[논문]식품용수 수질자료를 이용한 지하수 오염 예측 모델 개발 및 소규모 유역에서의 검증

남성우; 박은규; 이명재; 전선금; 정혜민; 김정우

doi:10.7857/jsge.2021.26.6.165

식품용수 수질자료를 이용한 지하수 오염 예측 모델 개발 및 소규모 유역에서의 검증
Development of Prediction Model of Groundwater Pollution based on Food Available Water and Validation in Small Watersheds 원문보기

지하수토양환경 = Journal of soil and groundwater environment, v.26 no.6, 2021년, pp.165 - 175

남성우 ((주)지오그린21) , 박은규 (경북대학교 지구시스템과학부) , 이명재 ((주)지오그린21) , 전선금 ((주)지오그린21) , 정혜민 ((주)지오그린21) , 김정우 ((주)지오그린21)

Abstract ▼ AI-Helper

Groundwater is used in many areas in food industry such as food manufacturing, food processing, cooking, and liquor industry etc. in Korea. As groundwater occupies a large portion of food industry, it is necessary to predict deterioration of water quality to ensure the safety of food water since using undrinkable groundwater has a ripple effect that can cause great harm or anxiety to food users. In this study, spatiotemporal data aggregation method was used in order to obtain spatially representative data, which enable prediction of groundwater quality change in a small watershed. In addition, a highly reliable predictive model was developed to estimate long-term changes in groundwater quality by applying a non-parametric segmented regression technique. Two pilot watersheds were selected where a large number of companies use groundwater for food water, and the appropriateness of the model was assessed by comparing the model-produced values with those obtained by actual measurements. The result of this study can contribute to establishing a customized food water management system utilizing big data that respond quickly, accurately, and preemptively to changes in groundwater quality and pollution. It is also expected to contribute to the improvement of food safety management.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. The process of developing a model for predicting the water quality trend of groundwater.
그림 Fig. 2. Distribution of water quality (groundwater) test points in food businesses.
표 Table 1. The number of water quality test data used by underground water use businesses
표 Table 2. Comparison of watersheds suitable for trend analysis
표 Table 3. Trend analysis result file of prediction model
그림 Fig. 3. Graph with breakpoint (Gray range indicates the interval with a probability of 99% or more where the predicted average water quality trend is located).
표 Table 4. The trend result of classifying as slope
그림 Fig. 4. Distribution of food water quality (groundwater) trend grade.
표 Table 5. Standard for trend and grade classification of prediction results
그림 Fig. 5. Trend graph of watershed subject to field test.
그림 Fig. 6. Distribution of points in the field test basin.

AI 본문요약
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문제 정의

질산성질소는 대표적인 인위적 오염물질로, 지표 또는 지표 인근의 지하 오염물질이 지하로 침투하여 지하수를 오염시키는 양상을 잘 설명한다. 본 연구는 수질검사(질산성질소) 자료 기반 지역 지하수 오염추세 평가기법을 개발하고, 이를 식품 용수 안전성 분야에 적용하였다. 이들 수질검사 자료는 식품 용수의 적합 여부 판정 후 예기되던 자료로, 자료의 신뢰성이 크지는 않지만, 전국을 포괄한다는데 의미가 크다.
본 연구는 식품용수로 사용되는 지하수의 사전 예방적 수질 관리의 필요성이 대두됨에 따라 기존의 수질검사 자료를 활용하여 장기적인 변화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 수행되었다.
본 연구에서는 자료의 한계성으로 인하여 질산성 질소 항목에 국한된 분석을 시행하였다. 질산성질소는 대표적인 인위적 오염물질로, 지표 또는 지표 인근의 지하 오염물질이 지하로 침투하여 지하수를 오염시키는 양상을 잘 설명한다.
본 연구에서는, 10년간의 식품용수(지하수) 수질검사 자료를 확보하여 GIS 기반의 DB로 구축하였으며, 향후 빅데이터로 발돋움하기 위한 표준 절차를 마련하였다. 또한, 식품용수로 사용되는 지하수의 장기적인 변화를 예측할 수 있도록 예측모델을 개발하고 적용하여 사전적 개념의 식품 용수 관리를 위한 기반을 마련하였다.

