• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.6B
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• pp.597-603
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• 2006

The purpose of this study is to improve the short term rainfall forecast skill using neural network model that can deal with the non-linear behavior between satellite data and ground observation, and minimize the flood damage. To overcome the geographical limitation of Korean peninsula and get the long forecast lead time of 3 to 6 hour, the developed rainfall forecast model took satellite imageries and wide range AWS data. The architecture of neural network model is a multi-layer neural network which consists of one input layer, one hidden layer, and one output layer. Neural network is trained using a momentum back propagation algorithm. Flood was estimated using rainfall forecasts. We developed a dynamic flood inundation model which is associated with 1-dimensional flood routing model. Therefore the model can forecast flood aspect in a protected lowland by levee failure of river. In the case of multiple levee breaks at main stream and tributaries, the developed flood inundation model can estimate flood level in a river and inundation level and area in a protected lowland simultaneously.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.148-152
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• 2004

본 연구에서는 물순환의 재생이나 보전에 필수적인 유역 물순환의 정량화와 유역변화의 영향예측을 위해 개발된 WEP (Water and Energy Transfer Process) 모형의 국내 유역에 내한 적용성을 검토하고, 청계천 유역의 물순환 양상을 모의하였다. WEP 모형은 복잡한 토지이용이 이루어지고 있는 도시하천 유역에 내한 물순환의 정량화를 목적으로 일본의 토목연구소 (PWRI; Public Works Research Institute), 과학기술진흥사업단, Jia 박사 등에 의해 공동으로 개발되었으며 지표면 및 비포화 토양층의 물${\cdot}$열 플럭스 계산, 하도흐름의 추적계산 및 지하수 유동계산, 격자내 토지이용의 불균질성 반영 등이 가능한 물리적인 기반의 공간 분포형 모형 (Physically Based Spatially Distributed)이다. 모형을 적용한 청계천 유역 (유로연장 13.75 km, 유역 면적 $50.96km^2$)은 전체 토지이용중 도시지역이 $75.9\%$를 차지하고, 유역내 인구가 120만명에 이르는 도시유역으로 높은 불투수 면적비율, 인공계 물순환 요소의 영향 등의 도시 유역 특성이 물순환의 구조 전반에 미치는 영향에 대한 연구가 부족하였다. WEP 모형 적용 결과, 모의 기간 동안의 하천 유출량은 실측치에 근사한 값을 나타내었으며 유역의 물순환 양상을 모의할 수 있었다. 청계천 유역은 전형적인 도시 유역의 특성을 보여주었는데, 강우시의 직접유출이 크고, 강우의 유출에 대한 반응이 빠르며, 증발산의 경우는 산림지역보다 도시지역이 상대적으로 적은 것으로 분석되었다. 이번 연구를 통하여 WEP 모형이 유역 물순환 해석에 적절한 모형임을 확인할 수 있었으면, 향후 청계천 유역의 물리적 특성에 대한 매개변수와 인공계 물순환 자료의 보완을 통해 보다 향상된 모의가 가능할 것으로 판단된다. 하였던 Cd과 Mg이 Ca 및 Ca과 vitamin D의 동시(同時) 급여(給與)로 감소(減少)하였고 Cu는 전체적(金體的)으로 변화(變化)가 없었으며 Zn은 Cd 급여(給與)로 감소(減少)하였으나 Ca과 vitamin D의 급여(給與)에 의하여 증가(增加)하였고 Ca은 Ca과 viamin D의 급여(給輿)로 유의(有意)하게 증가(增加)하였다. 신장(腎臟)중의 무기질(無機質) 함량(含量)은 Cd급여(給輿)로 Cu, Mg은 감소(滅少)하였으나 Ca, Zn은 변화(變化)가 없었고 Ca 및 Ca과 Vitamin D의 급여(給與)로 Cd, CU, Zn은 증가(增加)하였다.ce area)는 수술 전100.8$\pm$25.6 mm/$m^{2}$에서 79.3$\pm$ 15.8 mm/$m^{2}$로 감소한 소견을 보였다. 승모판 성형술은 전 승모판엽 탈출증이 있는 두 환아에서 동시에 시행하였다. 수술 후 1년 내 시행한 심초음파에서 모든 환아에서 단지 경등도 이하의 승모판 폐쇄 부전 소견을 보였다. 수술 후 조기 사망은 없었으며, 합병증으로는 유미흉이 한 명에서 있었다. 술 후 10개월째 허혈성 확장성 심근증이 호전되지 않아 Dor 술식을 시행한 후 사망한 예를 제외한 나머지 6명은 특이 증상 없이 정상 생활 중이다 결론: 좌관상동맥 페동맥이상 기시증은 드물기는 하나, 영유아기에 심근경색 및 허혈성 심근증 또는 선천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로써 좋은 성적을 기대할 수 있음을 보여주었다.특히 교사들이 중요하게 인식하는 해방적 행동에 대한 목표를 강조하여 적용할 필요가 있음을 시사하고 있다.교하여 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 또한 HSP 환자군에서도 $IL1RN^{*}2$ allele 빈도와 carriage

