• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.167-176
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• 2021

순환아스팔트 혼합물은 제조 시 믹서에서 혼합되는 동안 노화된 RAP(회수 아스팔트포장재)을 잘 녹이는 것이 중요하다. 순환아스팔트 혼합물은 모든 재료(RAP, 신규 아스팔트 및 신규 골재)를 동시에 믹서에 넣고 혼합하여 생산한다. 동시 혼합(IM)방법으로 제조된 순환아스팔트 혼합물의 경우 RAP에 포함된 노화된 바인더는 신규 바인더와 혼합되는 동안 적절하게 회생되지 못하기 때문에 동일한 혼합물 내에서 신규 골재 주위에 코팅된 바인더보다 더 높은 산화·노화 수준을 나타내며, 큰 강성을 보인다. 본 연구에서는 RAP의 노화된 바인더를 회생시키기 위해서 단계 혼합(SM) 방법을 적용하였다. 첫 번째 단계에서는 RAP과 신규 아스팔트를 혼합한 다음 두 번째 단계에서는 가열된 신규 골재와 함께 혼합하였다. 혼합 방법에 따른 순환아스팔트 혼합물의 수분저항성 개선효과를 비교하기 위해 간접인장강도(ITS)와 인장강도 비(TSR) 시험을 수행하여 SM 방법과 IM 방법 간에 통계적 t- 테스트를 수행했다. 수분저항성을 평가하기 위해서 세 가지 전처리 조건 즉, -18℃ 동결 후 60℃에서 24 시간 수침, 60℃에서 48 시간 수침 및 60℃에서 72 시간 수침 조건을 적용하였다. SM 방법으로 제조한 순환아스팔트 혼합물의 TSR은 IM 방법에 의한 순환아스팔트 혼합물보다 분명히 높았고, SM 방법의 변동계수는 IM보다 낮았다. 또한 통계적 t-test에 의해 SM 방법의 ITS_WET이 α = 0.05 수준에서 IM과 유의하게 다른 것으로 관찰되었다. 또한, SM 방법의 ITS_WET은 IM과 비교하여 더 가혹한 조건에서 처리할수록 훨씬 개선된 결과를 나타냈다. 따라서 단계 혼합 방법은 기존의 동시 혼합방법으로 생산된 순환아스팔트 혼합물보다 더 높은 수분저항성을 보이고, 보다 더 우수한 순환아스팔트 혼합물을 생산하기 위한 중요한 혼합 방법임을 확인하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제36권1호
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• pp.102-111
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• 2022

보호지역 중 국립공원은 생물다양성이 풍부한 곳으로 다른 곳에 비해 인간에게 제공되는 생태계서비스 혜택이 높은 편이다. 이러한 국립공원의 가치를 객관적이고 과학적인 데이터를 기반으로 관리하기 위해 생태계서비스 평가가 활용되고 있다. 생태계서비스는 공급, 조절, 문화, 지지의 4가지 서비스로 분류되며, 본 연구에서는 지지서비스 중 서식지질을 평가하였다. 서식지질 평가는 InVEST의 Habitat Quality 모델을 활용하였으며, 선행연구 분석 및 국내 보호지역 실정을 반영하여 인자별 민감도 및 서식지질 초기값 계수를 재설정하였다. 한라산국립공원을 제외한 21개 국립공원의 서식지질을 분석하고 지도화하였다. 서식지질은 0과 1사이의 값으로 나타나며, 1에 가까울수록 자연성이 높은 것으로 평가한다. 서식지질 분석결과 설악산·태백산국립공원(0.90), 지리산·오대산국립공원(0.89), 소백산국립공원(0.88) 순으로 높게 나타났다. 해안-해상형 국립공원을 제외한 18개 국립공원의 면적과 서식지질을 비교한 결과 면적이 넓을수록 전반적으로 서식지질이 높게 나타났다. 용도지구별 서식지질을 비교한 결과 공원자연보존지구, 공원자연환경지구, 공원문화유산지구, 공원마을지구 순으로 서식지질이 높게 나타났다. 서식지질 분석과 용도지구별 법적인 규제를 함께 고려하였을 때, 인위적인 행위가 제한될수록 서식지질은 높아지는 것으로 판단된다. 본 연구는 국내 보호지역 상황에 맞게 매개변수를 조정하여 21개 전 국립공원을 대상으로 서식지질 분석을 실시한 것에 의의가 있다. 적확한 수치와 지도화를 통해 직관적으로 파악이 용이하며, 향후 보호지역의 개발 및 보전에 관련한 정책 결정에 유용할 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.133-149
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• 2022

