• 한국수자원학회논문집
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• 제44권12호
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• pp.991-1000
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• 2011

저수지 탁수 모델링에서 실측자료가 없는 경우 유입하천 부유사 농도(SS) 산정을 위해 유량(Q)과 SS 관계식이 자주 사용된다. 일반적으로 하천을 통과하는 SS 부하율은 유량에 의해 변동된다는 가정 하에 유량과 SS의 멱함수(SS=aQb) 관계가 가장 빈번히 적용되고 있다. 그러나 Q-SS 관계는 측정 지점에 따라 배타적 특성을 가지며, 동일 지점에 대해서도 연중 계절적 변동성이 있다. 더욱이, Q-SS 관계는 동일한 수문곡선에서도 유량 상승기와 하강기에 이격현상을 보이기도 한다. 본 연구의 목적은 용담댐 저수지와 소양강댐 저수지 유입 하천에서 강우시 연속 실측한 자료를 바탕으로 Q-SS 관계의 이격현상을 고찰하고, SS 부하율 산정 오차에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 연구결과, Q-SS 관계는 홍수사상 동안 높은 분산도와 시계방향의 이격현상을 보였으며, 동일한 유량에 대해 유량 상승기가 하강기보다 SS 농도가 높게 나타났다. 이러한 이격현상은 저수지로 유입하는 SS 부하량 산정에 있어 유의할 만한 오차로 작용하였으며 Q-SS 멱함수는 실측 부하량을 과소평가하는 결과를 가져왔다. 이것은 저수지 탁수모델링에서 중요하게 고려해야 할 사항이다. 본 연구에서는 Q-SS 관계식의 대안으로 탁도-SS관계가 제시되었다. 탁도-SS 관계는Q-SS 관계보다 분산도가 작았으며 실측 부하량과의 오차를 획기적으로 줄였다. 따라서 저수지로 유입하는 SS 부하율의 보다 정확한 산정과 탁수모델링의 신뢰도를 높이기 위해서는 유입 탁도에 대한 실시간모니터링이 필요하다.

• 환경영향평가
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• 제15권4호
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• pp.259-270
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• 2006

The purpose of this study is to understand the relation between the land use status in watersheds and stream turbidity. Major water quality components (flow rate, turbidity, SS, BOD, TN, TP, etc.) of two streams (Jaun and Naerin) and the land use status for each correspondent watershed have been analyzed through the field sampling and the geographical overlaying of land use and watershed map. The detailed results of this study showed that; turbidity has been increased rapidly from 1.9 to 13.0 NTU for Jaun Stream, 0.4 to 0.7 NTU for Naerin Stream, due to the increased flow rate during the period of June. The agricultural area of the Jaun watershed was $13.5km^2$ (10.1% of the overall watershed), comparing to $2.0km^2$(1.4%) of upper watershed of Naerin stream. The forest was widely distributed along the 30m buffering zone from the center of Naerin stream, which comprised 64.14% of the whole watershed area. But in case of the Jaun, the ratio of forest was 17.84%, while the ratio of farming field was 30.33%.

• 상하수도학회지
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• 제31권4호
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• pp.289-296
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• 2017

Pulp and paper industry produces large volumes of wastewater and residual sludge waste, resulting in many issues in relation to wastewater treatment and sludge disposal. Contaminants in pulp and paper wastewater include effluent solids, sediments, chemical oxygen demand (COD), and biological oxygen demand (BOD), which should be treated by wastewater treatment processes such as coagulation and biological treatment. However, few works have been attempted to predict the treatment efficiency of pulp and paper wastewater. Accordingly, this study presented empirical models based on experimental data in laboratory-scale coagulation tests and compared them with statistical models such as artificial neural network (ANN). Results showed that the water quality parameters such as turbidity, suspended solids, COD, and UVA can be predicted using either linear or expoential regression models. Nevertheless, the accuracies for turbidity and UVA predictions were relatively lower than those for SS and COD. On the other hand, ANN showed higher accuracies than the emprical models for all water parameters. However, it seems that two kinds of models should be used together to provide more accurate information on the treatment efficiency of pulp and paper wastewater.