• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1408-1412
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• 2004

인구의 폭발적 증가, 산업화, 도시화의 급진적, 과학기숙의 발달 등으로 물 소비는 급증하는 반면, 이상기후현상으로 수자원의 절대량이 줄어 수자원의 양적인 문제와 하천 및 저수지의 수질오염에 대한 질적인 문제가 ,대두되고 있다. 하천의 수질현상 및 이송은 상당히 비선형적이고, 시간에 따라 변화하려, 실제로 수질의 예측은 유량의 변동, 오염물질의 이송 및 확산, 하천 구조물 등의 여러 요인에 의하여 상당히 어렵다고 알려져 왔다. 또한 한정된 수자원으로 하천의 수량과 수질목표를 동시에 달성하기 위해서는 물의 수요와 공급을 실시간으로 감시하면서 기상과 유출예측기술을 활용하여 용수의 수요와 공급을 예측하고 이를 토대로 수량과 수질을 고려한 물관리 운영시스템이 구축되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 모형의 입${\cdot}$출력 구성을 자유롭게 변형할 수 있는 상태공간 모형과 신경망 모형을 이용하여 금강수계 주요 지점의 수질예측 모형을 구성하고 모형의 적용성을 파악한 후 예측력이 우수한 모형을 Web기반 모형의 수질예측 모듈의 기본모형으로 선정하고 Web 상에서 수질예측이 가능하도록 시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.500-500
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• 2023

국내하천은 홍수기에 강수량이 집중되고 하상계수가 높으며 평균경사도도 비교적 큰 특징을 지닌다. 따라서 유량이 빠르게 집중될 수 있는 상황이 빈번하게 발생한다. 이러한 특징을 감안하여 하천의 수질을 관리하기 위해서는 유량과 수질의 상호적인 관계를 규명하는 것이 중요하다. 유량과 수질의 관계를 분석하고 예측하는 방법으로는 물리적 예측모형과 확률론적 예측모형을 이용하는 방법이 있다. 물리적 예측모형을 활용하여 하천의 유량 및 수질을 예측하는 방법은 주어진 지형과 시간의 변화에 따른 유량 및 수질 변화를 예측함으로써 특정 상황에서의 수질 변화를 규명하기에 적절하다. 한편, 풍수기, 갈수기 등 전반적인 유량의 변화에 따라 나타나는 수질변화의 특성을 규명하기 위해서는 수질과 유량 간의 상관관계 분석이 필요하다. 수질과 유량 간의 상관관계를 규명하는 목적일 경우, 물리적 예측모형은 효율성이 낮고, 충분한 데이터 확보가 전제된 상태에서의 확률론적 예측모형은 다각도 분석 및 신뢰성 확보가 가능한 장점이 있다. 그 일환으로 본 연구에서는 확률론적 접근에 기반하여 국내하천에서 수질과 유량 간의 관계를 먼저 분석하고자 한다. 데이터 마이닝 결과, 수질변화에 가장 영향이 큰 인자 및 요인이 추출되며, 이는 효과적인 수질관리 방안을 모색하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.41-41
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• 2018