벼 수량 추정에 대한 기존의 국내 연구는 주로 저해상도인 MODIS 위성영상을 사용하여 우리나라 전역을 대상으로 시군 단위에서 수행되었다. 기존 연구와 달리, 본 연구는 전북 김제시를 사례로 중해상도인 Sentinel-2 위성영상과 강우 및 토양자료를 활용하여 읍면동 단위에서 벼 수량을 추정하고 그 정확성을 평가하였다. 전북 김제시를 대상으로 2018년 8월 1일에 촬영된 Sentinel-2 영상으로부터 산출된 NDVI, LAI, EVI2, MCARI1, MCARI2의 다섯 가지 식생지수와 강우량 및 논 토양 유형 자료를 읍면동별로 집계하고 종속변수의 비정규성 문제를 해결하기 위해 다중회귀분석을 확장한 감마 일반화 선형모형으로 벼 수량을 추정하였다. 벼 수량 추정 모형에서 EVI2, 9월 강우일수, 염해답 비율이 유의한 독립변수로 선정되었다. 모형의 적합도를 나타내는 결정계수는 0.68이었고, 모형의 정확성을 나타내는 RMSE는 62.29kg/10a였다. 이 모형으로 2018년 김제시 전역의 쌀 생산량을 추정한 결과는 96,914.6M/T으로 통계연보의 94,470.3M/T과 비교해 0.46%의 오차를 보여 매우 근접한 결과가 도출되었다. 또한, 김제시의 단위면적당 쌀 생산량은 552kg/10a로 도출되어 통계자료의 550kg/10a와 거의 일치하였다. 이러한 결과는 기존 연구들과 유사한 결과로 국내에서 시군 이하 단위에서 Sentinel-2 위성영상을 활용하여 벼 수량을 추정하는 것이 가능하다는 것을 입증하였다.

• 한국작물학회지
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• 제68권1호
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• pp.20-26
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• 2023

고구마 괴근에 함유되어 있는 섬유질 함량은 품종에 따라 차이가 있다. 일부 품종에서 찌거나 구워서 섭취 시 입안에서 감지되는 섬유질 함량이 많아 식감을 떨어뜨리는 요인이 되고 있다. 본 시험은 섬유질 분리를 위한 거름망(체)의 적정 눈 크기를 탐색하여 분리 방법을 확립하고, 분리된 섬유질의 조성성분, 염색법을 이용한 섬유질 간이검정 가능성, 그리고 품종 간에 섬유질 함량 차이를 구명하고자 수행한 결과는 다음과 같다. 1. 찐 고구마를 으깬 후 3회 세척하여 섬유질 함량을 측정한 결과 143.3 mg/100 g으로 5회 세척(128.4 mg/100 g)에 비해 분리된 섬유질 양이 많아 3회 세척이 유리하였다. 2. 호감미 품종은 체의 눈이 큰 10 mesh (85.9%)와 30 mesh (9.6%)에서 95.5%가 잔류되었고 진율미 품종은 10 mesh (74.9%) 및 30 mesh (16.7%)에서 87.6%가 잔류되어 섬유질 분리를 위한 체의 눈은 30 mesh (600 ㎛)가 적당하였다. 3. 고구마 품종별 섬유질 함량 분석 결과, 진홍미가 가장 낮았고(24.8 mg/100 g), 호감미(111.4 mg/100 g)으로 가장 높아 호감미의 섬유질 함량은 진홍미의 4.5배 이상이었다. 4. 호감미와 진율미 품종에서 분리된 섬유질의 셀룰로스, 헤미셀룰로스 및 리그닌의 함량은 비슷한 함량을 나타내었고 2품종의 평균은 각각 32.5, 22.3 및 29.6%이었다. 5. 염색된 면적의 분포도와 섬유질 함량과의 상관계수는 0.79 (p < 0.001)로 유의성이 있었으며, 품종 간 염색 분포도가 다르게 나타나 생고구마를 이용한 염색방법으로 섬유질 함량에 대한 간이검정이 가능할 것으로 판단되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권2호
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• pp.106-114
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• 2023

