본 연구는 연안의 수질개선과 오염제어의 관점에서 효율적인 수질관리의 원리와 기법, 연안오염총량관리제 및 선진사례를 검토하였고, 현재 오염총량 산정시 나타나는 문제점 및 개선사항을 지적하였다. 또한, 오염총량제와 환경용량과의 관계, 해양환경 예측 모델로 활용되고 있는 생태계모델의 연구접근에서 중점적으로 검토해야 하는 사항을 토의하고, 나아가서 연안수질 관련 제도와 정책에서 반영하고 흡수해야 할 수질관리 내용과 개선방안을 제시하였다. 연안오염총량제의 대상이 되는 연안에서는 환경영향평가와 사전환경성검토에서 해당하는 개발사업이나 계획 중 신규 오염원에 대해서는 오염부하삭감량과 할당량을 산정해서 평가서에 구체적으로 제시할 필요가 있고, 연안관리지역계획에서는 환경관리계획에 좀 더 중심을 옮겨 기본적으로 관할 해역으로 유입하는 오염원과 오염부하량 자료를 구축할 필요가 있다. 특별관리해역 등 향후 연안오염총량제 적용대상이 되는 지자체에서는 하수도관리계획 등 도시계획을 수립할 때 이러할 점을 고려해서 장기적이고 일관성있는 하수도정책이 수립되어야 할 것이다. 연안오염총량제도는 다른 환경관리해역으로 점진적으로 확대 시행되어야 할 것이로, 그 외의 지역은 지자체장이 주부장관과의 협의를 통해 자발적으로 시행하고 인센티브를 주는 것도 검토해야 할 것이다. 해역의 수질개선을 위해서는 생태계모델링에 의한 환경용량(수질적 차원의 총허용오염부하량) 산정이 필수적이며, 이와 관련한 적용모델의 신뢰성과 과학적 타당성 확보는 환경영향평가 관련 협의시 매우 중요한 검토항목으로 고려되고 있다 연안 육역에 존재하는 오염원에 대해서는 연안환경을 관리하는 주무부처가 주도적으로 감시 감독하고 관리체제에 환한 법적 거를 마련하거나 관련 법률을 정비해서 통합 운영해야 할 것으로 사료되었다.
최근 다양한 산업/제조 현장에서 운영 효율화를 위한 디지털 트윈(digital twin) 기술 연구가 활발하게 수행 중이고, 화석 연료의 점진적 고갈과 환경오염 문제는 파력발전소와 같은 신재생/친환경 발전방식을 요구한다. 하지만, 파도의 에너지에 의해서 전기를 생산하는 파력발전에서 변동성이 높은 파도에너지에 의해서 발전량과 고장 등의 운영효율화 요소가 밀접하게 관련되어 있어 이들 사이의 관계를 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 따라서 첫 번째로 파고 데이터, 진동수주(OWC: Oscillating Water Column, 이하 OWC) 챔버의 센서 데이터 등과 같은 변동성이 높은 데이터 간에 의미 있는 상관관계 도출이 필요하다. 두 번째로 도출된 상관관계를 기반으로 추출된 데이터로 예측 상황을 학습함으로써 원하는 정보를 예측할 수 있는 방법론 연구가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 파력발전 시스템의 디지털 트윈으로 스마트 운용 및 유지보수가 가능하도록 실제 파력발전소의 IoT 센서 데이터를 이용하여 OWC의 압력 예측을 위해 머신러닝 프레임워크를 활용한 워크플로우 기반의 학습모델을 설계하고, 검증 및 평가 데이터셋을 통한 압력 예측분석의 유효성을 확인한다.
To control non-point source pollution at a watershed scale, rainfall-runoff characteristics from forest watersheds should be investigated since the forest is the dominant land use in Korea. Long-term monitoring would be an ideal method. However, computer models have been utilized due to limitations in cost and labor in performing long-term monitoring at the watersheds. In this study, the Geo-spatial interface to the Water Erosion Prediction Project (GeoWEPP) model was evaluated for its runoff prediction from a coniferous forest dominant watersheds. The $R^2$ and the NSE for calibrated result comparisons were 0.77 and 0.63, validated result comparisons were 0.92, 0.89, respectively. These comparisons indicated that the GeoWEPP model can be used in evaluating rainfall-runoff characteristics. To estimate runoff changes from a coniferous forest watershed with various cover degree scenarios, ten cover degree scenarios (10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90%, 100%) were run using the calibrated GeoWEPP model. It was found that runoff increases with decrease in cover degree. Runoff volume was the highest ($206,218.66m^3$) at 10% cover degree, whereas the lowest ($134,074.58m^3$) at 100% cover degree due to changes in evapotranspiration under various cover degrees at the forest. As shown in this study, GeoWEPP model could be efficiently used to investigate runoff characteristics from the coniferous forest watershed and effects of various cover degree scenarios on runoff generation.
