의사결장지원시스템은 다양한 분야에 적용되어 왔으며, 그 중 수자원 및 수질 관련 분야에도 다각적으로 적용되어 왔다. 본 연구에서는 미 농무성의 자연자원보전국(NRCS, Natural Resources Conservation Service)에서 개발한 유출곡선법(Curve Number Method)과 EMC(Event Mean Concentration)을 사용한 L-THIA(Long-Term Hydrologic Impact Assessment) 수문/수질 모형을 강우자료 데이터베이스, 웹기반 지리정보시스템, 웹 사용자 편의 시스템과 통합한 수문/수질 L-THIA web 의사결정지원시스템을 개발하였다. L-THIA web은 도시계획가나 지방자치단체, 또는 지방의 공동체가 사용할 수 있도록 쉽고 단순한 사용자 편의 시스템을 제공하고 있으며, 미국의 50개 본토의 주와 카운티(County) 이름으로 기상자료와 수문토양분류(Hydrologic Soil Group)을 인터넷 지리정보시스템을 이용하여 제공하고 있다. 본 연구는 지방자치단체 및 지역공동체의 실무자를 사용자로 수문/수질 평가 및 관리를 위한 시스템으로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

일반적으로 2차원 수질모형들은 배경이론이 복잡하고 그에 따라 입력자료나 매개변수가 복잡해지며 매개변수들간의 상호영향을 인식하는 것이 매우 어렵게 되어 초보자의 경우 적절한 매개변수론 선택하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 2차원 수질모형내의 여러 매개변수들간의 관련성을 평가하는 민감도 분석을 기반으로한 추론기관개발과 ArcView/Avenue를 활용하여 전문가 시스템을 구축함으로써 모형의 수질매개변수를 추정하고 모의를 실시하여 정확한 해석결과를 얻

삽교호유역에 위치한 19개 수질관측지점에서 측정된 월별수질자료를 이용하여 수질관측지점을 2개에서 7개의 수질특성으로 분류하였으며, 그에 따른 수질요인분석을 실시하였다. 군집분석결과 삽교호유역의 각 하천은 개개의 수질특성을 보이고 있으며, 삽교호, 삽효천, 무한천 및 곡교천의 4개 그룹으로 나눌 수가 있었다. 수질분석결과에 의하면 삽교호에서는 부유물질의 농도가 다른 하천보다 높았는데 이는 하천으로부터 유입되는 풍부한 영양염에 의한 식물플랑크톤의 생물량 증

도시하천 하류부에서의 하상퇴적토 준설에 따른 수직개선효과를 검토하기 위해 유한차분법을 사용하여 목표년도 하수의 차집율에 따라 목표수질 달성에 대한 기여정도를 분석하였다. 도시를 관류하고 있는 11.2km의 하천구간내에 21개 지점을 선정하여 시추를 실시하였으며, 용출시험을 통한 하상퇴적토의 오염정도을 조사하였다. 하상퇴적토 준석에 따른 주요지점별 COD 변화를 갈수량, 저수량 및 평수량에 대해서 검토하였고, 그 결과 오염된 하상퇴적토의 준설이 수질개선에

This study was carried out to evaluate the artificial neural network algorithm for water quality forecasting in Chungju lake, north Chungcheong province. Multi-layer perceptron(MLP) was used to train artificial neural networks. MLP was composed of one input layer, two hidden layers and one output layer. Transfer functions of the hidden layer were sigmoid and linear function. The number of node in the hidden layer was decided by trial and error method. It showed that appropriate node number in the hidden layer is 10 for pH training, 15 for DO and BOD, respectively. Reliability index was used to verify for the forecasting power. Considering some outlying data, artificial neural network fitted well between actual water quality data and computed data by artificial neural networks.

환경문제에 대한 유동시뮬레이션은 수체에서의 오염 물질의 거동에 대한 정확한 예측과 보다 나은 이해를 위해 국지적인 상세한 분석이 종종 요구된다. 이 연구는 연안의 개발 및 거대항만개발계획이 야기하는 연안지역의 변화가능성을 발견하기 위한 2차원흐름과 분산모형의적용을 다루고 있다. 유한요소법은 복잡한 연안의 기하학을 실제와 유사하게 다를 수 있는 능력과 유연성 때문에 매력적인 방법이라 할 수 있는데, 본 모형은 유한요소법과 Galerkin의 가중잔차법에 의한 접근을 그 기초로 하였고, 개발된 모형은 부산 신항만지구에 적용되었다. 모형의 결과는 관측수심과 대상해역의 4개 지점에 비교하였으며, 모의된 흐름 패턴은 건설장소로부터 멀리 떨어져서 흐름의 영향을 받지 않는 지점에서의 관측자료와 유사한 양상을 보였다. 이러한 시뮬레이션 결과로부터 이 모델이 항만계획과 관리 목적을 위한 다른 다수의 연구, 특히 흐름이 매우 복잡한 근해에 있어서의 오염확산과 흐름분석에 대해서 유용한 수단이 돌 수 있음을 알았다.

