In this study, heavy metal levels at the sediment monitoring network site upstream of the Gangjeong-Goryeong weir in the Nakdong River were surveyed from 2012 to 2016. We assessed the sediment pollution level using various pollution indexes based on ICP-MS analysis. The stream sediment pollution assessment standard, established through Regulation No. 687 of the National Institute of Environmental Research (2015), pollution load index (PLI), potential ecological risk index (RI), and mean PEL Quotient (mPELQ) were used to evaluate the sediment pollution level. We verified the representativeness of the monitoring point through the distribution of sedimentation and scour behavior by river bed surveying using anacousticDopplercurrentprofiler.

Multifunctional weirs constructed through the Four Major Rivers Restoration Project are operated as management water levels. The purpose of this study was to evaluate the effect of water level in the main stem on the tributary water level according to multifunctional weir operation, because the operation of multifunctional weirs for water level management influences the drainage of tributaries. In this study, water level pressure gauges were installed and spatial and temporal water quality was observed. The LOcally Weighted Scatterplot Smoothing (LOWESS) technique was applied to the Nakdong River and the Baekcheon Junction, both upstream of the Gangjeong-Goryeong weir, in order to analyze water quality trends. When considering the overall analysis and observations, it was found that the water quality forecasting point located at the Baekcheon estuary point should be transferred to the Dosung Bridge, which is located upstream of the Sunwon Bridge.

최근 ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler) 등 첨단장비를 활용한 유량 및 하상측정, 각종 하천기본계획 수립 시 확보되는 횡단측정 자료, 식생 및 서식처 등 하천환경과 생태자료, 드론 등을 활용한 영상자료 등 방대한 하천 정보가 확보되고 있으며, 다기능보 등 다양한 하천구조물 및 친수구역이 증가하는 등 이전과 비교하여 괄목할만한 수준으로 정보의 양이 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 하천정보를 체계적으로 저장, 관리, 공유하기 위하여 표준화 된 데이터 모델의 수립이 필요하다. 하천 정보의 경우 하천 시설물, 하천 단면측량 자료, 하천 시계열 측정 자료 등이 특정 하천을 중심으로 관리되는 반면, 기존 데이터 모델 연구에서는 특정 주제도에 기반하여 하천 정보가 레이어 형식으로 제공되어 상호 연계되지 않아 하천 정보의 효율적 관리측면에서 적합하지 않았다. 또한 신규 정보를 추가 시 기존 데이터 모델의 과다한 수정이 필요하고, 기존의 데이터 모델의 경우 표준화되지 않아 활용성이 매우 낮고, 유역중심으로 구성되어 특정 조건에 해당되는 하천 정보 검색이 어려운 단점이 존재하였다. 본 연구에서는 기존의 주제도 및 레이어 형식으로 구성되어 있던 데이터 모델 형식에서 벗어나 하천흐름선을 기준으로 데이터모델을 구축하는 방안을 제시하였으며, 하천흐름선과 하천 시설물, 단면 측량 자료, 계측 자료를 순차적으로 수용하고, 최근 신규로 생성되고 있는 다차원 하천 정보의 추가 시 기존 데이터 모델의 형식을 수정하지 않고 유연하게 대응할 수 있는 관계형 데이터 모델을 구상하였다. 또한, 하천과 유역의 논리적 저장방안 고려하여 한 개의 하천을 다수의 세그먼트로 구분하여 코드(Reach Code)를 부여하는 방안을 제시하였으며, 구상한 데이터모델을 통하여 국가하천과 지방하천 등 유역의 다양성을 포함하는 한강권역의 섬강유역을 시범하천으로 구축하였다.

