• Water for future
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• v.44 no.3
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• pp.24-31
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• 2011

본 연구는 낙동강의 4대강 살리기 사업에 의한 수질 변화를 예측하기 위하여 미국환경부에서 사용하는 3차원 수리동역학 모델 EFDC와 수질모델 WASP7을 연계 하는 방법을 택하였다. 수질모의결과, 사업에 의하여 전반적으로 BOD5 농도는 다소 감소하고 TN과 TP 농도는 거의 유사한 수준을 나타내었다. BOD5 농도의 감소는 체류시간이 증가함에 따라 유기물의 산화 또는 분해에 제공되는 시간이 증가되어 나타난 영향으로 분석된다. TN과 TP는 침강 또는 식물의 흡수 등에 의해 수체에서 제거되나 사업에 의해 크게 영향을 받지 않은 것으로 분석되었다. Chl-a 농도는 금호강이 유입되기 전 상류에서는 사업에 의해 심각한 수준으로 증가하는 것으로 분석되었으나, 금호강 유입 이후 이러한 증가 경향은 상당 부분 둔화되는 것으로 나타났으며 낙동강 하구언부근에서는 사업으로 인하여 Chl-a 농도가 감소되는 것으로 나타났다. Chl-a 농도의 변화는 TN 및 TP 농도가 사업에 의해 전반적으로 크게 차이가 나지 않음에 따라 영양염류의 농도변화에 의한 영향은 크게 작용하지 않은 것으로 판단되며, 보 건설에 의한 체류시간의 증가와 준설 또는 수심의 증가에 따른 광량의 감소가 복합적으로 작용한 결과에 의한 것으로 분석된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1053-1060
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• 2021

Current water quality monitoring systems in Korea carried based on in-situ grab sample analysis. It is difficult to improve the current water quality monitoring system, i.e. shorter sampling period or increasing sampling points, because the current systems are both cost- and labor-intensive. One possible way to improve the current water quality monitoring system is to adopt a modeling approach. In this study, a modeling technique was introduced to support the current water quality monitoring system, and an artificial neural network model, the computational tool which mimics the biological processes of human brain, was applied to predict water quality of the river. The approach tried to predict concentrations of Total coliform at the outlet of the river and this showed, somewhat, poor estimations since concentrations of Total coliform were rapidly fluctuated. The approach, however, could forecast whether concentrations of Total coliform would exceed the water quality standard or not. As results, modeling approaches is expected to assist the current water quality monitoring system if the approach is applied to judge whether water quality factors could exceed the water quality standards or not and this would help proper water resource managements.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.27 no.11
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• pp.1228-1237
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• 2005

In order to predict the long-term effects of pollutants in sediment on the water quality and the improvement of water quality according to dredging operation, models applied to decide the location and the propriety of dredging were developed. At first, the area was divided into several segments and the developed model was applied to simulate the behaviors of contaminants in an aquatic environment by using estimated parameters. And then through the sensitivity analysis between parameters, the optimum values were determined. The long-term modelling in the area A forecasted that PCBs concentration in the hot spot was decreased from $3.1\;{\mu}g/L$ to $2.4\;{\mu}g/L$ in 30 years. Contaminants in sediment as a source of water pollution did not reduce remarkably in the long run. Therefore it is difficult to expect the improvement of water qualities without the fundamental isolation of contaminants from sediment. It is considered that the selective dredging in the spot improves the water quality consequently.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.247-247
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• 2012