하천과 저수지의 수질을 예측하고 관리하는데 수리 수질예측모형이 널리 활용되고 있다. 수질예측모형은 유역이나 수체 내의 오염물질 이동경로나 농도를 수치해석 방법으로 계산하여 사용자가 필요로 하는 지점과 시점에서의 수질자료 생산하는데 활용되고 있다. 수질예측모형은 검 보정을 통해 정확도를 확보하며, 정확도의 확보를 위해서는 높은 수준의 전문성을 필요로 한다. 특히 시행착오법으로 모형을 보정하는 경우 많은 시간과 노력을 필요로 하게 되며, 보정계수를 과대 혹은 과소로 모형에 적용하는 오류를 범하기 쉽고 모델러의 주관이 관여되기 쉽다. 그래서 본 연구에서는 CE-QUAL-W2모형의 조류항목에 대한 모형 보정을 위하여 Chl-a와 남조류세포수에서 주로 활용되고 있는 보정계수에 대한 민감도 분석 결과를 토대로 매개변수별 모의결과 변화율을 산정하였으며, 시기적 경향성을 재현하기 위해 Ensemble-Bagging 기법과 머신 러닝 기법을 적용하여 모형 구동횟수를 최소화 할 수 있는 방법으로 구성하였다. Chl-a를 보정하기 위한 매개변수는 9개를 선정하였으며, 규조류, 남조류, 녹조류에 총 27개 매개 변수를 민감도 분석으로 도출 한 후 예상 변화율 대비 이벤트별 모의치와 실측치 간 %difference가 유사하도록 매개변수를 조정하였다. 또한 각 이벤트 조합의 매개변수 빈도수와 매개변수별 예상변화율, 시기적 조류특성을 고려하여 가중치를 도출하였으며, 1회 보정에 맞춰 Chl-a 모델 실행결과를 %difference로 평가한 후 "good"등급을 만족할 때까지 반복 적용하였다. 남조류세포수의 경우 Chl-a에 맞춰 매개변수 최적화 이후 남조류세포수 농도를 세포수로 환산하기 위한 CACEL에 대해 머신러닝 기법을 적용하였으며, CACEL 추정변화율 회귀식에 따라 평가 한 후 %difference "good"등급 이상을 만족할 때까지 반복 수행하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 수질예측모형의 정확도를 확보하기 위하여 최적화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 모형을 보정하는 과정에서 요구되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였으며, Ensemble기법과 머신러닝 기법을 적용하여 모형보정계수 적용에 객관성을 확보할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1679-1683
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• 2008

낙동강 하류지점인 물금은 2003년${\sim}$2005년의 대부분이 부영양화의 기준을 넘고 있다. 하구둑 건설이후, 담수화 된 하구둑 상부에서는 부영양화가 가속화되었다. 수질의 악화는 물론 강 생태계의 구조와 기능의 변화까지 초래되었다. 지난 $7{\sim}8$년 간 낙동강 하류 지역은 갈수기 식물성 플랑크톤 군집의 대거 번성으로 인한 부영양화로 연중 심각한 수질 오염문제를 야기하고 있다. 본 연구는 WASP 7.2 모형과 예측된 동물성플랑크톤을 이용하여 낙동강 유역의 하류 지역인 물금의 부영양화를 예측하는 것이다. 2005년의 관측값을 초기조건으로 고정하고 DO, $NO_3$-N, $PO_4$-P, 기상청에서 예보되는 기온을 사용하여 동물성 플랑크톤을 신경망 모형으로 예측한 뒤, 수온 대신 기상청의 기온을 입력하여 $1{\sim}3$일 후의 단기 수질을 예측하였다. 부영양화 예측결과와 2005년의 월별 수질 관측값을 통계량을 이용하여 분석하였다. $1{\sim}3$일 후의 예측결과 수질항목 중 부영양화의 기준이 되는 클로로필-a, 총 질소, 총 인의 경우는 예측기간 모두 관측값에 적합하게 모의되었다. WASP 7.2 모형의 수질항목 관측자료를 초기값으로 입력하고, 예측된 동물성 플랑크톤의 개체수와 기상청에서 예보되는 기온을 사용한 수질모의는 낙동강의 단기 수질예측에 유의한 의미가 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.478-481
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• 2005

본 연구에서는 댐 건설로 인한 수자원환경이 변화된 낙동강 유역에 대해 국내외 다양한 연구 성과를 검토하여 CE-QUAL-RIV1모형을 이용한 비정상상태의 수질예측을 위한 최적시스템을 구성하였다. 수질매개변수에 대한 민감도 분석은 절대량의 변화를 도시하는 방법을 이용하였으며 구축된 수리 및 수질예측 통합 모형을 2001-2002년에 걸쳐 낙동강 유역의 실측자료를 이용하여 검증 및 보정을 실시하였다. 낙동강 유역의 주요 지점의 실측치 및 하류부 취수장에서의 일별 실측치와의 비교검토를 통해, 본 연구 모형의 적용성을 입증하였고, 댐 방류영향 및 지류의 무처리하수 유입시의 각 댐의 방류영향을 검토하였다. 본 연구를 통한 댐방류영향을 포함한 하천수질예측 모형체제 구축은 하천 수질 및 생태계의 수학적 표현을 통해 장래의 수질을 예측하고, 예측된 결과에 따라 합리적인 수질관리대책을 수립하는데 크게 기여할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.986-990
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• 2010

