• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1167-1181
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• 2021

In relation to the algae bloom, four types of blue-green algae that emit toxic substances are designated and managed as harmful Cyanobacteria, and prediction information using a physical model is being also published. However, as algae are living organisms, it is difficult to predict according to physical dynamics, and not easy to consider the effects of numerous factors such as weather, hydraulic, hydrology, and water quality. Therefore, a lot of researches on algal bloom prediction using machine learning have been recently conducted. In this study, the characteristic importance of water quality factors affecting the occurrence of Cyanobacteria harmful algal blooms (CyanoHABs) were analyzed using the random forest (RF) model for Bohyeonsan Dam and Yeongcheon Dam located in Yeongcheon-si, Gyeongsangbuk-do and also predicted the occurrence of harmful blue-green algae using the machine learning and deep learning models and evaluated their accuracy. The water temperature and total nitrogen (T-N) were found to be high in common, and the occurrence prediction of CyanoHABs using artificial neural network (ANN) also predicted the actual values closely, confirming that it can be used for the reservoirs that require the prediction of harmful cyanobacteria for algal management in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.50-50
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• 2022

한국농어촌공사 산하의 농업용저수지 중 3786개소에 대한 수질조사를 '19년도에 실시한 결과, TOC 기준 4등급 초과 저수지 비율은 약 20%로써, 도심 근교 저수지에서 녹조현상 빈발로 인해 수질, 악취, 미관 등의 환경문제 개선 민원이 다수 발생하고 있다. 현재 녹조 발생 사후관리를 위해 주로 사용되고 있는 대형 조류제거선은 저수심 수변부에서의 적용성에 한계가 있고, Al 기반의 응집제를 사용하여 조류를 수거해서 폐기하고 있는 실정이다. (주)이엔이티는 농어촌연구원, (주)코레드, (주)삼호인넷과 함께 호소나 정체하천의 수변지역에 적용될 수 있는 저에너지형 유해조류 포집시스템 개발과, 수거된 조류부산물을 무독화하여 농업재료로 재활용하는 방안을 연구하고 있다. 저수지나 정체수역의 녹조는 바람, 수면유동 등에 의해 수변에 집적되는 특성이 있어, 인공지능 기술로 녹조현상을 감시하여 조류 밀집구간에 접근할 수 있는 자율이동식 수상이동장치를 개발 중이다. 수상이동장치는 조류포집장치를 탑재하기 위한 부력체, 원격 운전이 가능한 무인항법장치, 수변식생대 및 저수심지역 이동을 고려한 수차방식 추진체, 전체 장치의 전원 공급을 위한 고성능 배터리 등으로 구성하여 상세 도면 설계를 진행하고 있다. 조류포집장치에는 표층에 주로 분포하는 남조류를 선택 흡입하는 포집 부표를 적용하였고, Al계 응집제 사용을 배제한 분리막 실험을 통해 침지형 막분리조 및 가압형 농축조를 설계하였다. 유해조류 포집 및 농축은 수상에서 이동체에 탑재하여 이뤄지고, 육상에서는 자원 회수가 가능하도록 회분식 응집공정으로 구분하였다. 조류 밀집지역에서 수거된 조류의 무독화 및 농업재료 자원화 타당성 평가를 위해 특용 버섯균주를 활용한 시료별 분석항목을 선정하고 실험 매트릭스에 따라 실증실험을 수행하였다. 수거조류를 전처리하여 성분 및 발열량을 분석하고 버섯재배 전후의 마이크로시스틴 독소(LR, RR, LR)를 포함한 성분 분석을 수행하여, 고체연료, 비료 및 사료로 활용방안을 검토하였다. 무인자율이동 조류포집장치는 실증화 규모로 제작하여 기선정된 테스트베드에서 현장적용성 평가를 수행할 예정이다. 본 연구를 통해 개발된 유해조류 포집 시스템은 기존의 녹조제거 방안을 보완하여 정체수역의 생태계 복원 및 친수공간의 환경개선 등에 적용되며, 무독화가 입증된 유해조류의 농업재료 자원화 기술은 고부가 상품 개발 및 환경폐기물 감축에 활용될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.579-579
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• 2015

