진해ㆍ마산만에서 수온, 염도 및 DO농도를 연직방향으로 1년동안 측정하였다. 관측된 수온 및 염도 자료를 이용하여 성층화 특성을 분석하고, DO농도의 연직변화를 성층화 특성 및 저질오염도와 관련하여 분석하였다. 분석결과, 진해ㆍ마산만의 수온 성층화는 4월 이전에 시작되어 10월경에 종료되는 양상을 보이고 있는 것으로 판단되었다. 또한, 1998년 4월 연직방향의 평균 염도변화는 3.9(equation omitted) 정도로 증가되고, 1998년 8월 9.3(equation omited), 10월 4.3(equation omitted) 정도가 유지되어 가을철에도 염도 성층이지속되고 있는 것으로 파악되었다. 한편, DO 농도는 성층화가 시작되는 4월을 기점으로 연직방향 평균 DO농도변화도 2.6(mg/L)에서 6월 8.3(mg/L), 8월 5.9(mg/L), 9월 7.24(mg/L), 10월4.4(mg/L)으로 명확한 성층화 양상을 보이고 있다. DO 농도변화는 전체적으로 해역의 오염도와 밀접한 관련이 있으나. 성층화 기간동안 연직방향 DO 농도편차가 크게 나타나고 있는것은 수온 및 염도성층에 의한 표 저층간의 물질교환 저해에 의한 영향도 직접적인 요인으로 작용하고 있은 것으로 파악되었다.
본 연구를 통하여 활성슬러지중의 주요 세균인 Pseudomonas aeruginosa를 이용한 생장 특성과 세포 생장에 있어서의 고DO 농도의 영향에 대한 특성을 이용, 페수처리계의 응용성을 조사하였다. 그 결과, 본 균은 DO 농도의 증가에 따라서 세포 수율은 14배 정도 감소되는 것으로 나타났다. 또한 세포 수율의 감소는 압력의 증가에 의한 것이 아니라 DO 농도의 증가에 의한 것으로 나타났다. 이러한 사실을 바탕으로 낮은 DO 농도에서도 세포 수율의 감소효과를 가질 수 있는 변이주를 변이원 NTG 농도 100 ${\mu}$g/㎖, 30${\circ}C$, 1시간 처리하여 얻은 다음 D-cycloserine에 의한 농축배양을 통해 목적 변이주를 얻었다. 이 목적 변이주에 대한 세포 수율은 DO 농도의 증가에 따라 감소하는 경향을 나타내었으며 그 수율은 DO 농도 36 ppm에서 야생주에 비교할 때, 약 55%의 감소율을 나타내는 것으로 보아 종래의 폭기방식을 채용할 경우에도 슬러지량을 충분히 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
J 호소는 1942년도에 충청남도 아산시 선장면에 설치된 농업용 저수지로서, 현재 COD, TN, TP 모두 등급외의 수질상태를 보이고 있다. J 호소 상류 유역은 축산농가가 다수 위치하고 있으며, 설치된 지 70년이 지난 노후화된 저수지로 고농도의 오염물질 유입뿐만 아니라 호소 바닥의 오염 퇴적물에 의한 내부 부하가 중요한 수질오염원이 되고 있다. 호소의 수질은 현재 COD 10.6~16.5 mg/L, Chl-a $75mg/m^3$ 이상으로 수질오염도가 매우 높으며, 특히 늦봄에서 초가을까지 외기온도 상승 및 저수율 저하와 함께 부영양화 증가, 녹조 대발생 등으로 호 내 물고기 대량 폐사 및 악취발생 등으로 민원이 다수 발생하고 있다. 이러한 현상의 직접적인 원인은 수중의 DO 농도 결핍이며, 따라서 수중의 DO 농도를 일정수준 이상으로 유지시켜 주는 것은 호소 수질관리를 위해 매우 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 공기 중의 산소를 호소 수체에 포기시켜 주는 마이크로버블 발생장치를 J 저수지에 설치하여 수체의 DO 농도 변화 등을 분석하였고, 본 연구결과는 농업용 호소의 수질개선을 위한 기술개발 및 계획수립의 기초자료로 활용하고자 하였다. 마이크로버블 포기장치는 수심이 약 4m 되는 저수지 제방 근처에 100m 간격으로 총 3지점에 설치하였다. 버블 발생기는 기액 2상류 선회형 마이크로 버블 발생장치로 3지점에 각 1set(1set에 3기로 구성)씩 구성하여 저수지 바닥 층에서 상부로 1m 떨어진 지점에 고정식으로 설치하였다. 총 공기흡입량은 380 LPM이며, 사용동력은 12.2kW를 사용하였다. 마이크로 버블 포기장치 설치 후 호 내 DO 농도 변화를 평가하기 위하여 호소 전체에 18개 지점을 선정하여 수심 50cm 간격으로 DO 농도를 측정하였다. 