig. 8. Change from existing to simulated DMA boundaries with cluster unit area applied.

Fig. 9. Distribution of elevation and pressure in the revised DMAs.

3.2 B지역 사례연구

3.2.1 B지역 현황

B지역은 총 면적 약 430 km2의 농촌과 도시가 혼합

되어 있는 지역으로 약 25만명이 거주하는 지역이다. 지형적으로는 Fig. 10과 같이 크게 산악지역이 분지형태의

Fig. 10. Satellite picture of B area.

태의 중심지를 둘러싼 형태를 나타내고 있다. 이에 중

심지의 격자식 관망으로부터 수지상식 관망이 뻗어나

가는 관망의 형태를 나타내고 있다. 이에 3개의 정수장

에서 생산된 수돗물은 10개의 배수지, 3개의 대형 가압

장을 통해 수용가에 공급되고 있다. 특히 고지대 수용

가 급수를 위한 43개의 소형 가압장이 운영 되고 있어

수압관리의 중요성이 매우 높은 지역이라 할 수 있다.

Fig. 11. EPANET model of B area.

230



DMA boundaries of B area by field survey

DMA boundaries of B area by Model

Fig. 12. Comparison of DMA boundaries between field survey and modeling.

Fig. 13. Distribution of elevation and pressure in the DMAs by field survey.

Fig. 14. Distribution of elevation and pressure in the DMAs by model.

B지역은 최근 1년 6개월 간의 기초자료수집, 수용

가 조사, 시설물 및 관로 조사, 관망도 작성, 수압/유량 측정, 구역고립확인, 관망해석 등 블록시스템 구축

절차에 따라 26개의 DMA경계 설계를 완성하였다.

3.2.2 모델 적용 결과

본 연구에서는 Fig. 12와 같이 4,870개의 수요절점

으로 구성된 EPANET관망 모형을 이용하여 모델링에

의한 소블록 경계와 현장 조사에 의한 소블록 경계를

상호 비교하였으며 비교의 편의를 위하여 동일한 소

블록 개수가 생성되도록 하였다. 관계행렬 기준 및 가

중치는 PD(100 m, 0.2), HD(100 m, 0.4), ED(30 m, 0.4)이었다.

두 설계(안)을 비교한 결과 소블록별 지반고의 균일

231



한 정도를 나타내는 지반고 표준편차를 FCUA 개수로

가중하여 비교한 결과, 현장조사 설계의 경우 23.45 m, 모델적용의 경우 17.85 m로 개선되는 것으로 나타

났다. 그러나, 현장조사에 의한 결과에서는 중심지 DMA

3, 4, 22에서 소블록 분할기준인 지반고차 30 m 이하

(Ministry of Environment in Korea, 2007)를 만족한 반

면 모델에서는 단 1개소도 30 m 기준을 만족하지 못

하였다. 그 이유는 지반고 이외에도 수리적 일체성

(HD)과 지리적 일체성(PD)을 소블록 분할기준에 함께

고려하고 있고 또, 급수전수를 거주 밀도와 분포를 고

려하지 못한 채 균등하게 나누려 하는 본 모델의 특

성에서 기인한다. 즉, 전체적인 지반고 균일화라는 측

면에서는 본 모델의 결과가 우수 할 수도 있으나, 해당 지역의 인구의 분포, 밀도와 같은 인문 사회적인

특성이 고려되지 못한 것으로 판단되었다.

4. 결 과

본 연구에서는 블록시스템 구축을 위한 장기간의

현장조사에 앞서 GIS와 EPANET관망모형을 이용하여

사전 소블록경계(안)을 도출함으로써, 엔지니어가 보

다 쉽고 빠르게 블록시스템을 설계 할 수 있도록 지

원하기 위한 모델 개발에 관한 연구를 수행하였다. 본 모델은 소블록 구축의 주요목적이라 할 수 있는

유수율 제고에 유리한 소블록 분할에 중점을 두고 있

으며, 사용자가 정의한 소블록 개수, 설계 가중치들을

다양하게 고려할 수 있도록 하였다. 2개 사례연구를

통해서 사용자가 정의한 목적과 기준에 최적화된 소

블록 경계(안)의 도출이 가능함을 확인할 수 있었으

나, 인구가 고르게 분포해있는 도시지역의 경우와는

달리 인구 밀집지역과 분산지역이 혼재되어 있는 시

외지역에서는 해당지역의 주거특성을 고려할 수 없어

현실과는 거리가 있는 결과를 도출할 수 밖에 없는

한계를 나타내었다. 이후 연구에서는 각종 GIS 주제

도와 통계청에서 제공하는 공공 빅데이터를 접목하여

인문, 사회적인 특성을 효과적으로 고려할 수 있도록

모델을 개선하고자 한다.

사 사

본 연구는 환경부 “차세대 EI사업(GT-11-G-02-001-2)”의 지원으로 수행되었으며, 지원에 감사 드립니다.

References

Konda Toshihiko and Kota Nagi. (2002) Planning and designing of water distribution block system. Journal of JWWA, Vol. 71, No. 3, 2-18.

IWA(2007) DMA Guidance Note.K-Water(2009) Guide book of NRW reducing and management

in water distribution system.Ministry of Environment in Korea(2007) Manual of NRW

reducing business.

optimal design methodology of district metered area

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