• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.251-251
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• 2022

물관리 일원화로 인해 높아지는 국민의 관심과 기대에 따라 통합 물관리 기술의 제고가 필요하다. 환경부의 수문조사기본계획에서는 수량·수질·수생태 통합관리를 위한 기초정보 생산, 자동화를 확보하는 방향으로 측정·조사망 개선 및 통합 관리 등이 명시되어 있는데, 현재의 수량과 수질분야 계측은 기존의 관측망과 각 분야별 계측특성으로 인해 별도의 관측망과 관측 체계로 운영되고 있다. 이에 첨단 계측시스템의 구축을 통해 실시간 유량자료를 생산하고 있는 환경부의 자동유량측정시설 인프라를 이용하여 추가적인 수질 계측기의 설치와 자료전송시스템의 개선을 통해 유량·유사량·수질을 통합 계측할 수 있는 다목적 관측소 구축 연구를 수행하였다. 자동유량측정망과 수질측정망을 검토하여 중복측정이 되지 않도록 낙동강 본류의 구미시(구미대교) 지점을 선정하였고, 대상지점의 현장조사 및 하상단면 측량, 수질측정 등을 검토하여 기존의 자동유량측정시설에 다목적 측정이 가능하도록 인프라를 구축하였다. 유사량은 기존에 설치된 자동유량측정시설의 초음파 유속계에서 계측되는 초음파산란도와 부유사농도의 관계식 개발을 통해 실시간 유사량 자료를 생산할 수 있고, 수질자료는 자동수질측정망에서 활용하고 있는 다항목 수질측정기를 설치하여 수온, 전기전도도, 용존산소, 탁도, 수소이온농도 등의 자료를 생산할 수 있다. 다목적 관측소의 구축은 기존 인프라를 활용할 수 있어 항목별 개별적인 관측소 구축에 비해 저비용 설치가 가능하고, 자료의 통합 관리에 있어 효율적일 수 있다. 금년도 홍수기 이전 시스템의 구축이 완료될 예정이고, 추후 다목적 관측소의 운영을 통해 유량, 유사량, 수질자료의 통합 생산 및 처리과정의 개선을 수행하여 통합 물관리에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.30 no.2
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• pp.75-88
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• 2021

Six locations in the automated monitoring network at the Geum River Basin were selected forthis study. The water quality characteristics at two of the locations in the water quality monitoring network that were identical, or nearby, were examined, and their correlations were evaluated through statistical analysis. The results of the water quality analysis were converted to the water quality index and expressed in grades for comparison. For the data necessary for the study, public data from four years, from 2016-2019 were used and the evaluation parameters were water temperature, pH, EC, DO, TOC, TN, and TP. Results of the analysis showed that the water quality concentrations measured in the automated monitoring network and the water quality monitoring network differed in some measured values, but they tended to register variation in a specified ratio in most of the locations in the network. The analysis of the correlations of the parameters between the two monitoring networks found that water temperature, EC, and DO showed high correlations between the two monitoring networks. The TOC, TN, and TP showed high correlations, with a 0.7 or higher (correlation coefficient r), with the exception of some of the monitoring networks, although their correlations were lower than those of the basic parameters. The water quality index analysis showed that the water quality index values of the automated monitoring network and the water quality monitoring network were similar. The water quality index decreased and the pollution degree increased in the downstream direction, in both networks.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.442-442
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• 2012

농업용저수지 수질측정 현황은 17,600여 개소 농업용저수지 중 농업용수 수질측정망 조사시설은 저수지 800개소이며, 농업용 호소로서 환경부 조사 시행 호소수질측정망시설 26개소(저수지 16개소, 담수호 10개소)를 포함한 826개소를 대상으로 농업용수 수질을 분석 평가하고 있다. 저수지 자율항법 자동수질측정을 위하여 개발한 운영시스템은 내용적측정 무인탐사선과의 연계운항 제어모듈 개발 및 저수지 수질측정을 위한 최적항로 운항모듈을 개발하였다. 자율항법 무인탐사선의 자동수질 측정을 위한 운항 제어 알고리즘 설계를 위하여 기존의 자율항법 탐사선의 운항 알고리즘과 수질자동 측정장치 제어 알고리즘을 분석하여 연계 제어모듈을 설계하고 프로그래밍 하였다. 운영과정은 선박운영 프로그램에서 수질모니터링 프로그램으로 Operation Start 명령을 전송하면 수질모니터링 프로그램에서 이 명령을 수신한 이후에 윈치제어 및 수질측정, 각 해당 수심에서 시료채수를 수행한 이후에 Opeartion End 신호를 선박운영 프로그램에 전송하면 다음 지점으로 이동할 수 있도록 하였다. 이를 통하여 효율적인 농업용저수지의 무인자동 수질측정 및 채수기술을 개발 제공하도록 하겠다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.174-174
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• 2022