가설 설정

2000~2020년까지 10년간의 자료를 사용하는 만큼, 해당 기간 동안 기후변화, 도시개발, 토지이용 변화, 인구변동 등으로 인한 수질변화가 발생할 수 있으며, 이는 다른 추세가 보이는 변곡점으로 나타날 수 있다. 관측 기간 동안 최소 1회의 수질변화가 발생했을 것이라 가정하여 예측 모델에 변곡점을 설정하였으며, 변곡점 설정과 관련된 일련의 과정은 모두 자동화하여 적합한 변곡점으로 분석하는 코드를 추가하여 예측의 정확도를 향상시켰다.
이때 검사 수 미달로 분석 결과를 신뢰할 수 없는 유역을 최소화하여 신뢰도와 정확도가 높은 추세분석 결과를 도출하기 위해 하나의 표준유역 당 최소 분석 자료 수를 50개 이상으로 설정하였다. 표준유역과 수질 자료를 결합한 결과, 추세분석이 가능한 표준유역은 308개이며, 표준유역 내 검사 결과는 모두 해당 표준유역을 대표한다고 가정하였다.

제안 방법

개발된 모델을 통해 산출된 유역별 그래프와 예측 수치를 기반으로 한눈에 전국적인 예측 수질 현황을 파악 하기용이 하도록 먹는물 수질기준 MCL과 그래프의 기울기 값 (추세의 방향)을 이용하여 긴급, 조치, 관찰, 안심 4단계로 등급을 분류하고 각각 색상을 부여하였다. 제안한 수질 등급분류와 등급별 색상을 토대로 GIS와 연동한 시스템을 통해 시각화하여 식품업체와 소비자에게 제공한다면 유역별 예측 수질 현황을 빠르게 파악할 수 있다.
두 지역에서의 추세가 상승과 하강으로 예측된 원인을 확인하기 위해 해당 지역의 2015~2018년의 잠재오염원, 인구변동, 토지피복도 등을 검토하였다.
따라서 본 연구에서는 새올행정시스템 상의 먹는물 수질 검사자료(식품업소)와 개별 지하수 이용 영업소 정보를 확보하여 정제 및 표준화 과정을 거쳐 사용하였다.
본 연구에서는, 10년간의 식품용수(지하수) 수질검사 자료를 확보하여 GIS 기반의 DB로 구축하였으며, 향후 빅데이터로 발돋움하기 위한 표준 절차를 마련하였다. 또한, 식품용수로 사용되는 지하수의 장기적인 변화를 예측할 수 있도록 예측모델을 개발하고 적용하여 사전적 개념의 식품 용수 관리를 위한 기반을 마련하였다.
모델 개발을 위해 지난 10년간 먹는물 검사기관에서 진행된 식품용수 지하수의 수질검사 결과를 수집하여 자료의 형태를 통합·정제 및 DB화 하였으며, 3단계의 PROCESS를 설정하여 수질 오염 예측모델 개발을 진행하였다
본 연구에서는 예측 모델을 검증하기 위해 시범지역을 선정하여 수질시료를 채취·분석하였으며, 현장 수질이 예측 추세와 일치하는지를 확인하였다.
본 연구에서는 정확도 및 신뢰도가 높은 예측 모델을 개발하기 위해 3단계로 구성되는 최적의 프로세스를 설정하였다. 1단계는 전처리과정(pre-processing)으로 데이터 전처리 과정이며, 2단계는 주-처리(main-process)과정인 모델 추정으로 수질 예측을 위한 추세분석 과정, 3단계는 후처리(post-process) 과정으로 추세 해석과 등급 분류 과정이다.
본 연구에서는 하나의 변곡점을 가지고 두 가지의 다른 추세가 있는 경우를 모델링하기 위해 강력한 분할 선형회귀 분석 방법을 개발하였다. 또한, 유역을 대표하는 지하수 수질의 변화가 일반적으로 급변하지 않는다는 가정하에 두 가지의 추세가 변곡점에서 만나도록 회귀 모델을 설계하였고, 따라서 분할선형회귀 방정식은 다음과 같다.
상승추세와 하강추세로 확인된 두 개의 유역에서 각각 유역의 상류와 하류에 조사 지점이 고루 분포하도록 식품 용수로 사용되는 지하수 관정 10~15개소를 선정하여 9월, 10월, 11월에 각각 1회씩 총 3회 수질시료를 채취하여 분석하였다.
최대 46개의 수질검사 항목 중 추세분석 대상 항목을 선정하기 위해 추세를 나타낼 수 있는 오염 항목 중 질산성 질소, 황산이온, 염소이온, 암모니아성질소 등을 검토하였다. 이 중 질산성질소와 암모니아성질소의 값이 가장 많은 것으로 확인되었으나, 암모니아성질소는 표준유역당 검사 수가 충분하지 않아 본 연구에서는 분석할 수 없어 제외하고, 검사 수가 충분히 축적된 질산성질소 항목을 대상 항목으로 선정하였다.

