본 연구는 하수처리장 방류수를 역삼투막(RO)으로 처리한 재이용수를 관망을 통해 공급하는 과정에서 부식⋅스케일 위험을 완화하면서 국내 먹는물 수질기준을 만족할 수 있는 Ca(OH)2–CO2 기반 재광물화 최적 주입조건을 도출하였다. 국내 3개소의 공공하수처리장 재이용처리를 위한 저압막–RO 공정을 통한 RO 처리수와 실험실 규모 UF–RO 처리수의 수질을 분석하여 대표 원수 조건을 설정하였고 물리화학 반응모사기반 수처리공정을 모델링을 위한 Water!Pro를 이용하여 pH 7.3∼8.0 및 경도 60∼90 mg/L(as CaCO3) 범위에서 Langelier Saturation Index(LSI)가 최소가 되는 조합을 최적점으로 정의하였다. 그 결과, 경도 80 mg/L(as CaCO3), pH 7.85에서 LSI가 0에 가장 근접하였으며, 해당 조건의 이론 주입량은 Ca(OH)2 56.4 mg/L, CO2 61 mg/L로 각각 산정되었다. 해당 조건에서 RI, AI, CCPP를 추가 평가하여 간접 음용 재이용 특성을 고려한 복합 지표 해석 필요성을 확인하였다. 초기 pH 5.5-6.3과 수온 17-25 ℃ 변동을 고려한 민감도 분석에서, 목표 경도와 pH로 제어될 경우 LSI는 대부분 0 ± 0.1 범위에서 유지되는 경향을 나타내었고, 특히 수온 19-23 ℃ 구간에서 LSI 변동폭이 상대적으로 적었다. 실험실 규모의 개방형 교반 배치 실험에서 Ca(OH)2 요구량은 이론값과 유사한 수준에서 목표 경도에 도달하였으나, CO2는 목표 pH 도달 과정에서 모델 기반 목표 주입량 61 mg/L 대비 73.6–78.5 mg/L의 누적 주입량이 요구되어 약 1.21–1.29배 수준으로 나타났다. 재광물화수에 소독제로서 차염소산나트륨(NaOCl) 5 mg/L를 주입한 후 먹는물 수질기준을 분석한 결과 전 항목의 수질기준을 만족하였으며(최종 처리수 pH 7.8), PFAS는 국내 먹는물 수질감시항목 기준 대비 모두 정량한계 미만(각 항목 5 ng/L)으로 확인되었다. 본 결과는 RO 재이용수의 간접 음용 전환을 위한 목표수질 설정과 함께, 개방형 배치 조건에서 CO2의 기–액 전달효율, 접촉시간 및 일부 탈기 가능성을 고려한 주입량 보정과 pH 안정화 거동을 운전⋅평가에 반영할 필요성을 시사한다.

본 연구는 하ㆍ폐수 처리 공정에서 인산염 제거와 미생물 살균을 동시에 수행할 수 있는 자성 복합체인 Cu/La-LDH@Fe3O4 나노캡슐을 개발하였다. 본 소재는 인산염과 높은 친화성을 갖는 란타넘과 접촉 독성을 지닌 구리로 구성된 층상 이중 수산화물(Layered Double Hydroxide, LDH)을 자성 산화철 표면에 고정함으로써 흡착, 살균, 회수 기능을 단일 구조에 통합한 것이 특징이다. 기존 LDH 기반 흡착제가 인 제거 또는 살균 중 단일 기능에 초점을 맞추고 있는 것과 달리, 본 연구는 Cu/La 이원 금속 LDH 조성을 통해 두 기능을 동시에 구현하고, Fe3O4 코어를 도입하여 외부 자기장에 의한 신속한 회수를 가능하게 한 점에서 차별성을 갖는다. 상온 및 pH 7 조건에서 수행한 흡착 평형 실험 결과, Langmuir 및 Sips 등온 모델 모두에서 최대 인산염 흡착 용량은 약 66 mg g-1 으로 나타났으며, 반복적인 흡착-탈착 실험 후에도 초기 성능의 80% 이상을 유지하여 우수한 재생 가능성을 확인하였다. 또한 실제 하수처리장 2차 처리수를 대상으로 한 실증 실험에서 인 농도는 0.65 mg L-1에서 방류수 기준인 0.05 mg L-1 이하로 저감되었고, 총대장균은 검출 한계 미만으로 감소하였다. 이러한 결과는 Cu/La-LDH@Fe3O4 나노캡슐이 인 제거와 살균 공정을 하나로 통합할 수 있는 실질적인 수처리 소재로서, 공정 단순화 및 운영 효율 향상에 기여할 수 있음을 시사한다.

