1. 서 론
1)상하수도시스템 규모의 대형화와 행정 편의주의에 따른 행정구역단위 관리 시스템 운영은 환경오염 및 유역 상하류 간의 정치·사회·경제적 문제를 일으키고, 유역단위의 상하수도시스템 운영에 대한 필요성을 증 대시킴으로써 상하수도시스템 운영의 공간적 범위에
Received 27 July 2016, revised 22 September 2016, accepted 30 September 2016
*Corresponding author: Suwan Park (E-mail: [email protected])
대한 패러다임 쉬프트를 요구하고 있다.
따라서 용수의 생산 및 이용에 관련된 세 당사자, 즉 생산자, 소비자 및 자연환경을 모두 고려한 상하수 도시스템운영의 패러다임 쉬프트에 대응하기 위하여 행정구역 중심의 상하수도시스템 운영으로부터 물 순 환 전 과정의 건전성을 고려하는 유역중심의 상하수 도시스템 운영으로 그 운영 철학의 진화가 필요하다.
이러한 운영 철학 진화의 일환으로 정부에서는 상 하수도사업의 효율성 증진과 경쟁력 강화를 위한 구
낙동강 유역 환경개선 투자 효과 분석을 위한 시스템다이내믹스 모델
A System Dynamics Model to Analyze the Effects of Investments for Improvement of Environmental Conditions in Nak-Dong River Basin
박수완*･김기민 Suwan Park*･Kimin Kim
부산대학교 사회환경시스템공학과
Department of Civil and Environmental Engineering, Pusan National University
ABSTRACT
In this paper a concept of the paradigm shift in the operations of Water and Wastewater systems regarding the production and usage of water was introduced. Based on this concept the interrelationships between the water quality in the upper basin of NakDong River relative to Busan and the degree of satisfaction of the customers on the water supply service in Busan were modeled using the System Dynamics modeling methodology. SamRangJin basin area was determined as the upper basin of Busan after analyzing the relationships between the water quality of MoolGeum water intake point and water quality data of various mid- and upper water intake points along NakDong River. The amount of contaminants generated in SamRangJin basin was modeled using the Gross Regional Domestic Product in the area and the treated amount was calculated using the efficiency of wastewater treatment and the degree of improvement of environmental condition per investment. The water quality at MoolGeum water intake point was modeled to take the effects of the remaining amount of contaminants after treatment and the non-point source contaminants in SamRangJin basin. Using the developed System Dynamics model the effects of the investment for the improvement of environmental condition in SamRangJin basin were compared to the case of alternate water source development for Busan in terms of the degree of satisfaction of the customers on the water supply service in Busan.
Key words: Computer model, Investment scenarios, Simulation, System dynamics, Water supply 주제어: 컴퓨터 모델, 시뮬레이션, 시스템다이내믹스, 상수도, 투자 시나리오
조개편의 필요성에 따라 2030년까지 전국의 상하수도 사업을 하수도사업 5개, 상수도사업 10개로 통합하려 고 하는 정책을 추진하고 있는 것으로 보인다(문현주 (2011)). 또한 권형준(2008)은 효율적인 수자원관리와 물산업의 경쟁력을 확보하기 위한 기본방향으로 상하 수도의 통합운영을 제시하였다. 그러나 이러한 정책 과 연구는 상수도사업끼리의 통합과 하수도사업끼리 의 통합을 의미하는 것이므로, 유역 내에 존재하는 상 수도와 하수도의 통합운영을 의미하는 것은 아니다.
기존의 통합수자원관리 연구에서는 유역 내 수자원 자체의 관리에 중점을 두었으며, 수자원의 개발, 공급 및 관리에 사용되는 주요 시설인 상하수도의 유역 내 에서의 통합 운영 및 관리는 연구의 주제가 되지 못 하였다. 특히 유역 내 상하수도의 연관관계, 즉 상류 측 하수도의 운영이 하류 측 상수도 운영에 미치는 영향에 대해서는 외국에서도 중점적으로 연구된 바가 없다(Rees, 2006). 따라서 진정한 의미의 유역통합수자 원관리가 실행되기 위해서는 유역 전체에서 상하수도 시스템 운영의 영향에 대한 분석과 효율적 운영 방안 에 대한 연구가 필요하다.
