• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2001.11a
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• pp.129-130
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• 2001

대기오염실태를 파악하고 대기질 개선대책 수립에 필요한 기초자료를 확보하기 위하여 전국적으로 총 152개소(2000년 12월 기준)의 지역대기측정망을 환경부 및 지방자치단체에서 운영중에 있으며, 이들 측정소에서 생산되는 자료는 (지자체) $\longrightarrow$ 환경관리청 $\longrightarrow$ 환경부 $\longrightarrow$ 국립환경연구원('99년 1월부터)의 데이터베이스에 최종적으로 축적된다. (중략)

• Journal of Environmental Policy
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• v.8 no.1
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• pp.31-48
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• 2009

To install and operate the Automatic Noise Monitoring Networks reasonably, which able to monitoring environmental noise continually, is an important issue for making decision to urban environment. Noise level is determined by regional environmental factors, that affected by complex urban environment. Therefore, accurate measurement of environmental noise level has top priority to establish and promote appropriate environmental policies. Currently, Automatic Noise Monitoring System is installed for grasping the environmental noise level and preparing basic data for constructing noise-reduction policies. However, this measurement data is recognized not to be able to reflect a sensory noise. The main reason is the lack of reliable measurement data and unreasonable installation site. The main point of this research ought to be the analysis of installed site of noise monitoring system in Busan.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.136-136
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• 2023

우리나라의 강우 특성은 하절기에 집중되어 있으며 최근 이상강우와 기상이변에 따른 집중호우 발생으로 여를철 탁수 문제 발생 빈도가 높아지고 있는 추세이다. 과거 '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선과 같은 태풍 및 장마에 의해 탁수 유입이 급증되어 수중 탁도가 높아지며 저수지 탁수 문제가 발생하였다. 특히 우리나라 경우 하천 및 저수지에서 물 사용량의 대부분을 이용하고 있기에 탁수 문제가 장기화 될 시 댐 하류 지역의 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 비용적, 환경적 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 파악, 대응을 위한 탁수 모의에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수를 모의하기 위해서는 유량, 수온, SS, 탁도 데이터가 필요하며 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있다. 하지만 현재 측정의 경우 채수를 통한 점단위의 측정으로 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있다. 이러한 데이터 취득의 한계로 기존 조사를 통한 탁도-SS 관계식을 통해 탁수를 예측하고 있으나 과거 2003년 이후 자료를 바탕으로 산정된 식으로 불확도가 존재한다. 탁수 모의 정확도 개선을 위한 데이터 해상도 및 탁도-SS 관계식 문제를 해결 하기 위해 기존 데이터 분석을 통한 미계측 기간에 대한 보간을 필요로 하며 현장 계측을 통한 탁도, SS 자료를 취득하여 탁도-SS 관계식을 최신화 할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 탁도를 측정 센서 YSI와 SS 측정센서 레이저부유사측정기(LISST: Laser In-Situ Scattering and Transmissometry)를 활용하여 자료를 취득하고 탁도-SS 산정식을 최신화 하였다. 또한 기존 국가 수질 측정망 데이터 및 기상 자료 데이터를 취득하여 데이터 분석을 통해 미계측 기간에 대한 데이터를 보간하여 탁수 모의 입력자료를 개선하였고 이를 기반으로 탁수 모의 정확도를 개선하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.163-163
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• 2021

하천에서의 화학사고는 자연적 및 인위적인 원인으로 인해 발생할 수 있으며, 이러한 화학사고가 발생하게 되면 수환경 변화를 야기해 생태계나 인간에게 악영향을 발생시킬 수 있어 신속한 초기대응이 필요하다. 하천으로 유입된 화학물질의 평가에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있지만, 화학사고 초기대응을 위한 연구는 미비한 실정이다. 초기대응을 위해서는 현장에서 측정이 용이한 지표를 활용해야하며, 이 지표를 이용해 유출된 화학물질에 대한 정보를 취득 할 수 있어야 한다. 하천의 주요 지점에는 pH 및 EC 등을 실시간으로 측정하는 자동측정망을 운영하고 있는데, 이러한 측정항목들을 지표로 활용한다면 하천 화학사고 대응을 위한 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 측정된 데이터를 머신러닝 기법을 적용한다면 화학사고 발생 시 초기대응을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 분석한 유해화학물질은 총 26종이며, pH 및 EC를 화학물질들의 특성을 파악하기 위한 대체지표로 선정하였다. 화학물질의 농도변화에 따른 대체지표 변화를 측정하였으며, 실험결과를 바탕으로 성질이 유사한 화학물질들을 Group별로 분류하여 데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터베이스를 바탕으로 머신러닝 기법인 Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XG Boosting에 적용해 각 알고리즘에 대한 성능 평가를 진행하여 가장 우수한 성능의 머신러닝 기법을 선정한다. 본 연구 결과를 바탕으로 선정된 머신러닝 기법을 활용한다면 향수 수환경 화학사고 발생 시 유출된 유해화학물질에 대한 정보를 제공할 수 있으며 그에 따른 신속한 대응의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2001.11a
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• pp.441-442
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• 2001

