• 환경영향평가
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• 제28권2호
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• pp.169-182
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• 2019

낙동강 상류 수계에 위치한 영강, 내성천과 위천을 대상으로 2016년 5월부터 10월까지 부착돌말류를 이용한 생물학적 수질 평가를 하였다. 부착돌말류는 이동성이 없어 장기적인 수질상태를 반영할 수 있다. 채집된 부착돌말류는 총 158 분류군으로 2목 3아목 8과 34속 143종 15변종으로 구성되어 있다. 영강은 Achnanthes convergens 와 Achnanthes minutissima, 내성천은 Nitzschia inconspicua, 위천은 Achnanthes minutissima, Cocconeis placentula var. lineata와 Navicula minima가 우점하였다. CCA 분석 결과, 낙동강 상류 수계에서는 전기전도도, 총인과 총질소가 부착돌말류의 종조성에 중요한 요인들로 나타났다. 상관분석 결과, 부착돌말지수들(DAIpo 와 TDI)은 서로 높은 상관성(0.87)을 보였다. 부착돌말지수(DAIpo와 TDI)를 이용한 생물학적 수질평가 결과, 영강은 대부분의 지점에서 A등급으로 평가되었다. 내성천은 A등급으로 평가된 N1을 제외한 모든 지점에서 C~D등급으로 평가되었다. 위천은 W1의 DAIpo가 B~C등급이나 TDI는 D등급으로 평가되어, 이 지점의 생물학적 수질 평가는 DAIpo보다 TDI의 결과가 더 불량한 것으로 나타났다. W2의 DAIpo와 TDI는 A~D등급으로 수질의 변화가 심하였다. W3와 W4의 DAIpo와 TDI는 대부분 B와 C등급으로 각각 평가되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제14권3호
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• pp.189-195
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• 2008

신항과 낙동강 하구역의 접점인 연결잔교를 통해 소통되는 해수의 수리적인 특성을 파악하기 위하여 연결잔교부에서 현장관측을 실시하고 두 해역간의 상호작용을 해석하고자 하였다. 현장조사 결과로서 연결잔교상의 최대 유속은 1차관측시 13.18 cm/sec, 2차관측시 30.80 cm/sec를 나타내었다. 해수소통량 계산결과는 1차 관측기간 동안 단위시간당 해수소통량은 $184.71\;m^3/sce$이고, 잔차해수소통량은 $59.74\;m^3/sec$로 신항만에서 낙동강 하구역 방향으로 유출되었다. 또한 2차 관측기간 동안 단위시간당 해수소통량은 $331.15\;m^3/sec$이고, 잔차해수소통량은 $28.88\;m^3/sec$로 낙동강 하구역에서 신항만 방향으로 유출되었다.

• 한국어류학회지
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• 제18권2호
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• pp.97-106
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• 2006

한반도 남부의 하천수계에 널리 분포하는 Zacco koreanus를 대상으로 혼인색의 지리적 변이를 조사한 결과 지리적 개체군 사이에 뚜렷한 차이가 있음을 발견하였다. 즉 가슴지느러미 전단에 붉은띠의 유무와 등지느러미의 색깔에 큰 차이가 있었다. 이 색깔의 변이에 의하여 Z. koreanus 내에 색깔이 서로 다른 3가지 유형, 즉 HK, NS 그리고 NE형을 구분하였다. HK형은 한강과 금강에, NS형은 낙동강과 섬진강에, 그리고 NE형은 낙동강과 동해안의 하천에 주로 분포하였다. 이들 3가지 형은 지리적으로 잘 구분되며 그 중 NS형과 NE형은 낙동강에서 공서하는 곳이 많고 미세서식처가 분리되는 양상을 나타내므로 생태학적 및 분류학적으로 주목된다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2000년도 창립총회 및 춘계학술발표회
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• pp.81-81
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• 2000

• 해양환경안전학회지
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• 제16권2호
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• pp.169-174
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• 2010

본 연구는 낙동강 하구역 하천 방류 특성을 해석함에 있어 보다 정도 높은 기상 자료를 선정할 목적으로 1996년부터 2008년까지(13년간) 얻어진 하구둑 실방류량의 특성을 분석하고 부산과 김해간의 기상자료(강우량 등)를 사용하여 그 차이를 계산하였다. Tank model을 사용하여 추산된 하천유량은 실제 하구둑 방류량과 비교하였고, 하구환경에 영향을 미치는 기상인자와 방류량간의 상관관계를 살펴보았다. 결과적으로 총 13년동안의 낙동강 하구둑으로부터 총방류량은 $272,653.3{\times}10^6\;m^3$/month으로 산출되었다. 방류량이 가장 많은 달은 7월이 $73,212.9{\times}10^6\;m^3$/month(26.9%)으로 가장 많고 8월이 22.0%, 9월이 18.9%의 순이었다. 최종적으로 낙동강 하구역의 유입하천유량을 산정함에 있어 부산 기상자료를 사용할 경우 실제 김해지역의 결과보다 하천유출량이 과대평가될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국해안해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해안해양공학회 2009년도 발표 논문집 제18권
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• pp.109-112
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• 2009

• 한국환경과학회지
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• 제9권6호
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• pp.455-462
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• 2000

This study aims at the development of the model for a forecasting of water quality in river basins using artificial neural network technique. Water quality by Artificial Neural Network Model forecasted and compared with observed values at the Sangju q and Dalsung stations in Nakdong river basin. For it, a multi-layer neural network was constructed to forecast river water quality. The neural network learns continuous-valued input and output data. Input data was selected as BOD, CO discharge and precipitation. As a result, it showed that method III of three methods was suitable more han other methods by statistical test(ME, MSE, Bias and VER). Therefore, it showed that Artificial Neural Network Model was suitable for forecasting river water quality.

