우리나라 토지계 비점오염부하에서 농촌계 발생오염부하 비중은 질소와 인이 가각 74%와 55%로 보고되고 있다. 이러한 농촌계 오염부하에서 저수지 관개논에서의 오염부하 비중은 질소와 인이 각각 29%와 44%이며, 전체 논 대비 저수지 관개논 비중은 45%에 달하고 있다. 따라서 하천 및 호소의 수질향상을 위해서는 저수지 관개논의 비점오염배출에 대한 효과적/체계적인 관리가 필요하다. 본 연구의 목적은 저수지 관개논에서의 비점오염부하를 정량화하기 위하여, 저수지 관개논 비점오염부하 모니터링 기법 정립 및 계측시스템을 구축하고, 비점오염부하의 종합적인 모니터링을 통하여 비점오염원 주요 관리인자의 상호관련성을 정량적으로 분석/평가하는 데 있다. 대상지구는 이동저수지 하류에 위치한 관개논을 선정하고, 수문수질 계측망을 구성하였다. 강수량, 증발산량, 담수심, 침투수량, 관개수량, 배수량 등의 수문/수질인자와 토양 인자 및 작물생육특성 등에 대한 모니터링을 통하여 관개논에서의 비점오염부하를 정량적으로 산정하였다. 이를 바탕으로 각각의 비점오염부하에 영향을 미치는 주요 인자 상호 관련성을 정량적으로 평가하였다. 본 연구는 현재 초기 연구에 해당되며 향후 지속적인 모니터링 및 정량적 평가가 이루어져야 하며, 농업비점오염에 의한 수체에 미치는 영향을 분석함으로서 지속가능한 농업, 수계의 수질보전대책 수립, 그리고 물환경 정책 도출 및 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
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.
본 논문에서는 비점원오염 관리를 위한 지역선정을 위하여 계층분석적 의사결정기법에 의한 접근 방법을 제시하였다. 주어진 유역 내에서의 비점원오염의 중요기여 인자간의 관계를 반영한 것이 본 연구의 특징이다. 주요인자로는 경사도, 유달거리, 유효강우비, 불투수면적비, 토양유실량이다. 각 인자의 가중치는 계층분석적 의사결정기법(AHP)으로 구하였으며 각 인자의 가중값과 속성 값의 단순 부가가중 합으로 표현되는 비점원오염 영향지수를 정의하였다. 높은 영향지수를 가지는 지역을 비점원오염 관리지역으로 제안하였으며, 시험유역으로 발안HP#6유역을 선정하여 적용해보았다. 관리지역 결과를 비교하기 위하여 AGNPS 모의를 통한 비점원오염 부하량간의 분석을 시도하였다. 비교 및 분석을 위해 Moran's I를 이용하였으며, T-N은 $0.38{\sim}0.45$, T-P는 $0.15{\sim}0.22$의 범위를 보였다. 이는 두 접근 방법이 상이함에도 공간적으로 유사한 경향을 보인다는 것을 말한다. 본 연구에서 제시하는 방법은 비점원오염 관리지역 선정에 있어서 적용가능 함을 의미한다.
