• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1317-1321
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• 2007

대표적인 하천수질모형으로는 정상상태 모형인 QUAL2E와 비정상상태 모형인 CE-QUAL-RIV1이 있다. 정상 및 비정상상태 수질모형의 용도는 QUAL2E가 월별 및 순별 장기수질예측에 매우 활용도가 높다고 하면 CE-QUAL-RIV1는 갑작스런 수질사고와 같은 단기수질모의 즉, 댐방류 플러싱효과를 분석하는 효과에 매우 최적화된 모형이라 할 수 있다. 대부분의 하천 수질 예측모델이 비정상상태 흐름이 아닌 정상상태 흐름만을 고려하여 개발되었기 때문에 댐이나 수문에 의해 차단된 조절하천에서 부정류 흐름상태를 고려한 수질예측 모델이 필요하다. 본 연구의 대상 유역인 서낙동강은 상류에는 대저수문, 하류에는 녹산수문이 위치하고 있으며, 이와 같은 수문들에 의하여 하천의 유량이 조절되는 호소형 하천으로 자연적인 하천흐름이 원활하지 않은 정체수역이다. 따라서 장기간 오염물질이 퇴적되고 있으며, 이로 말미암아 수질오염이 매우 심한 곳이기도 하다. 서낙동강은 대저수문 유입량과 녹산수문 방류량에 따른 하천수질의 영향이 크며, 개발욕구가 강한 경상남도 김해시와 부산광역시 강서구가 위치한 수계로서 현재 발생부하량 뿐만 아니라 장래에 예상되는 발생부하량도 매우 큰 하천이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 가장 근원적인 방안은 적절한 수문운영을 통하여 수역 내의 유속을 적절히 조절하고, 이를 통하여 수질개선 효과를 확보하는 것이다. 본 연구에서는 정체수역인 서낙동강의 대저수문 유입량과 녹산수문 방류량을 수문운영에 따라 하천유량을 통하여 실측하고, 이로 인한 수질 변화를 체계적으로 조사함으로써 다수의 수문운영 조건에 따른 비정상상태에서의 서낙동강 본류의 수질을 실측하여, 수질이 좋은 낙동강 본류 원수의 유입에 따른 수질개선 효과와 녹산수문 방류에 의한 플러싱 효과를 정량적으로 평가해보고자 하였다. 본 연구에서 실측된 수문 유입량 및 방류량 증가에 따른 하천수질변화 결과를 비정상 하천수질모형을 통해 검증하고, 이를 활용하여 서낙동강의 수질 개선을 위한 적절한 유량 및 운영방안을 구축할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05a
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• pp.348-351
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• 2012

4대강 살리기 사업 등 대형 사업의 건설 및 시행에 의한 환경적 영향에 대한 예측과 적절한 수질관리 대안을 마련하기 위해서는 적절한 수문 수질모델을 이용하는 것이 필수적이며, 국내 대형 국책 사업 또는 중요 환경영향평가에서는 계속적으로 수질모델이 사용되고 그 적용 범위는 더욱 증가 될 전망이다. 따라서 이들 수질 모델의 사용에 있어서 예측의 정확도 및 신뢰도를 제고하는 것은 매우 중요한 일이라 할 수 있을 것이다. 특히 4대강 살리기 사업에 의해 다수의 보가 하천 내에 건설되고 준설이 실시됨에 따라 하천 내의 수리 동역학적 특성 및 수질특성이 변화할 것으로 예상되며, 적절한 수질관리 대책을 수립하기 위해서는 사업에 의한 수리 및 수질 특성 변화를 예측하고 시나리오를 분석할 있는 모델링 시스템을 구축하는 것이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 보 건설에 따른 다양한 수리 및 수질 특성 변화를 예측하기 위해 모의 가능 모형들을 조사하고, 국 내외 적용사례 분석을 통해서 현재 가장 많이 적용되고 있는 모형들을 선별하였다. 이를 토대로 모형 별 성능을 비교 분석하여 모형별 적용성을 검토하였다. 검토결과 신설보 설치에 따른 하천 수리 특성의 변화, 부유물질 및 동반 오염물질에 의한 수질 변화 등의 고려가 가능하며, 동적상태 모형으로 하천에서의 불연속적인 흐름에 따른 모의, 수심방향으로의 모의가 가능한 EFDC 모형이 보 설치에 따른 국부적인 영향을 자세하게 파악하는데 가장 적절한 모형으로 파악되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1037-1041
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• 2006

본 연구에서는 수질자료에 내재되어 있는 주기성 및 경향성 등을 파악하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하였으며 비선형 시계열자료에 대한 예측력이 우수한 인공신경망을 적용하여 예측모형을 개발하였다. 대상자료는 섬진강 유역의 주암호 수질자동측정망 지점에서 측정되고 있는 수질자료 중 2002년 1월 1일 ${\sim}$ 2004년 12월 31일까지의 일 TOC 수질자료를 이용하였다. 웨이블렛 변환을 위해 사용한 기저함수로는 Daubechies의 10번 웨이블렛 함수('db10')를 사용하였으며, 각 스케일링 및 웨이블렛 함수를 이용하여 5단계까지 변환하였다. 최종 변환된 근사성분과 D5, D4, D3, D2의 상세성분 자료를 이용하여 1시간후 TOC 예측 모형을 구성하였으며 그 결과 은닉층의 노드의 수가 17개인 모형인 Model_5_17 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다.