TOMS (Total Ozone Mapping Spectrometer)는 Nimbus-7과 Meteor-3에 탑재되어 자외선 영역에서 오존의 양을 측정하는 임무를 가지고 1978년부터 1994년 12월까지 일별 오존자료를 제공하였다. 1996년 8월 17일에 발사된 일본의 ADEOS에 탑재된 TOMS는 1997년 6월 29일까지 자료를 생산했으며 1996년7월 2일 발사된 Earth Probe의 TOMS는 현재까지 실시간 자료를 보내오고 있다. TOMS는 지구의 대기에 의해 반사된 태양 광선중의 자외선 자료를 통해 오존의 양을 간접적으로 측정하는 것이 원리이다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.520-524
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• 2010

본 연구에서는 팔당호에 유입되는 북한강, 남한강, 경안천의 6개 지류에 대하여 2009년 6월부터 12월까지 10일 주기로 현장 측정한 10개의 수질평가 항목과 측정시기에 근접한 4장의 시계열 위성영상에 의한 수질분석 기법을 이용하여 RS/GIS에 의한 수질환경 모니터링을 실시하였다. 현장에서는 다항목 수질측정기(DS5, Hydrolab ; 센서장착포트 7개, 측정항목 : 수온, 탁도, EC, LDO)를 이용하였고, 채수를 통해 실내에서 T-N, T-P, BOD, COD, ph, 부유물질(이하, SS)을 측정하였다. 위성영상에 의한 수질인자는 수온, 탁도, SS 등을 선정하여 자료의 정성적 해석을 통해 팔당호의 수질환경 모니터링을 수행하였다. 또한, 위성영상으로 분석한 수질평가 자료는 현장자료와의 상관성을 검토하였으며 회귀분석을 실시하여 수질인자별 분포도를 작성하였다.

• Water for future
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• v.37 no.2
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• pp.30-35
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• 2004

여기에서는 물의 질적인 관리를 담당하고 있는 환경부에서 제공하는 각종 $\ulcorner$물$\urcorner$ 관련 정보에 대한 웹사이트를 소개하고자 한다. 환경부의 웹사이트에는 여러 관련분야의 하나로서 물 분야에 대한 업무소개와 관련 자료를 제공하고 있으며, 물과 직접, 간접적으로 관련된 환경지리정보를 꾸준히 구축하여 제공하고 있다. 관련 링크 사이트로는 수질측정 자료를 제공하는 국립환경연구원의 자료제공 사이트, 물사랑 홈페이지 등과 연동되어 있다.(중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.134-134
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• 2023

