하수처리장 운영 시장 규모는 전세계적으로 증가하고 있는 추세이다. 이에 하수처리장 관리 대행 제도는 국내 하수처리장의 효율적인 운영을 위해 도입되었지만 지속적으로 개선의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 하수처리장 관리 제도의 활성화를 위해 현행 하수처리장 운영비용 현황 조사 및 개선 방안을 연구하였다. 하수처리장 용량이 클수록 하수처리단가가 감소하는 하는 경향을 보였다. 전체 하수처리장 운영 단가는 공기업이 가장 저렴하였지만, 유사 하수 처리장(유사 용량, 유사 공법, 유사 운영 기간)의 운영비용을 비교하였을 경우 민간 기업이 가장 저렴한 것으로 나타났다. 하수처리장 관리 및 운영 관계자들과의 면담 조사 결과 관리대행업자 선정 및 운영 비용 산정 방법 개선이 필요하다는 의견이 제시되었다. 본 연구는 하수처리장 관리 대행 활성화를 위한 방안 제시를 위한 기초 자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단한다.
현재 국내 하수처리장 방류수 질소 수질 기준 개정의 필요성에 대한 의견들이 지속적으로 제안되고 있다. 하지만, 명확한 근거 없이 기준이 강화될 경우 국내 하수처리장에 혼란을 야기할 것이 자명하다. 본 연구에서는 장기 배양법을 기반으로 용량 및 산업단지 연계 처리에 따른 국내 하수의 질소 성상을 분석하였다. 분석 결과, 하수처리장에서 처리되기 어려운 질소 성분인 NBDDON는 1.0 ~ 1.9 mg/L 범위를 보였으며, 하수처리장 용량이 적을수록 DON 농도 & NBDDON/DON가 증가하였다. 또한 도시하수를 처리하는 하수처리장보다 산업단지 하수처리장의 NBDDON/DON 비가 높은 것으로 조사되었다. 본 연구의 결과는 향 후 국내 하수처리장 방류수 수질 기준 개선을 위한 중요한 기초 자료로 활용될 것이라 전망한다.
범지구적인 기후변화로 인하여 도시유역의 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 기상이변 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 서울 열린데이터 광장에서 제공하는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 하수관로 수위 예측을 확인해 보았다. 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료로, 서울 열린데이터 광장에서 제공하고 있는 2012년 ~ 2020년 25개 구 데이터 중 가장 누락데이터가 적은 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 하수관로 수위 예측에 앞서 1분 단위로 수집된 수위 데이터를 5분 평균, 5분 스킵자료, 10분 평균, 10분 스킵 등 비교를 위해 데이터를 구분하여 학습에 활용하였으며, 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.
최근 우리나라는 지속적으로 국지성 집중호우 발생빈도와 총강우량이 증가하고 있다. 서울시와 같이 대부분의 지역이 도심지로 구성되어 있는 경우, 하천범람으로 인한 홍수피해 뿐만 아니라 하수관로의 성능부족으로 인해 침수가 빈번하게 발생하고 있다. 이에 서울시에서는 피해를 최소화하고 대응수준 향상을 위해 침수지역 및 통수능 부족 관로 예측이 가능한 서울시 하수관로 성능관리 시스템을 개발하여 활용하고 있다. 서울시 하수관로 성능관리시스템에서는 유역특성과 방류구를 기준으로 결정한 603개 소유역 단위로 하수관로에 관한 다양한 정보를 제공한다. 시스템은 소유역, 하수관로, 수방시설물, 방재성능 메뉴로 구성되어 있다. 소유역 메뉴에서는 603개 소유역별 제원정보, 하수관로 및 수방시설물 개수, 관측소 개수 등의 정보를 제공하며, 하수관로 메뉴에서는 소유역 내 600mm 이상의 관로 및 맨홀에 대한 제원정보를 제공하고, 수방시설물 메뉴에서는 소유역 내 빗물펌프장, 빗물저류조, 관측소에 대한 제원정보를 제공한다. 또한, 방재성능 메뉴에서는 총강우량, 기점수위, 빗물받이효율을 반영한 40개 시나리오 기반의 관로 단위 통수능 정보와 소유역 단위 침수 정보를 제공한다. 방재성능 및 침수정보 제공을 위해 분석모델은 1차원 관망해석에 SWMM(Storm Water Management Model)과 2차원 침수해석에 2DIS(2Dimension Inundation Solution)를 활용하였다. 적용자료는 서울시 내 600mm 이상의 우수관로체계, 빗물펌프장, 빗물저류조 등 수방시설물고, 5m 단위 고해상도 지형자료를 적용하였다. 서울시 하수관로 성능관리시스템은 현재 서울시 현업에서 활용 중에 있으며, 지속적인 운영과 개선을 통해 추후에는 하수관로 운영 및 관리의 효율성 증대와 데이터에 근거한 하수관로 정책입안과 하수관로 관련사업 추진이 가능할 것으로 기대된다.
