• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.155-155
• /
• 2023

국내 이상기후로 인해 여름철 하천과 호소에서 빈번하게 발생되는 조류의 과대성장이 매년 문제가 되고 있다. 하천 조류는 일차생산자로서 매우 중요한 역할을 하지만, 하천조류 중 유해남조류가 생장하면서 발생하는 악취 유발 물질과 독성물질의 배출로 문제를 야기하고 있다. 국내에서는 조류경보제와 수질예보제를 시행하여 국민의 안전을 도모하기 위해 최선을 다하고 있으며, 발령 기준은 유해남조류세포수에 따라 발령이 되기 때문에 유해남조류 측정은 매우 중요하다. 현재 조류의 분석방법은 현장에서 조류샘플을 채취하고 실험실에서 현미경을 통해 조류샘플을 검경하고 녹조류, 남조류, 규조류의 세포수 또는 우점종을 산정한다. 조류검경은 개인의 역량에 따라 오차가 생길수 있고 시간이 많이 소요된다. 최근 많은 연구자들이 이런 문제를 해결하기 위해 인공위성, 광학영상, 초분광영상 등을 통해 녹조류와 남조류 대체 인자인 Chlorophyll, Phycocyanin을 통해 조류농도를 추정하고 있으나, 조류세포수 분석에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 매년 조류 발생으로 문제가 되는 물금취수장 인근 하천에서 발생한 조류를 채취하고 조류검경을 통해 얻은 남조류세포수와, LISST-HAB를 통해 얻은 Phycocyanin농도, 초분광영상을 활용한 조류스펙트럼 데이터를 통해 남조류세포수 추정하고 남조류세포수와 비교분석을 진행하였다. 본 연구를 통해 조류측정 원격탐사 연구의 기초자료로 제공하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
• /
• pp.288-288
• /
• 2020

우리나라의 1시간 간격으로 측정되고 있는 지하수 관측망의 지하수위의 변동성은 강우, 양수, 하천, 지표피복에 의한 영향 등 다양하게 나타날 수 있다. 현재 한국수자원공사 및 한국농어촌공사에서 운영중인 지하수 관측망 중에서 지하수위의 변동 양상이 일반적(계절변동, 강우반응 변동 등)이지 않은 것으로 파악되는 101개소(국가지하수관측망 62개, 4대강보 주변 관측망 5개, 해수침투 관측망 15개, 농촌지하수관리관측망 19개)를 대상으로 현장조사를 실시하고 관측정 주변의 특성과 지하수위 변화와의 관계를 정성적으로 분류하여 보았다. 현장 조사는 지하수 관측정 주변 반경 100 m를 대상으로 하였으며, 기존 우물의 존재 및 규모, 지표 피복 상태, 인근 하천과의 관계(표고차, 하천의 규모, 보의 존재 등), 지형적 이상 특성, 저수지 분포 등을 조사하였다. 조사 대상 지하수 관측정 중에서 주변의 인위적인 요인(양수 영향, 하천수위 조절 영향, 지표 피복 변화, 저수지 수위 조절 등)에 의한 변동으로 확인된 것은 총 89개에 해당한다. 이와 같은 지하수위의 이상 데이터는 지하수 모델링, 함양량 산정과 같은 추가적인 분석에 오류를 발생할 수 있으므로 인공신경망 또는 통계 기법을 활용하여 보정하는 과정이 필요해 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
• /
• pp.208-208
• /
• 2020

지구온난화와 하천환경의 변화로 수질 오염이 심각해지고 녹조 현상 등의 피해가 증가하고 있다. 특히, 기후변화로 인해 온도와 강우량의 변동성이 동시에 증가하고 있어 하천의 수환경 관리측면에서 어려움이 증가하고 있다. 최근 하천 개발 사업으로 인한 인공 구조물 축조로 하천의 오염도 변화는 중요한 논점으로 대두되었으며, 그에 따라 정확한 수질 전망이 요구되고 있다. 녹조평가에 있어 주요 대리변수(proxy variable)로 chlorophyll-a(Chl-a)가 사용되고 있지만, Chl-a는 규조류와 남조류(cyanobacteria) 모두에서 발견되는 지표로서, 녹조의 유해성을 Chl-a 수질 지표만을 사용하여 판단하기에는 한계가 있다. Chl-a뿐만 아니라 수질에 대한 유량, 온도, 영양염류 등의 영향 또한 기존 연구에서 밝혀진 바 있다. 하지만 기존의 물리기반의 결정론적모형은 수질의 추계학적(stochastic) 특성을 반영하는데 제한적이며, 다양한 수문기상학적 조건을 고려한 시나리오 기반의 분석을 수행하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 특정 지점의 보 건설 이후 수문기상 자료를 이용하여 유해 남조류 개체수와 관계있는 수문기상학적 요인을 평가하고 최종적으로 Bayesian Poisson Regression 기반의 중·장기 녹조 예측 모형을 개발하였으며, 해설결과에 대한 불확실성 정보도 제공할 수 있도록 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.180-180
• /
• 2022