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.12
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• pp.1031-1039
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• 2022

As one of the hydrological factors closely related to landslides, precipitation indirectly affects slope stability by generating external forces. Groundwater level fluctuations have attracted more attention lately as factors that directly affect slope stability have become more prominent. Therefore, this study attempted to analyze the relationship between variables through changes in precipitation, groundwater levels, and land displacement. A time series-based analysis was conducted using satellite-based precipitation and point-based groundwater levels in conjunction with the PSInSAR technique to simulate land displacement in urban and mountainous areas. There was a sharp rise in groundwater levels in both urban and mountain areas during heavy rainfall, and a continuous decrease in urban areas when rainfall was low. 6 mm of displacements was observed in the mountainous area as a results of soil outflow from the topsoil layer, which was accompanied by an increased groundwater level. Meanwhile, different results were found in urban area. In response to the rise in groundwater level, the land displacement increases due to the expansion of soil skeletons, while the decrease seems to be attributed to anthropogenic influences. Overall, there was no consistent relationship between groundwater levels and land displacement, which appears to be caused by factors other than hydrological factors. Additional consideration of environmental factors could contribute to a deeper understanding of the relationship between the two factors.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1068-1072
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• 2005

조석이란, 해면의 완만한 주기적 승강을 말하며, 보통 그 승강은 1일 약 2회이나, 곳에 따라서는 1일 1회의 곳도 있다. 조석에 있어서는 이 밖에 수일의 주기를 갖는 약간 불규칙한 승강, 반년, 또는 1년을 주기로 하는 다소 규칙적인 승강까지 포함하여 취급한다. 그러나, 각 항만마다 갖는 특정적인 주기인 수분내지 수십분의 주기의 승강은 조석으로 취급하지 않는다. 조석은 해양의 제현상 중에서 예측가능성이 가장 큰 현장으로 이는 조석이 천체의 운행과 연관되기 때문이다. 조석이란 지구로부터 일정한 거리에서 각 고유의 속도를 가지는 적도상을 운행하는 무수의 가상천체에 기인하는 규칙적인 개개의 조석을 합성한 것이며 이 개개의 조석을 분조(Constituent)라 한다. 여기에서 사용되는 신경망 모형은 입력과 출력으로 구성되는 블랙박스 모형으로서 하나의 시스템을 병렬적으로 비선형적으로 구축할 수 있다는 장점 때문에 과거 하천유역의 강우-유출과정에서의 경우 유출현상을 해석하고 유출과정을 모형화 하기 위해 사용하였다. 본 연구에서는 기존의 조위 예측방법인 조화분석법이 아닌 인공신경망을 이용하여 조위예측을 실시하였다. 학습이라는 최적화 과정을 통해 구조와 기능이 복잡한 자연현상을 그대로 받아들여 축적시킴으로써 이를 지식으로 현상에 대한 재현능력이 뛰어나고, 또한 신경회로망의 연상기억능력에 적용하여 수학적으로 표현이 불가능한 불확실한 조위곡선에 적용하기에 유리한 장점을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 과거 조위이론을 통해 이루었던 조위예측을 우리가 알기 쉬운 여러 기후인자(해면기압, 풍향, 풍속, 음력 등)에 따른 조위곡선을 예측하기 위해 신경망 모형을 이용하여 여수지역의 조위에 적용하여 비교 분석하고자 한다. May가 제안한 공식을 더 확장하여 적용할 수 있는 실험 공식으로 개선하였으며 다양한 조건에 대한 실험을 수행하여 보다 정밀한 공식으로 개선할 수 있었다.$10,924m^3/s$ 및 $10,075m^3/s$로서 실험 I의 $2,757m^3/s$에 비해 통수능이 많이 개선되었음을 알 수 있다.함을 알 수 있다. 상수관로 설계 기준에서는 관로내 수압을 $1.5\~4.0kg/cm^2$으로 나타내고 있는데 $6kg/cm^2$보다 과수압을 나타내는 경우가 $100\%$로 밸브를 개방하였을 때보다 $60\%,\;80\%$ 개방하였을 때가 더 빈번히 발생하고 있으므로 대상지역의 밸브 개폐는 $100\%$ 개방하는 것이 선계기준에 적합한 것으로 나타났다. 밸브 개폐에 따른 수압 변화를 모의한 결과 밸브 개폐도를 적절히 유지하여 필요수량의 확보 및 누수방지대책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.8R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.495-495
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• 2017