본 연구에서는 용수의 생산 및 이용에 연관된 상하수 도 시스템운영의 패러다임 쉬프트 개념에 입각하여 낙동 강 유역 내 상하수도 운영을 위한 재원의 투자를 보다 유연하게 실시 할 수 있다고 가정하였다. 즉 하류 측의 상수도시스템의 개선을 위한 투자가 상류 측 하수도시스 템에 이루어 질 수 있다고 가정하여, 그 효과를 시뮬레이 션 할 수 있는 시스템다이내믹스모형을 개발하였다.
2. 연구방법
2.1 시스템다이내믹스 모델링 기법
시스템다이내믹스 모형은 저장변수, 유량변수, 변환 자 및 이러한 변수간의 상호관계들로 이루어져 있다.
그 관계는 화살표로 도시화 되며 수학적으로는 유한차 분 방정식으로 모델링 된다. 모델은 저장변수의 초기 값에서 시작되며 모델 내의 각 구성요소의 값은 모델에 정의된 시뮬레이션 기간의 각 델타시간(DT)별로 계산된 다. 시스템다이내믹스 방법을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션 실험은 Vensim, Powersim Studio, AnyLogic, STELLA 등 의 객체 지향 모델링 소프트웨어를 이용하여 실현된다.
STELLA프로그램을 이용한 시스템다이내믹스 모델링
의 간단한 예는 박수완(2014)에서 찾아볼 수 있다.
시스템다이내믹스의 개념은 Forrester(1958)에서 도 시동태론이란 이름으로 복잡한 피드백 구조를 모델링 하기 위해 처음 소개되었다. 이후로 시스템다이내믹 스 방법은 주로 경영 전략, 인사관리 및 산업 분야에 서의 재고 등에 사용되어 왔다. 최근에는 시스템다이 내믹스는 공업경영 분야뿐만 아니라 공공정책의 평 가, 기술적 문제 및 사회문제 등과 같은 일반적 관리 문제를 모델링 하는 방법으로써 개발되고 있다.
최근 수자원 관리 분야에서 시스템다이내믹스를 활용 한 대표적인 사례는 Simonovic and Li(2003) 및 Simonovic (2009)에서 확인할 수 있다. 한편, 상수도 관리 문제에 시스템다이내믹스를 활용한 연구로는 Xi and Poh(2013) 의 싱가폴에서의 도시 물공급의 지속가능한 사용을 위한 시스템다이내믹스의 사용이 있고, Cliford et al.
(2014)이 제안한 상수도 공급의 급속한 확장에 따른 영향을 평가하기 위한 ‘물 수요 시스템 역학 모델’ 및 새로운 문제의 수요와 공급에 대처하는 효과적인 대 책이 있다. 박수완(2014)은 상수도 시스템의 운영에 대한 대체 상수원 개발의 효과를 모의하기 위해서 시 스템다이내믹스 모델을 개발하였으며, 이를 이용하여 상수도서비스만족도를 지표화시켜 정량화 하였다.
2.2 연구대상 지역 선정
부산광역시의 주된 취수원인 낙동강 하류 본류 내 의 수질측정 지점인 물금의 수질과 낙동강 중상류 측 의 각 수질 측정 지점의 수질을 비교하여 낙동강 중 상류 지역 중 부산광역시 물금 취수지점 수질에 가장 큰 영향을 미치는 지역을 파악하였다. 상수도 만족도 평가 대상은 부산 지역 중 화명정수장 계통과 덕산 정수장 계통에 한정한다.
수질관계 파악에 사용한 지표는 생화학적산소요구 량(BOD)이다. BOD관계를 파악하기 위해 부산광역시 물금 BOD를 X축으로, 상류 각 측점의 BOD를 Y축으 로 하여 연도별 BOD자료를 그래프에 도시한 뒤 추세 식을 선형으로 하여 R-Square값을 통해 상류의 BOD 가 하류의 BOD에 미치는 영향의 정도를 분석하였다.
낙동강 상류 13개 수질 측정 지점과 물금 지점간의 수질 관계를 분석한 결과 R-square값이 ‘0.1’ 이하의 값을 가져서 이러한 수질 측점과 물금 수질 측점과의 상관관계가 매우 낮은 것으로 사료된다. 낙동강 중류
9개 수질 측정지점과 물금 지점간의 수질관계를 분석 한 결과 Fig 1.~3.에서 보인 바와 같이 창녕, 합천 및 삼랑진 지점과 물금 지점의 수질간의 상관관계가 타 지점에 비해 상대적으로 높은 것으로 확인되었다. 따 라서 본연구의 모델링 목적상의 부산지역에 대한 낙 동강 상류지역으로 삼랑진, 합천, 창녕을 포함하는 유 역을 선정하였다. 본 논문에서는 이러한 유역을 부산 지역에 대한 낙동강 상류로 명명한다. 삼랑진, 합천, 창녕과 물금의 수질 상관관계는 Fig. 1~3과 같다.
