KR101268444B1 - 최적 수질 관측망 구성 방법 및 이를 지원하는 관측망 선정 지원 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 최적 수질 관측망 구성 방법 및 이를 지원하는 관측망 선정 장치에 관한 것으로, 수체의 수질을 측정한 수질 데이터를 바탕으로 각 관측 지점별 수질경향을 분석하고 관측 지점 간 유사성을 계산하여, 수질관리를 위한 최적의 수질 관측망을 구성할 수 있도록 지원하기 위한 것이다. 이러한 본 발명은 대상 수체의 수질 데이터를 수집하는 수집 단계, 상기 수질 데이터의 각 항목들에 대한 주성분분석, 상관계수행렬, 다차원척도법 적용을 기반으로 하는 관측 지점별 수질 유사성 분석을 수행하는 유사성 분석 단계, 상기 유사성 분석 결과를 기반으로 계층적으로 분류하여 관측 지점의 개수 및 대표 관측 지점을 결정하는 결정 단계를 포함하는 최적 수질 관측망 구성 방법을 개시한다.

Description

최적 수질 관측망 구성 방법 및 이를 지원하는 관측망 선정 지원 장치{Configuration Method of the optimal water quality Monitoring Network And Decision Supporting System the same}

본 발명은 수체의 수질 관측에 관한 것으로 특히 수체의 수질을 측정한 수질 데이터를 바탕으로 각 관측 지점별 수질경향을 분석하고, 이를 활용하여 관측 지점 간 유사성을 계산하여, 수질관리를 위한 최적의 수질 관측망을 구성할 수 있도록 지원하는 최적 수질 관측망 구성 방법 및 이를 지원하는 관측망 선정 장치에 관한 것이다.

1992년 리우환경회의 이후 국제사회는 환경적으로 지속가능한 개발을 달성하기 위해 각종 국제규범들을 통해 환경보전에 관한 의무를 강화하고 있으며, 세계 각국들은 환경보전을 위하혀 통합적 관리 및 지속가능한 개발을 정책목표로 하고 있다.

우리나라도 환경보전을 위한 국제적 흐름에 부응하여 환경오염의 예방을 위해 통합적 관리에 대한 계획을 수립하여 추진하고 있으며, 오염 원인자에게 환경 개선의 부담을 부여하여 지역의 무분별한 개발로 인한 오염 부하량의 증가를 예방하기 위해 전국 4대 강에 대해 오염 총량제 등을 시행하고 있다. 그러나 급속한 토지이용의 변화로 짧은 시간 동안 일시에 배출되는 오염물질 부하량이 자연이 제공할 수 있는 자정능력을 크게 상회하기도 한다. 이와 같은 현상은 전국 어디에서나 발생될 수 있으며 이에 대한 대책이 시급한 실정이다.

저수지나 호소는 중력에 의해 자연적으로 흐르는 하천과는 달리 오염물질이 대량 또는 장기간 유입되었을 경우 호 내에 오염물질이 축적 보존되는 특징을 가지므로, 한번 기능을 상실한 저수지를 복원하는데 막대한 시간과 재원이 소요된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 최근에 와서 저수지 및 간척지호에 대한 수질정보 종합시스템의 개발 및 수질오염 모니터링을 위한 측정망의 확충 등과 같은 관리체계의 개선에 대한 노력이 활발히 진행되고 있다. 그러나 저수지 수질관리 등에 관한 조치는 아직도 대책수립과 개선방안 수준을 벗어나지 못하고 있으며, 실제로 저수지에서 더욱 중요한 유입 오염물에 의한 호내 반응과 같은 과학적인 문제해결 접근노력은 매우 소극적이다.

한편 수질측정망은 전국 하천 및 호소 등 수질보전대상 공공수역에 대한 수질현황을 종합적으로 파악하여 수질변화 추세를 파악하고 이미 집행된 주요 정책 사업의 효과를 분석하여 장래 수질보전정책수립을 위한 기초자료를 확보하기 위해서 운영된다. 그러나 국내에서 지금까지 운영되어온 수질측정망 구성은 과학적으로 수립된 측정목적에 따른 체계적 설계방법에 기초한 것이라기보다는 관리의 필요성 증대에 따라 관리자의 경험과 주관적 판단에 의해 이루어져 왔다. 따라서 현재 운영되고 있는 측정망은 수계관리를 위해 요구되는 다양한 수질정보를 생산한다는 점에서나 활용 필요성을 충족시키지 못한다는 문제를 내포한다고 볼 수 있다.

더구나 수질은 조사하는 항목이 다양하고 오염원이 다양하며, 계절과 유량변화에 영향을 받게 된다. 따라서 수질 특성과 계절적 추이를 고려한 관측 지점 유사성을 평가하고 이를 활용한 관측 지점 개수결정 및 대표관측 지점 선택을 통한 최적 수질 관측망을 형성하는 작업이 필요하다.