최근 하천 횡단구조물로 형성된 호소 및 저수지에는 오랜 시간동안 다양한 유기 퇴적물이 유입되고 오염되어 호소환경 및 호소 생태계에 악영향을 미칠 수 있으며, 환경 여건에 따라 메탄과 온실가스를 유발할 수도 있다. 이러한 온실가스를 검출하고 그 원인을 파악하여 감축하는 일련의 기술이 국가적인 온실가스 감축 정책과 맞물려 새로운 이슈로 등장하였다. 일반적으로 메탄가스를 측정하는 실험은 BMP(Biochemical Methane Potential)-Test이며, 수치모의에 비해 BMP-Test는 수심이 깊은 지역이나 유속이 빠른 구역에는 적용이 어려운 한계가 존재한다. 이러한 BMP-Test의 한계점을 보완하는 차원에서 사전검증된 수치모형 COMSOL Multiphysics 소프트웨어를 이용하여 메탄가스 발생기작을 재현 및 도출하고 실내 실험결과와 비교 분석하였다. 첫째, COMSOL Multiphysics가 호소에서 발생하는 메탄가스 발생기작의 재현 타당성을 입증하기 위해 동일한 조건의 인공합성된 유기물을 이용한 실내 실험에서 수행된 BMP-Test와 비교·분석을 수행하였다. 둘째, COMSOL Multiphysics에 TOC(총유기탄소), TP(총 인)에 따른 유기물 조건과 메탄 발생 화학식을 설정하여 온도에 따른 메탄 생성량과 반응상수를 산출하였고, 이를 BMP-Test 결과와 비교하였다. BMP-Test의 비교·분석 결과를 바탕으로 하천 및 호소에서 발생하는 메탄가스 발생에 대한 COMSOL Multiphysics의 활용가능성을 검증하였다. 향후 하천 및 호소로부터의 발생가능한 온실가스 감축 목표를 달성하기 위한 하천 유기물 환경의 평가 또는 최적화 조성에 유사한 검증과정을 거친 COMSOL Multiphysics를 활용할 수 있을 거라 기대된다.

• 생태와환경
• /
• 제38권3호통권113호
• /
• pp.403-411
• /
• 2005

인공습지를 이용한 오염수 처리를 위해 조성된 시화 인공습지의 개방수 정점에서 식물플랑크톤과 갈대 조성지의 정점에서 갈대 부착 조류 군집의 동태에 대한 연구를 위해 5개의 정점을 선정하여 2001년 10월부터 2002년 6월까지 조사를 실시하였다. 반월천으로부터 유입된 오염수는 정점 1을 통해 갈대군락을 관류하면서 정점 2에서 저감 효과를 나타내었다. 총인/총질소 비는 모든 정점에서 16 이상을 약간 상회하였다. 본 수계는 인이 제한 영양염으로 작용하는 것으로 나타났다. 식물플랑크톤은 총 413종류로서 375종, 21변종, 2품종 및 15미동정이었다. 현존량은 330 ${\sim}$ 36,420 cells $mL^{-1}$의 범위로 정점 5에서 최저였고 정점 1에서 최대였다. 현존량은 정점 1과 2, 정점 3과 4를 관류하면서 영양염류와 같이 감소되는 경향을 나타내었다. 엽록소 농도는 $2.5\;{\sim}\;170.7\;{\mu}g\;L^{-1}$의 범위로 정점 1에서 최대였고 정점 5에서 최저였다. 엽록소 농도 역시 유입수부터 습지 관류후의 정점에서 뚜렷한 차이를 나타내었다. 우점종은 Euglena oblonga, Synura spinosa 등 14종류였으며 정점 1과 2에서는 부영양수역에서 출현율이 높은 종으로 조성되어 있다. 하천수가 유입되는 개방수역과 인공습지를 관류한 이후의 개방수역의 식물플랑크톤 군집은 뚜렷한 차이를 나타내었다. 이것은 습지를 관류하면서 물리화학적 환경변화에 따른 영향으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제53권6호
• /
• pp.395-408
• /
• 2020

