• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.5 s.166
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• pp.395-403
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• 2006

This study suggests the use of a simple method, called the unit concentration response function(UCRF) for predicting travel time and dispersion of pollutants with the minimum information of study area instead of numerical models which are widely used In the Previous studies. However, the numerical models require time-consuming, tedious effort, and many data sets. So we derive the UCRF using some components such as travel time, peak concentration, and passage time of pollutant etc. We use the regression equation for the estimations of components which were developed from the investigations of many river basins in USA. This study used the regression equaiton for the UCRF to the accident of Dichloromethane leak into the Nakdong River occurred on June 30, 1994 and applied the UCRF for the predictions of travel time and dispersion. The predictions were compared with the results by QUAL2E model. The results by the regression equaiton and QUAL2E model had a good agreement between observed and simulated concentrations. Therefore, the regression equation for the UCRF which can simply estimate travel time and concentration of pollutants showed its applicability for the ungaged basin.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.60-62
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• 2008

중 소규모 조선소의 조업이 주변 지역의 유해대기오염물질 농도에 미치는 영향을 평가하고자 주변 지역에 미치는 환경영향을 클 것으로 예측되는 조사지점을 선정하여 휘발성유기화합물 및 알데히드류의 분석을 수행하였다. 총휘발성유기화합물(TVOCs) 농도는 조선소와 거리가 가까울수록 높은 것으로 나타났으며 주요 VOC 성분은 조선소 도장작업장에서 분석되는 성분과 일치하는 것으로 나타나 조선소에서 이루어지는 도장작업으로 인해 주변지역이 영향을 받음을 알 수 있었다. 알데히드류의 경우, 발생원으로부터 직접 배출되기보다는 배출된 VOC의 화학반응에 의해 생성되므로 조선소에 가까이 위치한 지점들보다 조선소로부터 일정한 거리가 떨어져 있는 지점의 농도가 높게 나타나는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.363-363
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• 2022

LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.31 no.6
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• pp.378-387
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• 2022

Since air pollution has become a global issue to be managed, the Republic of Korea (ROC) is protecting air quality by predicting the air condition before a construction project starts through EnvironmentalImpact Assessment (EIA) and measuring the air condition afterwards the construction project ends through Post-environmental Impact Assessment (PEIA). The aim of this study consists on verifying the predicted and measured concentration data and analyzing their consistency in order to deduce improvement directions. Linear EIA projects which the investigation during operation period have been concluded between years 2017 and 2019 were used. As a result, the following improvement directions were suggested: reduction of EIA air quality standards, strengthen the management of projects with construction duration longer than 5 years, incorporation of first or second quarter (winter or spring) into the investigation period, consideration of construction equipment or conditions for better prediction. The strength of this study is that we arranged and utilized EIA predicted and PEIA measured data to understand the present EIA procedure and made meaningful suggestions through the consistency analysis contributing to air quality maintenance and investigation methodology enhancement.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.334-334
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• 2020

우리나라는 서울지역과 수도권 위성도시의 인구분포가 집중되어있으며, 도시지역에 대한 관거 우선 확충에 따라 하수처리구역의 비율이 점차 늘어나고 있다. 초기우수월류에 의한 오염은 비점오염원의 경우로, 발생 및 배출경로가 다양하고 불특정하게 발생한다. 비점 오염원의 유출 농도는 강우 초기에 높게 나타나고, 점차 농도가 낮아지는데, 이러한 강우 특성을 고려하여 오염발생량을 규명하는 것이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 중랑천 의정부 지역을 대상지역으로 선정하여, 합류식 하수관거 월류부하를 하수도법 관리수준으로 제어하기 위한 초기우수 처리대상 강우량을 산정하고 강우분포형 및 토지이용도 현황별로 초기월류유량 및 부하특성을 검토하였다. 본 연구에서는 SWMM(Strom Water Management Moder)모형을 적용하여, 매년 홍수기에 발생할 수 있는 다양한 강우분포를 고려하여 대상유역의 토지용도별 합류식 처리구역에 대하여 SWMM 모형의 검·보정 절차를 통해 예측값과 측정값 사이의 상관관계를 분석하였고, 의정부 지역의 초기우수월류 오염부하량의 토지용도에 따른 경향성과, 강우량 및 강우분포, 배수면적에 따른 경향성을 비교하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.30 no.1
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• pp.23-34
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• 1997

The Nanji-Do ladnfill is an ill-conditioned reclaimed land without pollution intercepting facilities, and has high ground water table and deep stratum. The purpose of this study is to analyze the solute transport in steady-state groundwater flow and to predict the solute dispersion in Nanji-Do landfill using HST-3D model. As results, the groundwater flows radially outward from the center of No. 1 and No. 2 landfills, and large amount of runoff is moved into Han River. The predicted relative concentration of total dissolved solute(TDS) at two years later was 0.25 in the weathering zone, 0.26 in the lower alluvium, and 0.28 in the upper alluvium. Thus, the further pollution to bottom rock and Han River was predicted by comparing the corresponding present values of 0.29, 0.32 and 0.35.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.202-202
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• 2022