본 연구에서는 영산강수계의 수질이 미래에 어떠한 양상으로 변화하는지 예측하여 파악하고자 하였다. 적용모형은 각종 수질관리에 적용되어 수질예측 결과의 신뢰도가 높은 US EPA에서 개발한 QUAL2E 모형의 단점을 보안하고 사용자가 보다 사용하기 쉽게 개발된 후속모형인 QUAL2K를 이용하였다. 영산강유역의 수질모형을 구축하고 실측 자료를 이용하여 보정하였으며, 목표연도는 2015년으로 선정하여 환경기초시설에 의한 오염물질 삭감량에 따른 하천수의 수질 변화를 예측하였다. 수질모의 항목은 실측자료를 바탕으로 하여 하천특성과 종합적인 부하량 산정이 가능한 BOD와 부영양화의 물질인 T-N과 T-P를 선정하여 모의하였다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.3 no.4
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• pp.11-17
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• 2002

The purpose of this study is the prediction of pollutant loads into Seomjin river watershed using neural networks model. The pollutant loads into river watershed depend upon the water quantity of inflow from the upstream as well as the water quality of the inflow into the river. For the estimation of pollutants into river, a neural networks model which has the features of multi-layered structure and parallel multi-connections is used. The used water quality parameters are BOD, COD and SS into Seomjin river. The results of calibration are satisfactory, and proved the availability of a proposed neural networks model to estimate short-term water quality pollutants into river system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1641-1645
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• 2006

수문순환과 수질오염과정의 제반 기작들이 완벽하게 규명되지 않은 상황에서 인위적 또는 자연적 조건에 따른 수질의 평가는 수질모형으로서 추정하는 것이 유일한 대안이며, 다양한 관리대안에 따른 수질환경변화를 예측함으로서 합리적인 관리방안을 도출하는데 유용한 수단이 되고 있다. 현재 시행 중인 수질오염총량관리제에서 또한 수질모형은 핵심적인 역할을 담당하고 있으며, 보다 구체적으로는 단위유역의 목표수질을 결정하는 것에서부터 기본계획 또는 시행계획에 따른 오염부하량 등 환경요인의 변화와 이에 따른 목표수질 설정지점의 수질 변화 등을 모의하는데 이용되고 있다. 그러나 모형에 사용되는 입력 매개변수의 불확실성과 이에 관련된 수질 모형 자체의 불확실성은 수질오염총량관리제와 같이 많은 이해당사자가 관여된 정책의 결정 시에는 공학적으로 많은 부담으로 작용하고 있는 것 또한 현실이다. 실제로 미국의 오염총량관리제의 경우를 살펴보면 모형의 불확실성 분석이 전체 과정의 진행에서 가장 핵심적인 지위를 차지하고 있다고 볼 수 있다. 많은 연구들이 수질모형에 있어서의 불확실성을 정량화하기 위하여 수행되어 왔으며, 특히 미국의 오염총량관리계획의 수립 시에는 이러한 불확실성 분석을 토대로 하여 안전율을 산정하도록 되어있다. 그러나 이러한 연구들의 대부분은 수질모형의 매개변수 중 수질기작에 관련된 매개변수들(예를 들어, DO, BOD, N, P 등에 대한 반응계수)에 대한 연구에 집중되어 있다. 하천의 수질을 적절하게 모델링하기 위해서는 이러한 수질에 직접적으로 관련한 매개변수들 이외에 하천의 수리특성에 관한 올바른 이해를 바탕으로 그와 관련된 수리학적 매개변수들에 대한 연구가 뒷받침되어야 한다. 그동안 수행되어온 수질 모델링의 적용 사례를 살펴본 바에 따르면 하천을 모델링하기 위해서는 현장 특성 자료의 중요성, 특히 하천수리특성에 관련된 기초 자료의 가용성 여부가 모형의 성패에 매우 중요한 역할을 함을 알 수 있다. 이는 유량, 유속 및 폭과 깊이로 대변되는 하천 지형은 물질 이송에 대한 주요 외력 함수이며, 다른 모든 예측치들은 이들에 의존적일 수밖에 없기 때문이다. 따라서 이들의 정확한 표현은 올바른 수질 예측에 있어서 필수적일 수밖에 없다. 많은 모형매개변수들이 유속과 깊이에 의존적이나, 이들에 관한 정보는 종종 현장관측에서 조차 무시되는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 수질모형의 매개변수 중 특히 수리특성에 관련된 매개변수들이 수질에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 적용된 수질모형은 QualKo를 사용하였으며, 대상 하천은 낙동강 본류 경남구간 시점 부근인 회천 합류 전부터 낙동강 본류 경남구간 종점 부근인 밀양강 합류 전까지의 경남 오염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.26-26
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• 2017

