• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.15 no.2
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• pp.107-117
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• 1999

A comparison of a neural network approach with the conventional statistical methods, multiple regression and band ratio analyses, for the estimation of water quality parameters in presented in this paper. The Landsat TM image of Lake Daechung acquired on March 18, 1996 and the thirty in-situ sampling data sets measured during the satellite overpass were used for the comparison. We employed a three-layered and feedforward network trained by backpropagation algorithm. A cross validation was applied because of the small number of training pairs available for this study. The neural network showed much more successful performance than the conventional statistical analyses, although the results of the conventional statistical analyses were significant. The superiority of a neural network to statistical methods in estimating water quality parameters is strictly because the neural network modeled non-linear behaviors of data sets much better.

• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.39 no.1
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• pp.46-60
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• 2023

Climate change causes fluctuations in water quality in the aquatic environment, which can cause changes in water circulation patterns and severe adverse effects on aquatic ecosystems in the future. Therefore, research is needed to predict and respond to water quality changes caused by climate change in advance. In this study, we tried to predict the dissolved oxygen (DO), chlorophyll-a, and turbidity of the Paldang reservoir for about two weeks using long short-term memory (LSTM) and gated recurrent units (GRU), which are deep learning algorithms based on recurrent neural networks. The model was built based on real-time water quality data and meteorological data. The observation period was set from July to September in the summer of 2021 (Period 1) and from March to May in the spring of 2022 (Period 2). We tried to select an algorithm with optimal predictive power for each water quality parameter. In addition, to improve the predictive power of the model, an important variable extraction technique using random forest was used to select only the important variables as input variables. In both Periods 1 and 2, the predictive power after extracting important variables was further improved. Except for DO in Period 2, GRU was selected as the best model in all water quality parameters. This methodology can be useful for preventive water quality management by identifying the variability of water quality in advance and predicting water quality in a short period.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.6_2
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• pp.1565-1576
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• 2023

An atmospheric correction algorithm based on the radiative transfer model is required to obtain remote-sensing reflectance (R_rs) from the Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) observed at the top-of-atmosphere. This R_rs derived from the atmospheric correction is utilized to estimate various marine environmental parameters such as chlorophyll-a concentration, total suspended materials concentration, and absorption of dissolved organic matter. Therefore, an atmospheric correction is a fundamental algorithm as it significantly impacts the reliability of all other color products. However, in clear waters, for example, atmospheric path radiance exceeds more than ten times higher than the water-leaving radiance in the blue wavelengths. This implies atmospheric correction is a highly error-sensitive process with a 1% error in estimating atmospheric radiance in the atmospheric correction process can cause more than 10% errors. Therefore, the quality assessment of R_rs after the atmospheric correction is essential for ensuring reliable ocean environment analysis using ocean color satellite data. In this study, a Quality Assurance (QA) algorithm based on in-situ R_rs data, which has been archived into a database using Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS), was applied and modified to consider the different spectral characteristics of GOCI-II. This method is officially employed in the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)'s ocean color satellite data processing system. It provides quality analysis scores for R_rs ranging from 0 to 1 and classifies the water types into 23 categories. When the QA algorithm is applied to the initial phase of GOCI-II data with less calibration, it shows the highest frequency at a relatively low score of 0.625. However, when the algorithm is applied to the improved GOCI-II atmospheric correction results with updated calibrations, it shows the highest frequency at a higher score of 0.875 compared to the previous results. The water types analysis using the QA algorithm indicated that parts of the East Sea, South Sea, and the Northwest Pacific Ocean are primarily characterized as relatively clear case-I waters, while the coastal areas of the Yellow Sea and the East China Sea are mainly classified as highly turbid case-II waters. We expect that the QA algorithm will support GOCI-II users in terms of not only statistically identifying R_rs resulted with significant errors but also more reliable calibration with quality assured data. The algorithm will be included in the level-2 flag data provided with GOCI-II atmospheric correction.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.26 no.2
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• pp.251-262
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• 2010