가동 전에는 DO 평균농도가 표층에서는 약 7.7mg/L로 나타났고, 수심에 따라 거의 수직적으로 감소하여 바닥층에서는 약 0.2mg/L로 거의 무산소 상태를 보이고 있었다. 마이크로 버블 가동 2주 후에는 수심 3m까지의 모든 수층에서 DO 농도가 약 6.0mg/L 이상을 보였고, 바닥층에서는 DO 약 3.4mg/의 농도를 나타내었다. 가동 3주 후에도 2주 후와 비슷한 수치를 보이고 있었으나 가동 4주가 지나면서부터는 호소 바닥층(수심 3.5m)에서도 DO 농도가 7.0mg/L 이상의 높은 농도를 유지하는 것으로 조사되었다. 호소 저층에서 호기성 상태의 지속적 유지는 퇴적 오염물질이 수층으로 용출되는 것을 예방할 수 있으므로 마이크로버블을 잘 활용하면 호소의 악취제거 및 수질개선에 많은 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구는 제약폐수 처리에 있어서 폐수처리장내의 미생물 활성을 최대로 하여 운전효율을 높이는 것을 목적으로 한다. 생물 반응기내의 미생물의 활성과 최적 용존산소 농도에는 어떤 상관관계가 있는가를 규명하기위해 연속식 실험을 진행한 결과, 0${\sim}$1.0 ppm 정도의 낮은 DO농도에서는 COD의 감소율도 적고, 1.5${\sim}$3.0 ppm 정도일 때에는 COD의 감소율이 다른 DO농도일 때 보다 상대적으로 높았다. 그러나 3.0 ppm 이상의 DO농도에서는 오히려 COD 감소율이 작아진다.
일본 박다만의 DO농도의 계절변동을 예측하기 위하여 일사량의 확률분포에 의해 생성된 발생가능한 서로 다른 20개의 시간별 일사량의 시계열을 기초로 DO농도변동에 대한 수치예측실험을 실시하여 수층과 저질간의 물질순환 및 일사량의 변동에 따른 DO농도의 계절변동에 대하여 검토하였다. 얻어진 결론을 요약하면 다음과 같다. 수질 및 물질순환의 예측결과 박다만의 동부해역 (HE해역)의 수질은 식물플랑크톤에 의한 내부생산에 크게 영향을 받고 있는 것으로 나타났으며, DIP의 물질수지로부터 저질의 영양염 플럭스가 만내의 수질변화에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 일별일사량의 관측자료와 근사식 및 난수발생에 의해 얻어진 CFD곡선은 잘 일치하였다 또한, DO농도가 해수교환정도에 크게 영향을 받고 있는 것으로 나타났으며. 만내부에 위치한 St. E-5에서는 약 1 mg/L의 이상의 농도차를 가진 시계열의 변동을 나타내었다 수치예측실험 20 Case의 DO농도 계산치를 평균하여 얻어진 St. E-2와 St. E-5에서의 최저 DO농도는 각각 4.44mg/L와 4.82mg/L 정도였으며 그 표준편차는 각각 0.1 mg/L와 0.123mg/L로 계산되었다. 어떤 해역에서 발생 가능한 일사량의 조건변화에 따른 DO농도의 시간별 예측은 수산자원의 피해를 최소화할 수 있는 적정 DO 농도의 예측에 합리적으로 이용될 수 있는 수법으로 제시되었다.
다대포 연안에 서식하는 곤쟁이를 대상으로 수온 $20{\circ}C$에서 염분 $20{\%}_{\circ}$ 및 $32{\%_{\circ}}$에서의 용존산소 농도별 사망률, 산소소비율 및 암모니아 배설률의 변화를 알아 보았다. 염분 $20{\%_{\circ}}$ 및 $32{\%_{\circ}}$에서 곤쟁이의 $96hr-LC_(50)은 각각 2.20mg DO/l와 1.60mg DO/l였으며, 용존산소 농도 0.6mg DO/l에서 24시간내 모두 사망하였다. 용존산소 농도에 따른 곤쟁이의 산소소비율 및 질소배설률의 변화는 두 염분구에서 산소소비율은 용존산소 농도의 증가에 따라 증가를 보인 반면 암모니아 배설률은 용존산소 1 mg DO/l에서 가장 높게 나타났으며, 용존산소의 증가에 따라 감소하였다. 염분과 각 용존산소 농도별 96시간 동안 노출한 곤쟁이의 O:N비는 염분 $20{\%_{\circ}}$에서 용존산소 농도 $1.0{\~}2.0mg DO/l$에서는 10 이하였으며, $32{\%_{\circ}}$에서는 용존산소 농도 1.0mg DO/l에서 4.4로서 저농도 산소의 상태에서 생존을 위한 에너지 기질로서 단백질을 이용하는 것으로 추정되었다.
