• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.397-397
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• 2011

2004년부터 4대강 물환경연구소는 수질오염총량관리제의 원활한 추진을 위해 총량관리단위유역 말단부에서 8일 간격으로 청천(晴天)시를 중심으로 유량과 수질을 동시에 측정하기 시작하였다. 그 결과 연중 하천유량과 수질의 연동 여부 및 변동 추이를 확인하는 것이 가능하게 되었다. 그러나 8일 간격으로 생산되는 유량은 지침의 정의와 맞물려 기준유량의 산정에 또 다른 어려움을 주고 있다. '한강수계 오염총량관리계획수립 지침'에 따르면 '기준유량은 과거 10년간 평균 저수량으로 한다'고 명시되어 있다. 여기서 저수량이란 유량의 크기를 누가일수로서 표시하여 1년을 통하여 275일은 이보다 더 작지 않은 유량으로 정의된다. 따라서 정확한 저수량을 산정하기 위해서는 1년 365개 매일의 유량자료가 필요하다. 하지만 8일 간격으로 유량을 측정하게 되면 1년 365개 대신 최대 45 여개의 일 유량자료만 취득 가능하므로 유황분석에 어려움이 발생할 수밖에 없다. 본 연구에서는 수질오염총량관리단위유역의 말단부에서 8일 간격으로 계측된 유량자료가 있을 때 이를 연속적인 일유량으로 확대할 수 있는 방법론 중 하나를 소개한다. 미 지질조사국(USGS)에서 주로 사용되는 이 방법은 A지점(부분계측이 이루어지는 지점)의 결측치를 동일 유역 혹은 수문학적으로 유사한 유역의 B지점(연속계측이 이루어지는 지점)의 자료를 이용하여 보완하는 방식이다. 이를 위해 먼저 부분계측이 이루어진 날과 같은 날짜의 유량자료를 연속계측자료에서 추출한 다음 두 자료(A지점에서의 모든 유량과 B지점에서의 추출된 유량)의 상관성을 비교해 본다. 두 자료간에 상관도가 높다면 이를 잘 표현하는 방정식을 통해 A지점의 결측치를 내 외삽한다. 여기서 두 자료간 상관도를 잘 묘사할 수 있는 방법으로 본 연구에서는 최소제곱법(Least Square Estimator, LSE)과 분산확장법(Maintenance of Variance Extension, MOVE)을 비교,분석해 보았다. 한강수계 수질오염총량관리단위유역 중 동일지점에 8일 간격 부분계측 유량자료와 일 연속자료가 동시에 존재하는 곳이 6지점이 있었으며 이 자료들을 바탕으로 LSE와 MOVE의 정확도를 검증해 본 결과 MOVE가 일 연속유량 확장에 더 나은 결과를 보였다.

• 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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• 2015.05a
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• pp.286-286
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• 2015

하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.

• Journal of the Korean Society of Groundwater Environment
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• v.7 no.3
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• pp.125-132
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• 2000

pH, EC and TDS are basic components in the investigation of groundwater quality, and are very important to the preliminary assessment of groundwater quality. These three chemical components investigated at the Youngsan and Sumjin river basins in 1998 suggest that the groundwater quality is generally good in these basins. Linear regression analysis shows that TDS versus EC has an linear correlation, but EC versus pH, and TDS versus pH have nearly no correlation. The relation of TDS and EC is 1.0 mg/1=1.52 $mu\textrm{S}$/cm, and it is the quality of natural water. In geostatistical analysis. three kinds of data are stationary random functions and they have exponential variograms. According to the isopleth maps of the groundwater quality, the groundwater quality of the Youngsan river basin is more contaminated than that of the Sumjin river basin. The isopleth maps of TDS and EC show very similar patterns because of the strong correlation between TDS and EC. The minimum and maximum values of the groundwater quality data are not reflected on the isopleth maps because kriging produces smooth distributions with minimum estimation variances.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.290-290
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• 2019

