• Clean Technology
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• v.26 no.1
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• pp.39-54
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• 2020

This study analyzed the groundwater quality according to the depth and geological features in Gyeongsangnam-do area using groundwater quality monitoring network data to grasp the groundwater quality characteristics and to provide basic data for policy making on efficient groundwater management. Five hundred and three data sets were acquired from background water quality exclusive monitoring network in soil groundwater information system for five years (2013 ~ 2017). Except for the total coliforms and tracer items such as mercury, phenol, and others, the parameters of water quality were significant or very significant, depending on depth and geological features. As the depth got deeper, the average value of pH and electrical conductivity increased; water temperature, dissolved oxygen, oxide reduction potential, arsenic, total coliforms, and turbidity decreased; and total unfit rate for drinking water standards was lower. It was found that the sum of the positive and negative ions was the highest in the clastic sedimentary rock and the lowest in metamorphic rock. The total unfit rate for drinking water standards was the highest for metamorphic rocks, followed by clastic sedimentary rock and unconsolidated sediments and, finally, intrusive igneous rock with the lowest penetration. The Na-Cl water type, which indicated the possibility of contamination by external pollutants, appeared only at some points in shallow depths and in clastic sedimentary rocks.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.166-166
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• 2017

현재 우리나라에서 많은 연구에 활용되고 있는 오염부하지속곡선(Load duration curve, LDC)은 단일 기준유량의 문제점을 개선하기 위해 전체 유량 범위를 고려한 수질오염총량관리제(Total Maximum Daily Loads, TMDL) 평가 기법으로 개발되었다(Choi et al., 2012). LDC를 이용해 목표수질 달성여부를 분석하기 위해서는 일유량자료를 바탕으로 유량지속곡선(Flow Duration Curve, FDC)의 작성이 선행되어야 하는데(Park and Oh, 2012), 365일 연속적으로 측정된 실측 자료를 이용하는 것이 가장 확실하고 정확한 방법이다. 그러나 현재 환경부에서는 총량관리 단위유역에서 8일 간격으로 실측 유량 및 수질 측정이 이루어지고 있고, 특히 주로 비강우 시에 측정이 이루어지고 있는 실정이기 때문에 고유량에 대한 모니터링 자료가 부족한 실정이다. 이 같은 이유로 많은 연구에서 불연속적인 평균 8일 간격 유량을 그대로 사용하거나 일유량자료를 확보하기 위해 다양한 방법을 이용하고 있다. 그러나 이러한 유량자료의 변동은 유랑지속곡선에 변화를 주고 결과적으로는 LDC를 이용한 목표수질 달성여부를 판단함에 있어 불확실성이 있다. 이에 본 연구의 목적은 환경부 총량측정망 8일유량자료와 이와 연계성이 있는 국토교통부 하천유량 측정망 일유량자료를 이용하여 각각의 LDC를 작성하고, 이러한 일유량과 8일유량 사용이 LDC를 이용하여 목표수질에 대한 오염부하 특성분석에 어떠한 영향을 미치는지 유량 조건별로 차이를 비교분석하는 데 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.2011-2015
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• 2006

본 연구에서는 시공간을 고려하여 경안천유역의 최적 수질 측정망을 구성하였다. 분석을 위해서 필요한 수 질 데이터는 QUAL2E 모형을 이용하여 모의하였으며, 매개변수의 추정을 위하여 HEC-RAS모형과 민감도 분석 기법인 1차 신뢰성 분석(FORA)를 사용하였다. QUAL2E 모형의 모의 결과를 바탕으로 크리깅 기법과 Branch and Boundary Method를 이용하여 평수량 일때와 갈수량 일때로 구분하여 관측지점의 개수와 위치를 제시하였다. 선정된 지점을 기준으로 비례표본추출법(proportional sampling method)을 이용하여 각각의 지점별 측정 빈도를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1354-1358
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• 2008

