This study investigated the seasonal water quality characteristics of two key environmental flow sources for the Gwangju Stream: the Yeongsan River water supply and effluent from a sewage treatment plant. Monitoring data collected between 2019 and 2023 were analyzed for both sources, and field surveys from October 2023 to June 2024 examined confluence points where environmental flows entered the Gwangju Stream, measuring both main-stream and inflow waters. The Yeongsan River supply recorded its highest spring organic matter levels (mean BOD: 5.2 mg L-1; maximum: 8.7 mg L-1), while the sewage treatment plant effluent exhibited pronounced seasonal variation in total nitrogen (T-N), ranging from a summer low of 8.2 mg L-1 to a winter high of 13.8 mg L-1. Upstream water quality remained stable; however, downstream BOD increased annually by 8.2%, and total phosphorus (T-P) peaked sharply in summer (0.567 mg L-1). Field survey results indicated that in spring, T-N increased by up to 495%, BOD by 182%, and T-P by 290%; in winter, T-N rose by 239%, BOD by 164%, and COD by 73%. These findings reveal marked seasonal variability in the influence of environmental flow sources, with T-N showing the most substantial increase in spring. The results highlight the need for targeted nutrient management strategies, such as increasing the proportion of the plant’s effluent in spring to stabilize nutrient loads and improving its biological treatment efficiency in winter to reduce T-N concentrations. Season-specific measures of this kind can improve water quality and help sustain the ecological integrity of the Gwangju Stream.

하수처리장 유출수의 수질 예측은 수질 사고의 사전 대응 및 처리장의 안정적인 운영을 위해 필수적인 요소이다. 최근 머신러닝을 활용한 예측 모델링에서 예측 성능 향상과 과적합 방지를 위해 다양한 교차 검증법과 하이퍼파라미터 최적화 기법이 활용되고 있으나, 하수처리장 데이터는 시간적 의존성과 급격한 변동성이 내재되어 있어 과적합에 취약하고 안정적인 모델 구축에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 이러한 데이터 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 최적의 모델링 파이프라인을 구축하고자 하였으며, XGBoost 모델을 기반으로 유출수 내 총질소 농도를 예측하였다. 예측 성능 평가 지표로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 결정계수(coefficient of determination, R2), RMSE 오차 개선율(the rate of improvement on RMSE, RIRRMSE) 그리고 계산 시간을 사용하였다. 기본적인 Hold-out 방식의 성능을 기준으로 K-fold, 시계열 교차 검증(Time Series Cross Validation, TSCV), 블록 시계열 교차 검증(Blocked Time Series Cross Validation, BTSCV) 기법의 예측 성능을 분석한 결과, BTSCV는 인접한 데이터만을 고려하는 방식으로 시간적 의존성과 급변 특성을 효과적으로 반영하여 가장 높은 RIR(36.37%)을 기록하였다. 또한, 하이퍼파라미터 최적화(그리드 서치와 베이지안 최적화) 기법과의 다양한 교차 검증법의 조합을 통해 모델 성능과 과적합 방지 효과를 분석한 결과, BTSCV와 베이지안 최적화의 결합은 짧은 계산 시간(364.64초)과 함께 가장 높은 RIR(64.93%)을 보였으며, 훈련 및 평가 데이터 간 성능 차이도 최소화되어 일반화된 예측 모델로서의 효과성이 입증되었다. 따라서 본 연구는 하수처리장 시계열 데이터의 특성에 적합한 BTSCV와 베이지안 최적화 기법을 결합한 모델링 파이프라인 전략을 제안하며, 향후 실시간 수질 모니터링 및 하수처리장 운영 효율성 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

This study investigates how lake morphology, water quality, and water-level fluctuations (WLF) collectively shape wetland plant communities across 90 lakes in the Republic of Korea. By analyzing morphological indices (Index of Basin Permanence; IBP, Rawson Index; RI), WLF, water quality, and vegetation data, we identified four distinct lake groups through cluster analysis. Group C, comprising large dams, was characterized by the highest IBP and extreme WLF. Despite having favorable water quality, this group exhibited the lowest species richness, suggesting that severe physical disturbance from WLF is a primary limiting factor for wetland plant community. In contrast, Group A (estuarine reservoirs) showed stable water levels but high nutrient concentrations, which led to eutrophic conditions and communities dominated by a few tolerant species. Group D, which included small agricultural reservoirs and floodplain wetlands, had complex shorelines (highest RI) and supported the higher diversity of aquatic plants. This indicates that habitat heterogeneity can mitigate moderate physical disturbances and enhance richness. Canonical Correspondence Analysis and Variation Partitioning Analysis revealed that community structure is primarily influenced by hydrological disturbance, chemical stress (eutrophication), salinity, and shoreline complexity. These analyses confirmed that the interplay of these environmental factors explains community variation more effectively than any single factor alone. Our findings demonstrate that lake plant communities are shaped by a complex interaction of geomorphological, hydrological, and chemical factors. Therefore, effective lake management must adopt an integrated approach, considering both water-level regulation and shoreline complexity to enhance ecological integrity.

