• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.213-213
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• 2020

최근 나타나는 지구온난화와 이상기후로 인해 가뭄과 홍수피해 같은 자연재해 발생 빈도가 높아졌고, 하천에서는 오염된 수질과 수생태계 복원 및 수변공간 조성, 수자원 관리 등의 목적으로 수질환경 개선사업이 진행되고 있다. 수질환경 측면에서 하천에서 발생하는 가장 큰 문제점으로는 녹조 즉, 남조류의 발생을 예로 들 수 있다. 본 연구에서는 최근 보 개방을 통하여 수질개선 효과가 나타나고 있는 금강을 대상으로 세종보, 공주보, 백제보 구간에 대하여 주요 수질인자에 대한 상관관계 분석을 수행하였다. 특히 남조류 세포수와 주요 하천 수질인자를 Pearson's correlation analysis를 이용하여 상관관계를 분석하였고, 보 위치별 남조류 세포수를 종속변수로 하고, 상관도가 높은 수질인자를 독립변수로 하는 다중회귀식을 도출하여 금강 내 주요 하천 수질인자의 농도에 따른 남조류 세포수 관계를 규명하고자 하였다. 분석기간은 2012년 1월부터 2019년 12월까지 보 건설 이후 시점으로 선정하였고, 월 평균 남조류 개체수가 조류경보제 발령기준 관심단계이상에 해당하는 금강수계의 3개 보에 대하여 남조류 세포수와 수질에 영향을 끼치는 인자인 강수량, (수온)W·T, (수소이온농도)pH, (용존산소)DO, (생물화학적산소요구량)BOD, (화학적산소요구량)COD, (부유물질량)SS, (총질소)TN, (총인)TP, (클로로필-a)Chl-a, (전기전도도)EC, (질산성질소)NO₃-N, (암모니아성 질소)NH₃-N, (인산염 인)PO₄-P, (용존총질소)DTN, (용존총인)DTP, (총유기탄소)TOC 와의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 측정 지점별 남조류 세포수와 상관관계가 있는 인자는 서로 상이했지만 (수온)W·T과 pH의 경우 모든 지점에서 남조류 세포수와 양의 상관관계가 나타났다. 세종보는 W·T(0.383, P<0.01), pH(0.391, P<0.05)의 양의 상관계수를 나타냈고, 공주보에서는 (수온)W·T(0.436, P<0.05), pH(0.412, P<0.05)의 양의 상관관계를 나타냈다. 백제보에서는 (수온)W·T(0.415, P<0.01), pH(0.221, P<0.01)의 양의 상관성을 나타냈다. 남조류 세포수와 수질인자 간의 상관관계 분석에 따라 통계적으로 유의한 인자 중 (수온)W·T과 pH에 영향을 받는 영양염류와 퇴적물에 대한 후속 연구가 필요할 것으로 사료되며, 연구를 통해 제시된 남조류 세포수 다중회귀식은 주요 수질인자 농도에 따라 발생 가능한 남조류세포수를 예측하여 금강의 수질 관리에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.306-314
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• 2023

하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제13권1호
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• pp.9-20
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• 2007

PAHs는 해양환경 중에 넓게 분포되어 있으며 인간활동에 의한 화석연료 이용으로 PAHs의 오염이 광범위하게 일어나고 있다. PAHs는 잠재적으로 해양 수서환경 생물에 발암성과 돌연변이를 일으키고 있다. 본 연구는 여수화학공단, 광양제철소와 콘테이너부두가 자리잡고 있는 광양만의 표층퇴적물에서의 PAHs를 Soxhlet Extractor를 이용하여 추출하여 GC-MS로 PAHs 13종을 검출하였고 TOC(Total Oragnic Carbon)와 입도분석을 행하였다. 분석된 퇴적물에서 PAHs 화합물 모두가 검출되었으며 Total PAHs 범위는 $171.40{\sim}1013.54{\mu}g/kg$ dry wt.로 검출되었다. PAHs 화합물중 Naphthalene이 $14.08{\sim}691.39{\mu}g/kg$ dry wt.로 거의 모든 시료에서 가장 높게, Anthracene이 $0.49{\sim}22.66{\mu}g/kg$ dry wt.로 가장 낮게 나타났다. Total PAHs와 PAHs 화합물의 상관관계는 Naphthalene, Phenanthrene과 같은 저분자량 물질에서 높은 상관관계를 나타내었다. P/A(Phenanthrene/Anthracene)비 와 F/P(Fluoranthene/Pyrene)비의 결과에 의하면 연소기원과 유류오염 기원의 복합적인 영향을 받는 것으로 보여진다. Total PAHs와 TOC와의 상관계수는 높지는 않지만 양의 상관관계를 나타내었으며, 입도와의 상관관계는 높지는 않지만 퇴적물 입자의 크기가 세립 할수록 PAHs와 상관관계가 있음이 나타났다. 광양만 표층퇴적물에서 PAHs의 검출농도는 생물학적 영향에 대한 기준(biological effect guidelines)에 비해 낮은 값을 보여주고 있다.