• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1641-1645
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• 2006

수문순환과 수질오염과정의 제반 기작들이 완벽하게 규명되지 않은 상황에서 인위적 또는 자연적 조건에 따른 수질의 평가는 수질모형으로서 추정하는 것이 유일한 대안이며, 다양한 관리대안에 따른 수질환경변화를 예측함으로서 합리적인 관리방안을 도출하는데 유용한 수단이 되고 있다. 현재 시행 중인 수질오염총량관리제에서 또한 수질모형은 핵심적인 역할을 담당하고 있으며, 보다 구체적으로는 단위유역의 목표수질을 결정하는 것에서부터 기본계획 또는 시행계획에 따른 오염부하량 등 환경요인의 변화와 이에 따른 목표수질 설정지점의 수질 변화 등을 모의하는데 이용되고 있다. 그러나 모형에 사용되는 입력 매개변수의 불확실성과 이에 관련된 수질 모형 자체의 불확실성은 수질오염총량관리제와 같이 많은 이해당사자가 관여된 정책의 결정 시에는 공학적으로 많은 부담으로 작용하고 있는 것 또한 현실이다. 실제로 미국의 오염총량관리제의 경우를 살펴보면 모형의 불확실성 분석이 전체 과정의 진행에서 가장 핵심적인 지위를 차지하고 있다고 볼 수 있다. 많은 연구들이 수질모형에 있어서의 불확실성을 정량화하기 위하여 수행되어 왔으며, 특히 미국의 오염총량관리계획의 수립 시에는 이러한 불확실성 분석을 토대로 하여 안전율을 산정하도록 되어있다. 그러나 이러한 연구들의 대부분은 수질모형의 매개변수 중 수질기작에 관련된 매개변수들(예를 들어, DO, BOD, N, P 등에 대한 반응계수)에 대한 연구에 집중되어 있다. 하천의 수질을 적절하게 모델링하기 위해서는 이러한 수질에 직접적으로 관련한 매개변수들 이외에 하천의 수리특성에 관한 올바른 이해를 바탕으로 그와 관련된 수리학적 매개변수들에 대한 연구가 뒷받침되어야 한다. 그동안 수행되어온 수질 모델링의 적용 사례를 살펴본 바에 따르면 하천을 모델링하기 위해서는 현장 특성 자료의 중요성, 특히 하천수리특성에 관련된 기초 자료의 가용성 여부가 모형의 성패에 매우 중요한 역할을 함을 알 수 있다. 이는 유량, 유속 및 폭과 깊이로 대변되는 하천 지형은 물질 이송에 대한 주요 외력 함수이며, 다른 모든 예측치들은 이들에 의존적일 수밖에 없기 때문이다. 따라서 이들의 정확한 표현은 올바른 수질 예측에 있어서 필수적일 수밖에 없다. 많은 모형매개변수들이 유속과 깊이에 의존적이나, 이들에 관한 정보는 종종 현장관측에서 조차 무시되는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 수질모형의 매개변수 중 특히 수리특성에 관련된 매개변수들이 수질에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 적용된 수질모형은 QualKo를 사용하였으며, 대상 하천은 낙동강 본류 경남구간 시점 부근인 회천 합류 전부터 낙동강 본류 경남구간 종점 부근인 밀양강 합류 전까지의 경남 오염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.7 s.156
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• pp.565-574
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• 2005

It is used water quality data that was measured at Pyeongchanggang real time monitoring stations in Namhan river. These characteristics were analyzed with the water qualify of rainy and nonrainy periods. TOC (Total Organic Carbon) data of rainy periods has correlation with discharge and shows high values of mean, maximum, and standard deviation. DO (Dissolved Oxygen) value of rainy periods is lower than those of nonrainy periods. Input data of the water quality forecasting models that they were constructed by neural network and neuro-fuzzy was chosen as the reasonable data, and water qualify forecasting models were applied. LMNN, MDNN, and ANFIS models have achieved the highest overall accuracy of TOC data. LMNN (Levenberg-Marquardt Neural Network) and MDNN (MoDular Neural Network) model which are applied for DO forecasting shows better results than ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). MDNN model shows the lowest estimation error when using daily time, which is qualitative data trained with quantitative data. The observation of discharge and water quality are effective at same point as well as same time for real time management. But there are some of real time water quality monitoring stations far from the T/M water stage. Pyeongchanggang station is one of them. So discharge on Pyeongchanggang station was calculated by developed runoff neural network model, and the water quality forecasting model is linked to the runoff forecasting model. That linked model shows the improvement of waterquality forecasting.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.52-52
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• 2015