Fugitive dust, which is emitted in the ambient air without first passing through a stack or duct designed to control flow, is frequently generated by means of wind erosion from storage yards at Pohang Steel Wokrs. The size distribution of fugitive dust is mostly in the range of coarse particulate which is deposited as soon as emitted and less harm to human health; however $20\%$ of fugitive dust contains PM 10 known as one of most harmful airborne pollutant. Consequently, effective control and reduction of fugitive dust is strongly requested by the local society, but it is not easy so far because the generation and dispersion of fugitive dust highly depends on meteorological conditions, and it being occurred for irregularity. This research presented a fugitive dust control system for each meteorological condition by providing statistical prediction data obtained from a statistical analysis on the probability of generating the threshold velocity at which the fugitive dust begins to occur, and the frequency occurring by season and by time of the wind direction that can generate atmospheric pollution when the dispersed dust spreads to adjacent residential areas. The research also built a fugitive dust detection system which monitors the weather conditions surrounding storage yards and the changes in air quality on a real-time basis and issues a warning message by identifying a situation where the fugitive dust disperses outside the site boundary line so that appropriate measures can be taken on a timely basis. Furthermore, in respect to the spraying of water to prevent the generation of fugitive dust from the storage piles at the storage yard, an advanced statistical meteorological analysis on the weather conditions in Pohang area and a case study of fugitive dust dispersion toward outside of working field during $2002\∼2003$ were carried out in order to decide an optimal water-spraying time and the number of spraying that can prevent the origin of fugitive dust emission. The results of this research are expected to create extremely significant effects in improving surrounding environment through actual reduction of the fugitive dust produced from the storage yard of Pohang Steel Works by providing a high-tech warning system capable of constantly monitoring the leakage of fugitive dust and water-spray guidance that can maximize the water-spraying effects.
The purpose of this study is to predict the spatio-temporal changes in land uses and to evaluate land-based pollutant loads in the future under Total Water Pollution Load Management System using CLUE-S model. For these ends, sensitive parameters of conversion elasticities in CLUE-S model were calibrated and these calibrated parameters of conversion elasticities, level II land cover map of year 2009, and 7 driving factors of land use changes were used in predicting future land uses in 2002 with two scenarios(Scenario 1: non area restriction, Scenario 2: area restriction). This projected land use map of 2020 was used to estimate land-based pollutant loads. It was expected that urban areas will increase in 2020 from both scenarios 1 and 2. In Scenario 1, urban areas are expected to increase within greenbelt areas and deforest would be expected. Under Scenario 2, these phenomena were not expected. Also the results of estimation of BOD and TP pollutant loads, the BOD difference between scenarios 1 and 2 was 719 kg/day in urban areas and TP difference was 17.60 kg/day in urban areas. As shown in this study, it was found that the CLUE-S model can be useful in future pollutant load estimations because of its capability of projecting future land uses considering various socio-economic driving factors and area-restriction factors, compared with conventionally used land use prediction model.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture International Edition
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제1호
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pp.59-66
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2001
The tremendous growth of population and physical development in the largest urban agglomeration in Indonesia -the Jakarta Metropolitan Region, also known as Jabotabek (Jakarta, Bogor, Tanggerang, Bekasi)- has created many environmental problems, such as land use conversion, increasing urban temperature, water and air pollution, intrusion of seawater, and flooding. These problems have become more serious as the urban green space (trees, shrubs, and groundcovers) has decreased rapidly with the urbanization process. Urban green space directly benefits the urban environment through ameliorating air pollution, controlling temperature, contributing to the balance of the hydrological system, and providing space for recreation and relaxation. Because there is little hard data to support the claim of decreasing greenery in Jabotabek, it is necessary to measure the amount of urban green space. The paper describes the spatial analysis of urban green space within Jabotabek through the use of a geographical information system (GIS). We used GIS and remote sensing to determine land cover change and predicted greenery percentage. Interpretation of Landsat data for 1972, 1983, 1990, and 1997 showed that Jabotabek has experiences rapid development and associated depletion of green open space. The proportion of green open space fell by 23% from 1972 to 1997. We found a low percentage of urban green space in the center of Jakarta but a high percentage in fringe area. The amount of greenery is predicted by the Ratio Vegetation Index (RVI) model: predicted greenery (%) = [146.04] RVI - 134.96. We consider that our result will be useful for landscape planning to improve the environment of Jabotabek.