This study evaluated the management priority of small catchments in the Nam River basin, comprehensively considering the impact of non-point pollution sources for water quality improvement. Water quality data from the Water Environment Measurement Network and additional field survey data were collected to understand the water quality status at the small catchment level. The management priority was calculated by integrating data on pollution sources, land cover, and runoff using a weighted method. As a result, the E08-2 small catchment, located downstream of the Nam River, showed the highest priority, followed by A18, B09, E04, and A19. The main factor influencing the water quality improvement priority was the pollution source characteristics within the small catchment, especially the influence factor and land use condition. This study contributes to the efficient water quality management of the Nam River basin by identifying the priority by small catchment through analysis that simultaneously considers point and non-point pollution sources.

본 연구는 흰다리새우 양식장 양식수를 대상으로 수질 분석(수온, 염분, 용존산소, pH) 및 16SrRNA 유전자 발현을 이용하여 양식수에 존재하는 유용 미생물을 확인하였다. 연구 결과 수질이 양호한 양식수에서 Nitrosomonas, Nitrospina, Nitrospira 등의 질소 순환 과정에 관여하는 미생물 및 유기화합물의 분해에 관여하는 미생물들을 확인하였다. 본 연구 결과는 양식수 수질의 정화에 관여하는 미생물의 확인 및 적용을 통한 지속적인 환경 친화적 양식 시스템의 개발에 활용 가능하리라 생각된다.

안양천의 어류 군집 특성과 어류상에 대한 수질의 영향을 밝히기 위해 2022년 4~6월과 8~10월에 20개 지점을 2회 조사하였다. 조사 기간 동안 채집된 어류는 5목 10과 34종 3,186개체였다. 우점종은 피라미(Zacco platypus, 43.4%) 였고, 아우점종은 붕어(Carassius auratus, 10.1%), 그 다음으로 잉어(Cyprinus carpio, 7.6%), 참갈겨니(Zacco koreanus, 6.2%), 돌고기(Pungtungia herzi, 5.2%), 대륙송사리(Oryzias sinensis, 5.1%), 참붕어(Pseudorasbora parva, 4.7%), 긴몰개(Squalidus gracilis majimae, 4.4%), 버들치(Rhynchocypris oxycephalus, 3.5%), 치리(Hemiculter eigenmanni, 3.3%), 흰줄납줄개(Rhodeus ocellatus, 1.4%), 가숭어(Chelon haematocheilus, 1.0%) 등의 순으로 우세하 게 출현하였다. 출현종 중 한국고유종은 각시붕어(Rhodeus uyekii), 긴몰개, 몰개(Squalidus japonicus coreanus), 참갈 겨니, 얼록동사리(Odontobutis interrupta) 5종(14.7%)이었고, 외래종은 이스라엘잉어(Cyprinus carpio Israeli type), 블루길(Lepomis macrochirus), 배스(Micropterus salmoides), 구피(Poecilia reticulata) 4종(11.8%)이었다. 어류 군집 분석 결과, 우점도는 상류가 높았고 하류로 가면서 낮아졌으며, 다양도와 풍부도, 균등도는 본류보다 지류에서 높게 나타나는 경향을 보였다. 하천건강성을 평가한 결과, 7개 지점에서 보통(C), 8개 지점에서 나쁨(D), 5개 지점에서 매우 나쁨(E)으로 평가되어 좋지 않았다. 수질은 8개 지점을 평가한 결과, 4개 지점은 보통(III), 2개 지점은 나쁨(V), 1개 지점은 약간 나쁨(IV), 1개 지점은 약간 좋음(II)으로 평가되어, 전체적인 수질은 나쁘게 나타났으며, 수질이 하천건 강성과 어류의 서식에 큰 영향을 미치고 있는 것으로 추정되었다. 또한 안양천에 어도가 없는 보가 많이 설치되어 있어 어류의 이동에 장애물로 작용하고 있었다. 따라서 하천건강성을 높이고 안정적인 어류의 서식을 위해서는 수질을 개선할 수 있는 체계적인 관리방안이 필요하고 보에 어도 설치가 요구되었다.

