본 연구에서는 염 제지율이 상이한 상용 나노여과(NF) 및 역삼투(RO)막에서 장쇄 과불화화화합물(PFOA)와 단쇄과불화화합물(PFPeA)의 제거 특성을 비교하고, 막 특성과 원수 수질 조건에 따른 제거 및 플럭스 거동의 차이를 확인하고자 하였다. 이를 위해 4종의 상용막을 대상으로 염 제지율, 막저항 및 정규화된 플럭스를 평가하고 PFOA와 PFPeA의 제거율과의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 염 제지율이 증가함에 따라 두 물질의 제거율이 전반적으로 증가하는 경향을 보였으며, 모든 조건에서 PFAS의 제거율은 염 제지율보다 높은 수준으로 관찰되었다. 또한 염 제지율과 제거율간의 상관성 분석에서 PFPeA의 결정계수(R2)가 PFOA보다 높아 단쇄솨불화화합물의 제거가 막의 구조 지표 변화에 상대적으로 더 민감한 경향을 보였다. 중간 수준의 구조적 특성을 갖는 막에서 PFOA와 PFeA간 제거율 차이가 가장 크게 관찰되었다. 네가지 원수 수질에서 PFOA와 PFPeA의 제거율 및 정규화된 플럭스를 평가한 결과, 증류수에서 두 물질의 제거율이 가장 높았으며 강물에서는 PFPeA제거율이 가장 낮고 PFOA의 제거율은 증류수 다음으로 높았다. 동시에 강물 조건에서 가장 큰 플럭스 감소가 관찰되어 원수 수질에 따른 막 표면 상태 변화가 과불화화합물 제거와 플럭스 거동과 연관될 수 있음을 시사한다. 이를 통해 장⋅단쇄 과불화화합물의 제거 경향이 막 특성 지표와 원수 수질 조건에 따라 달라질 수 있음을 보여주며, 고압막여과 공정 설계 시 과불화화합물의 물리화학적 특징과 원수 수질을 고려한 막 선정 및 운전 전략 수립이 필요함을 보여준다.

Nutrient loads in inland rivers can propagate downstream to estuaries and near-coastal waters, where water-quality conditions may affect fisheries and aquaculture. This study examines the effect of a nutrient load control program on total phosphorus in South Korea. Using a difference-in-differences approach with fixed effect models, the study constructs monitoring stations in the Nakdong, Geum, and Yeongsan rivers as the treatment group and monitoring stations in the Han River as the control group. The study leverages total phosphorus (TP) control as the policy intervention. Using monitor-by-time data from the national Total Maximum Daily Load network from 2007 to 2012, the study found that TP levels decreased by approximately 3.6% after the policy intervention. The study further examines flexible and honest DIDs and finds limited but suggestive evidence of this improvement. The findings provide suggestive evidence of load-based regulation in reducing TP and provide policy-relevant evidence on upstream nutrient control that may inform broader downstream water-quality management in connected river-estuary systems.

Understanding the distinct hydro-biogeochemical dynamics of lotic and lentic systems is crucial for integrated watershed management, particularly in regions with complex land-use patterns. This study investigated the spatiotemporal water quality variations in Gunsan City, Republic of Korea. Monthly monitoring was conducted at 17 sites (8 rivers and 9 reservoirs) from May 2024 to May 2025 to analyze 11 physicochemical parameters. Multivariate statistical approaches, including Factor Analysis of Mixed Data and K-means clustering, were employed to elucidate the interactions between water body types and seasonal factors. Factor analysis identified two primary gradients explaining 42.7% of the total variance: anthropogenic nutrient loading (Axis 1) and seasonal metabolic-physical drivers (Axis 2). The study revealed distinct spatial heterogeneity; rivers exhibited significantly higher electrical conductivity and nutrient concentrations (e.g., TN, TP) compared to reservoirs, clustering into a high-pollution group driven by point and non-point sources. Seasonally, rivers showed a marked concentration effect during the dry winter season due to reduced base flow, whereas reservoirs maintained relatively stable water quality attributed to the dilution capacity of larger water volumes. Shallow reservoirs like Backseokje exhibited characteristic water quality pattern, such as hypoxia related to organic matter decomposition and high vegetation cover. These findings suggest that a differentiated management approach is essential: mitigating point-source and non-point-source pollution and securing base flow for rivers during dry seasons, while regulating internal biogeochemical processes and inflows for reservoirs.