따라서 상술한 문제를 해결하기 위한 본 발명의 목적은 수체의 각 조사 지점에서 측정된 시계열 자료를 바탕으로 관측 지점 간 유사성을 계산하고 유사성이 높은 관측 지점을 계층적으로 분류하여 사용자가 요구하는 최적 수질 관측망을 용이하게 구성할 수 있도록 하는 방법 및 지원 장치를 제공함에 있다.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 최적 수질 관측망 구성 방법은 대상 수체의 수질 데이터를 수집하는 수집 단계, 상기 수질 데이터의 각 항목들에 대한 주성분분석, 상관계수행렬, 다차원척도법 적용을 기반으로 하는 관측 지점별 수질 유사성 분석을 수행하는 유사성 분석 단계, 상기 유사성 분석 결과를 기반으로 군집분석을 적용하여 계층적으로 분류하여 관측 지점의 개수 및 대표 관측 지점을 결정하는 결정 단계를 포함하는 구성을 개시한다.

여기서 상기 구성 방법은 시계열 그래프를 활용한 수질 변동 추세 분석을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 유사성 분석 단계는 상기 대상 수체의 수질을 축약한 주성분 점수의 유클리디안 거리나 수질 패턴의 시계열 변화를 고려하기 위하여 상관계수행렬 및 다차원 척도법 적용하여 얻은 좌표의 거리를 이용하여 수체의 유사성을 계산하는 단계이다.

그리고 상기 결정 단계는 상기 유사성 분석 결과를 계층적 군집 분석 방법으로 분류하여 적절한 군집의 개수를 결정하는 단계, 상기 결정된 군집의 중심점 산출을 통한 대표 관측 지점을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

한편 상기 계층적 군집 분석 방법 적용 시 군집 분석 이후 군집 간 거리 최대화, 군집내 거리를 최소화하기 위하여 두 군집의 개체 거리 중 가장 가까운 것을 사용하는 단일 연결, 가장 먼 거리를 사용하는 완전 연결, 군집 간 개체들의 거리 평균을 이용하는 평균 연결, 군집 내 개체의 중심간 거리를 사용하는 중심 연결, 군집화 과정에서 발생하는 정보 희생(loss of information)을 최소화하는 방법으로 제안된 Wald 분산최소화연결 중 적어도 하나를 이용하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명은 또한, 통신 인터페이스 또는 입력부, 제어부, 저장부의 구성을 포함하는 최적 수질 관측망 구성을 지원하는 관측망 선정 장치를 개시한다. 여기서 상기 통신 인터페이스 또는 입력부는 적어도 하나의 대상 수체의 관측 지점별 수질 데이터를 수집하는데 이용되며, 상기 제어부는 상기 수집된 수질 데이터를 기반으로 각 관측 지점별 유사성을 산출하고, 산출된 관측 지점별 유사성을 기반으로 계층적 분류를 수행하여 군집 개수 및 대표 관측 지점을 산출한다.

그리고 상기 저장부는 상기 산출된 군집 개수 및 대표 관측 지점 정보를 포함하는 관측 지점 제안 정보와, 상기 수질 데이터, 상기 유사성 산출과 군집 개수, 대표 관측 지점 산출을 위한 프로그램을 저장한다.

특히 상기 제어부는 상기 수질 데이터를 기반으로 대상 수체 각 지점별 자료에 따른 선택된 변수의 시계열 그래프에 의한 수질 변동 추세 분석을 수행하고, 상기 수질 변동 추세 분석 결과를 이용하여 주성분분석을 수행하고, 수질 패턴의 시계열 변화를 고려하기 위하여 상관계수행렬, 다차원척도법 적용을 수행하여 관측 지점별 수질 유사성을 분석하는 관측 지점 유사성 연산부, 상기 분석된 유사성을 계층적 군집 분석 방법에 따라 분류하는 군집 분석부, 상기 계층적 군집 분석 방법에 따른 결과에 덴드로그램을 적용하여 사용자 선택에 따라 군집 개수를 결정하고, 상기 결정된 군집 개수를 기반으로 군집 내 개체의 중심 지점으로 대표 관측 지점으로 제안될 중심점들을 산출하는 최적 관측 지점 산출부를 포함할 수 있다.

그리고 상기 관측망 선정 장치는 상기 최적 군집 개수 및 상기 대표 관측 지점에 관한 정보를 출력하는 표시부를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 최적 수질 관측망 구성 방법 및 이를 지원하는 관측망 선정 장치에 따르면, 본 발명은 수집된 수질 데이터를 평가하여 각 관측 지점별 수질경향을 분석하고 관측 지점 간 유사성을 계산하여, 수질관리를 위한 최적의 수질측정망 구성을 지원할 수 있다.

