Since 1995, MOCT(Ministry of Construction and Transportation) and KOWACO(Korea Water Resources Corporation) have established the National Groundwater Monitoring Network in South Korea and also MOE(Ministry of Environment) has operated Groundwater Quality Monitoring network. Until 2001, 202 monitoring stations by MOCT and 780 monitoring wells by MOE have been constructed, measured groundwater level and analyzed water samples. Groundwater quality analysis has been conducted two times a year during last 6 years for all monitoring wells. The quality data has about 15 components including pH, COD, Count of Coliform group, and etc.. Trend analysis has been peformed for 6 components(Coliform, pH, COD, NO$_3$-N, Cl and EC) of water quality which are analyzed more than 7 times for total monitoring wells. Two test methods have been used ; Sen's test and Mann-Kendall test. These trend tests have been done at the 0.05 significance level. By the result of Sen's test, Count of Coliform group has either upward or downward trends at 4.3 percent of the monitoring points. pH does at 5.6 percent, COD does at 8.6 percent, Nitrate-Nitrogen does at 13.2 percent, Chloride does at 13.4 percent, and. EC does at 11.6 percent of the monitoring points. The exact causes of the groundwater quality trends are difficult to specify. Notable downward trends in nitrate at many monitoring points may be the result of reduction on some contamination sources. Potential causes include diminished agricultural areas, improvements in sewage treatment and a decrease in atmospheric deposition. Increase in chloride at many monitoring points may be the result of increased non-point source pollution such as road salting and runoff from sprawling paved developments and suburbs.
Usability of soil quality monitoring network for ascertaining soil quality changes was evaluated by analysing soil quality monitoring results. Tolerance limits of soil quality monitoring results from 1997 to 2007 were calculated and compared with Korean soil quality standards. This study determined that soil quality was changed if the upper 95% tolerance limit value was greater than the soil quality standard. Fluoride most frequently exceeded the soil quality standard and nickel, zinc, arsenic, copper, lead and cadmium were followed. Analysis on land use showed that tolerance limits of industrial land use most frequently exceeded the soil quality standards and residential, road and various land uses then frequently exceeded. Tolerance limits of land uses expecting high contaminant loads frequently exceeded the soil quality standards. This fact imply that the soil quality monitoring network generates reasonable data to represent change in Korean soil quality. This study also suggested that representative sampling from well identified points should be done to improve data reliability and accurately ascertain soil quality changes.
In this study, the performance of artificial neural network (ANN) models for estimating spatial distribution of water quality was evaluated using electric conductivity (EC) values in landfill site. For the ANN model development, feedforward neural networks and backpropagation algorithm with gradient descent method were used. In Test 1, the interpolation ability of the ANN model was evaluated. Results of the ANN model were more precise than those of the Kriging model. In Test 2, spatial distributions of EC values were predicted using precipitation data. Results seemed to be reasonable, however, they showed a limitation of ANN models in extrapolations.
일반적으로 균열 암반 내 지하수 흐름을 이해하는 것은 터널 굴착과 지하 동굴 건설시 중요한 사안이다. 이런 경우에 굴착이전부터 굴착완료까지의 시추공 자료는 균열암반 내 지하수 유동 변화를 고찰하는데 있어서 유용하다. 그러나 충분한 시추공 자료가 여의치 않은 경우가 많다. 본 연구는 경기도 광주시 직리터널 지역에 대해 수리상수, 터널 굴착 후기의 지하수 모니터링 자료, 국가지하수관측망 자료, 전기비저항탐사 자료를 이용하여 직리터널 건설로 인한 지하수 유출량을 평가하였다. 해석학적 방법에 의해 계산된 지하수 유출량은 $7.12{\sim}74.4\;m^3/day/m$이었으며, 수치 모델링을 이용하여 산출된 지하수 유출량은 $64.8\;m^3/day/m$이다. 두가지 모델을 비교할 때, 수치 모델링에서는 공간적인 수리상수 변화를 고려할 수 있는 반면에 해석학적 방법으로는 이것이 불가능하기 때문에 수치 모델링에 의한 지하수 유출량이 더 합리적인 것으로 판단된다. 한편, 수치 모델링에 의하면 터널 건설이 완료되고 약 1년 후에는 하강되었던 지하수위가 터널 굴착이전으로 회복되는 것으로 모사되었다.
