• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1037-1041
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• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1727-1731
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• 2008

수자원의 효율적인 관리를 위해서는 신뢰성 있는 유량자료의 획득이 대단히 중요하다. 우리나라는 양질의 유량자료를 획득하기 위해 매년 많은 시간과 돈을 투자하고 있으나 자료의 질적인 면에서 만족할 만한 성과를 얻지 못하고 있다. 현재까지 우리나라의 유량자료는 댐의 수문자료와 수량관리 부처인 건교부에서 운영하는 수위표 지점의 수위-유량곡선에서 산출된 자료에 의존하고 있다. 그러나 수위-유량 관계식을 보정하기 위한 유량측정사업이 지속적이지 못하며, 이 관계식은 유량이 적은 저수기 및 갈수기에는 부정확하다는 한계가 있다. 또한, 국립환경과학원 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정사업을 실시하고 있지만, 목적은 낙동강수계의 오염총량관리 단위유역 말단 47개 지점에서 유량측정을 효율적으로 실시하여 수질정책의 기초자료를 제공하는데 있다. 이 자료 역시 오염총량관리를 위하여 유량측정을 실시하여 수자원의 효율적인 관리를 위한 일 유량을 알 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 따라서 저수기 및 갈수기에 수질정책의 기초자료를 제공하기 위해서 하천을 포함한 유역의 정확한 강우-유출특성의 파악이 필요하다. 그러나 강우-유출특성 또한 유역 내 강우의 시 공간적 분포가 다르며 그 자가 비선형성이 강하고 여러 변동성을 포함하므로, 강우로부터 하천의 유출량의 정확한 해석이 불가능하다. 그러나 최근 인공지능 분야에서 신호처리, 지능제어 및 패턴인식 등의 수단으로 사용되고 있는 신경망은 학습이라는 최적화 과정을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 비선형적으로 구축할 수 있으며 이러한 이점을 활용하여 수자원 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정 지점 상류의 댐 방류량의 일 방류량자료와 강우자료를 입력 자료로 하여 유량을 예측할 수 있는 유량예측 신경망 모형 FFBN(Flow Forecasting By Neural)을 개발하였다. 그리고 입력 자료로서 장기유출모형인 SWAT의 모의결과를 입력 자료로 추가한 FFBNS(Flow Forecasting By Neural and SWAT)을 개발하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 유출량을 실측치와의 비교를 위하여 낙본D지점과 낙본 E지점에 대하여 $2005{\sim}2006$년까지의 모의 결과를 낙동 수위측정지점과 구미 수위측정지점의 실측치 통하여 복잡한 비선형성을 가지는 유출 시계열 자료에 대한 효과적인 최적의 신경망모델을 개발하여 유량을 예측하고 적용 가능성을 검토하고자 한다. 모의 결과는 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.439-439
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• 2018

충주호는 충청권의 생 공 농업용수로 이용되는 광역상수원이며, 2016년 기준 연간 약 3만6천톤이 방류되어 남한강 전체 수질에 큰 영향을 미친다. 현재 충주호는 상류 유역의 오염원이 적게 분포하여 1급수의 수질기준을 만족하고 있으나, 상류 유역의 개발로 오염원 유입이 증가할 경우 호소 내 수질 및 남한강 전체 수질에 악영향을 미칠 수 있다. 따라서 충주댐 상류 유역의 오염부 하량 변화에 따른 수질변화를 예측하고, 현재수질 유지를 위한 허용 오염부하량을 산정할 필요가 있다. 한편, EFDC-WASP 연계모델은 수리학적 계산을 보다 정확하게 할 수 있는 동시에 이를 수질모델에 사용할 수 있어 다수의 연구자들에 의해 호소의 수질 모델링이 이루어졌으며 적용성이 많이 검증되었다. 본 연구에서는 EFDC-WASP 연계 모형을 이용하여 충주댐 상류유역의 배출부하 변화에 따른 호내 수질특성 변화를 분석하고자 한다. 모의구간은 충주댐의 유입지점부터 방류지점까지로, 수치해석을 위한 격자망은 총 800여개의 격자로 구성하였다. 수위자료는 한강홍수통제소에서 제공하는 충주댐 수위자료를 사용하였으며, 수질자료는 환경부 호소 측정지점인 충주호1,2,3 의 자료와 하천 측정지점인 제천A과 한강B의 자료를 사용하였다. 모의기간은 2013-2015년으로 2013년은 모델의 안정기로, 2014년은 보정, 2015년은 검정에 각각 활용하였다. 보검정된 모델을 활용하여 유입부하량 변화에 따른 수질변화를 모의하였고, 1급수 수질을 만족하는 허용부하량을 도출하였다. 본 연구의 방법은 향후 호소 상류유역의 개발에 따른 수질변화 예측과 허용부하량 산정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1953-1956
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• 2008

