The management of algal bloom is essential for the proper management of water supply systems and to maintain the safety of drinking water. Chlorophyll-a(Chl-a) is a commonly used indicator to represent the algal concentration. In recent years, advanced machine learning models have been increasingly used to predict Chl-a in freshwater systems. Machine learning models show good performance in various fields, while the process of model development requires considerable labor and time by experts. Automated machine learning(auto ML) is an emerging field of machine learning study. Auto ML is used to develop machine learning models while minimizing the time and labor required in the model development process. This study developed an auto ML to predict Chl-a using auto sklearn, one of most widely used open source auto ML algorithms. The model performance was compared with other two popular ensemble machine learning models, random forest(RF) and XGBoost(XGB). The model performance was evaluated using three indices, root mean squared error, root mean squared error-observation standard deviation ratio(RSR) and Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency. The RSR of auto ML, RF, and XGB were 0.659, 0.684 and 0.638, respectively. The results shows that auto ML outperforms RF, and XGB shows better prediction performance than auto ML, while the differences between model performances were not significant. Shapley value analysis, an explainable machine learning algorithm, was used to provide quantitative interpretation about the model prediction of auto ML developed in this study. The results of this study present the possible applicability of auto ML for the prediction of water quality.

The prediction of algal bloom is an important field of study in algal bloom management, and chlorophyll-a concentration(Chl-a) is commonly used to represent the status of algal bloom. In, recent years advanced machine learning algorithms are increasingly used for the prediction of algal bloom. In this study, XGBoost(XGB), an ensemble machine learning algorithm, was used to develop a model to predict Chl-a in a reservoir. The daily observation of water quality data and climate data was used for the training and testing of the model. In the first step of the study, the input variables were clustered into two groups(low and high value groups) based on the observed value of water temperature(TEMP), total organic carbon concentration(TOC), total nitrogen concentration(TN) and total phosphorus concentration(TP). For each of the four water quality items, two XGB models were developed using only the data in each clustered group(Model 1). The results were compared to the prediction of an XGB model developed by using the entire data before clustering(Model 2). The model performance was evaluated using three indices including root mean squared error-observation standard deviation ratio(RSR). The model performance was improved using Model 1 for TEMP, TN, TP as the RSR of each model was 0.503, 0.477 and 0.493, respectively, while the RSR of Model 2 was 0.521. On the other hand, Model 2 shows better performance than Model 1 for TOC, where the RSR was 0.532. Explainable artificial intelligence(XAI) is an ongoing field of research in machine learning study. Shapley value analysis, a novel XAI algorithm, was also used for the quantitative interpretation of the XGB model performance developed in this study.

본 연구에서는 건천화된 농촌 소하천의 환경을 개선하기 위해 농업용 저수지의 방류 능력을 평가하고 하천환경용수 방류에 따른 하류하천의 수질변화를 모의하였다. 대상유역은 경상남도 고성군 하이면에 위치한 봉현저수지 및 봉현천을 선정하였으며, 2011년부터 2013년까지 현장조사를 실시하였다. 유량측 정이 용이한 총 5개 지점을 선정하여 수질과 유량자료를 수집하였고, 기상자료는 지리적으로 인접한 진 주 기상관측소의 2000년부터 2013년까지 일 자료를 수집하였다. 저수지 방류조건 전후의 하천수질 (BOD, SS, TN, TP)을 비교, 분석하기 위한 수질모형으로 QUAL2K 모델을 선정하였다. 대상유역에 대 한 기상자료, 하천자료, 수질자료 등의 입력자료를 구축한 후 QUAL2K 모형을 적용하여 실측값과 비교 한 결과, BOD, SS, TN, 그리고 TP 항목에 대한 모형의 평가지표는 다음과 같이 나타났다. R2는 0.8508~0.9913, RMSE 0.005~0.52mg/L, NSE 0.949~0.998로 나타나 비교적 높은 일치도를 나타냈 다. 저수지 물수지 모형을 이용하여 다양한 저수지 방류 시나리오에 대해 분석한 결과, 적정 방류량은 3,000ton/day로 나타났다. 방류 전후의 수질을 비교한 결과 BOD와 SS의 경우 각각 9.2%, 21.0% 증가 하여 오히려 수질이 오염되는 것으로 나타났으며, TN과 TP는 각각 -9.0%, -2.4% 감소하여 수질이 개 선되는 것으로 나타났다. 이는 하천환경용수를 공급을 통해 건천화를 완화하더라도 저수지 수질에 따라 하류하천의 수질이 오염될 수도 있음을 나타내었다.