최근 기후변화로 인한 도시지역 침수 피해를 저감하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며 침수해석을 위한 기초자료로써 GIS 기반 하수관망 자료 활용의 중요성이 증대되고 있다. 그러나 이러한 하수관망 자료의 대부분은 지자체 수준의 행정단위에 의해 작성/관리 되고 있으며 하수관 망의 유지보수에 중점을 두어 제작되었기 때문에 침수해석을 위한 속성자료가 누락되어 있는 경우가 상당수 존재한다. 따라서 고유의 제작 목적과 침수해석이라는 활용 목적이 일치 하지 않아 속성 데이터 값이 존재하지 않거나 침수 모델링에 필요한 필수 정보가 누락되어 개별 연구자들이 별도의 보완작업을 수행한 후 침수해석에 활용하고 있는 실정이다. 이러한 개인연구자들의 주관적 판단에 의한 하수관망의 단순화 또는 보완작업은 상황에 따라 자료의 불확실성을 증대시키며 연구자의 숙련도와 배경지식에 따라 침수 해석 결과에 많은 영향을 미치고 있다. 따라서 GIS기반 하수관망 자료를 침수 모의에 활용 가능한 입력 자료로 변환 하는 경우 개별 연구자들의 주관적 개입이 최대한 배제된 형태의 자료를 만들기 위한 기본 알고리즘 개발이 시급한 상태이다. 본 연구에서는 서울시 사당역 인근 유역과 부산시 온천천 유역의 GIS 기반 하수관망 자료의 형식에 대해서 알아보고 누락 자료를 보완하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 활용하여 누락자료가 보완된 하수관망 자료는 향후 개별 연구자들의 주관적 판단을 배제하여 도시침수 해석 시 하수관망 자료의 불확실성을 최소화 하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 컴퓨터 성능 향상과 새로운 머신러닝 알고리즘 개발됨에 따라, 각 분야별 연구자들이 이를 활용한 연구를 다양하게 수행하고 있으며, 하수처리시설의 경우에는 막대한 양의 운영자료가 축척됨에 따라 머신러닝을 활용한 다양한 연구가 가속화 되고 있다. 기존 하수처리장의 물리학적 모델은 적용된 영향 인자에 여러 가지 가정이 고려되어 모델 정확도가 부정확해지는 경향이 있었으며, 이러한 문제점을 보완하기 위해 하수처리장의 수집된 운영자료 및 머신러닝 기반의 예측 모델을 활용하여 예측 모델 정확도를 향상하는 선행 연구들이 진행되고 있다. A 하수처리장의 부지 내에 설치된 센서를 통하여 운영자료가 중앙제어실 서버에 실시간으로 저장되는 자료를 활용하여 NN (Neural Network), SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest) 등과 같은 다양한 머신러닝 모델을 적용하였고, 하수처리장 운영자료를 적용할 경우 어느 모델이 가장 높은 성능이 나타나는지 인사이트를 도출하고자 하였다. 금회 연구는 A 하수처리장을 대상으로 여러 머신러닝 기반 예측 모델을 개발하고, 각 모델의 예측정확도를 서로 평가함으로써, 머신러닝 모델 최적화를 수행할 수 있었다. 이번 연구에서 도출된 결과를 활용하여 하수처리장 예측 모델 최적화를 진행할 경우, 향후 비교적 짧은 시간에 하수처리장 머신러닝 기반 예측 모델 개발이 가능하다는 점에 의의가 있다.
