• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.943-946
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• 2010

과거 시행된 수질오염물질의 농도규제 정책은 오염배출업소 증가로 인한 오염총량의 증가를 억제할 수 없어 수질개선에 한계가 나타났다. 이에 정부는 배출농도 규제방식의 수질관리로 4대강 상수원의 수질개선이 어려워 4대강 특별법 제정과 함께 목표수질기준 한도에서 유역의 오염물질 배출량을 총체적으로 관리하는 오염총량관리제도를 도입하였고, 현재 수질오염총량관리제도의 안정적 시행을 위해, 제 2단계 수질오염총량관리 대상물질 선정연구, 4대강 수계 수질오염총량관리 유황별 유달율 산정 방법 연구 등이 시행되고 있다. 이와 같은 오염총량관리를 위해서는 먼저 유역의 오염물질 발생현황과 배출 기작을 정량적으로 규명하고, 수질모델링을 실시하여 오염배출원별로 적정부하량을 할당하여야 한다. 이에 본 연구에서는 향후 활용도가 클 것으로 기대되는 QUALKO2 모형을 이용하여 TMDL시스템을 지원하고 낙동강의 수질을 예측 평가 하고자 한다. 대상유역으로는 영주 다목적댐이 위치하게 되는 내성천과 낙동강을 선정하였으며 모의 입력자료로는 최근 3년간의 평균수질을 비교대상인 현재 상태로 설정하고, 해당유역의 발생배출량에 따라 2014년, 2019년, 2024년의 저수지 모의를 통해 하천모의의 입력자료로 사용하였다. 수질모델 적용을 위해 내성천이 유입되는 지점에서 8km상류의 예천(환경부 측정망)지점에서부터 양산천 유입 후 3km 지점까지 범위를 설정하였으며 모델 구간은 "낙동강수계 오염총량관리 기본계획" 수립시 적용한 구간을 고려하여 구성하였다. 내성천 상류 영주댐 건설 지점에서부터 낙동강 본류로 합류되기 전의 구간과 낙동강 본류 구간을 구분하였으며, 수리학적 지형학적 특성을 고려하여 구간(reach)으로 구분하고 각 구간을 1km 간격의 요소(element)로 세분화하여 총 96여개의 구간과 482여개의 요소로 구성하였다. 영주댐이 건설되는 가정하에 낙동강 본류의 유량조건별, 영주댐의 방류량 조건에 따른 내성천과 낙동강 본류의 수질변화 양상 분석결과, 저수시 보다는 갈수시에 수질농도의 저감효과가 크게 나타났으며, 영주댐의 연평균방류보다는 최대방류시에 내성천과 낙동강 본류의 저감효과가 큰 것으로 분석되었다. 또한 영주댐 건설로 인한 flushing 효과와 낙동강 상류의 안동댐과의 연계시에 낙동강에서 저감효과가 가장 크게 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권11호
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• pp.1027-1037
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• 2014

본 연구에서는 하상변동 및 하상유지공 유실 문제가 발생했던 남한강과 금당천 합류부 지점을 대상으로 지류에서 유입되는 유량의 변화에 따른 흐름특성 및 하상변동 특성을 2차원 수치모형을 이용하여 분석하였다. 대상 구간의 수치모의 분석결과, 본류에서는 흐름집중 현상에 의해 지류 유입유량에 관계없이 합류 전에 비해 합류 후 유속이 더 큰 것으로 나타났다. 그러나 지류 유입유량이 클수록 지류하천의 하도 침식이 가속화되고 따라서 주하도가 형성되어 지류에서의 마름영역이 더 크게 나타났다. 이로 인한 지류에서의 하도 침식은 지류에서의 유사발생량을 증가시키고 침식된 유사는 합류부 구간에 퇴적되는 것으로 나타났다. 합류부 구간에서의 지류 유입부 퇴적은 본류 흐름을 좌안으로 집중시키고 좌안의 하상이 저하되는 현상을 야기하였다.