Fig. 1. The BOD relationship between ChangNyung and MoolGuem
Fig. 2. The BOD relationship between HabChoen and MoolGuem
Fig. 3. The BOD relationship between SamRangJin and MoolGuem
Table 1. Study Area
Study Area Area
Study Area1 Geo-Chang, Hab-Cheon
Study Area2
Jin-Ju, Ham-Yang, San-Cheong, Ham-An, Chang-Nyeong, Ui-Ryeong, Mir-Yang,
Cheong-Do
Fig 4. Nak-Dong River Drainage Area
모델링에 필요한 낙동강 상류지역 투자비와 경제규 모, 오염물 발생량 등과 같은 자료가 행정 구역별로 존재하기 때문에 물금 취수 지점의 수질과의 상관관 계가 있는 낙동강 상류 지역 행정구역을 파악하였으 며, 이를 연구 선정지역으로 명명하였다. Table 1은 본 연구에서 사용한 선정 지역을 나타낸다.
낙동강 상류 지역의 중권역 중 본 논문에서 다루는 지역 은 Fig. 4와 같으며 Table 1에서의 Study Area 1은 합천댐과 황강 중권역이며, Study Area 2는 낙동창녕, 낙동밀양, 남강 댐, 남강 및 밀양강 중권역이다. 또한 이 중권역들 중 낙동 밀양의 창원지역의 경우 하수처리 후 배출을 낙동강으로 하지 않기 때문에 선정지역에서 제외되었다.
3. 연구결과
3.1 개발된 SD모델의 개요
본 연구에서는 낙동강 유역 상류의 하수도시스템의 관리가 부산 상수도 서비스 만족도에 미치는 영향을 모델링하기 위하여 박수완(2014)의 상수도 운영 및 유 지관리 SD모델을 수정, 보완 및 확장하였다. 박수완 (2014)는 Water Supply, Pipe Maintenance, Water Supply Business Finance, Alternate Water Source Sector로 구성 되는 SD모델을 개발하였으며, 본 연구에서는 박수완
(2014) 모델을 확장하여 ‘Pollutant Quantity in Upstream Watershed’ 및 ‘From Upstream Watershed’ 모델을 개발 하였다. Fig. 5는 Vensim 프로그램을 이용하여 작성한 모델링을 위한 인과지도이며, Fig. 6~7는 본 연구에서
개발된 두 모델을 SD 모델링 소프트웨어인 STELLA 를 이용하여 Stock and Flow Diagram(저장 및 흐름변 수 그림) 형식으로 나타낸 것이다. 새로 개발된 두 모 델은 ‘MoolGueom BOD’로 서로 연결된다.
Fig. 5. The Causal Feedback Loop Diagram Including the Investment in Upstream
Fig. 6. Pollutant Quantity in Upstream Watershed Sub-Model
상류지역의 하수도 투자효과를 모델링하기 위해서 는 상류지역의 오염물 발생량과 하수처리 및 환경개 선에 의한 오염물 처리량을 모델링하여야 한다. 개발 된 모델의 메커니즘은 전체 선정유역을 Table 1. 과 같이 낙동강 본류 흐름상의 상하류 관계에 따라 ‘선정 유역1’(상류)과 ‘선정유역2’(하류)로 나누고, ‘선정유역 1’에서 유출되는 오염량은 선정유역1의 상류에서 유 입되는 오염물과 ‘선정유역1’에서 발생된 후 처리된 양을 제외한 오염량을 더하여 계산하였으며, ‘선정유 역2’에서 유출되는 오염량도 같은 메커니즘으로 계산 하였다.
유역 내의 오염물 발생량을 지역내총생산(Gross Regional Domestic Product, GRDP)을 고려하여 계산하고, 선정 유역 내의 하수처리에 따른 오염물 처리량을 산정하 여 선정유역에서 하류로 유출되는 오염물량을 계산한 다. 한편 선정유역의 상류로부터 흘러들어온 오염물 도 선정유역의 오염에 기여하므로 물금 취수지점의 수질에 영향을 미치는 선정유역으로부터 유출되는 오 염량은 식 (1)와 같다.