본 연구에서는 항공살포에 의한 약액의 비산 저감을 위한 방법으로 차단 식물의 효과를 정량 평가하고자 하였다. 이에 따라 식물의 엽면적지수(LAI)에 따른 잎의 약액 부착 효율 및 공기 투과 저항성을 비산 챔버를 활용하여 측정하였다. LAI는 엽면적 밀도를 세 수준으로 구분하여 측정하였으며, 각 수준별 평균 LAI는 1.723±0.130, 2.810±0.412, 4.875±0.701로 산정되었다. 풍속 1m·s^-1에서 LAI가 'Low' 수준일 때 부착 효율 16.13%로 측정되었고, 동일 LAI 수준에서 풍속이 2m·s^-1로 증가할 때 식물의 부착 효율은 29.06%로 측정되어 1.80배 증가한 것으로 나타났다. 'Medium' 수준에서는 풍속 조건에 따라 24.42%에서 43.06%로 1.76배 증가하였다. 또한 LAI가 'High' 수준일 때 풍속의 변화에 따른 식물의 부착 효율은 1.24배 증가하는 것으로 나타나 풍속의 증가에 따라 식물의 약액 부착 효율도 함께 증가하는 경향을 보였다. 풍속 및 LAI에 따른 식물의 공기 투과 저항성 실험에서 LAI가 증가할수록 공기 투과 저항성 또한 증가하는 경향을 보였으며, 2차 함수 및 거듭제곱 함수에 대한 회귀분석 결과 결정계수가 0.96-0.99 수준으로 높은 설명력을 보였다. 본 연구를 통해 농경지에 인접하게 식재된 식물이 항공살포 된 약액이 비산될 때 잎에 부착 및 지면 퇴적을 유도하여 비산 저감에 효과를 나타냄을 정량 평가하였다. 또한 LAI가 증가할수록 내부 저항이 증가하는 것을 실험적으로 규명하였다. 이를 기반으로 향후 잎의 형상 및 캐노피 등 식물 특성 변수를 추가 반영하여 비산 저감 효과를 기대할 수 있는 적정 작물을 선정하는 자료가 될 것으로 사료된다.

• 대한화장품학회지
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• 제49권2호
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• pp.147-157
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• 2023

