오늘날, 세계 인구성장률의 증가로 국제사회는 심각하게 식량문제 해결을 논의하고 있다. 식량문제 해결을 위한 대안으로는 양식산업이 대두되고 있다. 최근 양식산업의 혁신성장을 위해 4차 산업기술을 융합한 스마트 양식장이 보급되고 있으며, 전주기적 디지털화가 추진되고 있다. 양식산업에서 중요한 수질센서는 전기화학방식의 휴대용 센서를 사용하고 있으며, 이를 이용하여 개별적, 간헐적으로 수질을 체크하고 있어서 양식장 수질을 실시간 분석하고 관리하기가 불가능하다. 최근 광학 기반의 모니터링이 가능한 수질센서들이 개발되어 현장에 적용되고 있다. 그러나 수질센서의 상태정보를 알 수 없기 때문에 모니터링 데이터의 신뢰성을 보장할 수 없는 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있도록, 수질센서가 수집하는 모니터링 데이터를 기반으로 고장, 기준일탈, 유지보수, 점검 등의 수질센서 자가진단 상태를 파악할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
생활수준이 향상되고, 환경오염이 가속되면서 환경에 대한 관심이 더욱 증대되고 있다. 수질센서의 경우, 그 측정 항목이 매우 다양하고, 높은 정밀도를 요하고 있을 뿐만 아니라 지속적인 실시간 모니터링을 요구하고 있어, 기술적으로 해결해야 할 문제가 많이 남아 있다. 또한, 현재 약 15% 정도로 매우 낮은 국산화율을 보이고 있어, 대부분의 주요 센서들이 수입에 의존하고 있는 실정이다. 수질을 측정하기 위한 센서는 크게 두 가지 형태로 나누어 질 수 있는데, 하나는 flow injection analysis (FIA) 방식이며, 다른 하나는 Probe 방식의 센서이다. 본 발표에서는 수질 센서에 대한 최근 국내 기술 동향과, 수질 모니터링을 위한 Lab-on-a-chip 형 암모니아 분석 칩, Probe 형 중금속 센서 연구 개발 결과를 요약하고자 한다. 암모니아 분석 칩은 마이크로 유체 소자 내에서 Berthelot reaction을 유도하고, 흡광법에 의하여 물 속에 존재하는 암모니아를 간접적으로 측정하는 방법이다. 또한, 중금속 센서로 일반적인 working electrode 소재로 사용되는 독성이 있는 Hg 보다 친환경적인 개발된 bismuth-modified carbon nanotube와 같은 Bi계 복합소재를 적용하여 물 속에 존재하는 저 농도의 Pb, Cd, Zn을 측정 분석할 수 있었다. 본 연구를 통해 개발된 분석칩과 중금속 센서를 이용하여 하천에서 샘플링된 물에서의 암모니아 및 중금속 농도를 각각 분석할 수 있었다.
정수장에서 생산한 수돗물이 수용가까지 안전하게 공급하기 위해서는 관내 및 배수지 등의 공급과정에서 철저한 수질관 리가 필요하다. 그러나 배수지의 수질관리 및 모니터링이 전혀 이루어지지 않고 있다. 최근 정부는 먹는 물에 대한 수질관리기준을 강화하고 있으나, 먹는 물에 대한 수질측정 기반기술은 미국, 일본, 독일 등에 비하여 매우 빈약하다. 특히 수질 검사 및 분석기기의 핵심은 센서이나 이들 센서에 대한 기술이 매우 부족하다. 본 논문에서는 국내 먹는 물 수질관리에 대한 관계 법령 및 규정을 분석하고, 먹는 물 수질측정 기준에 적합한 pH, 전도도, 잔류염소, 탁도 및 수온에 대한 센서 및 측정기기의 최적 성능기준을 제안하고, 대표적인 전극센서인 pH, 전도도 및 잔류염소 센서의 상호간섭 및 영향을 분석한다.
본 논문에서는 USN환경에서 수질 모니터링 시스템을 설계함에 있어 센서 데이터를 효율적인 방법으로 전송하기 위한 다양한 시도를 소개한다. 대표적인 방법은 센서노드에서의 센서 매니지먼트와 싱크노드에서의 클러스터링이다. 센서 매니지먼트는 센싱 간격, 데이터 누적, 데이터 전송 등을 총괄적으로 관리하고, 클러스터링은 데이터 마이닝 기술을 접목한 효율적인 전송 데이터의 축약방법이다. 실험을 통해서 제안한 센서 매니지먼트와 클러스터링을 이용한 전송방법이 일반적인 센서 데이터 전송방법에 비해 얼마나 더 효과적인지를 확인할 수 있었다.