총 오염물 발생량
상류로부터의 오염물 유입량
(선정유역2 오염물발생량 선정유역2 처리량) (1)
선정유역의 총 오염물 발생량(mg)을 예측하기 위해 Kim et al.(1998)의 연구 결과를 이용하여 선정유역의 총 GRDP(원)와 ‘총연간오염물발생량(mg/yr)’ 사이의 관계를 식 (2)로 모델링하였다.
총 연간 오염물 발생량7,833.2×연간 GRDP (2)
식 (2)의 ‘7,833.2’은 모델링을 위한 자료분석 기간 인 2004년~2013년에 해당하는 선정 지역별 GRDP자 료(통계청, 2015)를 오염물자료(한국상하수도협회, 2015) 로 나눈 다음 평균을 취한 값으로 ‘선정유역내 하수처리 구역내에서 발생한 GRDP당 오염물’(Pollutant Quantity per GRDP, mg/1,000 won)을 나타낸다.
연간처리량(Treatment Quantity in Treatment Area, mg/yr)은 선정유역 내의 처리장을 통하여 오염물이 처 리되는 양을 뜻하며, 식 (3)와 같이 계산된다.
연간 처리량50,715×연간 수질개선 투자비용 (3)
여기서 ‘50,715’은 한국상하수도협회 상하수도 통계 에서 제공하는 하수처리장 유입량, BOD 및 하수처리효 율을 이용하여 연 평균 값을 사용한 것으로 ‘수질개선 투자비용당 처리구역내 BOD감소량’(Treatment Quantity in Treatment Area per Investment Cost, mg/1,000won) 을 의미한다. 수질개선 투자비용은 처리구역 내 오염 물 발생량과 처리장 사업비, 낙동강수계관리기금 통 계자료(Nak-Dong River Water System Management Committee) 에서 연도별 운영실적의 환경기초시설 투자비와 기타 수질 개선지원비를 합한 값이며, 하수도 통계자료를 바탕으로 선형으로 모델링하였다.
물금 취수지점의 오염량은 삼랑진 도착 오염물량과 의 상관관계에 따라 계산되는 것으로 모델링 하였으 며, 삼랑진 도착 오염물량은 식 (4) 와 같다.
삼랑진도착 오염물량
선정유역2 오염물발생량선정유역2 비점오염량
합천측점 관측 오염량×오염물 감소비율 (4) Fig. 7. Water Service Index model for Upstream Investment Sub-Model
선정유역 내의 비점오염원(Nonpoint Pollutant, mg) 에서 발생한 오염물의 양은 Kim et al.(1998)의 토지유출 수에 의한 오염량(kg/년)에 유역권별 오염량 증가율을 적용시켜 2004년부터 2013년 사이의 연간 토지유출수 오염량를 구한 후 그 평균값인 9.89677×1011 (mg/yr)을 이용하였다.
식 (4)에서 오염물 감소 비율은 Fig. 7과 같이 합천 오염물질과 삼랑진 오염물질과의 상관관계를 이용하 여, 식 (5)와 같이 모델링 하였다.
삼랑진 오염물질
합천 오염물질 × 0.259-6,032,945,138,652 (5)
물금의 BOD는 Fig. 9과 같이 삼랑진 BOD와의 상 관관계를 이용하여, 식 (6)과 같이 모델링 하였다.
물금 BOD삼랑진 BOD×0.76250.5243 (6)
상류지역 환경개선 투자의 시나리오와 관련하여 Best 시나리오와 Worst 시나리오 그리고 대체수원을 개발할 경우에 대해서 각각 가정한 투자방식은 Fig.
10와 같다.
Fig. 8. Relationship between the Amount of Organic Contaminants at SamRangJin and HabCheon
Fig. 9. The BOD relationship between SamRangJin and Mool Guem
Fig 10. Investment Scenarios for the Upstream Basin Fig. 10에서 2013년까지는 낙동강 유역 환경청 통계 자료(2014)의 낙동강 상류 지역별 환경개선 투자금액 자료를 이용하여 2013년까지의 투자경향을 선형으로 추정하였으며, 2013년부터 2018년까지는 낙동강 상류 지역별 환경개선 투자금액에 대한 자료를 획득할 수 없었기 때문에 2013년부터 2018년 까지는 2013년의 투자금액이 유지되었다고 가정하였다. 또한 2018년을 기점으로 투자시나리오가 크게 달라지는 이유는 2018 년이 부산시에 대한 강변여과수 대체수원이 공급되는 시점으로 가정하였기 때문이며, 낙동강 상류지역 환 경개선에 대한 다양한 투자시나리오와 강변여과수 대 체수원 공급 시나리오를 비교 분석하기 위함이다.