토양매체중의 오염물질들은 다양한 경로를 통해 인체나 생태계에 노출되어 위해성 문제를 유발하고 있다. 토양위해성평가(Soil Risk Assessment)는 토양오염물질로 인한 악영향의 개연성을 정량적으로 평가하는 과정으로, 유해성 확인(Hazard Identification), 용량-반응평가(Dose-Response Assessment), 노출평가(Exposure Assessment), 그리고 위해도 결정(Risk Characterization)의 4가지 단계적 과정으로 이루어진다. 이중 노출평가과정에서 매우 중요하게 작용하는 노출인자(Exposure Factor)는 토양오염물질의 인체노출량을 산정하는데 필수적인 요소로, 미국, 유럽국가 등 선진국에서는 나라별 상황에 적절한 노출인자를 사용하고 있으나, 우리나라는 아직 국내에 적용하기 적합한 노출 인자에 대한 연구가 매우 부족한 실정이다. 본 연구에서는 토양오염 위해성평가를 위한 국가별 노출인자를 비교분석하고, 이를 토대로 국내상황에 적용가능한 노출인자를 제시하였다. 국가별 노출인자 연구는 미국 Environmental Protection Agency, 영국 Environmental Agency, 네덜란드 RIVM, 호주, 그리고 독일에서 적용되고 있는 노출인자값에 대해 노출인자별로 총괄적인 비교분석을 수행하였다. 또한 국가별 비교분석연구와 국내에서 제시된 노출인자 자료를 종합하여, 국내자료가 없는 경우 외국에서 보편적으로 적용하고 있는 인자값을 국내 적용 타당성을 고려하여 제시하였다. 본 연구에서 고려된 노출인자 조사항목은 평균수명, 노출기간, 노출빈도, 체중, 체표면적(또는 노출체표면적), 피부흡수계수(Skin Absorption Factor), 토양-피부간 흡착계수(Soil-Skin Adherence Factor), 음용수 섭취량, 호흡률, 토양 섭취량 그리고 농작물 섭취량 등이다. 본 연구는 오염토양의 위해성평가를 수행할 때 국내 상황을 고려한 노출평가에 필요한 기반연구가 될 것이다.
최근 낙동강 유역권의 급격한 도시화 및 산업화로 인해 광역적인 환경문제를 초래하고 있는데, 이러한 관점에서 대규모의 공업단지조성 및 택지개발이 이루어진 낙동강 중 상류지역을 대상으로 유역환경에 영향을 미치는 변수를 선정한 후, 지리정보시스템과 다변량통계기법을 이용하여 공간 및 환경적 특성을 규명하고자 하였다. 유역환경변수에 의한 인자분석 결과, '도시적 오염인자', '농업적 오염인자', '공업적 오염인자'로 명명된 3개의 공통인자가 추출되었다. 공간적 분포패턴은 인자분석에 의해서 추출된 인자점수를 지리정보시스템을 이용하여 공간자료와 연계시킴으로써 그 특성을 효과적으로 규명할 수 있었다. 분석결과를 요약하면, 낙동강 수계에 직 간접적으로 영향을 미치는 오염원이 낙동강 본류와 주요 지류인 금호강 유역권에 집중적으로 분포하고 있어, 향후 낙동강 하류지역의 환경용량을 고려한 광역적인 관점에서의 유역환경관리가 이루어져야 할 것으로 판단된다.
본 논문은 소양호 유역의 오염물질 유출에 영향을 주는 지류하천의 인자들을 선정하여 계절변화에 따른 오염물질의 유출을 해석하였다. 분석방법은 인자분석을 통하여 계절별 오염물질 유출에 영향을 주는 배수구역의 인자들을 분류하고, 대표성을 갖는 인자항목을 선정하여 평가하였다. 연구결과, SS와 T-P항목의 경우 강우유출수와 유사한 항목으로 분류되어 비강우시 오염원 관리를 통하여 수질개선에 노력하여야 할 것이다. 다음으로 인자항목의 영향력을 관찰한 결과, 계절 봄과 겨울은 전체적으로 36%의 영향력을 여름과 가을에서는 90%이상의 유의적인 영향력을 행사하고 있는 것으로 관찰되어 지류하천의 오염원 관리를 통한 수질개선 효과가 가능할 것으로 보인다. 끝으로 분류된 인자항목을 독립변수로 하여 계절변화에 따른 배수구역의 오염물질 유출특성을 고려한 유달오염부하량 예측이 가능할 것이다.
