• Journal of Wetlands Research
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• v.12 no.2
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• pp.25-33
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• 2010

Three plans(induction of water flow, supply of oxygen into water, control of fish causing resuspension of solids) proposed to improve the pollutant removal efficiency of Sihwa Constructed Wetland(CW) were estimated by considering the their efficiency and application to the wetland. After construction of facility for induction of water flow in lower part(W 122m${\times}$L 103m) of the wetland, the mean removal efficiencies of BOD, SS, TN and TP were in range of 12.8~37.4% and BOD was showing the highest efficiency. This result indicates that water flows is one of very important factors in the pollutant removal of wetland, especially near the outlet of a large scale wetland such as Sihwa CW. Dissolved oxygen(DO) concentrations after operation of two oxygen supply systems such as Air Bubble Diffuser and Surface Aeration System increased 15.5% and 27.2%, respectively. For maintaining effective DO concentration in Sihwa CW, the operation of oxygen supply system may be desirable during midnight to dawn in the location in which DO concentration is not enough, for instance less than 2 mg/L in CW. In experiments of the fish removal from Sihwa CW, the mean turbidity was lower in test site(6.2 NTU) than control site(10.6). The removal efficiency of thurbidity by th fish removal from the wetland was 41.5%. Therefore, a relevant fish management through a periodical monitoring of fish and turbidity is needed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.141-141
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• 2017

본 연구에서는 대하천의 8개의 수질인자(수온, 용존산소, 수소이온농도, 전기전도도, 총질소, 총인, 탁도, 클로로필-a)를 예측할 수 있는 인공신경망모델을 개발하였다. 인공신경망모델(ANN)은 수질데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 데이터기반 모델이다. 데이터기반 모델의 특성상 예측정확도를 높이기 위해서 양질의 입력데이터를 구성하는 것이 가장 중요하다. 때문에 각각의 수질인자뿐만 아니라 기상학적 인자 또한 예측을 위한 입력자료로 사용하였으며, 요인분석 및 층화표층추출법을 적용하여 입력데이터를 구성하였고 앙상블기법을 이용하여 추가적으로 예측의 정확도를 향상시켰다. 개발된 모델을 이용하여 지천유입이 있는 북한강의 수질자료를 예측한 결과 탁도를 제외한 7개의 수질인자 모두 0.85 이상의 설명력을 보였으며, 실측값과 예보값을 비교해본 결과 평균적으로 10% 미만의 에러값을 나타냈다. 요인분석을 통하여 연관성있는 인자를 입력인자로 추가한 경우 향상된 결과값을 보였주었으며, 앙상블기법을 적용한 결과 정확도 면에서 큰 향상을 보여주었다.

• Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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• v.19 no.2
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• pp.173-180
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• 2005

In this study, quantity and quality of collected rainwater by the ground collection system were investigated and the Rainwater Collection Prediction Model was developed to predict the amount of collected rainwater. The quantity of collected rainwater in the collection system was 9516 L(38.2%) and the quantity of infiltrated rainwater in the collection system was 9946 L(40.2%) through $25m^2$ area for the study period, respectively. Average turbidity of collected rainwater in collection system was 2.2 NTU, and average turbidity of infiltrated rainwater in collection system was 2.3 NTU for study period, respectively. The predicted amount by the model and the actual collected amount were 9842.4 L and 9516 L, which were very close showing that prediction was excellent. The optimal rainwater storage tank volume was simulated with a certain consumption condition for various cities with different rainfall patterns.

• Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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• v.3 no.1
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• pp.62-69
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• 2000

The study was performed to apply the algae removal system to coagulation-filtration process for minimize the damage to screen interruption of water treatment plants and died of fish by algae bloom on freshwater. Sample used Nokdong river water and Alkalinity, turbidity, chlorophyll-a and pH measured using Jar test and drum filter for coagulation-filtration process to determine optimum coagulation condition. A jar test apparatus and laboratory reactor were used in this study. The highest removal efficiency was observed when condition of flocculation time, coagulant dosage, drum filter rpm and chlorophyll-a concentration were to be 5min, 5mg/ℓ, 3rpm and 90㎍/ℓ, respectively. The average removal efficiencies measured of chlorophyll-a and turbidity using Alum were 50～60% and 30～50%, respectively. PAC was more effective than Alum in removal chlorophyll-a about 20%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.39-39
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• 2019

