하천에서의 화학사고는 자연적 및 인위적인 원인으로 인해 발생할 수 있으며, 이러한 화학사고가 발생하게 되면 수환경 변화를 야기해 생태계나 인간에게 악영향을 발생시킬 수 있어 신속한 초기대응이 필요하다. 하천으로 유입된 화학물질의 평가에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있지만, 화학사고 초기대응을 위한 연구는 미비한 실정이다. 초기대응을 위해서는 현장에서 측정이 용이한 지표를 활용해야하며, 이 지표를 이용해 유출된 화학물질에 대한 정보를 취득 할 수 있어야 한다. 하천의 주요 지점에는 pH 및 EC 등을 실시간으로 측정하는 자동측정망을 운영하고 있는데, 이러한 측정항목들을 지표로 활용한다면 하천 화학사고 대응을 위한 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 측정된 데이터를 머신러닝 기법을 적용한다면 화학사고 발생 시 초기대응을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 분석한 유해화학물질은 총 26종이며, pH 및 EC를 화학물질들의 특성을 파악하기 위한 대체지표로 선정하였다. 화학물질의 농도변화에 따른 대체지표 변화를 측정하였으며, 실험결과를 바탕으로 성질이 유사한 화학물질들을 Group별로 분류하여 데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터베이스를 바탕으로 머신러닝 기법인 Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XG Boosting에 적용해 각 알고리즘에 대한 성능 평가를 진행하여 가장 우수한 성능의 머신러닝 기법을 선정한다. 본 연구 결과를 바탕으로 선정된 머신러닝 기법을 활용한다면 향수 수환경 화학사고 발생 시 유출된 유해화학물질에 대한 정보를 제공할 수 있으며 그에 따른 신속한 대응의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 국내 구미 불산 누출사고 등과 같은 화학사고들이 많이 발생하면서 화학사고 대응체계 미흡으로 인한 사건 사례들이 발생하였다. 이러한 화학사고에 대한 대응체계를 4차산업혁명에 부합한 기술들을 접목시킴으로써 피해를 최소화 할 필요성이 있다고 판단되었다. 현재 국내의 화학사고 대응을 위해 다양한 센서를 기반으로 하천에서의 계측이 이루어지고 있으나, 아직은 빅데이터가 구축되기 전단계인 단계적 하천관리가 이루어지고 있는 실정이다. 따라서 화학사고 시 유해물질이나 대체지표를 감지하고 측정할 수 있는 센서기술의 개발이 필요하다. 화학사고의 신속한 대응에 있어 다양한 센서를 기반으로 화학물질을 감지하고, 실시간으로 계측된 데이터들이 IoT망과 연계되어 실시간으로 정보를 제공할 수 있는 기술 개발의 필요성이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 하천의 유해화학물질 유출사고 발생 시 유해화학물질의 유출지점 및 유출량을 규명하고 하류 취수장 등 하천 주요지점에서의 유해화학물질 도달 시간, 기준 농도 초과여부를 예측하여 유출 사고에 대한 신속한 대응을 통해 피해가 최소화가 될 수 있도록 각종 수질센서 모듈, IoT 기술을 접목하여 고성능 GPS 전자부자 기술을 개발하고자 하였다.
