• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.43-43
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• 2018

수생태계는 다른 여러 생태계 중에서 가장 위험에 처해있으며, 기후변화로 인한 수온, 수문 수질의 변화는 수생태계와 담수 생물다양성에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중 하나이다. 본 연구에서는 생물 생태학적으로 변화하는 세계적인 물 관리 패러다임에 따라 한강유역에서의 미래 수생태계 평가를 수행하였다. 본 연구의 목적은 수생태 건강성 관측자료와 수질자료, SWAT 모형을 이용하여 미래 기후변화에 따른 한강유역의 수생태를 평가하는 것이다. 본 연구에서 선정한 수생태계 건강성 조사자료로 국립환경과학원에서 8년간(2008년~2015년) 봄과 가을 2차례에 걸쳐 모니터링 한 부착돌말류(TDI), 저서형 대형무척추동물(BMI), 어류(FAI)에 대한 수생태 등급자료 및 해당 지점에 대한 수온 및 수질자료를 이용하였다. 수집한 결과를 DB(T-N, $NH_4N$, $NO_3N$, T-P, PO4P)에 대한 수생태 등급의 상관성을 분석하고 수온 수질인자에 따른 수생태 등급을 나타내어 미래 기후변화에 따른 수생태 건강성 평가 및 예측을 실시하고자 하였다. Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형은 유역의 신뢰성 있는 유역 수문, 수질 모의 및 기후변화 영향평가를 위하여 활용되었다. SWAT 모형을 이용하여 한강유역의 다목적댐(3개), 발전용댐(1개), 다기능보(3개) 운영을 고려하였고, 237개의 표준유역으로 분할한 뒤 수문 및 수질 모의를 수행하였다. 모형의 적용성 평가를 위해 댐 및 보의 유입량, 증발산량, 토양수분, 지하수위, SS, T-N, T-P에 대하여 보정(2005~2009) 및 검증(2010~2015)을 수행하였다. 기후변화에 따른 수문, 수질 및 수생태 평가를 위해 기상청의 HadGEM3-RA RCP 4.5와 8.5 시나리오를 적용하였으며, 기준년(1975-2005)년에 대해 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 수생태를 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.448-448
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• 2021

최근 급격한 기후변화와 도시화 및 산업화로 인한 지류하천에서의 수량과 수질의 변동은 생물 다양성 감소와 수생태계 건강성 저하에 큰 영향을 미치고 있다. 효율적인 수생태 관리를 위해서는 지속적인 유량, 수질, 그리고 수생태 모니터링을 통한 데이터 축적과 더불어 면밀한 상관 분석을 통해 수생태계 건강성의 악화 원인을 규명해야 할 필요가 있다. 그러나 수많은 지류하천을 대상으로 한 지속적인 모니터링은 현실적으로 어려움이 있으며, 수생태계의 특성 상 단일 영향 인자만으로 수생태계의 건강성 변화와의 관계를 정확히 파악하는데 한계가 있다. 따라서 지류하천에서의 유량 및 수질의 시공간적인 변동성과 다양한 영향 인자를 고려하여 수생태계의 건강성을 효율적으로 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경험적 데이터 기반의 머신러닝 모델 구축을 통해 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 지수(BMI, TDI, FAI)의 등급(A to E)을 예측하고자 하였다. 머신러닝 모델은 학습 데이터셋의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 학습 데이터셋의 분포가 불균형적일 경우 과적합 또는 과소적합 문제가 발생할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구에서는 실제 측정망 데이터셋을 바탕으로 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 머신러닝 모델 학습에 필요한 추가 데이터셋(유량, 수질, 기상, 수생태 등급)을 확보하였다. 머신러닝 모델의 성능은 5차 교차검증 과정을 통해 평가하였으며, GAN 데이터셋의 정확도는 실제 측정망 데이터셋의 정규분포와의 비교 분석을 통해 평가하였다. 최종적으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 통해 예측 된 미계측 하천에서의 데이터셋을 머신러닝 모델의 검증 자료로 사용하여 수생태계 건강성 등급 예측 정확도를 평가하였다. 본 연구에서의 GAN에 의해 강화된 머신러닝 모델은 수질 및 수생태 관리가 필요한 우심 지류하천 선정과 구조적/비구조적 최적관리기법에 따른 수생태계 건강성 개선 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 예측된 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 자료는 수량-수질-수생태를 유기적으로 연계한 통합 물관리 정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• River and Culture
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• v.5 no.4
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• pp.92-96
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• 2009

