2015년 4월부터 10월까지 남양호 유역의 어류군집 특성을 밝히기 위해 유입하천을 포함한 9개 지점에서 조사 하였다. 남양호 유입하천 (St. 1~St. 6)에서 27종 5,899개체가 출현하였으며 우점종은 참붕어 Pseudorasbora parva (33.5%)로 나타났다. 남양호 (St. 7~St. 9)에서는 20종 5,672개체가 출현하였으며 우점종은 붕어 Carassius auratus (32.2%)로 나타났다. 남양호 유역에서 츨현한 고유종은 각시붕어 Rhodeus uyekii, 가시납지리 Acanthorhodeus gracilis, 몰개 Squalidus japonicus coreanus, 왜매치 Abbottina springeri, 얼룩동사리 Odontobutis interrupta 5종으로 유입하천에서 전체 출현 종의 18.5%, 남양호에서 15% 로 유입하천에서 고유종의 빈도가 높게 나타났다. 외래종은 떡붕어 Carassius cuvieri, 블루길 Lepomis macrochirus, 배스 Micropterus salmoides가 출현하였으며 유입하천에서 전체 출현 종의 7.4% 남양호 15.0%로 호소 내에서의 외래 종의 빈도가 높게 나타났다.

최근 건설시장에 4차 산업혁명기술의 급속한 확산과 도입, 적용이 트랜드로 부각되고 있다. BIM 기술은 4차 산업혁명 기술의 근간을 이루는 다차원 정보체계이다. 이러한 정보기반체계를 활용한 하천분야도 유지관리를 위한 현행화 방안 등 적극적인 연구검토가 되고 있다. 최근 하천 전문가들의 하천분야 BIM도입 효과에 필요성을 반영하여 적극적인 연구와 현행화 작업을 해야 된다. 그리고 첨단기술을 반영한 시설물 유지관리 정보체계를 활성화하고 관리계획 수립 및 운영을 위해서는 다양한 정보체계를 구축하기 위한 도구 및 지원소프트웨어의 개발이 반드시 필요할 것으로 전망된다. 하천시설의 유지운영을 위한 연구로 기본적으로 기존 도면자료를 이용하여 3차원 정보모델을 구축하고 이를 활용한 손상을 점검하고 정보화하며 보수보강을 위한 자료로 활용토록 하는 것이다. 이는 기존 도면방식에 없는 정보체계를 하천시설물을 3D 모델링과 함께 유지관리정보를 속성으로 구축하는 방법을 연구하여 유지운영을 위한 점검, 손상 관리를 보다 효과적이고 활용성이 높은 관리방안을 제시하고자 하였다.

The increased turbidity in rivers during flood events has various effects on water environmental management, including drinking water supply systems. Thus, prediction of turbid water is essential for water environmental management. Recently, various advanced machine learning algorithms have been increasingly used in water environmental management. Ensemble machine learning algorithms such as random forest (RF) and gradient boosting decision tree (GBDT) are some of the most popular machine learning algorithms used for water environmental management, along with deep learning algorithms such as recurrent neural networks. In this study GBDT, an ensemble machine learning algorithm, and gated recurrent unit (GRU), a recurrent neural networks algorithm, are used for model development to predict turbidity in a river. The observation frequencies of input data used for the model were 2, 4, 8, 24, 48, 120 and 168 h. The root-mean-square error-observations standard deviation ratio (RSR) of GRU and GBDT ranges between 0.182~0.766 and 0.400~0.683, respectively. Both models show similar prediction accuracy with RSR of 0.682 for GRU and 0.683 for GBDT. The GRU shows better prediction accuracy when the observation frequency is relatively short (i.e., 2, 4, and 8 h) where GBDT shows better prediction accuracy when the observation frequency is relatively long (i.e. 48, 120, 160 h). The results suggest that the characteristics of input data should be considered to develop an appropriate model to predict turbidity.

본 연구는 점오염원인 하수종말처리장으로부터 배출되는 물의 수질을 분석하고 배출수의 영향을 받는 어류 중 지점들에서 공통적으로 출현하는 어종인 피라미 (Z. platypus) 를 선택하여 조직학적 변화를 참조하천 지점의 수질과 어류 조직을 비교·분석하였다. 2019년 6월 27~28일 하수종 말처리장 4곳 (대전, 전주, 청주, 익산)의 채집 결과, 참조하 천에서 22종 450개체로 가장 많은 종수 및 개체수가 확인 되었다. 지점별로 5개체씩 2~3년생 피라미의 조직표본을 제작하여 아가미와 근육조직 (피부조직)을 관찰한 결과, 참조하천을 제외한 나머지 지점의 조직은 병리적인 양상을 나타내었다. 수질분석 결과, 각 WTP에서는 배출수질 기준을 준수 혹은 더 좋은 수질로 방류하고 있었다. 그러나 하수종말처리수 배출수 및 방류수계 수질에서 오염도지표를 나타내는 항목인 BOD, COD, TP, TN, SS 값이 참조하천에 비해 높은 것으로 나타났다. 빈약한 어류상과 바이오마커로 이용된 종의 조직병리학적 상태는 참조하천에 비해 낮은 수질에서 기인한 것으로 추측되며, 따라서 원인이 되는 하수종말처리장 배출수 수질개선이 이루어져야 할 것으로 사료된다.