최근 생활 수준이 향상되면서 보다 쾌적하고, 안전하고, 편안하고, 행복한 삶을 위해 주변 환경 모니터링 기술에 대한 관심이 더욱 증대되고 있는 실정이다. 환경모니터링을 위해서는 다양한 고기능 화학센서들이 필요하며, 이에 대한 연구 또한 매우 활발히 진행되고 있다. 특히, 이러한 고기능 화학센서들은 높은 수준의 감도, 선택성, 안정성 등을 요구받고 있어, 이에 부응하기 위한 연구가 지속적으로 필요한 상황이다. 또한, 더욱 초소형화, 저전력화, 고집적화도 에너지 효율 향상과 휴대 기능을 위해 추가적으로 요구되고 있다. 이러한 차세대의 고기능 환경센서 개발을 구현하기 위해서는 여러가지 요소기술이 필요하며, 그 중 마이크로 공정 기술, 나노 소재와 공정 기술이 요소 기술 중 핵심적인 기술로 부각되고 있다고 할 수 있다. 본 발표에서는 최근 이슈가 되고 있는 환경문제에 대하여 언급하고, 환경을 실시간 모니터링하기 위하여 최신 마이크로/나노 기술을 활용한 화학센서의 연구사례를 가스센서와 수질센서로 크게 나누어 살펴보고, 향후 연구 방향에 대하여 논의하고자 한다.
센서 데이터의 마이닝 기술은 의사결정을 위한 통합정보 및 예측정보를 제공하는 USN 지능형 미들웨어의 주요 구성 요소이다. 본 논문에서는 수질 센서 데이터 마이닝 시스템을 개발하기위해 대표적인 데이터 마이닝 기법인 클러스터링의 적용 모델을 소개한다. 적용 모델의 클러스터링을 통해 중간노드에서의 데이터 이상치 검출과 호스트에서의 시간대별 데이터 변화 검출이 가능하다.
일반적으로 하천의 수질은 산업화, 인구증가 등으로 인해 여러 종류의 오염물질이 유입되어 악화된다. 수질 악화의 대표적인 현상은 부영양화이며 이를 일으키는 주요 원인 물질은 통상 영양염류라고 말하는 질소와 인으로 알려져 있다. T-N이 다량 수계로 유입되면 식물성 플랑크톤 등이 대량 번식하여 녹조 현상등 수질 악화를 발생시켜 관리가 필요하다. 현재 많은 수자원 관리 부서에서 모니터링 포인트를 설정하여 수질 변화를 관찰하고 있다. 기존의 T-N 분석방법은 (1) 자외선 흡광광도법 (2) 카드뮴 환원법 (3) 환원증류-킬달법등이 있다. 그러나 이러한 방법들은 실험실 기반의 정량적 분석으로 시간과 비용이 크게 소요되어 발생하는 문제에 대해 초기대응을 하기 힘들다. 따라서 T-N을 효과적으로 측정할 수 있는 방법이 필요하다. 국내에서는 수질자료를 통한 연관된 수질 인자를 찾아내어 머신러닝 알고리즘을 활용해 Chl-a 농도를 추정한 연구사례가 있다. 국외에서는 TN과 센서 측정 지표 간의 물리적, 화학적 관계를 기반으로 센서 감지의 적시성과 지능형 알고리즘의 정확도를 결합하여 실시간 총질소(TN) 측정 방법 연구 사례가 있다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 활용하여 국내에 적합한 T-N 예측 모델을 만들고자한다. 본 연구에서는 센서기반으로 측정가능한 수질항목들과 T-N의 상관성 분석을 통해 주요 수질인자를 도출하였다. 도출된 인자와 Python 기반의 머신러닝을 활용하여 T-N을 추정하였다. 그 후, T-N 추정값과 실측값을 비교하여 머신러닝 성능을 평가하고 실제 적용 가능성에 대해서 검증하였다. 본 연구는 기존 T-N 측정에 소모되는 시간과 비용의 감소에 기여하고 이를 통해 앞으로 더 정확한 수질 예측이 가능해질 것으로 기대된다.