대상 데이터

질산성질소는 분석값이 충분할 뿐 아니라, 세균류 다음으로 검사 횟수가 가장 많으며, 전국적인 분포를 보인다는 장점을 가지고 있다. 「먹는물관리법」 먹는물 수질 기준 및 검사 등에 관한 규칙 제4조에 따라 질산성 질소는 주요 오염 관리 대상 항목으로 마을상수도 및 전용 상수도에서 매 분기 1회 이상 검사해야 하는 등 대표적인 지표오염 지시인자임에도 식품 먹는물 관련 관리 현황에 별도의 관리 매뉴얼이 없기 때문에 본 식품용수 수질오염 예측모델 개발에 질산성질소를 분석대상으로 선정하였다.
시범지역은 오염 가능성이 있거나 오염된 지역, 그렇지않은 경우를 모두 검증하기 위해 추세 결과 중 상승추세로 확인된 1개 표준유역과 하강추세로 확인된 1개 표준유역을 각각 선정하였다.
위치 좌표가 생성된 59, 754개의 자료 중 수소이온농도 값을 이용하여 재분석으로 추정되는 11, 876개를 제외한 결과, 추세분석에 활용할 수 있는 자료 수는 총 47,878개이다.
최대 46개의 수질검사 항목 중 추세분석 대상 항목을 선정하기 위해 추세를 나타낼 수 있는 오염 항목 중 질산성 질소, 황산이온, 염소이온, 암모니아성질소 등을 검토하였다. 이 중 질산성질소와 암모니아성질소의 값이 가장 많은 것으로 확인되었으나, 암모니아성질소는 표준유역당 검사 수가 충분하지 않아 본 연구에서는 분석할 수 없어 제외하고, 검사 수가 충분히 축적된 질산성질소 항목을 대상 항목으로 선정하였다.
표준유역 각각에는 고유의 SBSNCD 코드가 부여되어있어, 추세분석이 가능하도록 정제된 후의 위치 좌표를 가지는 47, 878개의 자료를 각 유역과 결합하였다. 이때 검사 수 미달로 분석 결과를 신뢰할 수 없는 유역을 최소화하여 신뢰도와 정확도가 높은 추세분석 결과를 도출하기 위해 하나의 표준유역 당 최소 분석 자료 수를 50개 이상으로 설정하였다.

데이터처리

관측기간 동안 추세의 변화를 해석하기 위하여 본 연구를 통해 개발된 자료분할 회귀분석(segmented regression) 기법을 적용하였다. 이는 추세가 자료기간 중 급격하게 변화하는 자료들에 대하여 적요할 수 있는 모수적(para- metiric) 추세분석 기법이다.
매 자료에 대하여 분할회귀 추정결과는 선형회귀 추정 결과와 벤치마크 되었으며, 두 가지의 추정에 대하여 각각 Mann-Kendall test의 p-value 값을 얻었다. 이를 통해, 두 추정 중 더 낮은 p-value 값을 보이는 결과가 합리적인 추세라고 정의하였다.
주처리과정은 전처리과정을 거쳐 전처리 된 데이터를 활용하여 추세분석을 실시하는 과정이다. 주 처리 과정에서는 2010년부터 2019년까지 최근 10년간 식품업소 지하수 수질검사 자료를 바탕으로 2020년부터 2025년까지 향후 5년의 수질 추세를 예측하였으며, 지하수 수질 추세분석을 위한 통계적 방법으로 회귀분석, Least Trimmed Squares (LTS), Mann-Kendall test 등의 분석 기법을 사용하였다.