본 연구에서는 인구감소에 따른 지방소멸 문제를 극복하고 물 복지 형평성 제고를 위해 충청남도의 먹는물 수질안전성 취약지역 및 소규모수도시설 현황을 조사하고, 먹는물 수질기준을 초과하는 소규모수도시설의 시⋅공간적 분포 특성을 분석하였다. 충청남도는 전체인구의 4.3%가 먹는물 수질안전성 취약지역의 소규모수도시설에서 상수도를 공급받고 있다. 충청남도 전체 소규모수도시설의 88%가 정수처리 과정이 없이 지하수를 그대로 공급하고 있으며, 정수처리공정은 막여과(역삼투), 산화흡착공정이 대부분이었고, 소독공정은 전체의 1.9%를 제외하고 자동투입기가 모두 설치되어 있는 것으로 나타났다. 충청남도 내 소규모수도시설 가운데 먹는물 수질기준(감시항목 포함)을 초과하는 시설은 전체의 7.1%를 차지하였으며, 건강상 유해영향 무기물질에 관한 기준에 속한 수질항목(불소, 비소, 질산성질소, 우라늄)이 전체의 58.3%, 미생물에 관한 기준에 속한 수질항목(일반세균, 총대장균군, 대장균/분원성 대장균군) 이 27.0%를 차지하는 것으로 나타났다. 건강상 유해영향 무기물질에 관한 기준에 속한 수질항목이 초과한 것은 변성암과 화강암이 넓게 분포하는 지질학적 특성 때문이며, 미생물에 관한 기준에 속한 수질항목이 초과한 것은 전문성이 떨어지는 주민대표 등이 대부분 소규모수도시설의 소독공정을 부적절하게 운영⋅관리하였기 때문인 것으로 판단된다.

다중이용시설에서 정수기 사용이 보편화되었으나, 부적절한 관리로 인한 미생물학적 오염 가능성이 지속적으로 제기되고 있으며, 정수기 처리수와 수돗물 간의 체계적인 수질 비교 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 강원대학교 캠퍼스 내 설치된 정수기와 수돗물의 수질 특성을 비교하고, 정수기의 미생물학적 안전성을 평가하고자 하였다. 2023년 4월부터 9월까지 교내 7개 지점에서 수돗물, 정수기, 그리고 취수부를 대상으로 수질을 분석하였다. 분석 항목은 탁도, 염소이온(Cl-) 농도, 총질소(T-N), 잔류염소, pH, 전기전도도(EC), 일반세균, 총대장균군으로 설정하였다. 그 결과, 대부분 먹는 물 수질기준에 잘 부합하는 것을 확인하였으나, D 지점의 수돗물은 탁도 (> 0.5 NTU)와 잔류염소(0.01−0.18 mg/L) 항목에서 먹는 물 수질기준에 부합하지 않았다. 정수기 클리닝 단독 및 클리닝/필터 교체 후 전반적으로 수질이 개선되는 효과가 있었으나, 클리닝/필터 교체 직후에는 몇몇 지점에서 잔류염소, Cl- 및 EC의 측정값이 다소 증가하는 경향을 보였다. 여름철에는 정수기의 일반세균 수질기준 초과율이 봄철에 비해 3.87% 증가했으며, 취수부의 일반세균 농도는 봄철 대비 23.72배 높았다. 또한, 여름 방학기간에는 정수기 사용 빈도가 낮고, 기온이 높아 정수기 처리수에서 일반세균의 먹는 물 수질 기준 초과율이 18.3% 증가했고, 취수부의 농도는 2.33배 증가하였다. 하지만, 수돗물의 일반세균은 여름철에도 매우 낮게 나타났으며, 이는 정수장에서의 잔류염소 증가에 의한 영향으로 판단된다. 또한, 조사 기간 내내 수돗물, 정수기, 취수부 부위의 모든 시료에서 총대장균군은 검출되지 않았다.