강수량이 적은 갈수기에는 하천수량이 적어 소량의 오염물질의 유입으로도 하천수질의 악화를 불러일으킬 수 있다. 특히 2014년에는 한강수계의 강수량이 예년의 46%정도이며 이로 인한 저수율은 예년의 75%정도로 저조하여 봄철 갈수기에 수질악화가 우려된다. 한강은 비교적 수질이 양호하여 녹조가 발생하는 일이 낙동강, 금강, 영산강보다 적으나 가뭄의 영향으로 하천수질 악화 및 녹조현상이 발생할 우려가 있다. 그래서 본 연구에서는 남한강과 북한강의 봄철 수질전망을 통한 녹조발생 위험도를 예측하고자 하였다. 수질예측에 사용된 모형은 미국공병단(USACE)에서 개발한 2차원 하천수리 수질모형인 CE-QUAL-W2이며, 본 연구에 이용된 CE-QUAL-W2는 K-water 통합수질예측시스템(SURIAN)을 이용하여 구축하였다. 연구 대상지역은 북한강의 소양강댐 하류와 팔당호지점, 남한강의 강천보, 여주보, 이포보 지점에 대해 조류농도에 대한 예측을 수행하였다. 미래 수질예측을 위한 유량 자료는 평년 빈도유량을 사용하였으며, 기상자료는 유사는 분석을 통해 과거기상과 가장 유사한 패턴을 보이는 년도의 기상자료를 사용하여 모형을 구동하였다. 2~4월 남한강과 북한강의 Chl-a농도에 대하여 2013~2014년 평균치와 2015년 수질예측치를 비교한 결과 북한강은 4월에 예년대비 최고 61% Chl-a 농도가 증가하는 것으로 나타났으며, 남한강은 2월에 Chl-a농도가 최고 106% 증가되는 것으로 예측되었다. 본 연구를 통해 2015년 봄철 갈수기 녹조가 예년보다 증가 할 것으로 나타났으며, 다른 수계보다 비교적 적은 농도이지만 주기적인 수질예측과 하천 모니터링을 통해 하천수질을 관리하고 수질오염을 예방하는 노력을 기울여야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.72-72
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• 2016

최근 발생하고 있는 기후변화로 인하여 하천 및 저수지의 수질문제가 커지고 있다. 특히 여름철 부영양화로 인해 발생하는 녹조현상은 사회적인 문제로 과학적인 수질사고에 대한 예측과 관리가 필요한 실정이다. 수질예보는 정기적으로 하천 및 저수지의 수질을 예측하여 사용자에게 제공하는 분석기법으로 수질현황을 파악하고 수질을 관리하고 의사결정을 하는데 도움을 줄 수 있다. 수질예보에 사용되는 모형은 유역모형, 하천모형, 저수지모형이 있으며, 이중 하천 및 저수지에 주로 적용되고 있는 3차원 수리수질모형의 경우 격자의 개수가 많아 모의시간이 길어지게 되고 이로 인해 일일 수질 예보가 어렵게 된다. 3차원 수리수질모형의 모의속도를 개선하는 방법에는 하드웨어의 성능을 높이는 방법과 병렬화를 이용한 소프트웨어적인 방법이 있다. 이중 하드웨어의 성능을 높이는 방법은 컴퓨터의 사양을 높이는 방법으로 높은 비용이 소요된다. 하지만 병렬화 방법은 컴퓨팅 기술의 발전으로 멀티코어가 대중화가 된 최근에 코드의 적용만으로 모의속도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서 사용된 모형은 서호주대학에서 개발한 3차원 수리 수질모형인 ELCOM-CAEDYM 모형으로 적용된 병렬화 기법은 OpenMP(Open Multi-Processing)방법이다. 기존 직렬 컴퓨팅 방식으로 구성되어 한번에 한 개의 명령어 밖에 처리할 수 없었던 작업방법을 동시에 여러 개의 처리요소를 이용하여 명령을 실행할 수 있게 하는 방식이다. 하지만 CPU의 개수는 제한되어 있으며, Amdahl's law에 따르면 OpenMP방식의 병렬화시 속도개선효과는 95% 병렬화 프로그램에서 최대 CPU 개수의 제한이 없다면 20배 까지 속도향상이 가능하다고 하였다. 본 연구에서는 3차원 수리 수질예측 모형인 ELCOM-CAEDYM에 적용된 병렬화 기법을 적용하는데 있어 최적 CPU사용 개수를 파악 하고자 하였으며, 이를 통해 수질예보시스템을 운영하는데 가장 효율적인 방법을 찾아 적용하고자 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.945-945
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• 2012

