• 해양환경안전학회지
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• 제29권4호
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• pp.297-306
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• 2023

새만금호는 우리나라 최대의 인공호수로 호수의 수질은 갈수록 악화되어 가고 있어 호수의 특성에 맞는 새로운 수질관리 대책이 필요하다. 이에 새만금호의 국가수질측정망 자료를 이용하여 통계분석 기법에 의한 새만금호의 시공간적 수질특성을 분석하였다. 수질항목간의 상관성에서 수온과 TP는 상관성이 있고, 염분과 TN, 그리고 pH와 COD가 상관성이 높았다. 그 외 항목들 간에는 낮은 상관성을 나타내어 관련성이 낮았다. 주성분 분석을 이용한 새만금호의 공간적 수질특성을 보면, 크게 4개의 그룹으로 구분되었는데, 담수 영향구역과 해수 영향구역, 해수와 담수가 혼합되는 중간 수역이 2개 그룹으로 구분되어 각각 다른 수질특성을 나타내었다. 주성분분석을 이용한 시간적 수질특성은 계절적으로 4가지 그룹으로 구분되었다. 그룹I은 늦봄과 초여름에 해당되는 5, 6월이고, 그룹 II는 계절적으로 초봄(3, 4월)과 늦가을(11, 12월)에 해당되는 시기로 나타났으며, 그룹 III은 낮은 수온에 의한 용존산소의 증가가 나타나는 계절인 겨울철(1, 2월)의 수질 특성을 보였고, 그룹 IV는 하계(7, 8, 9, 10월) 성층의 발달로 저층 퇴적물의 높은 인농도와 하계 고수온의 상관성을 가지는 그룹으로 구분되었다. 이는 새만금호가 인위적으로 조성된 호수로써 상류 만경강과 동진강의 유입 영향을 받는 것과 동시에 새만금 방조제에 설치된 가력과 신시갑문을 통한 외해수 유입의 영향을 받음으로써 수질의 변동요소가 달라진 것으로 평가된다. 새만금호의 목표수질을 달성하기 위해서는 상류 유역의 오염원 관리 대책과 함께 새만금호의 수질관리 대책을 수립할 필요가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.151-164
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• 2024

상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH₃ 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.