본 연구에서는 금강의 하류부의 시간적 공간적 수질변화를 자세하게 분석하기 위하여 3차원 수리동역학 모델인 EFDC 와 비정상상태 수질모델인 WASP 7.2와 를 연계 적용하였다. 본 연구의 대상 구간은 금강하류 부중 대청댐 조절지 방류구 지점부터 공주의 정안천 유입 직전까지 총 48km의 구간이다. 하천의 수심별 수질은 일정하다고 가정하였으나 폭방향의 수질은 좌 중 우로 3개의 소구간으로 나누고 하천의 흐름 방향으로 나누어 전체적으로는 2차원적으로 구분하였다. 하천의 바닥 형상을 이용하여 모델 격자를 구성하였으며 수리모델은 건교부의 수위자료를 이용하여 보정하였고 수질자료는 환경부의 수질측정망 자료를 이용하여 보정하였다. 2차원 수리동역학-수질 연계모델링 결과, 대전 갑천이 유입되고 난 후의 청원지점에서 그리고 청주지역의 영향을 포함하는 미호천이 유입되고 난 연기 지점 그리고 본 연구의 최하류인 공주지점에서는 하천의 폭 방향으로 상당한 수질 차이가 있음을 확인하였다. 이는 대전 갑천 또는 청주 미호천 등이 유입된 이후 효과적으로 혼합되지 않는다는 것을 의미한다. 이는 해당지역의 수질시료 채취 위치에 따라 수질에 현격한 차이가 있을 수 있다는 것을 나타내며, 현재 환경부 수동측정망의 시료채취 방법을 고려하여 볼때 하천수질의 대표성을 나타낼 수 있는가 하는 문제의 차원에서 매우 심각하게 받아들여져야 할 것으로 생각된다. 한편, 현재 우리나라에서 시행되고 있는 오염총량관리제나 대부분의 환경영향평가에서는 하천의 폭 방향의 수질 차이에 대한 고려가 전무하며 이에 대한 전면적인 재검토가 시급하다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.314-318
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• 2009

본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하였고 이를 낙동강 유역에 적용하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소의 8일 측정 유량이 가지는 정확성을 이용하면서 상류 댐의 일 방류량자료와 유역별 강우자료 및 국토해양부 수위관측소의 수위자료를 연계하여 유량을 보간할 수 있는 유량 보간 신경망 모형을 개발하였다. 신경망 모형의 출력값은 낙동강물환경 연구소에서 측정하지 않은 기간에 대하여 유량을 보간할 수 있도록 구성하였으며 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 본 연구를 통하여 낙동강 전 유역에 대하여 유량 보간 모형을 적용한 결과 댐 방류량과 강우자료 및 상류 수위 관측소의 유량 자료를 이용한 유량 보간 신경망모형의 일 유량결과의 적용가능성을 검증할 수 있으며, 제시된 모형은 지속적인 수문자료의 질적 향상과 유출패턴의 축적으로 그 성능을 향상시킬 수 있을 것이며 또한 홍수기의 더 정확한 유량예측을 위한 적용사례의 확장 및 SWAT을 이용한 모형의 적용에 대한 연구가 병행되어야 할 것이다.

• Clean Technology
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• v.27 no.2
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• pp.174-181
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• 2021

This study analyzed the groundwater quality characteristics according to the main source of pollution and quarter (season) by using data from the pollution exclusive monitoring network in the Gyeongsangnam-do area for five years (2013-2017). The main source of pollution was the industrial complex areas, waste mines, and sewage treatment facilities. The analysis items were field measurement items (water temperature, pH, electrical conductivity, dissolved oxygen, oxide reduction potential), positive ions, and negative ions. Water temperature and pH did not vary significantly according to the main source of pollution. In industrial complex areas, the value of electrical conductivity was the highest, and dissolved oxygen value was the lowest. The mean concentration of positive and negative ions was the largest in industrial complex areas, followed by sewage treatment facilities and waste mines. It was shown that the concentration of sodium ion was the highest in industrial complex areas and calcium ion in waste mines and sewage treatment facilities. The concentration of bicarbonate ion was the highest in all main sources of pollution. Water temperature, pH, and concentrations of cations and anions did not vary significantly from quarter to quarter. Of the water quality types, the Na-HCO₃ type accounted for the highest proportion, but the Na-Cl type, which has a high possibility of external contamination, accounted for about 20% of the total data in the pollution exclusive monitoring network.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.160-160
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• 2021

