• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.487-491
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• 2016

영산강 섬진강수계는 1999년 한강수계(경기도 7개 시군)에서 임의제로 도입한 이후 2002년 낙동강, 금강수계와 함께 의무제 기반으로 오염총량제를 추진하고 있다. 이에 따라 2004년부터 영산강물환경연구소에서 영산강 섬진강수계의 단위유역 말단 지점의 유량과 수질을 약 8일 간격으로 동시에 측정함으로서 단위유역 내 오염원으로부터 배출된 오염물질이 말단에서 실제 나타나는 오염부하량(유달부하량)의 파악이 가능하게 되었다. 그러나 최근 4대강사업으로 하천의 구조적 수질관리 환경의 커다란 변화가 있어 기존 모니터링지점에 대한 전면적인 재검토가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 영산강 섬진강수계의 수질총량측정망 총 56개 지점을 대상으로 설치목적과 선정기준에 대한 적합성평가를 위한 평가기법을 공간적 대표성, 수리학적 안정성, 시간적 대표성, 정보취득 안정성의 4개 특성과 13개 평가부문, 20개 평가항목으로 3단계 평가기법으로 구성하여 개발하였으며 평가 결과, I등급이 29개소(53%), II등급이 25개소(45%), III등급이 2개소(3%)로 평가되었으며, 변경 및 폐쇄 권장에 해당하는 IV~V등급으로 평가된 지점은 없는 것으로 평가되어 대체로 우수한 지점들로 구성되어 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1626-1630
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• 2006

본 논문의 목적은 설마천 시험유역을 대상으로 2005년의 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 시료채취는 유량측정시 현장에서 채취하여 실험실에서 분석하였다. 실험실에서 분석한 항목은 DO, BOD, COD, T-N, T-P, F, Cl, $NO_3-N,\;SO_4$, pH, 전기전도도로 총 11개 항목으로 수질측정은 우기가 시작되는 시기인 $6{\sim}9$월에 집중적으로 측정 분석하였으며, 강우가 시작되기 직전과 강우가 시작되어 유량이 증가되는 시기를 선정하여 각각 20회의 시료를 채취하여 분석하였다. 측정된 수질자료를 이용하여 2개 측정지점에 대한 각 항목간의 상관관계를 분석하였으며, 강우가 시작되기 직전과 강우기에 대하여 각 항목간의 상관분석을 수행하였다. 그리고, 선행강우의 일수에 따라 유출의 거동에 따른 BOD, COD, DO, T-N, pH의 농도변화를 비교 검토하였다. 2개 지점의 상관분석 결과는 오염물질간 상관성이 유사한 경향을 나타내었으며, 강우가 시작되기 직전과 강우기에 대한 각 항목간의 상관분석 결과는 유량은 전기전도도 항목과 상관도가 높게 나타났을 뿐 다른 항목은 없었으며, 수질항목간 상관도도 유기물질들 사이에서만 상관성을 나타내었다. 비강우기에는 질소성분의 항목과 전기전도도가 높은 상관도를 나타내었지만 강우기에는 유기물질과 질소성분의 항목간에 상관성이 있는 것으로 나타났다. 그리고, 선행강우의 일수에 따라 유출의 거동에 따른 BOD, COD, DO, T-N, pH의 농도변화를 비교 검토한 결과 선행강우일수가 클수록 전반적으로 DO, COD, BOD의 농도는 수문곡선의 형상과 비슷하게 증가 하였다가 감소하는 결과를 보이고 있으며, T-N은 선행강우일수가 큰 상태에서는 농도가 증가하였으나 선행강우가 작을수록 일정한 경향을 보이고 있다. 그리고, pH는 홍수기의 유량의 변화에 관계없이 일정한 값을 유지를 하고 있는 것으로 나타났다.

