• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.251-251
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• 2020

원주시를 비롯한 남한강 지류인 섬강의 중·하류 지역에서의 물 부족 및 수해를 방지를 위하여 남한강 지류인 섬강 유역에 횡성댐이 건설되었다. 그러나 상수원으로 이용되는 타 댐에 비해 횡성댐의 최근 5년간 TOC와 BOD₅의 평균 농도가 높은 것으로 나타났다. 횡성댐 유역의 수질 오염은 원주시와 횡성군의 식수원인 횡성호의 수질에도 악영향을 미치게 되어 이에 대한 개선책이 필요하다. 이에 본 연구에서는 횡성댐 유역의 주요 유입하천을 대상으로 오염원 현황을 파악하고 홍수기 유량·수질 모니터링을 통한 오염원 특성 및 기여도를 분석하였다. 이를 바탕으로 SWAT 모형을 구축한 후 횡성댐 유역 내 주요 우심하천인 구사천과 횡성댐 말단 지역에 대해 적용 가능한 총 5가지의 수질개선 대책 시나리오를 구성하여 유역 모델링을 통한 전체유황, 홍·풍·평수기, 저·갈수기 수질 오염 저감 효과를 분석하였으며, 추가적인 수질개선 대책으로 지역적 특성을 반영하여 오염원별 다양한 관리대책을 제시하였다. 우심하천인 구사천의 경우 마을하수도 설치에 대한 오염부하 저감 효과와 벌목에 대한 오염부하 영향에 대한 시나리오를 모델 내 적용하여 분석하였다. 또한 횡성댐 유역 말단에 대해 비가림시설 및 유출방지턱 설치에 따른 오염부하 저감 효과, 표준시비량 적용 및 농업BMPs(물꼬관리, 완효성비료, 볏짚피복, 초생대)에 따른 오염부하 저감 효과를 분석하였다. 시나리오별 수질개선 효과를 분석한 결과, BOD₅는 최소 0.1 ~ 11.6%의 수질개선 효과가 있었으며, T-N은 0.1 ~ 22.3%, T-P는 0.1 ~ 31.8%, TOC는 0.1 ~ 3.8%의 수질개선 효과가 있는 것으로 나타났다. 각 수질항목별 시나리오를 분석한 결과, 비가림시설 및 유출방지턱과 축산분뇨 위탁처리 시나리오, 경작지 표준 시비량 시비 및 농업 최적관리 적용 시나리오의 오염원 저감 효율이 가장 높은 것으로 나타났다. 향후 본 연구에서 제시한 오염저감 시나리오와 수질개선 대책 등을 통해 도출된 결과는 횡성댐 유역의 수질 개선을 위한 대책 수립에 기여할 수 있을 것이라고 판단되나, 횡성호 상류유역의 수질개선만 고려했기 때문에 호소 내 수질관리에 대한 후속 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.401-401
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• 2020

최근 전 세계적으로 기후변화로 인한 자연재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 우리나라 역시 해마다 가뭄과 홍수 등의 피해가 큰 실정이다. 특히 가뭄으로 인한 피해는 농업분야와 직결되어 있으며, 미래식량과 물안보에 영향을 미친다. 최근에는 국내 물관리일원화 정책에 따른 통합물관리 시행으로 수요관리에 의한 물이용 효율성이 물관리 기본원칙으로 포함되어 있어, 농업용수 분야의 물절약 필요성과 중요성은 더욱 증대되고 있는 실정이다. 농업농촌부문 가뭄대응 종합대책의 일환으로 2016년부터 농업용수 이용자 측면에서 물절약 실천을 유도하기 위한 물절약 교육 모델의 개발과 농업인 대상 시범교육이 실시되고 있으나 일부 지역에만 단발성 사업으로 제한적으로 추진되고 있는 실정이다. 따라서 물절약 교육 및 홍보사업을 보다 체계적이고 광법위하게 적용하여 농업 현장에서의 가시적인 물절약 성과를 도출하기 위한 노력이 요구된다. 이에 대한 일환으로 본 연구에서는 물절약 교육 콘텐트 개발 및 현장 교육에 반영하기 위하여 농업인 대상 물절약 의식과 행동실천 여부에 대해 조사를 실시해 보았다. 포항 및 영덕지역의 한국농어촌공사 관할지구 내 농업용수 이용자 중 수리시설감시원(이하 '수감원') 100여명을 대상으로 설문조사로 파악해 보았다. 설문에 참여한 수감원들은 대부분 65세 이상의 고령으로 농업에 오랜 기간 종사한 경험의 소유자로서 소규모 농업경영이 주를 이루었다. 대부분 농사기간동안 물부족 경험이 있었으며, 모내기 및 벼생육기 강우조건에 따라 물부족을 경험한 것으로 파악되었다. 이로 인해 설문 참여자들의 물절약 필요성에 대해서는 높은 공감대를 나타내었으며, 특히 농업인 대상 물절약 교육의 필요성에 대해서 매우 높은 공감대를 나타내었다. 농업인의 물과다 사용 및 물꼬관리 부실 등 필지단위 물관리 부실에 대해서도 상당히 인정하는 편이었으며, 이러한 농업인의 관행적인 물관리 행태에 대해서 변화를 유도할 수 있는 수리계조직 부활을 통한 농업인 물관리 직접 참여 등의 대안이 필요하다는 의견에 대해서도 긍정적이었다. 또한 농업인 용수이용에 대한 비용 부담에 대해서도 다소 긍정적인 의견도 제시되었다. 본 연구 결과로 농업인의 적극적인 물관리 및 물절약 참여를 이끌어 낼 수 있는 실현가능한 관련 제도 마련의 필요성과 체계적이고 지속적인 물절약 교육 및 홍보 정책 추진의 필요성이 제기된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.67-67
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• 2020

