본 연구에서는 대하천의 8개의 수질인자(수온, 용존산소, 수소이온농도, 전기전도도, 총질소, 총인, 탁도, 클로로필-a)를 예측할 수 있는 인공신경망모델을 개발하였다. 인공신경망모델(ANN)은 수질데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 데이터기반 모델이다. 데이터기반 모델의 특성상 예측정확도를 높이기 위해서 양질의 입력데이터를 구성하는 것이 가장 중요하다. 때문에 각각의 수질인자뿐만 아니라 기상학적 인자 또한 예측을 위한 입력자료로 사용하였으며, 요인분석 및 층화표층추출법을 적용하여 입력데이터를 구성하였고 앙상블기법을 이용하여 추가적으로 예측의 정확도를 향상시켰다. 개발된 모델을 이용하여 지천유입이 있는 북한강의 수질자료를 예측한 결과 탁도를 제외한 7개의 수질인자 모두 0.85 이상의 설명력을 보였으며, 실측값과 예보값을 비교해본 결과 평균적으로 10% 미만의 에러값을 나타냈다. 요인분석을 통하여 연관성있는 인자를 입력인자로 추가한 경우 향상된 결과값을 보였주었으며, 앙상블기법을 적용한 결과 정확도 면에서 큰 향상을 보여주었다.
지난 2019년 인천시, 서울시 문래동, 포항시 등에서 발생한 수질사고로 인해 국민의 상수도에 대한 신뢰도가 최악의 상황에 있으며, 이후로도 깔따구 유충이 발견되는 등 상수도 관망 내 체계적인 수질 관리 및 빠르고 정확한 수질 사고 발생 지점의 추정이 중요해 지고 있는 실정이다. 오염물 유입 추정은 수리학적 사고로 고려되는 누수와는 달리 상대적으로 그 지점 추정이 어렵다. 대게의 경우 수리해석을 진행하여 유량과 유향을 파악한 뒤 계측 지점에서부터 동일 시간대로 역으로 흐름을 거슬러 올라가며 확률상 높은 지점을 추정하는 것이 일반적인 방법이다. 본 연구에서는 범용 수리해석 프로그램인 EPANET2.2에 내장된 Trace Analysis (이후 trace 분석) 옵션을 사용한 오염물 유입 지점 추정 방법론을 소개한다. 본 연구에서는 방법론의 검증을 위해 오염물 유입지점은 한 곳으로 가정하였다. 해당 방법론은 먼저 절점별 trace 분석을 실시하여 모든 지점에서 수질 관측 지점까지 물이 도달하는데 소요되는 시간을 산정한다. 해당 시간과 오염물 관측 데이터와의 비교를 통해 유입 확률이 높은 지점을 추출한다. 이를 위해 실측 데이터가 필요하며, 결과는 지점별 확률로 나타난다. 모의 결과 1개의 수질 관측 지점으로도 개략적인 지점을 선정할 수 있는 것으로 나타났다. 다만, 수질 관측 지점의 수에 따라 분석 결과의 정확도가 향상한다. 마지막으로 유입 지점 추정 확률이 낮은 경우, 유입 지점 추정 확률을 향상시킬 수 있는 추가 수질 분석 지점을 결정하였다. 본 연구에서 소개한 방법론은 향후 수질 사고 발생 시 최초 확산 방지를 위한 격리 지점 선정에 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대하며, 나아가 수질 관측 지점을 결정 및 대응 방안 수립 가이드라인으로 활용할 수 있을 것이다.
수십년 전부터 민물의 부영양화는 수질 관리에 문제를 제기해왔다. 전세계적으로 생물학적 조절론이 아닌 영양염류 저감론에 의한 부영양화 해결 방안이 대세를 이루고 있다. 생물학적 조절법은 호소 생태계에서 최상위 먹이망에 위치한 물고기 생태와 생체량의 중요성에 착안한 수질 향상 이론으로 부영양화 해결을 위한 강력한 도구로 받아들여지고 있다. 그러나 실제적으로 수질 향상을 위한 긍정적 효과를 얻으려면 해당 각 수역 전체의 먹이망에 관한 정확한 이해가 필요하다. 생물학적 조절법으로 얻은 수질 향상 효과를 장기간에 걸쳐서 누리려면 어떻게 해야 최적인가가 현재 제기되는 논의의 중심이다.
