• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1317-1321
• /
• 2007

대표적인 하천수질모형으로는 정상상태 모형인 QUAL2E와 비정상상태 모형인 CE-QUAL-RIV1이 있다. 정상 및 비정상상태 수질모형의 용도는 QUAL2E가 월별 및 순별 장기수질예측에 매우 활용도가 높다고 하면 CE-QUAL-RIV1는 갑작스런 수질사고와 같은 단기수질모의 즉, 댐방류 플러싱효과를 분석하는 효과에 매우 최적화된 모형이라 할 수 있다. 대부분의 하천 수질 예측모델이 비정상상태 흐름이 아닌 정상상태 흐름만을 고려하여 개발되었기 때문에 댐이나 수문에 의해 차단된 조절하천에서 부정류 흐름상태를 고려한 수질예측 모델이 필요하다. 본 연구의 대상 유역인 서낙동강은 상류에는 대저수문, 하류에는 녹산수문이 위치하고 있으며, 이와 같은 수문들에 의하여 하천의 유량이 조절되는 호소형 하천으로 자연적인 하천흐름이 원활하지 않은 정체수역이다. 따라서 장기간 오염물질이 퇴적되고 있으며, 이로 말미암아 수질오염이 매우 심한 곳이기도 하다. 서낙동강은 대저수문 유입량과 녹산수문 방류량에 따른 하천수질의 영향이 크며, 개발욕구가 강한 경상남도 김해시와 부산광역시 강서구가 위치한 수계로서 현재 발생부하량 뿐만 아니라 장래에 예상되는 발생부하량도 매우 큰 하천이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 가장 근원적인 방안은 적절한 수문운영을 통하여 수역 내의 유속을 적절히 조절하고, 이를 통하여 수질개선 효과를 확보하는 것이다. 본 연구에서는 정체수역인 서낙동강의 대저수문 유입량과 녹산수문 방류량을 수문운영에 따라 하천유량을 통하여 실측하고, 이로 인한 수질 변화를 체계적으로 조사함으로써 다수의 수문운영 조건에 따른 비정상상태에서의 서낙동강 본류의 수질을 실측하여, 수질이 좋은 낙동강 본류 원수의 유입에 따른 수질개선 효과와 녹산수문 방류에 의한 플러싱 효과를 정량적으로 평가해보고자 하였다. 본 연구에서 실측된 수문 유입량 및 방류량 증가에 따른 하천수질변화 결과를 비정상 하천수질모형을 통해 검증하고, 이를 활용하여 서낙동강의 수질 개선을 위한 적절한 유량 및 운영방안을 구축할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제34권6호
• /
• pp.701-711
• /
• 2001

수질 인자들은 다양하고 관계가 복잡하여 수질 변화를 예측하는데 많은 어려움이 있다. 따라서 입력과 출력이 비교적 용이하고 비선형 예측에 적합한 신경망 모형을 이용하여 금강유역 공주지점의 DO, BOD, TN에 대한 월수질 예측을 수행하고 ARIMA 모형과 비교하여 적용 가능성을 검토하였다. 사용된 신경망 모형은 학습을 위해 BP(Back Propagation) 알고리즘을 적용하였으며 학습을 향상시키기 위한 모멘트-적응학습율(Moment-Adaptive learming rate) 방법을 이용한 MANN 모형, 레번버그-마쿼트(Levenberg-Marquardt) 방법을 이 용한 LMNN 모형, 그리고 정성적인 판단인자를 첨가하여 정량적인 월 수질 자료와 분별, 학습하 도록 은닉층을 분리한 MNN 모형으로 구분하였다. 대체로 신경망 모형의 예측치가 실측치에 근사한 결과를 보였으며, 은닉층을 분리한 MNN 모형이 가장 우수한 결과를 보였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2012년도 춘계학술논문집 1부
• /
• pp.348-351
• /
• 2012