이에 따라 본 발명은 수질보전대상 공공수역에 대한 수질현황을 종합적으로 파악하여 수질변화 추세를 보다 정확히 파악하고 주요 정책 사업의 효과를 분석할 수 있을 뿐만 아니라 장래 수질보전정책수립을 위한 자료의 활용성도 강화시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 최적 수질 관측망 구성 방법을 설명하기 위한 순서도.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 최적 수질 관측망 구성을 위한 관측망 선정 장치의 외관을 개략적으로 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 관측망 선정 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기의 설명에서는 본 발명의 실시 예에 따른 동작을 이해하는데 필요한 부분만이 설명되며, 그 이외 부분의 설명은 본 발명의 요지를 흩트리지 않도록 생략될 것이라는 것을 유의하여야 한다.

이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

이하 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 최적 수질 관측망 구성 방법 및 이를 지원하는 관측망 선정 장치에 대하여 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 최적 수질 관측망 구성 방법을 설명하기 위한 도면이다.

상기 도 1을 참조하면, 본 발명의 최적 수질 관측망 구성 방법은 먼저 S101 단계에서 관측망 선정 장치가 수체의 각 관측 지점에서의 수질 데이터를 수집한다. 여기서 상기 수질 데이터는 관측 지점 시계열 수질 데이터가 될 수 있다. 수질은 조사하는 항목이 다양하고 오염원이 다양하며, 계절과 유량변화에 영향을 받기 때문에 정확한 관측 지점 산출을 위해서는 수질 특성과 계절적 추이를 함께 적용할 수 있는 수질 데이터 수집이 필요하다. 이를 위하여 해당 수체의 관측 지점에는 수질 특성과 계절적 추이를 함께 포함하는 수질 데이터를 수집할 수 있도록 구조물이 마련되거나, 조사되는 것이 바람직하다. 여기서 상기 수질 데이터는 수질과 관련된 다양한 측정 항목들에 대한 데이터를 포함할 수 있으며, 예를 들면 pH, 수온, 용존산소, 탁도, 전기전도도 등을 포함하는 항목들이 기본 항목이 될 수 있다. 또한 상기 수질 데이터는 해당 데이터 사용 목적 등에 따라 COD, TN, NO₃-N, NH₃-N, TP, PO₄-P, SS, 투명도, chl-a 등 다양한 종류의 항목이 더 추가될 수 있다.

다음으로 S103 단계에서 관측망 선정 장치가 관측 지점 간 유사성을 계산한다. 이를 위하여 상기 관측망 선정 장치는 대상 수체의 각 지점별 자료에 대하여 선택된 변수의 시계열 그래프를 활용한 수질 변동 추세 분석을 수행한다. 그리고 상기 관측망 선정 장치는 상기 분석된 수질 변동 추세 분석 결과를 기반으로 주성분분석을 수행하여 주성분 점수를 산출하며, 각 수질 항목들에 대한 상관계수행렬 산출 및 다차원 척도분석의 적용하여 수행할 수 있다. 특히 상기 관측망 선정 장치는 수질조사지점에 대한 관측치 즉 수질 데이터를 활용하여 수질패턴의 시계열 변화를 고려할 수 있는 방법으로 상관계수행렬과 다차원 척도분석을 활용하여 관측 지점 간 유사성을 계산한다.

이를 보다 상세히 설명하면, 먼저 관측망 선정 장치는 주성분 점수 산출을 위하여 관측 수질 데이터의 총합적 평균을 구하고 이를 이용하여 각 관측 지점의 주성분 점수를 계산한다. 관측 지점의 주성분 점수의 유클리디안 거리가 관측 지점 간 유사성이 될 수 있다. 주성분분석(principal component analysis)은 선형상관 관계가 있는 다수의 원변수들을 서로 독립이며 원변수의 선형결합인 주성분변수로 변환하여 원 데이터의 차수를 줄이는 다변량분석방법이다. 원변수의 공분산행렬로부터 고유치를 계산하고, 이에 대응하는 고유벡터를 선형계수로 하여 주성분 변수를 얻는다. 축약되는 차원의 개수는 주성분 변수의 원변수의 변동 설명 누적 기여율 80%이상이거나 고유치가 1 이상인 주성분을 선택하여 결정한다.

한편 측정 변수들의 측정 단위가 차이가 나는 경우 분산의 크기도 달라진다. 이로 인하여 측정 단위가 큰 변수에 대한 분산, 공분산이 커지므로 본 발명의 관측망 선정 장치는 공분산행렬에서 각 변수의 분산의 변동을 나누어 준 상관 계수 행렬로부터 고유치 및 고유 벡터를 구하여 이를 이용하여 주성분을 구할 수 있다.