1번 그래프는 낙동강 상류에 2013년도 환경개선 투 자금액을 유지할 경우의 투자 시나리오를 나타내며, 2 번 그래프는 Worst 투자 시나리오로서 2018년 이후에 는 아무런 환경개선투자가 없을 것이라고 가정하였 다. 3번 그래프는 Best 투자 시나리오로서 2018년 이 후에는 2013년까지의 투자 경향을 그대로 유지한다고 가정하였으며, 이때 1조 5천억원 이상 투자하지는 않 는 것으로 가정하였다.
3.2 모델의 입력 자료
SD모델의 구동에 필요한 입력자료는 저장변수의 초기값과 외부변수의 값 또는 시간 추세선식이다. 저 장변수의 초기값은 시스템의 동적 거동의 초기상태에 서 저장변수가 가지는 값을 뜻하며, 본 연구의 SD모 델의 초기값은 부산광역시 상수도 통계(1999)을 사용 하였다. 외부변수란 시스템 외부에서 시스템의 작동 메커니즘과 상관없이 시스템의 외부에서 독립적으로 작용하는 변수를 말한다. 본 모델의 각 외부변수는 박
수완(2014)에서 사용된 방법과 같이 1999년에서 2014 년 사이의 부산광역시 상수도 통계자료를 바탕으로 2015년까지의 부산광역시 상수도 관련 통계자료에 가 장 적합하며 합리적인 시간 추세선식 또는 평균값을 사용하였고, 필요에 따라 박수완(2014)와 같이 모형 검증 과정에서 시행착오를 통하여 산정하였다. 외부 변수에 대한 추세선식의 산정 시 사용된 자료들 중 이상치를 제외한 자료에 대해서 추세선식을 산정하였 다. 부산의 인구 변화는 부산광역시 통계자료를 이용 하여 연간 약 15,000명이 감소하는 등차급수 적 경향 으로 예측하였다. 모델의 시뮬레이션 시작 연도는 1999년도이고 모델링 기간은 40년으로 하여 종료되는 시점을 2038년으로 하였다.
Table 2는 본 연구에서 개발된 SD모형의 저장변수 의 초기값과 외부변수의 값 또는 시간 추세선식을 나 타낸다. Table 2. 의 시간 추세선식에 사용된 'time‘ 변 수는 1999년에서 2038년까지의 경과시간을 나타내는 것으로써 1999년을 ’1‘로 하여 ’40‘까지 ’0.25‘의 시간 단위로 변하는 값을 가진다. 기타 값들은 박수완 (2014)의 값을 그대로 차용하였다.
3.3 모델링 결과 분석
Fig 11. 은 낙동강 상류지역 수질 및 환경 개선 과 낙동강 강변여과수 대체수원개발 각각에 대한 부 산지역 상수도서비스만족도 지표의 변화를 나타낸다.
그래프 1번은 낙동강 상류지역의 환경개선 투자금액 변동 없이 대체수원만을 개발하는 경우의 그래프이 고, 그래프 2번은 Worst 시나리오에 따라 상류에 투자 를 하고 하수 처리 효율을 65%로 할 경우이다. 그래 프 3번은 Best 시나리오에 따라 상류에 투자를 하고 하수 처리 효율을 95%로 개선시켰을 경우이다.
Fig. 11. Simulation Results of the Water Service Satisfaction Index
대체수원 개발에 따른 결과(그래프 1번)를 분석하 면 투자비가 투입되기 전까지는 상승과 하강을 반복 하나 대체수원 개발이 완료되는 2018년(T = 18)일 때 부산 지역 상수도서비스수준 만족도 지표값은 가파르 게 감소되며, 따라서 상수도서비스수준 만족도는 높 아질 것으로 예측되었다. 부산 지역 상수도서비스만 족도 지표값이 급격히 낮아지는 이유는 2018년 이후 대체수원 공사 완공으로 대체수원의 물이 공급되어 부산지역 물금취수원 수질이 기존 BOD와 대체수원 BOD의 가중평균 BOD로 바뀌며 급격히 개선되기 때 문이다.
