• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.152-152
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• 2023

하천의 건강성을 평가하기 위해 일반적으로 수생태계 건강성 지표(TDI, BMI, FAI, HRI, RVI)가 사용되고 있다. 이 지표는 5가지 등급으로 구분하여 매우 좋음(A), 좋음(B), 보통(C), 나쁨(D), 매우나쁨(E)으로 구분된다. 하지만, 하천의 건강성 관점에서 수질, 토지이용, 지리적 특성, 경관지수와의 상관성을 바탕으로 어떤 영향을 미치는지에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 하천의 수생태계 건강성에 영향을 미치는 환경적 인자들과의 관계성을 분석하여 수생태계 건강성이 '좋음'에 해당되는 하천으로 분류하고자 한다. 이를 통해 환경적 인자들의 임계값을 산출하여 하천 관리에 대한 구체적인 우선순위 설정 방안을 제안하고자 한다. 낙동강대권역을 대상으로 수질, 토지이용, 지리적 특성, 경관지수의 여러 변수 중 수생태계 건강성과의 관계에서 대표성을 나타낼 수 있는 환경적 인자를 선정하기 위하여 정준상관분석(CCA)을 수행하였다. 또한 모델 기반의 클러스터 분석을 활용하여 소권역별로 수생태계 건강성이 '좋음'에 해당할 확률을 파악하고, 여기에 해당하는 소권역에 대하여 각각의 환경적 인자에 대한 임계값을 정량적으로 평가하였다. 본 연구에서는 하천의 환경 인자들과의 관계를 분석하여 수생태계 건강성을 평가하고 하천 관리에 대한 구체적인 우선순위를 파악하는 방법을 제안한다. 주성분 분석 및 모델 기반 클러스터 분석을 사용하여 각 소권역에 대한 환경 인자의 임계값을 평가하고, 정책 결정자들이 하천의 건강성을 유지하고 개선할 수 있는 정보를 제공할 수 있다.

• 하천과문화
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• 제2권4호
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• pp.64-68
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• 2006

기존의 수환경 평각가 BOD 및 COD 개념의 이화학적 평가법 이었다면, 현재 우리나라 환경부에서 개발 추진 중에 있는 수질평가 기법은 생물 지표특성을 이용해 생태건강성을 평가한다는 점이다. 즉, 기존의 인간위주의 개념에서 탈피하여 인간과 함께 실제 생태계내에 사는 생물관점에서 평가된다는 것, 즉 수환경 관리정책의 페러다임이의 전환이라 할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.448-448
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• 2021

최근 급격한 기후변화와 도시화 및 산업화로 인한 지류하천에서의 수량과 수질의 변동은 생물 다양성 감소와 수생태계 건강성 저하에 큰 영향을 미치고 있다. 효율적인 수생태 관리를 위해서는 지속적인 유량, 수질, 그리고 수생태 모니터링을 통한 데이터 축적과 더불어 면밀한 상관 분석을 통해 수생태계 건강성의 악화 원인을 규명해야 할 필요가 있다. 그러나 수많은 지류하천을 대상으로 한 지속적인 모니터링은 현실적으로 어려움이 있으며, 수생태계의 특성 상 단일 영향 인자만으로 수생태계의 건강성 변화와의 관계를 정확히 파악하는데 한계가 있다. 따라서 지류하천에서의 유량 및 수질의 시공간적인 변동성과 다양한 영향 인자를 고려하여 수생태계의 건강성을 효율적으로 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경험적 데이터 기반의 머신러닝 모델 구축을 통해 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 지수(BMI, TDI, FAI)의 등급(A to E)을 예측하고자 하였다. 머신러닝 모델은 학습 데이터셋의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 학습 데이터셋의 분포가 불균형적일 경우 과적합 또는 과소적합 문제가 발생할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구에서는 실제 측정망 데이터셋을 바탕으로 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 머신러닝 모델 학습에 필요한 추가 데이터셋(유량, 수질, 기상, 수생태 등급)을 확보하였다. 머신러닝 모델의 성능은 5차 교차검증 과정을 통해 평가하였으며, GAN 데이터셋의 정확도는 실제 측정망 데이터셋의 정규분포와의 비교 분석을 통해 평가하였다. 최종적으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 통해 예측 된 미계측 하천에서의 데이터셋을 머신러닝 모델의 검증 자료로 사용하여 수생태계 건강성 등급 예측 정확도를 평가하였다. 본 연구에서의 GAN에 의해 강화된 머신러닝 모델은 수질 및 수생태 관리가 필요한 우심 지류하천 선정과 구조적/비구조적 최적관리기법에 따른 수생태계 건강성 개선 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 예측된 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 자료는 수량-수질-수생태를 유기적으로 연계한 통합 물관리 정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.435-435
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• 2018