일반적으로 농업용수 이용량은 기후, 토양, 지역별 재배 특성 등에 따라 다양하게 나타날 수 있으며, 용수공급 계획을 위해 수요량 추정방법을 이용하고 있다. 농업용수 수요량은 논과 밭 등에서 작물 재배에 필요한 용수량이라 정의할 수 있으며, 구체적으로는 작물 재배에 소요되는 전체 용수량에서 강우에 의해 공급되는 양을 제외한 수량으로 볼 수 있다. 현재 농업용수 수요량의 추정 방법은 현장에서 직접 실측하는 방법, 대표 작물을 대상으로 계측한 후 일반화 하는 방법, 증발산 이론에 의하여 추정하는 방법 등으로 구분 되며, 최근 광역적인 분석으로 증발산 이론에 의한 추정 방법을 주로 사용하고 있다. 농업용 지하수 이용은 국내 지하수 이용량의 51%를 차지하고 있어 보다 적확한 농업용 지하수 사용량조사는 지하수의 효율적 정책 추진을 위하여 중요하다. 본 연구의 목적은 현장조사로 수집한 자료를 이용해 각 조사지역의 사용량을 추정하고 월별사용량 및 단위면적당 사용량을 분석하는 것이다. 조사지역은 창녕함안보(오천리, 성산리), 합천창녕보(율지리), 달성보(좌학리, 위천리), 구미보(궁기리)이고, 지하수사용량을 분석하기 위해 유량계(계량기) 검침, 전력사용량 검침, 수중모터펌프 가동시간을 이용하였으며, 조사기간은 2018년 12월 부터 2020년 02월 까지 이다. 농업용관정 조사시 실제 지하수를 사용하는 면적(ha)도 같이 조사해, 월별 지하수사용량에 실제사용면적(ha)을 나누어 면적당 지하수사용량으로 분석하였다. 조사결과 창녕함안보 오천리는 20,956㎥/mon/ha, 창녕함안보 성산리는 19,911㎥/mon/ha, 합천창녕보 율지리는 3,648㎥/mon/ha, 달성보 좌학리는 2,417㎥/mon/ha, 달성보 위천리는 3,546㎥/mon/ha, 구미보 궁기리는 619㎥/mon/ha로 분석되었다. 수막재배가 많은 창녕함안보가 지하수사용량이 가장 많았으며, 구미보의 경우 지하수사용량이 가장 적은 것으로 분석되었다. 월별 지하수 사용량을 살펴보면 2019년 01월 ~ 02월 보다 2020년 01월 ~ 02월의 평균 지하수 사용량이 793㎥/mon/ha 적게 분석되었고, 평균기온은 2019년 01월에 0.3℃, 2020년 1월은 2.6℃로 2.3℃ 높다. 이는 겨울철 지하수 사용량에 영향을 주었다고 판단된다. 겨울철 지하수 사용량차이는 재배작물과 겨울철 기온차이가 원인으로 판단되며, 다년간 지하수사용량과 기온을 조사할 필요가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.341-341
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• 2020