본 연구는 선체 표면의 오손 생물 제거 시 발생하는 선체청소배출수의 독성 영향을 체계적으로 평가하기 위한 표준작업절차(Standard Operating Procedure; SOP)를 개발하였다. 시험 생물로는 국내 전 해역에 서식하며 실험실 내 사육 및 독성 평가가 용이한 해산 곤쟁이(Neomysis awatschensis)를 선정하였다. 본 SOP는 배출수 내 부유 입자로 인한 시료의 불균질성 제거 공정부터, 급성(96시간) 및 만성(40일) 독성 및 영향평가 시험 절차 전반을 상세히 규정하고 있다. 특히 기존의 생존율 및 성장률 측정 외 Acridine orange와 Fast green 염색법을 이용한 형광 현미경 관찰을 통해 주요 장기의 세포사멸을 시각화하고 정량화 하는 분석법을 통합하였다. 본 연구에서 제시된 SOP는 선체청소배출수의 환경 위해성 평가를 위한 과학적 근거를 제공하며, 향후 관련 관리 정책 수립에 있어 표준화된 가이드라인으로 활용될 것으로 기대된다.

The global decline in access to safe and potable water is a growing social concern with increasing relevance projected to escalate in the coming decades. Different techniques for purifying water have been developed and tested to address this issue. More recently, there has been a technological trend in adopting carbon nanotube (CNT) technology for wastewater treatment. However, due to the immature state of research in the area, several aspects remain. In response to these challenges, this study conducts a bibliometric analysis to assess the current knowledge regarding the utilization and advancement of CNTs in wastewater treatment. The study utilised various software applications to map the relevant literature published between 2013 and 2023, encompassing 699 scholarly articles that underwent content analysis. The findings revealed how the knowledge on the topic is organized, highlighting key collaboration patterns among authors, institutions, and journals. They also identified the most influential authors, providing valuable insights into the networks and dynamics that shape research progress in this area. The research findings also reveal the primary technological trends in utilizing CNTs for water treatment and the challenges that hinder their practical application. To guide advancements in this field, the article contributes to indicating future research avenues systematically organized into three critical categories: (i) investigations targeting the most frequently identified literature gaps, (ii) studies focusing on process optimization and operational efficiencies, and (iii) exploration of emerging technologies and evolving trends. This structured approach provides a clear roadmap for overcoming existing barriers and unlocking the full potential of CNTs in wastewater treatment applications. This article can serve as a reference for subsequent technological investigations.

