• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.452-452
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• 2021

하천 및 호소수역에 대한 수질오염원이 지속적으로 증가하는 경우에는 일반적인 농도규제 방식으로는 수질개선에 한계가 나타난다. 이를 해결하기 위해 목표 수질 한도 내에서 유역 배출원의 오염물질총량 관리를 목적으로 하는 수질오염총량관리제 개념이 도입되어 단위유역 지자체별 배출부하량을 관리하고 있지만, 지역의 오염원 배출 특성을 고려하지 않은 저감계획은 오히려 유역 내 새로운 오염원으로 전락하여 수질 개선 효과가 나타나지 않을 수 있다. 따라서 효율적인 총량 관리를 위해서는 수계 내 오염원 파악이 필수적이다. 본 연구에서는 수질오염총량제 대상 하천인 굴포천의 수질 오염원 분석을 위해 2016년, 2017년 굴포천 유역 토지이용 자료를 활용하여 수질항목과의 상관성을 파악하고 2016년부터 2020년까지 최근 5년 동안 총량측정망을 통해 측정된 유량 및 수질 자료를 이용해 상류, 중류, 하류 각각의 유량-부하량 관계식을 도출하여 지점별 수질 오염원 특성을 분석하였다. 상관분석 결과, 강우 시 밭과 BOD, SS, T-P는 양의 상관성을 보였고, T-N은 강우, 비 강우 시 관계없이 밭, 논에서 높은 양의 상관성을 보였다. 유량-부하량 관계식 도출 결과, 상류의 경우 BOD, COD, T-P, TOC, SS는 유량이 증가함에 따라 농도가 감소하는 특성을 나타내었는데 이는 2019년 4월 이후 오존처리 재이용수 방류에 따른 유량 증가의 영향이라고 사료 된다. 반면 T-N은 유량이 증가함에 따라 농도가 증가하는 특성을 나타내었는데 이는 오존처리 재이용수의 T-N 농도가 하천의 T-N 농도 보다 높아 발생한 것으로 보인다. 중류와 하류의 경우 BOD, COD, T-P, TOC, SS는 유량이 증가함에 따라 농도가 증가하는 특성을 나타내어 강우 시 비점오염원의 영향이 있는 것으로 보인다. 특히, 하류의 경우 유량이 증가함에 따라 수질 농도가 급격히 증가하여 중류에 비해 비점오염원 영향이 더 큰 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.3
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• pp.185-196
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• 2015

A conceptual watershed model HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran) was applied to the Hwangryong river watershed to evaluate climate change effects on pollution loads of the river. For modeling purposes, the Hwangryong river watershed was divided into 7 sub-watersheds. The model was calibrated and validated for the river discharges against the data observed in 2011 at several monitoring stations. The RCP scenarios were set up for the model simulations after being corrected by change factor method. The simulation results of the RCP 4.5 scenario indicate that the annual river discharge and concentrations of BOD, TN, TP of the Hwangryong river will continually increase during the second-half of the 21st century. As for the RCP 8.5 scenario, the simulations results imply that the pollution loads will increase during the middle of the 21st century reflecting the pattern of precipitation. Monthly distributions of the pollution loads for the RCP 4.5 and the RCP 8.5 scenarios show it will increase the most in September and February, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.966-970
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• 2009