In order to provide quantitative control of the standard products of Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), on-board radiometric correction, atmospheric correction, and bio-optical algorithm are obtained continuously by comprehensive and consistent calibration and validation procedures. The calibration/validation for radiometric, atmospheric, and bio-optical data of GOCI uses temperature, salinity, ocean optics, fluorescence, and turbidity data sets from buoy and platform systems, and periodic oceanic environmental data. For calibration and validation of GOCI, we compared radiometric data between in-situ measurement and HyperSAS data installed in the Ieodo ocean research station, and between HyperSAS and SeaWiFS radiance. HyperSAS data were slightly different in in-situ radiance and irradiance, but they did not have spectral shift in absorption bands. Although all radiance bands measured between HyperSAS and SeaWiFS had an average 25% error, the 11% absolute error was relatively lower when atmospheric correction bands were omitted. This error is related to the SeaWiFS standard atmospheric correction process. We have to consider and improve this error rate for calibration and validation of GOCI. A reference target site around Dokdo Island was used for studying calibration and validation of GOCI. In-situ ocean- and bio-optical data were collected during August and October, 2009. Reflectance spectra around Dokdo Island showed optical characteristic of Case-1 Water. Absorption spectra of chlorophyll, suspended matter, and dissolved organic matter also showed their spectral characteristics. MODIS Aqua-derived chlorophyll-a concentration was well correlated with in-situ fluorometer value, which installed in Dokdo buoy. As we strive to solv the problems of radiometric, atmospheric, and bio-optical correction, it is important to be able to progress and improve the future quality of calibration and validation of GOCI.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.5_1
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• pp.959-974
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• 2021

Forel-Ule Index (FUI) is an index which classifies the colors of inland and seawater exist in nature into 21 gradesranging from indigo blue to cola brown. FUI has been analyzed in connection with the eutrophication, water quality, and light characteristics of water systems in many studies, and the possibility as a new water quality index which simultaneously contains optical information of water quality parameters has been suggested. In thisstudy, Ocean Colour-Climate Change Initiative (OC-CCI) based 4 km FUI was spatially downscaled to the resolution of 500 m using the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data and Random Forest (RF) machine learning. Then, the RF-derived FUI was examined in terms of its correlation with various water quality parameters measured in coastal areas and its spatial distribution and seasonal characteristics. The results showed that the RF-derived FUI resulted in higher accuracy (Coefficient of Determination (R²)=0.81, Root Mean Square Error (RMSE)=0.7784) than GOCI-derived FUI estimated by Pitarch's OC-CCI FUI algorithm (R²=0.72, RMSE=0.9708). RF-derived FUI showed a high correlation with five water quality parameters including Total Nitrogen, Total Phosphorus, Chlorophyll-a, Total Suspended Solids, Transparency with the correlation coefficients of 0.87, 0.88, 0.97, 0.65, and -0.98, respectively. The temporal pattern of the RF-derived FUI well reflected the physical relationship with various water quality parameters with a strong seasonality. The research findingssuggested the potential of the high resolution FUI in coastal water quality management in the Korean Peninsula.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2001.09a
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• pp.164-167
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• 2001