최근 기후변화와 여름철 고온 등으로 인한 녹조현상, 화학물질 및 유류 유출 등 화학사고로 인한 하천의 수질오염과 관련된 사회적 관심이 높아지고 있다. 특히, 화학사고로 인한 유해화학물질 유출은 인체에 접촉 시 악영향을 끼치며, 대기·수질·토양을 오염시키고 주변 농작물의 변색이나 괴사를 유발하는 등의 피해를 야기하기 때문에 적절한 조치와 대응이 필요하다. 환경부에서는 유해화학물질 유출사고로 인한 국민건강 및 환경상의 위해를 예방하기 위해 화학물질관리법과 화학물질 등록 및 평가에 관한 법률을 제정하여 유해화학물질을 관리하고 화학사고에 대응하고 있다. 그러나, 화학사고 발생 시 공장 인근의 먼지, 악취 등을 감시하기 위해 현장인력에 의존하거나 화학물질의 유출이 우려되는 곳에 제한적으로 검출센서를 설치해 사고를 감시하고 있어 검출센서 미설치 지역에 대한 능동적 탐지가 어렵고, 화학물질의 공간적 분포 탐지가 불가능하여 초동 대응에 한계가 있다. 한편 최근 초분광 영상을 활용하여 물질 고유의 분광특성을 분석함으로써 토지피복, 식생, 수질 등의 식별에 활용되고 있다. 따라서 초분광 센서를 활용한 화학물질 감지 가능성도 보여주고 있지만, 초분광 센서를 활용한 하천의 화학물질 감지를 위한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 유해화학물질 18종을 대상으로 초분광 영상을 이용한 상호 구분이 가능한 지 확인하고자 해당 유해화학물질의 초분광 영상을 촬영하여 분광라이브러리를 구축하였다. 또한 물질별 특성을 보이는 분광밴드의 범위를 지정해 특성 분광라이브러리를 구축하였으며, 해당 과정에 대한 표준 및 절차를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 절차에 따라 18종의 유해화학물질 분광라이브러리와 특성 분광라이브러리를 구축한 결과, 유해화학물질의 식별 가능성을 확인하였다. 향후 연구를 통해 유해화학물질 분광라이브러리 데이터베이스를 확대하고, 실시간 모니터링에 적용할 경우 신속한 화학사고 발생여부 감지 및 대응에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
수환경으로 유출되는 유해화학물질은 독성을 가지고 직접 유출되거나 다양한 매체와 반응하여 화재 및 폭발 등의 사고가 발생한다. 실제로 낙동강 유역에서는 1991년 페놀 유출사고를 시작으로 2009년 구미공단 '1,4-다이옥산' 유출사고, 2014년 11월 경북 봉화군의 황산유출사고 등 크고 작은 사고가 빈번히 발생하고 있으며 작년 6월에는 대구와 부산의 수돗물에서 과불화화합물이 검출되기도 하였다. 이러한 대규모 사고를 방지하기 위해 신속한 오염물의 거동 예측이 가능한 추적모델이 필요하며, 본 연구에서는 수환경으로 유출된 유해화학물질의 추적을 위한 1차원 저장대 모형을 개발하였다. 일반적으로 저장대 모형은 복잡한 하천 구조를 하천의 주 흐름이 존재하는 본류대와 하천 흐름이 정체되는 저장대, 그리고 하상구조로 단순화 하여 나타낸다. 본류대에서는 하천흐름에 의한 이송 및 횡방향 유속차로 발생하는 전단류에 의한 확산이 일어나며, 저장대와의 물질교환으로 발생하는 저장효과와, 하상구조와의 흡착 및 탈착, 그리고 생물화학적 반응 및 휘발이 발생한다고 가정한다. 본류대와 저장대간의 질량교환은 난류유속변동과 농도차에 의해서만 발생한다고 가정하고 오염물질의 이송과 분산과정을 해석한다. 저장대에서는 이송 및 전단류에 의한 확산은 일어나지 않으며, 본류대와의 물질교환으로 발생하는 저장효과와 하상구조로의 흡착, 그리고 생물화학적 반응 및 휘발이 발생한다고 가정하며, 하상구조에서는 본류대 및 저장대와의 흡착 및 탈착만 발생한다고 가정한다. 저장대 모형의 해석을 위해서는 리치(Reach) 별로 본류대 분산계수($K_F$), 본류대 면적($A_F$), 저장대 면적($A_S$), 그리고 저장대 교환계수(${\alpha}$)의 네 가지 저장대 매개변수가 필요하며 본 연구에서 개발된 저장대 모형은 흡탈착, 생물화학적 반응 및 휘발 과정을 모두 고려하여 유해화학물질의 확산 거동을 모의한다. 최적의 리치길이, 흡탈착, 반응 및 휘발 계수를 산정하여 모형의 정확도를 향상시켰으며, 신속하고 정확하게 오염물의 거동을 예측할 수 있었다.