상기 관측망 선정 장치는 수질의 시계열 변화 패턴을 고려할 수 있는 방법도 포함하고 있다. 개별 수질 측정치의 관측 지점 간 상관계수 행렬을 구하고, 이들을 이용하여 단일 가중평균 상관계수 행렬을 얻고, 다차원 척도분석을 적용하여 계산된 성분 좌표로부터 유사성을 계산한다. 다차원 척도분석(Multi-dimensional Analysis)은 계산된 개체간 유사성을, 단일 상관계수행렬, 크기 순으로 정렬하여 개체 간 상대적 위치를 저차원 공간에 표현하는 다변량분석기법이다.

이상에서 설명한 방법에 따라 상기 관측망 선정 장치는 상기 주성분 점수 산출과 상기 상관계수행렬의 산출 및 다차원 척도분석을 통하여 각 수질항목들에 의한 관측 지점들 간의 유사성을 산출할 수 있다.

이후 상기 관측망 선정 장치는 계산된 유사성을 이용하여 S105 단계에서 유사 관측 지점 그룹화 과정을 수행한다. 이때 상기 관측망 선정 장치는 유사성에 의한 개체분류를 위해 관심변수들에 의해 개체 간 유사성을 측정하고 이를 이용하여 유사한 개체를 분류하는 방법으로 군집 분석(clustering analysis)을 적용한다.

상기 군집 분석(cluster analysis)은 주어진 데이터의 구조에 의해 유사성이 높은 개체 순으로 개체를 묶어가는 계층적(hierarchical) 방법과 일정수준의 유사성을 기준으로 개체를 묶거나 사전에 결정된 군집의 개수에 의해 개체를 분류하는 비계층적 (non-hierarchical) 방법이 있다. 계층적 군집 분석 방법은 사용이 용이하나 개체가 일단 어느 군집에 소속되면 다른 군집으로 이동될 수 없고 이상 개체는 제거되지 않고 반드시 어느 군집에 속하게 된다. 비계층적 군집 분석은 일정한 군집 수준을 보장하나 사전에 군집 수를 결정해야 사용이 가능하다. 그러므로 군집 분석의 일반적인 순서는 계층적 군집 분석 방법에 의해 적절한 군집 개수를 결정할 수 있다.

한편 개체의 유사성은 선택된 변수들의 거리(distance)에 의해 계산되므로 군집 분석에 사용되는 변수는 측정형 변수이어야 한다. 군집변수들 중 범주형 변수가 있으면 수량화 방법(Tanaka et. al., 1994)에 의해 측정형 변수로 변환하거나 이진형 변수로 변환하여(Johnson et. al., 2007, pp. 674) 군집변수로 사용하는 수량화 연구도 제안되어 있으나, 본 장치에서는 이를 고려하지 않았다. 개체의 유사성으로 가장 널리 사용되는 거리는 유클리디안 거리(Euclidean distance)와 군집 내 공분산 행렬을 고려하는 Pearson 거리가 있는데, 본 장치에서는 수질의 측정 단위를 표준화 하여 유사성을 계산하였으므로 유클리디안 거리를 개체 간 유사성으로 활용한다.

개체의 유사성이 높은 순서대로 묶어가는 계층적 군집 분석 방법의 경우 개체와 군집, 군집 간 거리를 계산해야 하는데 이를 연결(linkage)방법이라 한다. 상기 연결 방법에는 두 군집의 개체 거리 중 가장 가까운 것을 사용하는 단일(single)연결, 가장 먼 거리를 사용하는 완전(complete)연결, 군집 간 개체들의 거리 평균(중위수)을 이용하는 평균(중위수 average, median)연결, 군집 내 개체의 중심간 거리를 사용하는 중심(centroid)연결, 그리고 군집화 과정에서 발생하는 정보 희생(loss of information)을 최소화하는 방법으로 제안된 Wald 분산최소화연결 방법이 있다(Johnson et. al., 2007). 적합한 연결방법은 계층적 군집분석 결과로 얻어지는 덴드로그램에 의해 판단하게 된다. 본 관측망 선정 장치에서는 사용 빈도가 가장 높은 평균 연결방법을 디폴트로 적용하였지만, 이는 향후 장치 이용자가 연결방법을 선택할 수 있는 옵션도 설정할 수 있도록 업그레이드 할 수 있다.