4대강 살리기 사업 등 대형 사업의 건설 및 시행에 의한 환경적 영향에 대한 예측과 적절한 수질관리 대안을 마련하기 위해서는 적절한 수문 수질모델을 이용하는 것이 필수적이며, 국내 대형 국책 사업 또는 중요 환경영향평가에서는 계속적으로 수질모델이 사용되고 그 적용 범위는 더욱 증가 될 전망이다. 따라서 이들 수질 모델의 사용에 있어서 예측의 정확도 및 신뢰도를 제고하는 것은 매우 중요한 일이라 할 수 있을 것이다. 특히 4대강 살리기 사업에 의해 다수의 보가 하천 내에 건설되고 준설이 실시됨에 따라 하천 내의 수리 동역학적 특성 및 수질특성이 변화할 것으로 예상되며, 적절한 수질관리 대책을 수립하기 위해서는 사업에 의한 수리 및 수질 특성 변화를 예측하고 시나리오를 분석할 있는 모델링 시스템을 구축하는 것이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 보 건설에 따른 다양한 수리 및 수질 특성 변화를 예측하기 위해 모의 가능 모형들을 조사하고, 국 내외 적용사례 분석을 통해서 현재 가장 많이 적용되고 있는 모형들을 선별하였다. 이를 토대로 모형 별 성능을 비교 분석하여 모형별 적용성을 검토하였다. 검토결과 신설보 설치에 따른 하천 수리 특성의 변화, 부유물질 및 동반 오염물질에 의한 수질 변화 등의 고려가 가능하며, 동적상태 모형으로 하천에서의 불연속적인 흐름에 따른 모의, 수심방향으로의 모의가 가능한 EFDC 모형이 보 설치에 따른 국부적인 영향을 자세하게 파악하는데 가장 적절한 모형으로 파악되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1037-1041
• /
• 2006

본 연구에서는 수질자료에 내재되어 있는 주기성 및 경향성 등을 파악하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하였으며 비선형 시계열자료에 대한 예측력이 우수한 인공신경망을 적용하여 예측모형을 개발하였다. 대상자료는 섬진강 유역의 주암호 수질자동측정망 지점에서 측정되고 있는 수질자료 중 2002년 1월 1일 ${\sim}$ 2004년 12월 31일까지의 일 TOC 수질자료를 이용하였다. 웨이블렛 변환을 위해 사용한 기저함수로는 Daubechies의 10번 웨이블렛 함수('db10')를 사용하였으며, 각 스케일링 및 웨이블렛 함수를 이용하여 5단계까지 변환하였다. 최종 변환된 근사성분과 D5, D4, D3, D2의 상세성분 자료를 이용하여 1시간후 TOC 예측 모형을 구성하였으며 그 결과 은닉층의 노드의 수가 17개인 모형인 Model_5_17 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다.

• Spatial Information Research
• /
• 제6권1호
• /
• pp.91-102
• /
• 1998

본 연구의 목적은 우리나라 중소하천의 어류 종다양성 예측을 위한 모형의 개발 및 정확성 검증을 하는 것이다. 본 예측 모형은 미국의 GAP의 일환으로서 뉴욕주 어류-야생동물연구팀이 개발한 어류종다양성 예측모형을 기초로 하였으며, 하천의 크기, 물리적서식지, 및 수질의 세가지 서식지 요인을 활용한다. 본 연구에서는 미국 EPA 수질환경기준과 우리나라 수질기준을 적용하여 2개의 예측모형을 개발하였으며, 본 연구 대상지는 한강 수계의 탄천, 사기막천, 수동천, 미 조종천을 대상으로 한다. 본 연구의 발견사항은 다음과 같이 요약할 수 잇다. 첫째, 본 연구대상지 총 118개 하천구간은 예측모형 l과 예측모형 ll에 의하여 각각 9개와 14개의 서식지 유형으로 분류되었다. 둘째, 멸종위기종인 퉁가리, 희귀종인 배가사리 및 쉬리의 분포예측도를 작성하고, 정확도를 검증한 결과 예측모형 l과 ll를 이용한 종풍부도 예측결과는 각각 94%및 95%를 보였으며, 수질이 어류 종풍부도에 지대한 영향을 미치는 것으로 판명되었다. 넷째, 예측모형 l과 ll의 각 하천구간 출현종의 정확도는 각각50.5%및 68.8%로는 낮은 편이었으며, 수질오염이 심한 하천을 제외한 정확도는 각각 67.1%및 86.5%로 향상되었다. 마지막으로 우리나라 수질기준을 적용한 예측모형 ll의 정확도가 높으며, 이들 예측모형의 정확도는 수질향상 및 자연형 하천복원에 의하여 향상될 수 있는 것으로 판명되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 1993년도 제1회 수공학웍샵
• /
• pp.401-493
• /
• 1993

