최근 우리나라 수자원 오염의 심각성에 관한 인식이 커지고 있으며, 수질 및 조류 관리의 필요성이 다양한 분야에서 증가하고 있다. 우리나라의 경우 초여름부터 장마 이전과 장마 이후부터 10월까지 호소의 영양 단계가 조류의 성장에 충분한 상태이기 때문에 남조류가 대량으로 증식된다. 하지만 기상 조건에 따라 조류의 발생 시기와 발생 정도는 매년 다르게 나타날 수 있다. 한편, 조류를 포함한 수질 모의 모형은 현재의 상태에 대한 정확한 모사를 통해 수질 관리와 미래의 예측 등 다양한 방면으로 활용된다. 따라서 복잡한 현상을 모형을 통해 재현하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 대청호 지역을 대상으로 CE-QUAL-W2 모형을 이용하여 2016년 1월부터 2018년 7월까지 수질 및 조류의 거동을 모의하였다. 금강의 지류 하천인 소옥천에 위치한 옥천천 측정소부터 대청호 내부의 대청댐5 구간을 상류 및 하류 경계로 설정하였고, 수질 및 조류의 모의를 위해 물환경 정보시스템과 실시간 수질 정보시스템의 관측자료 및 대청댐의 운영 자료, 기상청의 기상관측 자료를 수집하였다. 모형의 안정화(warm up) 기간을 고려하여 2015년 1월부터 2018년 7월까지 주요 수질 항목인 수온, 용존산소, 총 인, 총 질소, 클로로필-a에 대한 분석을 수행하였고, 연구대상 지역 내의 대청댐6 지점의 관측값과 모의 결과를 비교 분석하였다. 수온과 용존산소, 클로로필-a의 경우 모의 결과가 관측 값을 비교적 잘 모사하였지만, 총 인과 총 질소의 경우 자동 수질 측정지점의 값과 일반수질 측정 지점의 측정 방법의 차이로 인해 오차가 다소 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 CE-QUAL-W2 모형을 이용한 수질 및 조류 모의에 관한 연구로서, CE-QUAL-W2 모형을 이용한 수질 및 조류 관리에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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.
하천 및 호소수 수질의 온라인 계측을 위한 수질자동측정망의 설계에서 측정위치와 항목의 선정은 전체시스템의 성능을 결정짓는 중요한 인자이다. 본 논문에서는 상수원유역의 상시수질감시 및 사전경보 기능을 갖는 측정망의 구축이 측정위치와 항목을 결정하는 방법을 연구하였다. 측정위치를 결정하기 위한 선정기준은 상수취수량과 고정오염원의 위치를 바탕으로 대상지역에 대한 거시적 후보지점을 선정한 뒤, 구체적인 지점은 오염물질 유하거리를 기준으로 단계적으로 결정한다. 측정항목은 유역의 오염특성과 수질오염사고 이력을 참고하되, 경제적인 측면을 고려하여 필수측정항목과 선택항목으로 나누어 위치별로 달리하는 방안을 제시하였다. 제안방법을 낙동강유역에 적용함으로써 측정망 구성과정을 예시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권3호
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pp.713-719
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2007
금호강수계를 대상으로 1998년부터 2007년까지의 환경부의 수질측정망 대상수질자료를 이용하여 월별 수질경향을 LOWESS 경향분석법을 적용하여 장기수질경향을 분석하였다. 금호강을 상류, 중류, 하류로 구분하여 각각 3개 지점의 수질측정망에 대해서 대표수질항목인 BOD, TN, TP, EC에 대하여 수질환경 오염의 장기 경향을 분석하였다. 본 연구의 결과는 금호강의 위치에 따른 수질오염의 연도별 변화를 나타내는 것으로 수질 개선의 지방자치나 중앙의 수질 정책과 행정에 도움을 줄 수 있을 것이다.
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.
지하수 장해를 사전에 방지하고 지하수의 유동특성과 배경수질을 파악하기 위해 설치된 국가 지하수관측망에서는 지하수위, 전기전도도, 수온 항목을 주기적으로 측정하고 있으며 아울러 연 2회 생활용수 기준의 수질검사를 실시하고 있다. 이들 측정항목의 시간적 변화를 고찰함으로써 해당 지하수계의 이상 징후를 효과적으로 감지할 수 있다. 하지만, 이들 측정항목 만으로는 지하수의 수리화학적 환경을 제대로 파악하기가 어려우며, 따라서 지하수 수질 장해가 인지되었을 경우 그 원인을 효과적으로 규명하기가 쉽지 않다. 지하수 수질 장해는 인위적인 오염 외에도 지질 조건과 관련한 자연적 과정에 의해서도 빈번히 일어난다. 지하수 수질 장해의 원인과 지하수의 수질 변화 경향을 파악하기 위해서는 관측 항목에 추가하여 양/음이온 분석자료의 주기적 취득과 수리 지구화학적 해석이 필요하다. 금번 발표에서는 국가 지하수 관측망의 장기 관측 결과 지하수 수질 장해 우려지역으로 제안된 5개 지역의 수리지구화학 조사연구 사례를 소개한다. 관측망 관정 외에 주변 지역 지하수에 대한 양/음이온 분석을 수행하고 수리지구화학 해석을 수행함으로써 지하수 수질장해의 원인을 규명할 수 있었다.
