Occurrence of process environment changes, such as influent load variances and process condition changes, can reduce treatment efficiency, increasing effluent water quality. In order to prevent exceeding effluent standards, it is necessary to manage effluent water quality based on process operation data including influent and process condition before exceeding occur. Accordingly, the development of the effluent water quality prediction system and the application of technology to wastewater treatment processes are getting attention. Therefore, in this study, through the multi-channel measuring instruments in the bio-reactor and smart multi-item water quality sensors (location in bio-reactor influent/effluent) were installed in The Seonam water recycling center #2 treatment plant series 3, it was collected water quality data centering around COD, T-N. Using the collected data, the artificial intelligence-based effluent quality prediction model was developed, and relative errors were compared with effluent TMS measurement data. Through relative error comparison, the applicability of the artificial intelligence-based effluent water quality prediction model in wastewater treatment process was reviewed.

급격한 산업화와 도시화로 인해 해양 오염이 심각해지고 있으며, 이러한 해양 오염을 실효적으로 관리하기 위해 수질평가 지수(Water Quality Index, WQI)를 마련하여 활용하고 있다. 하지만 수질평가지수는 다소 복잡한 계산과정으로 인한 정보의 손실, 기준값 변동, 실무자의 계산오류, 통계적 오류 등의 불확실성(uncertainty)을 내포하고 있다. 이에 따라 국내ㆍ외에서 인공지능 기법을 활용하여 수질평가지수를 예측하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해양환경측정망 자료(2000 ~ 2020년)를 활용하여 우리나 라 전 해역 즉, 5개의 생태구에 대한 WQI를 추정할 수 있는 가장 적합한 인공지능기법을 도출하기 위해 총 6가지의 기법(RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, LR)을 실험하였다. 그 결과, Random Forest 기법이 다른 기법에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. Random Forest 기법의 WQI 점수 예측값과 실제값의 잔차 분석 결과, 모든 생태구에서 시간적 및 공간적 예측 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 Random Forest 기법은 높은 정확도를 바탕으로 우리나라 전해역에 대한 WQI를 예측 가능할 것으로 사료된다.

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.

This study analyzed the water quality characteristics and developed empirical models prior to and after the construction of Baekje Weir, in the Geum River watershed between 2004-2017. The comparative evaluation of the surface water chemistry before and after the four major river projects on the weirs indicated that total phosphorus (TP), based on annual data, rapidly decrease after the construction of the weir while the total nitrogen (TN) decreased. Conversely, chlorophyll-a (CHL) concentration, which is a good indicator of primary productivity, increased after the construction of the weir together with an increase in specific conductivity. Simply put, the construction of the weir led to the decrease in concentrations of N and P due to the increased water residence time (WRT), whereas the CHL : TP ratio greatly increased in magnitude. The regression analysis of the empirical model indicated that CHL had no significant relation (r=0.068, p=0.6102, n=58) with TP before the weir construction, but had a relation with TP after the weir construction (r=0.286, p<0.05, n=56). Therefore, such conditions resulted in an increase in primary productivity on a given unit of phosphorus, resulting in frequent algal blooms. In contrast, seasonal suspended solids (SS) and TP increased during the monsoon period, compared to the pre-monsoon, thereby showing positive correlations (r>0.40, p<0.01, n=163) with precipitation. If the government consistently discharges water from the weir, the phosphorus concentration will be increased due to its reversion to a lotic waterbody from a lentic waterbody hereby reducing algal blooms in the future.

퇴적물 준설은 수서생태계에서 오염물질을 영구적으로 제거하는 것으로 수서생태계 복원에 있어서 효율적인 방법으로 여겨진다. 본 연구에서는 수괴의 산소 요구율의 계산을 통해 마산만의 퇴적물 준설이 수질에 미치는 영향을 정량화하였다. 이를 위해 수질 및 저질 모델이 포함된 생태계 모델을 마산만에 적용시켰다. 모델 계산 결과, 육상 오염원이 감소할수록 수괴의 산소 요구율이 다소 증가한 반면에 만내측과 만외측의 준설에 의해서는 산소 요구율이 크게 증가하였다. 이러한 결과는 퇴적물 준설이 마산만 수질을 더욱 개선시킬 수 있음을 의미한다. 산소 요구율과 퇴적물 산소 요구량의 상관관계식을 통해 육상 부하량 10 % 감소에 의한 수질 개선효과에 상당하는 퇴적물 준설 면적이 만내측에서는 1.68㎢이며, 만외측에서는 3.15㎢임을 계산하였다. 이는 마산만 수질 개선을 위해서는 만내측의 퇴적물 준설이 효율적 방법임을 의미한다.