이번 호에서는 낙후된 수생태복원기술을 21세기 녹색성장사업으로 육성하며, 이를 통하여 수생태계의 건강성을 회복하고 국민의 삶의 질 향상에 기여함을 목표로 하고 있는 '수생태복원사업단'을 소개하는 글로 구성하였습니다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.52-52
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• 2021

안동호는 상류지역의 휴·폐광산과 비점오염원으로부터 발생하는 각종 오염물질이 유입되고 있어, 호소 부영양화에 대한 문제가 계속 제기되고 있다. 이러한 안동호의 수환경은 댐 하류 유역과 같은 수계의 임하호의 수환경에도 영향을 미치기 때문에, 안동호 수질 및 수생태 건강성 평가가 계속 수행되고 있다. 본 연구에서는 SWAT-WET(Soil ad Water Assessment Tool-Water Ecosystems Tool)을 이용하여, 안동호의 수질 및 수생태 건강성을 평가하고자 한다. 이를 위해 안동댐 유역(1,584 km²)을 대상으로 SWAT 모형을 구축하였으며(2010~2019년), 댐의 운영을 고려하여 도산 관측소(안동댐 유입지점)와 안동1 관측소(안동댐 하류지점)의 실측 유량 및 수질(SS, T-N, T-P)에 대한 검보정을 수행하였다. SWAT 검보정 결과, 유유출량의 R², NSE(Nash sutcliffe efficiency)는 각각 0.76, 0.74 이상, SS, T-N, T-P의 R²는 각각 0.71, 0.81, 0.62 이상으로 분석되어 적용성을 확인하였다. 그리고 검보정한 SWAT의 유출량 및 수질 결과를 1차원 수생태계 모델인 WET에서 안동호의 유입자료로 적용하여, 안동호의 수심에 따른 수온, 수질, 저서동물 등의 수환경 결과를 모의할 예정이다. SWAT-WET 모의 결과는 수온, 수질, 저서동물 관측값과 비교하여 SWAT-WET 모델의 적용성을 평가하고, 안동댐의 상류 유출 특성 변화에 따른 안동호의 수질 및 수생태 건강성을 평가할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.584-588
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• 2016