이론/모형

식품용수로 사용되는 지하수는「식품위생법」 제44조 (영업자 등의 준수사항)에 따라 수돗물이 아닌 지하수 등을 먹는 물 또는 식품의 제조·가공 등에 사용하는 경우이므로「먹는물관리법」 제43조에 의거하여 먹는 물 수질검사기관에서 「식품위생법 시행규칙」 제57조(식품 접객영업자 등의 준수사항)로 정하는 바에 따라 검사를 받아마시기에 적합하다고 인정된 물을 사용하여야 한다
전처리과정에서는 먼저, 전산화되어 있지 않은 수질검사 자료의 DB화를 위해 구주소 및 도로명주소를 WGS84 좌표로 구성된 SHP 파일로 변환해주는 지오코딩 툴 (Geocoding Tool(v20.10.15))을 사용하여 위치 좌표를 생성하였다. 수집한 67, 975개의 수질검사 자료 중 87.

성능/효과

모델은 분할선형회귀, LTS, Mann-Kendall 분석법을 이용하였으며, 수질의 변화를 반영하기 위하여 변곡점을 적용하였고 추세의 신뢰구간은 평균 수질농도의 추세가 위치할 가능성이 99% 이상인 범위가 되도록 개발하였다. 개발된 모델의 결과값은 시범지역 2곳의 시료채취 및 분석을 통해 검증하였고 예측의 신뢰도가 높음을 확인하였다.
모델 개발을 위해 지난 10년간 먹는물 검사기관에서 진행된 식품용수 지하수의 수질검사 결과를 수집하여 자료의 형태를 통합·정제 및 DB화 하였으며, 3단계의 PROCESS를 설정하여 수질 오염 예측모델 개발을 진행하였다. 모델은 분할선형회귀, LTS, Mann-Kendall 분석법을 이용하였으며, 수질의 변화를 반영하기 위하여 변곡점을 적용하였고 추세의 신뢰구간은 평균 수질농도의 추세가 위치할 가능성이 99% 이상인 범위가 되도록 개발하였다. 개발된 모델의 결과값은 시범지역 2곳의 시료채취 및 분석을 통해 검증하였고 예측의 신뢰도가 높음을 확인하였다.
본 연구는 오랜기간과 비용이 투입되었지만 미활용되고 있는 수질검사 자료를 활용하여 수질 추세분석 모델 개발을 통해 단순한 기준 초과여부에 따른 규제가 아니라 식품업소의 지하수 수질을 예측하고 사전적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안하였다는 것에 의의가 있으며, 향후 자동화된 예측 시스템 구축에 기초자료로서 과학적 판단 기준을 통한 선제적이고 체계적인 관리를 통해 국민의 식품안전에 대한 불안감을 해소하고 식품용수에 대한 신뢰도를 높여 식품 산업 발전에 원동력이 될 수 있는 기반을 제공한다는 데 의의가 있다.
수질검사 전체 자료 중 10% 이상이 전처리 과정 중 활용 불가로 사장되었다. 이는 먹는물 수질검사 기관의 성적서 양식의 통일 작업, 결과 자료의 전산화·DB화 등이 필요함을 보여주는 사례이다.

