• 제목/요약/키워드: 대청호

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대청호에서 세균의 수직적 분포에 관한 연구 (Vertical Variation of Total Bacterial number in Daechung Reservoir)

  • 빙선혜;오인혜
    • 자연과학논문집
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    • 제16권1호
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    • pp.143-154
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    • 2005
  • 대청호에서 세균군집의 생태학적 역할을 조사하기 위하여 대청호 본 댐과 대전 취수탑의 중간 지점인 대청호의 만입부 지점에서 1998년 9월~1999년 8월까지 DAPI 염색법으로 수심에 따른 총 세균수를 조사하였다. 조사지점의 수표면, 수심 5m, 10m, 15m, 및 25m에서 각각 채수하여 총 세균수를 측정하고 이화학적 수질요인과 총 엽록소 $\alpha$의 농도를 측정하였다. 총 세균수는 표층수에서 $1.6-1.7.0x10^6$ cells/ml, 수심 5m에서는 $2.3-11.0x10^6$ cells/ml, 수심 10m에서는 $1.2-1.4.0x10^6$ cells/ml, 수심 15m에서는$1.4-15.0x10^6$ cells/ml, 그리고 수심 25m에서는 $1.4-1.3.0x10^6$ cells/ml이었으며, 본 조사에서는 4월경부터 수온 증가에 따라 표층수의 총세균수는 증가하기 시작하여 7월경에 최대에 도달하였고, 이때 수심이 깊어질수록 총세균수는 감소하는 경향을 보였다. 각 수심에서 총세균수와 총엽록소 $\alpha$ 량 및 이화학적 수질요인과의 관계를 논의하였다.

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추계 대청호 퇴적물 내 인의 지화학적 특성 (Geochemical Properties of Sedimentary Phosphorus of Daechung Lake in Autumn, Korea)

  • 심무준;양윤모;오다연;황윤호;이수형
    • 생태와환경
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    • 제48권3호
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    • pp.168-175
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    • 2015
  • 추계 대청호 퇴적물에서 가장 많이 존재하는 인의 형태는 환원환경이 되면 용출될 수 있는 Al-bound와 Fe-bound 인으로 나타났다. 총인, Al-bound와 Fe-bound 인은 가두리 양식장이 분포하였던 회남 지점과 대청댐 앞에서 높게 나타났다. 그 이유는 가두리 양식장 같은 인위적인 활동보다는 세립질 퇴적물의 이동과 연관이 있는 것으로 판단된다. 대청호 퇴적인의 농도는 그 어느 존재형태도 타 인공호수에 비해 높지 않았다. 그러나 보다 더 객관적인 비교를 위해서 존재형태별 연속추출법을 표준화해야 할 것이다.

역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 대청호 수온 예측 (Water temperature prediction of Daecheong Reservoir by a process-guided deep learning model)

  • 김성진;박형석;이건호;정세웅
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.88-88
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    • 2021
  • 최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

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우리나라 다목적댐 인공호들의 규모에 따른 연별.계절별 수질변이 및 상.하류간 종적구배 특성 (Interannual and Seasonal Variations of Water Quality in Terms of Size Dimension on Multi-Purpose Korean Dam Reservoirs Along with the Characteristics of Longitudinal Gradients)

  • 한정호;이지연;안광국
    • 생태와환경
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    • 제43권2호
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    • pp.319-337
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    • 2010
  • 본 연구는 우리나라 인공호들에서 연별 계절별 수질변이 특성 및 상 하류 간 수질의 종적구배 특성을 파악하기 위해 2003~2007년의 자료(물환경정보시스템)의 월별, 연별, 공간별(유수대, 전이대, 정수대)의 수질자료를 비교 평가하였다. 10개의 물리적, 화학적, 생물적 수질 변수를 이용하였으며, 인공호들의 일반 수질 특성, 수리수문학적 수질 특성, 시간적 수질변이 특성, 공간적 수질 변이 특성을 분석하였다. 저수면적, 유역면적, 유입량, 방류량을 기준으로 9개의 인공호에 대하여 유사도 분석을 실시하였으며, 그 결과 대형인공호(충주호, 대청호, 소양호), 중형인공호(안동호, 용담호, 주암호, 합천호), 소형인공호(횡성호, 부안호)로 크게 3개 그룹으로 나누어졌고, 유역 크기별로 비슷한 수질 양상을 나타냈다. 홍수의 해(2003년)와 가뭄의 해(2005년)로 대별하여 수질 자료를 분석한 결과, pH, DO, BOD, SS, TN, TP, CHL, EC는 Rz에서 Lz으로 갈수록 값이 감소하였고, SD는 LZ으로 갈수록 값이 증가하였다. 이러한 결과는 인공호내의 영양물질과 부유물질의 침강작용 및 광제한으로 인한 CHL의 감소가 SD 값의 증가에 영향을 미친 것으로 사료되었다. 각 지점별 pH, DO, SS, SD, EC는 가뭄의 해인 2005년에 컸고, BOD, COD, TN, TP, CHL은 홍수의 해인 2003년에 높게 나타났다. 공간적인 수질분포 특성을 분석하기 위하여 9개 인공호의 Rz, Tz, Lz에서의 TN, TP, CHL, SD의 수치를 비교하였다. 그 결과, TN, TP, CHL은 Rz에서 Lz으로 갈수록 침강작용에 의해 그 값이 감소하였고, SD는 반대 양상을 보였다. TN과 TP 사이에서 상관 관계를 분석한 결과, 두 수질 변수 사이의 상관성은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 대형 인공호의 CHL-SD 모델에서 Rz, Lz의 경우를 제외하고, TP-CHL, CHL-SD는 유의한 상관성이 있는 것으로 나타났으며, TP-CHL의 상관관계는 중형인공호의 Rz ($R^2$=0.2401, p<0.0001, N=239)에서 유의한 상관성을 보이는 것으로 나타났다. CHL-SD의 상관관계에서도 중형인공호가 가장 높게 나타났으나 TP-CHL의 상관관계와는 반대되는 역상관 관계를 나타냈다. 대청호, 안동호, 횡성호를 Rz, Tz, Lz에서 수질자료를 분석한 결과, 대청호에서 수질자료의 값이 구간별로 큰 변이성을 보이는 것으로 나타났는데, 이는 대청호가 대형인공호로서 구간 간 거리가 멀고, 수심이 깊어 Rz, Tz, Lz의 구간 간 특성이 뚜렷하게 구분된 것으로 사료되었다.