In this study, in order to analyze the water purification efficiency according to the influent water conditions of artificial wetlands, the purification efficiency was compared at two points where sewage treatment water flows in and one point where good effluent flows in. As a result of reviewing the results of the analysis of influent and effluent and the removal efficiency, the T-N and T-P removal efficiency was calculated at 54.7% and 77.4%, respectively, for the two points where sewage treatment water was treated, the treatment efficiency of SS 90.8%, BOD 51.1%, TOC 30.6%, T-N 38.8%, T-P 55.3% was shown. As a result, the efficiency of removing pollutants in the artificial wetland was found to be proportional to the concentration of influent water, and in order to create an efficient artificial wetland, it is judged that thorough review and management at the design stage are necessary considering that the removal efficiency of high-concentration contaminated water was high.

Occurrence of process environment changes, such as influent load variances and process condition changes, can reduce treatment efficiency, increasing effluent water quality. In order to prevent exceeding effluent standards, it is necessary to manage effluent water quality based on process operation data including influent and process condition before exceeding occur. Accordingly, the development of the effluent water quality prediction system and the application of technology to wastewater treatment processes are getting attention. Therefore, in this study, through the multi-channel measuring instruments in the bio-reactor and smart multi-item water quality sensors (location in bio-reactor influent/effluent) were installed in The Seonam water recycling center #2 treatment plant series 3, it was collected water quality data centering around COD, T-N. Using the collected data, the artificial intelligence-based effluent quality prediction model was developed, and relative errors were compared with effluent TMS measurement data. Through relative error comparison, the applicability of the artificial intelligence-based effluent water quality prediction model in wastewater treatment process was reviewed.

In light of recent social concerns related to issues such as water supply pipe deterioration leading to problems like leaks and degraded water quality, the significance of maintenance efforts to enhance water source quality and ensure a stable water supply has grown substantially. In this study, scan statistic was applied to analyze water quality complaints and water leakage accidents from 2015 to 2021 to present a reasonable method to identify areas requiring improvement in water management. SaTScan, a spatio-temporal statistical analysis program, and ArcGIS were used for spatial information analysis, and clusters with high relative risk (RR) were determined using the maximum log-likelihood ratio, relative risk, and Monte Carlo hypothesis test for I city, the target area. Specifically, in the case of water quality complaints, the analysis results were compared by distinguishing cases occurring before and after the onset of "red water." The period between 2015 and 2019 revealed that preceding the occurrence of red water, the leak cluster at location L2 posed a significantly higher risk (RR: 2.45) than other regions. As for water quality complaints, cluster C2 exhibited a notably elevated RR (RR: 2.21) and appeared concentrated in areas D and S, respectively. On the other hand, post-red water incidents of water quality complaints were predominantly concentrated in area S. The analysis found that the locations of complaint clusters were similar to those of red water incidents. Of these, cluster C7 exhibited a substantial RR of 4.58, signifying more than a twofold increase compared to pre-incident levels. A kernel density map analysis was performed using GIS to identify priority areas for waterworks management based on the central location of clusters and complaint cluster RR data.

본 연구는 해양산업시설에서 배출되는 위험·유해물질(Hazardous and Noxious Substances) 중 아연을 대상으로 국내 서식종을 기반 으로 한 독성시험을 수행하고, 그 결과를 활용하여 국내 실정에 맞는 아연의 해양 수질 준거치(Marine Water Quality Criteria)를 제안하였다. 시험생물은 국내 연근해에 분포하고 산업적으로 유용하며, 표준 시험방법이 존재하는 종을 우선으로 5개의 분류군(Algae, Rotifer, Crustacean, Mollusc, Fish)의 총 10종을 선정하여 독성시험을 수행하였으며, 급·만성비(Acute-Chronic Ratio) 산출을 위하여 무척추동물, 어류 분류군에 대한 만성독성시험을 수행하였다. 국내종 독성시험에서 산출된 독성값을 활용한 수질준거치는 US EPA의 CCC (Criterion Continuous Concentration) 산출 기준으로 9.56 ㎍/L, 호주/뉴질랜드의 산출 기준으로 15.50 ㎍/L 로 나타나 호주/뉴질랜드에서 권고하는 기준인 14.40 ㎍/L 와 유사하였다. US EPA 및 호주/뉴질랜드는 자국의 생태독성 데이터베이스(US EPA Ecotox Database, Australasian Ecotoxicology Database)를 보유하고, 신뢰도 높은 독성값들을 생성하여 수질 기준 및 산출 기준을 갱신하고 있다. 한편, 국내에서는 국내종 기반 급성 독 성값을 적용하고 있지만, 중요한 산출 지표인 급·만성비는 US EPA 또는 유럽의 결과값을 활용하여 해양 수질 준거치를 산출하고 있으며, 국내의 생태독성 자료 또한 제한적인 실정이다. 따라서, 국내 해양 서식종을 기반으로 한 지속적인 독성시험과 준거치 설정 체계를 확보하 여 국내 해양생물과 생태계를 보호할 수 있는 해양 수질 준거치 도출이 필요할 것으로 판단된다.