경기도 용인시, 오산시와 화성시 지역의 농업용수와 공업용수의 공급원으로 이용되고 있는 신갈호는 현재 유입하천으로부터 미처리된 도시하수, 공장 폐수, 축산 폐수 등의 점오염원 및 도시 지역 불투수층에 쌓여있는 오염물질인 비점오염원이 무분별하게 유입되어 수질이 매우 악화되어 용수로의 사용이 어려운 지경에 달하였으며, 자연정화능력도 감소하는 등 심각하게 오염되었다. 또한 최근에는 신갈호 유역의 개발에 따른 토지이용 변화로 신갈호 유역의 총오염부하량이 증가하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 현재 날로 심각해지는 신갈호 유입하천의 비점오염원 조사를 통해 신갈호 및 유입하천의 기초데이터의 확충 및 현황 파악을 하고자 하였다. 본 연구에서는 강우 시 신갈호로 유입되는 3개의 유입지천인 신갈천(SG), 지곡천(JK), 공세천(KS)에서 비점오염부하량을 산정함으로써 강우 시 호소로 유입되는 총오염부하량 및 비점오부하량의 비율을 알아보고자 하였다. 강우사상에 따른 총 오염물질 부하량은 EMC 농도를 구한 후 총 유출유량을 곱하고 총 강우지속시간을 곱하여 산정하였다. 조사결과 강우기에 있어서 거의 모든 항목의 농도는 평수기보다 매우 높은 수치를 나타냈다. 특히 SS 농도는 토사의 하천유입으로 인해 다른인자에 비해 큰 변동폭을 나타내었으며, COD와 T-P는 토양입자에 흡착되어 함께 이동하기 때문에 SS와 밀접한 관계를 가졌다. 강우시의 각 유입하천별 오염부하 기여율은 SG의 경우 SS 74.1%, BOD 64.4%, COD 65.7%, T-N 63.8%, T-P 73.8%를 나타내었다. JK의 경우 SS 25.4%, BOD 31.5%, COD 30.5%, T-N 32.5%, T-P 24.2% 였고, KS의 경우 SS 0.5%, BOD 4.1%, COD 3.8%, T-N 3.7%, T-P 2.0%를 나타내었다. 강우시의 각 유입하천별 오염부하 기여율을 평수기때의 오염부하 기여율과 비교하였다. 비교결과 SS의 경우는 SG가 강우시에 74%, 평수기에 83%, BOD의 경우는 강우시 64%, 평수기 80%, T-N은 강우시 64%, 평수기에 84%, T-P의 경우는 강우시 74%, 평수기에 82%로 모든 항목에서 평수기에 신갈천이 신갈호의 오염부하에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났는데, 이는 강우시 지곡천의 기여율이 평수기 보다 상대적으로 높아지기 때문인 것으로 판단된다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.20 no.4
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• pp.401-407
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• 2010

This study was carried out to produce the characteristics of pollutant loads caused by a cherry tree plot as a nonpoint sources(NPS) unit in agricultural areas. The relationship between rainfall and runoff didn't show a good coefficient with 0.5. Despite precipitation amount was less than 20 mm, runoff occurred with $0.5\;m^3$ because of high rainfall intensity of 8.8 mm/hr. In contrast, runoff was not occurred when precipitation amount was 47.4 mm in one case. In that case the primal effect on runoff was not precipitation amount. Correlation between load of pollutants such as BOD, COD, TN and TP and runoff' volumes showed significantly positive values which were more than r = 0.92 for all pollutants except SS(r = 0.71). SS could be a proper factor for estimating pollutant loads of BOD, COD, TN and TP because of a high correlation more than r = 0.73 between SS load and pollutant loads of BOD, COD, TN and TP. Both Organics and nutrient pollutants could be reduced if we control SS in runoff. The highest concentration of TN was detected in the event which was affected by fertilization activities directly. Therefore fertilization must be considered as a function of impact parameters on TN load in agricultural areas.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.8 no.4
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• pp.119-122
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• 2008

The paved area like a road or bridge where having high impermeable rates were accumulated various non-point sources(NPS) by passing vehicles during dry season periods. They are flowed in the river continuous when it rains and could negative impact on environment. Therefore, this study monitoring NPS for two years and determinating for each pollutant EMCs and mass loading. The result shows that the EMC ranges are 11.60$\sim$230.90 mg/L for TSS, 4.58$\sim$31.90 mg/L for BOD, 1.86$\sim$9.20 mg/L for TN and 0.14$\sim$1.55 mg/L for TP. Also, the ranges of washed-off mass loading are determined to 0.78$\sim$18.01 kg/day for TSS, 0.47$\sim$1.17 kg/day for BOD, 0.00$\sim$0.01 kg/day for Pb and 0.01$\sim$0.06 kg/day for Zn.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.444-444
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• 2021

하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.