군집화가 완료되면, 관측망 선정 장치는 S107 단계에서 관측 지점의 개수와 대표 관측 지점을 산출하고 이를 제안한다. 이를 위하여 상기 관측망 선정 장치는 군집분석에서 적절한 군집 개수를 결정하는 방법으로 덴드로그램(Dendrogram)을 이용하는 시각적 방법을 제공하고 있다.(Johnson, 1998). CCC나 Hotelling

통계량 방법도 연구 제안되고 있으나, 이들에 대한 표본분포가 없어 적절한 군집개수에 대한 가설을 검정하지 못해 본 발명의 관측망 선정 장치는 사용하기 용이한 덴드로그램 방법을 이용한다. 군집 분석에 의해 묶여진 군집의 특성을 파악하기 위해서는 군집 내 개체들의 속성에 대한 정보인 군집변수들의 값을 이용하게 된다. 군집변수가 많은 경우 전체적인 관점에서 개체들의 속성을 파악하는 것은 쉽지 않으므로 변수를 축약하는 주성분분석을 활용하게 된다. 군집화의 수준 즉 몇 개의 군집을 선택할 것인가의 적정성 검증을 위하여 본 발명의 관측망 선정 장치는 덴드로그램 방식을 적용하였다. 덴드로그램에 의해 제공되는 유사성 수준을 결정하거나 개체의 묶여진 형태나 수준을 보고 사용자가 시각적으로 판단하여 적정 군집 개수를 결정한다.

한편, 상기 관측망 선정 장치는 군집의 개수가 결정되면 군집 내 개체의 주성분 점수의 평균을 이용하여 군집의 중심점을 계산하고 대표 관측지점을 제안한다.

상술한 바와 같이 본 발명의 실시 예에 따른 최적 수질 관측망 구성 방법은 하천이나 저수지에서 수질 측정을 위한 최적의 측정지점 개수와 대표 측정지점을 선택하도록 지원한다. 특히 본 발명의 최적 수질 관측망 구성 방법은 수체의 각 관측 지점에서 수질 관련 측정치들에 대한 시계열 데이터를 불러들이고, 이를 이용하여 관측 지점 간 유사성을 계산한다. 그리고 상기 최적 수질 관측망 구성 방법은 계산된 유사성을 이용하여 유사성이 높은 관측 지점을 계층적으로 분류한 후 계산된 유사성 점수에 의해 적절한 관측 지점 개수를 결정하고, 대표 관측 지점을 제안할 수 있다.

이상에서는 본 발명의 실시 예에 따른 최적 수질 관측망 구성 방법에 대하여 설명하였다. 이하에서는 상술한 최적 수질 관측망 구성 방법을 지원하기 위한 관측망 선정 장치의 각 구성에 대하여 도 2 및 도 3을 참조하여 보다 상세히 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 관측망 선정 장치의 외관을 개략적으로 나타낸 도면이며, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 관측망 선정 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.

상기 도 2 및 도 3을 참조하면, 본 발명의 관측망 선정 장치(100)는 통신 인터페이스(110), 입력부(120), 표시부(140), 저장부(150) 및 제어부(160)의 구성을 포함할 수 있다.

이와 같은 구성을 가지는 본 발명의 관측망 선정 장치(100)는 통신 인터페이스(110) 및 입력부(120) 중 적어도 하나로부터 입력되는 다수의 관측 지점들로부터의 수질 데이터들을 기반으로 각 관측 지점들의 유사성을 판단하고 유사성이 높은 관측 지점을 계층적으로 분류하여 적절한 관측 지점의 개수 및 대표 관측 지점을 제안하도록 지원할 수 있다. 이하 상기 관측망 선정 장치(100)의 각 구성에 대하여 보다 상세히 설명하기로 한다.

상기 통신 인터페이스(110)는 상기 관측망 선정 장치(100)의 통신 기능을 지원하기 위한 구성이다. 이러한 통신 인터페이스(110)는 외부로부터 사전 설정된 해당 수체의 관측 지점으로부터의 수질 데이터(151)를 수신할 수 있는 통로 역할을 수행한다. 이를 위하여 상기 통신 인터페이스(110)는 직렬 통신 인터페이스, 모뎀 통신 인터페이스, 이동통신 인터페이스 등 다양한 통신 인터페이스 중 적어도 하나로 구성될 수 있다. 즉 상기 통신 인터페이스(110)는 메모리칩이나 기타 컴퓨팅 장치와 직렬로 연결되어 해당 장치들로부터 직접적으로 상기 수질 데이터(151)를 수신할 수 있다. 또한 상기 통신 인터페이스(110)는 상기 모뎀 통신 인터페이스 또는 이동통신 인터페이스를 마련하고 상기 수집 데이터를 제공하는 특정 웹 서버나 해당 수체 관리 컴퓨터 장치에 접속하여 해당 장치와 통신 채널을 형성한 후, 해당 장치들로부터 수질 데이터(151)를 수신할 수 있도록 지원할 수 있다. 또한 상기 통신 인터페이스(110)는 상기 저장부(150)에 저장된 관측 지점 제안 정보(153)를 사용자의 요청에 따라 특정 서버에 전송하거나 특정 통신 컴퓨터 장치에 전송하도록 통신 채널을 형성할 수 있다. 상기 통신 인터페이스(110)를 통하여 전달되는 수질 데이터(151)는 저장부(150)에 임시 저장될 수 있다.