본 연구에서는 포항제철소에서 제철부산물로 발생되는 제강분진을 전처리 없이 산화촉매로 사용하여 김포 수도권 매립지의 침출수 처리공정에서 펜톤산화조에 유입되는 원수를 대상으 로 과산화수소를 이용한 연속식 산화처리 실험을 수행하였다. 먼저 회분식 실험결과를 바탕 으로 최적 반응조건에서 lab-scale 연속식 기초반응실험과 자체 설계.제작한 연속산화공정에서의 처리실험을 수행하였다. 또한 기존의 펜톤산화공정에서 Fe 공급원으로 사용되고 있는 FeSO$_4$.7($H_2O$)와의 반응성 비교실험도 수행하였다. 반응기간동안 일정 pH를 유지하기 위해 pH controller를 사용하였으며 침출수 수질은 CODcr로 나타내었다. 반응 pH 3.5, 체류시간 1 hr, 과산화수소 주입량 1,500mg/1에서 제강분진과 FeSO$_4$.7($H_2O$)를 각각 주입하여 수행한 연속처리 기초실험에서는 제강분진을 산화반응촉매로 사용한 경우에 침출수CODcr 처리율 62%, 과산화수소의 분해율 52%를 나타내었다. FeSO$_4$.7($H_2O$)를 산화반응 촉매로 사용한 경우에는 약 65-70%정도의 다소 높은 처리효율을 나타낸 반면에 과산화수소의 소비량은 제강분진의 경우보다 약 20%이상의 높은 값을 나타내었다. 연속산화공정 실험에서는 운전 3시간 이후에 유출수 중의 CODcr과 $H_2O$$_2$의 농도가 안정된 값을 나타내었다. 이 때 산화 반응조의 침출수 CODcr 제거효율은 약 43%이었으며, 처리수의 농도는 현재의 침출수 방류기준 이하로 나타났다. 결론적으로 침출수의 연속식 산화처리 실험결과, 처리효율과 경제성에서 제강분진의 산화촉매활용 공정의 개발 가능성이 매우 높은 것으로 나타났다.ell에 의해 완전분해 되었으며, 함께 존재시 TC는 Fe$^{\circ}$만으로는 분해가 되지 않았지만 cell에 의해 완전분해 되었으며, 함께 존재시 TCE분해에 저해작용을 미치는 것으로 나타났다.술의 첨가가 요구되고 있다. 따라서, 산성광산배수 오염지대에 대해 획일적으로 같은 처리방법을 채택하여 사용하는 것보다 각 지역 또는 광산산성폐수가 유출되어 나오는 광산폐기물의 특성 등을 고려하여 거기에 맞는 기술들을 복합적으로 또는 단독으로 사용하되 처리방법 채택 시 신중을 기할 것이 요망된다.정시에는 SeaWiFS 위성과 관련된 global algorithms 중에서 490nm와 555nm의 복합밴드를 포함하는 OC2 알고리즘(ocean color chlorophyll 2 algorithm)을 사용하는 것이 OC2 series 및 OC4 알고리즘보다 좋은 추정 값을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.환경에서는 5일에서 7월에 주로 이 충체의 유충이 발육되고 전파되는 것으로 추측되었다.러 가지 방법들을 적극 적용하여 금후 검토해볼 필요가 있을 것이다.잡은 전혀 삭과가 형성되지 않았다. 이 결과는 종간 교잡종을 자방친으로 하고 그 자방친의 화분친을 사용할 때만 교잡이 이루어지고 있음을 나타내고 있다. 따라서 여교잡을 통한 종간잡종 품종육성 활용방안을 금후 적극 확대 검토해야 할 것이다하였다.함을 보이고 있다.X> , ZnCl$_{3}$$^{-}$같은 이온과 MgCl$^{+}$, MgCl$_{2}$같은 이온종을 형성하기 때문인것 같다. 한편 어떠한 용리액에서던지 NH$_{4}$$^{+}$의 경우 Dv값이 제일 작았다. 바. 본 연구의 목적중의 하나인 인체유해 중금속이온인 Hg(II), Cd(II)등이 NaCl같은 염화물

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2003.09a
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• pp.298-301
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• 2003