과거 대규모 댐 건설 등 물 개발 중심에서 벗어나 효율적이고, 균형 잡힌 물관리 중심으로 '물관리 패러다임'이 변화되고 있다. 물관리 일부인 수질은 생활하수, 산업폐수, 농·축산 폐수에 의해 하천 및 호소 오염의 심각성이 대두되어, 수질 개선에 관한 연구가 진행되고 있다. 한강 유역은 한강, 남한강, 북한강 등 여러 수계로 구성되어 있으며, 서울을 포함한 주요 도시지역을 포함하고 있다. 한강 유역은 도시 및 농촌지역이 혼재되어 있으며, 도시지역의 경우 수변구역이 주민생활과 밀접한 유역이 많다. 한강대권역관리계획, 지자체별 총량제도를 통하여 관리를 하고 있으나, 각각의 유역별 특성이 다양하여 여러 이슈와 환경적 문제점이 발생하고 있어 유역에 적합한 수질개선 방안이 필요한 실정이다. 국내에서는 수질오염총량제도를 통해 수계의 수질을 관리하고 있지만, 오염물질의 부하량을 기준으로 수립하여 데이터의 다양성을 나타내기에 한계가 있다. 본 연구에서는 하천의 수계를 단위유역 단위가 아닌 중권역 단위로 구분하여 수질 인자의 농도를 활용하여 인자 간의 관계가 하천에 주는 영향을 보고자 한다. 수질 측정망에서 수집된 수질 데이터를 활용하여 여러 기법의 데이터 분석을 통해 한강 유역 수질의 특성과 경향을 시각화 그래프로 나타낸 결과를 토대로 유역특성을 반영한 수질 개선방안을 도출하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.943-946
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• 2010

과거 시행된 수질오염물질의 농도규제 정책은 오염배출업소 증가로 인한 오염총량의 증가를 억제할 수 없어 수질개선에 한계가 나타났다. 이에 정부는 배출농도 규제방식의 수질관리로 4대강 상수원의 수질개선이 어려워 4대강 특별법 제정과 함께 목표수질기준 한도에서 유역의 오염물질 배출량을 총체적으로 관리하는 오염총량관리제도를 도입하였고, 현재 수질오염총량관리제도의 안정적 시행을 위해, 제 2단계 수질오염총량관리 대상물질 선정연구, 4대강 수계 수질오염총량관리 유황별 유달율 산정 방법 연구 등이 시행되고 있다. 이와 같은 오염총량관리를 위해서는 먼저 유역의 오염물질 발생현황과 배출 기작을 정량적으로 규명하고, 수질모델링을 실시하여 오염배출원별로 적정부하량을 할당하여야 한다. 이에 본 연구에서는 향후 활용도가 클 것으로 기대되는 QUALKO2 모형을 이용하여 TMDL시스템을 지원하고 낙동강의 수질을 예측 평가 하고자 한다. 대상유역으로는 영주 다목적댐이 위치하게 되는 내성천과 낙동강을 선정하였으며 모의 입력자료로는 최근 3년간의 평균수질을 비교대상인 현재 상태로 설정하고, 해당유역의 발생배출량에 따라 2014년, 2019년, 2024년의 저수지 모의를 통해 하천모의의 입력자료로 사용하였다. 수질모델 적용을 위해 내성천이 유입되는 지점에서 8km상류의 예천(환경부 측정망)지점에서부터 양산천 유입 후 3km 지점까지 범위를 설정하였으며 모델 구간은 "낙동강수계 오염총량관리 기본계획" 수립시 적용한 구간을 고려하여 구성하였다. 내성천 상류 영주댐 건설 지점에서부터 낙동강 본류로 합류되기 전의 구간과 낙동강 본류 구간을 구분하였으며, 수리학적 지형학적 특성을 고려하여 구간(reach)으로 구분하고 각 구간을 1km 간격의 요소(element)로 세분화하여 총 96여개의 구간과 482여개의 요소로 구성하였다. 영주댐이 건설되는 가정하에 낙동강 본류의 유량조건별, 영주댐의 방류량 조건에 따른 내성천과 낙동강 본류의 수질변화 양상 분석결과, 저수시 보다는 갈수시에 수질농도의 저감효과가 크게 나타났으며, 영주댐의 연평균방류보다는 최대방류시에 내성천과 낙동강 본류의 저감효과가 큰 것으로 분석되었다. 또한 영주댐 건설로 인한 flushing 효과와 낙동강 상류의 안동댐과의 연계시에 낙동강에서 저감효과가 가장 크게 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.43-43
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• 2022

