• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1209-1213
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• 2007

하천 수치모델링을 통한 흐름, 오염물질 거동, 지형변화 해석 등은 효율적인 하천 수질 관리를 위해서 상당히 중요한 부분은 차지한다. 수질이나 지형변화를 보다 정확하게 예측하기 위해서는 하천 흐름 예측의 정확도 향상이 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 평면 이차원 하상변동 및 수질예측 수치모형인 KU-RLMS 모형을 이용하여 낙동강 상류의 반변천 합류부의 흐름 특성을 규명하고, 수질 모형을 수행하기 위한 흐름 계산 결과를 제공하기 위해 수행하였다. KU-RLMS 모형은 하천 및 저수지의 국부적인 수리, 수질, 유사이동 해석을 위해 개발된 평면 이차원 비정상 수치모형이다. 직사각형 격자를 사용하는 유한차분법의 단점을 보완하기 위해, 흐름 계산을 위한 지배방정식은 3차원 Reynolds 방정식으로부터 수심적분된 2차원 연속방정식과 운동량방정식을 불규칙한 경계를 현실적으로 모사할 수 있는 직교곡선 좌표계로 변환한 방정식을 사용한다. 수치모형 적용을 위한 현황분석으로 안동 및 임하 조정지댐의 방류량, 안동 수위관측소의 자료를 분석하였다. 흐름 모형을 보정하기 위해 안동대교 지점에서 횡유속 분포를 측정하였으며, 이 결과를 사용하여 흐름 모형의 매개변수인 Manning 계수와 공간가중계수를 추정 및 검증하였다. 안동다목적댐과 임하다목적댐의 방류량을 고려하여 수치모의조건을 결정하였으며, 각 조건에 대한 흐름 변화 특성을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.52-52
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• 2015

강수량이 적은 갈수기에는 하천수량이 적어 소량의 오염물질의 유입으로도 하천수질의 악화를 불러일으킬 수 있다. 특히 2014년에는 한강수계의 강수량이 예년의 46%정도이며 이로 인한 저수율은 예년의 75%정도로 저조하여 봄철 갈수기에 수질악화가 우려된다. 한강은 비교적 수질이 양호하여 녹조가 발생하는 일이 낙동강, 금강, 영산강보다 적으나 가뭄의 영향으로 하천수질 악화 및 녹조현상이 발생할 우려가 있다. 그래서 본 연구에서는 남한강과 북한강의 봄철 수질전망을 통한 녹조발생 위험도를 예측하고자 하였다. 수질예측에 사용된 모형은 미국공병단(USACE)에서 개발한 2차원 하천수리 수질모형인 CE-QUAL-W2이며, 본 연구에 이용된 CE-QUAL-W2는 K-water 통합수질예측시스템(SURIAN)을 이용하여 구축하였다. 연구 대상지역은 북한강의 소양강댐 하류와 팔당호지점, 남한강의 강천보, 여주보, 이포보 지점에 대해 조류농도에 대한 예측을 수행하였다. 미래 수질예측을 위한 유량 자료는 평년 빈도유량을 사용하였으며, 기상자료는 유사는 분석을 통해 과거기상과 가장 유사한 패턴을 보이는 년도의 기상자료를 사용하여 모형을 구동하였다. 2~4월 남한강과 북한강의 Chl-a농도에 대하여 2013~2014년 평균치와 2015년 수질예측치를 비교한 결과 북한강은 4월에 예년대비 최고 61% Chl-a 농도가 증가하는 것으로 나타났으며, 남한강은 2월에 Chl-a농도가 최고 106% 증가되는 것으로 예측되었다. 본 연구를 통해 2015년 봄철 갈수기 녹조가 예년보다 증가 할 것으로 나타났으며, 다른 수계보다 비교적 적은 농도이지만 주기적인 수질예측과 하천 모니터링을 통해 하천수질을 관리하고 수질오염을 예방하는 노력을 기울여야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.478-482
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• 2006

하천에서의 수질예측은 하천 환경의 관리 및 운영 측면에서 매우 중요하다. 그러나 현재의 수질에 관련된 물관리 운영 체제는 물관련 기관을 대상으로 산재되어 있는 물 정보를 정리하여 D/B로 활용하는 수준에 머무르고 있어 실질적인 정보의 활용과 해석 및 실시간적인 예측기능을 수행할 수 있는 예측시스템의 개발이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 수질예측을 위한 시스템의 개발을 위해 신경망 기법을 활용하여 한강유역의 지류인 달천지점의 수질을 예측할 수 있는 지능형 모형을 구축하고 그 적용성을 검증하였다. 개발된 수질예측 시스템은 수자원의 효과적인 활용 및 하천의 중 장기 수질보존 대책 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.945-945
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• 2012