본 연구에서는 임진강 상류유역과 같이 수리수문학적 분석에 필요한 측정데이터가 존재하지 않거나 혹은 데이터의 확보가 어려운 유역에 대하여 위성 데이터와 데이터 기반 모형을 활용하여 유출량을 산정하였다. SDF 시그널(Satellite-derived Flow Signal)은 하도내의 유량변화에 따른 하천 폭의 변화를 반영할 수 있다고 알려져 있으며, 그 상관관계는 하도단면의 형태와 밀접한 관계가 있다. SDF 시그널 데이터와 유출량 간의 비선형 상 관관계를 반영할 수 있는 인공신경망 모형을 활용하여, 모형의 입력변수인 SDF 시그널 데이터로부터 임진강의 임진교 지점에서의 유출량을 추정 하였다. 15개의 위성 이미지 픽셀의 SDF 시그널 값이 0~10일의 lag가 되어 활용되었으며, lag된 데이터를 포함하여 총 150개의 변수 중 유출량 과 가장 큰 관계가 있는 변수 선정을 위해 PMI(Partial Mutual Information) 기법이 활용되었다. 인공신경망 모형을 통해 산정된 유출량은 임진교 에서 측정된 지점 유출량과 비교·분석되었으며, 학습(training)과 검증(validation)을 통한 상관계수는 각각 0.86, 0.72로 좋은 결과를 보여주었 다. 추가적으로 SDF 시그널 데이터 외에 임진교의 1일 전 측정유량이 인공신경망 입력변수로 추가되었을 때 상관계수가 0.90, 0.83으로 증가함을 보였다. 결과로부터 계측수문자료가 부족하거나 접근 불가능한 유역에 대하여 하천 유량 변화에 대한 추정치인 SDF 시그널 데이터와 지상 데이터 가 결합되었을 때 신뢰성 높은 유역의 유출량을 산정할 수 있으며, 큰 유량이 발생하는 홍수사상에 대해서도 첨두 유량과 첨두 발생시간을 잘 모의 할 수 있음을 알 수 있었다. 향후 위성 데이터와 지점 데이터를 활용하여 미계측 유역의 홍수발생에 대하여 높은 정확도로 예측 가능할 것으로 기대 한다.

A reliable streamflow forecasting is essential for flood disaster prevention, reservoir operation, water supply and water resources management. This study proposes a hybrid model for river stage forecasting and investigates its accuracy. The proposed model is the wavelet packet-based artificial neural network(WPANN). Wavelet packet transform(WPT) module in WPANN model is employed to decompose an input time series into approximation and detail components. The decomposed time series are then used as inputs of artificial neural network(ANN) module in WPANN model. Based on model performance indexes, WPANN models are found to produce better efficiency than ANN model. WPANN-sym10 model yields the best performance among all other models. It is found that WPT improves the accuracy of ANN model. The results obtained from this study indicate that the conjunction of WPT and ANN can improve the efficiency of ANN model and can be a potential tool for forecasting river stage more accurately.

본 연구는 경관생태학적 분석방법과 생태네트워크 개념을 도입하여 금강하구 광역 생태축을 구상을 그 목적으로 하고 있다. 연구의 대상지는 전라북도 군산시 성산면, 나포면 일대 금강 군산권역 전체이며, 그 중에서도 제방을 중심으로 제내지 1km 이내 권역을 설정하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 금강하구의 자연생태·인문환경에 대한 종합분석을 기반으로 가창오리를 목표종으로 선정하였다. 금강 일대의 우수한 기존 서식환경을 적극 보전하고, 신규 서식처의 조성·복원을 목표로 수변지역 일대를 관리하고자 하며, 가창오리와 수금류가 직접적으로 머무르는 서식처의 보전 뿐만 아니라, 이들 생물종을 부양하는 하위 생태피라미드 및 서식기반환경에 대한 포괄적인 관리를 수행하도록 한다. 둘째, 생태권역의 설정과 관련하여, 유네스코 MAB모형을 기반으로 대상지를 핵심지역, 완충지역, 연결지역, 복원지역 및 지속가능지역으로 세분화 한 후, 최종적으로 보전권역, 복원권역 및 체험·이용권역으로 생태관리권역을 분석 및 구분하였다. 보전권역은 경관생태학적 분석의 핵심지역을 중심으로 인간의 이용 및 간섭을 최소화하며, 지역의 생물다양성을 증진시킬 수 있는 야생동식물의 서식처로 관리하기 위해 설정된 공간으로, 핵심지역의 배후부지로 완충지역 일부가 포함한다. 복원권역은 생물서식공간의 확대와 생태계의 건전성 회복을 목표로, 기존 생태공간에 대한 기능향상 및 단절·훼손지역에 대한 생태복원 등 지속적인 관리가 요구되는 공간으로, 완충지역, 연결지역, 복원지역 등을 포함한다. 마지막으로 체험·이용권역은 기개발지 및 접근성 우수지역을 중심으로 체계적이고 효율적으로 금강의 생태자원을 이용·활용할 수 있는 공간으로, 주변지역과의 연계를 통한 생태관광 활성화를 도모하는 지역으로 정의한다. 본 연구는 최종적으로 각 권역별로 관리방향, 8대 추진전략 및 26개의 주요 사업과 프로그램을 제시하였다. 보전권역은 생물다양성 관리계약의 확대, 무논습지 조성, 녹지 및 습지총량제 등의 관리제도 도입을 제안하였으며, 복원권역의 경우 조류 및 생물서식공간 조성, 단절지역 소규모 비오톱 조성 및 수질정화습지의 조성 등을 제안하였다. 마지막으로 체험·이용권역의 경우 생태체험마을 조성, 습지생태공원 조성 및 생태해설사 양성 및 활성화 프로그램을 제안하였다. 이러한 프로젝트 및 프로그램은 본 대상지의 지속가능한 발전을 위한 가이드라인을 제시해줄 것으로 판단된다. 반면에 생태관리권역의 설정 및 권역별 주요 사업 및 프로그램의 선정이 일부 주관적인 판단에 의해 진행된 부분이 있으며, 향후 보다 객관적이고 과학적인 접근방법이 담보되어 진다면, 향후 국가 광역 핵심생태축 조성사업 등과 연계하여 보다 체계적인 생태자원의 보전 및 활용의 가이드라인을 제공해줄 것으로 기대된다.