• Spatial Information Research
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• v.6 no.1
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• pp.91-102
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• 1998

The objectives of this research were to develop fish-habitat relationship models which can be used to estimate fish species riclmess of small and medium rivers in Korea, and test the accuracy of the models. The models are based on the Aquatic GAP Analysis model in the New York Cooperative Fish & Wildlife Research Unit (19%), and they employ three habitat factors; river size, physical habitat, and water quality of each river segment. Model 1 and model II are based on the water quality standard for life support of EP A and the water quality class of Korea, respectively. Test sites for this study include one urban stream and three less spoiled tributaries of the Han River. The results of this research can be summarized as follows. First, the number of habitat types identified by model I and model II are nine and 14, respectively. Second, the average accuracy of the three distribution maps of rare or endangered fish species are 80.6% (model 1) and 81.2% (model II). Third, the accuracy of fish species richness are 94% (model 1) and 95% (model II), and the water quality is the most important factor affecting fish species richness. Fourth, the accuracy of fish species list are 50.5% (model 1) and 68.7% (model II), but the accuracy of less spoiled stream segments and that of polluted stream segments are 67.1% and 86.5%, respectively. Finally, it can be concluded that the overall performance of model II is better than that of model I at our test sites.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1993.02a
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• pp.401-493
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• 1993

하천 수질관리 실무에 가장 널리 사용되고 있는 QUAL2-E 모형에 대한 이론적 배경과 입력 자료의 준비, 결과의 분석 및 활용에 이르는 모형 적용상의 제반 과정에 대한 강의와 토론 후에 실습을 통하여 모형의 사용방법을 습득하도록 한다. 1. 수질오염 예측을 위한 이론적 기본틀 2. 우리나라 실무에서 사용중인 수질 관련 모형과 문제점 3. QUAL2-E 모형의 이론적 배경 3.1 모형의 구성 개념 3.2 하천 수리학적 특성 3.3 지형-기상학적 특성 3.4 수질 관련 인자 간의 기능적 상호관계 4. QUAL2-E 모형의 적용 절차 4.1 적용 가능한 수체 4.2 대상 오염물질(15종류) 4.3 수질예측과정 Flow Chart 4.4 입력자료의 구성 4.5 출력자료의 구성 5. QUAL2-E 모형의 실습

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.465-465
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• 2022

하천 미세플라스틱 측량을 위해 많은 연구자들이 노력하고 있으나 모든 하천에서의 미세플라스틱 실측은 현실적으로 어렵다. 미세플라스틱의 물 환경에 대한 영향을 이해하고 예측하기 위해서는 오염원과 오염원 운송 매개체로서 물 환경에 존재하는 플라스틱의 물리적 거동을 아는 것이 매우 중요하다. 따라서 미세플라스틱의 하천 내 물리적 거동을 과학적으로 규명하고 하천 미세플라스틱오염을 예측가능한 물리모형의 도출이 요구된다. 본 연구에서는 물리기반 하천수질모형인 Water Quality Analysis Simulation Program(WASP8)의 Advanced Eutrophication Module을 이용하여 상용 수질 물리모형의 하천에서의 미세플라스틱 거동 모의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 미세플라스틱과 유사한 거동을 보이는 수질지표를 대리인자로 하여 기존에 알려져 있는 물리모형(WASP8의 Advanced Eutrophication Module)을 이용해 미세플라스틱의 하천 내 거동을 설명하고 예측 가능한 모델을 개발하고자 한다. 본 연구결과로부터 하천 미세플라스틱 오염 분석 및 예측의 기초자료를 마련한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.674-679
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• 2008

수질모델링은 제한된 공간에서 실측된 자료를 바탕으로 임의지점에서의 수질을 예측하는 것으로서 수체로 유입되는 오염원의 변화에 대한 수질의 변화를 예측, 장래 개발계획 및 수질정책에 대한 영향평가 등에 활용될 수 있다. 하천 및 호소로 유입되는 오염물질을 통제하고 과학적으로 관리하기 위해서는 수질모델링 과정을 정확히 이해하고 관련모델을 적절히 적용하여야 한다. 최근 수질오염총량제가 시행되고 있는 시점에서 지자체간 갈등을 줄이고 지역의 균형발전을 위해서는 합리적이고 과학적인 수질모델링 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 금강 수계 미호천의 지류인 보강천을 대상으로 QUAL2E 하천수질모형을 구축함으로써 해당 수계에 인접한 지자체들이 원활이 수질오염총량관리제도를 시행할 수 있게 정확하고 합리적인 수질예측 결과를 제시하고자 한다. 본 연구에서는 QUAL2E 하천수질모형을 구축하기 위해서 유량자료는 2007년 10월부터 12월까지 총 8회에 걸쳐 측정한 유량 데이터를 이용하였고 수리계수는 보강천 하천정비기본계획(건설교통부, 1991)에 실려있는 하천단면 자료를 이용한 HEC-RAS 수리모형을 이용하여 산정하였다. 하천 수질 자료는 2007년 10월부터 12월까지 총 8회에 걸쳐 유량과 함께 측정한 수질자료를 이용하였고 유달계수는 S. R. HA and M. S. Bae(2003, 2004, 2005, 2006), 박정하 등(2007)이 제안한 방법을 이용하여 산정하였다. 분석 결과, 보강천에 영향을 미치는 지자체는 증평군, 진천군, 괴산군, 음성군이며 그 중 유역면적을 많이 차지하고 있는 증평군과 진천군의 영향이 큰 것으로 나타났고, 미호천 하류에 위치한 미호B 목표수질관리지점의 목표수질인 4.3 mg/L BOD를 만족하는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.39-39
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• 2019