국내 주요 6개 하천의 보에 설치된 어도에서 2~9년 이상 매월 연속적이고 장기적으로 어류의 어도이용을 조사하였다. 어류의 어도 이용은 어도 출구부에서 trap에 의한 직접 채집 방법으로 조사하였다. 6개 지점의 어도를 이용하는 어류와 하천에 서식하는 어류의 군집구조는 차이를 보였다. 어류의 어도 이용은 대략 2~7종이 전체의 80% 이상을 차지하였다. 이것은 어류의 어도 이용이 종적 생리특성에 따라 특화된 결과로 보이며, 단순히 어도에서의 흐름에 따라 어도 이용을 유인하는 경우는 많지 않은 것으로 보인다. 또한, 6개 지점에서 어도 이용 어류의 분포는 하천의 위치 및 보에 설치된 어도형식에 따라 달랐다. 이러한 차이는 해양 및 하구로부터 이동한 회유종의 분포 여부에 의한 결과로 보인다. 또한, 어도형식에 따른 수리특성의 차이도 영향을 주었다. 대체로 어도 내부에서 상대적으로 빠른 유속을 보이는 버티컬슬롯식 어도에서 어도이용 종수가 적고 유영능력이 좋은 어류의 비율이 높았다. 어도를 이용하는 주요 어류의 분석결과는 어도 계획과 이를 위한 주요 대상종의 선정에 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 우리나라 하천 내 주요 외래어류 종인 떡붕어 (Carassius cuvieri), 배스 (Micropterus salmoides), 블루길 (Lepomis macrochirus)에 대한 국내 서식 환경을 확인하고, 어류 군집에 대한 영향을 분석하였다. 해당 외래어류종은 모두 어류 종수가 많고 종다양성이 높은 곳에 주로 서식하였다. 각 외래어류의 개체수가 증가할 때, 전체 어류의 출현 종수 및 개체수는 감소하여 어류 군집에 부정적인 영향을 보여주었다. 또한 생물 연결망을 구성한 결과, 하천 내 떡붕어는 쏘가리와 우리나라 고유종인 참갈겨니, 참 중고기 등과, 배스와 블루길은 가물치 및 쏘가리와 고유종인 참중고기와 줄납자루 등과 낮은 출현 유사성을 보였다. 그리고 외래어류 3종 모두 각각의 연결망을 구성하는 다수의 어류들과 낮은 출현 유사성을 보여, 잠재적으로 외래 어류에 의한 어류 군집 내 피해 및 교란이 크게 나타날 것으로 예상되었다. 본 연구의 결과, 국내 하천생태계 내 유입된 지 50년 가까이 지난 외래어류 3종은 여전히 하천 내 어류 군집과 국내 고유종에 부정적인 영향을 미치고 있었다. 따라서 하천 내 외래어류에 대한 지속적인 모니터링과 관리가 요구된다. 차후 다양한 외래어류 및 하천생태계 내 생물분류군에 대한 통합적 연구가 수행된다면, 하천생태계 전반에 대한 외래어류의 영향 평가 및 구체적인 생물 자원 관리 방안 마련이 가능할 것이다.

본 연구는 wadeable stream (1차~4차 하천)을 대상으로 보의 유·무에 따른 어류군집의 차이를 분석하였다. 하천의 규모에 따른 차이를 분석하기 위해서 하천차수로 구분 하여 보의 유·무가 어류군집에 영향을 미치는지를 파악하였으며, 3차와 4차 하천에서 어류군집의 차이가 확인되었다 (P<0.005, PERMANOVA). 보의 유·무에 따라 총 출현 종수, 총 출현 개체수, 종 풍부도와 같은 요인들이 차이를 나타냈으며, 외래종, 고유종, 보호종 개체수의 경우 차이를 나타 내지 않았다. SIMPER 분석을 통해서 어류군집 차이에 주로 기여하는 종을 분석한 결과 해당 차수의 하천에 우점적으로 나타나는 피라미 (Zacco platypus), 참갈겨니 (Zacco koreanus), 돌고기 (Pungtungia herzi)와 같은 보편종으로 확인되었다 (contribution>5%). 이들 종은 모두 보가 있는 지점에 서 평균 상대풍부도가 높게 나타났으며, 보로 인해 변화된 환경이 이들 종에 대해서 주요 서식처를 제공하는 것으로 판단되었다. 본 연구는 전국 범위에서 보가 어류군집에 미치는 영향을 분석하여 경향성을 제시하였으며, 이러한 결과는 향후 보의 관리를 위한 연구에 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.