수질모니터링은 수자원 보존과 공중 보건에 있어 매우 중요하다. 기후변화로 인한 이상강우와 산업화 등의 이유로 비점오염물질 및 오염원 배출량이 증가하여 하천과 호소에 영양염류가 증가하게 된다. 영얌염류의 증가로 하천에 부영양화 상태가 지속된다면 녹조발생 등으로 인해 생태계에 부정적 영향을 초래하게 된다. 또한 부영양화는 원수의 유기물량 증가로 인해 처리비용 증가, 이취미 문제 등 인간에게도 직접적인 문제를 유발한다. 특히 우리나라의 경우 하천 취수율이 높은 국가이며, 낙동강 중상류 지역에는 산업시설이 과도하게 밀집되어 있어 하천에 오염물질 유입이 되어 부영양화가 된다면 심각한 문제를 유발하게 된다. TN은 부영양화의 중요한 지표다. 우리나라의 TN 측정은 시료 채수 후 실험실에서 수질오염공정 시험기준에 따라 진행이 된다. 실험실 분석은 TN 농도를 분석하는 일반적인 방법이며, 정확한 검출 및 정량화를 목표로 한다. 하지만 이러한 방식은 정교한 장비를 갖춘 전문 실험실 및 전문 인력을 필요로 한다. 환경부에서 주요 하천에 수질측정망을 설치하여 수질현황에 대한 종합적인 조사를 통해 수질변화 추세를 파악하는 것이 가능하지만, 실시간 TN 농도를 감지하는데 매우 제한적이다. 현재 조사방식은 TN 농도 증가로 인한 문제에 대해 초기대응을 하기에는 한계가 있다. 최근 센서의 발전으로 다양한 항목을 신속하고 지속적으로 모니터링 할 수 있게 되었다. TN에 대한 직접적인 센서 모니터링은 불가능 하지만 여러 측정 항목이 TN과 상관관계가 있는 것이 여러 연구에서 입증되었다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 오염도가 높은 낙동강을 대상으로 TN 예측에 대한 기초 연구를 진행하였다. 과거 측정된 자료를 활용하여 센서로 측정 가능한 항목을 통해 TN 예측을 진행하며, 실제 활용을 위해 회귀식을 도출하고자 한다. 최근 환경부에서 실시간 수질 현황 및 오염도를 파악하기 위해 자동측정망 지점을 늘리는 추세인데, 본 연구의 결과를 활용한다면 실시간 TN 예측에 대한 기초자료 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
상수관망의 기능은 정수처리 된 양질의 물을 수용가에게 안전하게 공급하는 것이며, 이를 위해 상수관내에는 수용가에 충분한 양의 물을 공급할 수 있는 적정 유량과 압력이 유지되어야하고 최소기준치 이상의 잔류염소농도 유지 등의 적절한 수질을 만족시켜야한다. 하지만 상수관망은 상수관 파괴에 따른 오염물질 유입이나 테러와 같은 인위적인 오염물 주입 등의 갑작스런 사고에 의한 수질오염에 언제나 노출되어 있다. 이러한 수질오염사고 발생 시 신속한 대처를 위해서는 상수관망의 모든 절점에 수질측정 센서를 설치하는 것이 바람직하겠지만, 이는 경제적 측면과 센서의 유지 관리측면에서는 이상적이지 않다. 또한 발생 가능한 모든 상황에 대한 시뮬레이션 기반의 수질모델링을 통하여 적절한 수질오염 측정지점을 선정할 수도 있겠지만, 이는 상당한 시간과 계산능력을 요한다. 따라서 본 연구에서는 네트워크 분석기법 (Network Analysis)인 Betweenness Centrality와 수리해석 모형인 EPANET을 이용하여 상수관망의 수질오염측정지점 선정기법을 제안하였다. Betweenness Centrality는 네트워크를 구성하는 한 절점과 다른 한 절점을 연결시키는 특정 절점의 매개정도로 중심성을 측정하는 기법이다. Betweenness Centrality는 상수관망의 특정절점에 수질오염 사고가 발생하였을 때 오염원의 이동 가능한 경로의 수에 따라 그 값이 달라지며, 결과값에 의하여 수질오염측정지점이 선정된다. 본 연구에 의한 결과는 상수관망이 복잡하여 시뮬레이션을 통한 분석이 어렵고 많은 시간과 계산능력이 요구 될 경우 대안기법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
센서 네트워크를 이용한 수질 감시 시스템을 설계하였다. 무선 센서 네트워크는 강과 같은 넓은 지역의 수질 오염을 모니터링 하는데 효과적인 해결책 중 하나다. 기존의 수질 감시 원격 시스템은 설치비용, 새로운 노드의 추가 및 결함이 있는 노드의 교체 등에 문제가 있다. 제안된 시스템은 기존 시스템에 비해 경제적으로 효과 있는 해결책을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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