인구의 도시 집중화로 인하여 다량의 생활용수의 사용에 따라 하천의 자정능력을 초과하여 오염을 유발시키고 있다. 이에 도시하천들의 오염은 점점 심해져 경제적으로 많은 문제를 유발하고 있다. 이러한 하천오염 문제를 과학적으로 대응하기 위해서는 오염물질의 농도 측정 및 데이터 축척을 통한 오염예측이 필수적이라 할 수 있으며, 부산광역시 보건환경정보 공개시스템에서는 하천수질 자동측정망을 설치하여 시간 단위로 오염물질을 측정하고 있다. 그러나 온천천의 하천수질 데이터는 계속 쌓여가고 있는데 이 데이터를 활용해서 하천수질 인자 예측이 거의 이뤄지지 않고 있다. 본 연구에서는 순환신경망 알고리즘을 활용하여 일 단위의 하천수질 인자 예측을 시도하였다. 순환신경망은 인공신경망의 발전된 형태인 시계열 학습에 강한 RNN, LSTM 알고리즘을 활용한 일단위 하천수질 인자 예측을 하고자 하였다. 연구에 앞서 시간 단위로 쌓여있는 데이터를 평균 내어 일 단위로 변경하였고 이 데이터를 가지고 일 단위 하천수질 인자 예측을 진행하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 DO, 탁도 등 항목을 예측하였다. 하천오염의 학습과 예측을 위해 대상지로는 부산지역 온천천의 부곡교, 세병교, 이섭교 관측소를 선택하였다. 연구를 위해 DO, 탁도 등 자료 수집은 부산광역시 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모형의 학습을 위해 입력자료로는 하천수질 인자 자료를 이용하였고, 자료의 학습에는 2014년~2017년 4년간의 자료를 학습자료로 사용하였고, 2018년 1년간의 자료는 모형의 검증을 위해 사용하였다. RNN, LSTM 알고리즘을 활용하여 분석 시 은닉층의 개수, 반복시행횟수, sequence length 등의 값을 조절하여 하천수질 인자 예측을 하였다. 모형의 검증을 위해 $R^2$(r square)와 RMSE(root mean square error)을 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.34 no.6
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• pp.701-711
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• 2001

Forecasting of water quality variation is not an easy process due to the complicated nature of various water quality factors and their interrelationships. The objective of this study is to test the applicability of neural network models to the forecasting of the water quality at Gongju station in Geum River. This is done by forecasting monthly water qualities such as DO, BOD, and TN, and comparing with those obtained by ARIMA model. The neural network models of this study use BP(Back Propagation) algorithm for training. In order to improve the performance of the training, the models are tested in three different styles ; MANN model which uses the Moment-Adaptive learning rate method, LMNN model which uses the Levenberg-Marquardt method, and MNN model which separates the hidden layers for judgement factors from the hidden layers for water quality data. the results show that the forecasted water qualities are reasonably close to the observed data. And the MNN model shows the best results among the three models tested

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.117-123
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• 2007

최근 도시화 산업화가 진행됨에 따라 급격한 토지이용 변화가 발생되어 이로 인한 수질악화 등의 문제가 대두되면서 효율적인 수자원 관리를 위한 대책이 필요한 실정이다. 특히, 비점오염물질로 인한 수질악화는 수문현상 및 토지이용변화와 밀접한 관련이 있어 그 발생량을 추정하기에 매우 어려움이 많았다. 근래 수문 수질관리를 하기 위한 방법으로 GIS기반의 수질모형을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 SWAT(Soil and Water Assesment Tool)모형은 다양한 토지이용변화로 인한 장기유출과 수질모의가 가능한 모형으로서 적극 활용되고 있다. 본 연구에서는 경안천 유역을 대상으로 ArcView기반의 AVSWAT2000모형을 이용하여 미래 토지이용변화가 수문-수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. Landsat TM, $ETM^+$ 위성영상으로부터 시계열 토지이용도를 작성하고, CA-Markov기법을 이용하여 2030, 2060, 2090년도의 미래 토지이용변화를 예측하였다. 모형의 입력 자료인 수문 기상자료와 지형자료(DEM, 토양도, 하천도 등), 수질자료(TN, TP, SS)를 구축하여 미래 토지이용변화에 따른 유출량과 비점오염 부하량의 변화를 예측하였다.