최근 기후변화에 의한 수온상승, 과다한 영양염류의 유입 및 하천환경의 변화로 인한 주요하천 및 호소에 대한 조류발생 빈도 및 범위가 증가하고 있다. 이상조류에는 녹조와 적조가 있다. 녹조현상은 물속의 클로로필(Chl-a) 등의 남조류가 과다 성장하여 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 현상으로, 미량의 냄새물질과 독소를 생성하여 수질악화와 식수안전에 대한 우려가 급증하고 있다. 본 연구는 생활주변 환경의 생태하천과 호소에서 측정된 수질정보를 원격지에서 1:1 실시간모니터링 및 제어하기 위하여 디지털트윈의 3D 가상세계를 구축하고, 사물인터넷(IOT) 센서기반의 수질정보 센서측정기를 개발하며, AI의 머신러닝 기반 수집데이터 분석을 토대로 녹조 등 수질오염의 발생원인과 확산패턴을 예측하여 조류경보와 수질예보를 할 수 있는 스마트 수질환경 서비스 플랫폼 구축을 제안하고자 한다.
본 논문은 건식 내부 굴착 매립 간척공법(Dry Internal Project Land Digging Reclamation Method, DIPLDRM)[4] 호소의 수질개선을 위한 신재생에너지 IoT 시스템 개발을 목적으로 하고 있다. 이에 각종 센서와 액츄에이터를 활용하여 사람의 지속적인 관리 없이도 자동으로 물을 공급하고 온 습도 센서로부터 데이터의 값을 실시간 그래프로 모니터링 할 수 있도록 해 사용자에게 편의성을 제공했다. 또한 본 연구 결과로 효율적인 친환경 수질관리에 도움이 될 것이라 사료된다.
본 논문은 해양 USN 환경에서 수질환경의 온라인 정상 비정상 상태를 구분하기 위한 기법을 제안한다. 해양 수질 환경 인자의 정상 상태 집합을 정의하기 위해 정상 비정상 구분 특성을 갖는 인공면역시스템의 부정선택 알고리즘을 활용한다. 비정상 상태 구분을 위해 해양 USN 환경에서 센서를 통해 수집된 해양 수질 환경의 정상 집합 생성이 필요하다. 이를 위해 각 측정 인자에 대한 단위 데이터의 돌연변이와 해양 수질 상태를 각 요소의 논리곱적 관점에서 상태 데이터의 돌연변이를 기반으로 정상 집합을 생성한다. 생성된 정상 집합을 활용하여 비정상 상태를 구분한다. 이 과정을 가우시안 함수를 기반으로 돌연변이 된 정상 집합에 대하여 모의 실험을 제시한다. 이렇게 제안된 기법을 해양 수질 센서 로거단에 설치함으로써, 온라인으로 해양 수질 환경의 정상 인자를 모니터링 할 수 있다.
최근 환경문제가 급격히 악화되고, 지구 환경의 보존이 중요한 이슈로 거론되면서 환경보호 정책과 연구가 절실히 요구되고 있다. 환경오염의 대상은 수질, 대기 등이 있으며, 대상 오염의 예방을 위한 오염원 절감 및 시스템적인 연구가 활발하게 진행 중에 있다. 이에 본 논문에서는 온도, 습도, 조도, 기압, 이슬점 등의 대기환경 정보와 용존산소량, 수소이온지수, 수온 등의 수질환경 정보를 수집하기 위한 이동성이 고려된 필드서버를 제작하여 연안 해양지역에 배치함으로서 일정 시간동안 변화하는 대기 상황을 판단하고 더불어 수질의 상태변화를 측정 및 모니터할 수 있도록 하였다. 또한 무선센서네트워크 내에서의 효율적인 데이터 전송을 위하여 측정된 대기 및 수질 환경정보를 무선센서네트워크 기반의 플러딩 라우팅 프로토콜 방식으로 전송하도록 고안하였다.