본 연구에서는 실규모 MLE(Modified Ludzack-Ettinger) 공법 하수처리시설을 대상으로 송풍량 성능을 평가⋅최적화하기 위해 데이터 기반 유입수 성상 분석 프레임워크와 수학적 모델 기반 디지털 트윈(DT, digital twin)을 개발하였다. 국내 기존 하수처리시설 모니터링 체계는 활성슬러지 모델 구동에 필수적인 CODcr 분획 자료가 부족하고, 처리장에서 수행되는 일 1회 채수만으로는 유입수의 시간적 변동성을 반영하기 한계를 가지고 있다. 이를 보완하기 위해 생물반응조 유입수를 대상으로 24시간 채수를 수행하여 계절별 유입 특성을 평가하였다. 또한 이차침전지 처리수를 대상으로 탄소성 및 질소성 생물학적 산소요구량 실험을 진행하였을 때, 잔류 암모니아 1 ㎎/L는 약 4.82 ㎎/L의 NOD(nitrogenous oxygen demand)를 유발하는 것을 파악하였다. 유입수 유기물 성상 및 분획을 추정하기 위해 다항 회귀와 다층 퍼셉트론 기반 모델을 결합하여 적용하였다. 2차 다항 회귀 모델은 TCOD(total COD) 예측에서 R2 0.848의 높은 성능을 보였으나, 비선형성이 큰 용존성 분율 예측에는 한계가 있었다. 이에 MLP(Multi-Layer Perceptron) 모델을 도입한 결과, FCOD(filtered COD)는 R2 0.748, FFCOD(flocculated filtered COD)의 R2 0.698 그리고 VSS(volatile suspended solid) R2 0.933로 신뢰성 있는 예측 정확도를 확보하였다. 예측된 유입수 분획 데이터를 DT 입력값으로 적용하고 7일간의 실제 운영 자료로 검증한 결과, DT 모델은 MAE(mean absolute error) 0.314 ㎎/L, R2 0.721로 질산화 거동을 적절히 재현하였다. 암모니아 기반 송풍 제어(ABAC) 시뮬레이션에서 실제 공급 송풍량이 안정적 질산화를 위한 요구량 대비 평균 13.1% 부족한 것으로 분석되었다. 종합적으로, 본 연구의 데이터 기반 DT 프레임워크는 공정 안정성 및 운전 이해를 정량적으로 평가할 수 있는 지표를 제공하며, 하수처리시설 운영자의 의사결정을 지원하는 진단 도구로서 활용 가능함을 시사한다.

물환경 및 상하수도 기술이 기후위기 시대에 어떻게 담론화되고 있는지를 국내외 언론 보도 데이터를 활용해 비교 분석한 연구이다. 기존 연구들이 물관리의 기술적, 정책적 측면에 주로 초점을 맞췄다면, 본 연구는 기후 변화와 관련된 물 문제에 대한 사회기술적 담론에 분석의 초점을 확장하였다. 국내외 전문 언론사 6곳(국내 3개, 국외 3개)에서 수집한 데이터를 바탕으로 TF-IDF, N-gram 분석, LDA 토픽 모델링, CONCOR 네트워크 분석을 적용하여, 기후 대응형 물관리 담론의 주제 구조와 의미 관계망을 파악하였다. 분석 결과, 국내외 언론 담론에는 뚜렷한 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 국내 언론은 노후 관로, 시설 점검, 규제 준수, 공공부문 중심의 거버넌스 등 기존 행정체계 내의 관리, 유지보수, 위험통제에 초점을 맞춘 반면, 국외 언론은 정수 효율성, 지하수 보호, 해수담수화, 재이용, 환경보호청(EPA) 등 기술 혁신, 수질 기준, 공중보건, 시장 및 산업 주도의 변화와 같은 담론을 중심으로 물 문제를 다루고 있다. 또한, 위험과 안전 개념의 구성 방식에서도 차이가 나타났는데, 국내 담론은 물리적 인프라의 취약성에 중점을 두는 반면, 국외 담론은 수질오염 사건, 지역사회 권리 등의 이슈에 더 많은 비중을 두고 있었다. 본 연구는 기후위기 시대에 재구성되는 물 관련 언론 담론의 구조를 체계적으로 제시함으로써, 향후 물 정책, 기술 개발, 거버넌스 체계 설계에 실증적 통찰을 제공한다.