하천에서 유해화학물질 유입 사고 발생 시 수환경 피해를 최소화하기 위해 신속한 초기 대응이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 수환경 화학사고 대응 시스템 구축을 위해 하천 실시간 모니터링 지점에서 관측된 유해화학물질의 농도 자료를 이용하여 발생원의 유입 지점과 유입량을 역추적하는 프레임워크를 개발하였다. 본 연구에서 제시하는 프레임워크는 첫 번째로 하천 저장대 모형(Transient Storage Zone Model; TSM)과 HEC-RAS 모형을 이용하여 다양한 유량의 수리 조건에서 화학사고 시나리오를 생성하는 단계, 두번째로 생성된 시나리오의 유입 지점과 유입량에 대한 시간-농도 곡선 (BreakThrough Curve; BTC)을 21개의 곡선특징 (BTC feature)으로 추출하는 단계, 최종적으로 재귀적 특징 선택법(Recursive Feature Elimination; RFE)을 이용하여 의사결정나무 모형, 랜덤포레스트 모형, Xgboost 모형, 선형 서포트 벡터 머신, 커널 서포트 벡터 머신 그리고 Ridge 모형에 대한 모형별 주요 특징을 학습하고 성능을 비교하여 각각 유입 위치와 유입 질량 예측에 대한 최적 모형 및 특징 조합을 제시하는 단계로 구축하였다. 또한, 현장 적용성 제고를 위해 시간-농도 곡선을 2가지 경우 (Whole BTC와 Fractured BTC)로 가정하여 기계학습 모형을 학습시켜 모의결과를 비교하였다. 제시된 프레임워크의 검증을 위해서 낙동강 지류인 감천에 적용하여 모형을 구축하고 시나리오 자료 기반 검증과 Rhodamine WT를 이용한 추적자 실험자료를 이용한 검증을 수행하였다. 기계학습 모형들의 비교 검증 결과, 각 모형은 가중항 기반과 불순도 감소량 기반 특징 중요도 산출 방식에 따라 주요 특징이 상이하게 산출되었으며, 전체 시간-농도 곡선 (WBTC)과 부분 시간-농도 곡선 (FBTC)별 최적 모형도 다르게 산출되었다. 유입 위치 정확도 및 유입 질량 예측에 대한 R2는 대부분의 모형이 90% 이상의 우수한 결과를 나타냈다.
본 연구에서 개발한 하천흐름해석모형 HDM-2Di는 2차원 추적모형에 필요한 격자생성기(RAMS-G) 및 GUI (RAMS+)와 연계하여 요소망 생성기능 및 요소망 처리기능을 통해 실제 지형을 반영할 수 있는 전처리 과정을 수행할 수 있다. 장구간 하천에서 신속하고 정확하게 모의결과를 도출할 수 있도록 입출력 체계를 구조화하다. 또한 하천의 복잡한 지형과 자연 하천구조의 동역학적인 흐름환경을 효과적으로 재현할 수 있으며 흐름해석모의 결과인 2차원 평면상의 유속과 수심을 2차원 유해화학물질 추적모형(CTM-2D-TX)의 입력자료로 활용할 수 있도록 개발하였다. HDM-2Di 모형의 성능 검증을 위하여 정상류 및 준부정류, 부정류 조건 흐름해석 성능 테스트를 진행하였으며, 실제 자연하천의 물리적 구조를 재현한 사행수로 추적자 실험 결과와 모형 결과를 비교분석하였다. 또한 자연하천 적용을 위하여 구미보와 칠곡보 구간을 대상으로 ADCP 실측 결과와 상용모형인 Nays-2DH 모의 결과와의 비교를 통해 HDM-2Di 흐름해석모형의 정확성 및 적용성을 평가하였다.
최근 기후변화와 여름철 고온 등으로 인한 녹조현상, 사고발생으로 인한 화학물질 및 유류 유출 등 수질오염과 관련된 사회적 관심이 높아지고 있다. 수질오염 사례 중 화학사고로 인한 유해화학물질 유출은 인체에 접촉시 인체에 악영향을 끼치며, 대기·수질·토양을 오염시키고 주변 농작물의 변색이나 괴사를 유발하는 등 생태환경에 직접적인 피해가 발생한다. 하천으로 유출가능성이 있는 화학물질은 무색의 수용성인 경우가 많아 육안으로 유출 사실을 확인하기가 어렵다. 화학사고 발생시 화학물질의 탐지는 간이접촉식탐지장비를 이용하거나 화학물질의 유출이 우려되는 곳에 검출센서를 설치해 사고를 감시하고 있다. 이러한 접촉식 센서는 현장인력에 의존적이고, 설치식 검출센서 또한 제한적으로 설치되어 미설치 지역에 대한 능동적 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 한편 최근 초분광 영상을 활용하여 물질 고유의 분광특성을 분석함으로써 토지피복, 식생, 수질 등의 식별에 활용되고 있다. 