상기 입력부(120)는 마우스와 키보드 등의 입력 수단을 포함한다. 이러한 입력부(120)는 숫자 또는 문자 정보를 입력받고 각종 기능들을 설정하기 위한 다수의 입력키 및 기능키들을 포함한다. 상기 기능키들은 특정 기능을 수행하도록 설정된 방향키, 사이드 키 및 단축키 등을 포함할 수 있다. 상기 입력부(120)는 사용자 제어에 따라 다양한 키 신호 및 마우스 신호를 생성하고 생성된 신호들을 상기 제어부(160)로 전달한다. 이러한 입력부(120)는 상기 관측망 선정 장치(100)의 특성에 따라 다양한 형태가 될 수 있다. 즉 상기 관측망 선정 장치(100)가 휴대용 컴퓨팅 장치인 경우 상기 입력부(120)는 키패드 형태로 구현될 수 있다. 또한 상기 관측망 선정 장치(100)가 휴대용 컴퓨팅 장치 중 터치스크린을 채용하는 장치인 경우 상기 입력부(120)는 터치스크린 상에 출력되는 쿼티 키 맵, 3*4 키맵, 4*3 키맵, 메뉴 맵, 제어키 맵 등으로 구현될 수 도 있다. 본 발명의 입력부(120)는 군집 개수의 선택 과정 중 덴드로그램 방식에서 어떠한 일정 비율을 선택할지를 지정하는 입력 신호를 사용자 제어에 따라 생성할 수 있다.

상기 표시부(140)는 본 발명의 실시 예에 따른 관측 지점 유사성 산출 및 이를 기반으로 한 적절한 관측 지점의 개수 및 대표 관측 지점을 포함하는 관측 지점 제안 정보(153)를 출력하는 구성이다. 특히 상기 표시부(140)는 지도 정보를 포함할 수 있다. 상기 지도 정보는 해당 수체의 관측 지점에 대한 지도 표시 정보를 포함한다. 본 발명의 제어부(160)는 상기 표시부(140)에 출력되는 지도 정보 상에 상기 대표 관측 지점에 대한 정보를 다른 관측 지점들과 구분할 수 있도록 출력 제어할 수 있다. 한편 상기 표시부(140)는 군집 개수 선택을 위한 덴드로그램 방식에 따른 화면을 출력할 수 있다. 이에 따라 사용자가 입력부(120) 등을 이용하여 덴드로그램 방식 중 특정 비율에 대한 입력 신호를 생성하면, 상기 표시부(140)는 해당 특정 비율에 따라 선택되는 군집 개수를 표시할 수 있다. 또한 상기 표시부(140)는 주성분분석 과정에서 산출되는 주성분 점수와, 주성분 변수 등에 대한 정보 등도 출력할 수 있다. 실질적으로 상기 표시부(140)는 본 발명의 관측망 선정 장치(100)에 의하여 제안되는 관측 지점의 개수 및 대표 관측 지점 산출까지의 다양한 데이터들과 연산 결과들을 출력한다. 예를 들면 상기 표시부(140)는 해당 수체의 수질 데이터 정보를 출력할 수 있으며, 이를 기반으로 대상 수체의 각 지점별 자료에 대하여 선택된 변수의 상관분석, 시계열 그래프, 산점도 등의 수질 변동 추세 분석 결과를 출력할 수 있다. 또한 상기 표시부(140)는 상기 분석 결과를 바탕으로 연산된 관측 지점의 유사성 정보, 상기 관측 지점의 유사성 정보를 기반으로 산출된 관측 지점 개수 및 대표 관측 지점 정보를 출력할 수 있다.

상기 저장부(150)는 관측 지점 시계열 수질 데이터(151)와 관측 지점 제안 정보(153)를 저장한다. 상기 관측 지점 시계열 수질 데이터(151)는 해당 수체의 관측 지점을 관리하는 컴퓨팅 장치로부터 수신되거나, 사용자가 상기 입력부(120)를 이용하여 직접 입력될 수 있다. 또한 상기 저장부(150)는 상기 관측 지점 시계열 수질 데이터(151)를 기반으로 관측 지점 유사성 연산을 위한 관측 지점 유사성 연산 알고리즘, 군집 분석 알고리즘 및 최적 관측 지점 산출 알고리즘 등을 저장할 수 있다. 그리고 상기 저장부(150)는 상술한 알고리즘 활성화를 통하여 연산된 관측 지점 제안 정보(153)를 누적 저장할 수 있다. 제안된 관측 지점은 해당 수체의 관측 지점으로부터 수집된 수질 데이터(151)가 변경되는 경우 변경될 수 있기 때문에 상기 저장부(150)는 상술한 관측 지점 제안 정보(153)를 누적 저장하여 시간의 흐름에 따른 관측 지점 변경 사항에 관한 정보를 제공할 수 있다. 이때 상기 저장부(150)는 지도 정보를 저장하여 상술한 관측 지점에 관한 위치 정보를 표시부(140)에 출력할 수 있도록 지원한다.

