• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.43 no.2
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• pp.338-344
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• 2010

The automatic water quality monitoring system (AWQMS) have been installed to immediately response to any pollution incident. It also make it possible to conduct the task efficiently regarding water quality control. The purpose of this study is to enhance reliability by securing accuracy of automatic water quality data through quality assessment (QA) for temperature, pH, dissolved oxygen (DO), electric conductivity (EC), total organic carbon (TOC). The result of comparison between manual and automatic data, relative accuracy of general items (temperature, pH, EC, DO) and TOC were mostly satisfied with guideline (i.e. less than 20%). On the other hand, relative accuracy of DO between sampling site and housing site was somewhat against the guideline. The contamination by attaching algae and microorganism in the pipeline is considered as main cause. After backwashing the pipeline, DO concentration was increased up to 53%. Therefore, pipeline management is recognizable as important thing to secure reliability of water quality data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.442-442
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• 2021

하천과 호수 등 공공수역에서 측정되는 수질자료는 수자원 및 수생태계의 실태를 파악하기 위한 가장 중요한 요소이며, 측정망 운영으로 장기간 측정된 방대한 수질자료를 이용하여 신뢰성 있는 장기 경향 추세를 분석하는 것 또한 매우 중요하다. 장기간 생산된 수질자료에 대한 통계적 경향분석을 실시함으로써 정량적으로 수질자료를 분석할 수 있는데 우선 일정한 장소에서 동일한 측정기법을 통해 비교적 장기간 동안 일정간격으로 측정된 수질자료가 필요하다. 우리나라의 수질자료는 1990년도 이후부터 잘 축적되어 왔으므로 비로소 시간에 따른 수질변화 경향을 파악하는 것이 용이해졌다. 이러한 수질경향 분석을 통하여 수체 내부에서 일어나는 여러 가지 수질 변화 과정을 이해하고 적절한 수질관리 대책을 마련할 수도 있다. 본 연구에서는 수질자료의 경향을 분석하기 위하여 비모수적 통계기법의 수질 경향을 분석하는데 많이 활용되는 맨-켄달 검정기법(Mann-Kendall Test)과 LOWESS(LOcally WEighted Scatter polt Smoother) 경향분석법을 적용하였다. 맨-켄달 검정기법은 선형 경향을 기본 가정으로하기 때문에 대상 기간 동안 경향성이 변할 경우에는 이를 적절히 반영할 수 없는 단점이 있으나 LOWESS 경향분석법은 이를 보완하기 위하여 특정회귀모델을 가정하지 않고 이동 직선에 대한 수질자료 점들을 통해 회귀모델을 적합 시키는 방법으로 기간 내 변화하는 경향성을 파악 할 수 있는 대상지점은 영산강본류 중심으로 지류지천을 포함하여 18개 지점에 대하여 분석하였으며, p-value값은 0.05를 기준으로 미만일 경우 경향성이 있고, 이상일 경우 경향성이 없는 것으로 분류하였으며, Trend는 경향성이 있다고 판단될 경우 S값이 양수이면 증가하는 경향으로, S값이 음수이면 감소하는 경향으로 판단하였다. 경향분석을 통해 영산강 18개 지점을 분석한 결과 영산강 상류와 중류, 지류에 대한 전체적인 경향을 판단할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.174-174
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• 2022

수질지수는 여러 수질 데이터 값을 수학적으로 결합하고 다 변수 특성을 줄여 수치 및 등급으로 나타낸 지표이다. 수질지수를 통해 수질을 평가하고 서로 다른 위치와 시간의 수역을 종합적으로 비교할 수 있으며 수자원관리에 있어 정책입안자, 의사결정자, 국민이 수질에 대해 일반적이고 쉽게 이해할 수 있다. 현재 환경부에서는 국내수질자동측정망 최근 12시간 데이터 값을 근거로 실시간수질지수 RTWQI(Real-Time Water Quality)값을 제공한다. 국내 호소에 설치된 수질 자동측정망은 총 8개소이며 매 시간 공통 항목인 수온, pH, DO, 전기전도도, TOC 5개, 선택항목인 탁도, Chl-a, TN, TP, 중금속, 생물감시항목 등 27개를 측정한다. RTWQI는 캐나다에서 2001년에 개발된 CCME WQI(Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index) 산출식을 기초하였으며 F1(기준치를 위반하는 수질항목의 개수/ 총 수질항목 개수), F2(기준치를 위반한 샘플들의 총 횟수/총 샘플횟수) F3(기준치를 위반한 정도) 3가지의 요소로 계산된다. 그러나RTWQI 산출식의 기초인 CCME WQI는 개발 이후 여러 문제점들은 개선되었으나 F1이 다른 F2, F3 보다 CCME WQI 점수의 기여도가 2배 이상 높은 문제점은 개선하지 못하였다. 본 연구에서는 수질자동측정망이 설치된 2012년 7월부터 2021년 12월 동안 매 시간 별 수질 데이터를 이용하였다. 또한 CCME WQI 문제점을 개선한 MWQI(Modification of Canadian water qaulity index)를 기초하여 실시간 수질지수를 재 산정하였다. 추가적으로 Pearson 상관관계 분석 및 추가 통계분석을 통해 환경부에서 제공하는 기존의 RTWQI, 개선된 실시간수질지수, 한국형 호소수질평가지수 LQI(Lake Water Quality Index)를 비교 및 평가하였다. 이러한 연구를 통해 정확성 높은 수질지수를 찾고 수자원 관리 정책 수립에 적극 활용 될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.865-869
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• 2007