최근의 환경부의 환경관리정책은 기존의 BOD나 COD로 대표되는 이화학적인 분석으로 수질항목을 측정 분석하여 환경규제로 활용되고 있는 상황에서 환경용량 기반의 수용체 중심의 통합관리방안을 추가하여 규제하는 방법으로 이루어지고 있다. 또한 수질관리부분에서도 2006년 "물환경관리 기본계획('06-'09)"을 수립하여, 생태적으로 건강하고 유해물질로부터 안전한 물환경조성 목표하에 오염원 중심에서 수용체 중심 즉, 통합적인 수질관리 방향으로 추진되고 있다. 하지만 하 폐수에 함유된 모든 유해화학물질에 대하여 배출허용기준을 설정하는 것이 현실적으로 불가능하기 때문에 환경부에서는 "생태독성 통합관리제도(WET : Whole Effluent Toxicity)"를 도입, 2007년 상기법의 시행규칙 개정을 통하여 배출허용기준에 생태독성기준을 추가하여 관리하고 있다. 생태독성을 평가하는 생물군에는 박테리아, 조류, 물벼룩, 어류 등 다양한 생물종이 있으며 국내에는 물벼룩을 이용하여 TU라는 생태독성단위를 이용하여 규제 및 관리를 시행하고 있으나 단일 생물종으로만 관리할 경우 생물의 내성 및 특정 유해물질에만 반응하는 특성을 지니고 있어 여러 가지 복합적인 화합물에 적용하기 위해서는 복수종에 대한 관리 및 규제가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 반달말(조류)를 이용한 WEMS(Water Enviroment Monitoring System)를 이용하여 하천 호소 및 정수장, 하 폐수처리장등 다양한 현장에 적용하여 화학물질군에 대한 독성의 특성을 파악과 더불어 통계학적 처리를 이용하여 수질관리에 대한 방법을 제시하고 과학적이고 현장 특성에 맞는 경보 수준을 통해 수생태관리에 관리에 기여 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.517-517
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• 2023

현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.43-43
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• 2022

유해 조류 대발생은 전국 각지의 인공호소나 하천에서 다발적으로 발생하며, 경관을 해치고 수질을 오염시키는 등 수자원에 부정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공호소에서 발생하는 유해 조류 대발생을 예측하기 위해 심층학습 기법을 이용하여 예측 모델을 개발하고자 하였다. 대상 지점은 대청호의 추동 지점으로 선정하였다. 대청호는 금강유역 중류에 위치한 댐으로, 약 150만명에 달하는 급수 인구수를 유지 중이기에 유해 남조 대발생 관리가 매우 중요한 장소이다. 학습용 데이터 구축은 대청호의 2011년 1월부터 2019년 12월까지 측정된 수질, 기상, 수문 자료를 입력 자료를 이용하였다. 수질 예측 모델의 구조는 다중 레이어 퍼셉트론(Multiple Layer Perceptron; MLP)으로, 입력과 한 개 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성된 인공신경망이다. 본 연구에서는 인공신경망의 은닉층 개수(1~3개)와 각각의 레이어에 적용되는 은닉 노드 개수(11~30개), 활성함수 5종(Linear, sigmoid, hyperbolic tangent, Rectified Linear Unit, Exponential Linear Unit)을 각각 하이퍼파라미터로 정하고, 모델의 성능을 최대로 발휘할 수 있는 조건을 찾고자 하였다. 하이퍼파라미터 최적화 도구는 Tensorflow에서 배포하는 Keras Tuner를 사용하였다. 모델은 총 3000 학습 epoch 가 진행되는 동안 최적의 가중치를 계산하도록 설계하였고, 이 결과를 매 반복마다 저장장치에 기록하였다. 모델 성능의 타당성은 예측과 실측 데이터 간의 상관관계를 R2, NSE, RMSE를 통해 산출하여 검증하였다. 모델 최적화 결과, 적합한 하이퍼파라미터는 최적화 횟수 총 300회에서 256 번째 반복 결과인 은닉층 개수 3개, 은닉 노드 수 각각 25개, 22개, 14개가 가장 적합하였고, 이에 따른 활성함수는 ELU, ReLU, Hyperbolic tangent, Linear 순서대로 사용되었다. 최적화된 하이퍼파라미터를 이용하여 모델 학습 및 검증을 수행한 결과, R2는 학습 0.68, 검증 0.61이었고 NSE는 학습 0.85, 검증 0.81, RMSE는 학습 0.82, 검증 0.92로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.147-147
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• 2023