상기 제어부(160)는 본 발명의 실시 예에 따른 관측망 선정 장치(100)의 운용을 위한 기본 운용 체제를 포함하며, 공급된 전원을 기반으로 상술한 각 구성들을 운용하기 위한 분배전원을 생성하고, 생성된 분배전원을 각 구성들에 제공하여 초기화 과정을 수행할 수 있도록 지원할 수 있다. 그리고 상기 제어부(160)는 본 발명의 최적 관측 지점의 개수 및 대표 관측 지점 제안을 위하여 저장부(150)에 저장된 각 알고리즘 구현을 위한 프로그램을 활성화하도록 지원할 수 있다. 즉 상기 제어부(160)는 관측 지점 개수 산출과 대표 관측 지점 제안을 위하여 관측 지점 유사성 연산부(161)와, 군집 분석부(163) 및 최적 관측 지점 산출부(165)를 포함할 수 있다.

상기 관측 지점 유사성 연산부(161)는 수집되는 수질 데이터(151)를 이용하여 대상수체의 각 지점별 자료에 대하여 선택된 변수의 상관분석, 시계열 그래프, 산점도 등 수질 변동 추세 분석을 수행한다. 그리고 상기 관측 지점 유사성 연산부(161)는 상기 분석 결과를 기반으로 관측 지점 간 유사성을 계산한다. 이 과정에서 상기 관측 지점 유사성 연산부(161)는 상기 수질 데이터(151)를 기반으로 해당 데이터에 포함된 다양한 수질 항목들에 대하여 주성분분석을 수행하여 주성분 변수 및 주성분 점수를 산출한다. 상기 관측 지점 유사성 연산부(161)는 수질조사지점에 대한 관측치 즉 수질 데이터(151)를 활용하여 수질패턴의 시계열 변화를 고려할 수 있는 방법으로 상관계수행렬과 다차원 척도분석을 활용하여 관측 지점 간 유사성을 계산한다. 이러한 방식으로 연산되는 관측 지점 간 유사성은 거리 값으로 산출될 수 있다.

상기 군집 분석부(163)는 상기 관측 지점 유사성 연산부(161)가 연산한 결과들에 대한 군집 분석을 수행하는 구성이다. 이러한 군집 분석부(163)는 최적 수질 관측망 구성 방법에서 설명한 바와 같이 계층적 군집 분석 방법을 통하여 군집 내 개체 간 거리가 최소 거리가 될 수 있도록 분석하며, 군집들 간의 거리는 최대가 되도록 분석할 수 있다.

상기 최적 관측 지점 산출부(165)는 상기 군집 분석부(163)에 의하여 계층적으로 분석된 군집 분류 작업 결과에 덴드로그램을 적용하여 적절한 군집 개수를 선택하도록 지원하는 구성이다. 이러한 최적 관측 지점 산출부(165)는 사용자가 입력하는 일정 비율 값을 기준으로 상기 덴드로그램을 적용하여 적절한 군집 개수를 선택하도록 제안한다. 그리고 상기 최적 관측 지점 산출부(165)는 적절한 군집 개수가 결정되면, 군집 내 개체들의 좌표의 중심점으로 대표 관측 지점을 산출할 수 있다. 상기 최적 관측 지점 산출부(165)는 대표 관측 지점이 산출되면 해당 정보를 표시부(140)에 출력하며, 이때 저장부(150)에 저장된 지도 정보를 기반으로 대표 관측 지점을 용이하게 인식할 수 있도록 표시 제어할 수 있다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 실시 예에 따른 관측망 선정 장치는 특정 수체에 대한 수질 데이터를 수집하면, 해당 수질 데이터를 기반으로 변수를 결정하고, 시계열 그래프 활용하여 수질 변동 추세 분석을 수행한다. 그리고 상기 관측망 선정 장치는 상기 분석 결과 및 수질 데이터를 기반으로 주성분분석, 상관계수행렬, 다차원 척도법을 적용한 관측 지점별 수질 유사성 분석을 수행할 수 있다. 유사성 분석이 완료되면 상기 관측망 선정 장치는 계층적 군집 분석 방법을 통하여 적절한 군집의 개수를 결정하고, 군집 내 개체의 중심 지점으로 대표 관측 지점을 결정하도록 지원할 수 있다.

이상 본 발명을 몇 가지 바람직한 실시 예를 사용하여 설명하였으나, 이들 실시 예는 예시적인 것이며 한정적인 것이 아니다. 이와 같이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 본 발명의 사상과 첨부된 특허청구범위에 제시된 권리범위에서 벗어나지 않으면서 균등론에 따라 다양한 변화와 수정을 가할 수 있음을 이해할 것이다.