도시화는 불투수면의 증가를 야기 시켜 물순환 왜곡, 다양한 오염 물질의 유입으로 인한 비점오염물질 유출, 인공 배출열의 증가로 인한 도시열섬효과 등 다양한 문제를 유발한다. 이러한 수리수문학적 및 환경생태학적 문제를 저감하기 위하여 도시지역과 같은 개발 사업에서는 수환경을 가능한 자연 상태로 복원하는 저영향개발(Low Impact Development, LID)기법이 중요한 대안으로 제시되고 있다. LID기법 중 하나인 옥상녹화는 에너지 이용을 최소한으로 한 자연 녹음의 효과적인 이용을 도모하여 환경공생도시 조성과 식물을 매개로한 자연 순환 과정을 도시구조에 도입하여 순환 시스템 재생이 가능 하도록한다. 노지녹화는 두꺼운 자연 토양을 이용하는 반면 옥상녹화는 적재하중의 제약(옥상의 적재하중 조건은 $150{\sim}180kgf/m^2$이다. 비중이 1.6~1.8인 토양을 20cm 객토한 경우, 약 $320kgf/m^2 $이상의 적재하중이 되기에 식재기반의 경량화는 중요한 사안이다.)으로 인해 용적밀도가 작은 인공경량토양 또는 개량토양을 이용하며, 토양 두께도 얇게 설정된다. 또한 토양의 두께는 식물의 크기와 종류 및 토양의 조성에 따라 다르기에 적재하중 조건을 고려한 적절한 토양과 식재 식물의 크기와 종류 결정은 중요하다. 이에 본 연구에서는 옥상녹화식생에 대한 평가와 이에 대한 시험 프로세스가 가능한 실험 장치를 개발하였다. 옥상녹화 효율성 검증실험장비는 1m*1m*0.6m 아크릴 재질의 녹화셀로 경사조절이 가능하도록 설계하여 경사변화에 따른 유출, 침투, 증발산량의 탄성도 모의 평가를 할 수 있다. 또한 4점식 형태의 로드셀을 이용하여 녹화셀에서 발생하는 증발산량을 측정하고 관측된 증발산량은 RS-232c 이상의 통신프로토콜을 사용하여 주기적인 관측치의 송수신이 가능하며 주기적 자료송수신 외에도 옥상 녹화셀의 측면에 하중 표시기를 설치하여 관측이 가능하다. 또한 저면에 바퀴설치를 통하여 이동 실험이 용이하며 현재 부산대학교 양산캠퍼스 한국 GI&LID 실증단지 연구센터 내 옥상녹화 실험장에 옥상녹화 효율성 검증 실험 장비를 설치하여 자연 혹은 인공강우를 통한 유출, 침투, 증발산량의 시험계측을 실시중이다. 이러한 옥상녹화 효율성 검증실험장비는 최대 하중 2,000kg, 측정해상도 0.02kg 이상을 허용하는 로드셀과 녹화셀을 이용하여 하중을 고려한 식생의 종류에 따른 평가가 가능하므로 최적 식재기반 단면구조 개발에 이용될 수 있을 것이다. 또한 토양 함수량 변화 측정으로 옥상녹화에 이용되는 다양한 종류의 식물의 염분에 대한 저항성과 식물의 성장능력을 평가하여 녹화공간에 따른 옥상녹화에 사용할 식생을 결정할 수 있다.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.34 no.10
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• pp.694-701
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• 2012

