• Economic and Environmental Geology
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• v.38 no.4 s.173
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• pp.435-450
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• 2005

The purpose of the study is to analyze the hydrogeochemical characteristics by multivariate statistical method, to interpret the hydrogeochemical processes for the new variables calculated from principal components analysis (PCA), and to infer the groundwater flow and circulation mechanism by applying the geostatistical methods for each element and principal component. Chloride and nitrate are the most influencing components for groundwater quality, and the contents of $NO_3$ increased by the input of agricultural activities show the largest variation. The results of PCA, a multivariate statistical method, show that the first three principal components explain $73.9\%$ of the total variance. PC1 indicates the increase of dissolved ions, PC2 is related with the dissolution of carbonate minerals and nitrate contamination, and PC3 shows the effect of cation exchange process and silicate mineral dissolution. From the results of experimental semivariogram, the components of groundwater are divided into two groups: one group includes electrical conductivity (EC), Cl, Na, and $NO_3$, and the other includes $HCO_3,\;SiO_2,$ Ca, and Sr. The results for spatial distribution of groundwater components showed that EC, Cl, and Na increased with approaching the coastal line and nitrate has close relationship with the presence of agricultural land. These components are also correlated with the topographic features reflecting the groundwater recharge effect. The kriging analysis by using principal components shows that PC 1 has the different spatial distribution of Cl, Na, and EC, possibly due to the influence of pH, Ca, Sr, and $HCO_3$ for PC1. It was considered that the linear anomaly zone of PC2 in western area was caused by the dissolution of carbonate mineral. Consequently, the application of multivariate and geostatistical methods for groundwater in the study area is very useful for determining the quantitative analysis of water quality data and the characteristics of spatial distribution.

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.10 no.4
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• pp.204-212
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• 2005

Recognition has emerged that nutrient inputs from the submarine discharge of fresh, brackish, and marine groundwaters into the coastal ocean are comparable to the inputs via river discharge. The coastal areas of the Korea peninsula and adjacent seas exhibit particular importance in the role of submarine groundwater discharge (SGD), in terms of the magnitude of SGD and associated continental material fluxes. For example, in the southern sea of Korea, SGD transports excess nutrients into the coastal regions and thus appears to influence ecosystem changes such as the outbreak of red tides. Around volcanic island, Jeju, which is composed of high permeability rocks, the amount of SGD is higher by orders of magnitude relative to the eastern coast of North America where extensive SGD studies have been conducted. In particular, nutrient discharge through SGD exerts a significant control on coastal ecosystem changes and results in benthic eutrophication in semi-enclosed Bang-du bay, Jeju. In the entire area of the Yellow Sea, tile submarine discharge of brackish groundwater and associated nutrients are found to rival the river discharges into the Yellow Sea, including those through Yangtze River, Han River, etc. In the eastern coast of the Korea peninsula, SGD is significantly higher during summer than winter due to high hydraulic gradients and due to wide distribution of high permeability sandy zones, faults, and fractures. On the other hand, in the estuarine water, downstream construction of the dam in the Nakdong River, SGD was highest when the river discharge was lowest (but water level of the dam was highest). This suggests that even though there is no visible freshwater discharge into this estuary, the discharge of chemical species is significant through SGD. On the basis of the results obtained from the coastal areas of the Korea peninsula, SGD is considered to be an important pathway of continental contaminants influencing tidal-flat ecosystems, red tides, and coral ecology. Thus, future costal management should pay great attention to the impact of SGD on coastal pollution and eutrophication.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1885-1889
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• 2006

제주지역은 대륙과 해양을 연결하는 요충지로서 한라산을 중심으로 동서사면은 $3{\sim}5^{\circ}$의 완만한 경사를 이루고 있다. 연평균 강우량은 1,975mm로서 국내 최다우 지역이나 제주도의 지질 특성상 도내 대부분의 지역이 투수성이 높은 다공질 현무암으로 구성되어 있는 관계로 지표수의 발달이 미약한 반면 지하수가 풍부하게 부존되어 있으며 기저지하수, 준 기저지하수, 상위지하수, 기반암지하수로 이루어져 있다. 최근 우리나라의 교토의정서 비준으로 인한 온실가스 감축이 불가피함에 따라 대체 재생가능한 에너지를 이용한 풍력발전시대가 도래하고 있으며, 제주 행원풍력발전단지에 설치된 총 15기 발전장치의 현실성과 경제성 입증을 통해 제주지역의 풍력에너지를 이용한 지하수 취수시스템을 제안하였다. 본 연구는 제주, 고산, 서귀포, 성산포지역에 대한 제주지방기상청 연평균 풍속자료$(2004{\sim}2005)$를 통하여 대상지역내 적용 가능한 로터(Roter), 나셀(Nacelle), 타워(Tower), 발전기를 포함한 발전장치를 선정하였으며, 공기역학적(Aerodynamic)특성에서 전기에너지로 변환한 풍력에너지를 지하수 취수시스템으로 적용하기까지의 전력공급절차를 도출하였다. 또한 생산되어진 풍력에너지 용량에 적용 가능한 수중.육상모터펌프를 산정하여 '제주도 지하수개발.이용시설 설치 및 관리기준(2004)'에서 제시한 구조도를 바탕으로 대상지역내 지하수위를 고려한 지하수 취수시스템을 도시하였다. 제주도는 지형 및 지질적인 특성상 수자원을 지하수에 의존할 수밖에 없는 특수한 지역이므로 2002년말 통계를 살펴보면 생활용, 공업용, 농업용으로 각각 57만$m^2$, 11만$m^2$, 56만$m^2$를 포함한 1일 최대 124만$m^2$의 지하수를 사용하고 있다. 따라서 풍력에너지를 이용한 지하수 취수시스템을 도입하여 재생가능한 에너지이용 효과와 세계인이 공감하는 청정한 관광자원으로 활용 가능할 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.520-520
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• 2023