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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.44-44
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• 2022

우리나라의 경우 강수량의 2/3 정도가 하절기에 집중되는 강우특성상 해마다 여름철 홍수기의 탁수 문제가 다양하게 발생하고 있다. 이상강우와 기상이변에 의한 집중강우가 증가 추세이며, '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선 까지 장마와 태풍에 의한 유입량이 급증하는 시기 탁수의 유입으로 수중 탁도가 급상승하며 댐 저수지 내 탁수 문제가 발생하였다. 특히 연 평균 물사용량의 대부분을 하천 및 댐 저수지를 이용하는 우리나라의 경우 탁수 문제가 장기화될 경우 댐 하류 해당 지역 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 환경적으로 많은 문제를 발생시킨다. 이러한 탁수 예측을 통한 대응을 위해 탁수 모델링에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수를 모델링을 위해서는 유량, 수온, SS 데이터가 필요하다. 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있으나 설비가 미흡하여 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있으며 주요 댐 저수지 내에서는 수자원공사에서 관리하는 자동 측정기기를 활용하여 높은 데이터 해상도를 유지 하고 있으나 댐 별, 기상 조건에 따라 미측정 기간이 존재한다. 탁도를 측정을 위한 센서로는 Optical Backscatter Sensor(OBS), YSI 등이 있으며 SS를 측정하기 위한 센서는 레이저부유사측정기(LISST: Laser In-Situ Scattering and Transmissometry) 등의 장비를 이용하고 있다. 하지만 이런 첨단 센서의 경우 또한 수중 고정하여 측정하기에는 장비의 안정성 등의 이유로 한계가 있음에 따라 취득된 유량, 수온, SS, 탁도 데이터를 기반으로 분석을 통해 미측정 기간에 대한 보간이 필요하다. 본 연구에서는 국가 측정망 데이터 및 강우시 유량에 따른 탁수 유입의 증가와 탁수 유입에 따른 항목별 측정 데이터를 기반으로 유량, 수온, SS 미측정 기간을 보간하여 입력자료로 탁수를 모의하여 분석하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.173-173
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• 2021

현재까지 상수도관망 내 수질적 거동에 대한 분석은 (1) 네트워크 수질 모델(EPANET 수질모의 등)에 기반한 방법과 (2) 시공간적 저해상도 데이터에 기반한 데이터 분석법이 주를 이루었다. 그러나 현존 네트워크 수질 모델은 수질 사고의 복잡한 물리·화학적 거동을 상세히 모의하기 어렵다. 반면 계측 및 통신기술의 발달로 고해상도 수질 데이터의 실시간 수집이 가능해지면서 사고의 사전감지, 발생시 즉각적 탐지 및 대응을 위한 데이터 분석법에 관심이 증가하고 있다. 서울 문래동, 인천, 포항의 경우에서도 알 수 있듯이, 수질사고 발생 시 원인물질의 시공간적 이송 또는 전파에 대한 정보는 사고대응에 유용하게 활용된다. 본 연구는, 비정상적인 수질변화의 계통 내 전달 시간을 계산하기 위해 고해상도 수질 스마트 미터 데이터에 기반한 데이터 분석법을 개발하였다. 물공급 하류방향의 수질변화 전달 시간 정량화를 위해 화음탐색법 기반 동적시간워핑(Dynamic time warping; DTW) 기술을 이용하였고, 원데이터의 전처리를 위해 이동평균필터링을 수행하였다. 개발된 분석법은 A시 생산 및 배·급수과정의 감시지점에서 10초 단위로 계측된 다양한 수질변수(pH, 탁도, 잔류염소, 전기전도도, 수온 등)의 공간적 변이 전파시간을 결정하기 위해 적용되었다. 분석에 활용한 데이터는 데이터 통신 및 측정 기기에 의한 이상값과 운영상황의 변화에 따라 변동한 값을 처리하기 이전의 데이터이다. 데이터 품질에 의한 영향을 배제하기 위해 이상값이 발생하지 않은 기간을 파악한 후, 그 기간에 대하여 분석하였다. 계통 내 위계에 따라 두 지점의 측정값의 전파시간을 정량화한 결과, 지점에 따라 전파시간이 다르게 나타났다. 또한, 같은 두 지점에 적용한 결과라도 DTW를 적용하는 기간과 이동평균필터링의 크기에 따라 수질변화 전달 시간이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 분석법은 다변량 수질변수 간의 영향관계를 파악하는데 확장 적용이 가능하다. 또한, 이 방법의 실시간 적용을 통해 동적으로 변화하는 전달시간을 주기적, 공간적으로 갱신하여 관망 수질 변화 모니터링이 가능하다.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.39 no.3
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• pp.155-163
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• 2017