기후변화로 기상 조건의 변동성이 증가함에 따라, 하수처리장 유입 부하의 변동성 또한 전반적으로 확대되고 있다. 특히 합류식 하수관거 시스템을 사용하는 도시 지역에서는 강수 및 기온 변화에 따라 유입 부하 변동이 더욱 두드러지게 나타난다. 이에 따라 기존에 활용되는 계절 기반 분류 방법은 예외적인 유입 부하 패턴을 충분히 포착하는 데 한계를 가진다. 본 연구는 기상 자료와 유입 수질 자료를 통합하여 군집화 기반으로 하수처리장 유입 부하 패턴을 분류하는 것을 목적으로 한다. 유입 부하 변동 특성을 효과적으로 나타낼 수 있는 최적의 군집화 조건을 도출하기 위해 다양한 실험 조건에서 여러 군집화 알고리즘의 성능을 비교ㆍ분석하였다. 9년간의 일 단위 기상 자료와 유입 수질 자료를 활용하여 다양한 입력 변수 및 파라미터 조건에서 4개 군집화 알고리즘의 성능을 평가하였다. 분석 결과, 학습에 활용된 특징 변수의 수가 증가할수록 군집 간 상대적 거리인 분리도는 전반적으로 감소하여 분류 성능이 저하되는 경향을 보였다. 반면, 기상 변수를 포함하면 군집 성능이 일관되게 향상되었다. 결과적으로, 강수량의 비대칭적 분포 특성으로 인해 밀도 기반 및 분포 기반 알고리즘은 군집 경계 형성을 저해하여 성능이 저하되었고, 거리 기반 알고리즘은 강수 변수를 포함할 때 분리도가 증가하며 실루엣 지수(Silhouette Index, SI) 높게 나타났다. 이러한 결과는 적절히 선택된 군집화 조건이 기존의 계절 분류를 넘어 예외적인 유입 부하 패턴을 효과적으로 구분할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 기상 자료와 수질 자료를 통합한 유입 부하 군집화가 기존 접근법보다 정교한 분류를 가능하게 하며, 선제적 운영과 공정 수준 예측 성능 향상에 기여할 수 있는 정량적 근거를 제시한다.

본 연구는 미처리된 공장폐수가 상시 유입되고 있는 하수처리장에 대하여 BOD와 TOC의 상관관계 및 BOD/TOC 비를 분석하여 하수처리 특성을 파악하고자 하였다. 유입수의 BOD/TOC 비는 평균 1.42 정도로서 BOD와 TOC의 결정계수(R2)가 0.8111로 비교적 높았지만 공장폐수의 유입으로 BOD와 TOC간의 상관성이 일반 하수에 비하여 조금 낮게 나타났다. 또한 최초침전지를 거친 생물반응조 유입수의 BOD/TOC 비는 유입수와 큰 차이가 없었지만 방류수의 BOD/TOC 비는 평균 0.41~0.73 정도로 생물반응조에서 생분해성 유기물이 제거됨에 따라 BOD/TOC 비와 BOD와 TOC의 상관관계가 급격히 감소하였다.

Odorous compounds from the operation of wastewater treatment plants (WWTPs) have increasingly become public health concerns and civil complaints. This study identifies priority management stages in WWTPs by quantitatively analyzing the distribution of complex odor and designated odor substances across key processes using a dimensionless tool (the Odor Activity Value, OAV), while providing a statistical basis and operational strategies for efficient odor mitigation in public facilities. Although there was a very poor correlation between designated odorous concentrations and complex odor level (dilution ratio), the application of the OAV yielded much more accurate results with a strong correlation (R2 = 0.7) specifically at high-temperature condition. Odor potential in the wastewater treatment processes fluctuates substantially depending on the specific unit. Statistical analysis using Kruskal–Wallis tests demonstrated that influent and sludge treatment process (return flow and centrate) produce much higher odor intensities compared to the biological reactor and secondary clarifier. Based on PERMANOVA analysis, differences in the profiles of complex odor and the OAVs of designated odorants across 6 treatment stages explained 64.1% of the total variance. Principal Coordinates Analysis (PCoA) showed that sludge treatment processes form a distinct, unique cluster, whereas sewage treatment streams present a more gradual transition of odor profiles. Statistical assessment using the Mann-Whitney U test demonstrated that mean odorants levels did not have considerable shift under high-temperature and low-temperature conditions. However, the sensory perception in higher temperatures enhanced relative to the OAVs. In conclusion, the OAV is an effective dimensionless tool, as it establishes priorities in odor management and control, offering a practical supplementary indicator for addressing civil complaints. These findings provide a robust foundation for optimizing deodorization systems designs and operational efficiency of odor mitigation systems within WWTPs.