본 논문의 목적은 설마천 시험유역을 대상으로 2006년의 신뢰성 있는 수문 수질자료를 바탕으로 유역의 유출거동에 따른 수질인자와의 상관관계를 분석하는데 있다. 시험유역에서는 10분 단위의 연속적인 우량 및 수위관측과 연간 30회 이상의 유량측정성과를 통하여 수위-유량관계곡선식을 개발하여 유량을 산정하고 있으며, 수질분석을 위한 시료는 유량측정시 전적비교, 사방교 지점에서 샘플을 채취하여 실험실에서 분석하였다. 실험실에서 분석한 항목은 pH, DO, BOD, COD, T-N, T-P, SS로 총 7개 항목으로 수질측정은 우기가 시작된 시기인 7월에 집중적으로 측정 분석하였으며, 7월 이후에도 각 지점당 6회의 추가 측정으로 각각 22회의 시료를 채취하여 분석하였다. 분석된 수질자료를 이용하여 2개 측정지점에 대하여 각 항목간의 상관관계를 분석하였으며, 홍수기 및 갈수기로 기간을 구분하여 각 항목간의 상관관계를 분석하였다. 2개 지점의 상관관계 분석결과 BOD는 T-P와 SS, COD는 T-N과 SS가 공통적으로 상관관계가 높은 것으로 나타나 전적비교와 사방교의 유기물 농도가 SS와 비례하는 것으로 나타났다. 또한 전적비교와 사방교간 홍수기의 상관관계를 살펴보면 COD는 T-N, SS와 그리고 SS는 COD와 공히 상관관계가 높으며 갈수기도 COD와 SS의 상관관계가 같이 높은 것으로 분석되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.4
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• pp.295-304
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• 2011

For effective water quality management, it is necessary to secure reliable water quality information. There are many variables that need to be included in a comprehensive practical monitoring network : representative sampling locations, suitable sampling frequencies, water quality variable selection, and budgetary and logistical constraints are examples, especially sampling location is considered to be the most important issues. Until now, monitoring network design for water quality management was set according to the qualitative judgments, which is a problem of representativeness. In this paper, we propose network design system for optimal water quality monitoring using the scientific statistical techniques. Network design system is made based on the SAS program of version 9.2 and configured with simple input system and user friendly outputs considering the convenience of users. It applies to Excel data format for ease to use and all data of sampling location is distinguished to sheet base. In this system, time plots, dendrogram, and scatter plots are shown as follows: Time plots of water quality variables are graphed for identifying variables to classify sampling locations significantly. Similarities of sampling locations are calculated using euclidean distances of principal component variables and dimension coordinate of multidimensional scaling method are calculated and dendrogram by clustering analysis is represented and used for users to choose an appropriate number of clusters. Scatter plots of principle component variables are shown for clustering information with sampling locations and representative location.

• Bulletin of Korea Environmental Preservation Association
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• v.29 s.367
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• pp.42-46
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• 2007

최근 수질환경보전법의 개정법률(안)에 의거하여 폐.하수종말처리장에 수온, pH, 생물학적산소요구량(BOD), 화학적산소요구량(COD), 총질소(TN), 총인(TP) 및 부유물질(SS)의 자동으로 측정할 수 있는 수질자동측정기의 부착이 의무화될 예정에 있다. 그러나, 현재 전국적으로 화학적산소요구량 측정장비와 같이 일부 항목에 대한 자동측정장치는 설치.운영 중인 곳이 많이 있으나, 수질 TMS 설치 규정에 나와 있는 전 항목을 측정할 수 있는 장비가 설치되어 운영하는 곳은 극히 일부에 불과한 실정이다. 따라서, 수온, pH, 화학적산소요구량(COD), 총질소(TN), 총인(TP), 부유물질(SS) 자동측정 장치를 설치하고, 무선통신(CDMA) 방식을 이용하여 '방류수 수질 원격감시체계(TMS) 시범 운영'을 통하여, 측정 장비들에 대한 자료의 정확성, 신뢰성을 파악하여 설치될 장비들에 대한 성능을 사전에 평가하고, 수질 TMS 시스템에 대한 현장 적응 능력 및 안정성을 파악하여 실질적으로 운영되는 시점에 좀 더 정확하고 실용적인 시스템을 적용하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.482-482
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• 2022