The propriety of the numerical model application was examined on Paldang resevoir and its inflow tributaries located in the center of the Korean peninsula and the long term water quality forecast of the oxygen profile was carried out in this syduy. The input data of the model was the capacity of the reservoir, catchment area, percolation, diffusion rate, vertical mixing rate, dissolution rate from the bottom of the reservoir, outflow of the resevoir, water quality measurement and meteorology data of the drainage basin, and the output result was the annual estimation value of the dissolved oxygen concentration and the biochemical oxygen demand. The modeling method is based on the measured or calculated boundary condition dividing the water area into several blocks from the macorscopic aspect and considering the mass balance in these blocks. As the result of the water quality forecast, it was expected that the water quality in Northern Han River and Paldang reservoir would maintain the recent level, but that the water quality in the Southern Han River and its inflow tributary would worsen below the grade 4 of the life environmental standard from around 2000 owing to the decrease of DO concentration and the increase of BOD concentration.

최근 많은 연구에서 수리해석과 수질해석을 다루고 있는 EFDC 모형을 낙동강에 적용하여 수질해석의 적용성을 평가하고자 하였다. 낙동강 중하류에 해당하는 낙본 GH 구간과 HI 구간을 대상으로 2008년과 2009년의 수리해석과 수질해석을 수행하였다. 수질해석의 결과는 수온, COD, TOC, DO, TN, TP에 대해 실측자료와 비교하였으며, BOD의 경우 EFDC 모형에서 직접적으로 계산되지 않아 COD와 BOD의 환산식을 유도하여 환산된 BOD를 실측자료와 비교하였다. 금번 연구 결과를 실측자료와 비교하였을 때 EFDC 모형이 하천수리해석 뿐만 아니라 수질해석에서도 높은 재현성을 가지고 있는 것으로 판단되나 향후 국내 수질해석에 활용성을 높이기 위해서는 COD나 TOC와 관련된 BOD의 정확한 환산에 관한 연구가 수행되어야 할 것으로 사료된다.

도시화에 따른 불투수 면적의 증가는 개발이전에 비해 더 많은 강우 유출 및 수질악화를 초래하여 적절한 관리방안에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 대한 대안으로써 대두되어진 최적화관리기법(Best Management Practices, BMP)은 이러한 비점오염물질과 강우유출수를 저감하기 위한 방안으로 국내·외에서 많은 연구가 진행되고 있다. BMP 적용을 통한 목표 저감효과를 달성하기 위해서는 BMP별 성능을 비교분석하고 대상유역에 적합한 BMP를 선정하여 설계해야 한다. 현재 이와 관련한 모니터링 연구가 활발히 진행 중에 있으나 유역별로 기후와 지형조건이 상이하고, 미계측 유역의 경우 BMP 성능 예측에 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 모니터링 연구와 더불어 대상유역의 기상조건과 지형 조건을 고려한 BMP 모형화 기법을 이용한 BMP 별 성능을 분석하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 국내·외에서 강우유출수의 모의에 많이 이용되고 있는 SWMM(Storm Water Management Model) 모형을 이용하여 충청남도 대천항 주차장을 대상으로 BMP 성능 모의를 실시하였다. 모형의 적용성 평가를 위해 국제 우수 BMP Database에 수록되어 있는 사례의 결과와 식생저류지(bioretention) 및 투수성 포장(porous pavement)의 가상설치 시 예측되는 수문 및 수질 저감효과를 비교하였으며, 유출 및 수질 항목별 평균저감율 편차 범위가 -5.8∼+9.6%로 높은 적용성을 보였다. 향후 BMP 설계 및 저감효과 산정에 본 연구에서 제시한 BMP 모의 방법론의 활용이 가능할 것으로 판단된다.

