Ⅰ. 연구의 배경 및 목적
1. 연구 개요
o 연구명: 인공지능 딥러닝을 이용한 조류현상 예측기술 개발 및 활용방안
o 연구기간: 2020.1.1~2020.12.31.
2. 연구의 필요성 및 목적
o 조류현상의 원인
ㅇ 조류현상은 녹조현상과 적조현상을 포함
- 녹조현상: 강 및 호수에 남조류 과다 생성
- 적조현상: 바다에 갈색을 띠는 규조류 및 와편모조류 번성
o 현행 조류경보제의 한계
ㅇ 환경부 및 국립환경과학원에서는 유해남조류 실측치 및 EFDC 모형에 기반하여 조류경보제 시행
ㅇ 물리 모형의 한계
- 탄탄한 이론적 배경을 기반으로 하나, 모형이 요구하는 세밀한 데이터를 확보하는 데 한계가 있음
- 질량보존의 법칙에 기반한 물리 모형 활용 생명활동인 조류현상 예측에 한계가 있음
ㅇ 딥러닝 예측을 대안 및 보완방안으로 고려

Ⅱ. 현행 녹조대응정책
1. 조류경보제
o 도입 시기: 1998년
o 법적 근거: o물환경보전법o 제21조
o 대상
ㅇ 상수원 및 친수활동구간 28개소 지점
ㅇ 발령권자: 국립환경과학원
o 분석 항목
ㅇ 유해남조류세포수 실측치
ㅇ 상수원 구간 기준
- 관심: 1,000(cells/mL) 이상
- 경계: 10,000(cells/mL) 이상
- 대발생: 1,000,000(cells/mL) 이상
2. (구) 수질예보제
o 도입 시기: 2012년
o 법적 근거: o물환경보전법o 제21조
o 대상
ㅇ 4대강 16개 보 및 북한강 삼봉리 등 17개 지점
ㅇ 발령권자: 국립환경과학원
o 분석 항목
ㅇ 수온 및 클로로필a 농도 예측치
ㅇ 현재는 조류경보제와 수질예보제를 통합 운영함에 따라 예측은 수행하지만 예보 발령은 하지 않음
o 현재 유해남조류 예측정보 제공
ㅇ 현재 국립환경과학원에서 유해남조류 예측정보 제공 중
ㅇ 주 2회 월·목요일 조류경보제 6개 지점 대상
ㅇ 유해남조류세포수 및 수온예측 결과 발표
3. 수질측정망 현황
o 법적 근거
ㅇ o환경정책 기본법o 제22조 및 o물환경보전법o 제9조
o 구성
ㅇ 수질측정망
- 대상: 하천, 호소, 농엽용수, 도시관류, 산단하천에서의 수질측정데이터
- 제공 정보: 수심, 수소이온농도, 용존산소량, BOD, COD, 부유물질, 총질소, 총인, 총유기탄소(TOC), 수온, 페놀류, 전기전도도, 총대장균군수, 용존총질소, 암모니아성 질소, 질산성 질소, 용존총인, 용존총인, 인산염인, 클로로필a, 투명도
- 주기: 월 1회, 주요지점에 대해서는 주 1회
ㅇ 총량측정망
- 대상: 수질오염총량제 대상 지역에 대해 총량 관리에 필요한 기초데이터
- 제공 정보: 수온, 수소이온농도, 전기전도도, 용존산소, BOD, COD, 부유물질, 총질소, 총인, TOC, 유량
- 주기: 월 1회
ㅇ 자동측정망
- 수동적으로 측정되는 일반측정망의 보완을 위해 운영
- 제공 정보:
(공통항목) 수온, 수소이온농도, 용존산소량, 전기전도도, TOC
(선택항목) 탁도, 클로로필a, TN, TP, NH3-N, NO3-N, PO4-P, VOCs(9종 10개), 페놀, 중금속, 생물감시항목
- 주기: 일 1회
ㅇ 퇴적물측정망
- 목적: 국 하천 및 호소 등 수질보전대상 공공수역에 대한 퇴적물의 이화학적 특성 조사
- 제공