초록 ▼

연구의 목적 및 내용
낙동강 중·하류에서는 매년 여름철 남조류 대번성이 보고되어, 낙동강을 식수로 이용하는 지역에서는 식수 안정성에 대한 문제가 지속적으로 제기되고 있음. 본 연구에서는 이에 대한 문제를 해결하고자 육수학적인 환경요인과 조류 발생량 모니터링을 수행하고 수집된 자료를 바탕으로 그 관계를 밝히고자 하였음. 나아가 녹조현상에 대한 사전적 대응을 위해 남조류 발생량을 예측할 수 있는 생태모델을 개발하고 이를 활용할 수 있는 방안을 모색하였음.

연구개발성과
1) 장기모니터링을 통한 육수학적 자료의 연속

연구의 목적 및 내용
낙동강 중·하류에서는 매년 여름철 남조류 대번성이 보고되어, 낙동강을 식수로 이용하는 지역에서는 식수 안정성에 대한 문제가 지속적으로 제기되고 있음. 본 연구에서는 이에 대한 문제를 해결하고자 육수학적인 환경요인과 조류 발생량 모니터링을 수행하고 수집된 자료를 바탕으로 그 관계를 밝히고자 하였음. 나아가 녹조현상에 대한 사전적 대응을 위해 남조류 발생량을 예측할 수 있는 생태모델을 개발하고 이를 활용할 수 있는 방안을 모색하였음.

연구개발성과
1) 장기모니터링을 통한 육수학적 자료의 연속성 확보
2) 수질 및 기상-수문학적 요인과 식뭂플랑크톤 관계 분석을 통한 동태 분석
3) 정수처리에 따른 남조류 개체 수 파악
4) 인공신경망을 이용한 생태 예측 모델 구축 및 민감도 분석
5) 환경요인 변화에 따른 시나리오 분석 결과
6) 구축된 높은 예측력의 모델을 이용한 예측값 모의화

연구개발성과의 활용계획(기대효과)
해당 과제의 조사지인 매곡 원수에서 남조 동태 파악을 위해 클로로필 a 예측모델을 개발함으로써 녹조현상에 대해 예측 및 대응이 가능하다. 현재 시행되고 있는 조류 경보제보다 선행 지표로서 활용 가능한 모델을 제시할 수 있다. 또한 높은 예측력을 갖는 생태 모델의 모의값을 토대로 어떤 환경조건이 녹조현상에 영향을 주며 문제 상황을 야기하는지 파악할 수 있으며, 이 조건에 대한 수질 관리 방안과 효율적인 물 관리 체계를 구축할 수 있다.

(출처 : 요약문 3p)

Abstract ▼

연구의 목적 및 내용
1) Understanding the structure and characteristics of artificial neural network developed based on long-term ecological data in Nakdong River
2) Applying the model developed based on the data of the test site
3) Elucidation of factors having a influence on cyanobacteria bloom

연구의 목적 및 내용
1) Understanding the structure and characteristics of artificial neural network developed based on long-term ecological data in Nakdong River
2) Applying the model developed based on the data of the test site
3) Elucidation of factors having a influence on cyanobacteria bloom
4) Establishing a strategy for managing cyanobacteria bloom by applying scenarios
5) Collecting and analysis of cyanobacteria and water quality continuously at the test site

연구개발성과
In the lower Nakdong River, summer cyanobacterial proliferation has been recognized as a serious water environmental problem. Especially in dry seasons, increase of cell numbers and duration time make difficulties in water intake (except for years with sufficient rainfall in summer). However, there is limit to predict the exact timing of algal bloom, which is affected by various environmnetal factors (i.e. water quality, weather). Making possible to predict the dynamics of harmful algae and their related materials, ecological models is able to provide useful information regarding direction of water quality management. In this study project, various environmental data and cyanobacteria data will be related to discover causal relationship of the bloom formation by means of adopting appropriate statistical analysis and machine learning algorithms. This research will be implemented as the following steps:
1) Collecting environmental data (temperature, hydrology, discharge and water quality) and ecological data related to phytolankton dynamics
2) Understanding a relationship between environmental factors and ecological data of test site
3) Development of ecological models based on the collected data and causal relationship
4) Assessment of model performance

연구개발성과의 활용계획(기대효과)
The outcome model for cell numbers of cyanobacteria and chlorophyll-a based on the data of test site will be employed to predict and deal with algal blooms. Modelling for chemical materials related to harmful algae will be able to elucidate an environmental condition for causing ecological problem associated with harmful algal bloom, which provide management strategies for water quality and water intake efficiency.

(출처 : SUMMARY 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 보고서 요약서 ... 2
• 요약문 ... 3
• SUMMARY ... 4
• 목차 ... 5
• 제1장. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 1. 연구개발의 개요 ... 6
• 2. 연구개발의 필요성 ... 6
• 3. 연구개발의 사회문제 해결 기여도 ... 7
• 4. 선행연구의 내용 및 결과 ... 7
• 5. 연구범위 및 연구수행 방법 ... 9
• 제2장. 국내외 기술 개발 현황 ... 12
• 1. 대상기술의 수준 ... 12
• 2. 국내·외 연구 현황 ... 13
• 3. 국내·외 주요 연구 그룹 ... 13
• 제3장. 연구 수행 내용 및 성과 ... 14
• 1. 장기모니터링을 통한 육수학적 자료의 축적 ... 15
• 2. 자기조직화지도 (SOM)를 이용한 식물플랑크톤 동태 분석 ... 16
• 3. 남조류 실시간 계측 센서 적용성 평가 ... 17
• 4. 정수처리에 따른 남조류 개체 수 변동 파악 ... 18
• 5. 인공신경망을 이용한 생태 예측 모델 구축 및 민감도 분석 ... 19
• 6. 환경요인 변화에 따른 시나리오 분석 결과 ... 21
• 제4장. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 23
• 1. 목표 달성도 ... 23
• 제5장. 연구개발성과의 활용계획 ... 25
• 제6장. 연구 과정에서 수집한 해외 과학기술 정보 ... 25
• 제7장. 연구개발성과의 보안등급 ... 25
• 제8장. 국가과학기술종합정보시스템에 등록한 연구시설·장비 현황 ... 25
• 제9장. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전 조치 이행 실적 ... 25
• 제10장. 연구개발과제의 대표적 연구실적 ... 26
• 제11장. 참고문헌 ... 27
• 끝페이지 ... 30