기후변화로 인한 고탁도, 조류 발생 심화나 과불화화합물(PFAS, Per- and Polyfluoroalkyl substances) 검출 등 취수원 수질 이슈가 최근 빈번하게 발생하고 있으며, 취수원 수질 변동성이 심화되고 있다. 이러한 문제 해결을 위해 다수의 정수장에 대하여 고도정수처리공정 도입이 검토되고 있으나, 현행 지침은 취수원의 잠재적 수질 위험을 반영하기 어려워 실질적 검토에 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 취수원 수질특성을 반영하여 수질 잠재위험을 정량적으로 평가할 수 있는 체계를 제시하였다. 8개 취수원을 대상으로 2024년 8∼10월 동안 18개 수질항목을 조사하고, 일반수질, 수질등급, 맛냄새 유발, 소독부산물 생성, 색도 유발 등 5개 평가항목을 설정하여 평가를 실시하였다. 정량평가를 통해 취수원 수질여건 점수를 산정하고, 5개 등급으로 구분되는 선택취수 가능도 등급을 제안하였다. 평가 결과, A1취수탑(73.6점, E등급), A2취수탑(73점, E등급), F댐(67.3점, E등급)은 수질 잠재위험성이 매우 크게 평가되어 고도정수처리공정의 우선 도입 검토가 필요할 것으로 판단되었다. 수심별 평가결과 취수원에 따라 적절한 선택취수 지점은 상이하며, 본 연구방법에 의해 선택취수 지점 의사결정에도 활용할 수 있을 것으로 판단되었다. 월별 평가결과 8∼9월의 수질여건이 10월보다 열악하였으며, 강우 등 계절적 특성이 수질여건에 반영된 결과로 추정되었다. 본 연구에서는 취수원 수질여건 점수와 선택취수 가능도 등급이라는 정량평가 지표를 제시하여 취수원 수질에 따른 잠재위험 평가방법론을 제안하였으며, 향후 고도정수처리 도입 검토 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

최근 고도화된 딥러닝 모형을 이용하여 하천 수질에 영향을 줄 수 있는 과도한 조류(algae) 발생을 예측하는 연구에 대한 관심이 지속되고 있으며, 모형의 구축에 사용되는 현장 측정 자료의 특성상 다양한 이상치를 포함할 수 있어 데이터의 이상치 관리 필요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 현장 자료의 이상치가 딥러닝 모형의 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 딥러닝 Long Short-Term Memory(LSTM) 모형을 이용하여 하천 조류 발생을 정량적으로 평가하는 지표인 클로로필-a를 예측하는 모형을 구축하였으며, 10%의 이상치를 포함한 자료와 이상치가 포함되지 않은 원본 자료로 학습된 모형의 성능을 비교하였다. 또한 딥러닝 기반 이상치 탐지 알고리즘인 Autoencoder(AE)를 이용하여 이상치를 제거한 후 모형의 성능에 미치는 영향을 비교하였다. 분석 결과 이상치를 포함하지 않은 자료로 학습된 Base 모형과 10%의 이상치를 포함한 자료로 학습된 모형의 Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)가 각각 0.882 및 0.858로 나타나 이상치가 모형의 성능을 저하시킬 수 있음을 확인하였다. 한편 AE를 이용하여 이상치를 다양한 비율로(5–20%) 제거한 자료로 학습된 모형의 성능을 분석한 결과 NSE가 0.883–0.896으로 이상치의 제거에 따라 모형의 성능이 Base 모형과 유사한 수준으로 개선되는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이상치가 딥러닝 모형에 미치는 영향을 분석하고 이상치 탐지 모형의 활용에 따른 조류 발생 예측 딥러닝 모형의 성능 향상이 가능함을 확인하였다.

