하천 및 호소수 수질의 온라인 계측을 위한 수질자동측정망의 설계에서 측정위치와 항목의 선정은 전체시스템의 성능을 결정짓는 중요한 인자이다. 본 논문에서는 상수원유역의 상시수질감시 및 사전경보 기능을 갖는 측정망의 구축이 측정위치와 항목을 결정하는 방법을 연구하였다. 측정위치를 결정하기 위한 선정기준은 상수취수량과 고정오염원의 위치를 바탕으로 대상지역에 대한 거시적 후보지점을 선정한 뒤, 구체적인 지점은 오염물질 유하거리를 기준으로 단계적으로 결정한다. 측정항목은 유역의 오염특성과 수질오염사고 이력을 참고하되, 경제적인 측면을 고려하여 필수측정항목과 선택항목으로 나누어 위치별로 달리하는 방안을 제시하였다. 제안방법을 낙동강유역에 적용함으로써 측정망 구성과정을 예시하였다.
평창강 수질자동측정망 실시간 자료를 이용하여 강우시와 무강우시로 구분하여 분석하였다. 강우시에 측정된 TOC 자료는 무강우시 측정된 자료에 비해 평균값, 최대값, 표준편차가 크게 나타났으며, 강우시의 DO 자료는 무강우시에 측정된 자료보다 낮아 유량이 수질변화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 신경망 모형과 뉴로-퍼지 모형으로 수질예측 모형을 구성하고, 적용하였다. LMNN, MDNN, ANFIS 모형은 TOC 모의에서 DO 예측에서는 LMNN, MDNN 모형이 ANFIS 모형보다 좋은 결과를 보였으며, 정량적 자료에 정성적 자료인 시간을 학습한 MDNN 모형이 가장 작은 오차를 보였다. 하천의 실시간적 관리를 위해서는 유량과 수질의 측정이 동일한 지점에서 동시간적으로 이루어져야 보다 효과적이다. 그러나 수질자동측정망 지점과 T/M 수위관측소가 원거리에 위치한 경우들이 있으며, 평창강 수질자동측정망 지점이 그 중 하나이다. 연구에서는 평창강 수질자동측정망 지점의 유출예측을 위한 신경망 모형을 구성하여 수질예측 모형과 연계하였으며, 연계된 모형은 수질예측에 개선된 결과를 보였다.
지하수 장해를 사전에 방지하고 지하수의 유동특성과 배경수질을 파악하기 위해 설치된 국가 지하수관측망에서는 지하수위, 전기전도도, 수온 항목을 주기적으로 측정하고 있으며 아울러 연 2회 생활용수 기준의 수질검사를 실시하고 있다. 이들 측정항목의 시간적 변화를 고찰함으로써 해당 지하수계의 이상 징후를 효과적으로 감지할 수 있다. 하지만, 이들 측정항목 만으로는 지하수의 수리화학적 환경을 제대로 파악하기가 어려우며, 따라서 지하수 수질 장해가 인지되었을 경우 그 원인을 효과적으로 규명하기가 쉽지 않다. 지하수 수질 장해는 인위적인 오염 외에도 지질 조건과 관련한 자연적 과정에 의해서도 빈번히 일어난다. 지하수 수질 장해의 원인과 지하수의 수질 변화 경향을 파악하기 위해서는 관측 항목에 추가하여 양/음이온 분석자료의 주기적 취득과 수리 지구화학적 해석이 필요하다. 금번 발표에서는 국가 지하수 관측망의 장기 관측 결과 지하수 수질 장해 우려지역으로 제안된 5개 지역의 수리지구화학 조사연구 사례를 소개한다. 관측망 관정 외에 주변 지역 지하수에 대한 양/음이온 분석을 수행하고 수리지구화학 해석을 수행함으로써 지하수 수질장해의 원인을 규명할 수 있었다.
영산강 섬진강수계는 1999년 한강수계(경기도 7개 시군)에서 임의제로 도입한 이후 2002년 낙동강, 금강수계와 함께 의무제 기반으로 오염총량제를 추진하고 있다. 이에 따라 2004년부터 영산강물환경연구소에서 영산강 섬진강수계의 단위유역 말단 지점의 유량과 수질을 약 8일 간격으로 동시에 측정함으로서 단위유역 내 오염원으로부터 배출된 오염물질이 말단에서 실제 나타나는 오염부하량(유달부하량)의 파악이 가능하게 되었다. 그러나 최근 4대강사업으로 하천의 구조적 수질관리 환경의 커다란 변화가 있어 기존 모니터링지점에 대한 전면적인 재검토가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 영산강 섬진강수계의 수질총량측정망 총 56개 지점을 대상으로 설치목적과 선정기준에 대한 적합성평가를 위한 평가기법을 공간적 대표성, 수리학적 안정성, 시간적 대표성, 정보취득 안정성의 4개 특성과 13개 평가부문, 20개 평가항목으로 3단계 평가기법으로 구성하여 개발하였으며 평가 결과, I등급이 29개소(53%), II등급이 25개소(45%), III등급이 2개소(3%)로 평가되었으며, 변경 및 폐쇄 권장에 해당하는 IV~V등급으로 평가된 지점은 없는 것으로 평가되어 대체로 우수한 지점들로 구성되어 있음을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권3호
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pp.713-719
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2007
금호강수계를 대상으로 1998년부터 2007년까지의 환경부의 수질측정망 대상수질자료를 이용하여 월별 수질경향을 LOWESS 경향분석법을 적용하여 장기수질경향을 분석하였다. 금호강을 상류, 중류, 하류로 구분하여 각각 3개 지점의 수질측정망에 대해서 대표수질항목인 BOD, TN, TP, EC에 대하여 수질환경 오염의 장기 경향을 분석하였다. 본 연구의 결과는 금호강의 위치에 따른 수질오염의 연도별 변화를 나타내는 것으로 수질 개선의 지방자치나 중앙의 수질 정책과 행정에 도움을 줄 수 있을 것이다.