주문진항에서 2002년부터 2005년까지 월별로 관측한 일반 수질항목의 정점별, 계절별 변화 양상을 분석하였다. 분석항목은 수온, 염도, pH, SS, DO 항목이다. 일반수질항목의 상층·하층 변화는 뚜렷한 차이를 보이지 않는 것으로 파악되었다. 반면, 계절별 농도변화는 수온 및 DO 농도는 뚜렷한 변화양상을 보였으나, SS 항목 등은 불규칙한 양상을 보이고 있는 것으로 파악되었다. 또한, 지점별, 월별 자료를 영역별, 연도별로 평균하여 해수교환시설 및 하수종말처리시설의 수질개선효과를 정량적으로 분석하였다. 분석 결과, SS농도변화는 하수종말 처리시설 가동에 의한 영향이 매우 미미하게 반영되었으며, 해수교환시설에 의한 영향은 영역 1, 2 각각 26%, 16% 정도의 명확한 농도저감효과를 보이고 있는 것으로 파악되었다. 한편, DO 농도는 하수종말 처리시설 가동 후, 주문진항 내부영역에서 10% 내외로 농도가 저하되는 효과를 보였으나, 해수교환시설 건설 후에는 오히려 10% 내외 증가되는 양상을 보이고, 2005년도 DO 농도는 2002년도에 비하여 변화가 없는 것으로 파악되어 10% 내외의 DO 농도변화는 하수처리장 및 해수순환시설 설치효과로 파악하는 것보다는 자연적인 연변화 범위로 판단하는 것이 적절할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 LSTM 모델을 활용하여 낙동강 하구역의 DO 농도 예측을 위한 최적 모델 조건과 적합한 예측변수를 찾기 위한 Case study를 수행하였다. 모델 매개변수 case study 결과, Epoch = 300과 Sequence length = 1에서 상대적으로 높은 정확도를 보였다. 예측변수 case study 결과, DO와 수온을 예측변수로 했을 때 가장 높은 정확도를 보였으며, 이는 DO 농도와 수온의 높은 상관성에 기인한 것으로 판단된다. 상기 결과로부터 낙동강 하구역의 DO 농도 예측에 적합한 LSTM 모델 조건과 예측변수를 찾을 수 있었다.
바지락의 용존산소 농도에 따른 SFG (Scope for growth)의 변화를 알아보기 위하여 수온 $23\pm0.5^{\circ}C$와 일반해수에서 반수치사농도, 여수율, 호흡률, 암모니아 질소배설률 및 동화효율 등을 측정하였다. 바지락의 용존산소 농도의 감소에 따른 $LC_{50}$은 2.4mgDO$L^{-1}$였다. 여수율과 호흡률은 실험용액의 용존산소의 감소에 따라 대체로 감소하는 경향을 보인 반면, 암모니아 질소 배설률은 용존산소의 감소에 따라 증가하였다. 동화효율은 6.5mgDO $L^{-1}$에서는 $68.2\%$였으며, 3.5 mgDO $L^{-1}$ 이하의 농도에서는$29.8\~39.3\%$로 차이를 나타내지 않았다. 용존산소의 농도에 따른 SFG는 2.5mgDO $L^{-1}$ 이상에서는 양의 값을 나타내어 생존 및 성장이 가능한 것으로 나타났다.
온천천은 부산광역시 금정구, 동래구, 연제구를 흐르는 도심 하천으로 부산 시민들의 도심 속 산책길, 자전거 길 등으로 활용되는 도시하천이다. 그러나 온천천 양안의 동래 곡저 평야가 시가지화 되고 온천천 발원지인 금정산 주변에서 무허가 상수도를 사용하고 각종 쓰레기와 하수의 유입으로 인해 하천 전체가 하수관으로 변해왔다. 이에 따라 부산광역시는 온천천 정비 계획을 시행하여 하천 정비와 함께 자동측정망을 설치하여 하천의 DO (dissolved oxygen), 탁도, TDS농도 등 자료를 수집하고 있다. 그러나 자동측정망으로 쌓여가는 데이터를 활용하여 DO농도 예측은 거의 이뤄지지 않고 있다. DO는 하천의 수질 오염 정도를 판단하는 수질인자로 역사적으로 하천 연구의 주요 연구 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 일 자료 뿐만 아니라 시 자료를 기반으로 RNN-LSTM 알고리즘을 활용한 DO예측을 시도하였다. RNN-LSTM은 시계열 학습에 뛰어난 알고리즘으로 인공신경망의 발전된 형태인 순환신경망이다. 연구에 앞서 부산광역시 보건환경정보 공개시스템으로부터 받은 자료 중에서 교정, 보수 중, 비사용, 장비전원단절 등으로 인해 누락데이터를 2014년 1월 1일부터 2018년 12월 31일의 데이터 전수조사 후 이상데이터를 확인하여 선형 보간하여 데이터를 사용하였다. 연구에서는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 부산광역시 금정구 부곡동에 위치한 부곡교 관측소의 DO농도를 시간 또는 일 예측을 하였다. 일 예측 학습에는 2014년~ 2018년의 기상자료(기온, 상대습도, 풍속, 강수량), DO농도 자료를 사용하였고, 시 예측 학습에는 연속된 자료가 가장 많은 2015년 3월 ~ 12월까지의 데이터를 활용하여 연구를 진행하였다. 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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