생물학적 토양오염 복원기술은 산소와 영양염류를 오염토양에 공급하여 호기성 미생물의 대사작용을 자극함으로써 유류를 생분해 하는 방법으로 널리 사용되고 있다. 유류에 오염된 토양은 혐기성 상태인 경우가 대부분이기 때문에, 호기성 미생물을 이용하기 위해서는 충분한 산소를 공급하여야 하므로 운전비가 많이 드는 단점이 있다. 최근에는 혐기성 미생물을 이용하여 유류오염 토양을 정화하는 방법이 보고되고 있다. 혐기성 생분해 방법은 다소 분해 속도는 느리지만 산소를 공급하지 않기 때문에 경제적인 유류오염토양 복원 방법으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 디젤을 사용하여 인위적으로 10000 mg/kg.TPH soil의 농도로 오염시킨 토양 50g을 100$m\ell$ 용적의 vial에 주입하고 하수처리장의 혐기성 소화조 슬러지를 15$m\ell$, 30$m\ell$을 주입하여 배양하였으며 TPH의 분해량과 CH$_4$ 및 $CO_2$ 발생량을 측정하였다. vial의 기상을 $N_2$가스로 치환함으로써 혐기성 상태가 되도록 하였으며, 35$^{\circ}C$에서 90일간 배양하였다. 그 결과, 슬러지를 주입하지 않은 대조군의 경우에는 TPH의 분해가 거의 없었지만, 슬러지를 주입한 경우에는 TPH(Total Petroleum Hydrocarbon)농도가 55% 제거된 것으로 나타났다. TPH의 분해는 CH$_4$ 및 $CO_2$ 발생량과 밀접한 상관관계를 보였다. 본 연구의 결과로부터 하수처리장의 혐기성 소화조 슬러지를 이용한 유류오염 토양의 복원 가능성을 확인할 수 있었다.양에서 유동 가능성이 있는 중금속만을 추출하였다. 분석실험은 토양의 Cd2+ 와 Pb2+를 대상으로 행하여졌으며, 여러 토양에서 추출 분석한 결과를 EDTA분석결과와 비교하였다. 실험결과, 중금속은 매우 신속하게 고분자 자성체와 결합하였고, 그 후 자성체를 외부 자장으로 모은 후 산으로 용해시키고, 결합된 중금속은 Graphite furnace AAS로 분석함으로써 빠르고 효율적으로 분석실험을 수행할 수 있음을 알 수 있었다. 한편, 실험에서 나타난 수치들을 비교 검토한 결과 토양 분석시 sandy soil에서는 자성체를 이용한 분석이 EDTA에 의한 방법보다 더 높은 추출도를 보인 반면, silt 함량이 많은 토양의 경우에서 EDTA분석에서 더 높은 중금속 추출도를 보였다.s 중에서 490nm와 555nm의 복합밴드를 포함하는 OC2 알고리즘(ocean color chlorophyll 2 algorithm)을 사용하는 것이 OC2 series 및 OC4 알고리즘보다 좋은 추정 값을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.환경에서는 5일에서 7월에 주로 이 충체의 유충이 발육되고 전파되는 것으로 추측되었다.러 가지 방법들을 적극 적용하여 금후 검토해볼 필요가 있을 것이다.잡은 전혀 삭과가 형성되지 않았다. 이 결과는 종간 교잡종을 자방친으로 하고 그 자방친의 화분친을 사용할 때만 교잡이 이루어지고 있음을 나타내고 있다. 따라서 여교잡을 통한 종간잡종 품종육성 활용방안을 금후 적극 확대 검토해야 할 것이다하였다.함을 보이고 있다.X> , ZnCl$_{3}$$^{-}$같은 이온과 MgCl$^{+}$, MgCl$_{2}$같은 이온종을 형성하기 때문인것 같다. 한편 어떠한 용리액에서

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2002.09a
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• pp.253-256
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• 2002