본 연구는 인공수로 또는 인공호수와 같은 환경 친화적 친수공간이 건설됨에 따라 발생되는 수질오염 문제를 수질모형실험을 통해 해소할 수 있는 방법을 연구하였다. 호소수의 개념으로 도입되는 인공수로 및 호수는 제한된 수량 공급으로 인해 수질악화, 악취발생 및 녹조 현상이 일어날 수 있다. 하지만, 이러한 현상을 예상할 수 있는 방법은 수치해석으로만 의지해 왔고 물리적 해석에 의한 검증이 이뤄지지 않아 실제 적용에 대한 어려움이 있었다. 따라서 본 연구에서는

본 연구의 목적은 저유량에서 발산하는 문제를 해결하여 다양한 흐름과 불규칙한 하도단면을 반영하는 안정적이고 정교한 동적수질해석모형을 개발하는데 있다. 이에 본 연구에서는 기존 모형들의 저유량에서 발산하는 문제를 해결하고자 확산파 운동방정식 기법을 이용하여 수리해석모형인 DyHYD를 개발하였으며, 수질해석모형은 자생 BOD와 수온, DO, TN, TP 등 12가지 수질농도를 계산할 수 있는 DyQUAL을 개발하였다. 개발된 모형의 적용성을 검토하기 위하여

An objective of this study is as follows: 1) performing sensitivity analysis and parameter estimation of RMA2 and RMA4 models for the West-Nakdong River, 2) drawing up alternatives of gates-operation for water-quality enhancement, and 3) quantitative evaluation of methodology of 'flow-restoration by gates-operation' among 'Comprehensive Plan Improving Water-Quality in the West-Nakdong River(WNR)' with the target water-quality(BOD at Nakbon-N point: below 4.3 mg/L). The parameters for the RMA2 (depth-averaged two-dimensional flow model) and RMA4 (depth-averaged two-dimensional water-quality model) were determined by sensitivity analysis. Result of parameter estimation for RMA2 and RMA4 models is 1,000 Pa․s of the eddy viscosity, 20 of the Peclet number, 0.025 of the Manning coefficient, and 1.0 m2/s of the diffusion coefficient. We have evaluated the effects of water-quality enhancement of the selected alternatives by numerical simulation technique with the models under the steady-state flow condition and the time-variant transport condition. Because of no-resuspension from river bottom and considering BOD as conservative matter, these simulation results slightly differ from real phenomena. In the case of 50 m3/s of Daejeo-gate inflow, two-dimensional flow pn results result represents that small velocity occurs in the Pyungkang Stream and no flow in the Maekdo River. In the WNR, there occurs the most rapid flow near timhae-bridge. In the WNR, changes of water-quality for the four selected simulation cases(6, 10, 30, 50 m3/s of the Daejeo-gate inflow) were predicted. Since the Daejeo-Gate and the Noksan-Gate can be opened up to 7 days, it would be found that sustainable inflow of 30 m3/s at the Daejeo-gate makes BOD in the WNR to be under the target of water-quality.

The water quality of reservoir can be controled by water quality prediction model because it can not only grasping the present water state but also predicting the water quality in future. In this study, WASP model is used to predict the water quality of Chungju reguration reservoir. This model has some special option which predicts the pollutant outflow phenomenon caused by the contamination sources. So this model is widely used because that can present the scientific basis in this field. This model can help the managers make the right choice of water quality policy. Environmental grade of Chungju reguration reservoir is in Ⅲ,Ⅳgrade which is in bad condition comparatively. The water contamination will be in poor as the year passes. When considering T-N, T-P which are the nutrient to control eutrophication, the concentrated administration about contamination sources is in urgent.

