본 연구에서는 2011년부터 2024년까지 새만금 지역의 4개 주요 지점(만경강, 동진강, 신시갑문, 가력갑문)에서 수집된 수질 자료 를 이용하여 용존산소(DO)와 총유기탄소(TOC) 예측을 위한 XGBoost 기반 모델을 구축하고, SHAP 분석을 통해 변수별 상대적 설명력을 평가하였다. 모델은 DO에서 R² 0.89–0.95, TOC에서 0.88–0.95의 높은 예측 성능과 낮은 평균제곱오차(MSE)를 보여, 예측의 신뢰성을 확 인하였다. SHAP 분석 결과, 하천 지점에서는 pH와 수온이 DO 예측에서 가장 높은 설명력을 보였고, 염분의 영향은 미미하여 외해수 유입 이 제한적임을 나타냈다. 반면, 기수 지점에서는 수온이 DO 예측의 주요 요인으로, 염분은 보조 요인으로 작용하였다. 연도별 분석에서는 하천 지점에서 pH의 기여도가 2016년 이후 감소하고 수온의 비중이 2019년 이후 다소 높아지는 경향이 일부 나타났으나, 전체적으로는 명 확한 증가·감소 추세가 확인되지 않았다. TOC 예측에서는 하천 지점에서 COD와 chlorophyll-a가, 기수 지점에서는 chlorophyll-a와 염분이 상 대적으로 중요한 설명 변수로 확인되었다. COD의 기여도는 2017–2018년에 낮았다가 2019–2021년에 높아진 후 최근 다시 감소하는 등 일부 연도에서 변동이 나타났으나, 뚜렷한 장기 경향은 관찰되지 않았다. 이러한 결과는 연도별로 변수의 상대적 설명력에 세부적인 변동 은 존재하지만 전체적으로 일관된 추세는 아직 확립되지 않았음을 보여준다. 이처럼 연도별 변동성과 불확실성이 공존하는 환경에서, XGBoost와 SHAP을 결합한 접근법은 각 변수의 상대적 중요도와 시기별 변화를 정량적으로 평가할 수 있는 유용한 분석 틀을 제공한다.

본 연구는 새만금 5개 지점(동진, 가력, 만경, 신시, 계화)의 1시간 간격 수질 시계열 자료를 활용하여 수질 항목 간 인과구조와 변수 중심성을 정량적으로 분석하였다. 이를 위해 상관분석, Granger 인과성, DirectLiNGAM, 중심성 분석을 적용하였다. 상관분석에서는 전 지점에서 수온–DO 간 음의 상관과 염분–DO 간 양의 상관이 공통적으로 나타났으나, 영양염–DO 관계는 지점별 차이를 보였다. Granger 분석은 전반적으로 양방향 연결이 우세했으나, 동진·만경(하천)에서는 수온·탁도·염분이 영양염 및 유기물 지표를 선행하였고, 계 화(기수역)에서는 담수·해수 요인이 결합된 혼합 구조가 드러났다. LiNGAM 분석에서는 동진·만경에서 수온·탁도가 중심 노드로, 계화에 서는 T-N과 TOC가 매개자로, 가력·신시(배수갑문)에서는 DO가 핵심 변수로 확인되었다. 종합하면, 새만금 수질 네트워크는 하천 지점에 서는 유기물 부하 중심, 기수역에서는 질소·유기물의 혼합 중심, 해수유통 지점에서는 DO 중심의 구조가 형성되어 있음을 보여주었다. 이 러한 결과는 새만금과 같은 반폐쇄성 연안에서 수질 항목 간 물리·화학적 인과 메커니즘을 정량적으로 해석하는 데 기여하며, 향후 수질 개선을 위한 조절 변수 선정, 예측 모델 구축, 실시간 관리 전략 수립에 과학적 근거를 제공할 수 있다.

남강댐 하류역에 위치한 사천만, 진주만, 강진만에서 가화천 방류에 따른 담수 배제의 분배 특성을 평가하기 위하여 입자추적 수치실험을 실험하였다. 가화천을 통해 3개의 방류조건(무방류, 강우시 방류, 홍수시 방류)에서 입자 1000개를 투여하여 노량수도, 대방수 도, 창선해협으로 빠져나가는 입자의 수를 비교하였다. 가화천을 통한 방류량이 늘어날수록 노량수도로의 입자 분배율이 증가하고, 대방 수도로의 분배율이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 평소에는 가화천 하류에 위치한 물질의 약 95%가 대방수도를 통해 빠져나가다 가, 강우에 의해 남강댐의 방류량이 증가하면서 노량수도로의 분배율이 증가하며, 홍수시에는 노량수도로의 입자 분배율이 45.5% 까지 증가하는 것을 확인할 수 있었다.