하천은 다양하게 분류되고 다양한 식물, 동물, 어류 등이 살아가고 있는 서식처이다. 이러한 하천의 환경 상태를 판단하고 진단하기 위해 올바르게 하천을 평가할 방법이 필요하다. 국내에서는 1910년대부터 1940년대 중반까지의 하천사업은 수력발전을 위한 대규모 댐 개발과 평야지대 관개를 위한 저수지 축조 등 이수사업에 치중하였다. 이후 1960년대부터 1970년대에는 도시와 공단의 개발, 교통, 수자원, 상하수도, 전력 등 사회간접자본의 집중적인 개발을 하였다. 여기서 하천에 초점을 맞추면 하천변의 치수를 위한 하천개수 사업, 그리고 도시화에 따른 도시 소하천의 복개를 들 수 있다. 그러나 이러한 도시화와 산업화는 하천의 오염과 함께 하천의 인공화라는 바람직하지 못한 결과를 가져왔다. 대부분의 도시하천은 직선화되고 높은 콘크리트제방과 콘크리트호안공, 무분별한 하천변의 개발 등으로 인한 황폐화되고 더 이상 하천을 이용할 수 없게 되었다. 국내 하천의 건강성을 평가하기 위한 수많은 하천평가방법들이 연구되었다. 대표적으로 '우리나라 중소하천 코리도의 자연성 평가기법 연구'(조용현, 1997), 생태환경복원을 위한 하천자연도평가 기준에 과한 연구(김동찬 박익수, 1999), 수생태계 건강성 조사 및 평가의 서식수변환경 평가(환경부, 2008) 등이 연구되어 왔으며, 몇몇 평가방법들은 많은 프로젝트에 사용되어 국내 하천의 자연성을 보여주고 있다. 많은 평가방법은 각각의 평가방법과 평가기준을 가지고 하천을 평가하고 있다. 하지만 이 많은 평가방법들의 평가기준, 평가결과 가 하천환경의 상태를 파악하고 진단할 수 있는지에 대한 연구가 전무한 상태이다. 우리나라에서 자연도 평가에 대해 연구를 시작한 것은 90년대 이후였다. 지금까지는 많은 연구와 프로젝트가 진행되어 왔지만 다양한 평가방법들에 대한 비교연구가 없었다. 다기능 하천실험사업(한국건설기술연구원, 2007, 2008)에서 LAWA를 이용해 하천의 물리적 평가를 하고 물리적 구조항목간의 상관분석, 저서성 대형 무척추 동물과 하천 물리적 구조의 상관분석, 식물과 하천 물리적 구조의 상관분석을 실시한 적은 있지만 서로 다른 하천의 물리적 평가방법을 가지고 비교연구를 실시한 적은 없다. 때문에 국내 하천의 물리적 평가 중 어떤 방법이 국내 하천의 현황을 잘 판단하고 있는지, 객관적으로 평가하는지, 복원계획을 수립할 때 효과적인 복원방안을 제시하는지 연구할 필요가 있다. 본 연구는 국내 하천 자연도 평가 방법을 살펴보고 평가항목의 적합성을 도출하고자 하였으며, 하천 자연도 평가항목의 중요도를 선정하여 하천 실무자들이 간편하게 사용할 수 있는 실용적인 방법을 제시하고자 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.440-440
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• 2021

