유전자 알고리즘을 이용한 한강수계 수질측정망 설계에 관한 연구

Abstract

하천환경관리를 위해서는 수질 현황과 변화추이를 정확히 파악할 수 있는 수질측정망이 설계되어야 한다. 현재 우리나라 하천은 수질측정지점의 선정과 운영에 관한 체계적인 기준이 마련되어 있지 않아 전반적으로 많은 문제점이 나타나고 있다. 합리적이고 과학적인 수질측정망의 구축이 절실히 필요한 상황이지만 수질측정망의 설계는 광범위한 수계를 대상으로 하고, 다양한 목적을 충족시켜야 하므로 측정망을 선정하기 위해서는 시간적, 비용적 소모가 크다. 따라서 최소한의 인력과 비용을 투입하여 최적의 수질자료를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 최소의 비용과 노력으로 다양한 목적을 충족시키는 최적의 수질측정망을 설계하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하였다. 유전자 알고리즘은 자연계의 적자생존 원리를 바탕으로 환경에 적합한 개체가 좋은 해가 되어 선택적으로 번성하게 되는 것이 기본원리이다. 본 연구대상지역인 한강은 수도서울을 관통하는 한반도 중부지역의 최대하천으로서 유역면적은 26,356㎢이고 유로연장은 481.7이다. 현재 총 210여개의 하천 수질조사지점이 운영되고 있는데, 이중 환경부가 120개소, 수자원공사를 비롯한 기타기관이 91개소를 운영하고 있다. 본 연구에서는 한강수계 수질측정망의 설계를 위하여 유전자 알고리즘과 지리정보시스템(GIS)을 연계하여 활용하였다. 한강의 하천도를 1.5 크기를 갖는 동일한 격자로 나누고 하나의 격자를 유전자 알고리즘의 하나의 해로 가정한다. 기존 수질측정망의 선정기준에 부합하는 적합도 함수식을 정립하여 이를 유전자 알고리즘에 이용하게 된다. 적합도는 개체의 생존여부를 판단하는 중요한 지표로서 최종 적합도는 각 기준에 따른 함수 값의 총합으로 계산된다. 「수계대표성」은 대상 수계의 공간적인 대표성을 의미하며 적합도식을 따로 정립하지 않고, 이를 제외한 4가지 기준의 함수식에서 이진계수로 사용하게 된다. 「수질기준치 준수」는 수질기준 위반사항을 확인하기 위한 기준으로 대상 수계 내에서 수질이 가장 악화된 구간이 적합하므로 함수식에서 측정농도와 수질기준치농도를 이용하였고,「오염원 감시」는 오염원과의 거리를 고려하였다. 「물이용감시」는 취수장 상류에서의 수체 감시 기능에 대한 기준으로 취수장과의 거리를 이용하였고, 「수질변화규명」은 표준유역 수질의 변화양상을 감지하기 위한 기준으로 단위유역 유출구와의 거리를 고려하였다. 특히, 「오염원 감시」적합도 식에서는 점오염원과 비점오염원을 모두 고려하여 보다 최적의 수질측정망을 설계하고자 하였다. 이와 같은 적합도는 유전자 알고리즘에서 주요 연산이 이루어지는데 직접적으로 사용되며 그 값이 클수록 수질측정망으로 선정될 확률이 크다. 재생산, 교차, 돌연변이 세 가지의 유전연산자를 사용하여 프로그램을 구현하고, 이 과정에서 필요한 매개변수는 감도분석을 통해 개체크기 700, 세대수 9000, 교차율 0.8, 돌연변이율 0.01로 결정하였다. 이 매개변수로 유전자 알고리즘을 실행시킨 결과는 1단계에서 현재 한강 수질측정지점수와 일치하는 210지점을 추출하였고, 2단계와 3단계에서 20지점씩을 추가하여 총 230, 250지점을 추출하였다. 연구 결과 210지점 중 50지점만이 현재 운영되고 있는 수질측정망과 일치하였고, 일치하지 않는 160지점에 대해서는 운영의 타당성을 검토가 요구되며, 새로 제안된 지점은 기존 수질측정지점의 수정이나 확장 시 고려될 수 있을 것이라고 사료된다. 본 연구에서는 최소비용으로 최적의 수질측정지점을 얻고자 다목적 설계에 부합한 유전자 알고리즘을 이용하여 점오염원 뿐 만 아니라 비점오염원까지 고려한 수질측정망을 제안하였다. 이와 같은 연구를 지속하여 수질측정망의 목적을 충분히 반영한다면 향후에는 보다 종합적이고 포괄적인 수질측정망의 구축이 가능할 것이라고 판단된다.;To obtain accurate information of water quality, it is necessary to design reasonal and scientific water quality monitoring networks. Many water quality monitoring networks in Korea have been designed on the basis of experience without objective standards. Since design of water quality monitoring networks must satisfy various monitoring objectives in a large river system, it is both costly and time consuming. The purpose of this study, therefore, is to design for optimal water quality monitoring networks using Genetic Algorithm with the minimum amount of effort. Genetic Algorithm is based on the survival of the fittest in the principle of nature. This study presents the integrated technique of Genetic Algorithm and Geographic Information System(GIS) to design effective water quality monitoring networks in Han river. Fitness Function, used in Genetic Algorithm, can be classified to five standards in water quality monitoring networks. In this study, five criteria are representativeness of a river system, compliance with water quality standards, surveillance of pollutant-sources, supervision of water use, and examination of water quality changes. Especially, surveillance of pollutant-sources includes not only point sources but also non-point sources. The sum of each fitness function is total fitness value and it is used in Genetic Algorithm operation. The bigger Fitness value, the higher probability of selection as water quality monitoring station. From sensitivity analysis, four parameters are determined as population sizes of 700, number of generation 9000, probability of crossover of 0.8, and probability of mutation 0.01. The parameter values are applied in the Genetic Algorithm to design the water quality monitoring network. The results are proposed the locations of 210 monitoring stations and also put forward a new stepwise expansion plan that adds 20 stations in each step. This study finds out that, among 210 stations, only 50 stations are corresponded with existing locations and 160 stations, which aren't corresponded with it, are needed feasibility study of operation. New proposed stations will be considered at expansion and revision of previous water quality monitoring stations. This study suggests most effective water quality monitoring network considering not only point sources but also non-point sources by using Genetic Algorithm corresponded with multipurpose plans. It can be considered that total and inclusive water quality monitoring network will be constructed by including various purpose of continuous studies.