하구와 연안역은 조석주기에 따라 수층 혼합과 해수 유동이 활발하므로 보다 정확한 수질측정 결과를 얻기 위해서는 조 석조건을 고려해서 시료를 채취해야 한다. 우리나라 해양환경공정시험기준에서는 평균적인 상황에 대한 자료를 확보하고자 조석중간 에 시료 채취를 권장하는 반면, Kaplovsky(1957), Fortune and Mauraud(2015) 등 다수의 해외 연구에서는 간조 또는 만조와 같은 정조시 조사할 것을 권장한다. 또한 국내 해양환경정책의 수립과 평가에 활용 중인 해양환경측정망 자료의 조석효과를 파악하기 위해 2014~2020년 마산만 조사결과를 정조시와 조석중간 두 그룹으로 나누어 분석한 결과, COD, TN, TP 등 주요 해양환경지표의 두 그룹 간 수질측정값 간 차이가 있음을 확인했다. 해양환경측정망은 연안오염총량관리을 비롯한 다양한 해양환경정책의 계획수립, 목표설정 및 평가에 활용되는 만큼 정도관리가 중요하다. 이를 위해서 해양환경측정망 자료 항목으로 조석정보를 추가하고, 같은 조석조건하의 조사를 단계적으로 확대해 갈 것을 제안한다.

조류의 이상증식을 일으키는 새만금호 부영양화를 평가하기 위해 Carlson 지수를 적용하였다. 연구를 위해 2021년 월별로 새만 금호내 총 7개 정점에서 수질조사를 실시하였다. Chl.a의 농도는 동계에는 만경수계가 약간 높았고, 춘계와 하계에는 동진수계가 약간 높 게 나타났으나, 일부 시기를 제외하고는 전체적으로 호소 수질환경기준 3등급과 비슷하거나 낮은 농도를 나타내었다. COD는 만경수계와 동진수계 모두 하계와 추계에 호소 수질환경기준 4등급과 유사하거나 상회하는 수질을 나타내었다. TOC는 모든 지점에서 3등급 이내의 수질을 보였다. 총인 농도는 호수 수질환경기준 4등급을 초과하였고, 월별로는 1월과 강우 후 8월에 높게 나타났다. 수질인자간의 상관성 분석에서 염분 농도에 대한 유기물, 총인, 총질소의 상관성이 상대적으로 높게 나타나 배수갑문을 통한 해수유입과 상류 하천을 통한 담 수 유입에 의한 담수역, 기수역, 해수역의 수질 특징을 반영하고 있었다. 영양상태지수에 의한 새만금호의 부영양화 변동 특성을 보면, Chl.a와 SD, TN의 지수에서 부영양화 초기 단계의 수질을 보였으며, TP 지수의 경우 심각한 부영양화 상태를 나타내고 있었다. 수질인자 간 부영양화 지수의 크기는 모든 수계에서 TSI(TP) > TSI(TN) > TSI(SD) > TSI(CHL)의 순으로 나타났다. TSI(CHL)에 대한 TSI(TP) 및 TSI(SD)와의 편차를 2차원 평면으로 나타낸 사분면 분석 결과를 보면, 조류 성장에 대한 총인이 영향에서는 모든 수계에서 대부분의 총인 (TP)에 의한 제한적 영향은 나타나지 않았으며, 빛 감쇠에 영향을 미치는 인자는 외부로부터 유입되는 적은 입자상 물질에 의한 영향이 크게 나타나는 것으로 평가할 수 있다.