• 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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• 2020.06a
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• pp.223-223
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• 2020

하천 조사에 드론의 필요성은 점차 증가하고 있으며, 하천시설 조사 및 하천 물리량 간접 계측 등에 있어서 활용성 또한 증가하고 있다. 드론을 이용한 하천시설 및 하천 조사는 주로 광학 영상에 기초한 간접 계측을 중심으로 활발히 기술 개발이 진행되고 있으며, 최근에는 적용하는 임무장비를 확장하여 초분광카메리나 LiDAR 등을 활용하려는 시도가 활발히 이루어지고 있으며, 관련 기술의 개발도 역시 급격히 진행되고 있다. 이러한 기술 발전을 통해 하천 조사에 있어서 간접 계측의 정확도는 계속하여 증가하고 있으나, 기술의 편리성이나 활용성에 비해 정확도 향상에는 어느 정도 한계가 있으며, 간접 계측에 의한 정확도를 확보하기 위해서는 여전히 직접 계측 결과와 비교를 통한 검보정이 필수적이다. 직접 계측은 첨단 계측기를 사용한다고 하더라도 아직까지 인력에 의한 의존도가 높으며, 측정 효율이 여전히 떨어지고 있어 간접 계측의 편리성을 저하시키는 원인으로 작용하고 있다. 본 연구에서는 드론 기반의 간접 계측이 편리성 및 활용성, 정확도를 올리 수 있는 무인 IoT 수질 측정기를 개발하고자 한다. 무인 IoT 수질 측정기는 드론에서 측정한 자료 검보정 자료 획득을 목표로 하며, 드론으로 측정한 지역에 대한 데이터 검보정 정확도를 향상 시킬 수 있는 측정방안을 고려하고 있으며, 현재 이용 가능한 IoT 통신 모듈의 적용성 및 통신 거리를 고려하여 개발을 진행하고 있다. 특히 데이터 전송을 고려하여 개별 통신 규약 검토를 진행하였으며, 각종 표준을 검토하였다. 통신을 위한 전력 소모를 고려하여 저전력 통신 모듈을 중심으로 검토를 진행하였으며, 하천의 특성을 고려한 수질 측정 지점 결정을 위한 측정 알고리즘을 개발하여 적용하였다.

• 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 Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 1999.12a
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• pp.39-43
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• 1999

유역의 수질오염 평가는 GIS의 이용으로 더욱 발달되었는데 이 방법에서는 일반적으로 이용 할 수 있는 자료 즉, 소유역 구분도 및 하천망도, DEM, 강우자료, 유량측정지점 및 측정자료, 오염부하량 원단위자료, 수질측정자료, 토지이용자료, 점오염원(축산농가, 인구, 산업체)자료 등을 사용하여 유역에 대한 연간 평균 오염부하량과 오염농도를 계산할 수 있다. 본 연구에서는 장성과 광주 일부분을 유역으로 하는 황룡강 유역에 대해 GIS를 이용하여 수질오염을 평가하였다. 점오염원의 오염부하량은 수계 내에서 발생하는 점오염원의 위치를 기준으로 원단위를 적용하여 오염부하량을 구하였다 비점오염원 농도는 연평균 오염부하량을 총연간 누적유량으로 나눔으로써 계산하였다. 유역의 연평균 오염부하량에 대한 공간분포 그리드를 만들기 위해 각각의 그리드 셀에 대해 오염농도와 유출량을 곱한 값을 하류방향으로 누적하여 계산하였다. 이와 같은 방법을 사용하여 대상 유역에 대한 비점오염원 수질 농도의 예측치를 계산하였며, 이 예측치와 실측치를 비교 분석함으로서 개발된 모형을 검증하였다. 대상유역의 자료를 사용하여 황룡강 유역에 대한 개략적인 수질오염을 평가한 결과 BOD 유달율은 약 20%정도로 나타났다.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.12 no.6
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• pp.92-99
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• 2007

As of 2007, there are 2,499 groundwater quality monitoring stations in total in Korea. Among them,478 are operated by the MOCT (Ministry of Construction and Transportation) for the National Groundwater Network Program, 781 wells by the ME (Ministry of Environment) for monitoring of the area where imminent contamination is expected, and 1240 wells by the local governments for monitoring of other areas. Even though, water quality data obtained from those wells are being provided to the public since 1999, the information for the wells has not been appropriately informed. In this study, we assessed the wells that are being used for the national groundwater quality monitoring from the points of operation, location, and well configuration to provide suggestions for the improvement of the national groundwater quality monitoring.