제주도 동부 중산간 지역은 화산암으로 구성된 지하지질로 인해 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델 등을 활용한 지하수위의 예측이 어렵다. ANN에 적용되는 활성화함수에 따라 지하수의 예측성능은 달라질 수 있으므로 활성화함수의 비교분석 후 적절한 활성화함수의 사용이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 5개 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent(tanh), Rectified Linear Unit(ReLU), Leaky Rectified Linear Unit(Leaky ReLU), Exponential Linear Unit(ELU))를 제주도 동부 중산간지역에 위치한 2개 지하수 관정에 대해 비교분석하여 최적 활성화함수 도출을 목표로 한다. 또한 최적 활성화함수를 활용한 ANN의 적용성을 평가하기 위해 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory(LSTM) 모델과 비교분석 하였다. 그 결과, 2개 관정 중 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관정은 ELU 함수, 상대적으로 작은 관정은 Leaky ReLU 함수가 지하수위 예측에 적절하였다. 예측성능이 가장 낮은 활성화함수는 sigmoid 함수로 나타나 첨두 및 최저 지하수위 예측 시 사용을 지양해야 할 것으로 판단된다. 도출된 최적 활성화함수를 사용한 ANN-ELU 모델 및 ANN-Leaky ReLU 모델을 LSTM 모델과 비교분석한 결과 대등한 지하수위 예측성능을 나타내었다. 이것은 feed-forward 방식인 ANN 모델을 사용하더라도 적절한 활성화함수를 사용하면 최신 순환신경망과 대등한 결과를 도출하여 활용 가능성이 충분히 있다는 것을 의미한다. 마지막으로 LSTM 모델은 가장 적절한 예측성능을 나타내어 다양한 인공지능 모델의 예측성능 비교를 위한 기준이 되는 참고모델로 활용 가능하다. 본 연구에서 제시한 방법은 지하수위 예측과 더불어 하천수위 예측 등 다양한 시계열예측 및 분석연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.4 s.165
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• pp.299-311
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• 2006

In this paper it is outlined the methodology of estimating the parameters of water balance analysis method for calculating recharge, using ground water level rises in monitoring well when values of specific yield of aquifer are not available. This methodology is applied for two monitoring wells of the case study area in northern area of the Jeiu Island. A water balance of soil layer of plant rooting zone is computed on a daily basis in the following manner. Diect runoff is estimated by using SCS method. Potential evapotranspiration calculated with Penman-Monteith equation is multiplied by crop coefficients($K_c$) and water stress coefficient to compute actual evapotranspiration(AET). Daily runoff and AET is subtracted from the rainfall plus the soil water storage of the previous day. Soil water remaining above soil water retention capacity(SWRC) is assumed to be recharge. Parameters such as the SCS curve number, SWRC and Kc are estimated from a linear relationship between water level rise and recharge for rainfall events. The upper threshold value of specific yield($n_m$) at the monitoring well location is derived from the relationship between rainfall and the resulting water level rise. The specific yield($n_c$) and the coefficient of determination ($R^2$) are calculated from a linear relationship between observed water level rise and calculated recharge for the different simulations. A set of parameter values with maximum value of $R^2$ is selected among parameter values with calculated specific yield($n_c$) less than the upper threshold value of specific yield($n_m$). Results applied for two monitoring wells show that the 81% of variance of the observed water level rises are explained by calculated recharge with the estimated parameters. It is shown that the data of groundwater level is useful in estimating the parameter of water balance analysis method for calculating recharge.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.19 no.4
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• pp.433-439
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• 2009

The compressed packer device is designed to improve the underground contamination prevention facilities of ground water wells. As for the device, the installation is simple because of the safety lock device and the compression of the casing are simple the installation is simple. There is no leakage of ground water because the pressure resistance with $4.5\;kg/cm^2$ makes it equipped with the watertightness The single casing is installed and the reaming for grouting is possible with 300 mm excavation so that installation cost can be saved. Silicon rubber is used for the compressed packer so that the extension rate is 590%. In terms of environmental pollution, it is an environmental friendly product which does not contain harmful ingredients such as Pb, Cd, and phenol. below the standard or undetectable level Furthermore, the installation costs are 35 to 62% or lower than the conventional grouting construction method and are 87% or lower than the expansion packer construction method, the new environmental technology No.47 Also, the device is designed to meet the relevant regulations such as Rules on Preserving the Ground Water Quality, The Standard on Jeju Island Ground Water Development and Facility Installation and Management, and The Plan and Guideline on Operating and Managing the Small-Scale Tap Water Facilities of Ministry of Environment and Ministry of Food, Agriculture, Forestry and Fisheries.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.291-291
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• 2020