도시화가 빠르게 진행된 부천시 지역의 수질조사 당시 토지이용을 토지이용 변화과정에 의해 세부 분류하고 토지이용과 토지이용기간에 따른 지하수 수질차이 여부를 비모수통계기법으로 검정하였다. 연구지역에서 검출빈도가 높은 7개 성분의 수질자료를 이용하였다. 수질조사 당시 토지이용이 동일한 지역에서 천부지하수 수질은 토지이용기간에 따라 통계적으로 유의한 차이를 보인다. 20년 이상 이용된 오래된 주거지역의 과망간칼륨소비량(이하 KMnO), 경도 등의 농도는 10

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

옥정호에 대한 수질변화 조사 자료를 토대로 수질모의를 실시하였으며, 그 결과 바탕으로 효율적인 댐저수지 수질관리 방안을 제시하였다. 옥정호의 수질은 계절에 다라 중영양상태와 부영양상태를 나타내는 것으로 평가되었으며 이러한 수질상태는 외부로부터 유입되는 오염원에 많은 영향을 받게 되므로 우선 유역으로부터 유입되는 오염부하의 정확한 산정이 필요한 것으로 평가되었다. 1999년에 조사한 7차례의 강우기간 중 총 부하와 일년간 발생한 총 부하를 비교하면 강우량

Animal manure and manure compost produced from livestock farms are widely applied in crop lands. Leachate and runoff water from them are presumed to be one of the major sources of water quality deterioration in rural streams. Laboratory experiments were conducted to investigate water quality characteristics and loading of leachate obtained under rainfall simulation. Manure composts for the experiments were collected from beef cattle farms, dairy farms, and pig farms. Water quality parameters include SS, COD, TN, and TP. Most parameters of leachate from pig manure compost was higher than others. Both TN and TP concentrations were reflecting the composition of manure itself. It is recommended, therefore that the leachate from the manure composts should be controlled not to be discharged into streams.

Runoff and water quality was monitored from a watershed with small-scale livestock production farms. To evaluate pollution potential, land use, population, the size of livestock production of each farm, and livestock management method were surveyed. Climate and stream flow data were measured. Water samples were taken periodically for base flow conditions and some storm events. Pollutant loading was estimated by flow volume and concentrations of constituents. Delivery ratio of pollutant load was determined using estimated pollutant load.

도시유역의 수자원 개발 및 재해예방을 위해서는 정확한 입력정보의 생성방안을 개발하였고, 급속한 도시화의 영향에 따른 수자원 및 환경문제를 보다 효율적으로 해결하기 위하여 전문가시스템의 개발 및 적용방안을 제안하였다. ARC/INFO를 사용한 지리정보체계의 적용과 인공위성 관측자료를 사용함으로써 넓은 공간에서 시간적 변화가 큰 안양천 유역의 자료들을 합리적으로 획득하였으며, CLIPS 6.0을 적용하여 전문가시스템 ESPE를 개발하였다. 재현결과가 측정자

The fish species collected in the Keumho River basin are 42 species 31 genera elonging to 15 Families. This report was investigated for the evaluation of water quality in the Keumho River system which is a tributary of Nakdong River in Korea on september in 1999. The fishes collected were 42 species, 31 genera belonging to 15 Families. The dominant species were 5 species; Zacco platypus, Zacco temmincki, Squalidus chankaensis tsuchigae, Moroco oxycephalus, Squalidus gracilis majimae, and 8 species; Hemibarbus longirostris, Pseudogobio esocinus, Culter brevicauda, Cobitis rotundicaudata, Pseudobagrus fulvidraco, Pungitius sinensis kaibarae, Monopterus albus, Clanna argus were rare species. The relationship among the GPI, EC and BOD by the organic pollutants were over 0.9. The group pollution index(GPI) was lowest at St. 1(0.85) and highest at St. 5(2.33). The water quality of the Keumho river divided into 3 parts; the water of upper reaches in river(St. 1) was 1st class(oligotrophic condition), middle parts(St. 2, 3, 4) were 3rd class( a -mesosaprobic condition) and lower part(St. 5) was 4th class(Polysaprobic condition) as the source of tap water, respectively. And the tributary which are the Sinryeong Stream(St. 6), the Sincheon Stream(St. 7) and the Donghwa Stream(St. 9) in Keumho river were 2nd class as the source of tap water. The results in this study was represented same patterns as the result by the use of indicator species like as algae and invertebrates for the discrimination of water quality. So, some freshwater fish species can be use applicant for the discrimination of water quality.