• 한국조경학회지
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• 제29권1호
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• pp.22-31
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• 2001

The purpose of this study is to compare calculated pollutant loadings using pollutant load unit factors and vector type coverage, and expected mean concentration(EMC) and raster type of digital elevation model(DEM). This study is also focusing on comparison of the advantages and the disadvantages of the two methods, and seeking for a method of calculation of pollutant loadings using DEM. Estimation of pollutant inputs using pollutant load unit factors has limitations in identifying seasonal variations of pollutant loadings. Seasonal changes of runoffs should be considered in the calculation of pollutant loadings from catchments into reservoirs. Evaluation of pollutant inputs using runoff-coefficient and EMC can overcome these drawbacks. Proper EMC and runoff-coefficient values for the Koeup stream catchments of the Koheung estuarine lake were drawn from review of related papers. Arc/Info was employed to establish database of spatial and attribute data of point and non-point pollutant sources and characteristics of the catchments. ArcView was used to calculate point and non-point pollutant loadings. Pollutant loads estimated with either unit factors-coverages, i.e., pollutant load unit factors and vector coverages f point sources and land use, or EMC and digital elevation mode(DEM) were compared with stream monitoring loads. We have found that some differences were shown between monitoring results and estimated loads by Unit Factors-Coverage and EMC-DEM. Monthly variations of pollutant loads evaluated with EMC-DEM were similar to those with monitoring result. The method using EMC-DEM can calculate accumulated flows and pollutant loads and can be utilized to identify stream networks. A future research on correcting the difference between vector type stream using flow direction grid and digitalizing vector type should be conducted in order to obtain more exact calculation of pollutant loadings.

• 상하수도학회지
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• 제34권1호
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• pp.35-43
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• 2020

Turbidity has various effects on the water quality and ecosystem of a river. High turbidity during floods increases the operation cost of a drinking water supply system. Thus, the management of turbidity is essential for providing safe water to the public. There have been various efforts to estimate turbidity in river systems for proper management and early warning of high turbidity in the water supply process. Advanced data analysis technology using machine learning has been increasingly used in water quality management processes. Artificial neural networks(ANNs) is one of the first algorithms applied, where the overfitting of a model to observed data and vanishing gradient in the backpropagation process limit the wide application of ANNs in practice. In recent years, deep learning, which overcomes the limitations of ANNs, has been applied in water quality management. LSTM(Long-Short Term Memory) is one of novel deep learning algorithms that is widely used in the analysis of time series data. In this study, LSTM is used for the prediction of high turbidity(>30 NTU) in a river from the relationship of turbidity to discharge, which enables early warning of high turbidity in a drinking water supply system. The model showed 0.98, 0.99, 0.98 and 0.99 for precision, recall, F1-score and accuracy respectively, for the prediction of high turbidity in a river with 2 hour frequency data. The sensitivity of the model to the observation intervals of data is also compared with time periods of 2 hour, 8 hour, 1 day and 2 days. The model shows higher precision with shorter observation intervals, which underscores the importance of collecting high frequency data for better management of water resources in the future.

• 한국물환경학회지
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• 제20권3호
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• pp.223-230
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• 2004

The QUAL2E and Box-Jenkins time series model were applied to the Miho river, a main tributary of the Geum river, to predict water quality. The models are widely used to predict water quality in rivers and watersheds because of its accuracy. As results of the study, we concluded as follows: Pollutant loadings in upper stream of Miho river were determined to 57,811 kgBOD/d, 19,350 kgTN/d, and 5,013 kgTP/d. The loading of TN in Mushim river was 19,450 kgTN/d, respectively. As the mass loadings were compared with pollutant sources, it concluded that the farming livestock contributed highly to mass emissions of BOD and TP and the population contributed to TN mass loading. The observed water quality values were applied to the models to verify and the models were used to predict the water quality. The QUAL2E Model predicted the concentrations of DO, BOD, TN and TP with high accuracy, but not for E-Coli. The Box-Jenkins time series model also showed high prediction for DO, BOD and TN. However, the concentrations of TP and E-Coli were poorly predicted. The result shows that the QUAL2E model is more applicable in Miho basin for prediction of water quality compared to Box-Jenkins time series model.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.311-311
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• 2018

