본 연구에서는 분포형 모델링 기법인 SWAT 모형을 이용하여 유역내의 다양한 물리적 특성을 고려한 공간적인 유사량 해석을 통하여 충주댐 유역에 대한 유사 발생 특성을 살펴보았다. 먼저, SWAT 모형의 특성 및 모형내 유사량 모의방법에 대해서 검토하였으며, 대상유역에 대한 유출과 유사량 관련 보정 및 검증을 통해 유역 유사량 해석을 위한 모델링 시스템을 구축하고, 구축된 시스템을 통하여 유역 규모, 토지이용, 하도구간별, 월별 침식 및 유사량을 검토함으로써, 대상유역에 대한 시공간적인 유사 발생 특성을 분석하였다. 상류에서부터 배수면적 크기별로 비유사량을 도시한 결과, 일부 상류 소유역을 제외하고 $0.5{\sim}0.6ton/ha/yr$의 값을 보였으며, 배수면적이 $1,000km^2$ 이상에서는 약 0.51 ton/ha/yr의 비교적 일정한 값을 나타내었다. 토지이용별 단위면적당 연평균 유사 발생량은 밭에서 가장 크게 나타나고 논과 산림에서 작은 것으로 나타났으며, 기존 연구자들의 결과와 다소 차이는 있지만 경향은 비슷하게 나타났다. 하도구간별로는 상류 소유역 중 유역면적이 상대적으로 크고 밭의 비율이 높은 평창강과 주천강에서의 유사량이 많은 것으로 나타났으며, 월별로는 연 유사량의 62% 정도가 홍수기인 $7{\sim}8$월에 집중되고 있는 것으로 나타났다. 이상의 결과로부터 유역면적별 비유사량의 일정한 관계를 도출할 수 있었으며, 토지이용별로 침식 영향을 판단할 수 있는 개략적인 평가를 할 수 있었다. 또한 하도구간별 월별 유사량 비교를 통하여 시공간적인 유사 발생 특성을 파악할 수 있었다.$ 농도를 유지하여 상대적으로 작은 품질변화를 얻을 수 있는 것으로 평가되나 냄새유출과 외부로부터의 오염 문제의 해결을 필요로 한다. 6배 이상, 생체량 밀도는 3배 이상 높았다. 연간 종풍도지수(R)와 종다양성지수(H')는 2001-2002년에 R=0.0160, H'=2.47에 비하여 2006-2007년에는 R=0.0038, H'=1.11로 낮아졌다. 물막이 공사 후 새만금호의 해수역이 줄어들고 수질이 변하면서 어류 서식에 부적합한 환경이 조성되어 종풍도 지수와 종다양성지수가 낮아지고, 소수 기회종의 우점도가 높아진 것으로 보인다.의 표면양상이 관찰되었고, 군간 별다른 차이가 없었다. 즉, 활성형 BR인 CS은 $C_{27}-BRs$, $C_{28}-BRs$의 생합성 과정뿐만 아니라 $C_{29}-BRs$의 생합성 과정을 통하여 생성되는 과정이 식물체내에 존재함을 확인 할 수 있었다.한 one-bottle 접착 시스템과 통계학적으로 유의한 차이를 보이지 않았다.y tissue layer thinning은 3 군모두에서 관찰되었고 항암 3 일군이 가장 심하게 나타났다. 이상의 실험결과를 보면 술전 항암제투여가 초기에 시행한 경우에는 조직의 치유에 초기 5 일정도까지는 영향을 미치나 7 일이 지나면 정상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3주이상 경과후 적어도 4주째 수술시기를 정하는 것이 유리하리라 생각되었다.한 복합레진은 개발의 초기단계이며, 물성의 증가를 위한
호소(湖沼)의 수질관리 및 예측에 필요한 기초자료로서 농경지로부터의 오염부하량(汚染負荷量)을 제시할 목적으로 1989년 5월 8일부터 9월 30일까지 벼의 생육기간에 정남면 소재 29.3ha의 논에서 질소와 인을 조사 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다, 1. 대상지구로 유입된 관개량은 715mm로서 강우량의 영향을 많이 받았다. 침투수량은 318mm로서 관개와 강우로 인한 담수유무(湛水有無)에 따라, 지표유출 수량은 1060mm로서 관개량과 강우량에 따라 월별로 큰 변화를 보였다. 2. 