거제도는 남쪽에서 두 번째로 큰 섬으로써 총면적은 399.96$\textrm{km}^2$이며 총면적의 71.85%가 임야로 이루어져 있고 하천이 짧으며 유역면적이 좁은 관계로 지하수의 함양이 어려우며 해안으로 유출되는 지하수가 상당량이 될 것으로 사료되었다. 따라서 유출지하수의 특성을 연구하여 지하수의 유출가능성이 높은 지역을 찾을 수 있도록 여러 가지 분석을 통하여 알아보았다. 이를 위하여 기본적으로 기온, 강수량 등의 기상자료와 지하수온도, 지하수위등의 수문자료 및 해수표면온도 등의 해양관측자료를 이용하였으며, 해수와 지하수의 온도차가 많은 달의 Lanset 7 ETM+ 인공위성 영상자료와 NOAA 인공영상자료를 이용하여 온도자료를 비교하고, 각개 영사의 열분포도를 분석함으로써 유출지하수의 가능성이 높은 지역을 추출하였다. 추출한 지역에서 인구밀집지역, 공단지역, 기 공급지역을 제외하였으며, 수문지질학 적으로 유리한 지역을 선정하고, 평균해수분포차가 큰 지역을 추출함으로써 이후에 이루어질 현장조사시에 접근이 용이하도록 하였다. 연구결과 거제도 일대의 해안유출지하수 가능지점은 10개소 이상이며 자연적, 사회학석인 여건을 고려한다면 지하수개발가능 지역은 6개 정도로 예상된다. 또한 해수면의 온도와 지하수의 온도가 차이가 클 때는11~13$^{\circ}C$의 분포를 보이고 있어, 이후 이와 같은 연구에 충분히 활용할 수 있을 것이며, 해상도가 높은 자료와 연계하면 보다 정확한 자료의 추출이 가능해 앞으로의 국내에 활용되지 못한 수자원 개발에도 많은 도움이 될 것으로 판단된다.하게도 유기물과의 친화력이 높은 것으로 알려진 Cu 역시 F1과 F2에 대하여 높은 함량을 나타내어 오염원으로부터의 Cu의 확산을 지시하였다. 외국에 비하여, 그동안 국내에서는 사격장 주변의 자연환경변화에 관하여 연구된 결과가 거의 전무하였다. 본 연구 결과는, 이와 유사한 사격장 주변 환경에서의 중금속 분포와 거동 특성에 대하여 종합적인 모니터링(즉, 체계적인 환경지구화학적 조사ㆍ연구)이 시급함을 시사해 주고 있다.할 수 있었다.연구지역을 대상으로 추정한 함양율은 지하수이용에 따른 지하수위하강에 대한 보정을 할 필요가 있으며 지하수이용실태조사를 추가로 하여 그 이용량만큼을 지하수함양량에 더하여야 할것이다.의 특성 등을 고려하여 거기에 맞는 기술들을 복합적으로 또는 단독으로 사용하되 처리방법 채택 시 신중을 기할 것이 요망된다.정시에는 SeaWiFS 위성과 관련된 global algorithms 중에서 490nm와 555nm의 복합밴드를 포함하는 OC2 알고리즘(ocean color chlorophyll 2 algorithm)을 사용하는 것이 OC2 series 및 OC4 알고리즘보다 좋은 추정 값을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.환경에서는 5일에서 7월에 주로 이 충체의 유충이 발육되고 전파되는 것으로 추측되었다.러 가지 방법들을 적극 적용하여 금후 검토해볼 필요가 있을 것이다.잡은 전혀 삭과가 형성되지 않았다. 이 결과는 종간 교잡종을 자방친으로 하고 그 자방친의 화분친을 사용할 때만 교잡이 이루어지고 있음을 나타내고 있다. 따라서 여교잡을 통한 종간잡종 품종육성 활용방안을 금후 적극 확대 검토해야 할 것이다하였다.함을 보

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2003.04a
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• pp.438-441
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• 2003

