본 논문의 목적은 섬진다목적댐 유역의 하천을 대상으로 강우시에 단기 수질상태를 예측하기 위하여 병렬다중결선의 계층구조를 갖는 신경망이론을 이용하였다. 본 연구에 적용한 신경망이론의 학습알고리즘으로는 역전파알고리즘을 사용하였으며, 최적모형의 개발을 위해 모멘트법-적응학습율기법을 이용하였다. 하천 수질오염 부하량에 영향을 미치는 요소로서 상류로부터 유입되는 유입량과 수질인자인 BOD, COD, SS를 고려하였다. 섬진다목적댐 유역에 대해 단기 수질을 예측할 수 있는 다층신경망모형을 개발하기 위해 은닉층 노드수와 학습회수에 변화를 주어 각 수질인자별로 4가지씩 총 12개의 모형을 구성하여 학습을 실시하였다. 제안된 신경망모형의 검증을 위해 학습시키지 않은 수질자료를 예측한 결과 양호한 것으로 분석되었고, 하천수계의 단기 수질오염 예측에 활용할 수 있을 것으로 사료되었다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.63-69
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1999
The purpose of this study is to develop Water Quality Management System(WQMS), which performs calculating pollutant discharge and forecasting water quality with water pollution model. Operational water quality management requires not only controlling pollutants but acquiring and managing exact information. A GIS software, ArcView was used to enter or edit geographic data and attribute data, and MapObject was used to customize the user interface. PCI, a remote sensing software, was used for deriving land cover classification from 20 m resolution SPOT data by image processing. WQMS has two subsystems, Database Subsystem and Modelling subsystem. Database subsystem consisted of watershed data from digital map, remote sensing data, government reports, census data and so on. Modelling subsystem consisted of NSPLM(NonStorm Pollutant Load Model)-SPLM(Storm Pollutant Load Model). It calculates the amount of pollutant and predicts water quality. This two subsystem was connected through graphic display module. This system has been calibrated and verified by applying to Mokhyun stream watershed.
사회 환경의 급격한 변화에 따라 하천과 호소의 수질이 극도로 오염되면서 그에 따른 수질문제가 해결해야 할 중대한 사안으로 부각되고 있다. 저수지 오염불질의 저감을 위해서는 정확한 저수질 예측이 필요하며 그에 따른 오염물질 저감대책이 수립되어야 한다. 본 연구의 목적은 전문가시스템과 GIS를 도입하여 저수지 수질정보의 관리, 수질 예측과 수질개선 대책 수립을 위한 의사결정을 지원하는 프로토타입의 지능형 지리정보시스템을 개발하는데 있다. 주연구내용은 시스템 분석 및 설계, 지리정보데이터 수집과 데이터베이스 구축, 저수지 수질정보 수집 및 분석, 저수지 수질예측을 위한 GIS, WASPS 및 전문가시스템의 통합 인터페이스 구축이다.
This research is conducted to develop predictable method of real scale nanofiltration treatability with small scale nanofiltration experiments. As a result of comparing calculated values with measured values, they are in a good agreement for the concentrations in filtered water and concentrated water. The results of that are not affected by change of system recovery from 20% to 95%. The proposed method is produced using constant recovery of elements, that is, no considering the pressure change. we can predict filtrated flux and contaminant concentrations with the method. The method has the following steps. (1) Calculate recovery of each element with water quality level after fixing recovery elements, (2) Predict system recovery with recovery of elements in 1, 2, 3, and 4 banks, (3) Run small scale nanofiltration experiments in predicted water quality and (4) Simulate large scale nanofiltration system for forecasting actual water quality. As the cost for nanofiltration pretest will reduced if we use the proposed method, it will be a promising method for introducing nanofiltration to supply safe drinking water.
유량과 수질의 관계를 분석하는 것은 매우 중요하다. 하천의 실시간적 관리를 위해서는 유량과 수질의 측정이 동일한 지점에서 동시간적으로 이루어져야 보다 효과적이다. 그러나 수질자동측정망 지점과 T/M 수위관측소가 원거리에 위치한 경우들이 있으며, 평창강 수질자동측정망 지점이 그 중 하나이다. 이러한 지점에서는 보다 정확한 유량 산정과 이를 활용한 예측 프로그램이나 시스템이 요구된다. 이번 연구에서는 미계측 지점인 평창강 수질자동측정망 지점에 유량예측 신경망 모형을 적용하고, 적용성을 검토하기 위해 WMS 모형의 모의결과와 비교하였다. WMS 모형은 첨두유량이 작고, 수문곡선이 단조로운 사상에 적합한 것으로 나타났다. 신경망 모형의 유출량 예측값은 비유량과 WMS 모형의 모의값에 근사하였으며, 미계측 지점에서의 유출량 변화성향을 잘 반영하는 것으로 나타났다.