하천의 유사량 측정은 수량·수질 관리에 있어 유량 자료와 함께 필수적인 자료로 다지점에서 연속적으로 측정된 자료가 필요하다. 하지만 현재 부유사 측정 방법은 부유사채집기를 통해 조사가 이루어져 인력, 비용, 안전의 문제로 지점 확대와 연속 측정이 어려운 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로, 센서 기반의 유사량 측정 기술이 개발되어 실용화를 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히, 연속적인 유량측정을 목적으로 사용되고 있는 자동유량관측소에 설치된 H-ADCP의 초음파산란도를 이용한 부유사농도 측정 방법은 기 구축된 인프라를 활용하므로 경제적으로 유리하며, 유량자료를 동시에 측정하므로 실시간의 부유사량 자료를 생산할 수 있는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 국가하천에 설치되어 운영 중인 자동유량관측소 H-ADCP의 초음파산란도를 활용하여 연속적인 부유사농도 측정을 위한 기술 개발과 기술 적용을 위한 기준 및 지침을 마련하고자 하였다. 초음파산란도를 활용한 부유사농도 측정 방법의 적용성 검토를 위해 2015년부터 2022년까지 자동 관측소 기준 유사량 측정이 이루어진 지점을 대상으로 자료를 수집하여 지점별 초음파산란도-부유사농도 관계식을 개발하여 분석을 수행하였다. 그리고 테스트베드에서 실시간 운영을 통해 초음파산란도를 활용한 부유사농도 측정 방법의 기술 개선과 분석 절차 및 기준 등 실무적 고려사항을 검토하여 실용화를 위한 지침 및 표준안을 마련하고자 하였다. 본 연구결과를 통해 기존 부유사채집기와 정확도를 분석한 결과, 기존 부유사대비 약 80%의 측정정확도를 보이는 것으로 나타났으며, 10분 간격의 부유사농도의 측정을 통해 홍수기 유사의 이력현상의 분석이 가능함을 확인 할 수 있었다. 추후에는 본 연구 성과를 통해서 개발한 기술을 시범 확대 적용하여 지속적인 기술의 개선과 측정기준을 제시하고, 유지관리 등에 대한 검토를 수행할 예정이며, 실용화를 통해 유사량 조사지점의 확대와 연속적인 유사량 자료를 생산하는데 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.219-219
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• 2020

하천의 수질을 나타내는 환경지표 중 국가 TMS(Tele Monitoring system)의 수질측정망을 통해 관리되고 있는 지표로는 DO, BOD, COD, SS, TN, TP 등 여러 인자들이 있다. 이러한 수질인자는 하천의 자정작용에 있어 많은 영향을 나타내고 있다. 이를 활용한 경제적이고 합리적인 수질관리를 위해 하천의 자정작용을 활용하는 것이 중요하다. 생물학적 작용을 가장 효과적으로 활용하기 위해서는 수질오염 데이터에 기초한 수질예측을 채택하여 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해서는 수질인자의 데이터를 측정하고 축적해 수질오염을 예측하는 것이 필수적인데, 실제적으로 수질인자의 일일 측정은 비용 관점에서 쉽게 접근할 수 없다. 본 연구에서는 시계열 학습으로 알려진 RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Term Memory) 알고리즘을 활용하여 기존에 측정된 수질인자의 데이터를 통해 시간당 및 일일 수질인자를 예측하려고 했다. 연구에 앞서, 기존에 시간단위로 측정된 수질인자 데이터의 이상 유무를 확인 후, 에러값은 제거하고 12시간 이하 데이터가 누락되었을 때는 선형 보간하여 데이터를 사용하고, 1일 데이터도 10일 이하 데이터가 누락되었을 때 선형 보간하여 데이터를 활용하여 수질인자를 예측하였다. 수질인자를 예측하기 위해 구글이 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였고, 연구지역으로는 대한민국 부산에 위치한 온천천의 유역을 선정하였다. 수질인자 데이터 수집은 부산광역시에서 운영하는 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모델의 연구를 위해 하천의 수질인자, 기상자료 데이터를 입력자료로 활용하였다. 분석에서는 입력자료와, 반복횟수, 시계열의 길이 등을 조절해 수질 요인을 예측했고, 모델의 정확도도 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.121-122
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• 2003

현재, 대기 환경 자료의 정확한 분석을 위하여 정부와 지자체는 여러 종류의 대기 오염 측정망을 설치하여 운영하고 있다. 측정망으로부터 산출된 이러한 자료들의 품질은 대기 환경 학자 및 전문가들은 물론이고 일반 국민들의 일상적인 활동에도 중요한 영향을 미치고 있기 때문에, 측정 결과의 정화한 이해와 사용을 위한 품질 보증이 매우 중요한 실정에 있다. 그러나, 국제적인 수준의 품질 보증이 이루어지기 위해서는 측정 실험실의 인증 요건(ISO 17025) 및 측정 불확도 표기(ISO Guide) 등에 관한 국제적인 규격들의 적용이 매우 엄격하게 요구되고 있는 실정이다. (중략)