The main purpose of this study is to evaluate of backwash system of hydrodynamic separator filter (HSF) with solar powered submerged pumps. It consists of a photovoltaic solar array, control electronics, battery, and two submersible pump powered by a 12 voltage DC motor. The laboratory scale study on treatable potential of micro particles using backwash HSF that was a combined with perlite filter cartridge and backwash nozzles. Since it was not easy to use actual storm water in the scaled-down hydraulic model investigations, it was necessary to reproduce ranges of particle sizes with synthetic materials. The synthesized storm runoff was made with water and addition of particles; ion exchange resin partices, silica gel particles, and commercial area manhole sediment particles. HSF was made of acryl resin with 250 mm of diameter filter chamber and overall height of 800 mm. Four case test were performed with different backwashing conditions and determined the SS removal efficiency with various surface loading rates. The operated range of surface loading rate was about 308~$1,250m^3/m^2/day$. It was found that SS removal efficiency of HSF using two submersible pumps improved by about 18% compared with HSF without backwash. Nonpoint control devices with solar water pumping systems would be useful for backwashing the filter in areas with not suppling electricity and reduce filter media exchange cost.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.7 s.156
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• pp.565-574
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• 2005

It is used water quality data that was measured at Pyeongchanggang real time monitoring stations in Namhan river. These characteristics were analyzed with the water qualify of rainy and nonrainy periods. TOC (Total Organic Carbon) data of rainy periods has correlation with discharge and shows high values of mean, maximum, and standard deviation. DO (Dissolved Oxygen) value of rainy periods is lower than those of nonrainy periods. Input data of the water quality forecasting models that they were constructed by neural network and neuro-fuzzy was chosen as the reasonable data, and water qualify forecasting models were applied. LMNN, MDNN, and ANFIS models have achieved the highest overall accuracy of TOC data. LMNN (Levenberg-Marquardt Neural Network) and MDNN (MoDular Neural Network) model which are applied for DO forecasting shows better results than ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). MDNN model shows the lowest estimation error when using daily time, which is qualitative data trained with quantitative data. The observation of discharge and water quality are effective at same point as well as same time for real time management. But there are some of real time water quality monitoring stations far from the T/M water stage. Pyeongchanggang station is one of them. So discharge on Pyeongchanggang station was calculated by developed runoff neural network model, and the water quality forecasting model is linked to the runoff forecasting model. That linked model shows the improvement of waterquality forecasting.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.519-519
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• 2015