서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 '18년에 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』을 수행하였으며 이를 통해 레이더 기반의 비구름 이동경로 추정 기술, 침수시나리오 기반의 침수위험지역 추정기술 등을 적용한 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 그러나 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해서는 실시간으로 예측강우정보를 생산하고 이를 통해 침수위험지역을 추정하는 기술이 필요하다. 이에 본 연구를 통해 예측강우정보 생산 기술 적용, 예측강우정보를 이용한 실시간 침수위험지역 추정 기술 개발을 수행하여 서울시 도시침수 예측시스템을 고도화하였다. 예측강우정보의 경우 현재 기상청에서 광역 단위 호우특보 및 읍면동 단위 동네예보를 통해 제공되고 있지만, 풍수해 업무에 적용하기에는 제한적이며, 실시간 침수위험지역 추정의 경우 침수해석모델의 모의시간, 라이센스 등의 문제로 인해 한계를 보이고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레이더 실황강우정보를 활용한 이류모델 기반의 예측강우정보 생산 기술을 적용하여 풍수해 업무 적용이 용이하도록 하였으며, 예측강우정보를 이용한 최적 침수시나리오 추정 기술 개발을 통해 실시간 침수위험지역 추정이 가능하도록 하였다. 서울시 도시침수 예측시스템은 25개 자치구를 대상으로 강우량, 호우이동경로, 침수 정보를 제공하고 있다. 강우정보는 기상청 및 SK-TechX 기반의 10분 및 1시간 단위 AWS 관측정보, 이류모델 기반 10분 단위 레이더 예측정보, 국지예보모델 기반 1시간 단위 LDAPS 예측정보를 제공하며. 호우이동경로는 레이더 실황강우정보와 LDAPS 바람장을 이용하여 서울시 및 수도권 지역의 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 실시간으로 레이더 예측강우정보를 이용하여 최적의 침수시나리오를 추정하여 격자 단위 상세 침수정보와 시군구 단위 침수위험지도를 제공한다. 본 시스템을 통해 실시간 침수위험지역 확인이 가능해짐에 따라 서울시의 효율적인 풍수해 업무 지원이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.206-206
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• 2020

토지이용의 고도화에 따라 비점오염원 부하는 증가하는 추세이며 기후변화에 따른 강우강도 증가 등으로 지표면에 축적된 고농도의 비점오염물질이 하천으로 유출, 수질오염을 가중시키고 있어 비점오염원 관리가 필요하다. 환경부에서 효율적인 비점오염원 관리를 위하여 2004년부터 현재까지 3단계에 걸쳐 비점오염원 관리 종합대책을 수행하고 있으며, 2008년부터 비점국고보조사업을 추진하여 비점오염저감시설 설치를 통한 수질개선 및 수생태계 건강성 확보에 기여하고자 하였다. 이에 본 연구는 비점국고보고사업을 통해 구축된 비점오염저감시설을 대상으로 시설 설치 및 운영 현황과 강우시 비점오염저감 효과 분석을 통한 시설의 평가를 수행하고자 한다. 연구대상시설은 시범시설 및 국고보조시설 총 70개소로 2005~2017년에 준공되었으며, 2016년부터 현재까지 총 4년동안 진행된 모니터링을 바탕으로 연구를 수행하였다. 시설의 용량은 34~97,000㎥의 범위로 SA/CA 1.2~6.6%의 범위이다. 강우시 모니터링은 선행무강우일수 3일이상을 고려하여 수행하였으며 도시지역의 경우 5mm 이상, 농촌지역 10mm 이상시 모니터링을 진행하였다. 시설의 유입과 유출부에서 수질 및 유량 모니터링을 진행하였으며, 수질오염공정시험법에 준하여 BOD, COD, SS, T-N 및 T-P 항목에 대해 분석을 수행하였다. 모니터링 결과, 국내 비점오염저감시설의 평균 부하량은 SS 250.4 kg/day, BOD 89.2 kg/day, COD 136.2 kg/day, TN 51.4 kg/day, TP 7.1 kg/day 로 분석되었으며, 유출부 의 경우 SS 83.8 kg/day, BOD 37.2 kg/day, COD 51.0 kg/day, TN 15.4 kg/day, TP 2.0 kg/day로 나타났다. 또한, 은 오염물질 유입 및 유출 부하량의 상관관계 분석결과 SS, BOD, COD의 유입 및 유출 부하량의 상관성은 높게 나타났으며 특히 유기물질(BOD, COD)의 상관성은 0.8이상으로 분석되었다(p<0.005). 이는 비점오염저감시설에 적용된 식생, 미생물, 여재 등을 통하여 물리학적 및 생태학적 처리를 통해 저감되기 때문으로 판단된다. 하지만, TN은 인위적 요인과 자연적 요인이 복합적으로 작용으로 배출 특성으로 상관성은 매우 낮은 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.441-441
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• 2021