제주도는 강수의 지표침투성이 좋은 화산섬의 지질특성상 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 제주도는 정책 및 연구적으로 오랜 기간동안 지하수의 보전관리에 많은 노력을 기울여 오고 있다. 하지만 최근 기후변화로 인한 강수의 변동성 증가로 인해 지하수위의 변동성 또한 증가할 가능성이 있으며 따라서 지하수위의 급격한 하강에 대비하여 지하수위의 예측 및 지하수 취수량 관리의 필요성이 요구되고 있다. 지하수에 절대적으로 의존하고 있는 제주도의 수자원 이용 여건을 고려할 때, 지하수의 취수량 관리를 위한 지하수위의 실시간 예측이 필요한 실정이다. 하지만 기존의 예측방법에 의한 제주도 지하수위 예측기간은 충분히 길지 않으며 예측기간이 길어지면 예측성능이 낮아지는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 알고리즘인 Long Short Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역의 1개 지하수위 관측정에 대해 지하수위를 예측하고 분석하였다. R 기반의 Keras 패키지에 있는 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 입력자료는 인근의 성판악 및 교래 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료를 사용하였으며, 사용된 자료의 기간은 2001년 2월 11일부터 2019년 10월 31일까지 이다. 2001년부터 13년의 보정 및 3년의 검증용 시계열자료를 사용하여 매개변수의 보정 및 과적합을 방지하였고, 3년의 예측용 시계열자료를 사용하여 LSTM 알고리즘의 예측성능을 평가하였다. 목표 예측일수는 1일, 10일, 20일, 30일로 설정하였으며 보정, 검증 및 예측기간에 대한 모의결과의 평가지수로는 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 활용하였다. 모의결과, 보정, 검증 및 예측기간에 대한 1일 예측의 NSE는 각각 0.997, 0.997, 0.993 이었고, 10일 예측의 NSE는 각각 0.993, 0.912, 0.930 이었다. 20일 예측의 경우 NSE는 각각 0.809, 0.781, 0.809 이었으며 30일 예측의 경우 각각 0.677, 0.622, 0.633 이었다. 이것은 LSTM 알고리즘에 의한 10일 예측까지는 관측 지하수위 시계열자료를 매우 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미하며, 20일 예측 또한 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하면 본 연구대상지점에 대한 2주일 또는 3주일의 안정적인 지하수위 예보가 가능하다고 판단된다. 또한 LSTM 알고리즘을 통한 실시간 지하수위 예측은 지하수 취수량 관리에 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.267-267
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• 2021

제주도는 화산섬의 지질특성상 강수의 지표침투성이 높아 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 지하수의 보전관리는 매우 중요한 사항이며 특히 지하수의 안정적인 이용을 위해서는 지하수 취수가 주변지역 지하수위에 미치는 영향 분석이 반드시 필요하다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘인 Long Short-Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역에 위치한 2개 지하수위 관측정을 대상으로 지하수 취수영향을 분석하였다. 입력자료로써 인근 2개 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 6개 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료(2001. 2. 11. ~ 2019. 10. 31.)를 사용하였다. 지하수위 변동특성을 최대한 반영하기 위해 LSTM의 예측일수를 1일로 설정하였다. 보정 및 검증 기간을 사용하여 매개변수의 과적합을 방지하였으며, 테스트 기간을 사용하여 LSTM의 예측성능을 평가하였다. 평가지수로써 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)와 평균제곱근오차(RMSE)를 사용하였다. 그리고 지하수 취수가 주변 지하수위 변동에 미치는 영향을 분석하기 위해 취수량을 최대취수량인 2,300 m³/일, 최대취수량의 2/3인 1,533 m³/일 및 0 m³/일로 설정하여 모의하였다. 모의결과, 2개 감시정의 보정, 검증 및 예측기간에 대한 NSE는 최대 0.999, 최소 0.976의 범위를 보였으며, RMSE는 최대 0.494 m, 최소 0.084 m를 보여 LSTM은 우수한 예측성능을 나타내었다. 이것은 LSTM이 지하수위 변동특성을 적절히 학습하였다는 것을 의미하며 따라서 추정된 매개변수를 활용하여 지하수 취수영향을 모의 및 분석하였다. 그 결과, 지하수위 하강량은 최대 0.38 m 였으며 이것은 대상지점에 대한 취수량은 지하수위 하강에 거의 영향을 주지 않는다는 것을 의미한다. 또한 취수량과 지하수위 하강량과의 관계는 한 개 관측정에 대해 선형적인 관계를 보인 반면 나머지 한 개 관측정에 대해서는 비선형적인 관계를 나타내는 것을 확인하였다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하여 제주도 표선유역 중산간지역의 지하수위 변동특성을 분석할 수 있다.