년간 살포된 비료의 양은 질소로서 180kg/ha, 인으로서 46kg/ha이었다. 조사기간동안 관개수에 의한 유입은 TKN이 15kg/ha, TP가 10kg/ha이었는데, 5, 6월에 특히 많은 유입을 보이는 것은 이 시기에 관개량이 많았고 저수지의 준설(浚渫)로인하여 관개수에 질소 및 인이 흡착된 토입자가 포함되어 그 농도가 높았기 때문으로 사료 된다. 3. 지표유출량은 조사기간 동안 TKN이 39kg/ha, TP가 9kg/ha로 나타났다. 침투유출량은 TKN이 7.5kg/ha, TP가 2kg/ha를 보였다. 두 값 모두 5, 6월에 큰 값을 보이는 이유는 관개수에 의한 유입과 시비로 인한 영향으로 판단된다. 4. 하천에서 유하거리(流下距離)에 따른 영양물질 변화는 WS1에서 TKN이 0.31mg/L/km(0.04g/km), TP가 0.01mg/L/km(0.004g/km)의 감소를 보였고 WS2는 TKN이 0.84mg/L/km(0.24g/km), TP가 0.11mg/L/km(0.10g/km)의 감소를 보였다. WS2가 WS1보다 유거연장(流距延長)이 짧지만 더 큰 감소를 나타낸 것은 사행이 더 심하고 하상기복이 커서 유속이 작기 때문인 것으로 사료된다. 5. 농경지로부터 하천이나 호수(湖沼)로 유입되는 오염물질(汚染物質)의 양(量)을 저감하기 위해서는 비료의 사용량을 제한하거나, 배수로(排水路)와 하천에 보 같은 구조물을 설치하여 유속을 줄이므로서 영양물질을 침전시키거나, 영양(營養)물질을 많이 소비하는 식물을 재배하여 자정작용의 기회를 확대시켜야 할 것으로 사료된다.
본 연구는 곡간지 농촌유역의 소하천에서 유출되는 비점원오염물질 중 중금속의 시기별 수질변화 양상과 원단위 유출 부하량을 평가하고자 수행하였다. 중금속 항목간의 상관관계는 정기조사시 Fe-Al>Cr-Al>Fe-Cr>Mn-Fe 순으로 상관성이 높은 것으로 나타났고, 비정기조사시에는 Fe-Al>Fe-Cu>Cu-Al>Pb-Ni 순으로 높은 정상관을 Pb-Cu>Ni-Al 순으로 높은 부상관을 나타내었다. Fe, Cr 및 Cu가 다른 중금속 성분들과 상관성이 높은 항목으로 조사되었다. 중금속 성분별 원단위 유출 부하량을 산정한 결과, 2006년은 Al 2.047 kg $day^{-1}$, Cd 0.008 kg $day^{-1}$, Cr 0.034 kg $day^{-1}$, Cu 0.311 kg $day^{-1}$, Fe 0.601 kg $day^{-1}$, Mn 0.050 kg $day^{-1}$, Zn 0.282 kg $day^{-1}$로 조사되었으며, 2007년은 Al 2.535 kg $day^{-1}$, Cd 0.026 kg $day^{-1}$, Cr 0.055 kg $day^{-1}$, Cu 0.386 kg $day^{-1}$, Fe 0.727 kg $day^{-1}$, Mn 0.065 kg $day^{-1}$, Zn 0.317 kg $day^{-1}$로 2007년의 경우가 중금속 성분별로 2006년에 비해 높게 나타나는 경향을 보였다. 이는 2006년에 비해 2007년의 경우 중금속 성분별로 저농도도 있었지만, 상대적으로 유출량이 커서 원단위 부하량이 높게 나타난 것으로 판단된다. 평상시(비강우기)와 강우시 중금속 성분별 원단위 유출 부하량의 경우 강우시기가 평상시에 비해 2006년의 경우 전체적으로 약 $2{\sim}4$배까지의 차이가 나는 것으로 조사되었으며, 2007년의 경우는 중금속 성분별로 보면, Al 2.3배, Cr 2.0배, Fe 2.3배, Pb 2.2배, Zn 2.0배 정도 차이가 나타나는 것으로 조사되었고, Al과 Fe가 가장 많은 차이를 보이는 것으로 나타났다. 