우리나라의 홍수조절용댐은 총 5개소로 영산강유역에 두 개소와 한강유역에 세 개소가 있다. 한강유역에 있는 세 개소의 홍수조절지용댐은 한강상류의 북한지역에서 발생하는 집중호우에 대비하기 위한 댐으로, 임진강 하류지역의 수해방지를 위한 한탄강댐과 군남홍수조절지(군남댐)가 있으며 북한강 하류와 수도권의 홍수예방을 위한 평화의 댐이 있다. 영산강유역에 있는 두 개소의 홍수조절지는 2006년에 수립한 영산강치수종합대책에서 계획이 수립된 시설로 2011년 4대강 사업의 일환으로 설치하여 K-water에서 운영 중에 있다. 4대강 사업 이전의 영산강유역은 홍수량을 조절할 수 있는 홍수조절용량이 전무했던 실정으로 하도에서 홍수량의 전량을 수용해야했던 홍수에 매우 취약한 하천이었다. 그러나 4대강 사업을 통하여 영산강유역의 4대호를 비롯한 농업용댐의 숭상을 통한 홍수조절용량의 확보와 더불어 나주천변저류지와 담양홍수조절지, 화순홍수조절지를 설치하여 홍수로부터 상대적으로 안전한 하천으로 변모할 수 있었다. 그러나 영산강유역의 다른 하나의 과제는 여전히 남아있다. 우리나라의 하천 중에서 가장 수질이 악화되어 있는 하천이라는 불명예이다. 홍수조절지는 1년 중 3개월에 해당하는 홍수기에 사용할 수 있는 시설로 1년 중 9개월에 해당하는 비홍수기에는 홍수조절지의 효율적인 공간활용을 위하여 주민지원사업 등 다각도로 고민하여 사용하고 있으나 하천 외적인 문제를 수용하는 범주에 머무르고 있다. 하천이 가지고 있는 문제점을 다소라도 해소할 수 있는 목적으로 사용될 수 있다면 하천 외적인 문제를 수용하는 것 보다 하천 내적인 문제를 해소하는 목적으로 사용하는 것이 보다 바람직할 것으로 판단된다. 이를 위하여 영산강의 내적인 가장 큰 문제점은 수질악화로 인한 수질개선이라 할 수 있다. 따라서 홍수기로 한정되어 사용하는 홍수조절지를 해당하천의 내적인 문제를 다소라도 해소할 수 있는 공간으로 비홍수기에 기여할 수만 있다면 비홍수기의 활용목적을 확대하여 다목적조절지로의 변모가 필요하다고 판단한다. 따라서 본 연구에서는 영산강유역에 있는 담양홍수조절지와 화순홍수조절지의 두 개소 홍수조절지를 활용하여 영산강 수질개선에 기여할 수 있는 정도를 파악하였다. 비홍수기에 유출량의 일부를 조절지에 담수해 두었다가 수질개선 목적의 희석수로 방류하는 시나리오를 마련하여 시나리오별로 영산강의 수질개선효과를 분석하여 제시하였다. 수질개선효과를 분석하기 위하여 EFDC모델을 구축하고 모델 수행을 위한 시나리오는 조절지의 담수율과 방류량 그리고 조절지의 관리수질조건 등을 이용하여 작성하고 수질예측 결과에 따라 TOC, CHl-a, T-P 수질항목을 대상으로 수질개선효과를 분석하여 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.444-444
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• 2021

하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권1호
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• pp.63-74
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• 2023

