• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.219-219
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• 2020

하천의 수질을 나타내는 환경지표 중 국가 TMS(Tele Monitoring system)의 수질측정망을 통해 관리되고 있는 지표로는 DO, BOD, COD, SS, TN, TP 등 여러 인자들이 있다. 이러한 수질인자는 하천의 자정작용에 있어 많은 영향을 나타내고 있다. 이를 활용한 경제적이고 합리적인 수질관리를 위해 하천의 자정작용을 활용하는 것이 중요하다. 생물학적 작용을 가장 효과적으로 활용하기 위해서는 수질오염 데이터에 기초한 수질예측을 채택하여 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해서는 수질인자의 데이터를 측정하고 축적해 수질오염을 예측하는 것이 필수적인데, 실제적으로 수질인자의 일일 측정은 비용 관점에서 쉽게 접근할 수 없다. 본 연구에서는 시계열 학습으로 알려진 RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Term Memory) 알고리즘을 활용하여 기존에 측정된 수질인자의 데이터를 통해 시간당 및 일일 수질인자를 예측하려고 했다. 연구에 앞서, 기존에 시간단위로 측정된 수질인자 데이터의 이상 유무를 확인 후, 에러값은 제거하고 12시간 이하 데이터가 누락되었을 때는 선형 보간하여 데이터를 사용하고, 1일 데이터도 10일 이하 데이터가 누락되었을 때 선형 보간하여 데이터를 활용하여 수질인자를 예측하였다. 수질인자를 예측하기 위해 구글이 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였고, 연구지역으로는 대한민국 부산에 위치한 온천천의 유역을 선정하였다. 수질인자 데이터 수집은 부산광역시에서 운영하는 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모델의 연구를 위해 하천의 수질인자, 기상자료 데이터를 입력자료로 활용하였다. 분석에서는 입력자료와, 반복횟수, 시계열의 길이 등을 조절해 수질 요인을 예측했고, 모델의 정확도도 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.45-45
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• 2018

오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.170-170
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• 2022

최근 기후변화 및 환경변화로 인해 하천으로 유입되는 오염물질의 변화로 하천 오염원의 다양화가 발생되고 있다. 국내에서는 BOD, T-P 항목으로 수질을 관리하고 있으나, 중·소하천에서는 다양한 오염원의 영향이 나타나 BOD, T-P 항목의 관리는 한계가 발생한다. 따라서 수질오염 영향인자들을 고려한 하천의 종합적인 수질 평가 기법의 도입이 필요한 실정이다. 특히, 한강 유역의 경기도 지역은 인구밀도 및 불투수면적이 높고 중소하천의 분포가 넓은 유역으로 다항목 수질의 종합적인 평가가 필요하다. 국내·외에서는 하천의 종합적인 수질을 평가하고자 수질지수(Water Quality Index, WQI)를 점수 및 등급으로 산정하여 하천의 수질을 평가하였다. 수질지수는 평가 목적 및 계산 방법, 평가되는 수질 항목, 등급 체계의 차이로 다양한 종류의 수질지수가 개발되었다. 국내에서는 통계분석과 수질지수를 활용하여 하천의 시공간적 변화를 파악하고 하천 생활환경기준과 비교를 통해 수질지수의 적용성을 검토하는 효율적인 수질관리에 대해 연구 되고 있다. 국외에서는 주요 오염원 및 영향인자를 식별하기 위해 수질지수를 활용하여 하천의 수질 변화를 평가하였다. 하천의 주요 영향인자는 유역특성에 따른 차이가 발생하여 유역 특성에 적합한 수질지수를 활용한 맞춤형 수질관리가 필요하다. 본 연구에서는 도시하천의 효율적인 수질관리에 기여하고자 유역 특성을 반영한 수질지수를 활용하여 도시하천의 종합적인 수질을 평가하고자 한다. 군집분석을 활용하여 도시 유형을 분류하고 요인분석으로 도시하천의 수질 인자별 관계성을 도출하여 유역의 도시 현황별 영향인자를 파악하고자 한다. CCME WQI, NSFWQI 등 기존 국내·외에서 개발된 수질지수를 도시하천의 주요 영향인자로 산정하여 도시하천의 종합적인 수질을 평가하고자 한다. 산정된 수질지수의 점수 및 등급과 하천 생활환경기준의 적용성을 검증하여 도시하천에서 발생되는 수질오염 관리 및 대응의 의사결정 도구로서 활용될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.141-141
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• 2017