본 연구에서는 낙동강 수계의 안동댐 유역을 대상지역으로 선정하여 미래 기후변화 시나리오에 따른 댐 유역의 수환경 영향을 예측해 보고자 하였다. 특히 미래기후에 대한 수환경 평가는 기후자료를 입력 값으로 요구하는 강우-유출모형을 이용하거나 유량 이외에 유사, 영양물질과 같은 수질인자를 동시에 모의할 수 있는 유역모형을 이용하여 평가하는 것이 일반적이다. 이를 위해 선행연구로 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 AR4 시나리오의 RCM 자료를 ANN(Artificial Neural Network)기법을 이용하여 안동댐 유역의 총 4개 기상관측소에 대한 과거 20년(1991~2010) 실측자료를 바탕으로 미래 강수 및 습도 그리고 온도에 대해 상세화 하여 미래 기후 시나리오를 생산하였다. 또한 안동댐 유역 단위의 수질을 예측하기 위해 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 수문-수질 모의가 가능한 유역모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였다. 과거의 기상자료와 수질자료를 이용하여 유역모델의 검 보정을 실시하였으며 모형의 보정 및 검증결과에 따른 적합성과 상관성을 판단하기 위해 결정계수($R^2$)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 사용하였으며, 모형의 효율성 검증으로는 Nash and Sutcliffe(1970)가 제안한 모형효율성계수(NSE)를 사용하였다. 최종적으로 기후 시나리오에 대해서 전망된 지역상세기후를 유역모형의 입력자료로 이용하여 안동댐 유역의 미래수문 및 수질을 예측하고자 하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.7 s.156
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• pp.565-574
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• 2005

It is used water quality data that was measured at Pyeongchanggang real time monitoring stations in Namhan river. These characteristics were analyzed with the water qualify of rainy and nonrainy periods. TOC (Total Organic Carbon) data of rainy periods has correlation with discharge and shows high values of mean, maximum, and standard deviation. DO (Dissolved Oxygen) value of rainy periods is lower than those of nonrainy periods. Input data of the water quality forecasting models that they were constructed by neural network and neuro-fuzzy was chosen as the reasonable data, and water qualify forecasting models were applied. LMNN, MDNN, and ANFIS models have achieved the highest overall accuracy of TOC data. LMNN (Levenberg-Marquardt Neural Network) and MDNN (MoDular Neural Network) model which are applied for DO forecasting shows better results than ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). MDNN model shows the lowest estimation error when using daily time, which is qualitative data trained with quantitative data. The observation of discharge and water quality are effective at same point as well as same time for real time management. But there are some of real time water quality monitoring stations far from the T/M water stage. Pyeongchanggang station is one of them. So discharge on Pyeongchanggang station was calculated by developed runoff neural network model, and the water quality forecasting model is linked to the runoff forecasting model. That linked model shows the improvement of waterquality forecasting.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.2148-2152
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• 2009

하천수질보전을 위한 필요유량은 하천유지유량 항목 중 하나로써 환경기초시설 등으로 최대한 처리한 후 남는 오염부하량을 고려하여 적정 수질을 유지하는데 필요한 유량을 의미한다. 하천수질보전을 위한 필요 유량을 산정하는 절차는 (1) 수질특성 파악 및 평가대상 항목의 선정, (2) 목표연도 및 목표수질 기준 설정, (3) 오염부하량 조사 및 목표연도별 오염부하량 산정, (4) 수질예측모형의 선정 및 수질예측, (5) 목표수질과의 비교 및 필요유량의 설정으로 이루어질 수 있다. 현재 우리나라에서는 수질평가 항목으로 여러 가지가 제시되어 있지만 주로 생물화학적 산소요구량(BOD)만으로 목표수질을 설정하고 있는 실정이며, 수질예측 모형으로써 QUAL2E 모형이 주로 이용되고 있다. 현재까지 고시된 하천유지유량은 대부분 기준갈수량 또는 평균갈수량이며 몇몇 지점이 하천생태계 및 하천수질보전을 위한 필요유량으로 고시된 바 있다. 본 연구에서는 국내 하천수질예측에 많이 이용하고 있는 QUAL2E 모형의 단점을 수정, 보완하고 보다 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 개발된 QUAL2K 모형을 이용하여 용담댐 하류의 하천수질보전을 위한 필요유량을 산정하였다. 과거에 산정된 하천수질보전을 위한 필요유량 산정치와 환경부에서 최근 제시하고 있는 금강오염총량관리 기본계획과의 비교를 통해 산정한 결과의 타당성을 분석해 보았으며 장래 발생할 수 있는 여러 가지 상황들을 시나리오로 구축하여 분석함으로써 보다 합리적인 결과를 도출하도록 노력하였다. 하천수질보전을 위한 필요유량 산정 시 하나의 경우에 대한 분석보다는 발생할 수 있는 여러 상황을 시나리오로 분석함으로써 의사결정자나 일반대중에게 보다 다양한 정책 방향성과 유량에 따른 하천수질변화에 대한 다양한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.301-301
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• 2020