In this study, the concentrations of some of the important ionic contaminants in groundwaters of national monitoring network in Korea were identified, and their correlation to nitrate concentration was investigated. Approximately 80% of the groundwater samples were found to be as Ca2+-(Cl-+NO3-) type groundwater with the concentration ranges [minimum to maximum values, median (mg/L)] of Ca2+[0.1~228.2, 19.7], Mg2+[0.1~53.2, 5.1], K+[0.1~50.8, 1.9], Na+[1.5~130.5, 18.1], NO3--N[0.1~73.4, 9.3], NH4+-N[0.0~53.9, 0.3], Cl-[3.1~482.6, 24.0], and SO42-[2.8~101.6, 7.0]. The prevalence of Ca2+-(Cl-+NO3-) type suggest that the composition of groundwaters were greatly influcenced by chemical fertilizers and animal manure, Correlation analyses indicated threre was positive correlation between NO3--N concentration and ionic species including Cl-, Ca2+, Mg2+, and Na+. In particular, the correlation was strongest for Cl- and NO3--N, suggesting that groundwaters largely impacted by agricultural and livestock breeding activities tend to contain high levels of Cl-.
본 연구에서는 다양한 지하댐 입지조건에 대한 수치 모사 결과에 인공신경망 기반 반응 표면법을 적용함으로써 지하댐 건설에 따른 지하수 저류 가능량을 객관적으로 비교 및 평가할 수 있는 예측 모델을 구축하였다. 입지조건으로 기반암 및 충적층의 수리전도도, 하도의 깊이, 하도의 지하수 유동 방향으로의 경사가 고려되었다. 다양한 시나리오를 이용한 몬테카를로 기반 수치 모사 결과를 종합한 결과, 암반층 수리전도도 및 하도의 깊이가 지하댐 저유 효율에 가장 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 하도의 지하수 유동 방향으로의 경사도가 가장 미약한 영향력을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 수치 모사 결과를 기반으로 설정된 입지조건과 이의 결과를 입력 및 출력으로 하는 인공신경망 기반 예측 모델을 구축하였다. 인공신경망 기반 예측 모델의 성능 평가 결과, 모델을 통해 예측된 저유량과 실제 수치 모사를 통해 산정된 저유량 간의 상관성이 0.9 이상의 높은 수치를 보임을 확인하였다. 따라서, 본 연구를 통해 개발된 비선형 예측 모델이 지하댐 개발 대상 지역에 대한 수치 모사 수행 없이 지하댐 건설에 따른 저유량을 즉각적으로 산정하는 데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 개발된 예측 모델은 서로 다른 지역의 저유 가능량을 보다 객관적이고 효율적으로 비교하는데 이용될 수 있다. 따라서 개발된 모델은 국내 전 지역에 대하여 지하댐 개발 최적 입지를 선정하기 위한 효율적 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
A method to filter out the effect of river stage fluctuations on groundwater level was designed using an artificial neural network-based time series model of groundwater level prediction. The designed method was applied to daily groundwater level data near the Gangjeong-Koryeong Barrage in the Nakdong river. Direct prediction time series models were successfully developed for both cases of before and after the barrage construction using past measurement data of rainfall, river stage, and groundwater level as inputs. The correlation coefficient values between observed and predicted data were over 0.97. Using the time series models the effect of river stage on groundwater level data was filtered out by setting a constant value for river stage inputs. The filtered data were applied to the hybrid water table fluctuation method in order to estimate the groundwater recharge. The calculated ratios of groundwater recharge to precipitation before and after the barrage construction were 11.0% and 4.3%, respectively. It is expected that the proposed method can be a useful tool for groundwater level prediction and recharge estimation in the riverside area.