본 연구에서는 대하천의 8개의 수질인자(수온, 용존산소, 수소이온농도, 전기전도도, 총질소, 총인, 탁도, 클로로필-a)를 예측할 수 있는 인공신경망모델을 개발하였다. 인공신경망모델(ANN)은 수질데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 데이터기반 모델이다. 데이터기반 모델의 특성상 예측정확도를 높이기 위해서 양질의 입력데이터를 구성하는 것이 가장 중요하다. 때문에 각각의 수질인자뿐만 아니라 기상학적 인자 또한 예측을 위한 입력자료로 사용하였으며, 요인분석 및 층화표층추출법을 적용하여 입력데이터를 구성하였고 앙상블기법을 이용하여 추가적으로 예측의 정확도를 향상시켰다. 개발된 모델을 이용하여 지천유입이 있는 북한강의 수질자료를 예측한 결과 탁도를 제외한 7개의 수질인자 모두 0.85 이상의 설명력을 보였으며, 실측값과 예보값을 비교해본 결과 평균적으로 10% 미만의 에러값을 나타냈다. 요인분석을 통하여 연관성있는 인자를 입력인자로 추가한 경우 향상된 결과값을 보였주었으며, 앙상블기법을 적용한 결과 정확도 면에서 큰 향상을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.213-213
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• 2020

최근 나타나는 지구온난화와 이상기후로 인해 가뭄과 홍수피해 같은 자연재해 발생 빈도가 높아졌고, 하천에서는 오염된 수질과 수생태계 복원 및 수변공간 조성, 수자원 관리 등의 목적으로 수질환경 개선사업이 진행되고 있다. 수질환경 측면에서 하천에서 발생하는 가장 큰 문제점으로는 녹조 즉, 남조류의 발생을 예로 들 수 있다. 본 연구에서는 최근 보 개방을 통하여 수질개선 효과가 나타나고 있는 금강을 대상으로 세종보, 공주보, 백제보 구간에 대하여 주요 수질인자에 대한 상관관계 분석을 수행하였다. 특히 남조류 세포수와 주요 하천 수질인자를 Pearson's correlation analysis를 이용하여 상관관계를 분석하였고, 보 위치별 남조류 세포수를 종속변수로 하고, 상관도가 높은 수질인자를 독립변수로 하는 다중회귀식을 도출하여 금강 내 주요 하천 수질인자의 농도에 따른 남조류 세포수 관계를 규명하고자 하였다. 분석기간은 2012년 1월부터 2019년 12월까지 보 건설 이후 시점으로 선정하였고, 월 평균 남조류 개체수가 조류경보제 발령기준 관심단계이상에 해당하는 금강수계의 3개 보에 대하여 남조류 세포수와 수질에 영향을 끼치는 인자인 강수량, (수온)W·T, (수소이온농도)pH, (용존산소)DO, (생물화학적산소요구량)BOD, (화학적산소요구량)COD, (부유물질량)SS, (총질소)TN, (총인)TP, (클로로필-a)Chl-a, (전기전도도)EC, (질산성질소)NO₃-N, (암모니아성 질소)NH₃-N, (인산염 인)PO₄-P, (용존총질소)DTN, (용존총인)DTP, (총유기탄소)TOC 와의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 측정 지점별 남조류 세포수와 상관관계가 있는 인자는 서로 상이했지만 (수온)W·T과 pH의 경우 모든 지점에서 남조류 세포수와 양의 상관관계가 나타났다. 세종보는 W·T(0.383, P<0.01), pH(0.391, P<0.05)의 양의 상관계수를 나타냈고, 공주보에서는 (수온)W·T(0.436, P<0.05), pH(0.412, P<0.05)의 양의 상관관계를 나타냈다. 백제보에서는 (수온)W·T(0.415, P<0.01), pH(0.221, P<0.01)의 양의 상관성을 나타냈다. 남조류 세포수와 수질인자 간의 상관관계 분석에 따라 통계적으로 유의한 인자 중 (수온)W·T과 pH에 영향을 받는 영양염류와 퇴적물에 대한 후속 연구가 필요할 것으로 사료되며, 연구를 통해 제시된 남조류 세포수 다중회귀식은 주요 수질인자 농도에 따라 발생 가능한 남조류세포수를 예측하여 금강의 수질 관리에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.189-189
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• 2023