상수도 관망은 비정상상황에서도 안전한 물을 안정적으로 공급하는 것을 목표로 한다. 따라서 상수도 관망의 최적 설계는 수리학적 제약조건 (i.e., 절점의 압력, 관의 유속)을 만족하는 설계안을 제시한다. 하지만 점차 커지는 도시 규모에 따라 수질적으로 안전한 물을 공급하지 못하는 문제가 발생하고 있다. 또한, 상수도시스템의 형식 (i.e., 수지상식, 혼합식, 순환식)에 따라 용수의 체류 시간, 절점의 압력 등이 상이하다. 따라서, 본 연구에서는 도시 규모 및 형식과 잔류염소 농도를 고려한 상수도시스템 최적 설계를 진행하였다. 절점의 개수에 따라 도시의 규모를 분류하였으며, BI(BI; Branch Index) 지수를 통해 상수도시스템의 형식을 분류하였다. 또한, 수리학적 제약조건(i.e., 절점의 압력)과 수질적 제약조건 (i.e., 잔류염소 농도)을 설정하여 수리-수질을 동시에 만족하는 최적 설계안을 도출하였다. 비상시에도 물을 안정하게 공급하기 위하여 시스템의 탄력성과 설계비용을 목적함수로 설정하여 다목적 최적 설계를 진행하였다. 이러한 연구는 압력만을 고려한 기존 설계단계에서 수질적 측면을 동시에 고려하여 수질 측면의 안전성을 향상할 수 있다. 또한, 시스템의 탄력성을 고려하여 비정상상황에서도 물을 공급하여 사용성을 향상하는 설계안을 도출하여 수리학적 안정성을 만족하며, 경제적 측면도 향상할 수 있다.
도시하천의 경우 비 강우시 하천의 유지용수가 부족하고, 도시지역에서 유입되는 오염물질로 인하여 수질악화, 악취 등의 문제가 발생하고 있다. 최근 생태하천 및 친수 공간에 대한 관심이 증가하고 있고, 이에 정부는 도시하천 복원사업을 적극적으로 추진하여 수환경개선을 위한 많은 노력을 기울이고 있다. 굴포천은 인천 부평구에서 경기도 김포시로 이어져 있는 국가하천으로서 수질 향상 및 유지용수 확대를 위한 굴포 하수처리수의 재이용수 활용 계획이 수립되었다. 이에 2019년 3월 자연생태하천 조성사업이 준공되었고, 굴포하수처리수에 오존처리과정을 거친 유지용수가 굴포천 상류부에 공급되고 있다. 본 연구에서는 굴포천 내 오존처리 재이용수 공급 전·후의 수질 개선 효과를 분석하기 위하여 하천수 수질기준을 활용하여 계절 별 주요 수질인자의 농도를 정량적으로 비교하였다. 유지용수 방류지점과 굴포하수처리수 방류 위치를 기준으로 굴포천 내 해석구간을 나누고, 재이용수 공급전·후 각 1년에 대하여 주요 수질을 분석하였다. 하천수 수질환경기준에 사용되는 DO, BOD, COD, TOC, SS, T-P를 중심으로 분기별 수질 분석을 한 결과, 굴포천 모든 지점에서 DO 농도는 평균적으로 증가하였고, 다른 주요 수질 인자의 농도는 감소되어 수질 개선 효과가 높은 것으로 나타났다. 분기별 하천수 수질등급 비교 결과 재이용수 공급 전 '매우 좋음(1a)'였던 수질인자는 재이용수 공급 후에도 동일 등급을 유지하였고, 모든 수질 항목에서 계절에 따른 편차가 있었지만 재이용수 공급 이후 모든 수질등급이 향상된 것으로 나타났다.
최근에 경제성장과 생활향상에 따른 물수요량이 급증함과 동시에 소비자의 질적요구가 강화되고 있는 실정이다. 기존 상수원인 하천의 수질오염으로 인하여 소비자의 요구사항을 충족시키기 위해서는 기존 정수처리법의 개선이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 기존 급속여과법의 전염소 처리공정 및 응집.침전 공정의 개선을 통하여 음용수 수질을 개선하고자 하였다. 전염소 대신에 적용한 생물막여과 공정(BAF)의 처리효과 및 응집.침전 공정의 경우는 교반강도에 따른 침전효과에 따른 수질특성을 조사하였다. BAF공정은 탁월한 $NH_4$-N의 제거를 통하여 후속공정에 대한 오염부하량을 저감시킬수 있었고, 응집.침전의 경우 본 연구에서 제안한 응집제 주입량에 따른 교반강도의 실험식인에 의하여 구한 최적교반강도용 용집공정에 적용시 응집.침전의 효과를 향상시킨 수 있어 음용수 수질 향상을 기대 할 수 있었다.