신뢰도 높은 수질 모의를 위해서는 유역 내 정확한 유출 모의가 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 연속방정식과 운동파 근사에 의한 Manning의 식이 결합된 비선형 저류방정식에 근거한 하도추적법과 금일 강수량을 고려하여 시간적으로 가중 평균된 유출곡선지수를 산정하도록 개선된 지표유출계산 모듈이 수질 모의에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 대표적 준분포형 모형인 SWAT에 탑재하여 충주댐 유역에 적용하여 각 개선모듈별 독립적인 분석과 전체 개선의 효

본 연구는 농촌소유역(1.21 )에서 다양한 공간입력자료의 해상도가 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형의 수문-수질 모의결과에 미치는 영향을 분석하고자 Case A(2 m DEM, QucikBird 토지이용도, 1/25,000 토양도), Case B(10 m DEM, 1/25,000 토지이용도, 1/25,000 토양도), Case C(30 m DEM, Landsat 토지이용도, 1/25,000 토양도)에 해당하는 해상

하도내에서 발생하는 유출량 및 TOC 자료는 비선형성이 강한 자료임에 따라 홍수에 대한 재난대응과 수질의 상시감시를 위해서는 자료의 특성 분석과 예측에 관한 연구는 필수라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서 유출량 및 TOC, TOC부하량 자료에 대한 웨이블렛 변환에 의해 최종분해된 최종파형분해단계의 근사성분과 상세성분을 이용하여 예측모형을 개발하였다. 그 결과 기존 인공신경망 모형에서 관찰되었던 시계반대 방향으로 전이되는 지속현상의 극복 가능성을 보여주

This study intends to provide the necessary basic data needed for predicting the water quality and examining changes in water quality on the basis of the hydrological changes: an outflow or the character of a flow by investigating the interaction of the parameters through the estimation of optimal parameters need for predicting the water quality of the dam basin and the sensitivity among those estimated parameters. Im-Ha Dam in the upstream area of the Nakdong River was selected for analysis, and the water quality survey data necessary for parameter estimation was based on the monthly water quality data (water temperature, BOD, T-N and T-P) between December 1, 2005~November 31, 2006. K1C(the saturated growth rate of plant plankton), K1RC (endogenous respiratory quotient of plankton), KDC(deoxidized ratio), K71C(minealized ratio of dissolved organic phosphorus), K83C(mineralized ratio of dissolved organic nitrogen) have been considered as the factors of the water quality performed in this water quality simulation, that is, the most effective parameters on BOD, T-N and T-P. In the result of the analysis of the sensitivity, KDC(deoxidized ratio) was the most sensitively reacted parameter on BOD and it was K71C(mineralized ratio of dissolved organic phosphorus) and K83C(mineralized ratio of dissolved organic nitrogen) on T-N and T-P. It is considered that it will be possible to apply the most optimal parameter to an analysis of the water quality simulation at Im-Ha Ho basin in the goal year by examining the interaction of the parameters through the parameters sampling which are able to applicable to prediction of the water quality and the analysis of the its sensitivity, in the future, also the analysis on the basis of the hydrological conditions: an outflow or the character of a flow will be needed.