최근 우리나라 수자원 오염의 심각성에 관한 인식이 커지고 있으며, 수질 및 조류 관리의 필요성이 다양한 분야에서 증가하고 있다. 우리나라의 경우 초여름부터 장마 이전과 장마 이후부터 10월까지 호소의 영양 단계가 조류의 성장에 충분한 상태이기 때문에 남조류가 대량으로 증식된다. 하지만 기상 조건에 따라 조류의 발생 시기와 발생 정도는 매년 다르게 나타날 수 있다. 한편, 조류를 포함한 수질 모의 모형은 현재의 상태에 대한 정확한 모사를 통해 수질 관리와 미래의 예측 등 다양한 방면으로 활용된다. 따라서 복잡한 현상을 모형을 통해 재현하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 대청호 지역을 대상으로 CE-QUAL-W2 모형을 이용하여 2016년 1월부터 2018년 7월까지 수질 및 조류의 거동을 모의하였다. 금강의 지류 하천인 소옥천에 위치한 옥천천 측정소부터 대청호 내부의 대청댐5 구간을 상류 및 하류 경계로 설정하였고, 수질 및 조류의 모의를 위해 물환경 정보시스템과 실시간 수질 정보시스템의 관측자료 및 대청댐의 운영 자료, 기상청의 기상관측 자료를 수집하였다. 모형의 안정화(warm up) 기간을 고려하여 2015년 1월부터 2018년 7월까지 주요 수질 항목인 수온, 용존산소, 총 인, 총 질소, 클로로필-a에 대한 분석을 수행하였고, 연구대상 지역 내의 대청댐6 지점의 관측값과 모의 결과를 비교 분석하였다. 수온과 용존산소, 클로로필-a의 경우 모의 결과가 관측 값을 비교적 잘 모사하였지만, 총 인과 총 질소의 경우 자동 수질 측정지점의 값과 일반수질 측정 지점의 측정 방법의 차이로 인해 오차가 다소 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 CE-QUAL-W2 모형을 이용한 수질 및 조류 모의에 관한 연구로서, CE-QUAL-W2 모형을 이용한 수질 및 조류 관리에 활용될 수 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.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.6
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• pp.709-725
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• 1998

The characteristics of storm and water quality are investigated based on the measuring data of the test river, the Hongje. the water quality of the test river is generally good comparing to other urban rivers in Seoul, because of the interception of sewer flow. But this system makes the river dry up for 3-4 months in winter. On the other hand, in rainy period the storm from the combined sewer system causes rapid increasing pollutants loads. In order to simulate the urban storm and water quality of the trest basin, the models such as SWMM, ILLUDAS, STORM, HEC-1 were applied and the results are compared in its applicability and accuracy aspects. All models discussed here have shown good results and it seems that SUMM is the most effective model in simulating both quantity and quality. Also, regression relations between the water quantity and quality were derived and their applicabilities were discussed. This regression model is a simple effective tool for estimating the pollutant loads in the rainy period, but if the amount of discharge is bigger than measuring range of raw data, the accuracy becomes poor. This model could be supplemented by expanding the range of collecting data and introducing the river characteristics. The HEC-1 would be anther effective model to simulate storm runoff of a river basin including urban area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1378-1382
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• 2005