요 약 본 연구에서는 보청천 중권역의 어류군집 특성을 분석하 고 수질과의 상관관계를 연구하였다. 2008년부터 2013년 까지 4개 지점에서 총 50종이 채집되었으며, 우점종은 피라 미(Zacco platypus)와 참갈겨니(Zacco Koreanus)로 각각 26%, 23%의 출현율을 보였다. 내성도 길드별로는 내성종 이 30%, 민감종이 30%로 비교적 고른 분포를 보였으며 트 로픽 길드별로는 충식종이 51%, 잡식종이 42%로 충식종이 다소 우세하게 나타났다. 생물보전지수(IBI)는 평균 28.6으 로 Ⅲ(Fair~Poor) 등급이었고, 이·화학적 수질 분석 결과 최상류인 S1의 수질이 가장 좋았으며 S3까지 급격히 악화 되다가 S4에서 다소 회복되는 경향을 보여 상류에서 하류 로 갈수록 대체로 악화되는 것으로 나타났다. 수질요소와 어류 군집간의 상관관계 분석에서 TN은 어류군집과 통계 적으로 유의한 관계가 나타나지 않았으나 TP는 높아질수록 충식종 비율이 감소하고 잡식종 비율이 증가하는 등 섭식 길드와 유의한 상관관계를 보였다. N:P ratio는 섭식길드와 의 관계에서 TP와 유사한 결과를 보였으며 내성도 길드와 의 분석에서도 증가할수록 민감종 비율이 증가하고 내성종 비율이 감소하여 어류 조성에 영향을 주는 것으로 나타났 다.

대청호는 1975년에 착공하여 1980년 12월에 대전광역시 대덕구 미호동과 충청북도 청원군 문의면 덕유리 사이의 금강 본류를 가로막는 대청호가 준공된 이후, 대전을 비롯 한 충청 및 전북지역의 용수공급, 하류홍수조절, 수력발전 생산 등을 담당하고 있다. 댐 유역면적은 4,134㎢으로써 금 강 수계 전체 면적 9,886㎢의 41.8%를 점유하고 있으며 유역면적 대비 수면적 비율이 큰 인공호이다. 총 저수량은 14억 9천만 ㎥이며, 연간 용수공급량은 1,649백만 ㎥에 이 른다. 행정구역상으로는 전라북도 장수군, 진안군, 무주군 과 충청남도 금산군, 충청북도 영동군, 보은군, 옥천군, 청원 군 및 대전시의 일부 지역을 점유하고 있어 1개 광역시, 4개도 9개 군을 포함하고 있다. 담수생태계 분야 중 기후변화와 환경오염과 관련된 많은 결과들은 호소생태계에서 밝혀져 왔으며, 현재까지 장기생 태연구사업의 담수생태계 연구지소 중 호수생태계(정수생 태계)가 포함되어 있지 않아 강생태계(유수생태계)와의 포 괄적인 대조를 위해 국가장기생태연구 2단계 2차년도부터 추가된 지역이다. 대청호는 장기생태조사지역인 새만금 지 역의 담수화(호수화) 경향과 이에 따른 생태계 변화를 파악 하는데 유용하며, 최근 매년 하절기에 대청호에 부영화에 의한 녹조현상이 나타나고 있으므로 수환경변화에 따른 호 수생태계 변화를 파악할 필요가 있다.

본 연구에서는 2007년의 금강 중∙하류부의 백마강의 상류에서 하류에 이르는 5개 지점에서 이∙화학적 수질특성을 분석하였고, 그 곳에 서식하는 어류군집의 어종분포 및 길드분석을 통해 군집구조 및 생태건강도 특성을 평가하였다. 전형적인 하류하천인 백마강의 BOD, COD농도는 각각 평균 2.8 mg L-1, 4.0 mg L-1였고, TN, TP의 농도는 각각 5.0 mg L-1, 158 μg L-1로서 이미 부영양 상태로 판정되었으며, 특히 하류 지점에서는 유기물오염 및 부영양화 현상이 뚜렷했다. 5개 지점에서 출현한 어종은 총 19종으로 나타났고, 내성종인 끄리는 가장 높은 상대 풍부도(48%)를 보였다. 백마강에서 민감종의 비율(2.3%)은 낮은 반면 내성종 비율(71.8%)은 높게 나타나 중∙하류 하천에서의 전형적인 길드 변화 현상이 확연히 나타났다. 하천 생태건강도 평가 (IBI)에 따르면, 백마강에서 생물보전지수는 14.8로서 악화상태인 것으로 나타났고, 수질에서 보여준 바와 같이 하류부에서는 극명하게 악화된 것으로 나타났다. 특히 하류구간 (S3~S5)의 낮은 건강도 지수값은 하수종말처리장으로부터 나온 배출수의 화학적 영향이 큰 것으로 사료되었다. 이는 생태건강도 모델값이 수질 특성을 잘 반영하는 객관성 있는 평가기법으로 활용 될 수 있음을 제시하였다. 따라서 백마강의 생태계 보존을 위해서는 향후 이 구간에 대한 하천복원 및 지속적인 생태모니터링이 중요하다고 판단된다.