Microalgae-based wastewater treatment has recently emerged as a promising approach for the simultaneous removal of nutrients and production of biomass. However, certain wastewater types, particularly piggery wastewater, contain high levels of ammonia that can be cytotoxic to microalgal cells. In experiments with piggery wastewater adjusted to ammonia concentrations of 45, 65, and 85 mg L-1, Chlamydomonas sp. demonstrated significantly higher removal efficiencies for ammonia and total phosphorus compared to the control medium (BG11 supplemented with equivalent ammonia nitrogen). The microalgal lipid content increased to 38.6% at 65 mg L-1 and reached 44% at 85 mg L-1, depending on the ammonia concentration. Fatty acid methyl ester analysis revealed a higher proportion of C16 : 0 (palmitic acid) at the 65 mg L-1 ammonia level, resulting in a composition favorable for biodiesel production. However, the accumulation of biodiesel-relevant fatty acids was suppressed at the excessive ammonia concentration of 85 mg L-1. In conclusion, this study underscores the metabolic adaptation and lipid regulation of Chlamydomonas sp. in high-nitrogen wastewater environments, providing a foundation for developing microalgae-based wastewater treatment and biomass valorization strategies.

A sustainable and cost-effective approach was developed for synthesizing carbon nanostructures namely carbon nanotubes (CNTs), carbon spheres (CSs), and carbon fibers (CFs). The process employed pyrolyzed hydrochar derived from treated rice straw, kaolin, zeolite or hydrochar as supports for Fe–Ni bimetallic catalysts, while hydrochar, camphor, or cotton fiber served as carbon sources. The resulting nanostructured materials were characterized using FE-SEM, XRD, FTIR, and N2 adsorption analyses. These tools demonstrated that morphology and structure of the carbon materials produced are governed by the carbon precursor, catalyst support, and catalyst-carbon interactions. The resultant carbon nanostructures have distinctive graphitic characteristics and surface functions that improve adsorption performance. The adsorption performance of the synthesized nanostructures was evaluated using methylene blue (MB) as a model pollutant. Among them, CNTs exhibited the highest adsorption capacity (~ 130 mg/g), which was attributed to its a large specific surface area and abundant π–π interaction sites. Adsorption behavior of MB dye followed the Langmuir isotherm and pseudo-second-order kinetic models, indicating monolayer chemisorption with multiple rate-controlling steps. This work highlights an efficient route for valorizing agricultural waste into functional carbon nanostructures for wastewater remediation.

This study established a method for the simultaneous quantitative analysis of 84 odorous compounds by determining proton transfer reaction rate constants, fragmented ion patterns, and product ion yield ratios through experiments on 33 target compounds and by incorporating previously reported data. In this research, a protontransfer- reaction time-of-flight mass spectrometer (PTR-ToF-MS), a real-time analytical instrument, was employed to quantitatively analyze odorants in process streams and final outlet gases from two wastewater consignment treatment facilities (Facility A and Facility B). The expected odor intensity (EOI) estimation method was further applied to identify the primary odor contributors. Among the final outlet gases, the top five odorcausing substances in Facility A were n-pentanal, acetaldehyde, methylmercaptan, n-hexanol, and n-butanal, while the top five odor-causing substances in Facility B were n-decanal, n-nonanal, acetaldehyde, n-butanal, and n-propanol. The cumulative odor contribution rates of these top five odorants were 94.7% and 91.9% for Facilities A and B, respectively. Although PTR-ToF-MS has inherent limitations in distinguishing isomers and isobars, their individual quantification was achieved through complementary identification and separation by TD-GC-MS. This study provides a basis for simplifying quality control in odor analysis compared with conventional trace-level odor testing methods and proposes a more scientific and effective approach for addressing odor problems.