낙동강은 4대강 사업을 통한 다기능 보 건설로 하천 환경에 변화가 일어났다. 하천 수심이 증가하고 유속이 느려지는 정체성 수역 특성을 나타내고 있다. 이는 남조류 발생에 영향을 주며 남조류가 분비하는 독성물질 또한 수생태계와 인체에 유해하며 남조류 발생에 따른 다양한 원인인자들이 있다. 이러한 남조류 발생 특성을 정량적으로 규명하기 위하여 최근 조류 관리에 있어 데이터 마이닝 및 머신러닝 기법을 적용한 연구가 이루어지고 있다. 머신러닝에서는 학습자료 선정에 따라 예측 결과가 다르게 나타나며 이는 발생원인이 복잡한 남조류에 있어 중요한 부분이라 볼 수 있다. 낙동강의 다기능보는 하나의 유체에 직렬형으로 8개의 다기능보가 위치하고 있다. 8개의 보로 나누어져있는 하천은 각 구간별로 보의 수리학적 특성, 유역 특성이 다르다. 따라서 구간별 조류 발생 특성이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 구간별 특성을 분류하고 조류 발생에 영향을 미치는 주요 인자들을 분석하고자 한다. 조류 발생에 있어 낙동강 8개 보 지점에 대하여 복잡한 남조류 발생 주요 영향인자 분석과 더불어 머신러닝 기법을 이용하여 영향인자에 따른 남조류 발생조건을 정량적으로 분석하였다. 수질 인자뿐만이 아닌 수리학적 인자를 고려하여 수리학적 체적시간이 다른 각 보에서의 조류발생 특성을 분석하고자 하였다. 또한 학습인자에 따라 남조류 예측에 대한 정확도 향상이 가능한지를 확인하고 이를 통해 정체성 하천에서의 남조류 발생 특성에 대해 연구하고자 하였으며 이를 통해 낙동강 남조류 발생 및 관리에 있어 선제적 관리에 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.711-713
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• 2019

본 논문은 기존의 단순 감지 센서형 양식장 관리 시스템을 벗어나기 위해 IoT와 AI기술을 이용한 무인 양식장 관리 시스템 개발에 관한 것이다. 국내 양식장 상황에 맞는 유해 조류와 한국형 어선 이미지를 학습시켜 실시간 카메라 영상을 통해 유해 및 무해 물체를 판단하도록 하였으며 이에 따라 적절한 퇴치 기능을 수행하도록 하였다. 또한 현존하는 양식장 관리 시스템이 환경 관리 시스템과 감시 및 퇴치 시스템으로 이분화 된 경향을 보여 하나로 통합하는 과정의 필요성이 대두되었다. 따라서 감시 및 퇴치 기능 수행뿐만 아니라 양식장 내 환경 데이터를 실시간으로 받아오고 사용자가 단말기를 통해 양식장 상황을 확인 및 관리가 가능하도록 구현하고자 하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.10 no.2
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• pp.91-102
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• 2007

To anticipate and respond to harmful algae produced in a big artificial lake like Daecheong reservoir, development of a regional analysis computer system using GIS or RS technique is needed in addition to biological and chemical research. The purpose of this study is to develop a cyanobacterial blooming prediction model to prevent harmful algae produced in Daecheong reservoir and construct an early forecasting system based on GIS. For this purpose this paper examines previous studies related to the relationship between cyanobacteria and environmental factors in Daecheong reservoir and selects precipitation and air temperature as two important environmental factors for the development of cyanobacterial blooming prediction model. Data used in this study are water quality and weather data for three water regions in Daecheong reservoir between 2000 and 2004. Based on qualitative correlation analysis between cyanobacteria and environmental factors, this paper presents a Rump model which enables us to predict cyanobacteria in water regions of Daecheong reservoir. Under this model the prediction of initial occurrence time and growth period of cyanobacteria are possible. The model is also applied to the GIS-based early forecasting system for cyanobacteria, and finally a GIS which can predict cyanobacteria produced in Daecheong reservoir and can manage the related data is developed.

• Proceedings of the Korea Society of Environmental Toocicology Conference
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• 1994.05a
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• pp.51-53
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• 1994