수질지수는 여러 수질 데이터 값을 수학적으로 결합하고 다 변수 특성을 줄여 수치 및 등급으로 나타낸 지표이다. 수질지수를 통해 수질을 평가하고 서로 다른 위치와 시간의 수역을 종합적으로 비교할 수 있으며 수자원관리에 있어 정책입안자, 의사결정자, 국민이 수질에 대해 일반적이고 쉽게 이해할 수 있다. 현재 환경부에서는 국내수질자동측정망 최근 12시간 데이터 값을 근거로 실시간수질지수 RTWQI(Real-Time Water Quality)값을 제공한다. 국내 호소에 설치된 수질 자동측정망은 총 8개소이며 매 시간 공통 항목인 수온, pH, DO, 전기전도도, TOC 5개, 선택항목인 탁도, Chl-a, TN, TP, 중금속, 생물감시항목 등 27개를 측정한다. RTWQI는 캐나다에서 2001년에 개발된 CCME WQI(Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index) 산출식을 기초하였으며 F1(기준치를 위반하는 수질항목의 개수/ 총 수질항목 개수), F2(기준치를 위반한 샘플들의 총 횟수/총 샘플횟수) F3(기준치를 위반한 정도) 3가지의 요소로 계산된다. 그러나RTWQI 산출식의 기초인 CCME WQI는 개발 이후 여러 문제점들은 개선되었으나 F1이 다른 F2, F3 보다 CCME WQI 점수의 기여도가 2배 이상 높은 문제점은 개선하지 못하였다. 본 연구에서는 수질자동측정망이 설치된 2012년 7월부터 2021년 12월 동안 매 시간 별 수질 데이터를 이용하였다. 또한 CCME WQI 문제점을 개선한 MWQI(Modification of Canadian water qaulity index)를 기초하여 실시간 수질지수를 재 산정하였다. 추가적으로 Pearson 상관관계 분석 및 추가 통계분석을 통해 환경부에서 제공하는 기존의 RTWQI, 개선된 실시간수질지수, 한국형 호소수질평가지수 LQI(Lake Water Quality Index)를 비교 및 평가하였다. 이러한 연구를 통해 정확성 높은 수질지수를 찾고 수자원 관리 정책 수립에 적극 활용 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 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.

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.43 no.2
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• pp.338-344
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• 2010

The automatic water quality monitoring system (AWQMS) have been installed to immediately response to any pollution incident. It also make it possible to conduct the task efficiently regarding water quality control. The purpose of this study is to enhance reliability by securing accuracy of automatic water quality data through quality assessment (QA) for temperature, pH, dissolved oxygen (DO), electric conductivity (EC), total organic carbon (TOC). The result of comparison between manual and automatic data, relative accuracy of general items (temperature, pH, EC, DO) and TOC were mostly satisfied with guideline (i.e. less than 20%). On the other hand, relative accuracy of DO between sampling site and housing site was somewhat against the guideline. The contamination by attaching algae and microorganism in the pipeline is considered as main cause. After backwashing the pipeline, DO concentration was increased up to 53%. Therefore, pipeline management is recognizable as important thing to secure reliability of water quality data.

• Water for future
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• v.29 no.2
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• pp.167-178
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• 1996

In designing automatic water quality monitoring networks for a river basin, determination of measurement locations and items is critical to the effectiveness of the total system. In this paper we studied how to decide these two design factors when a monitoring network is designed for the purposse of water quality surveillance and emergency alarm. For measurement locations, candidate sites are chosen based on the intake amount for water supply and the point sources of contamination. Then, detailed locations are decided according to the contaminant flow distance. As for measurement items, characteristics and the accident history of water pollution in the basin must be taken into account. Considering economic aspects, we proposed a two-stage measurement plan: basic components for all locations and selective ones variable for different locations. Proposed methodology is demonstrated through a case study for Nak-dong River Basin.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.6 s.155
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• pp.485-494
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• 2005

It is very important to analyze the correlation between discharge and water quality. The observation of discharge and water quality are effective at same point as well as same time for real time management. But no less significant is the fact that there are some of real time water quality monitoring stations far from the T/M water stage. Pyeongchanggang station is one of them. In this case, it need to observe accurate discharge data, and to develop forecasting program or system using real time data. In this paper, discharge on Pyeongchanggang station was calculated by developed runoff neural network model, and compared with discharge using WMS(Watershed Modeling System) model. WMS shows better results when peak discharge is small and hydrograph is smooth. Forecasted discharge of neural network model have achieved the highest overall accuracy of specific discharge and WMS. Neural network model forecast change of discharge well on unrecored station.

• Bulletin of Korea Environmental Preservation Association
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• v.20 no.4
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• pp.57-61
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• 1998