최근 발생하고 있는 기후변화로 인하여 하천 및 저수지의 수질문제가 커지고 있다. 특히 여름철 부영양화로 인해 발생하는 녹조현상은 사회적인 문제로 과학적인 수질사고에 대한 예측과 관리가 필요한 실정이다. 수질예보는 정기적으로 하천 및 저수지의 수질을 예측하여 사용자에게 제공하는 분석기법으로 수질현황을 파악하고 수질을 관리하고 의사결정을 하는데 도움을 줄 수 있다. 수질예보에 사용되는 모형은 유역모형, 하천모형, 저수지모형이 있으며, 이중 하천 및 저수지에 주로 적용되고 있는 3차원 수리수질모형의 경우 격자의 개수가 많아 모의시간이 길어지게 되고 이로 인해 일일 수질 예보가 어렵게 된다. 3차원 수리수질모형의 모의속도를 개선하는 방법에는 하드웨어의 성능을 높이는 방법과 병렬화를 이용한 소프트웨어적인 방법이 있다. 이중 하드웨어의 성능을 높이는 방법은 컴퓨터의 사양을 높이는 방법으로 높은 비용이 소요된다. 하지만 병렬화 방법은 컴퓨팅 기술의 발전으로 멀티코어가 대중화가 된 최근에 코드의 적용만으로 모의속도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서 사용된 모형은 서호주대학에서 개발한 3차원 수리 수질모형인 ELCOM-CAEDYM 모형으로 적용된 병렬화 기법은 OpenMP(Open Multi-Processing)방법이다. 기존 직렬 컴퓨팅 방식으로 구성되어 한번에 한 개의 명령어 밖에 처리할 수 없었던 작업방법을 동시에 여러 개의 처리요소를 이용하여 명령을 실행할 수 있게 하는 방식이다. 하지만 CPU의 개수는 제한되어 있으며, Amdahl's law에 따르면 OpenMP방식의 병렬화시 속도개선효과는 95% 병렬화 프로그램에서 최대 CPU 개수의 제한이 없다면 20배 까지 속도향상이 가능하다고 하였다. 본 연구에서는 3차원 수리 수질예측 모형인 ELCOM-CAEDYM에 적용된 병렬화 기법을 적용하는데 있어 최적 CPU사용 개수를 파악 하고자 하였으며, 이를 통해 수질예보시스템을 운영하는데 가장 효율적인 방법을 찾아 적용하고자 하고자 한다.
유역관리 및 수질 향상을 위해 다양한 환경정책이 시행되고 있으며, 최근 수질오염총량관리제의 시행으로 인해 보다 집중적인 유역관리와 수질 향상을 위한 노력이 배가되고 있다. 이러한 노력의 일환으로 현재 환경부 국립환경과학원에서는 수질오염총량관리를 위하여 단위유역의 말단지점에서 수질 및 유량자료에 대한 정기적인 측정을 8일 간격으로 시행하고 있으며, 데이터 베이스 및 웹시스템을 통하여 자료를 공개하고 있다(이호열, 2009). 이와 같은 자료의 측정과 축적은 그 분석을 통해 수질 개선을 위한 우선 관리 대상지점의 파악 등과 같이 수질오염총량관리제의 시행과 평가를 위해 사용될 수 있을 뿐만 아니라 새로운 환경정책의 수립에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 현재 소수의 연구들에서만 상기의 자료를 단순히 활용한 결과를 찾을 수 있으며, 특히 측정된 수질 및 유량자료를 분석하여 발표한 연구결과 역시 소수에 지나지 않는다(김철겸 등, 2009). 측정 자료에 대한 분석 및 이에 따른 자료의 활용성 제고를 위해서 다양한 자료 분석 기법의 개발과 적용이 절실하다. 이러한 자료 분석 기법의 개발 및 적용에 관한 연구의 일환으로 최근 패턴분류를 위해 다양한 분야에서 활용되고 있는 자기조직화 특성 지도(Self Organizing Feature Map: SOFM)를 상기의 측정 자료에 적용한 연구 결과가 보고된 바 있다(진영훈 등, 2009; 2010). 본 연구에서는 수질오염총량관리제를 위해 측정되고 있는 수질 및 유량자료를 수집하여 자료에 내재되어 있는 시 공간적 특성을 분석하고자 하였다. 영산강 유역을 대상으로 하여, 본 유역 내의 단위유역들 중 황룡_A, 지석_A, 영본_A, 영본_B, 영본_C, 영본_D의 말단지점에서 측정되고 있는 BOD (Biochemical Oxygen Demand), TOC (Total Organic Carbon), T-N (Total Nitrogen), T-P (Total Phosphorus), SS (Suspended Solids) 수질농도 및 유량자료를 대상으로 연구를 진행하였다.
1. 서론 : 현대는 인구증가로 인한 생활하수 산업발달에 따른 폐수의 증가 및 오염물질의 다양화로 인하여 상수원이 점점 오염되어 가소 있는 반면, 국민소득 증가와 생활수준의 향상에 따라 맑고 깨끗한 물을 선호하는 계층의 욕구가 증대하고 몇 차례의 수질오염 사고로 인하여 수돗물에 대한 불신이 고조되고 있다. 이런 시점에서 환경부가 먹는 물의 수질을 검사한 결과, 몇몇 항목에서 기준을 초과하였다. 본 실험에서는 전국 먹는 물 수질을 분석하여 환경기준을 초과하는 주 항목을 선택한 뒤, 시판되는 몇몇 Module을 이용하여 과연 환경기준에 적합한 수질을 만들어 낼 수 있는가를 검토함으로써 각 지역별로 막 선택을 차별화하였다.
오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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