우리나라는 하천 및 호수 등 지표수에 대한 수자원 의존도가 매우 높다. 지표수는 태양광에 노출되어 있고, 기온의 영향을 직접 받기 때문에 기후변화에 대해 매우 민감한 수체이다. 기후변화로 인한 이상 저온, 이상 고온, 홍수, 가뭄 등의 자연 현상은 하천, 호수의 물리화학적 및 생태학적 특성을 변화(교란)시키고 있다. 이러한 기상현상에 변동되는 수질특성을 고려하여 기상청 확률기상예보를 구축된 인공신경망 예측모형의 입력인자로 적용하여 수질예보시스템을 개발하고자 하였다. 모형구축은 실제 일어난 기상관측자료와 요인분석을 통해 분류한 수질인자를 반영하여 단위유역별 수질예측을 위한 ANN학습을 실시하였다. 각 단위유역마다 기상요인의 공간적 세밀화 적용을 위해 각각 남강A, 남강B는 산청기상대, 남강C, 남강D는 진주기상대, 남강E는 의령기상대 자료를 이용하였으며, 수질항목은 DO, BOD, COD, TOC, T-P, SS 총 6개로 단위유역 5개에서 총 30개 예측모형 구축을 위한 자료를 수집하였다. 학습된 인공신경망 예측모형에 기상청 확률예보 값을 입력인자로 사용하여 모형평가를 실시하였다. 5개 단위유역 중 상대적으로 유역관리의 시급성을 고려하여 남강댐 하류 단위유역인 남강D, 남강E 인공신경망 모형의 입력자료로 적용하여 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.72-72
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• 2016

최근 발생하고 있는 기후변화로 인하여 하천 및 저수지의 수질문제가 커지고 있다. 특히 여름철 부영양화로 인해 발생하는 녹조현상은 사회적인 문제로 과학적인 수질사고에 대한 예측과 관리가 필요한 실정이다. 수질예보는 정기적으로 하천 및 저수지의 수질을 예측하여 사용자에게 제공하는 분석기법으로 수질현황을 파악하고 수질을 관리하고 의사결정을 하는데 도움을 줄 수 있다. 수질예보에 사용되는 모형은 유역모형, 하천모형, 저수지모형이 있으며, 이중 하천 및 저수지에 주로 적용되고 있는 3차원 수리수질모형의 경우 격자의 개수가 많아 모의시간이 길어지게 되고 이로 인해 일일 수질 예보가 어렵게 된다. 3차원 수리수질모형의 모의속도를 개선하는 방법에는 하드웨어의 성능을 높이는 방법과 병렬화를 이용한 소프트웨어적인 방법이 있다. 이중 하드웨어의 성능을 높이는 방법은 컴퓨터의 사양을 높이는 방법으로 높은 비용이 소요된다. 하지만 병렬화 방법은 컴퓨팅 기술의 발전으로 멀티코어가 대중화가 된 최근에 코드의 적용만으로 모의속도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서 사용된 모형은 서호주대학에서 개발한 3차원 수리 수질모형인 ELCOM-CAEDYM 모형으로 적용된 병렬화 기법은 OpenMP(Open Multi-Processing)방법이다. 기존 직렬 컴퓨팅 방식으로 구성되어 한번에 한 개의 명령어 밖에 처리할 수 없었던 작업방법을 동시에 여러 개의 처리요소를 이용하여 명령을 실행할 수 있게 하는 방식이다. 하지만 CPU의 개수는 제한되어 있으며, Amdahl's law에 따르면 OpenMP방식의 병렬화시 속도개선효과는 95% 병렬화 프로그램에서 최대 CPU 개수의 제한이 없다면 20배 까지 속도향상이 가능하다고 하였다. 본 연구에서는 3차원 수리 수질예측 모형인 ELCOM-CAEDYM에 적용된 병렬화 기법을 적용하는데 있어 최적 CPU사용 개수를 파악 하고자 하였으며, 이를 통해 수질예보시스템을 운영하는데 가장 효율적인 방법을 찾아 적용하고자 하고자 한다.