• 한국물환경학회지
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• 제34권6호
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• pp.688-702
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• 2018

Since the 1970s regulations against the pollution of drinking water have been introduced in Lake Paldang watershed area. To understand the effects of water environment management policies and the impacts of climate changes on Lake Paldang, a long-term comprehensive study of this watershed and the changes in its water environment is required. In this study, we analyzed changes in the weather, hydrology, sources of pollution, water quality, and algal development from 2000 to 2015 year based on the statistical data provided by several national information systems. While the population and amount of sewage in the Lake Paldang watershed increased by about 1.5 times, the amount of animal manure showed a decreasing trend during the same period. The wastewater also increased by about 1.5 times while the amount of water intakes rose by about 1.14 times. The water quality in front of the Paldang Dam, which is the representative monitoring site of the Lake Paldang, was stable. The annual average BOD concentration remained within 2 mg/L, which is a "Good (lb)" level according to the environment standards of Republic of Korea. The development of phytoplankton and harmful cyanobacteria were largely influenced by meteorological factors.

• 생태와환경
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• 제56권3호
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• pp.268-279
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• 2023

근래에 들어, 머신러닝과 딥러닝 모델은 다양한 수체 내 수질변화를 예측하기 위해 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 담수호의 물 이용과 수생태계 건강성에 위협 요인으로 작용할 수 있는 유해남조의 발생을 예측하기 위해 많은 연구자들이 인공지능 모델을 활용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 최근까지 유해남조의 발생을 예측하기 위해 적용된 인공지능 모델링의 선행 연구들을 검토하였고, 딥러닝을 포함하여 머신러닝 모델을 이용한 이 분야 연구의 발전방향을 모색하고자 하였다. 먼저, Elsevier의 초록 인용 데이터베이스인 Scopus를 활용하여 체계적인 문헌 연구를 수행하였다. 주요 키워드를 이용하여 탐색 및 정리된 문헌들을 리뷰한 결과, 딥러닝 모델은 주로 남조 세포수 예측에만 사용되었고, 머신러닝 모델은 남조 세포수 이외에 microcystin, geosmin, 2-MIB와 같은 대사물질 예측에도 초점을 맞추고 있었다. 또한, 남조 세포수와 대사물질의 예측을 위해 활용된 입력변수들은 현저한 차이가 있었다. 남조의 대사물질을 예측하기 위해 딥러닝 모델이 적용된 바가 없었는데, 향후 빅데이터 구축을 통한 대사물질을 예측하는 연구가 필요할 것으로 사료된다.