Turbidity has various effects on the water quality and ecosystem of a river. High turbidity during floods increases the operation cost of a drinking water supply system. Thus, the management of turbidity is essential for providing safe water to the public. There have been various efforts to estimate turbidity in river systems for proper management and early warning of high turbidity in the water supply process. Advanced data analysis technology using machine learning has been increasingly used in water quality management processes. Artificial neural networks(ANNs) is one of the first algorithms applied, where the overfitting of a model to observed data and vanishing gradient in the backpropagation process limit the wide application of ANNs in practice. In recent years, deep learning, which overcomes the limitations of ANNs, has been applied in water quality management. LSTM(Long-Short Term Memory) is one of novel deep learning algorithms that is widely used in the analysis of time series data. In this study, LSTM is used for the prediction of high turbidity(>30 NTU) in a river from the relationship of turbidity to discharge, which enables early warning of high turbidity in a drinking water supply system. The model showed 0.98, 0.99, 0.98 and 0.99 for precision, recall, F1-score and accuracy respectively, for the prediction of high turbidity in a river with 2 hour frequency data. The sensitivity of the model to the observation intervals of data is also compared with time periods of 2 hour, 8 hour, 1 day and 2 days. The model shows higher precision with shorter observation intervals, which underscores the importance of collecting high frequency data for better management of water resources in the future.

수생태계 생물학적 온전성을 평가하기 위하여 국내 하천 및 하구 923개 지점의 자료를 근거로 한국형 다중형 돌말지수 (KMDI)를 개발하고, 이를 금강수계 233개 지점을 대상으로 온전성평가를 실시하여 단일형 돌말지수들과 비교 검토하였다. KMDI의 개발은 1) 먼저 선행문헌들을 참고로 300개 이상의 메트릭을 추출하고, 2) 이 중 설명력이 높은 46개 후보 메트릭을 선택하며, 3) 각 메트릭 값들의 변이성, 중복성, 변별력, 환경에 대한 민감성 등을 검증하고, 최종적으로 5가지의 메트릭을 선정하였다. KMDI는 매트릭의 단순합으로 표현하고, 환경요인들에 대한 신뢰성 검토 결과, 토지이용, BOD, TN, 전기전도도 등에 대해 높은 민감성 및 설명력을 보였으나 단일형 돌말지수들 보다는 동일 지점의 생물학적 온전성은 다소 높게 평가되는 특성을 보였다. 추후 국내는 물론 지역에 상관없이 적용가능한 설명력 높은 매트릭의 발굴 및 정확한 돌말류 분석 연구가 뒷따라야 될 것으로 판단되었다.

이 연구에서는 우리나라의 자연환경 조건 및 사회적 요구를 반영한 산지하천의 합리적 관리방안을 제시하기 위한 연구의 일환으로 산지하천을 대상으로 한 국제･국내 연구논문을 수집 및 분석한 후, VOSviewer 프로그램을 이용한 텍스트마이닝과 동시출현단어 분석을 통하여 연구주제에 따른 연구영역을 구별하였으며, 이후 각 연구영역별로 시･공 간적인 연구동향을 비교하였다. 그 결과, 산지하천을 대상으로 한 국내 연구논문은 국제 연구논문에 비하여 초보적인 단계에 있음을 확인할 수 있었다. 즉, 국제 연구논문은 산지하천의 어류 및 무척추동물의 서식환경과 종구성에 관한 연구영역(제1연구영역), 산지하천에서의 수문현상 및 양분이동에 관한 연구영역(제2연구영역), 산지하천에서의 유수에 의한 하상물질 이동 및 지형 변화에 관한 연구영역(제3연구영역), 산지하천 주변의 식물종 구성에 관한 연구영역(제4연 구영역)으로 구분되었다. 이 중 제1연구영역과 관련된 국내 연구논문은 주로 대형무척추동물만을 연구소재로 하고 있었으며, 제3연구영역과 관련된 국내 연구논문은 유수에 의한 하상물질 이동 및 지형 변화를 생태계의 교란작용이 아닌 산지토사재해의 원인으로 간주하고 있다는 것을 알 수 있었다. 이렇게 구분된 각 연구영역이 전체 연구논문 중에서 점유하고 있는 비율을 시기별･국가별로 파악한 결과, 국제 연구논문의 경우 3･4연구영역에 해당하는 연구논문 이 증가하는 것으로 나타났으며, 여기에는 미국을 중심으로 브라질･캐나다･중국의 영향이 크게 작용하였다. 이와 달리 국내 연구논문의 경우 1･3연구영역에 해당하는 연구논문이 시간의 경과에 따라 다소 증가하였으나, 이 두 연구영역 간 상호 연관성은 다소 부족한 것으로 나타났다. 따라서 향후에는 이를 보완한 하이브리드 성격의 연구가 필요할 것으로 사료된다.