따라서 초분광 센서를 활용한 화학물질 감지 가능성도 보여주고 있지만 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 수계로 유출되는 유해화학물질을 식별하기 위하여 접촉식 탐지 기술의 한계를 극복할 수 있는 원격탐사기법과 최신 센서기술을 활용하였다. 유해화학물질 18종을 대상으로 초분광 영상을 이용한 상호 구분이 가능한 지 확인하고자 해당 유해화학물질의 초분광 영상을 촬영하여 분광라이브러리를 구축하였다. 향후 연구를 통해 유해화학물질 분광라이브러리 데이터베이스를 확대하고, 하천 적용에 대한 검증을 실시한 후 실시간 모니터링에 적용할 경우 신속한 화학사고 발생여부 감지 및 대응에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 AERMOD 대기확산 모델을 이용하여 제주도에서 유해화학물질 중 불화수소의 소규모 유출사고 영향 범위를 산정하여 보다 빠르고 정확한 대응시스템을 확보하고자 하였다. 분석결과 영향범위는 권역별로 서귀포소방서, 동부소방서, 제주소방서, 서부소방서 순으로 넓게 나타났으며, 계절별로는 여름, 봄, 가을, 겨울 순으로 넓게 나타났다. 기상인자(풍속, 기온) 간의 상관성은 풍속이 0.998로 높은 양(+)의 상관성을 보인반면, 기온과는 -0.463으로 음(-)의 상관성을 보였다. 선형회귀분석을 통해 불화수소 누출사고 시 풍속에 따른 영향범위(m) = 13.922WS(풍속) - 5.195의 1차 방정식을 얻을 수 있었으며, 신뢰도($R^2$)가 0.995로 매우 높게 나타났다.
산업의 발달과 더불어 각종 화학물질들이 여러 산업공정에서 다양한 용도로 이용되고 있다. 인체에 유해한 독성 무기ㆍ유기화합물의 유출 사고나 부적절한 매립 등에 의해 이들 물질이 환경오염을 야기하는 것으로 보고되고 있다. 휘발성 유기화학물의 처리는 물리ㆍ화학적 방법이나 생물학적 방법으로 제거할 수 있다. 생물여과 공정은 오염된 가스를 반응기에 유입하여 고정된 충진물에 형성된 적절한 미생물 층을 이용하여 오염물질을 제거하는 것이다(Deshusses et al., 1995). (중략)
산업화에 따른 화학물질 사용량의 증가는 담수로의 유해화학물질 유출사고의 위험을 증가시키며, 이러한 사고는 하천수 수질과 수환경 생태계에 심각한 위해와 손상을 야기한다. 이러한 수질사고 발생시 신속 대응을 위해, 하천에 유입된 물질의 거동을 신속하게 예측하는 것이 필요하며 이 경우 1차원 추적모형이 주로 사용된다. 1차원 물질혼합 모형은 하천을 하나의 유선으로 보며, 복잡한 하천흐름의 시스템을 현상학적으로 해석하고, 오염물질의 이송 및 혼합 메카니즘을 모델 매개변수에 반영하여 모형화한다. 이러한 매개변수들은 직접적으로 측정하기 어려우며, 이론에 기반한 매개변수 산정 기법이 구축되지 않은 실정이다. 따라서 대부분의 연구에서는 추적자 실험을 실시하여 유한한 하천구간에서 추적자의 시간-농도곡선(Breakthrough curve, BTC)을 취득하고, 이를 통하여 대상 구간의 매개변수를 역산하는 최적화 기법에 의존하고 있다. 하지만, 모든 하천구간에 대하여 추적자 실험을 수행하여 데이터를 확보하는 것이 어렵기 때문에 최적화 기법의 적용성에 한계가 있다. 본 연구는 흐름정보가 제공되지 않은 미계측 하천구간에서 BTC를 신속하게 예측할 수 있는 회귀모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 국내 하천에서 수행한 4회의 추적자 실험으로부터 취득한 28개 구간 케이스의 데이터에 대하여 농도곡선 전처리를 수행하고 14개의 통계적 특징을 추출하였으며, 계측된 흐름특성과의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과, 대상 구간에서의 BTC의 변화가 추적자의 유하거리에 매우 높은 상관관계를 보였으며, 이를 이용하여 회귀모형을 제시하였다. 제안된 회귀모형을 적용하여 하류의 지점에서의 BTC를 예측하였으며, 1차원 이송-분산 방정식과 하천저장대모형을 활용한 예측결과와 비교하여 검증하였다. 그 결과, BTC의 변화특성을 활용한 회귀적 예측이 하천 지형 및 흐름의 변동성이 작은 구간에서 1차원 혼합모형들을 이용한 예측보다 더 높은 정확도를 보였으며, 이러한 장점은 장거리 예측에서 더 분명하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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