유해 조류 대발생은 전국 각지의 인공호소나 하천에서 다발적으로 발생하며, 경관을 해치고 수질을 오염시키는 등 수자원에 부정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공호소에서 발생하는 유해 조류 대발생을 예측하기 위해 심층학습 기법을 이용하여 예측 모델을 개발하고자 하였다. 대상 지점은 대청호의 추동 지점으로 선정하였다. 대청호는 금강유역 중류에 위치한 댐으로, 약 150만명에 달하는 급수 인구수를 유지 중이기에 유해 남조 대발생 관리가 매우 중요한 장소이다. 학습용 데이터 구축은 대청호의 2011년 1월부터 2019년 12월까지 측정된 수질, 기상, 수문 자료를 입력 자료를 이용하였다. 수질 예측 모델의 구조는 다중 레이어 퍼셉트론(Multiple Layer Perceptron; MLP)으로, 입력과 한 개 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성된 인공신경망이다. 본 연구에서는 인공신경망의 은닉층 개수(1~3개)와 각각의 레이어에 적용되는 은닉 노드 개수(11~30개), 활성함수 5종(Linear, sigmoid, hyperbolic tangent, Rectified Linear Unit, Exponential Linear Unit)을 각각 하이퍼파라미터로 정하고, 모델의 성능을 최대로 발휘할 수 있는 조건을 찾고자 하였다. 하이퍼파라미터 최적화 도구는 Tensorflow에서 배포하는 Keras Tuner를 사용하였다. 모델은 총 3000 학습 epoch 가 진행되는 동안 최적의 가중치를 계산하도록 설계하였고, 이 결과를 매 반복마다 저장장치에 기록하였다. 모델 성능의 타당성은 예측과 실측 데이터 간의 상관관계를 R2, NSE, RMSE를 통해 산출하여 검증하였다. 모델 최적화 결과, 적합한 하이퍼파라미터는 최적화 횟수 총 300회에서 256 번째 반복 결과인 은닉층 개수 3개, 은닉 노드 수 각각 25개, 22개, 14개가 가장 적합하였고, 이에 따른 활성함수는 ELU, ReLU, Hyperbolic tangent, Linear 순서대로 사용되었다. 최적화된 하이퍼파라미터를 이용하여 모델 학습 및 검증을 수행한 결과, R2는 학습 0.68, 검증 0.61이었고 NSE는 학습 0.85, 검증 0.81, RMSE는 학습 0.82, 검증 0.92로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1848-1852
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• 2008

본 연구에서는 판교신도시 개발에 따른 도시화에 의한 수문 수질 영향을 평가하기 위한 목적으로 2004년 8월부터 운중천과 금토천 유역에 대해 수문관측망을 구성하여 시험유역으로 운영하고 있다. 판교시험유역은 매송2교를 최종 출구점으로 하는 운중천 유역으로서 도시화 진행이 예상되는 운중천 본류 구간과 달리 비슷한 유역면적의 지류인 금토천 구간은 비교적 자연상태로 유지될 예정이기 때문에 향후 두 하천구간에서의 수문현상을 비교 분석하기에 적합한 장점을 가지고 있다. 현재 운중천 상류의 운중저수지 지점과 하류의 판교교 지점, 금토천 상류의 내동교 지점과 하류의 삼평교 지점, 그리고 두 하천이 합류되어 탄천과 합류하기전의 매송2교 지점에 4개의 하천수위관측소(판교교, 삼평교, 매송2교, 내동교), 3개의 우량관측소(매송, 내동, 운중), 그리고 운중지 저수위 및 용수로 수위관측소 등 총 8개 지점에 대하여 초음파 수위계 5개, 압력식 수위계 5개, 전도형 강우계 3개가 설치되어 운영중이다. 2005년도부터는 유량 측정과 동시에 유사량 및 수온, pH 등의 수질 항목들에 대해서도 정기적인 측정을 하고 있으며, 2007년 갈수시와 홍수시에 총 62회에 걸친 유량 측정을 통해 지점별 수위-유량 관계를 도출하고, $7{\sim}8$월 홍수시에는 시간별 시료도 수집하여 강우시의 실시간 유사량 및 수질 변화도 함께 검토하였다.