최근에 들어 환경보전과 지속가능한 하천관리의 중요성이 대두되고 있으며, 통합물관리에 있어 수리량과 수질을 연계한 통합 모니터링의 필요성이 커지고 있다. 수리량과 수질 분야에 대한 모니터링 기술은 지속적인 연구가 이루어져 왔으나, 각 분야의 개별적 연구로 인해 수리량과 수질을 통합하여 모니터링 하는 기술 개발은 미흡한 수준이다. 또한 수질 측정은 수질오염공정시험기준에 있는 채수 기준에 따라 채수하여 측정하고 있으며, 채수 지점은 하천의 수심별로 달리하여 정해진다. 수리 측정은 현장계측을 통한 2차원적 계측으로 진행하고 있어 수질 측정 시 채수지점과 수리 측정지점은 일치하지 않는다. 동일 지점에서의 수질과 수리량을 동시에 고려하고 있지 못한 모니터링은 본류와 지류의 혼합거동이 많은 국내 하천 특성을 반영하지 못한다. 또한 현재의 수질·수리 모니터링은 ADCP나 다항목수질측정기 같은 고가의 장비를 운영하며, 홍수기와 같은 고위험 계측 조건에서 인력을 통해 측정하고 있기에 고비용의 장비운영비와 인명 피해를 야기시키고 있다. 따라서 무인 원격 기술을 적용한 하천 모니터링 기술과 수질과 수리량의 데이터 연계를 통한 3차원 모니터링 기술의 확보는 하천관리에 있어 매우 필수적이다. 본 연구에서는 수중 무인 원격이동체인 ROV와 무인 원격이동체(USV)를 활용한 3차원 수질·수리 모니터링 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다. 국내 하천 특성을 고려한 혼합거동을 분석하기 위해 ROV에 수중 GPS 장비와 수질센서를 부착시켜 수중 내 2차원으로 측정되는 수리량과 동일한 좌표를 가지는 수질자료를 계측하여 하천의 연직 분포와 수평적 분포를 통해 화학적 수리적 거동을 분석하여 하천의 3차원 혼합거동 양상을 판단할 수 있었다. 이와 같은 무인 원격이동체를 통한 3차원 수질·수리 모니터링 기술은 하천의 3차원 분석에서 수질·수리량 보간 자료로 활용 가능하며, 효율적인 모니터링을 통하여 하천 전반 및 통합물관리에 있어 크게 기여할 것이라 사료된다.
최근 기후변화와 여름철 고온 등으로 인한 녹조현상, 화학물질 및 유류 유출 등 화학사고로 인한 하천의 수질오염과 관련된 사회적 관심이 높아지고 있다. 특히, 화학사고로 인한 유해화학물질 유출은 인체에 접촉 시 악영향을 끼치며, 대기·수질·토양을 오염시키고 주변 농작물의 변색이나 괴사를 유발하는 등의 피해를 야기하기 때문에 적절한 조치와 대응이 필요하다. 환경부에서는 유해화학물질 유출사고로 인한 국민건강 및 환경상의 위해를 예방하기 위해 화학물질관리법과 화학물질 등록 및 평가에 관한 법률을 제정하여 유해화학물질을 관리하고 화학사고에 대응하고 있다. 그러나, 화학사고 발생 시 공장 인근의 먼지, 악취 등을 감시하기 위해 현장인력에 의존하거나 화학물질의 유출이 우려되는 곳에 제한적으로 검출센서를 설치해 사고를 감시하고 있어 검출센서 미설치 지역에 대한 능동적 탐지가 어렵고, 화학물질의 공간적 분포 탐지가 불가능하여 초동 대응에 한계가 있다. 한편 최근 초분광 영상을 활용하여 물질 고유의 분광특성을 분석함으로써 토지피복, 식생, 수질 등의 식별에 활용되고 있다. 따라서 초분광 센서를 활용한 화학물질 감지 가능성도 보여주고 있지만, 초분광 센서를 활용한 하천의 화학물질 감지를 위한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 유해화학물질 18종을 대상으로 초분광 영상을 이용한 상호 구분이 가능한 지 확인하고자 해당 유해화학물질의 초분광 영상을 촬영하여 분광라이브러리를 구축하였다. 또한 물질별 특성을 보이는 분광밴드의 범위를 지정해 특성 분광라이브러리를 구축하였으며, 해당 과정에 대한 표준 및 절차를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 절차에 따라 18종의 유해화학물질 분광라이브러리와 특성 분광라이브러리를 구축한 결과, 유해화학물질의 식별 가능성을 확인하였다. 향후 연구를 통해 유해화학물질 분광라이브러리 데이터베이스를 확대하고, 실시간 모니터링에 적용할 경우 신속한 화학사고 발생여부 감지 및 대응에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
내부건식기법(DIPLDRM)[4] 호소의 수질개선을 위한 신재생에너지 IoT 시스템 개발 과제를 수행을 위한 서비스 레이어 구축과정 중 실시간 센서 데이터 정보 시각화를 극대화 시키기 위한 센서 위치 값을 ArcGIS를 통해 보다 효과적으로 전달할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 실시간 그래프와 지도에서 센서의 위치 확인을 할수 있다는 점에서 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.