기후변화에 따른 환경오염은 21세기 인류에게 가장 심각한 문제 중의 하나로 대두되고 있다. 환경적인 측면에서 하천오염은 경제적으로 많은 문제를 발생시키고 있다. 이러한 하천오염 문제를 해결하기 위해서는 오염물질의 농도 측적 및 데이터 축적이 필수적이라 할 수 있다. 그러나 일반적으로 오염물질 부하량에 대한 직접적인 측정은 비용 측면에서 쉽지 않은 것이 사실이다. 또한 실시간으로 BOD, COD, TN, TP 등의 자료를 이용하여 예측하는 것에는 자료의 부족성으로 인해 한계가 있다. 본 연구에서는 구글의 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 기계학습을 통한 하천오염 예측을 목적으로 하고 있다. 기계학습을 위하여 텐서플로우를 활용하여 RNN, LSTM 인공신경망 모형을 구축하였다. 하천오염의 학습과 예측을 위해 결과치 분석을 위한 자료로는 금강 유역에 위치한 옥천 관측소 충청북도 옥천군 이원면 이원대교에 위치한 $36^{\circ}14'31.0''N$$127^{\circ}40'02.6''E$의 관측소에서 BOD, COD, DO, 부유물질의 자료를 사용하였다. 모형의 학습을 위해서 입력자료는 수위, 유량, 평균기온, 평균풍속 자료를 2004년 ~ 2017년까지의 14년간의 자료를 사용하였다. 연구를 위해 BOD, COD, DO 부유물질 자료는 물환경정보시스템(http://water.nier.go.kr/)의 자료를 활용하고 수위, 유량등의 자료는 국가수자원관리종합정보시스템 (http://www.wamis.go.kr/)의 자료를 사용하였다. 그러나 수온, 수위, 풍속등의 자료는 일 자료가 있는가 반면 BOD, COD, TN, TP등의 자료는 일 자료가 있지 않아 이를 원활히 활용할 수 있도록 예측을 위한 결과치의 선형보간법을 통해 일 자료를 획득한 후 연구를 하였다. RNN, LSTM의 분석 시 학습속도, 반복시행횟수 sequence length의 길이 등의 값을 조절 하면서 결과치를 분석하였다.
지속적으로 악화되고 있는 공기, 토양 및 수질 등 주요 환경오염과 코로나 팬더믹에 의한 생활 패턴의 급진적인 변화로 인해 온라인 유통에 의한 친환경 식재료의 시장이 급성장하고 있다. 그리고 사회 구조 변화에 따른 인구 고령화 및 농업 관련 인구 감소하고 있는 가운데 아쿠아포닉스는 노후 경제 활동 자립, 환경 보호, 건강하고 안전한 먹거리 확보 등 문제들을 해결할 수 있는 시스템으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 기존 아쿠아포닉스 시스템에 여러 ICT 기술을 융합하여 최적 생육환경도출 및 정량생산예측을 위한 지능형 아쿠아포닉스 생산관리 모듈 중 지능형 식물 성장 측정 시스템을 설계하고자 한다. 특히 고성능의 처리 자원을 갖지 않는 생산 현장에 적합한 시스템 설계에 주안점을 두고, 생산 환경과 학습 데이터 및 판단 시스템을 위한 모듈 구성 방안을 제안하고자 한다.
서낙동강 유역의 대부분은 농경지와 임야로 이루어져 있으며, 서낙동강은 상하류에 위치한 수문으로 인해 자연적인 하천흐름이 원활하지 않은 정체수역으로서 비점오염원등의 오염원으로 인해 수질이 점점 악화되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 수문운영에 따른 서낙동강의 유량과 수질 거동을 모의하였다. SWAT 모형을 검보정하기 위하여 2006년에서 2007년까지 서낙동강 주요 지류의 5개의 수위관측소 지점에서 유량 및 수질을 측정하였다. 민감도 분석을 수행한 이후에 유량과 수질의 보정 결과로 $R^2$ 값은 각각 0.86과 0.70으로 나타났다. 검증기간에서의 $R^2$ 값은 각각 0.81과 0.51로 나타났다. 수문 운영에 따른 수질모의 결과, 수문개방시 BOD 농도는 감소하는 경향을 보였으며, TN과 TP도 BOD와 유사한 경향을 보였다. 본 연구에서는 유역단위의 시공간적인 수문 및 수질 모의가 가능한 SWAT 모형을 사용하여 서낙동강의 수질관리를 위한 수문 운영 기법을 검토하였으며, 이를 활용하여 수문 운영자는 갈수기 수질향상을 위한 최적의 유입량 및 방류량을 결정할 수 있을 것으로 판단된다.
가뭄의 불확실성은 우리가 관리할 수 있는 범위를 넘어서는 현상으로 용수공급시스템의 불확실성 역시 우리가 제어할 수 있는 한계를 벗어날 수 있다. 따라서 수자원 시설물 운영에 필요한 의사결정은 여러 가지 불확실한 상황을 고려하여 다루어져야한다. 특히 극단적 강우 부족이나 저유량 상황이 장시간 지속되는 경우에는 수자원 공급에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 하천오염, 수생태계파괴, 저수지고갈, 용수공급 장애 그리고 하천미관의 악화 등이 포함될 수 있다. 그중 극한가뭄의 지속으로 인해 용수공급의 중단과 같은 사태가 발생할 경우 피해한계를 예측할 수 없는 매우 심각한 결과가 초래될 수 있다. 이런 측면을 고려하여 본 연구는 장기지속가뭄을 포함하여 극한 가뭄사상에 대한 한강수계 용수공급 시스템의 가뭄 영향을 종합적으로 평가하였다. 이를 위해 5개 소유역에 대한 추계학적 수문시계열모형을 이용하여 월 유량 기준의 지속기간별, 재현기간별 가뭄 시나리오를 개발하여 팔당댐을 기준지점으로 하는 한강유역 용수공급 시스템에 적용하여 용수공급의 이행도를 평가하였다. 평가결과 예기치 못한 가뭄의 영향을 알기 위해서는 수문학적 다양성을 반영하는 장기지속가뭄에 대한 평가가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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