본 연구는 경상남도 서부 12개 시⋅군에서 2010년부터 2021년까지 수집된 농업용 지하수 7,447개 시료를 대상으로, ｢지하수법｣ 및 ｢환경오염공정시험기준｣에 따라 수질을 분석하고 GIS 기법을 활용하여 부적합 항목의 공간적 분포와 원인을 규명하였다. 전체 표본 중 174개(2.3%)에서 수질 부적합이 확인되었으며, 주요 항목은 NO3-N(35.1%), Cl⁻(33.3%), As(11.5%), Phenol(10.9%) 등이었다. GIS 분석 결과, NO3-N은 남강 하류 시설재배지에서, Cl⁻는 해안 및 기수역 인근에서 주로 검출되어 각각 과다한 질소 비료 사용과 해수 침투의 영향을 받은 것으로 나타났다. 반면, As⋅pH⋅중금속(Cd, Pb 등)은 특정 지역에 집중되지 않고 지질학적 요인과 관련이 있는 것으로 분석되었다. 또한 Phenol⋅CN⋅TCE 등은 산업폐수 유입 가능성이 있으나, 연구지역 특성상 굴착 과정에서 혼입된 오염물질일 가능성이 제기되었다. 본 연구는 항목별 발생 원인에 기반한 맞춤형 관리의 필요성을 제시하며, 향후 정기검사 확대와 방치공 정비 등 제도적 보완을 통해 농업용 지하수의 체계적 관리가 강화되어야 함을 시사한다.

Zooplankton are dominant pelagic consumers in lake ecosystems with high population and biomass. Their broad geographical distribution, ease of quantification, and rapid responses to abiotic environmental factors, such as eutrophication, acidification, and climate change, make them highly suitable as indicator organisms for assessing lake ecosystem health. The multi-metric index (MMI) provides an effective framework for capturing the complex responses of biological communities to varying environmental stressors, making it a valuable approach for improving the practical effectiveness of lake ecosystem management based on biological assessments. This study introduces the Lake Zooplankton Assessment Index (LZAI), developed for 90 lakes in South Korea. The LZAI comprises four components: a sensitive species index based on cladocerans, a eutrophication index based on rotifers, a food web index based on copepods, and a habitat index based on species diversity. Applying the LZAI to 90 lakes showed that lake grades followed a normal distribution regardless of sampling season, though A-grade and E-grade lakes exhibited greater seasonal variability. When compared with the clustering results based on zooplankton community composition, the LZAI closely reflected the underlying patterns in community structure. However, in brackish lakes-where population densities are lower and Calanoida copepods dominate relative to freshwater lakes-the M1 and M4 indices were consistently low, while M2 and M3 were high. This suggests that the LZAI requires index adjustments tailored to regional and lake-type factors, including size, depth, and salinity. Incorporating biomass data into the index would further improve the accuracy of assessing community structure and its role in nutrient and energy cycling.

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.

본 연구는 1997년부터 2024년까지 서해 중부 연안을 대상으로 수질지수(Water Quality Index, WQI)의 장기적 변화 양상과 레 짐(regime) 전환 현상을 분석하였다. 이를 위해 연 4회 계절별 수질지수(WQI) 자료와 수온(temperature, TEMP), 염분(salinity, SAL), 부유물 질(suspended particulate matter, SPM) 등 주요 환경 변수를 통합하여 변화점 탐지(changepoint detection)와 시차 상관분석(cross-correlation analysis)을 수행하였다. 분석 결과, 2003~2004년을 기점으로 평균 WQI가 3.0 이상으로 높고 변동성이 크게 나타난 초기 레짐에서, 평균 WQI가 1.5~2.0 수준으로 낮아지고 변동성이 완화된 후기 레짐으로의 전환이 확인되었다. 캘린더 히트맵(calendar heatmap) 분석 결과 또 한 2004년 이후 계절적 변동성이 뚜렷하게 약화된 것으로 나타났다. 초기 레짐에서는 SPM과 WQI 간 강한 동시 변동성이 관측되었으 나, 후기 레짐으로의 전환 이후 이들 간 결합 강도는 현저히 감소하였다. 이러한 결과는 해수온 상승, 태풍, 연안매립 등 자연적·인위적 요인이 복합적으로 작용한 것으로 보이며, 서해 중부 연안의 수질 관리 전략 수립에 있어 레짐 변화에 따른 환경과 수질 간 상호작용 을 반영한 관리 방안의 필요성을 시사한다.

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.