물은 보다 나은 삶을 살아가는데 있어 매우 중요한 자원이며, 안전하고 깨끗한 물을 공급받는 것은 국민 생활 영위에 반드시 필요한 부분이다. 국내 주요 수자원은 하천수를 통해 확보하고 있으며, 안전한 수자원 공급을 위해서는 하천관리를 통한 수질오염사고에 대비한 대책 수립이 필요하다. 국내에서는 페놀, 황산 등 독성오염물질 유출로 인한 수질오염사고가 발생한 바 있고, 그 피해액이 수백억에 달한다. 이러한 수질오염사고로 인한 피해액을 감소시키고 안전한 수자원 공급을 유지하기 위해서는 오염물질의 거동을 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 국내하천의 경우, 대부분 하폭 대비 수심비가 크기 때문에 오염물질이 2차원 혼합특성을 나타낸다. 따라서 본 연구에서는 하천 내 오염물질의 2차원적 혼합거동을 해석할 수 있는 수치모형을 개발하고자 하며, 현장에 적합한 해석기법을 검토하고 모형 개발 방향을 결정하고자 한다. 본 연구에서는 하천 내 수질오염사고 발생 시 신속하고 정확한 수질 분석 및 예측을 목표로 오염물질 혼합해석에 주로 활용되는 격자기반 모형과 입자추적 기반 모형의 프로토타입을 개발했다. 용존성 오염물질을 대상으로 격자 기반 및 입자 기반 혼합해석 모형을 개발했으며, 오염물질의 주입형태와 하천 내 유속 분포를 가정해 혼합해석을 수행했다. 격자 기반 모형의 경우, 경계조건과 분산계수의 결정이 필요하고 수렴/발산 문제로 인해 모형의 안정적 실행을 위한 조건 수립이 필요하다. 입자 기반 모형의 경우에도 입자 수에 따른 계산시간 개선이 필요하지만, 입력조건 결정이 간편하고 분산계수 입력이 필요 없어 신속한 모의조건 설정이 가능하다. 오염물질 혼합해석 모형 개발을 위한 해석기법 검토 결과, 신속한 수질 분석 및 예측 결과를 제공하기 위해서는 계산시간 개선을 전제로 모의조건 설정이 용이한 입자 기반 모형이 가장 적합한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.651-655
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• 2004

하천의 수질은 시${\cdot}$공간적으로 지속적인 변화를 보이기 때문에 효과적인 수질관리를 위해서는 연속적인 하천수질 측정과 분석이 요구된다. 또한 유량과 수질측정이 동일시각에 이루어져야 하려 수질측정 지점에서의 보다 정확한 유량산정이 요구된다. 그러나 T/M 수위관측소와 수질자동측정망 지점이 원거리에 위치하여 수질자동측정망 지점에서 정확한 실시간 유량자료를 획득하기에 어려운 지점이 많다. 따라서 연구에서는 신경망 모형을 적용하여 미계측 지점에서의 유출량을 예측하고 강우-유출 모형인 WMS 모형에 의한 계산값과 비교하였으며 미계측 지점에서의 유출예측 가능성을 검토하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.7
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• pp.697-706
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• 2013

In recent, Korea has faced on water quality management problems in reservoir and river because of increasing water temperature and rainfall frequency caused by climate change. This study is effectively to manage water quality for establishment of algal bloom forecasting models with artificial neural network. Daecheong reservoir located in Geum river has suitable environment for algal bloom because it has lots of contaminants that are flowed by rainfall. By using back propagation algorithm of artificial neural networks (ANNs), a model has been built to forecast the algal bloom over short-term (1, 3, and 7 days). In the model, input factors considered the hydrologic and water quality factors in Daecheong reservoir were analyzed by cross correlation method. Through carrying out the analysis, input factors were selected for algal bloom forecasting model. As a result of this research, the short term algal bloom forecasting models showed minor errors in the prediction of the 1 day and the 3 days. Therefore, the models will be very useful and promising to control the water quality in various rivers.

• KCID journal
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• v.1 no.1
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• pp.14-24
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• 1994

In this study, the Water Quality Management Model for Rural Areas(WQMMRA) has been developed by combining the Model for Pollutant Load Computation(MPLC) and the existing QUAL2E model. The WQMMRA model was applied to evaluate its applicability for the repr