Membrane filtration has become more popular in drinking water treatment recently, since the filtration can control not only particulate matters but also pathogenic microorganisms such as giardia and cryptosporidium very effectively. Pilot-scale ($120m^3/d$ of treatment capacity) and test-bed ($25,000m^3/d$ of treatment capacity) microfiltration experiments were conducted to find optimum operating mode and the critical flux. Optimum operating mode of pilot-test was assessed as inflow 1.0 min, filtration 36.5 min, air backwash 0.9 min, backwash 1.0 min and outflow 1.0 min with 50 LMH ($L/min{\cdot}m3^$) of critical flux. Critical Flux was calculated to be $50L/m^2-h$ (within TMP 0.5 bar) based on the increase formula of the transmembrane pressure difference according to the change of time at Flux 20, 40, 56 and 62 LMH in pilot operation. Chemical cleaning was first acid washed twice, and alkali washing was performed secondarily, and a recovery rate of 95% was obtained in the test-bed plant. The results of operating under these appropriate conditions are as follows. Turbidity of treated water were 0.028, 0.024, 0.026 and 0.028 NTU in spring, summer, autumn and winter time, respectively. Microfiltration has superior treatment capability and performance characteristics in removing suspended solids and colloidal materials, which are the main cause of turbidity and important carrier of metal elements, and it has shown great potential in being an economically substitute to traditional processes (sand filtration).

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.97-97
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• 2017

천일염의 생산공정은 바닷물(나트륨 농도: 2~3%)을 저수지로 유입시킨 바닷물을 농축하는 1차 증발지(난치)와 2차 증발지(누태)로 보내 일반적으로 2주 정도 증발시켜 나트륨 농도 12~15% 소금물을 만든다. 온도가 낮은 겨울철에는 결정지를 거치거나 2차 증발지의 농축시켜 창고(해주)에서 보관 하는 동안 나트륨 농도 25~27%정도로 상승되어 소금 결정을 이루고 채염하여 창고로 운송한다. 보관창고에서 천일염에서 쓴맛을 내는 간수를 제거한 뒤 선별, 건조 및 포장하는 유통하는 단계로 이뤄진다. 천일염의 생산과정 중 해주는 함수를 저장하여 고농도의 함수를 저장하여 불용분 및 이물질을 자연 침전시켜 맑은 함수를 다음 공정으로 이송시켜 천일염 품질향상에 중요한 공정 중에 하나이다. 그러나 일반적인 염전의 해주는 지붕의 복사열로 인하여 저장중인 해수의 대류로 인하여 침전물이 상승되고 이물질이 부유함으로 인하여 품질저하의 원인이 되고 있다. 또한 해주 구조 및 해주 품질에 대한 자료는 전무한 실정이다. 따라서, 본 연구의 목적은 해주의 깊이에 따른 해수의 대류 방지 깊이 및 품질 변화를 측정하여 고품질 천일염 생산공정에 적용하는데 목적이 있다. 해주분석을 위한 염전은 결정지 채염공정을 공유하는 2개지역 3개 염전을 대상으로 하였으며, 무안, 운남 및 만품지역의 3개소를 선정하여 생산방식이 비교적 동일한 염전을 선정하여 조사 및 분석하였다. 해주의 깊이는 1.0, 3.0, 3.5m인 해주의 시료를 채취하여 Calcium, Magnesium, Sulphate, Chloride 의 함량 분석은 Arena 20 XT 자동흡광분석기 (Automated photometric analyzer)을 이용하여 분석을 하였다. 각 염전에서 채취한 해수의 평균 탁도 값은 해주의 깊이가 깊을수록 탁도 값이 낮은 것으로 나타났다. 해수의 색상 "b" 값은 해주 깊이가 깊을수록 낮은 결과를 보였다. Mg 함량은 전반적으로 15,000~40,000 mg/L 범위의 값을 나타냈으며, Sulphate 함량은 약 30,000~65,000 mg/L 범위의 값을 나타났으며, 깊이가 깊을수록 Mg, Sulphate 함량이 낮아지는 결과를 보였으나 Chloride 함량은 뚜렷한 경향을 보이지 않았다. 실험 결과 해주 깊이에 따른 함수의 품질 차이가 발생하는 것을 확인 할 수 있었으며, 해주의 바닥 깊이가 깊을수록 함수의 불용분 침전, 분리에 효율적인 것으로 판단되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.487-487
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• 2021

