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NTIS 바로가기上下水道學會誌 = Journal of Korean Society of Water and Wastewater, v.34 no.4, 2020년, pp.277 - 288
이상민 (부경대학교 환경공학과) , 박경덕 (부경대학교 마린융합디자인공학과) , 김일규 (부경대학교 환경공학과)
In this study, we performed algorithms to predict algae of Chlorophyll-a (Chl-a). Water quality and quantity data of the middle Nakdong River area were used. At first, the correlation analysis between Chl-a and water quality and quantity data was studied. We extracted ten factors of high importance ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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낙동강이란? | 낙동강은 강원도 태백시에서 발원하여 영남지역을 관통하고 남해에 이르기까지 총 유로연장 525.8 km로 한반도에서 압록강 다음으로 두 번째로 긴 강이며, 유역면적은 23,860 km² 이다. 이번 연구에서는 낙동강에서 조류가 빈번히 발생하고 있는 지점인 낙동강 중류지역으로 상류지역에서의 축산폐수, 생활하수와 농경지 유출수 등 점오염원의 영향을 받을 것으로 예상되는 최대상수원 지역인 강정고령보 수계와 경산, 영천, 대구를 가로질러 흐르는 금호강의 유입으로 인한 산업폐수, 생활폐수의 영향이 있을 것으로 보이는 달성보 수계를 대상으로 하였다 (Lee, 2013). | |
위성 영상자료 등을 이용하여 Chl-a를 예측한 사례가 가지는 한계는? | 과거 낙동강의 Chl-a 연구 방향은 하천의 수질자료를 이용하여 Chl-a 성장에 영향을 미치는 수질인자에 대한 통계분석인 상관분석, 다중회귀분석 등을 진행해 왔으며 최근에는 머신러닝을 통해 위성 영상자료 등을 이용하여 Chl-a를 예측한 사례가 있다. 하지만 조류발생 모니터링 방법으로 Chl-a의 위성영상 분광특성을 이용하여 농도 값을 예측하는 방식은 위성영상 밴드를 이용한 모델식이 다양하게 존재 하지만 예측 모델을 사용하기 위한 수계 환경변화를 반영하는 농도 계산식의 정확도가 떨어지는 문제점이 존재하는 것으로 알려져 있다 (Chun and Eun, 2017). 그리고 국내에서도 수질자료를 활용하여 머신러닝 알고리즘인 인공신경망을 통해 낙동강 Chl-a를 예측한 사례가 있으나(Park, 2015; Kim, 2017) 인공신경망 알고리즘과 수질자료만 활용하였으며 Chl-a를 정확하게 예측하기 위해선 조류 발생에 영향을 미치는 다양한 데이터를 통해 적합한 알고리즘을 찾을 필요가 있다. | |
낙동강이 수질을 관리하기 어려운 수계인 이유는? | 이번 연구에서는 낙동강에서 조류가 빈번히 발생하고 있는 지점인 낙동강 중류지역으로 상류지역에서의 축산폐수, 생활하수와 농경지 유출수 등 점오염원의 영향을 받을 것으로 예상되는 최대상수원 지역인 강정고령보 수계와 경산, 영천, 대구를 가로질러 흐르는 금호강의 유입으로 인한 산업폐수, 생활폐수의 영향이 있을 것으로 보이는 달성보 수계를 대상으로 하였다 (Lee, 2013). 특히 낙동강은 비점오염원에 노출되어 있으며 중⋅하류구간은 인구밀집 지역 및 공업지역으로 인해 그 수질을 관리하기 어려운 수계이다 (Hwang, 2012). 전 지구적 기후변화로 인한 재해예방, 수자원확보, 수질개선 등을 목표로 4대강 사업이 진행되어 8개의 보가 완공되었다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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