최근 이상 기후변화로 인해 환경과 생태계 등 다양한 분야에서 문제들이 발생하고 있다. 특히 하천에서는 유량 부족, 부영양화, 탁수 등 수질 악화 현상이 대두되고 있어 체계적인 하천 수질관리의 필요성이 높아지고 있다. 국내에서는 수질오염총량제도를 통해 BOD, T-P 항목을 대상물질로 수계의 수질을 관리하고 있지만, 오염원이 다양해짐에 따라 다항목의 수질인자를 활용한 평가방안이 필요한 실정이다. 최근 효율적인 하천의 수질관리를 위해 다양한 항목을 고려한 종합적인 수질 평가 방법이 도입되고 있다. 국내외에서는 하천의 종합적인 수질을 평가하고자 CCME WQI, RTWQI, NSFWQI 등의 수질지수(Water Quality Index, WQI)를 개발하여 하천의 복잡한 수질 정보를 점수 및 등급으로 산정하여 하천의 수질을 평가하고 있으나 하천 유역 특성에 따라 주요 영향 인자가 상이하므로 유역 특성에 따른 맞춤형 수질관리가 필요하다. 본 연구에서는 유역 특성별 수질을 평가하기 위해 의사결정나무 기법을 적용한 수질지수를 산정하고자 한다. 군집분석을 통해 비슷한 특징을 가지는 유역을 분류하고, 군집별 특성 및 관계 분석을 통해 유역별 주요 수질인자 도출 및 가중치를 산정하여 군집별 적합한 수질지수를 산정하고자 한다. 이러한 연구를 통해 유역 특성별 수질 관리를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.84-84
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• 2020

새만금은 농업용지 확보 등 다양한 용도의 토지이용을 목적으로 방조제 공사를 수행하였으며, 새만금 종합개발계획(Master Plan, OPC, 2011)에 의하여 호내의 준설을 계획하고 있다. 그러나 방조제 준공 후 새만금 호내의 수질오염 문제가 지속적으로 발생되어 왔다. 수질오염의 문제를 해결하기위해서 강변저류지 설치, 하수종말 처리장 등 다양한 구조적 대책이 수립되고 시행되었지만, 수질개선 효과는 상대적으로 미비하였다(Kim et al, 2016; KRCC, 2016). 본 연구에서는 새만금 호내의 수질개선을 위하여, 다양한 배수갑문 운영에 따른 수질인자의 잔존률 및 하상의 변화를 SCHISM-CoSiNE(Semi-implicit Cross-scale Hydroscience Integrated System Model and Carbon, Silicate, Nitrogen Ecosystem model) 모형을 통하여 검토하고자 한다. 수치모형의 하상변동 및 수질변화에 대한 정확한 수치계산 여부를 판단하기 위하여 van Rijn(1987) 실험 및 새만금호내의 수질 관측자료(DO, T-N, T-P, 온도, 염도, 새만금유역 통합환경관리시스템)를 이용하여 수치모형 검증을 수행하였고 10% 이내의 오차를 나타내었다. 배수갑문 운영기록(Jeong et al., 2018)을 참조하여 배수갑문 운영을 재현하였으며, 지형은 기 수립된 MP 내 새만금 종합개발계획이 완료된 시점인 2030년을 기준으로 하였다. 수치모의를 통하여, 배수갑문 운영 및 계절의 변화에 따른 최심 하상변동고 변화 및 하상변동량을 확인하여 침식 퇴적 구간을 구분하였고, 호내의 잔존하는 수질인자의 농도를 통하여 수질개선 효과를 평가하여 수질측면에서 최적의 배수갑문 운영방안을 제시하였다. 본 연구는 배수갑문 운영이 새만금 호내의 수질 및 지형에 미치는 영향에 대한 기초적인 연구이지만 향후에는 다양한 수질인자 및 시나리오를 고려한다면 보다 근본적인 수질오염 해결방안으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.458-458
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• 2021