Best 시나리오에 따라 상류 지역에 투자를 하였을 경우에는 그래프 3번과 같이 대체수원 개발로 인한 영향보다는 적지만 부산 지역 상수도서비스수준만족 도가 상승하는 것으로 예측되었다. 그 상승폭은 대체 수원 개발 경우의 절반 정도에 해당하는 것으로 계산 되었다. 그러나 이 경우 상수도서비스수준 만족도의 상승률(그래프 3번의 2018 년 이후의 기울기)는 대체수 원 개발의 경우보다 커서 장기적으로는 Best 시나리오에 따라 상류 지역에 투자하는 것이 낙동강 강변여과수 Table 2. Stock and exogenous variables of ‘Pollutant Quantity in Upstream Watershed Sector’
Variable Type Variable Name Initial Value/Function of Time Unit
Converter
yearly GRDP 1,236,582,799 * ln(time) + 9,081,264,961
Pollutant Quantity in SamRangJin
Watershed Entrance 130,358,000,000,000
SamRangJin Non Point Pollutant 989,677,000,000
Pollutant Quantity per GRDP 7,833.2
Pollutant Quantity in Treatment
Area per Investment Cost 50,715
SamRangJin Flow 15,474,000,000
개발보다 부산 지역 상수도서비스수준 만족도가 더욱 개선되는 것으로 예측되었다.
Worst 시나리오에 따르면 그래프 2번과 같이 부산 지역 서비스 만족도가 악화되는 것으로 예측되었다.
이 경우 2018년에 만족도 지표값이 갑자기 상승하는 이유는 Fig 9. 에 보인 바와 같이 2018년 이후에는 환 경개선에 투자를 하지 않는 것으로 가정하였기 때문 이다.
4. 요약 및 결론
본 연구에서 단기적인 측면에서는 대체 수원 개발 이 낙동강 상류 환경개선 투자보다 소비자의 만족도 를 개선시키는데 더 효과적이라는 결론에 도달하였으 나, 상류투자 시 WSI 지표의 기울기가 대체수원개발 의 경우보다 약간 큰 것으로 나타나, 장기적인 관점에 서는 상류지역의 환경개선투자도 부산지역의 상수도 서비스만족도를 개선시키는 효과가 있는 것으로 사료 된다. 특히, 상류지역 투자로 인한 낙동강 하류 지역 의 수질 개선에 따른 혜택을 고려할 경우 낙동강 상 류지역 투자의 숨은 효과가 적절히 평가될 수 있을 것으로 사료된다. 이러한 보다 심층적인 상류 투자효 과는 낙동강 하류 지역의 상하수도 운영 요소들이 서 로 영향을 미치는 복합적인 인과관계를 모델링함으로 써 분석 및 예측될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 ‘상수도 서비스 만족도 지표’는 단수시 간, 사고횟수, 적정 수압 등 상수도 서비스의 질을 평 가할 수 있는 많은 요소들 중 원수의 수질만을 고려 하였으므로 추가적인 연구를 통하여 보다 다양한 인 자들을 포함한 상수도 서비스의 전반적인 만족도를 나타내는 지표가 개발될 필요가 있다. 본 연구의 SD 모델에 대한 기본적인 검증은 박수완(2014)에서 이루 어졌으나, 향후 낙동강 강변 여과수 대체수원 개발이 완료되고 공급이 이루어진 후 부산광역시 상수도 사 업의 운영 자료를 수집하여 모델에 대한 검증 및 추 가적인 보정이 필요할 것으로 사료된다.
낙동강 상하류의 수질적 인과관계를 수립하는데 있 어서, 현재까지 수집 가능한 자료만으로는 통계적 자 료의 유의미한 상관성을 도출 이상의 상하류 수질변 화의 직접적인 인과관계를 파악하기는 어려운 것으로 사료된다. 또한 본 연구에서는 자료 취득의 용이성 및 박수완(2014)의 상수도서비스만족도 지표를 모델링에
이용하기 위해 수질 지표 중 BOD를 이용하였으나, 향 후 보다 많은 자료를 수집하여 상하류 수질변화의 직 접적인 인과관계를 모델링하므로써 모델의 타당성을 높일 필요가 있을 것으로 사료된다.
사 사
이 논문은 부산대학교 기본연구지원사업(2년)에 의 하여 연구되었음.
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