하천의 합류부에서는 수질이 다른 유체가 혼합하여 합류 전과 다른 특성을 보인다. 하천의 합류부에서 수질을 효율적으로 관리하기 위해서는 수질의 공간적인 혼합 특성을 규명하는 것이 중요하다. 합류부에서 수질의 공간적인 혼합 특성을 분석하기 위해 본 연구에서는 토폴로지 데이터 분석(topological data analysis, TDA), 자기 조직화 지도(Self-Organizing Map, SOM), k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm) 세 가지 기법을 이용하였다. 세 가지 기법을 비교하여 어떤 알고리즘이 합류부의 수질 변화 특성을 더 뚜렷하게 나타내는지 분석하였다. 수질 변화 비교 인자들은 pH, chlorophyll, DO, Turbidity 등이 있고, 수질 인자들은 YSI를 활용해 측정하였다. 자료의 측정 지역은 낙동강과 황강이 합류하는 지역이며, 보트에 YSI 장비를 부착하고 횡단하여 측정하였다. 측정한 데이터를 R 프로그램을 통해 세 가지 기법을 적용시켜 수질 변화 비교를 분석한다. 토폴로지 데이터 분석(topological data analysis, TDA)은 거대하고 복잡한 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하는 데 사용하고, 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM) 기법은 차원 축소와 군집화를 동시에 수행한다. k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm) 기법은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 머신러닝 비지도학습에 속하는 알고리즘이다. 세 가지 방법들의 주목적은 클러스터링이다. 클러스터 분석(Cluster analysis)이란 주어진 데이터들의 특성을 고려해 동일한 성격을 가진 여러 개의 그룹으로 대상을 분류하는 데이터 마이닝의 한 방법이다. 군집화 방법들인 TDA, SOM, K-means를 이용해 합류 지역의 수질 특성들을 클러스터링하여 수질 패턴들을 분석해 하천 수질 오염을 방지할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 토폴로지 데이터 분석(topological data analysis, TDA), 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM), k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm) 세 가지 기법을 이용하여 합류부에서의 수질 특성을 비교하며 어떤 기법이 합류의 특성을 더욱 뚜렷하게 나타내는지 규명했다. 합류의 특성을 군집화 방법을 이용해 알게 된다면, 합류부의 수질 변화 패턴을 다른 합류 지역에서도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.4
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• pp.521-531
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• 2003

Pollutant load to Yongdam Reservoir considering rainfall effect is estimated using data collected during dry and wet days between Dec 1998 and Oct. 1999. Limit of significant rainfall was assumed to be as 10 mm/day and numbers of days of significant rainfall for each month were counted using 10 years of meteorological data of the study area. Water quality input concentrations were estimated by taking weighted averages of concentrations in dry and wet days in each month. The resulting concentrations were used as inputs for water quality modeling of Yongdam Reservoir. When rainfall effect was included average reservoir concentrations of BOD, TN and TP were increased by 70％, 5％ and 27％, respectively Considering the fact that Korea is under the significant influence of monsoon effect during the summer, it should be important to include rainfall effect in estimating pollutant input to receiving waters. This method is expected to increase reliability of annual water quality modeling results by providing realistic input data.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.1
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• pp.9-19
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• 2024

As using public monitoring data, analysing a trends of water quality change, establishing a criteria to determine abnormal status and constructing a regression model that can predict Chlorophyll-a, an indicator of eutrophication, was studied. Accordingly, the three freshwater lakes were selected, approximately 20 years of water quality monitoring data were analyzed for periodic changes in water quality each year using regression analysis, and a method for determining abnormalities was presented by the standard deviation at confidence level 95%. By calculating the temporal change rate of Chlorophyll-a from irregular observed data, analyzing correlations between the rate and other water quality items, and constructing regression models, a method to predict changes in Chlorophyll-a was presented. The results of this study are expected to contribute to freshwater lake water quality management as an approximate water quality prediction method using the statistical model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.286-286
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• 2015

하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.