기후변화와 불투수지역의 증가로 인하여 하천 유량의 변동성은 점차 커지고 있다. 이에 따라 유량에 영향을 받는 하천환경과 다양한 생태계는 큰 영향을 받고 있음에 유량 관리가 매우 중요시 되어지고 있다. 하천 유량은 빗물이 지표면에 떨어져 직접하천으로 흐르는 지표유출과 지표면하의 암반층으로 침투되어 지하수가 되고 시간의 흐름에 따라 지표로 흘러나오는 기저유출로 구성되어 있다. 기저유출은 땅속에서 흐르기 때문에 흐름이 느리다. 이에 따라 강우가 발생하지 않을 시에 하천유량의 대부분을 차지하고 있다. 따라서 기저유출의 관리는 수자원의 관리에 매우 중요할 것이다. 국내외에서도 기저유출의 관리를 위한 연구가 필요하며 지표수-지하수의 연계관리를 위한 명확한 조명이 필요한 시기이다. 본 연구에서는 국내 기저유출의 분포와 지하수 의존형 수생태계가 미치는 영향에 대해서 분석하였다. 기저유출의 분리는 최근 많은 연구가 수행되어져 왔고 다양한 방법이 개발되었다. 일반적으로 시계열 유량자료를 통해 기저유출을 산정한다. 기저유출의 산정을 위해 두 가지 유량 데이터를 이용하였다. 검보정된 수문모형을 통한 데이터와 국내에 존재하는 관측데이터를 이용하여 지표유출과 기저유출을 분리하여 유역의 기저유출지표를 산정하였다. 기저유출지표는 총 유출량과 기저유출과의 비로 산정되는 유역의 특성을 나타내는 지표이다. 기저유출과 수생태계의 관계를 분석하기 위해 환경부에서 수행하는 네 가지 수생태건강성지수와 기저유출지표와의 상관성을 분석하였다. 수생태건강성지수는 부착돌말류, 저서성 대형무척추동물, 어류, 서식 및 수변환경으로 구성되었다. 기저유출 산정과 수생태계와의 분석은 낙동강유역을 대상으로 수행하였다. 낙동강유역의 기저유출을 산정하여 기저유출지표를 산정한 결과 0.4이상의 값을 나타냈다. 이는 하천의 유량 중 약 40%가 기저유출에 의존한다는 의미이다. 또한 월별 기저유출지표를 산정한 결과 강수가 적은 봄과 겨울철의 경우 0.7이상을 나타냈다. 특히 1월달의 경우 0.9이상을 나타내 겨울철 대부분의 하천 유량은 기저유출에 의존한다. 산정된 기저유출지표와 네 가지 수생태건강성지수의 상관성 분석을 수행하였다. 분석결과 저서성 대형무척추동물과의 상관성을 나타냈고 나머지에서는 상관성을 나타내고 있지 않았다. 하지만 이는 아직 국내에서 수생태계의 건강성 조사와 평가가 이루어진지 얼마 되지 않았기 때문으로 판단된다. 본 연구결과를 바탕으로 기저유출관리 방안의 정책적인 도입과 연구의 시발점이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.496-500
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• 2009

소하천은 하천 네트워크의 최상류에 넓게 소재하는 하천이다. 본 연구의 목적은 올바른 소하천 수생태계 관리방안을 도출하기 위하여 소하천의 건강성을 분석하고 현행 소하천 관리제도의 개선점을 모색하는 것이었다. 본 연구에서는 다음과 같은 분석방법을 이용하였다. 첫째, 2007년 한강수계 소하천 28개 지점에서의 부착조류($DAI_{PO}$, TDI), 저서성 대형무척추동물(KSI), 어류(IBI), 서식환경, 수변환경 등 6개 항목에 대한 수생태 건강성 조사결과를 토대로 공간적 분포와 수질현황을 조사하여 소하천에 대한 종합적인 건강성 평가를 실시하였다. 둘째, 분석대상지역을 각각 소하천 구간스케일(28개 지점)과 유역스케일(팔당호, 안성천 유역)로 선정, 하천차수도(1:25,000)를 활용하여 해당 구간과 유역의 소하천도를 작성하였다. 셋째, 작성된 소하천도 는ArcGIS(ver. 9.3)에서 30, 60, 90, 120, 150-m Buffering을 하였다. 다음으로 소하천 구간은 중분류(23개 항목, $2000{\sim}2006$ 또는 2007년) 토지피복도를, 팔당호 및 안성천 유역의 소하천은 대분류(8개 항목, $1975{\sim}2000$년) 토지피복도를 적용하여 분류항목별 면적변화비율을 산정하였다. 끝으로 소하천 정비에 대한 제도적 문제점을 분석하여 소하천 관리의 개선점을 연구하였다. 그 연구 결과, 첫째 연구대상 소하천(28개)의 건강성은 도심 소하천에서 가장 낮게 조사되었고, 일부 소하천은 비록 상류에 위치함에도 불구하고 부착조류의 유기물, 영양염류 평가가 낮게 평가되었다. 둘째, 소하천 구간 스케일의 수변토지피복변화 분석결과 소하천 수생태 건강성은 거시적으로 산림, 도시화, 밭 등의 피복변화에 민감한 것으로 나타났으며 도시화 피복변화의 영향은 수변 30m에서 60m보다 3배 정도 큰 것으로 나타났다. 유역 스케일 분석에서는 상대적으로 도시화가 많이 진행된 안성천 유역의 소하천이 팔당호 유역보다 낮은 건강성일 것으로 예측되었다. 결론적으로 적절한 소하천 수변관리는 지역 하천의 건강성을 온전히 회복시키고 개선 유지하기 위한 중요한 수단들 중에 하나이며 수변토지피복의 변화율은 (소)하천 건강성 또는 유역관리의 지표로 활용될 수가 있는 것으로 조사되었다. 이와 더불어 본 연구를 통해 소하천 복원 및 관리는 소하천 특성을 고려한 장기적인 계획과 관리대상의 우선순위를 바탕으로 점진적인 대안마련이 필요할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1965-1970
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• 2009