일반적으로 우리나라의 수자원은 그 대부분을 댐과 하천에서 공급받고 있으며, 그 중에서도 댐은 댐은 생활 및 공업용수 공급을 담당하는 주요한 공급자의 기능을 수행하고 있다. 그러나, 최근 기후변화에 따른 극한가뭄으로 인하여 용수공급에 차질을 빚는 경우가 빈발하고 있다. 이에 따라서, 본 연구에서는 적정 댐 운용과 효율적인 수자원의 활용을 위하여 댐 갈수상황을 고려한 댐 가뭄관리지수를 제안하고자 한다. 이를 위하여 기존에 기상학적 가뭄에 널리 사용되어진 표준강수지수(SPI)와 동일한 개념을 댐 물수지에 적용한 표준물수지지수(Standardzied Balanced Index; SBI)를 제안하였다. 또한, 기존에 사용되는 표준저수량지수(SSVI) 및 예년대비 저수량을 이용하여 댐 저수량에 대한 표준모형화 하고 이를 관리지수로 도출 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.508-508
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• 2015

'설계홍수량 산정요령(2012, 국토교통부)'에서 홍수량 산정시 유역면적이 $250km^2$이하의 유역을 하나의 유역으로 처리하여 홍수량을 산정하도록 제시하고 있다. 이는 소유역을 많이 분할하고 하도 홍수추적 및 합성을 통하여 홍수량을 산정할 경우 단일유역에 비해 홍수량이 과대하게 산정됨으로 이에 대한 개선방안으로 제시된 산정요령이다. 홍수량 산정 방법으로 실무에서 가장 많이 사용되고 있고 '설계홍수량 산정요령'에서 채택한 모형인 Clark 단위도법에 의한 방법으로 산정된 홍수량의 크기에 미치는 민감도가 도달시간보다 저류상수가 훨씬 크므로 합리적인 저류상수 결정방법이 매우 중요하다. 저류상수를 결정하는 방법에는 여러 가지 경험공식이 적용되고 있으며 그 중 '설계홍수량 산정 요령(2012, 국토교통부)'에서는 유역면적이나 유역형상 등을 고려하고 있는 Sabol 공식을 적용하도록 하고 있다. Sabol 공식은 유역형상계수에 의해 많은 영향을 받으며, 유역형상계수는 형상이 흐름방향으로 길쭉한지 넓적한지를 나타내는 지표로서 유역 평균폭을 본류 연장으로 나눈 값으로 정의되며, 통상 유역면적을 본류 유로연장의 제곱으로 나타낸다. 따라서 유역의 형상이 폭에 비해 길면 형상계수가 1보다 작아지며 반대로 길이에 비해 폭이 넓거나 형상이 둥글면 형상계수는 1에 근접하며, 일반적으로 우리나라 하천의 형상계수는 대부분 약 0.5~0.1 정도의 범위를 나타내고 있다. 그러나, Sabol공식을 적용하여 저류상수를 산정할 경우 유역형상계수가 극히 작을 경우 홍수량이 과소하게 산정되므로 적절한 유역분할을 통해 홍수량을 보정할 필요가 있다. 따라서, 미호천 권역에서 유역형상계수가 0.1 이하인 유역을 대상으로 단일유역으로 산정한 홍수량과 적절한 유역 분할 후 홍수량을 산정하여 비교하고 비슷한 규모의 인근유역의 홍수량과 기산정된 홍수량을 비교하여 유역형상계수 0.1이하에서의 적절한 소유역 분할 기준을 제시하여 홍수량이 과대 및 과소하게 산정되지 않도록 조정하는데 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.550-550
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• 2015