본 연구에서는 다양한 수문지수와 생태지수간의 상관성 분석을 통해 하천의 유량이 하천 생태계와 하천 건강성에 어떤 영향을 끼치는지 분석했다. 수문지수는 각 유역의 유량 자료를 이용하여 구하였다. 각 유역의 평균 일일 유량, 평균 월 유량, 일 중앙 유량, 월 중앙 유량, 유량의 왜곡, 유량의 변동계수, 유량 빈도 등을 구하였다. 생태지수는 Benthic Macroinvertebrates Index (BMI)를 이용하였다. 피어슨 상관계수 분석(Pearson's correlation coefficient analysis)을 통해 수문지수와 생태지수 간의 상관성을 분석했다. 또한 Gaussian Process Regression(GPR) Model을 이용하여 수문지수와 유역의 지형적 특성을 이용한 회귀모형을 통해 미래의 BMI를 예측할 수 있었다. 각 수문지수별로 생태지수와 높은 상관성을 보이는 것과 낮은 상관성을 보이는 것을 확인할 수 있었다. GPR 모형을 이용하여 미래의 BMI의 값을 예측해 하천 건강성 평가로 이용될 수 있는 수문지수를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해서 수문학적 지수와 생태지수를 이용해 정량적으로 건강성을 평가할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 GPR 모형을 통해 미래 생태지수의 값을 예측해보고 해당 연구 유역의 하천 건강을 위한 하나의 지표를 제안 할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.456-456
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• 2021

하상 변화는 유량이나 유사의 흐름에 따라 침식, 운반, 퇴적되어 변화하며, 하상변동에 의한 결과는 하천의 형태 (직렬,복렬, 곡렬 등)나 서식처의 구조 (여울과 소, 웅덩이, 습지 등) 형성 로 나타난다. 이어서 서식처 구조의 다양성은 생물다양성에 긍정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 수리 (유량이나 유사량)-지형(서식처 구조)-생태 (생물다양성)을 연계하여 관리하기 위한 생태적인 하천관리 프레임을 제시하기 위하여, 지형과 생물상의 관계를 우선 파악하고자 한다. 국내 하천은 수생태 건강성 평가 중 서식 및 수변환경 지수(HRI, Habitat and Riparian Index)를 활용하여 하천의 형상 및 자연성을 평가한다. 해당 지수는 하천의 자연성을 판단할 수 있으나 유량이나 유사량 등과 같이 수리적 조건과 연계하여 하천환경 변화를 예측하기 어렵기 때문에, 본 연구에서는 하천의 자연성을 판단하는 지형변수들을 제안하고, 생물상과 상관관계를 분석한다. 수질 변화가 급격하지 않는(년간 변화폭이 일정한) 금강 유역의 지천 (갑천, 미호천, 논산천, 유구천 등) 중 생태계 건강성 평가 지수가 산정되어 있는 지점을 기준으로 상·하류 약 5 km 구간들을 대상으로 한다. 지형 변수로는 (항공사진을 이용한)사주 비율(사주면적/제방 내 홍수터 면적), 사주 식생비율(식생면적/사주면적)과 사주 변동량(연간 사주 이동량), 서식처 구조의 다양성(여울, 소, 웅덩이 등), 기존의 서식 및 수변환경 지수 등을 활용하고, 생물 변수로는 저서동물지수(BMI, Benthic Macroinvertebrate Index), 저서동물의 우점도, 어류생물지수(FAI, Fish Assessment Index), 어류생물지수에 활용하는 국내종의 총 종수, 여울성 저서종수, 민감종수 등을 활용한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1965-1970
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• 2009

본 연구에서는 하천 물리모니터링 결과를 바탕으로 청미천 유역의 본류에 대한 하천 수변환경을 평가하였다. 평가 지침은 수생태 건강성 평가에서 제시된 지침을 따랐다. 평가 결과, 죽산천과 청미천 합류부 지점은 2등급으로 생태서식 여건이 좋은 편으로 나타났다. 모래로 된 교호사주가 좌우안 넓은 지역에 걸쳐 형성되어 있고, 하중도 및 식생 사주도가 형성되어 식생활착이 왕성하며, 주로 달뿌리풀 위주의 군락이 형성되어 있었다. 특히 합류점 상류 본천은 자연하천의 모습을 간직하고 있었으며, 양안에는 식생과 수목이 왕성하게 자연적으로 형성되어 있었다. 화봉천과 청미천 합류부 지점에서의 수변환경 모니터링 조사 결과, 하도는 정비되어 있으나 저수로는 사행을 유지하고 있으며, 제외지의 토지이용 상태와 하천 복개율 및 횡방향 인공구조물 상태는 비교적 바람직한 것으로 나타났다. 하도 내 저수로는 호안공이 설치되지 않고 흐름의 다양성 자연스럽게 형성되어 있다. 이 지점은 하천환경이 비교적 잘 보전되어 있어, 지속적인 보전을 위한 유지관리가 요구된다. 특히 죽산천에 축산 농가 및 시가지의 확장으로 오염원이 증가되고 이들이 하천으로 유입될 우려가 있다. 생태환경을 보전하기 위한 비점오염원 유입 차단 및 수질개선 대책이 우선시되어야 할 것으로 판단되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.464-464
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• 2022