하천 수질관리 실무에 가장 널리 사용되고 있는 QUAL2-E 모형에 대한 이론적 배경과 입력 자료의 준비, 결과의 분석 및 활용에 이르는 모형 적용상의 제반 과정에 대한 강의와 토론 후에 실습을 통하여 모형의 사용방법을 습득하도록 한다. 1. 수질오염 예측을 위한 이론적 기본틀 2. 우리나라 실무에서 사용중인 수질 관련 모형과 문제점 3. QUAL2-E 모형의 이론적 배경 3.1 모형의 구성 개념 3.2 하천 수리학적 특성 3.3 지형-기상학적 특성 3.4 수질 관련 인자 간의 기능적 상호관계 4. QUAL2-E 모형의 적용 절차 4.1 적용 가능한 수체 4.2 대상 오염물질(15종류) 4.3 수질예측과정 Flow Chart 4.4 입력자료의 구성 4.5 출력자료의 구성 5. QUAL2-E 모형의 실습

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.465-465
• /
• 2022

하천 미세플라스틱 측량을 위해 많은 연구자들이 노력하고 있으나 모든 하천에서의 미세플라스틱 실측은 현실적으로 어렵다. 미세플라스틱의 물 환경에 대한 영향을 이해하고 예측하기 위해서는 오염원과 오염원 운송 매개체로서 물 환경에 존재하는 플라스틱의 물리적 거동을 아는 것이 매우 중요하다. 따라서 미세플라스틱의 하천 내 물리적 거동을 과학적으로 규명하고 하천 미세플라스틱오염을 예측가능한 물리모형의 도출이 요구된다. 본 연구에서는 물리기반 하천수질모형인 Water Quality Analysis Simulation Program(WASP8)의 Advanced Eutrophication Module을 이용하여 상용 수질 물리모형의 하천에서의 미세플라스틱 거동 모의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 미세플라스틱과 유사한 거동을 보이는 수질지표를 대리인자로 하여 기존에 알려져 있는 물리모형(WASP8의 Advanced Eutrophication Module)을 이용해 미세플라스틱의 하천 내 거동을 설명하고 예측 가능한 모델을 개발하고자 한다. 본 연구결과로부터 하천 미세플라스틱 오염 분석 및 예측의 기초자료를 마련한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.143-143
• /
• 2023

최근 대청댐('17), 평림댐('19) 등 광역 취수원에서 망간의 먹는 물 수질기준(0.05mg/L 이하) 초과 사례가 발생되어, 다수의 민원이 제기되는 등 취수원의 망간 관리 중요성이 부각되고 있다. 특히, 동절기 전도(Turn-over)시기에 고농도 망간이 발생되는 경우가 많은데, 현재 정수장에서는 망간을 처리하기 위해 유입구간에 필터를 설치하고 주기적으로 교체하는 방식으로 처리하고 있다. 그러나 단기간에 고농도 망간 다량 유입 시 처리용량의 한계 등 정수장에서의 공정관리가 어려워지므로 사전 예측에 의한 대응 체계 고도화가 필요한 실정이다. 본 연구는 광역취수원인 주암댐을 대상으로 망간 예측의 정확도 향상 및 예측기간 확대를 위해 다양한 머신러닝 기법들을 적용하여 비교 분석하였으며, 독립변수 및 초매개변수 최적화를 진행하여 모형의 정확도를 개선하였다. 머신러닝 모형은 수심별 탁도, 저수위, pH, 수온, 전기전도도, DO, 클로로필-a, 기상, 수문 자료 등의 독립변수와 화순정수장에 유입된 망간 농도를 종속변수로 각 변수에 해당하는 실측치를 학습데이터로 사용하였다. 그리고 데이터기반 모형의 정확도를 개선하기 위해서 성층의 수준을 판별하는 지표로서 PEA(Potential Energy Anomaly)를 도입하여 데이터 분석에 활용하고자 하였다. 분석 결과, 망간 유입률은 계절 주기에 따라 농도가 달라지는 것을 확인하였고 동절기 전도시점과 하절기 장마기간 난류생성 시기에 저층의 고농도 망간이 유입이 되는 것을 분석하였다. 또한, 두 시기의 망간 농도의 변화 패턴이 상이하므로 예측 모델은 각 계절별로 구축해 학습을 진행함으로써 예측의 정확도를 향상할 수 있었다. 다양한 머신러닝 모델을 구축하여 성능 비교를 진행한 결과, 동절기에는 Gradient Boosting Machine, 하절기에는 eXtreme Gradient Boosting의 기법이 우수하여 추론 모델로 활용하고자 하였다. 선정 모델을 통한 단기 수질예측 결과, 전도현상 발생 시기에 대한 추종 및 예측력이 기존의 데이터 모형만 적용했을 경우대비 약 15% 이상 예측 효율이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 머신러닝 모델을 활용한 망간 농도 예측으로 정수장의 신속한 대응 체계 마련을 지원하고, 수처리 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대되며, 후속 연구로 과거 시계열 자료 활용 및 물리모형과의 연결 등을 통해 모델의 신뢰성을 제고 할 계획이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.674-679
• /
• 2008