습지는 다양한 생물종의 서식지를 제공하고 있다. 습지는 물과 영양분이 충분하기 때문에 식물이 서식하기 좋을 것 같지만 실제적으로 습지에서는 잦은 수위변동이 발생하므로 습지에서 식물은 생리적으로 가혹한 환경에 처해 있다고 할 수 있다. 따라서 습지 식물은 서식하는데 있어 수위의 영향을 많이 받는다고 할 수 있으며 습지 조성 및 관리에 있어 습지 식물의 서식환경을 분석하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 습지 식물종의 특징과 최적의 생육환경과의 관계를 규명하기 위해 식생서식환경을 침수심과 연계하여 분석하였다. 이를 위해 식물 군락이 잘 발달되어 있는 남한강의 비내섬 습지에 대해 유황분석을 수행하였고, 유황에 따른 유량을 모의하였다. 모의된 유량과 HEC-RAS 모형을 이용하여 유황별 홍수위를 산정하였다. 또한 RAS Mapper를 이용하여 침수심과 침수구역을 모의하고, 이를 통해 여러 생물군 중 침수심에 영향을 많이 받는 식물의 서식환경을 분석하였다. 분석 결과, 버드나무군락은 침수가 발생하지 않는 지역 및 0~0.8m의 침수심, 물억새군락은 침수가 발생하지 않는 지역 및 0~0.4m의 침수심, 쑥-망초군락과 달뿌리풀군락은 0~0.4m의 침수심, 그리고 환삼덩굴군락은 0~0.8m의 침수심이 발생하는 지역에서 서식하는 것으로 분석되었다. 본 연구는 유황에 따른 침수심에 대한 식생서식환경을 분석한 것으로 식생을 고려한 인공습지 조성이나 하천설계에 있어 기초적인 자료가 될 것으로 기대되며 보다 더 정확한 연구를 위해서는 장기모니터링을 통한 식생 자료의 축적 및 더 효과적인 수위-식생 연계분석 방법론에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.45-45
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• 2018

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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.316-316
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• 2016

HyGIS는 DEM 기반의 수문지형처리를 중심으로 다양한 모형을 연계할 수 있도록 구성된 S/W 모음이다. 이는 한국건설기술연구원을 비롯한 다수의 기관 및 연구원들이 노력한 성과물이다. 본 연구는 기존 HyGIS 연구과정에서 도출된 성과물의 실용화 사업화를 위한 방안을 연구하였다. 이를 위하여 S/W 테스팅, 오픈소스 도입, 클라우드 컴퓨팅으로 나누어 접근하였다. 먼저 S/W의 테스팅에 있어서 기존 개발 소스코드는 블랙박스 테스트 방식의 동등 클래스 분할, 경계 값 분석 등 일부 모듈에 대한 단위 테스트와 제한적인 통합테스트가 수행된 바 있다. 보다 체계적인 테스트 단계로서 화이트박스 테스트 개념 중 문장/분기/조건 커버리지에 대하여 검토하였으며, 실제 소스코드 중 핵심 구간에 대한 적용 및 정량화를 통하여 현 수준을 객관적으로 진단하였고 보완 방안을 도출하였다. 오픈소스 적용을 위하여 QGIS, MapWindow 등 공간정보 분야의 최신 오픈소스 모듈을 비교 검토하였다. 적용 단계는 이를 기존 HyGIS S/W에 반영시키는 과정이며, S/W 관점에서는 컴포넌트 모듈의 대체라고 표현될 수 있다. 대규모의 전환 비용이 발생되므로 적용 후보에 대하여는 기능적 측면 뿐만 아니라 마이그레이션 비용과 중장기적인 유지보수 비용을 고려한 검토가 이루어 졌다. 한편 오픈소스 기술의 적용은 단순히 구성 요소 원가절감 측면만이 아닌, 중장기적 유지보수 체계 도모 및 지속가능한 생태계로의 전환에 더 큰 의의가 있다. 마지막으로 클라우드 컴퓨팅 기술의 적용 분야이다. HyGIS 입력 Data의 공급을 위한 인프라로서 자체 구축 인프라가 아닌 IaaS 클라우드인 Blob Storage 및 CDN을 시험 적용하였다. 클라우드를 활용함으로써 초기 비용을 최소화하고 합리적 비용으로 유연한 확장이 가능한(Scale Out, Scale Up) 구조를 취하게 되었다. 또한 입력 Data 공급 서버를 위한 Storage 측면만이 아니라 S/W의 배포에 있어서도 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하고자 시도하였다. 클라우드 기술을 활용하여 HyGIS S/W가 설치된 VM(Virtual Machine)자체를 임대하는 방식으로 시험 구성 되었다. VM에 대한 RDP 프로토콜 Access에 있어서 IP기반 접근 제어를 통하여 보안을 강화하는 방안을 실험하였으며, ISO 27001, ISO 27018 등 관련 보안 규정에 부합하는 서비스 제공이 가능하도록 검토하였다. 이러한 클라우드 VM방식 서비스를 통하여 Package형 S/W 뿐만 아니라 Subscription 방식의 서비스 제공 방식을 병행할 수 있다. 사용자에게는 S/W 설치 및 H/W Lock 구비 과정이 생략되는 이점이 있다.