평창강 수질자동측정망 실시간 자료를 이용하여 강우시와 무강우시로 구분하여 분석하였다. 강우시에 측정된 TOC 자료는 무강우시 측정된 자료에 비해 평균값, 최대값, 표준편차가 크게 나타났으며, 강우시의 DO 자료는 무강우시에 측정된 자료보다 낮아 유량이 수질변화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 신경망 모형과 뉴로-퍼지 모형으로 수질예측 모형을 구성하고, 적용하였다. LMNN, MDNN, ANFIS 모형은 TOC 모의에서 DO 예측에서는 LMNN, MDNN 모형이 ANFIS 모형보다 좋은 결과를 보였으며, 정량적 자료에 정성적 자료인 시간을 학습한 MDNN 모형이 가장 작은 오차를 보였다. 하천의 실시간적 관리를 위해서는 유량과 수질의 측정이 동일한 지점에서 동시간적으로 이루어져야 보다 효과적이다. 그러나 수질자동측정망 지점과 T/M 수위관측소가 원거리에 위치한 경우들이 있으며, 평창강 수질자동측정망 지점이 그 중 하나이다. 연구에서는 평창강 수질자동측정망 지점의 유출예측을 위한 신경망 모형을 구성하여 수질예측 모형과 연계하였으며, 연계된 모형은 수질예측에 개선된 결과를 보였다.
본 연구는 경안천유역의 최적 수질 측정망 구성을 위하여 분석을 수행하였다. 분석을 위해서 필요한 수질데이터는 Qua12e 모형을 이용하여 모의하였으며, Kriging과 최적화 기법인 Branch & Boundary 방법을 이용하여 최적화된 수질 측정지점을 제시하였다. 또한 측정횟수는 신뢰구간과 유의수준을 고려하여 Proportional Sampling 방법을 적용하였다. 적용 결과 경안천에는 21개의 측정지점이 적합한 것으로 판단되며, 측정 빈도는 1년간 유량을 월별로 구분 하였을때 상위6달의 경우는 한달에 $1\~3$회, 하위 6달은 $1\~4$회를 측정하는 것이 적합하다는 결론을 얻었다.
EFDC의 수질모형인 HEM3D는 국내 해양수질모델링에는 적용된 사례가 많지만 담수에 적용된 사례는 거의 없으며, 우리나라 환경부 수질측정항목과 수질 INPUT 자료가 달라서 모델의 적용이 힘들었다. 그러나 HEM3D는 EFDC 수리모델을 연계하는 WASP에 비해 자체 3차원 수리동역학 모델이 있어 셀 개수의 제한이 없고 계산속도 또한 WASP 보다 2~3배 빠른 것으로 알려져 있다. 그러나 현재 우리나라의 수질측정항목은 HEM3D의 수질모의항목과 다소 차이가 있다. 특히 Carbon계열에서 실측수질항목은 BOD, COD인 반면 HEM3D의 모의가능항목은 RPOC, LPOC, DOC, COD로 바로 적용을 하기는 어렵다고 판단하였다. 따라서 환경부 수질자료를 HEM3D에 적용하기위해 문헌자료를 참고한 수질항목간의 분율을 사용하여 필요한 자료를 산출하였고, 환경부 수질자료의 HEM3D적용 결과를 알아보고 현재 자료 사용 시의 문제점과 향후 개선방안을 알아보고자 하였다. HEM3D의 모의 결과 TN, TP 보정에는 큰 문제가 없었으나 $BOD_5$와 세부수질항목의 영향을 많이 받는 조류 등의 항목 보정결과는 성공적이지 못했다. 이것은 분율을 적용해 각 유입지천의 세부항목별 수질 자료를 산출할 때 낙동강 전체 평균을 사용했기 때문에 조류성장에 직접적으로 영향을 받는 세부 항목별 영양염에 대한 실제 값과 산출된 농도 값 사이의 오차가 가장 큰 원인으로 판단된다. 한편 전체 대상지역중 일부구간에 대하여 동일한 수질입력자료를 이용하여 HEM3D와 WASP을 동시 적용하였다. 자료의 변환과정에서의 오차와 입력형태 및 각 모델 변수형태의 차이 등의 한계로 결과값에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 본 연구결과 현재 확보된 수질측정망의 수질자료를 이용하여 HEM3D를 구축하는 것은 Carbon 계열과 조류(부영양화)모의에서 문제가 발생할 것으로 판단되며 추가 자료 확보가 필요할 것으로 보인다. 또한 필요한 입력자료가 충분히 확보가 된다면 추가연구결과에서 볼 수 있듯이 미국공변단과 미국 환경부수질모델 모두 동시적용이 가능하다고 판단되며 목적과 편의에 따라 선택적 모의가 가능하다고 판단된다.
식수공급시설 및 설비에 있어서의 수질변화를 측정하는데 필요한 시료의 수는 공급시설 및 설비의 분포상태에 좌우된다. 또한 수리적 상황 (hydraulic circumstances)의 변동에 따라 특정 항목 값이 달라지는 지역에 특별히 주의할 필요가 있다. 유통과정에서의 수질변화를 알아내기 위해서는, 통상적으로 사용하고 있는 수도물에 대해 분석을 하여야 하며, 수중의 용해 중금속에 대해서는 표준화된 방법으로 측정하여야 한다. 네덜란드는 급수전에서의 수질에 대한 수질지침이 없으므로 이를 추가적으로 확보할 필요가 있다. 상수의 생산에서 소비에 이르기까지의 기간은 시간적 제약을 받는 것이므로 소비자들은 가정내 상수시설물을 사용하는데에 있어서 이 지침을 따르는 것이 좋다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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