Songji lagoon, one of the major lagoons located along the East coast, is considered to be worth preserving because of its good water quality. To consider ways to manage the water quality of Songji lagoon, this study was conducted by employing the analysis technique for system analysis of the water quality model. This study used WASP model which is a model with hydraulic part and water quality part combined. The model for Songji lagoon used the same value as the coefficients of water quality reaction used for Hwajinpo model. And it was revised and verified with the water quality measured in Songji lagoon. The spatial concentration of water quality of Songji lagoon and Hwajin po exhibited different distribution respectively, yet showing a similar characteristic in physical and water side structure. The major water quality items used in system analysis are BOD, limiting nutrients (N, P). The principal conditions reflected the system analysis are an increase or decrease of Allochthonous pollution load and removal of sediment. The study results show that the water quality of Songji lagoon is considerably changed more in sediment than Allochthonous pollution load. Especially, the management of Nonpoint pollution due to a temporary rainfall is more important among allochthonous pollution load.

The objective of this study was to assess the statistics and associated criteria for field-scale model used to simulate nutrient concentrations in paddy field. CREAMS-PADDY, a modified version of the field-scale CREAMS model, simulates the hydrologic, sediment, and nutrient cycles in paddy fields was applied in this study. The model was calibrated and validated using data from study rice paddy fields in Republic of Korea. The calibration statistics include mean and the minimum-maximum range associated with a “temporal window” that spans a period of several days. Because nutrient concentrations in paddy filed are typically sampled infrequently (on a weekly basis, at best) and represent only an instant in time, it is not reasonable to expect any model to simulate a daily average concentration equal to an observed value on a particular day. The 5-day window and related calibration statistics were applied in this study and the applicability of this concept was tested for field-scale water quality model. As a result of calibration and validation, the ponded water nutrient concentration values showed only small changes except the fertilization period. Because of the small changes in ponded water concentration, the size of 5-day window was too small to capture the observed values. Further study is required to establish the 5-day window calibration method for field-scale water quality modeling.

본 연구에서는 국내 인공호 4대 수계 39곳을 선정하여 2003년 1월부터 2007년 12월까지 5년간의 수질 측정 자료를 바탕으로 우리나라에 적합한 다변수 수질평가 모델을 개발하고, 그 모델을 이용하여 2008년 1년간의 자료를 통해 팔당호와 대청호의 수질평가를 실시하였다. 개발된 다변수 수질평가 모델은 4개의 수질변수를 각각 부영양, 중영양, 빈영양의 3단계로 나누어 점수를 부여하고, 수질변수별 획득점수를 총합하여 총점으로 계량화하였으며, 총점을 구간별로 5등급으로 나누어 최종 수질등급을 부여하였다. 새롭게 제안된 수질평가 모델의 적용 결과, 팔당호는 전반적으로 보통(Fair) 및 악화(Poor) 상태로 나타났으며, 대청호는 최적(Excellent) 및 좋음(Good) 상태로 나타났다. 일반적으로 수자원의 가치를 결정하는 수질항목 중 가장 보편적인 중요성을 가지는 것은 유기물의 함량이며 이런 유기물은 수체 내 여러 요인에 의해 영향을 받을 수 있다. 그렇기 때문에 새로운 수질평가 모델을 개발함에 있어 수체의 수리 수문학적 특성을 비롯해 물리적 특성, 화학적 특성, 생물학적 특성 등의 각종 이화학적인 특성이 고려되었으며, 이러한 항목을 각각 평가 모델의 4가지 메트릭으로 선정하여 호소의 평가에 있어 복수의 측정지표가 활용될 수 있도록 하였다. 이러한 복수 지표를 활용해 개발된 다변수 수질평가 모델은 호소의 영양 단계를 평가함에 있어 보다 정확한 판단을 가능하게 할 것이며, 효과적인 호소의 관리에 도움을 줄 수 있을 것이라 사료된다.