SWAT모형은 장기간에 모의가 가능하며 다양한 토양이용과 토지특성을 고려할 수 있는 유역 단위 모형으로 많은 연구에서 이용된다. 이러한 유역단위 수문모형의 평가는 통계적 지수(NSE, R2)들로 모형의 적합성을 평가한다. NSE, R2는 상대적으로 큰 값에 대한 영향을 많이 받는다. 따라서 많은 강우량이 발생하는 시점에서의 유출량과 SS농도가 중요시되었다. 하지만 강우시에 하천으로 유입된 토양 중 일부는 하천에 퇴적물로 침전된다. 이 침전된 토양이 비강우시 바람 등과 같은 이유로 재부유되며 이로 인해 수중 DO를 고갈시켜 수생태계 악영향을 미친다. 이에 따라 비점오염저감시설 평가는 강우시 발생하는 SS농도도 중요하지만 비강우시 재부유되는 SS농도도 중요한 부분이다. SWAT모형에서는 하천 SS농도를 계산하는데 사용되는 매개변수가 강우시와 비강우시에 동일하게 적용되어 비강우시에 과대 산정되어 비강우시 SS농도가 증가되도록 sediment routing이 진행되고 있었다. 본 연구에서는 sediment routing을 수정하여 비강우시 SS농도를 실측 농도와 비슷하게 보정할 수 있도록 개선하였다. 비점오염관리지역 중 하나인 자운천 유역에 개선된 sediment routing을 적용하였다. 개선된 모형은 비강우시 농도가 잘 반영하는 것으로 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.11a
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• pp.170-172
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• 2000

산업의 발전과 기상 변화에 따른 대기중의 오존 농도 메커니즘은 질소산화물 및 탄화 수소류 등의 오염 물질로 인한 광화학적인 작용과 일사량, 풍속, 기온 등의 기상학적인 변수들의 상호작용으로 생성되어 최근 국내외를 막론하고 하계 중 6월부터 8월 사이에 집중적인 고농도 현상을 보이는 것에 관심을 가지고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.148-148
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• 2020

산업의 고도화가 진행됨에 따라 화학원료의 사용이 증가하고 있고 독성을 가진 화학물질이 하천으로 유입되는 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 수환경으로 유입되는 유해화학물질은 주로 무색무취의 물질들로 사고가 발생하더라도 초기 발견이 어려워 어류폐사를 유발하거나 취수시설에서 용수로 취수되는 경우가 발생하기 때문에 이에 대한 대응책 마련이 필수적이다. 하천에 유입된 오염물질의 거동을 신속하게 예측하기 위해 1차원 오염물질 추적 모형이 활용되는데, Fickian 이송-분산 모형(Fickian Advection-dispersion equation model; FADE)이 주로 사용되고 있다. 하지만 FADE는 오염물질이 하천 저장대에서 지체되는 현상을 반영하지 못하기 때문에 농도곡선의 왜곡도를 구현하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 하천저장대모형(River Storage Model; RSM)을 개발하고 이를 국가하천인 감천에 적용하였다. 본 연구에서 개발한 RSM은 분산계수, 본류대 면적, 저장대 면적, 저장대 교환계수의 네 가지 매개변수를 통해서 하천의 물질 저장 및 교환 특성를 구현한 non-Fickian 모형으로서, 생화학반응, 휘발, 흡·탈착항을 추가하여 유해화학물질의 혼합 거동을 정확하게 모의할 수 있도록 개발하였다. 저장대 모형의 매개변수를 산정하기 위해서 하천 유량과 지형자료를 기반으로 HEC-RAS를 모의하여 계산된 수리특성을 입력변수로 사용하였다. 저수기, 평수기, 풍수기 유량을 기준으로 세 경우의 시나리오 모의를 수행하였는데, 5ton의 톨루엔이 김천산업단지에서 감천으로 유입된 경우 약 20km 하류에 위치한 취수장에서 톨루엔의 농도변화를 예측했다. 보존성 물질에 대한 모의 결과, 풍수기의 경우 저수기에 비해 유속이 크기 때문에 취수장에서 20.56시간 먼저 기준농도에 도달하고, 7.21시간 더 짧게 머무는 것으로 나타났다. 유해화학물질의 반응특성에 대한 민감도 분석을 시행한 결과, 생화학적 반감기가 18.98시간보다 길고, 옥탄올-물 분배계수가 2.267 이하인 물질은 생분해 및 흡·탈착 반응에 둔감한 것으로 나타났다. 1m 수심 기준 0.114m/s 이하 유속에서의 하천 수리조건에서는 화학물질의 휘발성을 무시할 수 있는 것으로 밝혀졌다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.1
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• pp.8-14
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• 2020

The human impact of particulate matter are revealed and demand for improved forecast accuracy is increasing. Recently, efforts is made to improve the accuracy of PM10 predictions by using machine learning, but prediction performance is decreasing due to the particulate matter data with a large rate of low concentration occurrence. In this paper, separation prediction model by concentration is proposed to improve the accuracy of PM10 particulate matter forecast. The low and high concentration prediction model was designed using the weather and air pollution factors in Cheonan, and the performance comparison with the prediction models was performed. As a result of experiments with RMSE, MAPE, correlation coefficient, and AQI accuracy, it was confirmed that the predictive performance was improved, and that 20.62% of the AQI high-concentration prediction performance was improved.