• 대한환경공학회지
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• 제31권3호
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• pp.193-202
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• 2009

본 연구는 국내 중소 도시지역에서 강우 시 발생하는 강우유출수의 유출경향을 분석하고 초기강우기준을 산정하기 위하여 수행되었다. 연구지역은 국가산업단지가 소속되어 있는 구미시 원평동의 주거지역으로 선정 되었으며 모니터링 기간은 3개월에 걸쳐 시행되었다. 연구지역의 유역면적은 24.9 ha이고, 토지이용형태는 주거지역으로 대상유역의 80%가 불투수 면적(포장의 형태: 아스팔트)인 것으로 나타났다. 모니터링은 총 6회의 강우사상에 대하여 실시하였으며 모든 수질항목에 대해 EMC (Event Mean Concentration)와 SMC (Site Mean Concentration)를 산정하였다. 또한 강우지속시간에 따른 입경크기분포의 변화와 초기세척 현상을 관찰하였는데, 입경크기분포는 10%입경($D_{0.1}$), 50%입경($D_{0.5}$, 90%입경($D_{0.9}$이 각각 9.82 ${\mu}m$, 38.99 ${\mu}m$, 159.61 ${\mu}m$로 나타났고, 초기세척 현상은 용존성 물질보다 입자성 물질이 더 강하게 나타났다. $MFF_n$ (Mass first flush)을 이용하여 초기강우기준을 검토한 결과 초기우수유출수의 부피 30%에 오염물질부하량의 부피 44.4~58.5%를 포함하고 있는 것으로 나타났다. $MFF_n$과 입경크기분포는 자연형, 장치형 시설과 같은 다양한 비점오염저감시설의 설계 및 운전과 초기강우기준 결정을 위한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.181-181
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• 2015

최근 계속적인 도시화와 개발로 인해 불투수층이 증가함에 따라, 도시비점오염물질이 동반된 표면유출수가 증가하고 있다. 또한 도시 오염물질 배출특성 중 하나인 초기세척효과(First Flush Effect)가 대두되고 있다. 초기세척효과란 강우 시 강우초반에 고농도의 오염물질 나타나는 현상을 의미한다. 최근 이와 같은 도시 오염물질을 관리 및 저감을 위해 저영향개발(Low Impact Development)이 대안으로 나타나고 있다. 하지만 이러한 저영향개발을 분석 및 정량하기 위해서는 많은 실험적인 연구와 모델링이 필요하다. 본 연구에서는 광주광역시에 위치한 상업지구에 대해 모니터링과 LID 모델링을 실시하였고, 또한 Mass First Flush (MFF)라는 지표를 이용하여 최적 LID 크기를 산정하였다. 본 연구에선 나온 LID 크기는 1.2 mm부터 3.0 mm 정도로 나타났다. 이 결과는 향후 초기세척처리를 LID의 가이드라인으로 유용할 것이다.

• 한국물환경학회지
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• 제29권5호
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• pp.648-655
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• 2013

Nonpoint source pollution characteristics of recreation park was investigated. Runoff ratio of recreation park ranged 23-57%, which was lower than other urban area since impervious area was less than 37%. The average BOD, COD, TOC, SS, T-N, T-P, were 14.09, 32.86, 12.19, 121.51, 7.78 and 0.72 mg/L, respectively. First flush of recreation park was analyzed by normalized cumulative load - volume curve and mass first flush ratio(MFFn), MFF10 for BOD, COD, SS, T-P, T-N, TOC were 2.90, 1.59, 2.15, 2.74, 2.60, and 1.59, respectively. Observed data showed that 62% of pollutant could be removed by storaging 5 mm rainfall-runoff and even 3 mm depth could store up to 50% of pollutant in runoff.

• 한국환경과학회지
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• 제21권3호
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• pp.277-287
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• 2012

The MFFn(Mass First Flush) was analyzed for various rainy events(monitoring data from 2008 to 2009) in Transportation area(Highway, National road, Trunk road). Estimated MFFn using SWMM was evaluated by comparison with observed MFFn. MFFn was estimated by varying n-value from 10% to 90% on the rainy events. The n-value increases, MFFn is closed to '1'. As time passed, the rainfall runoff was getting similar to ratio of pollutants accumulation. The result of a measure of the strength of the linear relationship between observed data and expected data under model was good ($R^2$=0.89). Pollutants runoff loads by volume showed Highway 26.6%, National road 44.8%, Trunk road 35.0% at the MFF20(20% by total runoff). A case of MFF30, pollutants runoff loads by volume showed Highway 40.2%, National road 54.3%, Trunk road 46.8%. According to the results, Initial precipitation basis were Highway MFF30, National road MFF20, Trunk road MFF30 when the Non-Point source control facilities set up.

• 한국환경과학회지
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• 제23권3호
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• pp.511-520
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• 2014

The MFFn(Mass first flush), EMCs(Event mean concentrations) and runoff loads were analyzed for various rainy events(monitoring data from 2011 to 2012) in transportation area(rail road in station). The pollutant EMCs by volume of stormwater runoff showed the BOD5 9.6 mg/L, COD 29.9 mg/L, SS 16.7 mg/L, T-N 3.271 mg/L, T-P 0.269 mg/L in the transportation areas(Railroad in station). The average pollutant loading by unit area of stormwater runoff showed the BOD5 $27.26kg/km^2$, COD $92.55kg/km^2$, SS $50.35kg/km^2$, T-N $10.13kg/km^2$ and T-P $10.13kg/km^2$ in the transportation areas. Estimated NCL-curve(Normalized cumulated-curve) was evaluated by comparison with observed MFFn. MFFn was estimated by varying n-value from 10% to 90% on the rainy events. The n-value increases, MFFn is closed to '1'. As time passed, the rainfall runoff was getting similar to ratio of pollutants accumulation. The result of a measure of the strength of the linear relationship between observed data and expected data under model was good.