가뭄 피해 극복을 위한 인공 함양지 통합관리시스템의 일부로써 지표수-지하수 연계 특성 분석용 의사결정을 전달하는 인공지능 스마트 계측기의 필요성이 꾸준히 제기되어 왔으나 실용성과 효율성을 동시에 갖춘 계측기는 시장에 출시되지 않았다. 기존의 계측기는 단순 측정이 목적이었으며 분석을 위해서는 일정 기간 직접 계측하여 분석하거나, 계측데이터를 원격 망을 통하여 서버로 전송하고 관리자가 데이터를 해석하는 방식을 취하였다. 또한, 수질 계측과 수질의 미소 변동성을 동시에 계측하여 수질 변화상태를 판단 할 수 있는 수질 계측기는 상품화되지 않아 다목적 수질 분석에 한계점을 갖고 있다. 이러한 한계점이 기존의 지하수 수질 계측기로는 불가능한 수중 라돈을 채수 없이 계측 가능하도록 하고, 순간 수질 변화 및 수질 변화 요인분석이 가능한 계측을 위하여 라돈, 전도도, 수위, 수온 및 필름형 pH 센서를 개발하여 적용한 다항목 계측기로 통합하는 연구가 필요한 이유이다. 개발한 계측기는 빅데이터 기반의 지능형 수질 변동성 분석 알고리즘을 내장하고 수직 깊이 방향의 다중심도 계측이 가능하도록 핵심적인 통신 연결성을 확보하였고 다양한 수질에서 견딜 수 있으며 특히 인공함양에서 발생하는 철, 망간에 부식되지 않는 재질을 이용하여 설계한 '지표수-지하수 연계 특성 분석용 다심도 및 인공지능 스마트 계측장치'이다. 본 장치는 기존 지하수 수질 계측기에서는 불가능하였던 순간 수위변화 및 수위변화 요인분석이 가능한 계측을 위하여 초당 측정 샘플링 주파수(10Hz)를 높인 계측회로를 개발하여 적용하였다.
본 연구는 다양한 인간의 활동으로 인해 공공수역에 영양물질이 유입됨에 따라 발생하는 부영양화를 초기에 대응하기 위해 T-P (Total Phosphorus) 예측을 진행하였다. 기존의 T-P 모니터링 시스템은 인력 및 시간이 많이 소요되는 단점이 존재해 직독식 센서를 활용한 측정이 국내외를 막론하고 많이 시도되고 있는 추세이다. 따라서 직독식 센서를 통해 얻을 수 있는 수질항목을 활용하여 T-P 예측을 진행하였으며, 두 단계로 나누어 진행하였다. T-P 예측에 있어 Turbidity (Tur)의 중요성에 대해 살펴보았으며, 자동수질분석기 분석항목을 추가한 분석을 통해 직독식 센서 측정 항목만으로 T-P 예측이 가능한지 살펴보았다. 본 연구의 연구 대상 지점인 낙동강 유역 내 T-P 현황을 살펴본 결과, T-P 농도가 상류 지역 대비 중·하류 지역에 높게 나타났다. Pearson 상관분석을 통해 지점별로 T-P와 상관성이 높은 수질항목을 파악하였으며, 이를 활용하여 다중선형회귀분석을 진행하여 T-P를 예측하였다. Tur의 유무에 따른 분석을 진행하였으며, 자동수질분석기 분석항목이 포함된 분석을 통해 직독식 센서 측정 항목과의 성능을 비교하였다. 결과적으로 Tur 활용의 중요성을 확인하였으며, 이는 부영양화 개선 대책 수립을 위한 보조 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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