최근에 하천수질이 악화되고 물 수요량이 증대됨에 따라 사회적으로 하천의 유지관리문제가 중요시되고 있는 실정이다. 보다 효율적인 수질관리를 위해서 수질모델을 이용하여 장래 수질예측결과를 토대로 수질보전 대책 및 오염원 저감 계획을 수립하여야 하는데, 이러한 수질모델의 구성을 위해서는 장기간의 수질 및 유량측정자료의 구축이 선행되어져야하므로 시간적$\cdot$경제적인 어려움이 따르게 된다. 이에 본 연구에서는 영산강을 대상유역으로 선정하고, 영산강 유역 환경청과 영산강 홍수통제소에서 운영$\cdot$관리하는 관측망 자료인 수질자료와 수위자료를 이용하여 수질모델을 구축하고, 장래 수질예측을 실시하였다. 수질예측결과 영산강은 광주하수종말처리장 방류수의 수질농도가 지대한 영향을 미치는 것으로 판단되어 광주하수종말처리장 처리효율에 따른 수질변화를 모의하였다.
본 연구에서는 TOPSIS(Techniques for Order Performance by Similarity to Ieal Solution)을 이용하여 낙동강수계 34개 지천에서의 수질측정망 설치 지점에 대하여 평가하였다. 낙동강수계에서는 지난 2011년부터 195개 지천에서 수질 및 유량을 측정하고 있다. 특히, 34개 중점관리지점은 오염원이 많고 수질이 불량한 지역으로서 지속적인 수질이 관리가 필요하다. 관리가 필요한 지점 선정을 위해 평가항목은 10개 지표를 선정하였으며 선정된 지표를 표준화하고, 엔트로피 방법(Entropy Method)을 이용하여 가중치를 부여하였다. 가중치 산정결과, 인근 측정망 유무가 가장 크고 평균 수질과 산업단지 유무도 높은 가중치를 얻었다. 평가결과, 상위 지점은 인근 측정망이 없고 산업단지와 폐수처리시설이 있고 평균 수질이 타 지점보다 높은 지점이다. 평가된 자료는 향후 낙동강수계에서의 신규 수질측정망 설정 및 지속적인 지류에서의 수질 관리를 위해 필요한 연구 결과로 판단된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권1호
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pp.39-45
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2010
환경가치가 높아짐에 따라 하천 수질에 대한 관심의 증대로 수질측정망 연구가 최근 활발히 진행되고 있으나 입지환경의 지리적 특성이나 유입량, 유출량, 유량, 유속과 같은 하천 특성 중심 연구이다. 본 연구에서는 상대적으로 연구가 미미한 관측지점의 수질 유사성을 측정하는 방법으로 수질의 시계열 패턴을 고려할 수 있는 상관계수행렬 방법을 제안하고 기존의 주성분점수를 이용한 방법과 비교하였다. 용담댐에서 2년간 조사된 수질관련 데이터를 이용하여 두 방법에 대한 실증분석을 실시하여 관측지점의 지리적 특성에 의해 분류된 결과와 본 연구에서 제안된 방법에 의해 관측지점 유사성을 측정하여 얻은 군집결과가 더 일치함을 보였다.
본 연구는 경안천유역의 최적 수질 측정망 구성을 위하여 분석을 수행하였다. 분석을 위해서 필요한 수질데이터는 Qua12e 모형을 이용하여 모의하였으며, Kriging과 최적화 기법인 Branch & Boundary 방법을 이용하여 최적화된 수질 측정지점을 제시하였다. 또한 측정횟수는 신뢰구간과 유의수준을 고려하여 Proportional Sampling 방법을 적용하였다. 적용 결과 경안천에는 21개의 측정지점이 적합한 것으로 판단되며, 측정 빈도는 1년간 유량을 월별로 구분 하였을때 상위6달의 경우는 한달에 $1\~3$회, 하위 6달은 $1\~4$회를 측정하는 것이 적합하다는 결론을 얻었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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