이런 중금속 성분들은 유기물이나 토양입자에 흡착되어 강우에 의해 하천에 유입되어 흐르다가 하천 또는 호소의 정체된 수역을 만났을 경우, 침전 또는 침적한 후 용탈이나 용출되어 중금속 오염을 초래하므로 적절한 관리가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 금강유역($9,645.5km^2$)을 대상으로 극한 기후변화 사상에 따른 수문 및 유황의 변동을 평가하는 것이다. 본 연구에서는 객관적인 극한 기후변화 사상을 평가하기 위해 강우관련 극한지수(STARDEX)를 적용하고, GCM 10개의 RCP 8.5 기후변화 시나리오에 대해 4개의 평가기간별(Historical: 1975~2005, 2020s: 2011~2040, 2050s: 2041~2070, 2080s: 2071~2100)로 분석하였다. 분석 결과 5개의 습윤(CESM1-BGC, HadGEM2-ES), 중간(MPI-ESM-MR) 건조(INM-CM4, FGOALS-s2) 극한 기후변화 사상 시나리오를 선정하여 SWAT 모형에 적용하였다. 2080s 기간에서 중간시나리오 대비 2080s의 증발산은 -3.2~+3.1 mm로 변화하였고, 2080s의 총 유출량은 $+5.5{\sim}+128.4m^3/s$ 변화하였다. 건조한 시나리오의 경우 2020s 중간시나리오대비 큰 변화를 보였다. 건조한 시나리오에서의 2020s의 증발산량은 -16.8~-13.3 mm의 변화를 보였고, 총 유출량은 $-264.0{\sim}132.3m^3/s$의 변화를 보였다. 유황 변동의 경우, 2080s 기간의 습윤한 시나리오에서 CFR은 +4.2~+10.5, 2020s 기간의 건조한 시나리오에서는 +1.7~2.6으로 변화 하였다. 극한 기후변화 시나리오를 적용한 금강유역의 수문인자의 변화에 따라 유황분석을 실시한 결과, INM-CM4는 극한 건조상태를 나타내기에 적절한 시나리오로 나타났고 FGOALS-s2는 유황변동이 큰 가뭄 상태 분석에 적절한 시나리오로 나타났다. HadGEM2-ES는 유황변동이 작게 나타났기 때문에 최대유량 분석 시 활용 가능한 시나리오로 평가되었고, CESM1-BGC의 경우 유황변동이 큰 것으로 나타나 극한 홍수 분석 시 적용할 수 있는 시나리오로 평가되었다.
자연유역에서의 유역 분할에 관한 많은 연구가 진행되어왔음에도 불구하고, 도시유역에서의 유역 분할에 관한 연구는 이루어져있지 않다. 도시유역간의 경계 구분에 있어서 두 개의 유역 사이에 어떤 자연적 경계 또는 행정적 경계가 존재하지 않아 그 구분이 모호한 경우, 각기 다른 유출구를 갖는 우수관망에 의한 도시유역간의 경계는 오직 우수관거시스템의 설계자에 의하여 결정된다. 본 연구에서 제안된 UWDM(Urban Watershed Division Model)은 각 유역의 유출구에서의 첨두유출량을 동시에 감소시키기 위한 유역경계를 결정하게 된다. 이때, UWDM은 복수의 관거 연결 방향을 갖는 맨홀간 연결 방향을 결정함으로써 우수관거 유출구에서의 첨두 유출량을 저감시키기 위한 우수관망을 결정한다. UWDM을 통한 우수관망의 변경은 관거 내 유출 수문곡선의 중첩효과를 변화시키기 때문에, 최적화된 우수관망에서의 수문곡선은 그 중첩효과가 감소된 만큼 유출구에서의 첨두 유출량을 감소시킬 수 있다. 따라서 UWDM은 유역 경계상에서의 맨홀간 관거의 연결 방향을 유전자알고리즘을 이용하여 결정함으로써 인접한 도시유역간의 경계를 최적화할 수 있다. 본 연구에서 제안된 모형은 서울의 50.3 ha의 각기 다른 유출구를 갖는 인접한 두 개의 도시유역에 적용되었으며, 이 모형의 유역 구분에 의하여 두 개의 우수관망 유출구에서의 첨두유출량은 약 22% 감소하는 결과를 나타냈다. 