대청호 원수내 냄새 및 THM 제거방안 연구 (Removal of Odor and THM from the Raw Water of Daecheong Dam)

  • 전항배;윤기식
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제30권3호
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    • pp.235-245
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    • 1997
  • 대청호 원수를 취수하여 정수하는 대청수도에서 이취미를 제거하고 THM(Trihalomethanes) 발생량을 줄이기 위하여 기존 표준정수공정에 오존과 활성탄여과공정을 추가한 pilot plant 실험을 수행하였다. pilot 실험결과 표준정수공정에서 DOC(dissolved organic carbon)는 약 25% 제거되었으나, 오존공정에서는 거의 제거되지 않았고, 30일이 지난 후 GAC(granular activated carbon)에서는 약 75%까지 제거되는 것으로 나타났다. 표준정수공정에서 이취미는 약 30%, 오존산화공정에서 약 60%정도 제거되었고, 활성탄여과에서 대부분 제거되었으나, Column 1과 2에서는 DOC와 같이 이취미물질도 파과(breakthrough) 되는 것으로 나타났다. 전염소처리 대신에 중1, 2염소처리를 도입할 경우 전염소처리와 비교하여 약 25%정도의 THM발생량이 감소하였으며, 후염소처리만할 경우 약 30%까지 감소하는 것으로 나타났다.

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ELCOM-CAEDYM을 이용한 대청댐 유입탁수의 3차원 모델링 (3D Modeling of Turbid Density Flow Induced into Daecheong Reservoir With ELCOM-CAEDYM)

  • 정세웅;이흥수;윤성완
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.379-383
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    • 2008
  • 본 연구의 목적은 3차원 수리 모델인 ELCOM(Estuary, Lake and Coastal Ocean Model)과 물질 전달모델인 CAEDYM(Computational Aquatic Ecosystem Dynamic Model)을 이용하여 성층화된 저수지로 밀도류 형태로 유입한 부유사의 이송과 확산 그리고 침강특성을 해석하는데 있다. ELCOM은 3차원 수리동력학 모델로써 시공간적인 유속과 수온변화를 예측하는데 사용되었으며, CAEDYM과 매 계산시간 마다 동적으로 연결(Dynamic coupling)되어 부유입자의 이송, 확산, 침강 과정을 모의하였다. 개발된 3차원 모델의 예측 성능은 2004년 홍수기 동안 대청호에서 실측한 자료를 사용하여 검증하였다. 모델의 모의변수는 입자크기별로 구분된 부유물질(SS) 그룹이며, 현장 실측자료인 탁도($C_T$)와 모델 변수인 SS간의 변환을 위해 저수지 지점 별로 측정한 SS-$C_T$ 상관관계를 사용함으로써 부유 입자의 크기분포의 공간적 변동 특성을 반영하였다. 모델은 탁수가 유입하는 환경에서 저수지 성층구조의 변화와 유입 탁수의 밀도류 거동특성, 유입한 부유사의 이송과 확산 그리고 침강특성을 비교적 잘 모의하였다. 저수지로 유입한 부유입자 중 입경이 $20{\mu}m$ 이상인 입자는 매우 빠른 속도로 저수지 바닥에 퇴적된 반면, $10{\mu}m$ 이하의 입자들은 중층에 오랜 시간 부유하며 장기탁수문제를 유발하는 원인이 되었다.

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