담수는 인간의 생존에 필수적인 요소이다. 우리는 매일 일정량의 물을 섭취하고 있으며, 일상에서 직접, 간접적으로 물과 관련되지 않고서는 생활할 수 없다. 지구 표면의 약 70%가 물로서 덮여 있다고는 하지만 인간의 생활에 직접적인 이용가치가 있는 담수(지표수)는 전체 물의 용적의 2%에 지나지 않는다. 한국의 연평균 강수량은 1,274mm로서 세계 연평균 강수량인 970mm보다 많은 편이나 인구 1인당 연간 강수량은 약 3,000m3으로서 세계 평균인 34,000m3의 11분의 1에 지나지 않는다. 수자원총량중 지하침투와 증발에 의해 손실되는 양을 제외한 하천유출량은 전체의 55%인 697억m3으로서 이것이 곧 가용수자원량이다. 그러나 하절기 강우집중도가 높은 우리나라 실정에서는 가용수자뭔량중 수자원총량의 37%가 홍수시 유출되고 실제 이용량은 수자원총량의 18%인 230억m3에 불과하여 인구증가와 함께 수자원의 가치가 더욱 증대하고 있는 실정이다. 더우기 지하수 이용량은 19억m3에 불과함에 따라 우리나라는 실제 이응수자 원량의 90% 이상을 지표수에 의존하고 있으며, 그 중 약 40%가 호소수로 구성되어 있다. 이러한 수자원 이용효율의 취약성으로 인해 제한된 수자원 용량과 생활 및 농공용수의 과수요에 따른 불균형으로 근래 많은 하천이 갈수기나 평수기시 친천화되어 가고 있어 수중생태계에 큰 위협을 주고 있다. 또한 이에 더하여 산업발달과 함께 수질오염원은 양적으로는 물론 질적으로도 증가일로에 있어 기존의 유기 및 중금속 오염물질을 포함해 수많은 신생 유기화합물질이 수계에 유출되고 있으며, 이에 더해 질소 및 인으로 대표되는 영양물질의 유입과다로 국내 대다수의 호수가 부영양화의 새로운 위협에 직 면해 있다. 우리나라에는 적은 유입유량에 큰 저수용량 및 긴 체류시간으로 대표되는 대규모 자연호는 없으며, 대부분이 매단위 강을 막아 형성된 체류시간 1년 이하의 인공호로서 그 중 안동호, 충주호, 대청호 등은 비교적 체류시간이 긴 호소형 인공호로, 팔당호나 기타 대부분의 호수는 체류시간이 짧은 하천형 인공호로 대별된다(Table 1). 이처럼 국내 호소는 국외의 자연 호와는 다른 구조적 특성을 가짐에 따라 부영양화 특성 역시 매우 상이하고, 호소형 인공호와 하천형 인공호간의 차이 역시 현저하여 일률적인 관리대책을 설정하기가 어려운 실정에 있다. 또한 각 호수의 유역특성이 상이함에 따라 호수별로 유역 오염원의 오염부하율이 현저히 달라(Table 2) 호수에 따른 특성적인 유역관리(Lake-specific management)가 요구되고 있다 정상상태(Steady state)가 아닌 국내 호소에 대해 국외 자연호의 인단순모델 (Simple phosphorus budget model)을 그대로 적용하는 것에 다소 무리한 점이 따르나, 평균적인 개념으로 OECD의 유역부하량 및 호소특성에 따른 부영양화 판정모델을 적용한다면, 국내 주요 호수는 모두 부영양 수준에 있다. 또 각 호수별로 부영양화 제어를 위해 요구되는 인의 삭감부하량은 상당량이 되어 현실적으로 관리가 이미 어려운 실정에 와 있다. 호수의 부영양화는 조류 발생으로 이어지며, 그에 따른 폐해는 각종 형태로 나타나는데 대표적으로 이취미 발생이나 유해조류에 의한 독성물질의 배출, 정수처리 과정의 THM 발생등이 주로 문제가 되고 있다. 따라서 국내 호수의 구조적 특성별 부영양화 실태를 파악하고 그에 따른 영향 및 관리방안에 관한 종합적 고찰이 차후 수질관리를 위해 요구되고 있으며, 특히 납조류로 대표되는 유해조류의 독성영향에 관한 연구는 시급한 실정에 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.110-110
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• 2020

최근 낙동강유역에서는 여름철 폭염 및 가뭄의 영향으로 조류대경보가 발령되고 있으며, 급격한 수질환경적 변화가 이루어지고 있다. 본 연구대상유역인 낙동강에서도 가뭄으로 인해 녹조가 발생하여 조류경보가 발령되었다. 남조류의 대발생은 대량 번성 및 사멸에 따라 수체 내 산소 고갈 및 유기물 증가와 같은 문제를 야기하고 있다. 또한 남조류가 분비하는 독성물질 또한 수생태계와 인체에 유해하다. 그리고 인체에는 무해하다고 밝혀졌지만 수돗물 등에서 흙냄새와 같은 좋지 않은 냄새를 유발하는 냄새물인 지오스민, 2-MIB을 분비하여 정수공급체계의 악영향을 미친다. 본 연구대상 지점인 낙동강은 다기능 보 건설로 인해 하천 수심이 증가하고 유속이 느려지면서 정체성 수역 특성을 나타내고 있다. 이는 호소성 수역 특성을 나타내고 있음과 동시에 녹조발생과 같은 수질환경적 변화가 이루어지고 있다는 것을 의미한다. 본 연구에서 시각화 분석을 통해 낙동강 하류 남조류 발생현황을 분석하였으며, 랜덤포레스트를 이용하여 지점별 남조류 발생 주요 영향인자를 도출하였다. 조류경보제 발생 등급은 발령기준으로 관심, 위험, 대발생으로 구분된다. 학습데이터로 관심단계 기준인 남조류세포수 1,000 cell/mL 보다 작게 측정된 데이터들은 관심미만의 데이터로 Normal 등급으로 구분하였다. 구분된 발생등급을 범주형 변수로 설정하여 학습 데이터를 통해 모형을 구축하고 검증 데이터를 이용하여 모형 정확성을 평가하였다. 본 연구를 통해 조류발생 주요 영향인자를 도출하고 변수별 중요도를 평가를 통해 지점별 녹조 발생특성을 비교 분석하였다.