• 한국지형학회지
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• 제27권3호
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• pp.13-24
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• 2020

This study analyzed the characteristics of the grain size distribution of the sediments obtained from the flooding in Ibang-myeon, Changnyeong-gun, which was caused by the collapse of a embarkment on the Nakdong River on August 9, 2020. As a results, it was found that the mean grain size decreases and the sorting becomes poorer as the distance from the embarkment collapse point increases. This is attributed to the fact that the transport energy of the river decreases when flooding occurs, ensuring that coarse-grained sediments are deposited first. Further, as the transport energy further reduces and becomes dispersed, the sorting for the fine-grained sediments becomes poor. Considering the characteristics of spatial distribution, sediments along the farm road showed the properties of floodplain deposits that transport to natural levee and back swamp due to river flooding. On the other hand, sediments along the irrigation ditch exhibited the properties of the deposits that are carried by the flow backward of ditch from the river after the collapse of the embarkment. The results of this study are significant because characteristics of flood sediments were elucidated for major rivers where flooding rarely occurs due to the recently built artificial structures. In addition, by applying the grain size distribution characteristics of present river flood sediments, it will be able to contribute to clarifying the sedimentary environments of the paleo river flood deposits.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.31-38
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• 2022

하천의 염분 변화를 신속히 예측하는 것은 염분 침투로 인한 농업, 생태계의 피해를 예측하고 재해 방지 대책을 수립하기 위해서 중요한 작업이다. 머신러닝 기법은 물리 기반 수리 모델에 비해 계산량이 훨씬 적기 때문에, 비교적 짧은 시간에 염분농도를 예측 가능하여 물리 기반 수리 모델의 보완 기법으로 연구되고 있다. 해외에서는 머신러닝 기법 기반 염분 예측 연구들이 활발히 연구되고 있으나, 대한민국의 공공데이터에 머신러닝 기법을 적용한 연구는 충분치 않다. 낙동강 하구의 환경 정보에 관한 공공데이터와 함께, 본 연구는 여러 종류의 머신러닝 기법의 염분농도에 대한 예측 성능을 측정하였다. 실험 결과에서, 결정 트리 기반의 LightGBM 알고리즘은 평균 RMSE 0.37의 예측 정확도와 타 알고리즘 대비 2-20배 빠른 학습 속도를 보여주었다. 따라서 국내 하천의 염분농도 예측에도 머신러닝 기법을 적용할 수 있다고 판단된다.

• 생태와환경
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• 제51권1호
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• pp.60-70
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• 2018

주요 수계를 중심으로 한강 수계 (남한강, 북한강, 한강본류, 안성천, 기타) 442지점, 낙동강 수계 (낙동강, 형산강, 태화강, 기타) 305지점, 금강 수계 (금강, 삽교천, 만경강, 동진강, 기타) 199지점, 섬진강 수계 (섬진강, 기타) 102지점, 영산강 수계 (영산강, 탐진강, 기타) 102개 그리고 제주 수계 7개를 합쳐 총 1,157지점에 대하여 저서성 대형무척추동물의 분포현황을 정리하여 데이터화하였다. 전체 조사지점에서 한강 141과, 낙동강 122과, 금강 115과, 섬진강 106과, 영산강 113과 그리고 제주 수계에서 50과 조사되어, 총 151과가 출현한 것으로 나타났다. 저서성 대형무척추동물의 출현을 살펴보면, 깔다구과가 가장 우점하여 20.8%를 차지하였으며, 줄날도래과는 17.1%, 꼬마하루살이과는 12.6%, 실지렁이과는 10.3%, 납작하루살이과는 8.6%, 알락하루살이과는 6.3%, 물벌레과는 2.7%, 갈래하루살이과는 2.4%, 플라나리아과는 1.7%, 그리고 각다귀과는 1.6%를 차지하였다. 저서성 대형무척추동물이 서식하는 하상은 모래 (22.6%), 자갈 (21.4%), 굵은 모래 (19.0%), 큰 자갈 (18.4%), 진흙 이하 (10.5%)와 큰 돌 (8.2%)로 이루어졌다. 수계의 평균 하폭은 133.5 m, 수폭은 61.7 m로 조사되었다. 수계의 평균 수심과 유속은 각각 30.2 cm, $33.1cm\;s^{-1}$이었다. 수계에 분포하는 저서성 대형무척추동물의 분포특징을 집괴분석으로 살펴본 결과 조사지에 출현한 저서성 대형 무척추동물의 분류군의 출현빈도에 따라 6그룹으로 나뉘어졌다. 이는 조사지역의 고도, 유속, 및 하상구성 특성과 밀접한 관계를 가지고 있었다.