경인아라뱃길은 한강하류와 서해를 잇는 국내 첫 인공운하이다. 아라뱃길 내에는 한강갑문으로부터 유입되는 담수와 서해갑문으로부터 유입되는 해수가 혼합됨으로써 염분 분포 및 성층특성이 발달되면서 복잡한 수리동역학적 특성을 나타낼 수 있으며 그에 따라 수질 특성도 크게 영향을 받을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 운하 내의 염분 및 수온을 고려하여 3차원적인 수리동역학적 특성을 예측할 수 있는 EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code)모델과 이에 따른 수질현상을 고려할 수 있는 WASP (Water Quality Analysis and Simulation Program)모델을 연계하여 사용함으로써 갑문 운영에 따른 3차원 시공간적 수리 및 수질특성을 예측할 수 있는 시스템을 구축하였다. 해수가 유입되는 서해갑문 측의 수질은 대체적으로 양호한 것으로 나타났으나 한강갑문 방향으로 이동할수록 수질은 점점 악화되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 봄철 및 가을철에 경인아라뱃길 주운수로 내에서는 DO가 2 mg/L 이하로 감소되는 등 빈 산소층이 형성되었으며, 체류시간 증가에 의한 BOD에 의한 DO소모가 가장 큰 원인으로 작용하는 것으로 추정된다. 따라서 운하 내의 빈산소 현상을 제어하기 위해서 자체적으로 BOD 농도를 개선하기 어려운 경우 수체의 체류시간을 단축시켜서 운영하는 방법을 선택하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
Sensory perception of food/beverage products is one of the most important quality factors to determine consumer acceptability and thus sensory discrimination methodology has been a vital tool for quality management. Signal detection theory(SDT) and Thurstonian modeling provide the most advanced psychometric approach to modeling various discrimination methods. In these theories, perceptual and cognitive decisional factors are considered so that, a fundamental measure of sensory difference (d') can be computed, independent of test methods used. In this paper, sensory discrimination analysis based on SDT and Thurstonian modeling is introduced for more accurate and systematic applications of sensory and hedonic quality management in industry. Ways to realize the statistical power and relative sensitivity of sensory discrimination methods theorized in SDT and Thurstonian modeling in practice, are also discussed by using a case study of the Nongshim quality management program for drinking water in which SDT A-Not A test methodology was further optimized.
본 연구에서는 수리 수문학적인 이론을 근거로 수질모델링을 위한 유달 오염부하량 산정방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 격자기반으로 구성되어 있으며, 최대 경사 방향으로 일어나는 지표면 유출을 추적함으로써 유달부하량을 계산하게 된다. 또한 GIS 및 DEM 자료를 이용함으로써 공간적으로 분포된 배출 오염부하량, 지형, 경사, 토양특성, 토지이용 등을 고려할 수 있다. 이를 통하여 수질에 영향을 미치는 다양한 토지이용방법 및 유역관리방식의 대안에 대한 평가가 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 한강수계에 대하여 다차원 시변화 유기물 및 영양상태 모델을 적용하여 2007년에 관측된 수질 자료를 이용해 그 재현성을 검토하였다. 모델 적용 결과 TN, TP, Chl-a, BOD 농도의 시변화를 모델이 적절히 재현하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 모델 시스템은 한강수계 내 하천-호수 연속 시스템에 대하여 수리 및 수온 해석뿐만 아니라 유기물 및 영양상태 해석에도 적용이 가능한 것으로 판단된다. 모델 보정 결과를 바탕으로 TN, TP, Chl-a, BOD에 대한 한강수계 내의 시 공간적 농도 변화를 분석하였다. 모델은 호수 구간 표층과 하천 구간에 대하여 각 구간별로 수질의 시변화를 적절히 모의하였고 이를 통하여 한강수계 내의 공간적 농도 분포를 비교하는 것이 가능했다. 본 연구에서 구축한 다차원 시변화 모델 시스템은 하나의 모델로 팔당호와 그 상류 수계의 수질을 통합적으로 분석하는 것이 가능하므로, 한강 수계에 대한 통합적인 수질 관리에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
현행 수질모니터링은 현장에서 수질 시료를 채취하여 실험실로 이동 후 분석하는 방법에 의존하고 있다. 이러한 분석기법은 노동집약적이며 경제적으로도 많은 부담이 주어진다. 그러나 현행 모니터링시스템을 개선하기 위하여 보다 짧은 시료채취주기 또는 시료채취지점 확대 등과 같은 방법을 동원하는 것은 인력 및 경제적 측면을 고려할 때 현실적으로 거의 불가능에 가깝다. 따라서 인력 및 경제적인 측면에서 큰 부담없이 현행 수질모니터링기법을 보완할 수 있는 방안이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 모델링 기법을 도입하여 현행 수질모니터링 시스템을 보완하고자 하였고 인공신경망모델을 적용하였다. 인공신경망은 사람의 뇌에서 일어나는 작용을 모방한 기법으로 인지할 수 있는 현상을 뇌가 종합적으로 판단하는 과정을 컴퓨터에서 구현하는 방식인데 수질 예측을 위해 이러한 인공신경망기법을 도입 하였다. 본 연구에서는 수질 인자 중 Total coliform 을 타겟으로 하여 하천말단부에서 이들 인자를 예측할 수 있는지에 중점을 두고 연구를 수행하였다. 연구결과 제한된 입력인자를 이용하여 모델을 검보정하였음에도 불구하고 좋은 예측 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 사용된 기법을 근거로 수질상태를 사전에 예측함으로 수계 관리를 수행한다면 현 수질모니터링 시스템 보완에 큰 도움일 될 것으로 기대된다.
The study was conducted to analyze the spatio-temporal changes in water quality of the major 36 sampling stations of Nakdong River, depending on each station, season using the 17 water quality variables from 2000 to 2010. The result was verified to interpret the characteristics of water quality variables in a more accurate manners. According to the Principal component analysis (PCA) and Exploratory factor analysis (EFA) results; the results of these analyses were identified 4 factors, Factor 1 (nutrients) included the concentrations of T-N, T-P, $NO_{3}-N$, $PO_{4}-P$, DTN, DTP for sampling station and season, Factor 2 (organic pollutants) included the concentrations of BOD, COD, Chl-a, Factor 3 (microbes) included the concentrations of F.Coli, T.Coli, and Factor 4 (others) included the concentrations of pH, DO. The results of a Cluster analysis indicated that Geumhogang 6 was the most contaminated site, while tributaries and most of the down stream sites of Nakdong River were mainly affected by each nutrients (Factor 1) and organic pollutants (Factor 2). The verification consequence of Confirmatory factor analysis (CFA) from Exploratory factor analysis (EFA) result can be summarized as follows: we could find additional relations between variables besides the structure from EFA, which we obtained through the second-order final modeling adopted in CFA. Nutrients had the biggest impact on water pollution for each sampling station and season. In particular, It was analyzed that P-series pollutant should be controlled during spring and winter and N-series pollutant should be controlled during summer and fall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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