본 연구에서는 하천 물리모니터링 결과를 바탕으로 청미천 유역의 본류에 대한 하천 수변환경을 평가하였다. 평가 지침은 수생태 건강성 평가에서 제시된 지침을 따랐다. 평가 결과, 죽산천과 청미천 합류부 지점은 2등급으로 생태서식 여건이 좋은 편으로 나타났다. 모래로 된 교호사주가 좌우안 넓은 지역에 걸쳐 형성되어 있고, 하중도 및 식생 사주도가 형성되어 식생활착이 왕성하며, 주로 달뿌리풀 위주의 군락이 형성되어 있었다. 특히 합류점 상류 본천은 자연하천의 모습을 간직하고 있었으며, 양안에는 식생과 수목이 왕성하게 자연적으로 형성되어 있었다. 화봉천과 청미천 합류부 지점에서의 수변환경 모니터링 조사 결과, 하도는 정비되어 있으나 저수로는 사행을 유지하고 있으며, 제외지의 토지이용 상태와 하천 복개율 및 횡방향 인공구조물 상태는 비교적 바람직한 것으로 나타났다. 하도 내 저수로는 호안공이 설치되지 않고 흐름의 다양성 자연스럽게 형성되어 있다. 이 지점은 하천환경이 비교적 잘 보전되어 있어, 지속적인 보전을 위한 유지관리가 요구된다. 특히 죽산천에 축산 농가 및 시가지의 확장으로 오염원이 증가되고 이들이 하천으로 유입될 우려가 있다. 생태환경을 보전하기 위한 비점오염원 유입 차단 및 수질개선 대책이 우선시되어야 할 것으로 판단되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.10
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• pp.863-874
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• 2018

The purpose of this study is to evaluate the future climate change impact on stream aquatic ecology health of Han River watershed ($34,148km^2$) using SWAT (Soil and Water Assessment Tool) and random forest. The 8 years (2008~2015) spring (April to June) Aquatic ecology Health Indices (AHI) such as Trophic Diatom Index (TDI), Benthic Macroinvertebrate Index (BMI) and Fish Assessment Index (FAI) scored (0~100) and graded (A~E) by NIER (National Institute of Environmental Research) were used. The 8 years NIER indices with the water quality (T-N, $NH_4$, $NO_3$, T-P, $PO_4$) showed that the deviation of AHI score is large when the concentration of water quality is low, and AHI score had negative correlation when the concentration is high. By using random forest, one of the Machine Learning techniques for classification analysis, the classification results for the 3 indices grade showed that all of precision, recall, and f1-score were above 0.81. The future SWAT hydrology and water quality results under HadGEM3-RA RCP 4.5 and 8.5 scenarios of Korea Meteorological Administration (KMA) showed that the future nitrogen-related water quality in watershed average increased up to 43.2% by the baseflow increase effect and the phosphorus-related water quality decreased up to 18.9% by the surface runoff decrease effect. The future FAI and BMI showed a little better Index grade while the future TDI showed a little worse index grade. We can infer that the future TDI is more sensitive to nitrogen-related water quality and the future FAI and BMI are responded to phosphorus-related water quality.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.478-478
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• 2018