자연유역에서의 유역 분할에 관한 많은 연구가 진행되어왔음에도 불구하고, 도시유역에서의 유역 분할에 관한 연구는 이루어져있지 않다. 도시유역간의 경계 구분에 있어서 두 개의 유역 사이에 어떤 자연적 경계 또는 행정적 경계가 존재하지 않아 그 구분이 모호한 경우, 각기 다른 유출구를 갖는 우수관망에 의한 도시유역간의 경계는 오직 우수관거시스템의 설계자에 의하여 결정된다. 본 연구에서 제안된 UWDM(Urban Watershed Division Model)은 각 유역의 유출구에서의 첨두유출량을 동시에 감소시키기 위한 유역경계를 결정하게 된다. 이때, UWDM은 복수의 관거 연결 방향을 갖는 맨홀간 연결 방향을 결정함으로써 우수관거 유출구에서의 첨두 유출량을 저감시키기 위한 우수관망을 결정한다. UWDM을 통한 우수관망의 변경은 관거 내 유출 수문곡선의 중첩효과를 변화시키기 때문에, 최적화된 우수관망에서의 수문곡선은 그 중첩효과가 감소된 만큼 유출구에서의 첨두 유출량을 감소시킬 수 있다. 따라서 UWDM은 유역 경계상에서의 맨홀간 관거의 연결 방향을 유전자알고리즘을 이용하여 결정함으로써 인접한 도시유역간의 경계를 최적화할 수 있다. 본 연구에서 제안된 모형은 서울의 50.3 ha의 각기 다른 유출구를 갖는 인접한 두 개의 도시유역에 적용되었으며, 이 모형의 유역 구분에 의하여 두 개의 우수관망 유출구에서의 첨두유출량은 약 22% 감소하는 결과를 나타냈다.
1:25,000 수치정밀토양도와 (R)USLE를 이용하여 우리나라 전역의 토양침식 위험성을 평가하고 토양침식등급을 이용하여 등급에 따른 토양보전방법을 제시하고자 하였다. 우리나라에서 강우인자 값이 높은 지역은 경기의 김포, 강화, 전남 고흥, 여수, 장흥과 경남 고성, 사천, 진해, 통영 등으로 주로 전남, 경남의 남부 해안과 경기지역의 서부 해안에 밀집되어 있었으며 반면, 경북 영덕, 영천, 구미, 포항, 군위 등의 강우인자 값이 작았다. 토양침식성 인자는 경기, 충남, 전북, 전남의 서부해안지역이 컸으며 강원, 충북, 경북, 충남 내륙지역에서 작았다. 밭의 평균 경사도는 강원 평창이 30.1%로 가장 높았으며 태백산에서 지리산에 이르는 소백산맥 주변에 위치한 지역의 밭 평균 경사도가 높았다. 우리나라 밭토양의 연간 총유실량은 전남이 가장 많았고 경북, 경남의 순으로 나타났다. 밭토양의 단위면적당 연간 토양유실량은 경남이 가장 높았고 전남, 강원 순으로 높았다. 시군단위로 분석한 결과 강원 평창의 밭 단위면적당 토양유실량이 가장 많았으며 경남 남해, 고성, 강원 정선 등의 단위면적당 토양유실량이 많았다. 이는 경남과 전남의 경우 강우인자가 크며 경남과 강원지역의 밭이 경사도가 크기 때문이었다. 논은 토양침식 위험성이 대부분 "매우 적음" 또는 "적음" 등급에 해당하였으며 밭은 전체 밭 면적 중 23.5%가 "매우 심함" 등급이었다. "매우 심함" 등급에 해당하는 밭 중에서 경사가 15% 이상 (D-F slope)이 $133.6{\times}10^3ha$로 많았으나 7-15% (C slope) 경사임에도 "매우 심함" 등급에 해당하는 밭도 $34.5{\times}10^3ha$가 분포하였다. 또한 시군별 1:25,000 수치정밀토양도를 이용하여 토양상별 토양침식등급을 도시한 토양침식도를 작성하였다. 농경지로서 수용가능한 토양유실의 목표치를 $11Mg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$ (1년에 약 1 mm)로 규정할 때 "보통", "약간 심함" 등급인 밭은 농경학적 토양보전농법, "심함" 등급인 밭은 토목적인 토양보전농법을 통해 목표치를 달성할 수 있을 것으로 판단되었다.