본 연구에서는 낙동강 수계의 안동댐 유역을 대상지역으로 선정하여 미래 기후변화 시나리오에 따른 댐 유역의 수환경 영향을 예측해 보고자 하였다. 특히 미래기후에 대한 수환경 평가는 기후자료를 입력 값으로 요구하는 강우-유출모형을 이용하거나 유량 이외에 유사, 영양물질과 같은 수질인자를 동시에 모의할 수 있는 유역모형을 이용하여 평가하는 것이 일반적이다. 이를 위해 선행연구로 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 AR4 시나리오의 RCM 자료를 ANN(Artificial Neural Network)기법을 이용하여 안동댐 유역의 총 4개 기상관측소에 대한 과거 20년(1991~2010) 실측자료를 바탕으로 미래 강수 및 습도 그리고 온도에 대해 상세화 하여 미래 기후 시나리오를 생산하였다. 또한 안동댐 유역 단위의 수질을 예측하기 위해 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 수문-수질 모의가 가능한 유역모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였다. 과거의 기상자료와 수질자료를 이용하여 유역모델의 검 보정을 실시하였으며 모형의 보정 및 검증결과에 따른 적합성과 상관성을 판단하기 위해 결정계수($R^2$)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 사용하였으며, 모형의 효율성 검증으로는 Nash and Sutcliffe(1970)가 제안한 모형효율성계수(NSE)를 사용하였다. 최종적으로 기후 시나리오에 대해서 전망된 지역상세기후를 유역모형의 입력자료로 이용하여 안동댐 유역의 미래수문 및 수질을 예측하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.2148-2152
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• 2009

하천수질보전을 위한 필요유량은 하천유지유량 항목 중 하나로써 환경기초시설 등으로 최대한 처리한 후 남는 오염부하량을 고려하여 적정 수질을 유지하는데 필요한 유량을 의미한다. 하천수질보전을 위한 필요 유량을 산정하는 절차는 (1) 수질특성 파악 및 평가대상 항목의 선정, (2) 목표연도 및 목표수질 기준 설정, (3) 오염부하량 조사 및 목표연도별 오염부하량 산정, (4) 수질예측모형의 선정 및 수질예측, (5) 목표수질과의 비교 및 필요유량의 설정으로 이루어질 수 있다. 현재 우리나라에서는 수질평가 항목으로 여러 가지가 제시되어 있지만 주로 생물화학적 산소요구량(BOD)만으로 목표수질을 설정하고 있는 실정이며, 수질예측 모형으로써 QUAL2E 모형이 주로 이용되고 있다. 현재까지 고시된 하천유지유량은 대부분 기준갈수량 또는 평균갈수량이며 몇몇 지점이 하천생태계 및 하천수질보전을 위한 필요유량으로 고시된 바 있다. 본 연구에서는 국내 하천수질예측에 많이 이용하고 있는 QUAL2E 모형의 단점을 수정, 보완하고 보다 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 개발된 QUAL2K 모형을 이용하여 용담댐 하류의 하천수질보전을 위한 필요유량을 산정하였다. 과거에 산정된 하천수질보전을 위한 필요유량 산정치와 환경부에서 최근 제시하고 있는 금강오염총량관리 기본계획과의 비교를 통해 산정한 결과의 타당성을 분석해 보았으며 장래 발생할 수 있는 여러 가지 상황들을 시나리오로 구축하여 분석함으로써 보다 합리적인 결과를 도출하도록 노력하였다. 하천수질보전을 위한 필요유량 산정 시 하나의 경우에 대한 분석보다는 발생할 수 있는 여러 상황을 시나리오로 분석함으로써 의사결정자나 일반대중에게 보다 다양한 정책 방향성과 유량에 따른 하천수질변화에 대한 다양한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.7
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• pp.697-706
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• 2013