본 연구는 혀의 분얼최성기의 관수스트레스 시 탁도(청수, 반탁수, 탁수) 및 관수시간에 따라 반응하는 단백질, 지방산 조성 및 지질과산화(malodialdehyde)를 정량하여 관수에 따른 생육장해 및 그 작용기작을 구명하여, 관수에 따른 생화학적 대사의 기초자료를 제공하고자 실시되었다. 관수스트레스에 의해 가용성단백질은 약 20%가 감소하였다. 특히 탁도가 높고 관수시간이 경과할수록 급격히 감소하였으며, 관수 36시간부터 감소량이 크게 나타났다. 단백질 전기영 동패턴은 관수스트레스에 따라 생성이나 소멸한 펩타이드는 없었으나 약 53Kd부위의 폴리펩타이드는 관수초기부터 함량이 증가하였고, 약 28Kd는 48시간, 54시간에서만 함량이 증가하였다. 관수스트레스에 의한 지질의 과산화정도는 약 150%가 증가하였고, 탁도처리에서 청수와 반탁수간의 차이는 작은 경향이었지만, 관수 60시간에서 약 160-180%가 증가하였다. 그러나 탁수에서는 관수초기부터 malondialdehyde함량이 높았고, 36시간이후부터는 약 190-200%로 급격히 증가하였다. Catalase는 탁도가 높고 처리시간이 경과할수록 활성은 급격히 증가하였다. 관수 48시간을 기준으로 catalase 활성변화가 크게 나타났다. 지방산조성의 변화는 포화지방산의 조성비율은 증가하고 불포화지방산은 감소하였다. 특히 불포화지방산 중 monounsaturated은 증가하였고 polyunsaturated의 상대적인 조성비율은 감소하였다. Double bond index는 탁도가 높을수록 관수기간이 경과할수록 감소폭은 커서 불포화정도가 떨어짐을 나타냈다.

본 실험은 청수, 반탁수, 탁수에 따른 탁도처리와 관수시간에 따른 광합성, 엽록소형광, 증산량 및 회복능을 분석하여 관수스트레스에 대한 벼의 생리반응을 구명하고자 실시한 결과는 다음과 같다. 1. 광합성은 탁도가 높고, 관수 시간이 경과할수록 감소하였다. 특히 관수 36시간 전까지는 약 25%, 42시간이후에는 약 50%가 감소하였다. 증산량은 탁도 및 관수시간이 증가함에 따라 증가하였으며, 청수에서는 약 30%, 반탁수에서는 약 25%, 탁수에서는 약 20%가 증가하였다. Fv/Fm은 탁도 및 관수시간 증가에 따라 감소하였으며, 청수에서는 48시간이후에, 반탁수 및 탁수에서는 36시간이후 약 20%가 감소하였다. 전질소함량은 관수스트레스에 의해 감소하였고, 탁수처리 36시간이후부터 감소량이 켰다. 2. 관수스트레스에 따른 회복력을 나타내는 건물중은 탁도 리별 차이는 작았으나, 관수시간이 경과할수록 크게 감소하였다. 피해정도는 24시간안에는 약 25%, 42시간이후에는 각 처리구 모두에서 약 50%의 생장감소가 일어났다. 관수 48시간의 반탁수 및 탁수는 고사하였다. 광합성은 탁도에 따라서는 청수에서 약 15%, 반탁수, 탁수에서는 10%가 감소하였고, 특히 42시간이후에는 30-50% 감소하였다. 증산량은 탁도 및 관수시간에 처리간의 차이 없이 약 20%증가하였다. 3. 관수 24시간처리에서 관수처리 시 및 퇴수 후 회복기간에도 광합성과 증산량의 일시적인 감소가 일어났다

The Keum river is one of the important river in Korea and has a drainage area of 9,873 ㎦. The Keum river is deepening pollution state due to development of the lower city and construction of a industrial complex. The water quality of the Keum river come to eutrophication state and belong to Ⅲ grade of water quality standard. The concentration BOD in river is affected by the organic loading from a tributary and the algae biomass that largely happen to under eutrophication state. In the eutrophic water mass such as the Keum river, the autochthonous BOD was very important part for making a decision of water quality management, because it was accounted for majority of the total BOD. The purpose of this study was to survey the characteristics of water quality in summer and to estimate reaction coefficient. Also, we studied to correlationship between chlorophyll a and BOD(COD) for estimation of the autochthonous BOD. The correlationship between chlorophyll a and BOD(COD) were obtained through the culture experiment of phytoplankton in the laboratory. The results of this study may be summarized as follows ; The characteristics of water quality in summer were belong to Ⅲ∼Ⅳgrade of water quality standard as BOD and nutritive condition is very high. The BOD, ammonia nitrogen and phosphate loadings in Miho stream which inflowing untreated sewage from Chungju city was occupied with 64.07%, 26.36%, 46.08%, respectively. Maximum nutrient uptake (Vmax) was 0.4400 μM/hr as substrate of ammonia nitrogen, 0.1652 μM/hr as substrate of phosphate. Maximum specific growth rate (μmax) was 1.2525 hr-1 as substrate of ammonia nitrogen, 1.5177 hr-1 as substrate of phosphate. The correlation coefficient between chlorophyll a and BOD by the culture experiment were found to be 0.911∼0.935 and 0.942∼0.947 in the case adding nutrient and no adding nutrient, respectively. The correlation coefficient between chlorophyll a and COD through the culture experiment were found to be 0.918∼0.977 and 0.880∼0.931 in the case adding nutrient and no adding nutrient, respectively. The autochthonous BOD(COD) was estimated to the relationship between BOD(COD) and chlorophyll a. The regression equation were found to be autochthonous BOD=(0.045∼0.073)×chlorophyll a and autochthonous COD=(0.137∼0.182)×chlorophyll a.