기후변화로 나타나게 될 댐 저수지의 수질 및 생태환경 변화에 대한 분석은 국가 수자원관리 측면에서 우선적으로 대비해야할 중요한 문제로써, 수자원을 안정적이고 효과적으로 관리 및 활용하기 위해서 기후변화로 인한 댐 저수지의 수환경 변화의 정확한 분석과 취약성 평가가 필수적이다. 이러한 기후변화로 인한 신뢰성 있는 영향평가를 위해서는 기후변화시나리오 분석, 댐 유역의 오염물질 유출을 시 공간적으로 해석할 수 있는 유역 모델과 댐저수지로 유입된 이후 오염물질 거동 분석을 위한 저수지 모델이 필요하며, 특히 다양한 기후변화 시나리오하에서의 미래 전망과 발생가능한 취약성을 예측 및 평가하는 기술을 필요로 한다. 본 연구에서는 총 7개의 다목적댐 유역과 저수지에 대하여 기후변화로 인한 신뢰성이 있는 영향평가를 위해서 기후변화 시나리오의 상세화를 통한 상세지역의 기후예측, 댐 유역 모형에서의 유출, 토사 및 오염물질예측과 저수지모형을 통한 미래의 저수지내 오염/영양물질순환 및 분포예측을 통해 기후변화에 의한 다목적댐 취약성을 평가하고자 한다. 총 7개의 다목적댐 유역의 기후변화 시나리오 적용에 따른 유출변화 및 하천수질 전망을 위해 인공신경망 방법에 의해 상세화된 기후자료를 검보정된 SWAT 모형에 적용하였다. 이때, 기준년에 해당하는 Baseline 기간은 인공신경망 학습기간(1990-2010)과 동일하게 모의하였으며, 미래 분석기간 역시 마찬가지로 2011-2040, 2041-2070, 2071-2100의 3개 기간으로 구분하였다. 또한, 미래 전망결과에 대한 분석은 각 30년 일별 모의결과에 대한 월 평균, 계절 평균으로 분석하였다. 유출변화 전망은 댐유역별 월별 총유입량 변화와 함께 유황분석을 통해 미래 댐유입량에 대한 규모 및 변동성 분석을 실시하였으며, 하천수질 변화 전망을 위해 호소유입 하천의 Sediment, TN, TP 월별 오염부하량 변화 분석을 실시하였다. 또한 댐유입 총량에 대한 변동성을 분석한 후, 저수지수질모델의 입력경계조건에 해당하는 각 댐저수지 유입 하천의 미래 유출량 및 수질농도 변화를 분석하였다.

• 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.

• Microbiology and Biotechnology Letters
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• v.33 no.1
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• pp.56-64
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• 2005

The occurrence and abundance of protozoa at advanced wastewater treatment plant were compared with operating parameters and effluent quality using statistical procedures. It seemed that plant operating conditions influenced the distribution of protozoa in the mixed liquor. In statistical analysis, the distribution of protozoa showed the operating condition of plant and predicted effluent quality. Once enough data concerning protozoa, operating parameters and effluent has been gathered, the operator has a valuable tool for predicting plant performance and near-future effluent quality based on microscopic examination. Plant operator manipulates operating conditions if he knows near-future effluent quality is deteriorating. Perhaps more importantly it can be used to actually control the plant to adjust the operating conditions to obtain the protozoal populations that have been shown to provide the best effluent quality.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.23 no.5
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• pp.524-531
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• 2017

Water quality improvement was predicted by using ecological modelling with reference to reduced load pollutants in the Busan coastal area. The results showed appreciable improvement in water quality at Suyeong Bay and Nakdong Estuary but little improvement in water quality from the central to eastern regions, except in Suyeong Bay by COD concentration. There were also similar results for T-N and T-P, because the Busan coastal area has a more open boundary than the other bays in the South Sea of Korea, resulting in a fast flow rate. The reducted COD load was less than that found in other coastal areas. Also, the reduction rate of the total load was less than that of other coastal areas in terms of water quality improvement. Applying the reduction load estimated in this study, it should be possible to improve the water quality of Suyeong Bay and Nakdong Estuary.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.433-437
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• 2007