아산만 해역으로 방류수가 배출될 경우, 생태-유체역학모델을 이용하여 아산만 해역의 장기 수질변화를 예측하였다. 생태-유체역학 모델은 해수유동 시뮬레이션을 위한 다층모델과 수질시뮬레이션을 위한 생태계모델로 구성되어 있다. 생태-유체역학모델을 이용하여 아산만해역의 장기 수질을 예측한 결과, 5개 정점에서 화학적산소요구량, 용존무기질소 및 용존무기인의 농도분포는 현재 계산결과에서 6개월 동안 증가하였다. 수치실험 수행시간 1년에서 2년 사이에서는 화학적 산소요구랑, 용존무기질소, 용존무기인의 농도분포는 6개월 동안 증가한 농도분포가 차츰 감소하는 경향을 보였으며, 3년에서 10년 사이에서는 일정한 농도분포를 보였다. 화학적 산소요구량, 용존무기질소 및 용존무기인의 농도는 11~67%, 10~67% 및 0.57%의 범위로 증가하였다. 10년 동안의 수치 실험 결과 화학적산소요구량과 용존무기질소의 변화 폭이 크게 나타났으며 이는 하수처리장의 방류수 중 이 두 오염부하량이 많은 양을 차지하고 있기 때문이다. 아산만 연안해역에서 화학적산소요구량, 총질소, 총인의 농도는 해역수질환경기준 II등급으로 조사되었으나, 하수처리장의 방류수가 배출될 경우 사업지구 인근의 아산만 방조제 부근에서는 해역수질환경기준 III등급으로 나타났다.

주암호는 전라남도와 광주광역시에 약 1,180,000톤/일의 생활용수와 공업용수를 공급하는 상수원이다. 상수원수계의 생활하수, 축산폐수, 숙박업소, 식당 등 점오염원과 주거지, 농경지, 산림지역에서 우수와 함께 유출되는 비점오염원으로부터 발생하는 오염부하량으로 이들 상수원의 수질은 점점 악화되어 3급수로 전락할 우려가 높아지고 있다. 이들 상수원의 수질관리에 있어 중요한 인자의 파악과 인자들간 상호작용의 이해를 용이하게 해주는 수계수질관리 부분생태계모형을 제시하였으며 지리정보체계를 응용하여 수계의 점오염원과 비점오염원을 데이터베이스화하는 방법, 오염부하량 산출방법, 점원 및 비점오염원의 공간분석, 상수원 보호구역으로부터 완충구역분석, 위성자료 분석을통한 상수원 수계 토지이용분석과 비점오염원 부하량산출 응용 방법등을 연구하였다 분석결과 주암호수계의 BOD 부하량은 주거지. 생활하수, 축산폐수, 경작지, 식당이 차지하는 비율이 높으며 총질소 부하량은 경작지, 산림, 생활하수, 추간폐수가 높으며 그리고 총인 부하량은 생활하수, 축산폐수, 경작지가 높은 것으로 나타났다. 점오염원인 생활하수, 축산폐수, 식당 뿐만 아니라 비점오염원인 경작지도 수질오염에 상당한 영향을 미치고 있다.

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.

Water quality of the Koejong-reservoir was estimated by using the ecological model to evaluate the effects of industrial sewage discharge. State variables consist of POC, DOC, phytoplankton, DIP, DIN, DO and COD. Initial conditions for the compartment are applied to the model based on the observed results. The reproducibility was found to be satisfactory with the relative error ranging between the calculated value and the observed value. Water quality simulation was conducted by applying additional industrial sewage discharge into the Koejong-reservoir. The concentrations of COD, Chl.a, DIP and COD showed fluctuations of a narrow range. The increment percentages of Chl.a, COD and DIP were 26.6%, 20.2% and 18.2%, respectively. In the case of DO, the concentration decreased 4.8%.

The key objective of this study was to evaluate trophic state and empirical water quality models along with analysis of fish trophic guilds in relation to water chemistry (N, P). Trophic state index (TSI), based on total phosphorus (TP) and chlorophyll-a (CHL), ranged between oligotrophic and hypereutrophic state, by the criteria of Nürnberg(1996), and was lower than the trophic state of total nitrogen (TN). Trophic relations of Secchi depth (SD), TN, TP, and CHL were compared using an empirical models of premonsoon (Pr), monsoon (Mo), and postmonsoon (Po). The model analysis indicated that the variation in water transparency of Secchi depth (SD) was largely accounted (p < 0.001, range of R2 : 0.76–0.80) by TP during the seasons of Mo and Po and that the variation of CHL was accounted (p < 0.001, R2 = 0.70) up to 70% by TP during the Po season. The eutrophication tendency, based on the TSITP vs. TSIN:P were predictable (R2 ranged 0.85–0.90, p < 0.001), slope and y intercept indicated low seasonal variability. In the mean time, TSIN:P vs. TSICHL had a monsoon seasonality in relation to values of TSIN:P during the monsoon season due to a dilution of reservoir waters by strong monsoon rainfall. Trophic compositions of reservoir fish reflected ambient contents of TN, TP, and CHL in the reservoir waters. Thus, the proportions of omnivore fish increased with greater trophic conditions of TP, TN and CHL and the proportions of insectivore fish decreased with greater trophic conditions.