• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.11a
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• pp.332-333
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• 2000

대기 중에서의 PCBs의 거동은 지표에서부터 자연수계까지 PCBs의 순환의 중요한 이동경로가 된다. 이전의 연구에 의하면 Superior, Huron, Michigan 호수에 유입되는 55∼90%, Erie, Ontario 호수에 유입되는 7∼l3%의 PCBs가 대기에서 기원이 되었으며 멀리 떨어진 해양지역 PCBs 오염의 주 오염원이 대기라고 추정되었다(Holsen, 1991). 대기 중에서 PCBs는 기체상과 비산된 입자에 흡착된 상태로 존재하며 건식 및 습식침착(deposition)으로 지표나 수중에 유입되어 잔류하다가 먹이사슬에 의해 결국에는 인간에게까지 영향을 미치게 된다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.273-276
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• 2003

대기 침적은 환경 내에서 침적된 물질들이 미치는 악영향으로 인하여 그에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히 이 중에서 건식침적이란 대기 중 입자상이나 가스상 오염물질들이 눈이나 비가 오지 않을 때 지구 표면으로 이동되어 제거되거나 반응하는 기작을 말한다. 이러한 건식침적에 관한 연구는 그 측정의 어려움으로 인하여 주로 간접 측정법에 의하여 추정한 것이 대부분이었으나, 최근 대체 표면을 사용하여 건식침적량을 직접 측정을 하고자 하는 시도가 이루어져왔다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2001.11a
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• pp.95-96
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• 2001

인천항은 한국의 주항의 하나로 원자재 수입화물을 취급하는 항만이다. 수입된 원자재 중에서 대두박등의 사료 부원료의 취급 시 강한 바람, 차량의 이동, 저장시설에서의 상하차 등에 의하여 다량의 비산먼지가 발생하여 인천항의 주된 비산먼지 오염원이 되고 있는 실정이다 (Jeon et al., 2000). 일반적으로 사료 부원료의 취급에 의하여 발생하는 비산먼지의 제진을 위하여, 사료 부원료 취급시설에 bag filter에 의한 제진시설이 사용되고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.04a
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• pp.323-324
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• 2002

최근 동아시아 지역은 높은 인구 밀도와 급격한 에너지 소비 증가로 다량의 대기오염물질들을 방출하고 있다. 특히 우리나라와 인접한 중국은 급속한 공업화로 많은 양의 대기오염물질을 방출하는 것으로 알려지고 있고, 중국의 동부 공업지대에서 발생된 다량의 아황산 가스는 편서풍을 타고 장거리 이동되어 한반도 지역 강우의 산성화를 급속히 심화시킬 것으로 예상된다. 이러한 주변 국가의 오염 영향을 파악하기 위해서는 자체 오염원이 없는 청정지역에서 그 농도를 측정해야 한다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.04a
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• pp.149-150
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• 2002

산업활동의 발달로 인한 화석연료의 사용 등과 같은 인위적 오염원의 증가는 이들을 통해 배출되는 오염물질들의 이동ㆍ확산ㆍ침적이 국지적인 규모를 초월하여 광역적인 규모로 진행되는 현상을 촉진하는 것으로 나타나고 있다. 궁극적으로 이러한 현상의 확대는 동ㆍ식물 생태계의 파괴를 초래할 뿐만 아니라 인간생존을 위협할 수 있는 요소로 대두되는 실정이다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.11a
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• pp.371-372
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• 2002

인천항은 한국의 주요항만의 하나로 원자재 수입 화물을 취급하는 항만이다. 수입 원자재 가운데 대두박 같은 사료 부 원료의 취급 시 강한 바람, 차량의 이동 저장시설에서의 상하차 등에 의해서 다량의 비산 먼지가 발생하며 이것이 주된 비산 먼지로 인천항만 주위의 주요 오염원이 되고 있는 실정이다. (Jeon et al.,2000) (중략)

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2003.04a
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• pp.245-248
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• 2003

현재까지 폐석 및 광미의 환경적 영향에 대한 많은 연구들은 중금속원소 등의 총 농도 분석 및 화학용매를 이용한 부분추출을 통해 중금속의 존재형태를 규명하는데 중점을 두었다. 하지만 대부분 지표환경에 제한되어 중금속 원소들의 오염원으로서의 잠재성, 즉 심도별 중감속원소 함유 광물의 pH 및 산화ㆍ환원 조건변화에 따른 용해도 특성과 이동성 등에 대한 정보를 제공하기에는 미흡하다. (중략)

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.12 no.2
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• pp.217-227
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• 1992

The first and second-order reliability method(FORM and SORM) is presented using one dimensional finite difference and two dimensional finite element transport models. FORM and SORM can be used without any restrictive assumptions about the properties of the media, and the sensitivity information obtained as part of these analyses is used to identify the parameters which have major influence on the estimate of probability. The reliability analysis of transport in a one-dimensional domain is used to test the robustness of the reliability code and to evaluate the accuracy of the reliability method. A continuous source 2-D example with a concentration threshold limit state function is used to evaluate the influence of the parameters in the location of interest on the reliability solution.