100 : 관측망 선정 장치 110 : 통신 인터페이스
120 : 입력부 140 : 표시부
150 : 저장부 151 : 관측 지점 시계열 수질 데이터
153 : 관측 지점 제안 160 : 제어부
161 : 관측 지점 유사성 연산부 163 : 군집 분석부
165 : 최적 관측 지점 산출부

Claims (8)

1. 대상 수체의 다수 관측 지점에서 측정된 수질 데이터를 수집하는 수집 단계;
   상기 수질 데이터의 각 항목들에 대한 주성분분석, 상관계수행렬, 다차원척도법 적용을 기반으로 하는 관측 지점별 수질 유사성 분석을 수행하는 유사성 분석 단계;
   상기 유사성 분석 결과를 기반으로 유사성이 상대적으로 높은 관측 지점을 계층적으로 분류하고, 군집의 개수 및 각 군집의 대표 관측 지점을 결정하는 결정 단계를 포함하고,
   상기 결정 단계는
   상기 유사성 분석 결과를 계층적 군집 분석 방법에 따라 분류하고, 분류 결과에 덴드로그램을 적용하여 사용자 선택에 따라 군집 개수를 결정하는 단계;
   상기 결정된 군집 개수를 기반으로, 중심점 산출을 통해 수질 관측망을 구성할 각 군집 내 개체의 대표 관측 지점을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 최적 수질 관측망 구성 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 수집 단계 이후
   상기 수집된 수질 데이터에 포함된 대상 수체 각 지점별 자료에 대하여 선택된 변수의 상관분석, 시계열 그래프, 산점도를 포함하는 수질 변동 추세 분석을 수행하는 단계;
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 최적 수질 관측망 구성 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 유사성 분석 단계는
   상기 대상 수체의 수질을 축약한 주성분 점수의 유클리디안 거리나 상기 대상 수체의 수질 패턴의 시계열 변화를 고려하기 위하여 상관계수행렬 및 다차원 척도법 적용하여 얻은 좌표의 거리를 이용하여 수체의 유사성을 계산하는 단계인 것을 특징으로 하는 최적 수질 관측망 구성 방법.
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 계층적 군집 분석 방법 적용 시 군집 분석 이후 군집 간 거리 최대화, 군집내 거리를 최소화하기 위하여 두 군집의 개체 거리 중 가장 가까운 것을 사용하는 단일 연결, 가장 먼 거리를 사용하는 완전 연결, 군집 간 개체들의 거리 평균을 이용하는 평균 연결, 군집 내 개체의 중심간 거리를 사용하는 중심 연결, 군집화 과정에서 발생하는 정보 희생(loss of information)을 최소화하는 방법으로 제안된 Wald 분산최소화연결 중 적어도 하나를 이용하는 단계;
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 최적 수질 관측망 구성 방법.
6. 적어도 하나의 대상 수체의 관측 지점별 수질 데이터를 수집하기 위한 통신 인터페이스 또는 입력부;
   상기 수집된 수질 데이터를 기반으로 각 관측 지점별 유사성을 산출하고, 산출된 관측 지점별 유사성을 기반으로 계층적 분류를 수행하여 군집 개수 및 대표 관측 지점을 산출하도록 제어하는 제어부;
   상기 산출된 군집 개수 및 대표 관측 지점 정보를 포함하는 관측 지점 제안 정보와, 상기 수질 데이터, 상기 유사성 산출과 군집 개수, 대표 관측 지점 산출을 위한 프로그램을 저장하는 저장부;를 포함하고,
   상기 제어부는
   상기 산출한 유사성을 계층적 군집 분석 방법에 따라 분류하는 군집 분석부와,
   상기 계층적 군집 분석 방법에 따른 결과에 덴드로그램을 적용하여 사용자 선택에 따라 군집 개수를 결정하고, 상기 결정된 군집 개수를 기반으로 중심점 산출을 통해 수질 관측망을 구성할 각 군집 내 개체의 대표 관측 지점을 결정하는 최적 관측 지점 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 최적 수질 관측망 구성을 지원하는 관측망 선정 장치.
7. 제6항에 있어서, 상기 제어부는
   상기 수질 데이터를 기반으로 대상 수체 각 지점별 자료에 따른 선택된 변수의 시계열 그래프에 의한 수질 변동 추세 분석을 수행하고, 상기 수질 변동 추세 분석 결과를 이용하여 주성분분석을 수행하고, 수질 패턴의 시계열 변화를 고려하기 위하여 상관계수행렬, 다차원척도법 적용을 수행하여 관측 지점별 수질 유사성을 분석하는 관측 지점 유사성 연산부;
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 최적 수질 관측망 구성을 지원하는 관측망 선정 장치.
8. 제6항에 있어서,
   상기 결정된 군집 개수 및 상기 대표 관측 지점에 관한 정보를 출력하는 표시부;
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 최적 수질 관측망 구성을 지원하는 관측망 선정 장치.

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