하수처리장의 안정성과 효율성의 향상을 위해 스마트 기술 도입이 요구되고 있으나, 운영 데이터베이스 구축에 있어 계측의 신뢰성과 연속성 확보에 어려움이 있다. 활성슬러지 모델은 하수처리장의 디지털트윈으로 활용되며, 유입수 성상이 동일하더라도 다양한 운전 조건에 대한 데이터를 생산할 수 있다. 본 연구에서는 실측 데이터와 시뮬레이터 기반 합성 데이터를 통합하여 하수처리장 질소 농도 예측 머신러닝 모델을 구축하였다. A2O 공정의 호기조를 대상으로 기체상 N2O 및 액상 NH4 + 농도를 측정하였으며, 내부반송량, 외부반송량 등 운전인자를 포함한 운영데이터베이스를 구축하고 분석하였다. 확보한 실측 데이터를 기반으로 운영 특성을 분석하고, Sumo4N 모델을 활용하여 다양한 운전 조건에서의 합성 데이터를 생성하였다. 이후 두 데이터를 통합하여 데이터 증강을 수행함으로써, 실측 데이터의 양적 한계를 보완하였다. 모델 학습을 위한 입력 변수로는 외부⋅내부 반송량, 폭기량, 온도, 유입 질소 부하, pH를 선정하였으며 호기조의 N2O, NH4 +과 방류수 TN 농도를 예측하기 위한 머신러닝 모델을 개발하였다. 모델 학습에는 Lasso Regression, Random Forest, k-NN, SVR 알고리즘을 적용하여 성능을 평가하였다. 그 결과 SVR 알고리즘이 모든 질소 성분 예측에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 개발된 모델 모두 R² ≥ 0.75의 높은 예측 성능을 나타내었다. 이는 시뮬레이터 기반 데이터 증강을 통해 기체상 및 액상 질소의 통합 제어를 위한 머신러닝 모델 구축의 가능성을 시사한다.

본 연구에서는 S시 소재의 하수처리장의 총인(TP) 처리 시설에서 수질 개선을 위해 적합한 응집제의 선정과 적용 방안을 검토하였다. 해당 시설에서는 17% 무기 고분자인 폴리알루미늄 클로라이드(PAC)를 이용한 화학적 처리법을 사용하고 있었다. 그러나 겨울철에는 17% PAC의 낮은 용해도와 염기성 부족으로 인해 반응성이 저하되고, 이로 인해 침전물과 응집제 공급라인의 막힘 문제가 발생하였다. 자테스트 시험 결과, 염기성이 높은 10% PAC가 고체-액체 분리와 침전 성능 면에서 우수하여 와류흐름용존공기부상법 (Swirling-flow dissolved air flotation)을 사용하는 대규모 TP 처리 시설에 적용하였다. 2019년부터 2021년까지는 17% PAC를 사용한 운영 데이터와, 2022년부터 2024년까지는 10% PAC로 변경된 데이터를 비교 분석하였다. PAC 10% 적용 후 약품 사용량은 감소하였으나, 응집제 단가가 상승하여 전체 약품비는 증가하는 경향을 보였다. 2021년 이후 유입수 TP 농도가 상승함에 따라 약품 사용량도 증가하였다. 본 연구는 고염기성 10% PAC가 기존 17% PAC 대비 수질 개선 및 안정성 향상에 효과적이며, 오염물질 제거 성능과 함께 운영 비용 측면에서도 유리함을 확인해 주었다.

The adsorption of a single pollutant can no longer meet the increasingly strict requirements of environmental governance. The easy loss and secondary pollution of powdered adsorbents further hinder the industrialization of adsorption technology. Through in-situ oxidative polymerization and hydrothermal deposition, polyaniline (PANI) and magnetic Fe3O4 nanoparticles were loaded onto a polyurethane (PU) matrix to prepare polyurethane-polyaniline /Fe3O4 (PU-P/F) porous composite loading materials, aiming to simultaneously remove multiple pollutants in wastewater and solve the problem of effective solid– liquid separation at the same time. The synthesized composite material exhibited a high specific surface area (30.08 m2/ g) and a hierarchical pore structure. Within a wide pH range (5–7), it showed a synchronous adsorption and removal effect on typical pollutants (ARG, Cr (VI), NO3 −-N, TP, MB, NH4 +-N) in printing and dyeing wastewater. Equilibrium can be reached within 0.5–2 h, following pseudo-second-order kinetics and Langmuir isotherm model, indicating mainly monolayer chemical adsorption. The continuous column adsorption regeneration test showed that for the simulated mixed wastewater, the continuous adsorption reached saturation after 660 min (53 chromatographic columns), while for the actual wastewater, the continuous column adsorption reached saturation after 535 min (43 chromatographic columns), and the efficiency remains after 8 regenerations. FT-IR and XPS confirmed the REDOX reaction between the –NH—group in polyaniline and Fe in Fe3O4, facilitating the adsorption and transformation of pollutants, while DFT calculations confirmed the strong interaction between polyaniline and anionic pollutants. This research provides ideas for solving the engineering bottleneck of adsorption technology.