• Korean Journal of Environmental Agriculture
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• v.24 no.2
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• pp.83-90
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• 2005

This study was conducted to evaluate the influence of pollutant loads on the water quality in the Mankyeong River from January 2002 to December 2004. The BOD level in upstream ranged from 0.58 to 1.57 mg $L^{-1}$, which would be in I grade according to water quality criteria by Ministry of Environment but BOD level in midstream and downstream was III grade. T-N contents were high in midstream and the average T-P level ranged from 0.06 to 2.70 mg $L^{-1}$. The point raw loads of BOD was high in Iksancheon, Mokcheonpo and Cheongha basin. The point raw loads of T-N and T-P were high in Iksancheon and Cheongha watershed. The non-point low loads of BOD were 3,931 kg $day^{-1}$, 2,870 kg $day^{-1}$ and 2,827 kg $day^{-1}$ in Mokcheonpo, Top and Jeonju watershed, respectively. The major source of BOD effluent load was population, that of T-N and T-P effluent loads was livestock. The delivered load of T-N were high in Jeonju, Mokcheonpo, Gosan, Iksancheon watershed in order. The delivered load of T-N was high in Jeonju watershed and that of T-P was high in Jeonju and Iksancheon watershed. The delivery ratio of BOD and T-N at dry season were below 100% except Mokcheonpo watershed. The delivery ratio of BOD and T-N at raining season were high in Gosan watershed.

• Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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• v.20 no.2
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• pp.72-78
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• 1984

The water quality and the budget of pollutant loading in the downstream of Nakdong River were surveyed at 3 sites along the main stream from Mulgum to Hadan and 1 site of Yangsan tributary with response to the tides in May and June, 1983. The level of TSS in the Yangsan tributary, 6.1~21.3mg/l, was higher than any other site. The mean values of BOD were 1.16mg/l at Mulgum site, 1.83mg/l Yangsan site, 0.79mg/l Hwamyeong site and 3.56mg/l at Hadan site. The levels of NH sub(4) super(+)-N and PO sub(4) super(3-)-P were the highest at Hadan site, and the levels of zinc and copper were 2.11~5.98ppb and ND-50.00ppb at Yangsan tributary site. Although the flow rate of Yangsan stream accounted for only 4% of that of main stream, but the mean value of pollutant loading in the Yangsan stream amounted to 8.3% of the that of main steam.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.556-556
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• 2015

금호강 유역은 낙동강 유역에 위치한 22개 중권역에서도 본류에 유입되는 하천 규모가 크기 때문에 본류에 큰 영향을 미친다. 이로 인해 금호강에서 유출되는 유량과 비점오염원 부하량에 대한 정확한 분석이 반드시 필요한 상황이다. 더욱이, 기후변화로 인해 태풍이나 국지성 호우의 발생이 빈번해지고, 그 규모 역시 과거에 비하여 상당히 크기 때문에 각 유역에 대한 정확한 수문 및 수질 조사가 요구되고 있다. 점오염원에 의한 부하량은 강우량과 관계없이 발생되지만 비점오염원에 의한 부하량은 강우에 따른 유출 현상 때문에 매년 변동이 심하다. 도시지역의 경우 불투수 면적이 증가하고 있으며 지표면에 흡착된 오염물질들이 지표면을 통과하지 못하고 우수와 함께 하천으로 유입된다. 또한 도시화 산업화로 인해 교통량이 증가하면서 도로에 떨어진 기름, 타이어 분진 등이 강우 시 하천으로 유입된다. 특히 금호C지역의 공업단지의 경우 강우 유출수에 고농도의 오염물질이 혼입되어 있으며, 지표면에 퇴적되는 오염물질의 양도 주거지역보다 훨씬 높으며 강우 시 유독한 수질오염물질이 일시에 다량으로 하천에 유입된다. 시가지는 차지하는 면적이 각 소유역당 $20km^2$이내로 크지 않지만 BOD, T-N, T-P 모든 항목에서 영향이 큰 것으로 나타났고, 산림은 가장 큰 면적을 차지하고 있지만 BOD를 제외한 항목에서 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 농경지의 경우 각 소유역당 $5{\sim}45km^2$의 면적을 차지하지만 전체적으로 영향을 많이 미치는 것으로 나타났으며 모두 T-N에 대한 영향이 큰 것으로 나타났다. 금호강 유역은 상류에서는 농경지의 비율이 높아 비료나 토양침식에 의한 비점오염에 의한 오염이 큰 것으로 나타났고, 하류에서는 영천시, 대구광역시가 위치하고 있어 생활하수와 공업용폐수 등에 의한 점오염과 불투수 지역이 많아 우수와 함께 하천으로 유입되는 비점오염원에 의한 오염 모두 큰 것으로 나타났다. 금호강유역의 효율적인 비점오염관리를 위해서는 금호강 유역 상류지역의 농업지역과 하류지역의 도시지역에서 필요한 비점오염 부하량 감소 방안에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.569-569
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• 2016