남해 동부 연안 지역 지하수의 해수 침투 영향을 광역적으로 파악하기 위하여, 202개소의 지하수 시료를 채취하고 수리지구화학적 연구를 수행하였다. 전체 시료 중 14.4%가 500 $\mu\textrm{m}$/cm을 초과하는 높은 EC값을 나타내어 해수 영향을 시사해 주었다. 해수 영향 판단의 또 다른 파라메터로 사용되는 CI/HCO$_3$ 몰비는 전체 시료의 23.3%가 1.3 이상의 값을 나타내었다. 한편, 대표적으로 해수침투 영향 및 인위적 오염의 영향을 각각 반영하는 것으로 알려진 Cl과 NO$_3$의 농도에 관한 누적도수분포도를 작성하여 배경수질군과 오염영향군을 구분짓는 배경치(background concentration)를 구한 결과, 각각 Cl = 22.3 mg/1 및 NO$_3$= 23.1 mg/l로 나타났다. 이 두 파라메터의 농도 분포를 기준으로 하여 채취된 지하수 시료를 크게 4개의 그룹으로 나눌 수 있었다. 그 결과, 자연적 또는 인위적 기원의 오염이 배제된 그룹 1은 전체 시료의 31%, 자연적 오염(해수 영향)을 반영하는 그룹 2는 전체의 24%, 인위적 오염의 영향을 반영하는 그룹 3은 전체의 9%, 해수 영향 및 인위적 오염을 동시에 반영하는 그룹4는 전체의 36%로 나타났다. 또한 그룹2와 그룹4는 대부분 Na-Cl유형으로 진화하는 Ca-Cl유형을 나타내었다. 따라서, 여러 지구화학 방법에 의한 해수 영향 판단 결과는 서로 잘 일치하고 있음을 알 수 있다. 결국, 지구화학적 파라메터를 종합적으로 활용함으로써, 연안 지역 해수침투의 효과적인 파악은 물론 예측 및 방지, 복구에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.으로 토양에서 유동 가능성이 있는 중금속만을 추출하였다. 분석실험은 토양의 Cd2+ 와 Pb2+를 대상으로 행하여졌으며, 여러 토양에서 추출 분석한 결과를 EDTA분석결과와 비교하였다. 실험결과, 중금속은 매우 신속하게 고분자 자성체와 결합하였고, 그 후 자성체를 외부 자장으로 모은 후 산으로 용해시키고, 결합된 중금속은 Graphite furnace AAS로 분석함으로써 빠르고 효율적으로 분석실험을 수행할 수 있음을 알 수 있었다. 한편, 실험에서 나타난 수치들을 비교 검토한 결과 토양 분석시 sandy soil에서는 자성체를 이용한 분석이 EDTA에 의한 방법보다 더 높은 추출도를 보인 반면, silt 함량이 많은 토양의 경우에서 EDTA분석에서 더 높은 중금속 추출도를 보였다.s 중에서 490nm와 555nm의 복합밴드를 포함하는 OC2 알고리즘(ocean color chlorophyll 2 algorithm)을 사용하는 것이 OC2 series 및 OC4 알고리즘보다 좋은 추정 값을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.환경에서는 5일에서 7월에 주로 이 충체의 유충이 발육되고 전파되는 것으로 추측되었다.러 가지 방법들을 적극 적용하여 금후 검토해볼 필요가 있을 것이다.잡은 전혀 삭과가 형성되지 않았다. 이 결과는 종간 교잡종을 자방친으로 하고 그 자방친의 화분친을 사용할 때만 교잡이 이루어지고 있음을 나타내고 있다. 따라서 여교잡을 통한 종간잡종 품종육성 활용방안을 금후 적극 확대 검토해야 할 것이다하였다.함을 보이고 있다.X> , ZnCl$_{3}$$^{-}$같은 이온과 MgCl$^{+}$, MgCl$_{2}$같은 이온종을 형성하기 때문인것 같다. 한편 어

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.7
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• pp.697-706
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• 2013

In recent, Korea has faced on water quality management problems in reservoir and river because of increasing water temperature and rainfall frequency caused by climate change. This study is effectively to manage water quality for establishment of algal bloom forecasting models with artificial neural network. Daecheong reservoir located in Geum river has suitable environment for algal bloom because it has lots of contaminants that are flowed by rainfall. By using back propagation algorithm of artificial neural networks (ANNs), a model has been built to forecast the algal bloom over short-term (1, 3, and 7 days). In the model, input factors considered the hydrologic and water quality factors in Daecheong reservoir were analyzed by cross correlation method. Through carrying out the analysis, input factors were selected for algal bloom forecasting model. As a result of this research, the short term algal bloom forecasting models showed minor errors in the prediction of the 1 day and the 3 days. Therefore, the models will be very useful and promising to control the water quality in various rivers.