수질모델링은 제한된 공간에서 실측된 자료를 바탕으로 임의지점에서의 수질을 예측하는 것으로서 수체로 유입되는 오염원의 변화에 대한 수질의 변화를 예측, 장래 개발계획 및 수질정책에 대한 영향평가 등에 활용될 수 있다. 하천 및 호소로 유입되는 오염물질을 통제하고 과학적으로 관리하기 위해서는 수질모델링 과정을 정확히 이해하고 관련모델을 적절히 적용하여야 한다. 최근 수질오염총량제가 시행되고 있는 시점에서 지자체간 갈등을 줄이고 지역의 균형발전을 위해서는 합리적이고 과학적인 수질모델링 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 금강 수계 미호천의 지류인 보강천을 대상으로 QUAL2E 하천수질모형을 구축함으로써 해당 수계에 인접한 지자체들이 원활이 수질오염총량관리제도를 시행할 수 있게 정확하고 합리적인 수질예측 결과를 제시하고자 한다. 본 연구에서는 QUAL2E 하천수질모형을 구축하기 위해서 유량자료는 2007년 10월부터 12월까지 총 8회에 걸쳐 측정한 유량 데이터를 이용하였고 수리계수는 보강천 하천정비기본계획(건설교통부, 1991)에 실려있는 하천단면 자료를 이용한 HEC-RAS 수리모형을 이용하여 산정하였다. 하천 수질 자료는 2007년 10월부터 12월까지 총 8회에 걸쳐 유량과 함께 측정한 수질자료를 이용하였고 유달계수는 S. R. HA and M. S. Bae(2003, 2004, 2005, 2006), 박정하 등(2007)이 제안한 방법을 이용하여 산정하였다. 분석 결과, 보강천에 영향을 미치는 지자체는 증평군, 진천군, 괴산군, 음성군이며 그 중 유역면적을 많이 차지하고 있는 증평군과 진천군의 영향이 큰 것으로 나타났고, 미호천 하류에 위치한 미호B 목표수질관리지점의 목표수질인 4.3 mg/L BOD를 만족하는 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
• /
• pp.39-39
• /
• 2019

인구의 도시 집중화로 인하여 다량의 생활용수의 사용에 따라 하천의 자정능력을 초과하여 오염을 유발시키고 있다. 이에 도시하천들의 오염은 점점 심해져 경제적으로 많은 문제를 유발하고 있다. 이러한 하천오염 문제를 과학적으로 대응하기 위해서는 오염물질의 농도 측정 및 데이터 축척을 통한 오염예측이 필수적이라 할 수 있으며, 부산광역시 보건환경정보 공개시스템에서는 하천수질 자동측정망을 설치하여 시간 단위로 오염물질을 측정하고 있다. 그러나 온천천의 하천수질 데이터는 계속 쌓여가고 있는데 이 데이터를 활용해서 하천수질 인자 예측이 거의 이뤄지지 않고 있다. 본 연구에서는 순환신경망 알고리즘을 활용하여 일 단위의 하천수질 인자 예측을 시도하였다. 순환신경망은 인공신경망의 발전된 형태인 시계열 학습에 강한 RNN, LSTM 알고리즘을 활용한 일단위 하천수질 인자 예측을 하고자 하였다. 연구에 앞서 시간 단위로 쌓여있는 데이터를 평균 내어 일 단위로 변경하였고 이 데이터를 가지고 일 단위 하천수질 인자 예측을 진행하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 DO, 탁도 등 항목을 예측하였다. 하천오염의 학습과 예측을 위해 대상지로는 부산지역 온천천의 부곡교, 세병교, 이섭교 관측소를 선택하였다. 연구를 위해 DO, 탁도 등 자료 수집은 부산광역시 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모형의 학습을 위해 입력자료로는 하천수질 인자 자료를 이용하였고, 자료의 학습에는 2014년~2017년 4년간의 자료를 학습자료로 사용하였고, 2018년 1년간의 자료는 모형의 검증을 위해 사용하였다. RNN, LSTM 알고리즘을 활용하여 분석 시 은닉층의 개수, 반복시행횟수, sequence length 등의 값을 조절하여 하천수질 인자 예측을 하였다. 모형의 검증을 위해 $R^2$(r square)와 RMSE(root mean square error)을 이용하여 통계분석을 실시하였다.