The objective of this study is analysis of Andong-Dam lake water quality with water quality model. Model parameters of the WASP applied to Lake Andong-Dam were estimated. The methodology is based on grouping water quality constituents and relevant parameters and successively estimating parameters by a trial-and-error procedure. Water quality system for modeling consisted of BOD, DO, T-N, T-P. The results of water quality modelling using WASP. T-N was maximum affected by K71C(Organic nitrogen mineralization rate) parameter. T-P was maximum affected by K83C(Dissolved organic phosphorus mineralization) parameter, and It did not show a difference almost from the parameter of others and it omitted. BOD was maximum affected by Temperature parameter, it was visible of the reaction due to the KDC(Deoxygenation rate) in afterwords, and It did not show a difference from the parameter of others and it omitted. DO was maximum affect by Temperature parameter, and It did not show a difference almost from the parameter of others and it omitted. The parameter which it presumes from the this study uses a water quality modeling and Actual value and the result with which it compares, error rate the parameter presumption which is appropriate with 1% interior and exterior is investigated, It will reach and it uses and it will be able to apply to the suitable parameter in water quality modelling of the objective area which can be feeded by it becomes.

ILLUDAS-NPS 모형은 초기강우에 의한 수질항목별 오염부하량 및 농도계산을 위하여 개발하였다. 이 모형은 국내의 도시지역 유출해석에 주로 사용되는 ILLUDAS 모형에 건기 및 우기시의 수질해석 과정들을 추가한 것으로써 건기시의 경우 유량 및 수질 계산은 계수지정법을 사용하였으며, 우기시의 경우 유량 계산은 기존 ILLUDAS 모형의 알고리즘, 수질 계산은 일일 오염물 축적법과 쓸림방정식을 적용하여 계산시간별 오염물질 부하량 및 농도 등을 계산하였

평창강 수질자동측정망 실시간 자료를 이용하여 강우시와 무강우시로 구분하여 분석하였다. 강우시에 측정된 TOC 자료는 무강우시 측정된 자료에 비해 평균값, 최대값, 표준편차가 크게 나타났으며, 강우시의 DO 자료는 무강우시에 측정된 자료보다 낮아 유량이 수질변화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 신경망 모형과 뉴로-퍼지 모형으로 수질예측 모형을 구성하고, 적용하였다. LMNN, MDNN, ANFIS 모형은 TOC 모의에서 DO 예측에서는 LMNN, MD

본 논문에서는 두 가지 대표적인 하천수질모형을 비교분석하였다. 정상상태 모형으로는 QUAL2E, 비정상상태 모형으로는 CE-QUAL-RIV1을 선택하여 동일한 반응계수 및 경계조건 하에서 두 모형의 계산결과를 서로 비교해 보았다. 각 모형에 대하여 수질변동을 계산하기 위해 적용된 방정식을 서로 비교하였으며, 두 가지 수질모형을 이용하여 대청댐 이하 금강본류의 수질을 모의하였다. 두 모형은 기본 알고리듬이 매우 유사하므로, 모형구축에 필요한 입력자료도 매

하천을 따라 분포된 비점 오염원을 하천 수질모형의 매개변수들과 동시에 추정하는 체계적인 방법을 제안하였다. 수립된 방법을 QUAL2E 모형과 함께 충주댐 하류의 남한강 구간에 적용하여 모형의 반응계수와 비점 오염 부하량에 대한 최적 추정을 수행하였다. 민감도 분석 결과로부터 선정된 반응계수들에 대한 초기 추정 결과에 따르면 하천 시스템에 대한 질량수지가 만족되기 위해서는 질소와 인의 비점 오염 부하량의 입력이 필요한 것으로 나타났다. 이에 따라 총질소와

갈수기 동안 우리나라 하천의 자정능력은 상류 댐으로부터 공급되는 하천유지유량에 큰 영향을 받으므로, 하천과 저수지시스템의 운영은 수량공급측면뿐만 아니라 하천의 수질과 생태계를 동시에 고려해야 한다. 본 연구에서는 수질사고와 악화에 취약한 갈수기 동안 다양한 댐 방류 대안이 하류 수질에 미치는 영향을 평가하기 위한 비정상상태 하천수질모형인 KORIV1-WIN을 개발하고 금강수계에 위치한 대청댐 하류구간을 대상으로 2002년 9월과 10월에 실측한 유량과