• Water for future
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• v.22 no.4
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• pp.354-361
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• 1989

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.124-124
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• 2016

하천에서의 분변성대장균은 분변성 오염 정도를 나타내는 지표로서, 이 농도가 높을수록 오염된 하천수와의 접촉을 통한 호흡기, 소화기 및 피부 관련 질병의 발발 확률이 높다고 알려져 있다. 따라서 하천에서의 수영, 수상스키 등과 같은 입수형 친수활동을 할 때, 분변성대장균 농도가 농도 기준 이하인지를 확인하고 이러한 정보를 친수활동에 이용할 필요가 있다. 그러나 분변성대장균의 경우, 현재 자동수질측정망에서 측정되고 있는 다른 수질인자들과는 달리 실시간 측정이 불가능하다고 알려져 있다. 분변성대장균을 측정하는데 있어 최소 18시간 이상이 필요하며, 이러한 분변성대장균 측정 방식은 하천 이용자들이 안전한 친수활동을 영위하는데 있어 적절한 수질 정보를 제공하지 못한다. 그러므로 분변성대장균을 예측하는 모델을 개발하고, 이를 이용하여 실시간 분변성대장균 정보를 생성하여 하천 이용자들에게 제공할 필요가 있다. 본 연구에서는 친수활동이 활발하게 이루어지는 곳 중 하나인 북한강의 대성리 지점에 대해 데이터 기반 모델을 이용하여 분변성대장균을 예측하였다. 데이터 기반 모델은 물리 기반 모델에서 필요한 지형데이터나 비점오염원 등의 초기 오염물의 양에 대한 데이터를 필요로 하지 않고, 대신 독립변수로 사용되는 기상 및 수질데이터를 필요로 한다. 이러한 기상 및 수질데이터는 기존 기상관측소, 수질관측소에서 매일 자동으로 측정되기 때문에 데이터 기반 모델은 물리 기반 모델에 비해 입력데이터를 구성하기가 쉽다는 장점을 지닌다. 이러한 데이터 기반 모델 중 분류 모델은 회귀 모델과 달리 분변성대장균 농도가 일정 수질기준 이상을 넘는지를 바로 예측할 수 있다. 본 연구에서는 분류 모델 중 높은 예측력을 가진다고 알려진 랜덤포레스트(random forest) 기법을 이용하여 분변성대장균 예측 모델을 개발하였다. 분변성대장균 예측 모델은 주어진 기상 및 수질 조건에 대해 분변성대장균이 200 CFU/100ml가 넘는지를 예측하였다. 예측된 분변성대장균이 기준을 넘는 경우를 2등급, 넘지 않는 경우를 1등급으로 명명하였다. 모델을 개발하기 위하여 북한강 대성리 인근 측정소에서 2010년부터 2015년까지 측정된 기상 및 수질데이터를 수집하였다. 수집한 데이터를 훈련 및 검증데이터로 샘플링하였으며, 이 때 샘플링한 데이터가 기존 데이터가 가지고 있던 등급별 비율을 유지하기 위하여 층화샘플링을 하였다. 본 연구에서는 샘플링에 의한 불확실성을 줄이기 위하여 랜덤하게 50번 샘플링된 각각의 훈련데이터에 대해 모델을 개발하였다. 50개의 모델의 검증 결과를 종합한 결과, 전체 예측률은 0.139로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.294-294
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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.