As a basic study for developing a forecasting/estimating system that predicts water quality changes when Deep Sea Water (DSW) drains to the ocean after using it, this study was carried out as follows: 1) numerical simulation of the present state at DSW developing region in the East sea using SWEM, 2) numerical prediction of water quality changes by effluent DSW, 3) analysis of influence degree 'With defined DEI (DSW effect index) at F station. On the whole, when DSW drained to the ocean, Chl-a, COD and water-temperature were decreased and DIN, DIP and DO were increased by effluent DSW, and Salinity was steady. According to analysis of influence degree, the influence degree of DIN was the highest and it was high in order of Chl-a, COD, Water-temperature, DO, DIP and Salinity. The influence degree classified by DSW effluent position was predicted that suiface outflow was lower than bottom outflow. Ad When DSW discharge increased 10 times, the influence degree increased about $5{\sim}14$ times.
수자원의 개발 및 관리 문제에 있어 양적인 문제가 질적인 문제에 우선하여 왔으나 산업화와 생활수준의 향상에 따라 질적인 문제도 양(量)적인 문제만큼 중요하게 되었다. 본 연구에서는 수량과 수질문제를 동시에 고려하면서 수계내의 저수지 시스템을 종합관리하는 방안을 제시하며, 개발된 인(燐) 수지(收支) 모형(模型)에 따라 저수지 수질을 장기예측하는 기법도 제시한다. 개발된 기법은 5개의 저수지 운영을 감안한 한강 유역의 저수지군 관리에 적용하였으며, 적용 결과 수량적인 면과 수질적인 면에 있어 시간과 공간적으로 편기된 수자원을 모든 제약(制約) 조건(條件)을 만족시키면서 활용할 수 있다는 것을 입증하였다.
낙동강 유역에서 수질예보시스템의 개발을 위해서 신뢰도해석 기법에 기초한 QUAL2E-AFOSM모형을 개발하였다. 왜관∼물금 구간에 대해 수리학적 부등류 해석을 실시하였고, 최적의 반응계수 추정을 위해 BFGS 기법을 사용하여 최적화 해석을 실시하였으며, 이를 기초로 하여 모형의 보정과 검증을 실시하였다. 추계학적 해석을 위하여 AFSOM 기법을 적용한 신뢰도 해석을 수행하였다. 상류단과 주요 지류에서의 수질, 유량과 반응계수에 대한 변동성을 고려하였다. 수질 측정자료를 기초로 하여 낙동강의 수개 지점에 대한 기준 수질을 초과할 확률을 AFOSM 기법을 이용하여 산정하였다. 본 QUAL2E-AFOSM 모형에 의한 해석결과는 Monte-Carlo 기법의 결과와 일치하는 것으로 나타났다.
2012년 상반기를 기점으로 '4대강 살리기 사업' 1 단계가 완료 되었다. 추후 안동댐과 임하댐의 연결 사업과 낙동강 상류 내성천의 영주 댐과 금호강 상류에 보현 댐 건설이 예정 되어 있지만, 낙동강 수계에는 8개 보 건설이 완료되어 하천의 물리적 환경이 바뀌었다. 따라서 앞으로는 보의 유지 및 운영 관리(주로 수질관리, 어도관리, 토사퇴적 및 세굴관리)가 중요하게 될 것이므로 기존의 상류 댐 운영 목표와 방식도 변해야 한다. 낙동강 수계는 11월부터 다음해 6월 까지가 갈수기에 해당한다. 따라서 갈수기에 수질을 담보할 유량이 실제로 흐를 수 있는지를 낙동강 유역 총체적인 관점에서 분석을 하고, 방류계획을 세울 필요가 있다. 수량이 수질을 항상 보장해 주지는 못하지만, 용수공급 목표를 저해할 환경과 생태계를 위한 무리한 초과 방류를 해야만 할 경우가 발생한다면, 그로 인한 기존의 농업, 공업 및 생활용수 공급에 미칠 영향을 가늠해서 대책을 세워야 한다. 본 연구에서는 좀 더 정교한 수질사고 시뮬레이션 모형, Water Pollution Accident Response Management System (WARMS)과, 하천수질예측시스템(Water Quality Forecasting System)모형 등, 수질을 고려한 3차원 모형과의 연동 및 연계를 염두에 두고, 시스템적 측면에서 수질과 수량을 한꺼번에 고려함으로써 궁극적으로 시간과 비용을 절약한다는 점에서 효율이 높을 것으로 생각되는 댐-보 연계운영을 위한 분석 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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