GIS와 두시기의 Landsat TM영상을 이용하여 금호강 상류의 수질 오염인자에 대한 소유역별 공간분포의 변화를 탐지하고 수질측정지점에서 관측한 자료와 비교 분석하였다. 이를 위하여 수질오염원과 관련 있는 유역의 인자들을 ARC/INFO를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 1985년과 1997년의 위성영상을 이용하여 감독분류의 최우법으로 토지피복 분류도를 작성하였다. 아울러 두 시기의 토지이용변화 탐지 및 공간분석을 수행하여 소유역 분지별로 변화면적을 추출하였으며, 추출된 수질오염원의 변화량을 단계구분도로 작성하여 가중치를 부여하고 중첩분석을 실시하였다. 분석결과, 수질오염인자들 중에서 인구, 가축, 그리고 과수원 밭의 분포변화가 금호강 수질오염의 주요 요인임이 규명되었다. 금호강 상류에 있어서의 소유역별 오염원의 분포는 도시지역을 포함하고있는 대창천, 오목천 유역분지가 가장 높게 나타나고 있음이 본 연구에서 밝혀졌다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.108-113
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2000
1991년 5월 31일, 1996년 9월 1일 그리고 1997년 6월 17일의 Landsat TM 위성화상자료를 Tasseled Cap 변환을 통하여 추출되는 4번째 특징을 연무지수농도로 사용할 수 있는가를 알아보고 또한 이렇게 산출된 연무지수를 사용하여 각 일자별 대기오염측정인자와 기상측정인자와 비교하고 서울시 각 행정구별 연무현상에 대하여 알아보았다. 동일화상내에서 연무가 있는 삼림지역과 연무가 없는 삼림지역을 표본조사하여 검정한 결과 Tasseled Cap 변환의 4번째 특징이 연무지수와 관련되어 있음을 밝혔고 기상측정 인자의 시정거리와 연무지수사이의 역상관의 경향이 있음을 확인하엿다. 대기오염측정 인자의 경우 정확한 연관성을 파악하지는 못하였는데 이는 연무현상이 대기오염 물질의 2차 생성물에 의한 것으로 추정된다. 각 날자에서 1991년 5월 31일과 1997년 6월 17일 서울에 연무현상이 있음을 확인하였고 대체적으로 날짜에 상관 없이 중구, 종로구, 강남구, 서초구에서 높은 연무지수를 나타내었다.
개발사업과 산업발달로 인하여 발생되는 유해화학물질과 유류사용량이 늘면서 화학물질과 유류를 저장하는 지하저장탱크에서의 오염물질 유출로 토양 및 지하수 오염이 심각해지고 있다. 또한, 산업지역, 공장지대가 밀집된 매립 지반에서는 투수계수가 낮아 오염물질 추출에 한계가 있다. 이러한 문제해결 방안의 하나로 연약지반 개량공법에서 사용되고 있는 연직배수재를 이용하여 기존의 복원기술인 토양세정공법의 효율을 증진시킨 연직배수시스템에 대한 연구를 수행하였다. 오염된 지반의 복원을 목적으로 사용한 연직배수시스템의 적용성 평가를 위하여 오염토양 복원시 오염지반에 영향을 주는 인자에 대한 유효성 등을 분석하였다. 본 연구에서는 연직배수시스템의 적용성을 위하여 오염토양 복원시 오염지반에 영향을 주는 인자에 대한 공학적 특성을 바탕으로 파일럿 규모의 실내 오염복원 실험을 통한 오염물질의 복원효율 등을 분석하였다. 또한, 염화나트륨을 복원실험의 추적자로 사용하였고, 도출된 결과를 바탕으로 SEEP/W와 CTRAN/W 유한요소해석 프로그램을 이용하여 압력수두와 지속시간에 따른 농도변화, 각각의 지반조건에 대한 복원률의 오염물질 흐름 해석을 통한 유효성을 평가하였다. 결과, 오염지반의 투수계수는 흐름속도와 연직배수재를 통한 추출률과 관계되며, 흐름속도와 추출률은 분산지수에 영향을 미치게 되어 결국 원위치 오염복원 과정시 중요한 역할을 하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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