여름철 집중강우시 유입되는 고탁수층은 저수지의 밀도성층으로 인하여 표수층 하부에 위치하며, 이를 적기에 배제하지 않을 경우에는 수평방향의 확산현상과 연직방향의 전도현상으로 인해 저수지 전역에 분포하게 되어, 탁수현상의 장기화를 유발한다. 이와 같은 탁수장기화에 대한 저수지내 대책의 하나로서 홍수유입후 탁도가 높은 물을 단기간동안 방류하고, 갈수기에는 탁도가 낮은 물을 방류하는 선택취수 기법을 적용할 수 있다. 임하댐의 경우, 2004년 태풍 '디앤무'와 태풍 '메기'로 인해 발생한 탁수를 선택취수를 통하여 조기에 배제함으로써 호내탁도를 저감시킨 바 있다. 그러나 이와 같은 고탁수 우선배제 기법은 반드시 하류하천의 영향범위를 사전에 분석검토하고, 하류하천의 수질현황을 고려한 합리적인 운영방안이 제시되어야 한다. 2004년 태풍 '디앤무' 발생직후의 댐방수로에서 170 NTU의 고탁수를 방류한 경우, 유하거리 250 km인 지점까지 30 NTU이상 유지된 바 있으며, 태풍 '메기'에 의한 고탁수 유입시, 임하댐 방류수 157 NTU, 안동댐 방류수 37 NTU인 경우에 임하댐 하류 113 km인 구미 선산 취수장까지 63 NTU의 탁도가 유지된 바 있다. 현재 임하댐의 경우, 하류하천으로의 방류수 수질을 모니터링할 수 있는 자동수질측정시스템이 발전취수탑 전면 1개소, 조정지댐 1개소에 설치되어 있다. 본 연구에서는 자동수질측정시스템과 연계하여 수질모형을 통하여 임하댐 하류하천인 낙동강 본류의 탁도관리시스템을 구축하고자 하였다. 환경부의 수질측정망 자료를 통하여 최근 3년간의 부유사농도의 변화양상을 분석하였으며, 태풍 직후의 낙동강 주요지점별 탁도측정자료를 이용하여 임하댐 고탁도방류에 의한 영향범위를 분석하였다. 또한 하천수질모형을 이용하여 탁수예측방법에 대하여 검토하였고, 이를 이용한 탁도관리시스템 구축을 위한 기본 방향을 제시하고자 한다.함께, 2단계에 (주)웹솔루스에서 자체적으로 설치 운영하고 있는 2개소의 하수관거 모니터링 관측시설, 그리고 안양시에서 운영하고 있는 5개소의 강우관측소와 7개소의 수위관측소를 모두 통합하여 실시간 자료를 제공하고 있다. 수위자료는 10분단위의 텍스트정보와 그래프형태로 지원되며, 검색기간 설정을 통해 원하는 기간내의 자료를 선별, 검색할 수 있다.. 또한 이와 같은 기초적인 정보를 바탕으로 하류하천의 탁수 피해를 최소화할 수 있는 선택취수탑의 운영방안을 수립할 수 있다 본 연구에서는 이를 위해 선택취수탑 주위의 성층흐름을 기존의 실험자료와 수치해석을 통하여 분석하였고, 온도성층구조나 취수구의 위치변화에 따른 방류수 수질특성을 조사하였다.쇄파대(artifical reef)와 같은 완충지대를 갖는 호안을 축조함으로써 월파량을 감소시키는 대안으로 제시하고자 한다. 본 연구 수행을 통해 태풍 내습시 발생 가능한 자연재해에 대한 사전 방지를 목적으로 태풍피해의 원인을 제시하고 이를 해결하여 현재의 방재대책이 항구적인 방재대책으로 전환될 수 있는 방안 마련의 기초 자료로 활용되기를 기대한다., L-arabinose, 및 D-galactose; 제3차(第三次) 가수분해물(加水分解物)(C)에서 L-rhamnose, D-xylose, L-arabinose 및 D-galactose, 비가수분해물(非加水分解物)(C')에서 D-xylose와 D-galactose를 검출(檢出)하였다. (4) 구성당(構成糖)의 형태(形態)와 구조(構造)를 밝히기 위(爲)해 polysaccharide C에 대한 periodate산화(酸化) 실험(實驗)을 하여 $C_5H_8O_4$당(當) periodate의 소비(消費)와 formic acid의 생성량(生成量)을 측정(測定)하였는데 periodate의 소비량(消費量)은 1.23 mole, formic acid의 생성량(生成量)

• 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 Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2003.05a
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• pp.160-161
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• 2003

본 연구는 그림 1의 진해만 관측자료를 수집ㆍ분석하여 1989년부터 1994년까지의 5년간의 마산, 진해만의 수질변동 특성 분석 및 Cluster analysis를 통해 및 개의 유사영역으로 구분하여 소해역별 수질환경 공간특성을 파악해 보고, 마산만 준설 및 마산시 하수처리장이 가동된 시기를 전ㆍ후로 수질의 변화 양상을 검증하여 그 실효성을 평가해 봄으로써 오염물질 유입에 대해 능동적 대처방안을 마련하고 체계적인 해역관리를 할 수 있는 기초자료를 마련하고자 하였다. (중략)