강화학습은 지속적으로 변화하는 환경에서 최적의 해결책을 제시할 수 있도록 구현되는 머신러닝 알고리즘으로 시간 및 조건에 따라 변화하는 시스템의 최적화에 우수한 성능을 보이는 장점을 가지고 있다. 따라서, 최근 운영 조건과 시간에 따라 변화하는 상하수도 시설 및 취수원 등 현장 물환경 관리 최적화에 강화학습을 적용하기 위한 연구에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 강화학습이 상하수도 시설 및 물환경 관리에 적용된 사례를 분석하였다. 상하수도 시설의 운영시 시설 운영의 목적에 맞는 처리수 수질을 유지하면서 운영에 필요한 에너지 소비 및 비용을 최소화하는 노력이 중요하다. 강화학습은 데이터에 기반한 반복적인 분석을 통해 시스템 운영의 최적 조건을 학습할 수 있으며, 다양한 연구 사례에서 강화학습의 적용을 통해 상하수도 시설 등의 운영 효율 개선이 가능함을 보여주었다. 하수처리 시설의 경우 강화학습을 활용하여 운영비의 많은 부분을 차지하는 폭기조 산소 공급과 내부 반송 펌프 운전을 최적화할 수 있으며, 정수장의 경우 약품 투입량 절감 등을 통해 운영비 절감 효과를 달성할 수 있음을 확인하였다. 또한, 용수 공급망과 저류조 운영의 최적화를 통해 상수도 및 하천 현장의 오염 발생을 저감할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 강화학습을 활용하여 기존의 경험에 기반한 시설 운영 방식의 한계를 개선하고 상하수도 시설 운영 및 물환경 관리 효율 향상에 기여할 수 있음을 확인하였다

물거미는 한국에서 유일하게 연천군 은대리의 좁은 습지에서만 제한적으로 분포하고 있다. 이 연구에서는 물거미 개체군에 영향을 주는 서식 환경요인을 규명하기 위하여 습지내 물거미의 개체수와 수생태계의 다양한 물리화학 및 생물학적 환경요인과의 관계를 조사하였다. 그 결과 물거미의 개체수는 서식지의 물리화학적 환경요인 중에서 습지의 면적이 좁고 암모니아태질소와 전기전도도가 높을수록 증가하였다. 물거미는 포식자나 먹이인 피식자와는 관련성이 낮고 왕우렁이의 개체수가 많을수록 감소하였다. 또한 정수식물의 피도와는 관련성이 없었으나 부엽식물의 피도가 높을수록 물거미수는 감소하였고, 그 반대로 침수 식물의 피도가 높을수록 이에 비례하여 물거미 수는 증가 하였다. 이러한 결과는 물거미의 서식환경에서 수생식물이 중요하게 관련됨을 의미하고, 현재 이 서식지에서 외래종인 왕우렁이는 수생식물의 최대 섭식자로 작용하고 있으므로 이에 대한 제어대책이 시급히 필요하다.

최근 일본과 하와이에서 발생한 화산재해에 의해 많은 인명과 재산피해가 기록됨에 따라 우리나라도 정부와 민간에서 화산재해에 대한 관심이 높아지고 있다. 과거 3차례의 분화이력을 갖고 있는 백두산이 대규모로 분화할 경우 한반도 전체를 포함한 일본, 중국까지 피해범위에 포함되기 때문에 백두산의 분화 전조현상과 지하 마그마 활동 등 관련 연구가 3국에서 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 화산분화 시 피해가 예상되는 물 환경 및 관련 시설에 대한 영향 및 피해범위, 피해정도, 수질오염 등을 예상·추정하고, 이 결과를 바탕으로 하천과 상·하수도 시설의 피해저감을 위한 대응방안과 2014년 11월 새롭게 출범한 국가재난의 컨트롤타워인 국민안전처 중심의 재난관리체계를 제시하였다.