• Journal of Wetlands Research
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• v.25 no.2
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• pp.99-110
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• 2023

Non-point source (NP) pollutants in an agricultural landuse are discharged from a large area compared to those in other land uses, and thus effective source control measures are needed. To develop appropriate control measures, it is necessary to quantify discharge load of each source and evaluate the degree of water quality improvement by implementing different options of the control measures. This study used Hydrological Simulation Program-FORTRAN (HSPF) to quantify pollutant discharge loads from different sources and effects of different control measures on water quality improvements, thereby supporting decision making in developing appropirate pollutant control strategies. The study area is the Gyeseong river watershed in Changnyeong county, Gyeongsangnam-do, with agricultural areas occupying the largest proportion (26.13%) of the total area except for the forest area. The main pollutant sources include chemical and liquid fertilizers for agricultural activities, and manure produced from small scale livestock facilities and applied to agriculture lands or stacked near the facilities. Source loads of chemical fertilizers, liquid fertilizers and livestock manure of small scale livestock facilities, and point sources such as municipal wastewater treatment plants (WWTPs), community WWTPs, private sewage treament plants were considered in the HSPF model setup. Especially, NITR and PHOS modules were used to simulate detailed fate and transport processes including vegitation uptake, nutrient deposition, adsorption/desorption, and loss by deep percolation. The HSPF model was calibrated and validated based on the observed data from 2015 to 2020 at the outlet of the watershed. The calibrated model showed reasonably good performance in simulating the flow and water quality. Five Pollutants control scenarios were established from three sectors: agriculture pollution management (drainge outlet control, and replacement of controlled release fertilizers), livestock pollution management (liquid fertilizer reduction, and 'manure management of small scale livestock facilities) and private STP management. Each pollutant control measure was further divided into short-term, mid-term, and long-term scenarios based on the potential achievement period. The simulation results showed that the most effective control measure is the replacement of controlled release fertilizers followed by the drainge outlet control and the manure management of small scale livestock facilities. Furthermore, the simulation showed that application of all the control measures in the entire watershed can decrease the annual TN and TP loads at the outlet by 40.6% and 41.1%, respectively, and the annual average concentrations of TN and TP at the outlet by 35.1% and 29.2%, respectively. This study supports decision makers in priotizing different pollutant control measures based on their predicted performance on the water quality improvements in an agriculturally dominated watershed.

• Journal of Wetlands Research
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• v.25 no.4
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• pp.306-314
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• 2023

Stream sediments are an important component of water quality management because they are receptors of various pollutants such as heavy metals and organic matters emitted from upland sources and can be secondary pollution sources, adversely affecting water environment. To effectively manage the stream sediments, identification of primary sources of sediment contamination and source-associated control strategies will be required. We evaluated the performance of machine learning models in identifying primary sources of sediment contamination based on the physico-chemical properties of stream sediments. A total of 356 stream sediment data sets of 18 quality parameters including 10 heavy metal species(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, and Al), 3 soil parameters(clay, silt, and sand fractions), and 5 water quality parameters(water content, loss on ignition, total organic carbon, total nitrogen, and total phosphorous) were collected near abandoned metal mines and industrial complexes across the four major river basins in Korea. Two machine learning algorithms, linear discriminant analysis (LDA) and support vector machine (SVM) classifiers were used to classify the sediments into four cases of different combinations of the sampling period and locations (i.e., mine in dry season, mine in wet season, industrial complex in dry season, and　industrial complex in wet season). Both models showed good performance in the classification, with SVM outperformed LDA; the accuracy values of LDA and SVM were 79.5% and 88.1%, respectively. An SVM ensemble model was used for multi-label classification of the multiple contamination sources inlcuding landuses in the upland areas within 1 km radius from the sampling sites. The results showed that the multi-label classifier was comparable performance with sinlgle-label SVM in classifying mines and industrial complexes, but was less accurate in classifying dominant land uses (50~60%). The poor performance of the multi-label SVM is likely due to the overfitting caused by small data sets compared to the complexity of the model. A larger data set might increase the performance of the machine learning models in identifying contamination sources.