수질오염관리 정책이 배출원 관리에서 유역공동체를 중심으로 한 사전 예방적 유역관리정책으로 변화됨에 따라 단순문서에 의한 오염원 자료관리 등의 업무처리체계로는 수질오염총량관리제 실시에 따른 실무지원이 어렵다. 이를 위해서는 수질오염총량관리기술지침에 근거한 하천, 호소 및 오염배출실태자료의 체계적 관리가 필요하며, 유역환경(단위유역, 소유역 등)에 대한 기초정보와 국가수질측정망 자료 및 자치단체 소하천 등의 수질자료의 연계활용이 필요하다. 따라서 경기도에서는 수질오염총량제 시행에 따른 유역관리현황 정보를 구축하고, 국가하천을 중심으로 한 중앙정부의 유역환경정보와 지방하천 및 소하천을 중심으로 한 지방자치단체의 유역환경정보를 통합, 운영함으로써 통합적인 유역관리지원 체계를 구축하고자 한다. 이를 통해 수질측정망 및 수위-유량 등 수문자료와 배수구역도, 단위유역도, 항공사진 등 지리정보를 활용한 유역관리정책 기반을 구축하고, 경기도 및 31개 시 군의 유역관리정책수립 및 시행에 필요한 논리적, 기술적 정보제공 시스템을 구축하고자 한다. 따라서 본 연구는 오염총량관리제도의 의무제 전환이 예측되는 상황에서 향후 광역시도간 광역계획 혹은 경기도내 시군의 오염총량관리계획에 능동적으로 대응하기 위해 경기도 차원의 수질측정망 자료, 오염원 실태조사 자료 및 수위-유량 등 수문자료와 배수-구역도, 토지이용도, 단위 유역도, 항공사진 등 GIS 자료 등을 데이터베이스화하여 경기도내 시 군 환경담당부서의 업무분석을 통해 업무에 활용되는 주요 환경자료에 대한 업무지원체계를 확립하기 위한 수질오염정보화 시스템을 구축하고 그 활용방안을 제시하는데 그 목적이 있다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.508-508
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• 2023

하천의 수질 측정은 환경 보호, 공공 안전, 생태계 건강 및 기후 변화 대응과 같은 중요한 측면에서 필수적이다. 특히, 유량과 수질 간의 관계를 이해하는 것은 효과적인 하천 관리와 보전에 결정적인 역할을 한다. 본 연구는 총량측정망 중 한국수자원조사기술원에서 유량자료를 제공하는 측정 지점을 대상으로 수질 측정 항목과 유량 측정값을 활용하여 하천 상태를 분석하고자 한다. 이를 통해 수질과 유량 간의 관계를 파악하고, 하천 관리와 보전을 위한 기초자료로 활용되고자 한다. 분석에 사용된 수질 항목은 수온, pH, 전기전도도, 용존산소, BOD, COD, 총질소, 총인 등이며, 통계적 분석 방법으로는 상관분석, 회귀분석, 주성분분석 등이 사용되었다. 분석결과 유량이 높은 지점에서 일부 수질 항목의 오염도가 낮아진 경향이 발견되었으며, 특정 수질 항목 간에는 상관관계가 나타났다. 본 연구의 결과를 바탕으로 하천의 수질 개선과 관리 전략을 수립하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1517-1521
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• 2007

현재 우리나라의 경우는 국가하천이나 주요 지방하천에 대해서는 환경부 등 지방자치단체에서 측정망을 통해서 꾸준히 수질자료가 축적되고 있으나 농촌유역의 소하천 수질개선 사업을 위해 필요한 수질관련 자료는 거의 없다. 최근에 와서 수질 정보 시스템의 개발 및 수질 오염 모니터링을 위한 측정망의 확충 등과 같은 관리체계의 개선에 대한 노력이 활발히 진행되고 있으나 이에 소요되는 재원문제 등으로 채취빈도나 분석항목이 크게 미흡하다. 특히 조사가 유역이 크고 복잡한 복합유역을 대상으로 하기 때문에 자연히 오염물질 유출에 미치는 변수가 너무 많이 개입되므로 해석자체가 특정유역에 제한되기 마련이다. 따라서 본 과업에서는 농촌 소하천 유역을 대상으로 실측 수질-유량 상관분석을 통한 수문모형을 구축하였고 국립환경과학원에서 수계오염총량관리기술지침(2004)에서 제시한 토지계의 발생부하 원단위를 이용하여 SWAT 모형을 보정하였다. 보정된 모형을 이용하여 소유역별 1년(12개월) 오염물질 부하량 및 강우유출량을 산정하였으며, 현장실측을 통해 산정된 유달부하량과 모의 부하량과의 비를 이용한 유달율을 산정하였다.

• 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.