탁수는 유기물 또는 무기물이 유입되면서 빛의 투과성이 낮아진 수체를 의미한다. 탁수가 발생하게 되면 어류의 폐사, 정수처리 비용의 증가 및 경관의 변화로 인한 피해가 발생하게 된다. 국내에서는 홍수기 또는 태풍 시 유역의 토사가 저수지 상류에서 유입하여 호내의 탁수를 발생시키는 경우가 있는데, 특히 낙동강 유역의 임하호에서 빈번하게 고탁수가 발생하여 왔다. 본 연구에서는 임하호에서 탁수 발생 시 신속 배제를 위한 수치적인 예측 시스템을 소개하고자 한다. 저수지 탁수관리의 기본개념은 용수공급능력을 고려한 고탁수의 신속한 배제이다. 이는 선제적 의사결정을 요구하므로, 지류에서 탁수가 발생한 즉시 향후 상황에 대한 예측이 필요하다. 이러한 예측을 위해 유역관리처는 3단계의 수치해석을 수행한다. 첫 번째는 유역 상류에서 탁수가 감지되었을 때, 호 내 탁수의 분포를 예측하는 것이다. 수심 및 수평방향의 탁수 분포에 대한 상세한 결과가 도출되어야 하기에, 3차원 수치해석 프로그램인 AEM3D를 이용한다. 이때, 과거 고탁수 유입에 대한 자료를 기반으로 산정된 매개변수가 적용된다. 두 번째는 예측된 호내 분포를 초기조건으로 댐 방류량 및 취수탑 위치(선택배제)에 따른 탁수 배제 수치해석을 수행하게 된다. 다양하고 많은 case에 대한 신속한 모의 및 3달 이상의 장기간 예측을 요구하므로, 2차원 수치모델인 CE-QUAL-W2를 활용한다. 이 단계에서 수자원의 안정적 공급이 가능한 범위 내에서 효과적인 탁수 배제 방류 방법 등이 결정되며, 방류 탁도가 예측된다. 세 번째 단계는 방류탁도를 경계조건으로 하여 하류 하천(반변천~내성천 합류 전)의 탁도를 예측하는 것이다. 하천의 탁도 예측은 국내뿐만 아니라 국외에서도 그 사례를 찾아보기가 쉽지 않은데, 이는 중소형의 지류에 대한 입력자료가 충분하지 않고 불확실성이 높기 때문이다. 이에 과거 10여 년의 data를 이용한 회귀분석을 통해 탁수 발생물질(SS)-부유사-유량과의 관계를 도출하고, 2차원 하천모델(EFDC)을 이용하여 수심 평균 탁도를 예측하게 된다. 이러한 세 단계의 예측은 탁수가 호내로 유입됨에 따라 반복되고, 점차 예측 정확도가 향상되게 된다. 세 단계의 과정을 통한 임하호 탁수의 조기 배제는 현재 적지 않은 효과를 거두고 있다고 판단된다. 그러나 탁수를 발생시키는 현탁물질의 종류는 매번 일정하지 않기 때문에, 이러한 예측 시스템에 정확도에 영향을 줄 수 있으므로, 여러 상황을 고려한 딥러닝을 도입하여 탁수 물질에 대한 정보를 예측한다면 보다 합리적인 의사결정 지원 도구가 될 수 있을 것이다.