영산강 유역 생활하수처리장의 방류수의 분석 결과, 일일 처리량이 타지점들에 비해 다량이며 인구수가 많고 산업이 발달되어 있는 광주지역에 위치해 있는 광주 하수처리장과 송대 하수처리장에서 다종의 유기화합물이 검출되었다. 특히 polycyclic compounds, phenols, phthalates, pesticides는 여름철에 다종 고농도로 검출되어 여름철 영산강 유역 방류수의 주 오염물질로 판단된다. 이들 광주 하수처리장 방류수와 송대 하수처리장 방류수에서는 내분비계 장애물질인 diethylph thalate와 bis(2-ethyhexyl)phthalate가 4회 이상 검출되었다. 또한 송대, 장성 하수처리장에서 고농도로 검출된 물질이 대부분 산업용 화학물질이나 반응에 의해 2차로 생성되는 화학물질들이 다종으로 검출되었다. 따라서 이들 지점의 영향은 산업폐수에 의한 것으로 판단된다. 현재 각 하수처리장에서 실시하는 표준활성오니법, 회전원판접촉식 처리공정으로는 본 연구에서 검출된 물질과 같이 생태계나 인간의 건강에 유해한 유기화합물을 처리하기에는 역부족이라고 판단된다. 따라서 영산강 유역 수질 안정성을 확보하기 위해서는 polycycli compounds, phenols, phthalates, pesticides와 같은 난분해성 유기 화합물질을 처리할 수 있는 고도산화처리 시스템 도입이 필요하다.
에너지 다소비 시설인 하수처리시설이 녹색기술을 도입해 에너지 사용량은 줄이고 청정에너지를 생산하는 에너지 독립시설로 탈바꿈한다. 환경부는 최근 하수처리시설에 고효율 에너지 설비 재생에너지이용 설비 등을 설치해 2030년까지 3단계에 걸쳐 에너지자립을 50% 달성 등의 내용을 골자로 하는 '하수처리시설 에너지자립화 기본계획'을 확정 발표했다. 환경부에 따르면 하수처리시설은 하수처리 과정에서 소화가스, 소수력, 하수열 등을 이용할 수 있을 뿐만 아니라 하수처리시설물의 넓은 부지를 활용한 태양광 풍력발전이 가능하다는 것. 이에 따라 환경부는 올해부터 소화가스, 소수력발전, 에너지절감 설비, 태양광 풍력발전설비를 도입해 에너지 자립율을 2015년 18%에 이어 2020년 30%, 2030년 50%까지 끌어올린다는 방침이다.
에너지 다소비 시설인 하수처리시설이 녹색기술을 도입해 에너지 사용량은 줄이고 청정에너지를 생산하는 에너지 독립시설로 탈바꿈한다. 환경부는 최근 하수처리시설에 고효율 에너지 설비 재생에너지이용 설비 등을 설치해 2030년까지 3단계에 걸쳐 에너지자립율 50% 달성 등의 내용을 골자로 하는 '하수처리시설 에너지자립화 기본계획'을 확정 발표했다. 환경부에 따르면 하수처리시설은 하수처리 과정에서 소화가스, 소수력, 하수열 등을 이용할 수 있을 뿐만아니라 하수처리시설물의 넓은 부지를 활용한 태양광 풍력발전이 가능하다는 것. 이에 따라 환경부는 올해부터 소화가스, 소수력발전, 에너지절감 설비, 태양광 풍력발전설비를 도입해 에너지 자립율을 2015년 18%에 이어 2020년 30%, 2030년 50%까지 끌어올린다는 방침이다. 본지는 지난호에 이어 이번호를 끝으로 연재를 마친다.
본 연구는, 생활 하수 슬러지가 대부분인 충남 지역에서 발생되는 하수 슬러지의 물리 화학적인 성질을 기초로 하여 소각회의 안정적인 처분과 재활용을 위한 가능성을 확인하여 하수 슬러지 소각회의 적절한 처분방안과 제반 문제점 등을 제시하고, 그 문제점들의 해결방안을 모색하였다. 그 결과 하수 슬러지의 함수율은 약 80 % 정도 되며, 유기물이 고형물의 50% 정도로 관찰되었다. 그리고 비휘발성 고형물인 무기물은 $SiO_2$-$Al_{2}O_3$가 주성분으로 관찰되었으며, 주요 광물은 하수 슬러지가 소각 온도 및 소성 온도에 따라 변화하는 것으로 나타났다. 그리고, 이러한 변화는 소각회의 최종 처분시 고려되어야 하는 중요한 요인로 작용한다. 또한 하수 슬러지 소각회를 사용하여 약 600 kg${\cdot}f/{cm}^2$의 높은 압축 강도를 가지는 시편을 제작하였으며, 이는 하수 슬러지의 처분시 최종 부산물인 소각회의 적정 처리 방안에서 재활용의 가능성이 매우 높다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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