Recently, a variety of GIS-based tools enabling to generate topographic parameters for hydrologic and hydraulic researches have been developed. However, most of GIS-based tools are usually insufficient to estimate and visualize river channel slopes especially along the river network, which can be possibly utilized for many hydraulic equations such as Manning's formula. Many existing GIS-based tools have simply averaged cell-based slopes for the other advanced level of hydrologic units as likely as the mean watershed slope, thus that the river channel slope from the simple approach resulted in the inaccurate channel slope particularly for the mountain region where the slope varies significantly along the downstream direction. The paper aims to provide several more advanced GIS-based methodologies to assess the river channel slopes along the given river network. The developed algorithms were integrated with a newly developed tool named RiverSlope, which adapted theoretical formulas of river hydraulics to calculate channel slopes. For the study area, Han stream in the Jeju island was selected, where the channel slopes have a tendency to rapidly change the upstream near the Halla mountain and sustain the mild slope adjacent to watershed outlet heading for the ocean. The paper compared the simple slope method from the Arc Hydro, with other more complicated methods. The results are discussed to decide better approaches based on the given conditions.

수질 인자들은 다양하고 관계가 복잡하여 수질 변화를 예측하는데 많은 어려움이 있다. 따라서 입력과 출력이 비교적 용이하고 비선형 예측에 적합한 신경망 모형을 이용하여 금강유역 공주지점의 DO, BOD, TN에 대한 월수질 예측을 수행하고 ARIMA 모형과 비교하여 적용 가능성을 검토하였다. 사용된 신경망 모형은 학습을 위해 BP(Back Propagation) 알고리즘을 적용하였으며 학습을 향상시키기 위한 모멘트-적응학습율(Moment-Adaptive

This study aims at the development of the model for a forecasting of water quality in river basins using artificial neural network technique. Water quality by Artificial Neural Network Model forecasted and compared with observed values at the Sangju 1 and Dalsung stations in Nakdong river basin. For it, a multi-layer neural network was constructed to forecast river water quality. The neural network learns continuous-valued input and output data. Input data was selected as BOD, DO, discharge and precipitation. As a result, it showed that method Ⅲ of three methods was suitable more than other methods by statistical test(ME, MSE, Bias and VER). Therefore, it showed that Artificial Neural Network Model was suitable for forecasting river water quality.

여러 소하천으로 이루어지는 수계에서 복잡한 물수지 요소가 여러 지점에서 발생하는 하천 말단 특히 감조지역에 수자원 시설물을 설치하고자 할 때 유입량의 추정이 문제가 되며 물수지 요소의 변동에 따라 말단의 유출량이 영향을 받는다. 이러한 문제는 하천의 유입.유출요소의 정형화를 필요로하며 소유역의 일유출량 추정 모형을 필요로 한다. WWASS 모형은 일별 유입량과 펼요수량 추정 모형으로써 DIROM을 사용하고 있고 물수지 요소들을 하천의 조절점(contro