본 연구에서는 소유역 내 오염원 현황에 따른 발생부하와 배출부하를 분석하고자 하였다. 대상유역은 경상북도 영천시 북안천 일대이며, 소유역을 6개의 세유역으로 구분하여 발생부하와 배출부하를 산정하였다. 오염원 현황자료는 2013년 전국오염원 조사자료를 기초로 하였으며, 행정구역 단위의 오염원 조사 및 행정구역과 유역의 경계가 일치 하지 않는 경우의 오염원별 점유율은 토지종합정보망(Land Management Information System, LMIS)의 연속지적도 자료를 이용하여 면적비로 산정하였다. 대상유역의 전체 인구는 총 5,140명이며, 이 중 시가 인구가 2명, 비시가 인구가 5,138명으로 나타났다. 생활계 오염원은 소유역 별 인구를 분석한 결과, FW-'1은 3,113명, FW-'2는 298 명, FW-'3은 604 명, FW-'4는 836 명, FW-'5는 283 명, 그리고 FW-'6은 6 명으로 분석되었다. FW-'1의 인구는 총 3,113명으로 대상유역에서 가장 많은 인구가 분포하고 있는 것으로 나타났다. 축산계 오염원은 FW-'1 지점에 총 115 가구의 농가가 위치하여 소유역 중 가장 많은 축산 농가가 위치하고 있으며. 가축 사육 두수는 돼지 8,040두, 젖소 394두, 한우 1,587두, 사슴 10두 그리고 가금(기타) 수가 292,158두로 다른 지점들과 비교하여 사육 두수가 가장 많은 것으로 나타났다. FW-'2 지점은 돼지 1,350두가 있는 돼지 농가가 1가구 위치하고 있는 것으로 나타났다. FW-'3 지점은 돼지 14,692두, 한우 1,287두, 가금(기타) 100두가 있으며, 축산 농가는 총 42가구가 위치하고 있는 것으로 나타났다. 다른 지점들과 비교하여 돼지 사육 두수가 가장 많은 것으로 나타났다. FW-'4 지점의 가축현황은 돼지가 900마리, 한우 1,222 마리이며, 총 57개의 농가가 위치하고 있고, 이 중 돼지 농가는 1가구이며, 그 외 56개의 농가는 모두 한우 농가이다. FW-'5 지점은 한우 407마리 가금(기타) 150마리가 있는 것으로 나타났으며, FW-'6 지점은 축산 농가가 존재하지 않는다. 또한 대상유역 내에는 총 14개의 산업체가 있으며, $800.33m^3/day$만큼의 폐수를 발생시키고 있다. 이중 FW-'1 지점 산업체 개수는 12개이며, 폐수 발생량은 $730.59m^3/day$로 가장 많은 양의 폐수가 발생하고 있다. 대상유역 내에는 산업계, 양식계, 매립계의 오염원은 없는 것으로 나타났다. 오염원 자료를 바탕으로 발생부하량과 배출부하량 산정결과 생활계와 축산계, 토지계 중축산계의 BOD, T-N, T-P 모두 가장 높은 것으로 분석되었다. 배출부하량 비교 결과에서도 BOD, T-N, T-P 모두 축산계 배출부하량의 비율이 높게 나타났으며, 이 중 BOD는 토지계 배출부하량이 차지하는 비율이 축산계 배출부하량보다 약간 높게 나타났다. T-N과 T-P는 축산계 배출부하량 비율이 가장 높은 것으로 분석되었다. 그러나 오염원의 정량적인 발생원 규명을 위해서는 오염원 그룹이 포함되어있는 지역에 대하여 장기적인 실측 모니터링을 통해 얻은 오염부하를 산정하여 비교?분석하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.