이 연구는 경안천 유역의 상류로부터 하류까지 본류와 하위 소유역의 배출 지점에서 관측되는 경안천 내 질소함량의 시공간적 변화를 이해하고, 이러한 질소류의 기원을 확인하고자 수행되었다. 2021년 11월부터 2022년 11월까지, 분기별 현장 조사와 실내 수질분석, 질산염과 붕소의 환경동위원소 분석을 수행하였다. 경안천의 유량지속곡선을 도출하여, 건조 기간(2021년 12월 중순부터 2022년 6월 중순)과 습윤 기간(2022년 6월 중순부터 11월 초까지)을 설정하였다. 연구 지역에서의 총 질소(T-N) 농도는 월단위 시간적 변동을 기준으로 할 때, 건조 기간에 속하는 1~2월에 농도가 가장 높았다가 5~6월까지 지속적으로 낮아진다. 홍수기인 7~9월 이후 T-N의 농도가 낮아지는 소유역 단위 최상류 지점들(Group 1: MS-0, OS-0, GS-0)과, 반대로 높아지는 경안천 본류와 소유역 하류 지점들(Group 2: MS-1~8, OS-1, GS-1)이 분리된다. 공간적으로, 경안천 본류의 T-N 농도는 상류에서 하류로 갈수록 증가하는 경향성을 보이지만, 소유역인 오산천과 곤지암천이 각각 합류되는 지점에서는 이들의 유입에 의해 본류의 T-N 농도 값에 의해 본류의 농도가 높아지거나 낮아지는 영향을 받고 있다. 환경동위원소비를 통해 모든 시료의 질소가 분뇨(manure) 기원으로 규명되었고, 수리화학적 특성의 변화와 T-N 농도의 변화에서 경안천으로 분뇨 기원의 질소가 유입될 수 있는 기작으로, (1) 축산단지의 분뇨, 폐수의 강우에 의한 유입, (2) 환경기초시설 방류수를 통한 유입, (3) 농업 활동 과정에서 축적된 질소류의 지하수 기저유출을 통한 유입 등이 제시되었다. 궁극적으로 경안천 유역의 수질관리는, 공간적 관점에서 지류를 포함하는 소유역 단위의 오염원 관리가 필요하며, 오염총량 관리 측면에서는 하천 유량의 수문성분을 구분하고, 각각 성분의 유량과 수질을 모니터링 할 수 있는 시스템의 구축과 운용이 선결되어야 한다.
딥러닝을 활용하여 유역 특성을 반영한 유량 예측 및 비교 연구가 주목받고 있다. 본 연구는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 대용량 데이터 훈련에 적합한 Transformer와 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 가지는 LSTM-based multi-state-vector sequence-to-sequence (LSTM-MSV-S2S) 모형을 선정하여 유역정보(catchment attributes)를 고려할 수 있는 모형을 구축하였고 이를 토대로 국내 10개 다목적댐 유역의 유입량을 예측하였다. 본 연구에서 설계한 실험 구성은 단일유역-단일훈련(Single-basin Training, ST), 다수유역-단일훈련(Pretraining, PT), 사전학습-파인튜닝(Pretraining-Finetuning, PT-FT)의 세 가지 훈련 방법을 사용하였다. 모형의 입력 자료는 선정된 10가지 유역정보와 함께 기상 자료를 사용하였으며, 훈련 방법에 따른 유입량 예측 성능을 비교하였다. 그 결과, Transformer 모형은 PT와 PT-FT 방법에서 LSTM-MSV-S2S보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 PT-FT 기법 적용 시 가장 높은 성능을 나타냈다. LSTM-MSV-S2S는 ST 방법에서는 Transformer보다 높은 성능을 보였으나, PT 및 PT-FT 방법에서는 낮은 성능을 보였다. 또한, 임베딩 레이어 활성화 값과 원본 유역정보를 군집화하여 모형의 유역 간 유사성 학습 여부를 분석하였다. Transformer는 활성화 벡터가 유사한 유역들에서 성능이 향상되었으며, 이는 사전에 학습된 다른 유역의 정보를 활용해 성능이 개선됨을 입증하였다. 본 연구는 다목적댐별 적합한 모형 및 훈련 방법을 비교하고, 국내 유역에 PT 및 PT-FT 방법을 적용한 딥러닝 모형 구축의 필요성을 제시하였다. 또한, PT 및 PT-FT 방법 적용 시 Transformer가 LSTM-MSV-S2S보다 성능이 더 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.