In recent, Korea has faced on water quality management problems in reservoir and river because of increasing water temperature and rainfall frequency caused by climate change. This study is effectively to manage water quality for establishment of algal bloom forecasting models with artificial neural network. Daecheong reservoir located in Geum river has suitable environment for algal bloom because it has lots of contaminants that are flowed by rainfall. By using back propagation algorithm of artificial neural networks (ANNs), a model has been built to forecast the algal bloom over short-term (1, 3, and 7 days). In the model, input factors considered the hydrologic and water quality factors in Daecheong reservoir were analyzed by cross correlation method. Through carrying out the analysis, input factors were selected for algal bloom forecasting model. As a result of this research, the short term algal bloom forecasting models showed minor errors in the prediction of the 1 day and the 3 days. Therefore, the models will be very useful and promising to control the water quality in various rivers.

• KCID journal
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• v.1 no.1
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• pp.14-24
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• 1994

In this study, the Water Quality Management Model for Rural Areas(WQMMRA) has been developed by combining the Model for Pollutant Load Computation(MPLC) and the existing QUAL2E model. The WQMMRA model was applied to evaluate its applicability for the repr

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.301-301
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• 2020

물은 보다 나은 삶을 살아가는데 있어 매우 중요한 자원이며, 안전하고 깨끗한 물을 공급받는 것은 국민 생활 영위에 반드시 필요한 부분이다. 국내 주요 수자원은 하천수를 통해 확보하고 있으며, 안전한 수자원 공급을 위해서는 하천관리를 통한 수질오염사고에 대비한 대책 수립이 필요하다. 국내에서는 페놀, 황산 등 독성오염물질 유출로 인한 수질오염사고가 발생한 바 있고, 그 피해액이 수백억에 달한다. 이러한 수질오염사고로 인한 피해액을 감소시키고 안전한 수자원 공급을 유지하기 위해서는 오염물질의 거동을 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 국내하천의 경우, 대부분 하폭 대비 수심비가 크기 때문에 오염물질이 2차원 혼합특성을 나타낸다. 따라서 본 연구에서는 하천 내 오염물질의 2차원적 혼합거동을 해석할 수 있는 수치모형을 개발하고자 하며, 현장에 적합한 해석기법을 검토하고 모형 개발 방향을 결정하고자 한다. 본 연구에서는 하천 내 수질오염사고 발생 시 신속하고 정확한 수질 분석 및 예측을 목표로 오염물질 혼합해석에 주로 활용되는 격자기반 모형과 입자추적 기반 모형의 프로토타입을 개발했다. 용존성 오염물질을 대상으로 격자 기반 및 입자 기반 혼합해석 모형을 개발했으며, 오염물질의 주입형태와 하천 내 유속 분포를 가정해 혼합해석을 수행했다. 격자 기반 모형의 경우, 경계조건과 분산계수의 결정이 필요하고 수렴/발산 문제로 인해 모형의 안정적 실행을 위한 조건 수립이 필요하다. 입자 기반 모형의 경우에도 입자 수에 따른 계산시간 개선이 필요하지만, 입력조건 결정이 간편하고 분산계수 입력이 필요 없어 신속한 모의조건 설정이 가능하다. 오염물질 혼합해석 모형 개발을 위한 해석기법 검토 결과, 신속한 수질 분석 및 예측 결과를 제공하기 위해서는 계산시간 개선을 전제로 모의조건 설정이 용이한 입자 기반 모형이 가장 적합한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.651-655
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• 2004

하천의 수질은 시${\cdot}$공간적으로 지속적인 변화를 보이기 때문에 효과적인 수질관리를 위해서는 연속적인 하천수질 측정과 분석이 요구된다. 또한 유량과 수질측정이 동일시각에 이루어져야 하려 수질측정 지점에서의 보다 정확한 유량산정이 요구된다. 그러나 T/M 수위관측소와 수질자동측정망 지점이 원거리에 위치하여 수질자동측정망 지점에서 정확한 실시간 유량자료를 획득하기에 어려운 지점이 많다. 따라서 연구에서는 신경망 모형을 적용하여 미계측 지점에서의 유출량을 예측하고 강우-유출 모형인 WMS 모형에 의한 계산값과 비교하였으며 미계측 지점에서의 유출예측 가능성을 검토하였다.