건강한 수생태계 유지·관리를 위하여 다양한 수생생물을 활용한 각 분류군의 종별 서식지 적합도 지수 DB 구축의 필요성이 증대되고 있다. 대부분의 수생생물의 경우 문헌 연구를 통해 서식지 적합도 지수를 산정하기는 어려우므로 현장 모니터링 자료를 이용한 어류, 저서생물 등의 서식지 적합도 지수를 산정하여 하천 복원 및 수생생물의 서식에 필요한 생태유량 결정에 중요한 인자로 활용하고 있다. 국내에서 하천 건강성 평가 등을 통해 수계별 다양한 조사를 수행하고 있으나 대부분의 연구는 출현 종 분류 및 출현율 등에 국한되어 있다. 또한, 부족한 현장 모니터링 자료로 인해 서식지 적합도 지수를 산정하기 위한 객관적이고 과학적인 물리적 인자를 도출하기 어려운 실정이며, 이는 전문가의 경험을 바탕으로 한 주관적 판단으로 이어져 결과의 신뢰성 측면에서 한계가 있을 수 있다. 따라서, 수계별 장기적인 모니터링 및 자료 구축을 위한 연구가 필요하며, 기존 서식지 적합도 지수 산정에 관한 방법의 장단점을 명확히 파악하여 국내 하천환경 및 특성에 적합한 서식지 적합도 지수 구축이 반드시 선행되어야 할 것이다.

• 하천과문화
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• 제3권2호
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• pp.84-91
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• 2007

• 생태와환경
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• 제51권1호
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• pp.86-95
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• 2018

본 연구의 목적은 국가하천의 생태건강도 평가, 보존 및 관리를 위해 현재 국가에서 이용되는 확립된 하천다변수 모델이 개발되기 이전의 초기에 개발된 어류를 이용한 생물통합지수에 기반을 둔 생태건강도 평가모델을 소개하는 것이다. 초기의 어류를 이용한 IBI 모델은 2004~2006년 사이에 개발되었고, 연구 초기에 건강성 평가모델은 10개 메트릭 모델로 구성되었고, 이후에 현재 국가에서 어류에 의거한 생태건강성 평가를 위한 8개 메트릭 모델로서 4대강 수계의 하천 및 강들에 적용하기 위해 최종적으로 확립되었다. 본 논문에서는 어류조사법이 어떻게 확립되었고, 어떻게 메트릭 속성이 선정되었는지를 설명하며, 어류메트릭 모델 개발과 함께 내성도 길드 및 트로픽 길드가 어떻게 분류체계를 대별하게 되었는지를 제시한다. 초기에 제시된 10개의 메트릭 모델은 현재 쓰는 8개의 메트릭 모델로 전환되었고, 이 모델에서는 초기모델에서 포함된 M2 및 M7 메트릭이 제거되었다. 또한 초기에는 건강도의 기준이 6개 범주로 나누었으나, 현재는 4개 범주 (최상, 양호, 보통, 불량)로 대별하여 이용하고 있다. 이런 초기의 모델은 4대강의 여러 강 및 하천에 적용평가 되었다. 2000년대 초반에 모델 개발을 위해 어류 IBI 값들은 화학적 변수(BOD, COD: 유기물 오염 지표) 및 물리적 서식지 변수들과의 값들과 비교평가 한 후, 화학적 지표를 이용한 수질과 물리적 서식지 변수를 이용한 서식지 건강성을 비교 평가하여 왜 차이가 나타나는지를 설명하였다. 이런 초기의 IBI 모델 개발 프로세스는 적용된 IBI 모델 및 메트릭 속성의 확립을 이해하는 데 도움이 될 것이다. 따라서, 이런 노력은 하천 및 수계 관리자들에게 뿐만 아니라 육수학자 및 어류 생태학자들에게 효율적인 생태계 보존 및 관리전략을 제공할 것으로 사료된다.