The purpose of this study is to evaluate the fixed wing type domestic UAV for monitoring of algae bloom in aquatic environment. The UAV used in this study is operated automatically in-flight using an automatic navigation device, and flies along a path targeting preconfigured GPS coordinates of desired measurement sites input by a flight path controller. The sensors used in this study were Sequoia multi-spectral cameras. The photographed images were processed using orthomosaics, georeferenced digital surface models, and 3D mapping software such as Pix4D. In this study, NDVI(Normalized distribution vegetation index) was used for estimating the concentration of chlorophyll-a in river. Based on the NDVI analysis, the distribution areas of chlorophyll-a could be analyzed. The UAV image was compared with a airborne image at a similar time and place. UAV images were found to be effective for monitoring of chlorophyll-a in river.

이 연구의 목적은 대표적 도심하천인 갑천에서 복원사업을 중심으로 2007-2016년도까지의 이화학적 수질, 물리적 서식지 건강도, 생태학적 건강도를 어류를 이용한 다변수 모델(Index of Biological Integrity, IBI) 및 질적 서식지 평가 모델(Qualitative habitat evaluation index, QHEI)를 이용해 평가하는 것이다. 연 평균 총인(Total Phosphorus)은 10년 동안 13배 가까이 감소해왔으며, BOD값은 50%이상 감소하는 것으로 보아, 영양염류의 감소와 유기물 오염의 감소가 이루어졌음을 나타냈다. 그러나 어류의 군집 특성을 이용한 분석 결과, 10년간 일부 민감종 비율이 증가한 것을 제외하고는 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. 물리적 서식 지 평가 모델(QHEI)을 이용한 결과 하류로 가면서 일부 구간에서 뚜렷한 물리적 서식지 교란이 발생하고 있음이 나타났다. IBI와 QHEI, 이화학적 수질 변수간의 상관분석 결과 QHEI값과 IBI값간의 통계적으로 매우 유의한 양의 상관관계가 나타났으며(r = 0.569, p<0.001) 그 밖에 총질소(Total Nitrogen) 및 생화학적 산소 요구량(Biochemical Oxygen Demand, BOD), 화학적 산소 요구량(Chemical Oxygen Demand, COD), 총 부유물질과 통계적으로 유의한 음의 상관관계(r >-0.3, p<0.05)를 나타냈다. 이는 도심 하천에서 장기간 수질 오염의 개선이 이루어져도 물리적 서식지 건강도가 회복이 되지 않으면 수생태계 건강성의 회복이 제한되는 것으로 보인다.

서울시 한강으로 유입되는 하천의 어류군집 특성 분석을 위해 2016년 5월부터 2017년 4월까지 조사하였다. 자연형으로 복원된 하천은 우이천, 당현천, 청계천, 양재천, 목감천, 도림천, 홍제천 등이다. 조사 기간 동안 21개 지점에서 족대와 투망으로 채집된 어류는 총 10과 41종이었다. 한반도 고유종에 속하는 어종은 줄납자루(Acheilognathus yamatsutae), 가시납지리(Acheilognathus gracilis), 중고기(Scrcocheilichthys nigripinnis morii), 몰개(Squalidus japonicus coreanus), 참갈겨니(Zacco koreanus), 꺽지(Coreoperca herzi), 얼룩동사리(Odontobutis interruta) 등 7종 이었으며 고유화빈도가 17.1%이었다. 국외에서 도입된 외래종은 비단잉어(Cyprinus carpio, Fancy type), 금붕어 (Carassius auratus, Gold fishh), 떡붕어(Carassius cuvieri), 블루길(Lepomis macrochirus), 배스(Micropterus salmoides) 등 5종(12.2%)이었다. 각 조사 지점별 우점종은 피라미(Zacco platypus), 붕어(Carassius auratus), 납자루 (Acheilognathus lanceolatus), 가시납지리(Acheilognathus gracilis), 대륙송사리(Oryzias sinensis) 등이었다. 종다양도 지수, 균등도지수 및 종풍부도 지수에서 양제천이 다른 조사 하천에 비해 지수가 높아 안정적인 군집 상태를 나타내었 다. 수질에 대한 내성도 guild에서 민감종이 3종(7.3%), 중간종 16종(39.0%), 내성종 22종(53.7%)이었다. 식성에서 충식성은 12종(29.3%), 잡식성 23종(56.1%), 육식성 6종(14.6%)으로 잡식성이 매우 풍부하였다.