제주도는 현무암과 조면암으로부터 기원한 투수성 높은 토양으로 인하여 지표수 유입에 따른 상시하천 발달이 어려워, 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 이에 따른 무분별한 지하수 개발은 지하수위 강하로 이어져, 제주도내 많은 지역에서 지하수 오염과 해수침투 현상이 나타나고 있다. 제주특별자치도는 제주도의 항구적인 지하수자원 보전을 위하여 1994년 이래 일부 지역을 지하수 보전구역으로 지정하였으며, 이 지역내의 모든 지하수 개발은 허가를 받도록 지정한 바 있다. 또한 지하수 수문과 관련된 수리지질 정보 획득을 위하여, 2001년 이래로 제주도 내 해안지역 및 저지대 전체를 대상으로 지하수 관측망을 설치 운영 중이다. 본 연구에서 이러한 지하수 관측망으로부터 얻어진 지하수위, 수온, 전기전도도 등 장기 관측자료를 분석한 결과, 북부 해안지역의 경우 지하수위가 지속적으로 하강하는 것으로 나타났다. 또한 동부 해안지역의 경우는 최근 취수량의 급격한 증가에 따른 해수침투의 영향으로, 대부분의 관측정에서 전기전도도가 높게 나타나며 지속적으로 증가하고 있는 추세로 분석되었다. 이러한 문제점들은 지하수 개발과 관련하여 제주특별자치도의 강력한 통제로 인하여 최근들어 감소하는 추세이지만, 본 연구 결과에 의하면 해안지역의 경우에는 지하수위 하강 및 전기전도도 상승 현상이 지속될 것으로 판단된다.
Since fine dust (PM10) has a significant influence on soil and groundwater composition during dry and wet deposition processes, it is of a vital importance to understand the fate and transport of aerosol in geological environments. Fine dust is formed after the chemical reaction of several precursors, typically observed in short intervals within a few hours. In this study, deep learning approach was applied to predict the fate of fine dust in an urban area. Deep learning training was performed by combining convolutional neural network (CNN) and recurrent neural network (RNN) techniques. The PM10 concentration after 1 hour was predicted based on three-hour data by setting SO2, CO, O3, NO2, and PM10 as training data. The obtained coefficient of determination value, R2, was 0.8973 between predicted and measured values for the entire concentration range of PM10, suggesting deep learning method can be developed into a reliable and viable tool for prediction of fine dust concentration.
Goltz, Mark N.;Kim, Seh-Jong;Yoon, Hyouk;Park, Jun-Boum
Environmental Engineering Research
/
제12권4호
/
pp.176-193
/
2007
The ability to measure groundwater contaminant flux is increasingly being recognized as crucial in order to prioritize contaminated site cleanups, estimate the efficiency of remediation technologies, measure rates of natural attenuation, and apply proper source terms to model groundwater contaminant transport. Recently, a number of methods have been developed and subsequently applied to measure contaminant mass flux in groundwater in the field. Flux measurement methods can be categorized as either point methods or integral methods. As the name suggests, point methods measure flux at a specific point or points in the subsurface. To increase confidence in the accuracy of the measurement, it is necessary to increase the number of points (and therefore, the cost) of the sampling network. Integral methods avoid this disadvantage by using pumping wells to interrogate large volumes of the subsurface. Unfortunately, integral methods are expensive because they require that large volumes of contaminated water be extracted and managed. Recent work has investigated the development of an integral method that does not require extraction of contaminated water from the subsurface. We begin with a review of the significance and importance of measuring groundwater contaminant mass flux. We then review groundwater contaminant flux measurement methods that are either currently in use or under development. Finally, we conclude with a qualitative comparison of the various flux measurement methods.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.