본 연구논문은 북부아프리카의 알제리에 위치한 하천유역에서 다중선행일 유출량의 예측을 위하여 진화적 최적화기법과 k-fold 교차검증을 결합한 세 개의 서로 다른 기계학습 접근법 (인공신경망, 적응 뉴로퍼지 시스템, 그리고 웨이블릿 기반 신경망)을 개발하고 적용하는 것이다. 인공신경망과 적응 뉴로퍼지 시스템은 root mean squared error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), correlation coefficient (R), 그리고 peak flow criteria (PFC) 의 네 개의 통계지표를 기반으로 하여 모형의 훈련 및 테스팅 결과 유사한 모형수행결과를 나타내었다. 웨이블릿 기반 신경망모형은 하루선행일 테스팅의 결과 RMSE = 8.590 ㎥/sec 과 PFC = 0.252로 분석되어서 인공신경망의 RMSE = 19.120 ㎥/sec, PFC = 0.446 과 적응 뉴로퍼지 시스템의 RMSE = 18.520 ㎥/sec, PFC = 0.444 보다 양호한 결과를 나타내었고, NSE와 R의 값도 웨이블릿 기반 신경망모형이 우수한 것으로 나타났다. 그러므로 웨이블릿 기반 신경망은 알제리 세이보스 하천에서 다중선행일의 예측을 위하여 효율적인 도구로 사용할 수 있다.

• 대한환경공학회지
• /
• 제32권4호
• /
• pp.379-392
• /
• 2010

최근 국내에서 인공습지는 하 폐수처리장 방류수의 후처리, 비점오염원 관리, 생태하천 복원 등 다양한 용도로 적용되고 있다. 그러나 인공습지가 설치되는 지역의 기후, 유입수의 특성, 지역적 특성 등에 따라 매우 영향을 많이 받기 때문에 인공습지 내에서의 오염물질의 제거기작은 확실하게 이해되고 있지는 않다. 그러므로, 이 연구에서는 인공습지 내에서 질소, 인을 중심으로 한 오염물질의 제거기작을 중심으로 살펴보았다. 그 결과, 질소 제거의 주된 기작은 인공습지 내의 근권(rhizosphere)에서의 질산화/탈질에 의한 것으로 판단되며, 인 제거의 주된 기 작은 인공습지내 여재 등의 기층(substrate)에서의 흡착에 의한 것으로 판단된다. 그러나, 인공습지내의 인의 거동은 산화/환원 전위(ORP), 흡착/탈착, 미생물의 작용 등에 따라 다양한 형태를 가질 수 있는 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.45-45
• /
• 2018

오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.424-424
• /
• 2018

인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.

• The Korean Journal of Ecology
• /
• 제26권3호
• /
• pp.97-102
• /
• 2003

본 연구는 1996년 1월부터 2001년 12월까지 서울시 양재천에서 생태공원화 사업이 조류군집에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 공원화 이후 양재천에서 조류의 종수는 증가하였지만(r²=0.729, p<0.05) 개체수는 증감의 경향이 나타나지 않았다(r²=0.050, p>0.05). 양재천에 서식하는 주요 종을 대상으로 살펴보면, 백로류(Herons)와 오리류(Ducks)는 공원화 이후 개 체 수가 증가하는 경향을 보였는데 이 는 하안식생의 복원과 둔치에 만든 인공연못과 관련 이 있는 것으로 생각된다. 반면에 도요류(Sandpipers), 물떼새류(Plovers) 그리고 할미새류(Wagtails)의 개체수는 감소하였는데 그 원인의 하나는 이들의 주서식지인 둔치의 자갈밭과 모래밭에 자전거 도로가 건설됨으로서 여기에 영향을 받아 개체수가 감소된 것으로 사료된다. 명금류(Songbirds)는 공원화 이후 증가하거나 감소하는 경향을 보이지는 않았지만 부정기적인 제방의 덤불제거작업은 이들의 개체수를 감소시키는 원인으로 작용하였다. 하천 공원화의 일원으로 이루어진 하안식생복원, 인공연못 등과 같은 새로운 서식지 조성은 조류의 서식에 도움을 주었지만 자전거도로 건설과 부정기적인 덤불제거는 부정적인 영향을 미친 것으로 판단된다.