높은 신뢰도의 댐 유입량 예측은 효율적인 댐 운영을 위해 필요하다. 최근 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 활용하여 댐의 유입량을 예측하는 연구들이 진행되었다. 기존 연구들은 MLP의 연산자 중 자료 간의 최적 상관관계를 찾는 optimizer로 경사하강법(Gradient Descent, GD) 기반의 optimizer를 사용하였다. 하지만, GD 기반의 optimizer들은 지역 최적값으로의 수렴 가능성과 저장공간 부재로 인해 예측성능이 저하된다는 단점이 있다. 본 연구는 GD 기반 optimizer 중 Adaptive moments와 Improved Harmony Search (IHS)를 결합한 Adaptive moments combined with Improved Harmony Search (AdamIHS)를 개발하여 GD 기반 optimizer의 단점을 개선하였다. AdamIHS를 사용한 MLP의 학습 및 예측성능을 평가하기 위해 대청댐 유입량을 학습 및 예측하였으며, GD 기반 optimizer를 사용한 MLP의 학습 및 예측성능과 비교하였다. 학습결과를 비교하면, AdamIHS를 사용한 은닉층 5개인 MLP의 Mean Squared Error (MSE) 평균값이 11,577로 가장 낮았다. 예측결과를 비교하면, AdamIHS를 사용한 은닉층 1개인 MLP의 MSE 평균값이 413,262로 가장 낮았다. 본 연구에서 개발된 AdamIHS를 활용하면 다양한 분야에서 향상된 예측성능을 보여줄 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권10호
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• pp.641-653
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• 2023

기후변화와 도시화의 영향으로 인해 자연재해의 발생빈도와 규모가 증가하고 있다. 특히 도시 침수는 발생 시간이 짧고 막대한 인명 및 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에 신속하고 정확도 높은 예측 정보 생산이 중요하다. 하지만, 기존 물리과정 및 인공지능 기반 기법은 고해상도 침수 해석을 위해 많은 전산 자원이나 데이터가 요구되는 한계가 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화(Super-Resolution) 기법을 통한 고해상도 도시 침수 해석 방법을 제안하고 적용성을 평가한다. 제안된 방법은 고해상도 물리 모형의 결과로 훈련된 초해상화 딥러닝 모형을 이용하여 저해상도 침수 해석 이미지를 고해상도로 변환한다. 미국 포틀랜드 도심지의 두 가지 침수 사례에 대해 적용, 4 m 공간해상도 물리 모의 결과를 1 m 급 고해상도 침수 해석 정보로 초해상화 하였으며, 초해상화 이미지와 고해상도 원본 간 높은 구조적 유사성이 확인되었다. 성능 지표로 평가한 결과, 전체 검증 대상 이미지에 대한 평균 PSNR 22.77 dB, SSIM 0.77로 우수하여, 초해상화 기법의 도시 침수 해석 적용성이 검증되었다. 제안된 방법은 적은 양의 침수 시나리오만으로도 효율적인 딥러닝 모형 훈련이 가능하고, 물리 모형의 정보를 최대한 활용할 수 있기 때문에, 고해상도 도시 침수 정보 생산에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권11호
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• pp.705-720
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• 2023

국내에서는 지속적인 상수도 수질사고 발생으로 인해 수돗물 수질에 대한 이용자 불신이 확산되고 있다. 특히, 수질사고 외에도 수돗물에 포함된 염소 성분 등으로 인해 맛, 냄새 등에 대한 이용자들의 수질민원 또한 지속적으로 발생하고 있다. 따라서 상수도 사업자들은 이용자에게 공급되는 잔류염소농도가 충분히 잔류하면서도 과도하게 유지되지 않도록, 시간적(Scheduling) 및 공간적(Rechlorination) 관점에서 상수관망 내 잔류염소농도가 균등하게 분포하도록 다양한 방법을 검토 및 적용하고 있다. 본 연구에서는 상수관망 해석을 통한 월별 잔류염소농도 최적 관리 방법의 일환으로, 대규모 상수관망시스템을 대상으로 Lab-scale 실험을 통한 수체반응계수, EPANET 수질해석을 통한 관체반응계수 등 관망 수질반응계 수를 온도별로 추정하고, 온도별 수질반응계수를 바탕으로 염소투입농도 조건에 따른 월별 잔류염소농도 분포 현황을 분석하였다. 분석 결과, 온도 조건이 달라짐에 따라 잔류염소농도 하한 및 상한기준을 만족시킬 수 있는 효율적인 염소투입농도 조건 또한 달라지므로, 월별 잔류염소농도의 공간적 분포를 고려하여 구체적이고 정량적인 염소투입 계획 수립이 필요한 것으로 판단된다.