DOI QR코드

DOI QR Code

패턴분류를 위한 위락시설지역의 비점오염원 유출특성분석

Analysis of Non-Point Source Pollution Discharge Characteristics in Leisure Facilities Areas for Pattern Classification

  • 김용구 (동신대학교 토목공학과) ;
  • 진영훈 (수도대학동경 도시환경과학연구과) ;
  • 박성천 (동신대학교 토목공학과) ;
  • 김정민 (동신대학교 공과대학 토목공학과)
  • Kim, Yong-Gu (Department of Civil Engineering, Dongshin University) ;
  • Jin, Young-Hoon (Department of Urban Environmental Sciences, Tokyo Metropolitan University) ;
  • Park, Sung-Chun (Department of Civil Engineering, Dongshin University) ;
  • Kim, Jung-Min (Dept. of Civil Engineering, Dongshin University)
  • 투고 : 2010.05.31
  • 심사 : 2010.11.11
  • 발행 : 2010.12.31

초록

우리나라는 기상학적으로 연중 총강수량의 약 2/3가 6~9월에 편중해서 내리고 있고, 지형적으로 국토의 70% 이상이 산지로 구성되어 경사가급해 수해를 입을 가능성이매우 크다. 또한 산업화 및 도시화로인해 불투수층의 증가로 강수량의 대부분이 직접유출로 기여해 강우초기에 노면상의 오염물질을 급속히 하천으로 이동시켜 오염을 가중시키고 있다. 특히 위락시설지역은 도시화에 따른 인구집중으로 지역민들에게 휴식공간 및 공원기능의 제공으로 비점오염원의 이동능력도 증가하여 수질관리가 절실히 필요하다. 따라서 본 연구는 위락시설지역의 비점오염원 유출특성분석을 위해 SOM(Self-Organizing Map) 이론을 도입하여 시험유역에서 측정된 유출 및 BOD, TOC자료에 대해 패턴분류를 수행하여 분할구역별 자료의 특성을 분석하였다. 그 결과 BOD 농도는 4개 TOC 농도는 각각 4개, 6개 분할구역으로 구분되었으며 BOD 농도의 경우 Cluster1과 Cluster2가 TOC 농도의 경우 Cluster4와 Cluster5가 비점오염원 유출 연구에 있어서 매우 중요한 요소인 초기강우 양상을 나타내었다. 또한 유출량 자료 수집과정에서 불가피하게 발생하는 이상치 자료를 정상적으로 측정된 수위와 유출량관계를 통해 추정된 회귀식을 이용하여 보완하여 이상치 자료를 활용하였다.

In meteorology Korea has 2/3 of rain of annual total rainfall at the month of Jun through Sept and it has possibility to have serious flood damage because geographically it is composed of mountainous area with steep slope which account for 70% of its country. Also, the increase of impervious layer due to industrialization and urbanization causes direct runoff, which deteriorates contamination of rivers by moving the contaminated material on the surface at the beginning of rain. In particular, the area of leisure facilities needs the management of water quality absolutely because dense population requires space of park function and place to relax and increases moving capability of non-point pollution source. For disposition of rainfall & runoff, the standard of initial rainfall, which is to be used for the computation of disposition volume, is significant factors for the runoff study of non-point pollution source, Until now, a great deal of study has been done by many researchers. However, it is the current reality that the characteristics of runoff varies according to land protection comprising river basin and the standard of initial rainfall by each researcher is not clearly defined yet. Therefore, in this research, it is suggested that, with the introduction of SOM (Self-Organizing Map), the standard of initial rainfall be determined after analyzing each sectional data by executing pattern classification about runoff and water quality data measured at the test river basin for this research.

키워드

참고문헌

  1. 김용구, 진영훈, 박성천(2006). “강우-유출특성 분석을 위한 자기조직화방법의 적용.” 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제 26권, 제1B호, pp. 61-67.
  2. 김이형, 이선하(2005a). “강우시 주차장 및 교량에서 유출되는 비점오염물질의 특성 및 동적 EMCs.” 한국물환경학회지, 한국물환경학회, 제21권, 제4호, pp. 248-255
  3. 김이형, 이선하(2005b). “주차장 및 교량 강우유출수의 중금속 오염물질 특성과 동적 EMCs.” 한국물환경학회지, 한국물환경학회, 제 21권, 제4호, pp. 385-392.
  4. 박성천, 진영훈, 김용구(2006). “강우-유출 예측모형 개발을 위한 자기조직화 이론의 적용.” 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제 26권, 제4B호, pp. 389-398.
  5. Garcia, H. L., and Gonzalez, I. M. (2004) Self-organizing map and clustering for wastewater treatment monitoring. Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 17, pp. 215-225. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2004.03.004
  6. Hsu, K. L., Gupta, H. V., Gao, X., Soroochian, S., and Imam, B. (2002). “Self-organizing linear output map (SOLO): An artificial neural network suitable for hydrologic modeling and analysis.” Water Resources Research, Vol. 38, No. 12, pp. 38-1-38-17. https://doi.org/10.1029/2001WR000795

피인용 문헌

  1. Verification of water environment monitoring network representativeness under estuary backwater effects vol.190, pp.8, 2018, https://doi.org/10.1007/s10661-018-6849-2
  2. Patterns and Trends of Water Level and Water Quality at the Namgang Junction in the Nakdong River Based on Hourly Measurement Time Series Data vol.27, pp.2, 2018, https://doi.org/10.5322/JESI.2018.27.2.63