2007년 발간된 IPCC의 4차 평가보고서에서 자연재해, 환경, 해양, 농업, 생태계, 보건 등 다양한 부분에 미치는 기후변화의 영향에 대한 과학적 근거들이 제시되면서 기후변화는 현세기 범지구적인 화두로 대두되고 있다. 또한, 기후변화에 의한 지구 온난화는 대규모의 수문순환 과정에서의 변화들과 연관되어 담수자원은 기후변화에 대단히 취약하며 미래로 갈수록 악영향을 받을 것으로 6차 기술보고서에서 제시하고 있다. 특히 우리나라는 지구온난화가 전 지구적인 평균보다 급속하게 진행될 가능성이 높기 때문에 기후변화에 대한 담수자원 취약성이 더욱 클 것으로 예상된다. 따라서 지표수에 용수의존도가 높은 우리나라의 댐 저수지를 대상으로 기후변화에 따른 수환경 변화의 정확한 분석과 취약성 평가는 필수적이다. 본 연구에서는 SRES A1B 시나리오를 적용하여 기후변화가 주암호 저수지의 수환경 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 지역스케일의 미래 기후시나리오 생산을 위해 인공신경망(Artificial Neural Network.,ANN)기법을 적용하여 예측인자(강우, 상대습도, 최고온도, 최저온도)에 대해 강우-유출모형에 적용이 가능한 지역스케일로 통계적 상세화를 수행하였으며, 이를 유역모델에 적용하여 저수지 유입부의 유출량 및 부하량을 예측하였다. 유역 모델의 결과를 토대로 저수지 운영모델에 저수지 유입부의 유출량을 적용하여 미래 기간의 방류량을 산정하였으며, 최종적으로 저수지 모델에 유입량, 유입부하량 및 방류량을 적용하여 저수지 내 오염 및 영양물질 순환 및 분포 예측을 통해서 기후변화가 저수지 수환경에 미치는 영향을 평가하였다. 기후변화 시나리오에 따른 상세기 후전망을 위해서 기후인자의 미래분석 기간은 (I)단계 구간(2011~2040년), (II)단계 구간(2041~2070년), (III) 단계 구간(2071~2100년)의 3개 구간으로 설정하여 수행하였으며, Baseline인 1991~2010년까지의 실측값과 모의 값을 비교하여 검증하였다. 강우량의 경우 Baseline 대비 미래로 갈수록 증가하는 것으로 전망되었으며, 2011년 대비 2100년에서 연강수량 6.4% 증가한 반면, 일최대강수량이 7.0% 증가하는 것으로 나타나 미래로 갈수록 집중호우의 발생가능성이 커질 것으로 예측되었다. 유역의 수문 수질변화 전망도 강수량 증가의 영향으로 주암댐으로 유입하는 총 유량이 Baseline 대비 증가 하였으며, 유사량 및 오염부하량도 증가하는 것으로 나타났다. 저수지 수환경 변화 예측결과 유입량이 증가함에 따라서 연평균 체류시간이 감소하였으며, 기온 및 유입수온 상승의 영향으로 (I)단계 구간대비 미래로 갈수록 상층 및 심층의 수온이 상승하는 것으로 나타났다. 연중 수온성층기간 역시 증가하는 것으로 나타났으며, 남조류는 (I)단계 구간 대비 (III)단계 구간으로 갈수록 출현시기가 빨라지며 농도 역시 증가하였다. 또한 풍수년, 평수년에 비해 갈수년에 남조류의 연평균농도 상승폭과 최고농도가 크게 나타나 미래로 갈수록 댐 유입량이 적은 해에 남조류로 인한 피해 발생 가능성이 높아질 것으로 예상된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.40 no.3
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• pp.303-314
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• 2020

The hydrological characteristics of watersheds and hydraulic systems of urban and river floods are highly nonlinear and contain uncertain variables. Therefore, the predicted time series of rainfall-runoff data in flood analysis is not suitable for existing neural networks. To overcome the challenge of prediction, a NARX (Nonlinear Autoregressive Exogenous Model), which is a kind of recurrent dynamic neural network that maximizes the learning ability of a neural network, was applied to forecast a flood in real-time. At the same time, NARX has the characteristics of a time-delay neural network. In this study, a hydrological model was constructed for the Taehwa river basin, and the NARX time-delay parameter was adjusted 10 to 120 minutes. As a result, we found that precise prediction is possible as the time-delay parameter was increased by confirming that the NSE increased from 0.530 to 0.988 and the RMSE decreased from 379.9 ㎥/s to 16.1 ㎥/s. The machine learning technique with NARX will contribute to the accurate prediction of flow rate with an unexpected extreme flood condition.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.8
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• pp.873-884
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• 2013

In Korea, the rainfall is concentrated in summer under the influence of monsoon climate. Thus, even a small climate change can be significant problems in water resources. As a result, a lot of attention has been focused on climate changes and a number of researches have been conducted in a manner commensurate with the attention to the climate change. This study is intended to forecast the changes in the flow and water quality of the Nam river resulting from the future climate changes in the Nam river basin using a watershed and water quality model. An SWAT model, as a watershed hydrologic model, was established after estimating a climate scenario using an artificial neural network method, and the established model was verified and adjusted using date from the Ministry of Environment to evaluate the applicability of the model. As a consequence, $R^2$ showed more than 0.7 in the simulation test, which satisfies the minimum required level. Results from the SWAT model and the future Namgang dam discharge calculated by HEC-ResSIM is used as input date for QUALKO. The results showed a huge variation in BOD depending on the annual flow of the river, which recorded a maximum difference of 2 mg/L between a rainy season and a dry season. It can be deduced that because rainfall and the runoff of a basin significantly account for the water quality of a river, higher water concentrations are recorded in a dry season in which the flow is not as much as that in a rainy season. It also can be said that water should be reserved in advance to secure water in the Nam river downstream for a dry season and be controlled in an effective and efficient manner to provide better water quality.