하천의 횡단구조물은 하천을 횡단하는 시설물로 하상유지공, 보 등이 있으며 현재 국내 하천에는 수많은 보가 존재한다. 하천에 설치된 보는 하천 유황을 변화시키기 때문에 보 상 하류로부터 상당히 멀리 떨어져 있는 하도 구간에 대해서도 수환경을 변화 시키게 된다. 이로 인하여 하천을 터전으로 생활하는 다양한 생물의 서식처를 손상시키며, 어류와 야생 생물 각 개체의 생활상을 흔들어버린다. 이에 본 연구에서는 금강을 대상으로 횡단구조물 중 보 설치 이전과 이후의 수질의 변화에 따라 생태환경의 변화특성을 분석하였다. 연구대상지인 금강의 수질자료는 보 설치 이전 6년간(2003년 ~ 2008년)과 보 설치 이후 7년간(2011년 ~ 2017년)의 자료를 조사하였고 수생태환경의 변화를 분석하기 위한 부착조류, 저서성 무척추동물, 어류를 9년간(2008년 ~ 2016년) 조사하였다. 금강에 보가 설치된 이후 본류 전체적으로 BOD와 SS, T-N 등의 농도가 낮아지는 등 개선된 것으로 나타났지만 COD는 개선효과가 전혀 없었고, 보지점에서는 수온증가는 미미하지만 Chl-a가 계속적으로 증가하여 최근까지 금강에 녹조발생을 일으키고 있다고 판단된다. 금강본류 전체적으로 저서성무척추동물과 어류의 개체수가 감소하는 추세이며 수생태 건강성분석 결과 다른생물종에 비해 어류의 건강성등급이 하향하는 추세로 악화되고 있음을 확인하였다. 이는 Chl-a와 COD의 증가로 판단되며 최근들어 BOD도 증가하고 있어 앞으로 어류건강성이 저하가 우려되기 때문에 하천의 유속증가나 수문개방을 통해 건강성을 회복할 필요가 있다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.456-456
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• 2021

하상 변화는 유량이나 유사의 흐름에 따라 침식, 운반, 퇴적되어 변화하며, 하상변동에 의한 결과는 하천의 형태 (직렬,복렬, 곡렬 등)나 서식처의 구조 (여울과 소, 웅덩이, 습지 등) 형성 로 나타난다. 이어서 서식처 구조의 다양성은 생물다양성에 긍정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 수리 (유량이나 유사량)-지형(서식처 구조)-생태 (생물다양성)을 연계하여 관리하기 위한 생태적인 하천관리 프레임을 제시하기 위하여, 지형과 생물상의 관계를 우선 파악하고자 한다. 국내 하천은 수생태 건강성 평가 중 서식 및 수변환경 지수(HRI, Habitat and Riparian Index)를 활용하여 하천의 형상 및 자연성을 평가한다. 해당 지수는 하천의 자연성을 판단할 수 있으나 유량이나 유사량 등과 같이 수리적 조건과 연계하여 하천환경 변화를 예측하기 어렵기 때문에, 본 연구에서는 하천의 자연성을 판단하는 지형변수들을 제안하고, 생물상과 상관관계를 분석한다. 수질 변화가 급격하지 않는(년간 변화폭이 일정한) 금강 유역의 지천 (갑천, 미호천, 논산천, 유구천 등) 중 생태계 건강성 평가 지수가 산정되어 있는 지점을 기준으로 상·하류 약 5 km 구간들을 대상으로 한다. 지형 변수로는 (항공사진을 이용한)사주 비율(사주면적/제방 내 홍수터 면적), 사주 식생비율(식생면적/사주면적)과 사주 변동량(연간 사주 이동량), 서식처 구조의 다양성(여울, 소, 웅덩이 등), 기존의 서식 및 수변환경 지수 등을 활용하고, 생물 변수로는 저서동물지수(BMI, Benthic Macroinvertebrate Index), 저서동물의 우점도, 어류생물지수(FAI, Fish Assessment Index), 어류생물지수에 활용하는 국내종의 총 종수, 여울성 저서종수, 민감종수 등을 활용한다.