최근 환경부에서는 낙동강 유역의 오염총량관리제도의 시행에 따라 이제까지의 배출구 수질기준으로부터 총량수질기준을 통한 수질관리를 실시하고 있다. 오염총량관리를 실행하기 위해서는 주요지천 및 폐수처리장에서의 수질개선 및 비점오염원 관리가 선행되어야 하는데 이를 효율적으로 제어하기 위해서 낙동강 유역에 적합한 최적 수질해석 모델의 개발이 요구되는 상황이다. 수질모델의 가장 큰 목적은 유역으로부터 발생한 오염물이 하천으로 유입되었을 때 하천 수질 및 생태계의 수학적 표현을 통해 장래의 수질을 예측하고, 예측된 결과에 따라 합리적인 수질관리대책을 수립하는 것이다. 낙동강은 대표적인 수지상 하천망의 형태로서 댐 방류량 및 지류유입량은 본류 수계에 직접적인 영향을 미치며, 수질해석의 기본이 되는 수리계산에 매우 중요한 변수가 된다. 또한 대구, 구미, 왜관, 김천 등에서의 오염부하가 금호강, 남강 등의 주요 지류를 통하여 본류부로 유입되고 있으며, 하류부 칠서, 원동, 매리, 물금 등에서는 대량의 하천수를 취수하여 부산, 울산, 마산, 창원 지역 등의 생활 및 공업용수의 원수로 사용하고 있다. 다시 말해서 댐 방류량, 낙동강 하구언의 수위조절, 지류 유입량, 비점원 유입량 등 계산영역 경계에서의 비정상상태의 수리조건과 수질관리 계획에 의해 일률적으로 오염이 부하되는 정상상태의 수질조건이 공존하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 낙동강 유역에 적합한 동적 수질모델을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 수치모형은 갈수저수조건 및 불규칙한 하도단면을 반영하고, 동적 상태의 댐 방류량, 낙동강 하구언의 수위조절 영향, 지류 유입량 등 다양한 하천조건에서 발생하는 동적 흐름을 안정적으로 해석하여 낙동강 수질해석의 신뢰도를 향상시킴으로서 낙동강에 유입된 오염물질이 수계에 미치는 영향을 정확히 분석하고자 하였다. 동적수질해석에 의한 모의결과는 유량의 경우 상류부분은 모의치와 실측치가 잘 일치하지만, 중류 이후 지류의 유입이 많아지면서 지류의 변화를 정확히 입력하지 못해 모의치와 실측치의 차이가 발생한다. BOD의 경우는 수질이 양호한 상류지역은 모의치와 실측치가 잘 일치하지만, 오염원의 유입이 많은 중류지역부터는 실측치와 차이를 나타내다가 하류지역에서 다시 비교적 일치함을 알 수 있다. TN의 경우는 전반적으로 실측치보다 높게 모의되었고, TP는 전반적으로 실측치와 비교하여 잘 모의되었다. 본 연구에서 구축한 동적 수리해석모형 및 동적 수질해석모형은 낙동강 유역에 대해 유량 및 수질 등의 실제 하천의 경향에 비교적 잘 반영하므로 오염물총량규제에 따른 합리적인 하천 수질관리대책을 수립하는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.448-448
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• 2021

최근 급격한 기후변화와 도시화 및 산업화로 인한 지류하천에서의 수량과 수질의 변동은 생물 다양성 감소와 수생태계 건강성 저하에 큰 영향을 미치고 있다. 효율적인 수생태 관리를 위해서는 지속적인 유량, 수질, 그리고 수생태 모니터링을 통한 데이터 축적과 더불어 면밀한 상관 분석을 통해 수생태계 건강성의 악화 원인을 규명해야 할 필요가 있다. 그러나 수많은 지류하천을 대상으로 한 지속적인 모니터링은 현실적으로 어려움이 있으며, 수생태계의 특성 상 단일 영향 인자만으로 수생태계의 건강성 변화와의 관계를 정확히 파악하는데 한계가 있다. 따라서 지류하천에서의 유량 및 수질의 시공간적인 변동성과 다양한 영향 인자를 고려하여 수생태계의 건강성을 효율적으로 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경험적 데이터 기반의 머신러닝 모델 구축을 통해 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 지수(BMI, TDI, FAI)의 등급(A to E)을 예측하고자 하였다. 머신러닝 모델은 학습 데이터셋의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 학습 데이터셋의 분포가 불균형적일 경우 과적합 또는 과소적합 문제가 발생할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구에서는 실제 측정망 데이터셋을 바탕으로 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 머신러닝 모델 학습에 필요한 추가 데이터셋(유량, 수질, 기상, 수생태 등급)을 확보하였다. 머신러닝 모델의 성능은 5차 교차검증 과정을 통해 평가하였으며, GAN 데이터셋의 정확도는 실제 측정망 데이터셋의 정규분포와의 비교 분석을 통해 평가하였다. 최종적으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 통해 예측 된 미계측 하천에서의 데이터셋을 머신러닝 모델의 검증 자료로 사용하여 수생태계 건강성 등급 예측 정확도를 평가하였다. 본 연구에서의 GAN에 의해 강화된 머신러닝 모델은 수질 및 수생태 관리가 필요한 우심 지류하천 선정과 구조적/비구조적 최적관리기법에 따른 수생태계 건강성 개선 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 예측된 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 자료는 수량-수질-수생태를 유기적으로 연계한 통합 물관리 정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.223-226
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• 2007

수질모의를 위해 WASP7 수질모델 프로그램을 사용하였으며, 연구대상지역인 임하호의 일부분을 선정하여 수리${\cdot}$수문 조건적용 및 segment 를 구분하였다. 선정된 연구대상지역의 매개변수를 추정한 후 민감도 분석을 임의로 -50%, -25%, 0%, +25%, +50% 로 조정, 적용하여 민감도를 분석한 결과를 이용하여 장래 연구대상 지역의 수질모의 분석에 적용할 수 있으리라 판단된다.