후속연구

이는 먹는물 수질검사 기관의 성적서 양식의 통일 작업, 결과 자료의 전산화·DB화 등이 필요함을 보여주는 사례이다. 또한, 본 연구를 통해 개발된 예측모델을 이용한 선제적 수질 관리가 지속적으로 이루어지고 향후 빅데이터 기반의 실시간 예측시스템이 운영되기 위해서는 먹는물 수질검사기관에서 생성되는 식품업소의 지하수 수질검사 결과가 관련 부처 예측시스템으로 실시간 자동 전송이 가능하도록 먹는물 검사기관-지자체-환경부-식품의약품안전처 간 통합시스템 구축이 필요하다고 판단된다.
본 연구에서 제안한 수질등급과 연계하여 식품업체에서 일상적으로 지하수 시설과 오염항목별 지하 수질을 관리할 수 있도록 “(가칭)안전한 식품용수 확보를 위한 지하수 관리매뉴얼” 마련이 필요한 실정이다.
식품용수로 사용되는 지하수의 경우 관련법이 상이하고 관계 부처 간 시스템이 통합되지 않는 등 수질관리를 위한 제도적 개선사항이 일부 존재하는 것으로 판단된다. 식품 용수의 지하수 관리 매뉴얼 가운데 음료류인 주류 관리메뉴얼에서는 지하수 수질검사 결과 부적합 시 조치사항을 마련하고 있지만 이미 수질기준을 초과한 이후에 대한 조치이므로 오염을 사전에 관리할 수 있는 방안이 필요하며, 또한, 수질기준 초과로 인한 재검사가 시행되기 전에 원인 파악을 통한 시설개수, 오염물질 유입 차단 등 적절한 조치가 선행되어야 한다. 식품관리제도 중 가장 강력하다고 알려진 식품안전관리인증기준(HACCP) 역시 노로바이러스, 식중독균 등에 대한 관리에 초점을 맞추고 있어 전반적인 지하수질 관리에 대한 절차보완이 필요해 보인다.
식품 용수의 지하수 관리 매뉴얼 가운데 음료류인 주류 관리메뉴얼에서는 지하수 수질검사 결과 부적합 시 조치사항을 마련하고 있지만 이미 수질기준을 초과한 이후에 대한 조치이므로 오염을 사전에 관리할 수 있는 방안이 필요하며, 또한, 수질기준 초과로 인한 재검사가 시행되기 전에 원인 파악을 통한 시설개수, 오염물질 유입 차단 등 적절한 조치가 선행되어야 한다. 식품관리제도 중 가장 강력하다고 알려진 식품안전관리인증기준(HACCP) 역시 노로바이러스, 식중독균 등에 대한 관리에 초점을 맞추고 있어 전반적인 지하수질 관리에 대한 절차보완이 필요해 보인다. 본 연구에서 제안한 수질등급과 연계하여 식품업체에서 일상적으로 지하수 시설과 오염항목별 지하 수질을 관리할 수 있도록 “(가칭)안전한 식품용수 확보를 위한 지하수 관리매뉴얼” 마련이 필요한 실정이다.
개발된 모델을 통해 산출된 유역별 그래프와 예측 수치를 기반으로 한눈에 전국적인 예측 수질 현황을 파악 하기용이 하도록 먹는물 수질기준 MCL과 그래프의 기울기 값 (추세의 방향)을 이용하여 긴급, 조치, 관찰, 안심 4단계로 등급을 분류하고 각각 색상을 부여하였다. 제안한 수질 등급분류와 등급별 색상을 토대로 GIS와 연동한 시스템을 통해 시각화하여 식품업체와 소비자에게 제공한다면 유역별 예측 수질 현황을 빠르게 파악할 수 있다. 특히, 식품업자의 경우 업체가 속한 지역의 지하수 미래 수질을 사전에 파악할 수 있어, 사용 중인 지하수질이 먹는물 수질 기준에 도달하기 이전에 자체적으로 시설개수, 주변 오염원 관리 등의 조치를 취할 수 있다.
특히, 식품업자의 경우 업체가 속한 지역의 지하수 미래 수질을 사전에 파악할 수 있어, 사용 중인 지하수질이 먹는물 수질 기준에 도달하기 이전에 자체적으로 시설개수, 주변 오염원 관리 등의 조치를 취할 수 있다. 지자체 담당자의 경우 관할 구역이 속한 유역의 수질 등급을 통보 받고 필요한 사전 조치를 취할 수 있어 부적합 수질의 지하 수사용으로 인한 사고를 사전에 차단하여 국민건강에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

참고문헌 (15)

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광주지방식품의약품안전청, 2021, 안전한 주류제조를 위한 주류 위생관리 매뉴얼의약품안전청.
식품의약전전처, 2020, 2020년 안전관리인증기준(HACCP) 평가기준매뉴얼.
천안시, 2020, 2020년 천안통계연보.
평택시, 2020, 제25회 2020 평택통계연보.
환경부, 2021, 2020 지하수조사연보.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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