하천의 환경기능과 생태에 관한 관심이 증가하며 생태를 고려한 하천 유지 유량의 산정이 필요하다. 수문 특성의 물리적 서식처에 관한 연구는 PHABSIM, River2D 등의 소프트웨어 적용을 통한 유지유량증분법(IFIM), 수문 인자별 서식처적합도지수(HSI)를 기반으로 연구되고 있지만, 하천의 수질을 고려한 서식처 연구는 각 수질 인자별 서식처적합도지수 자료의 부족으로 하천유지유량 산정에 반영이 어려운 실정이다. 본 연구는 국내 하천의 수질·생태 모니터링 자료를 바탕으로 수온, DO 등의 수질 인자에 대한 피라미의 서식처적합도지수를 권역 단위로 산정했다. 수질 및 어류조사 자료는 물환경정보시스템의 최근 10년 수질측정망, 생물측정망 조사자료를 이용해 구축하였다. 피라미의 수질별 서식 적합도는 일반화가법모형(GAM)을 적용하여 수질 인자별 어류 개체 밀도 분포의 상관관계를 분석하여 지수화하였다. 특히, 어류의 서식 특성은 수계별로 상이할 수 있어 가용 데이터의 범위를 고려하여 권역별 수질 인자에 따른 피라미의 서식 특성을 분석하였다. 본 연구로 제시된 권역단위 피라미의 수질 서식처 적합도 지수는 생태를 고려한 하천사업의 계획, 평가의 기초자료를 제시할 수 있을 것이다. 또한, 피라미 외 각 하천의 주요 생태 어종 평가를 위한 수질 서식처 적합도지수 산정의 자동화를 위한 알고리즘 개발에 적용가능할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.490-490
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• 2021

상수도 관망은 대표적인 사회기반시설로 수원으로부터 수용가에게 수질적으로 안전한 물을 안정하게 공급하는 것을 목표로 한다. 초기의 상수도 관망의 최적 설계는 비용만을 고려함으로써 미래의 불확실한 상황에 대한 대처가 매우 취약하고, 사용자의 다양한 요구를 충족시키지 못하였다. 또한, 유량과 안정적인 수질 공급을 고려하는 설계는 몇몇 비선형적 요소를 포함하고 있으며, 특히 사용자의 수요 패턴에 따른 잔류 염소 농도가 설계 기준에 부합하지 못하는 문제가 되는 경우 사용자의 심미적, 심리적 불편을 초래할 수 있다. 이는, 수질의 안전성과 직결되는 문제이다. 따라서 본 연구에서는 상수도 관망의 설계에 대하여 수질과 수리학적 특성을 고려한 상수도 관망 다목적 최적 설계를 수행하였다. 상수도 관망은 수질적인 측면을 고려하기 위해 수원에서 수용가까지 용수를 공급하는 과정에서 병원성 미생물을 소독하기 위하여 염소를 주입한다. 또한, 유리 잔류 염소의 평상시 기준을 (1.0-4.0mg/L) 유지하도록 규정하였다 (수도법 시행규칙 제22조의2). 하지만 사용자의 사용패턴, 체류 시간에 따라 잔류염소량이 달라진다. 따라서, 본 연구에서는 상수도 관망의 설계 비용과 염소 주입량을 동시에 설계 인자로서 고려하기 위해 Multi-objective Harmony Search를 적용하고, 그 결과를 분석하였다. 이러한 상수도 관망의 수질 인자와 설계 비용을 고려한 최적 설계안은 경제적 측면 뿐만 아니라 사용자의 수질 측면의 안전성을 충족하는 방안을 제시할 수 있다.