병풀추출물은 다양한 효능으로 인하여 화장품 원료로 많이 사용되지만, 분자량이 크고 용해도가 낮아 피부에의 흡수 효과를 기대하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 지질 기반 다양한 형태의 리포좀을 개발하여 피부흡수율을 높이고자 하였다. 이에 본 연구에서는 기존 리포좀에 edge activator로서 계면활성제를 사용하여 트렌스퍼좀을 제조함으로써 피부흡수율을 높이고자 하였다. 리포좀과 Span 80 및 Tween 20, 60, 80, 85를 각각 함유한 트렌스퍼좀을 high-pressure homogenizer를 이용하여 제조하였고, 입자크기, 다분산지수, 제타전위, 피부흡수율에 대하여 평가하였다. 그 결과, 25 ℃에서 60 d까지 입자크기, 다분산지수 및 제타전위의 물성변화가 거의 없었으며, 45 ℃에서는 60 d 경과 후에 Tween 20, 60, 80을 함유한 트렌스퍼좀의 입자크기가 증가하였다. Franz diffusion cell을 이용한 피부흡수율은 병풀추출물의 주요 성분 중 하나인 madecassoside를 지표 성분으로 사용하여 계산하였다. 그 결과, Tween 20을 함유한 제형에서 가장 흡수율이 높았으며, 반면에 Span 80을 함유한 제형에서 가장 적었다. 흡수계수(Kp) 값에 의하면 모든 제형에서 'very fast'로 나타났고, Span 80을 함유한 제형을 제외하고 리포좀보다 흡수 속도가 유사하거나 크게 나타났다. 이를 통하여 비이온성 계면활성제의 HLB 값이 클수록 트렌스퍼좀의 입자크기가 작았으며, 베시클 막의 유연성 향상으로 피부흡수율이 증가함을 확인하였다. 본 연구를 통해 edge activator로서 계면활성제를 사용한 트렌스퍼좀은 화장품 원료나 제품으로서뿐만 아니라 피부흡수율 증가로 피부의 국소적 문제 해결 가능성을 기대할 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권2호
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• pp.80-98
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• 2023

본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.715-727
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• 2023

산악지역의 기상정보를 상세하고 적절히 제공하기 위해 산림청에서는 2012년부터 전국 주요 산악지역을 대상으로 산악기상관측망(Automatic Mountain Meteorology Observation Station, AMOS)을 구축하여, 2022년 현재 464개의 관측소가 운영되고 있다. 본 연구에서는 AMOS 지점 관측을 이용하여 우리나라 산림에 적합한 기온 격자자료를 산출하기 위해서, 기온감률 보정을 적용한 최적의 크리깅(kriging) 기법을 제안하고 그 가용성을 평가하였다. 우선 통계적 처리를 통해 AMOS 기온자료의 이상치를 제거하였고, 이 자료를 이용하여 경험 베리오그램(variogram)에 가장 근사하는 이론 베리오그램을 도출하여 최적화 크리깅을 수행하였다. 이 때 기온감률 보정(lapse rate correction)을 적용하여 산악지형의 고도 변이가 반영되는 500 m 해상도의 기온격자지도를 생성하였다. 공간적으로 치우치지 않은 검증샘플을 이용한 암맹평가를 통해 본 기법의 가용성을 평가한 결과, 0.899-0.953의 상관계수 및 0.933-1.230℃의 오차를 나타내 기온감률 보정을 적용하지 않은 정규크리깅에 비해 정확도가 다소 향상되었다. 또한 기온감률 크리깅은 우리나라 산림의 복잡지형을 잘 표현하여, 강원도 산간지역과 해안산림지역의 국지적인 변이 및 지리산·내장산과 그 주변 산림의 지형적 차이와 같은 미세한 지역특성을 살릴 수 있다는 것이 가장 큰 장점이라고 할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1341-1352
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• 2023

위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 광물과 암석
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• 제36권4호
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• pp.355-363
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• 2023

지구물질에 존재하는 안정 동위원소의 평형상태에서의 분화(equilibrium isotope fractionation of stable isotope)는 물질의 진동 특성(vibrational properties)에 기인하며, 지구물질이 지구시스템 내에서 겪는 다양한 지질학적 과정들을 정량적으로 이해하는 데 도움을 준다. 본 연구에서는 H₂O 분자의 clumped 동위원소의 특성을 양자화학계산을 이용하여 규명하였다. 특히, 산소 동위원소(¹⁶O, ¹⁷O, ¹⁸O)와 수소 동위원소(수소, 중수소, 삼중수소)의 조합으로 구성된 H₂O 분자에 대한 산소와 수소 동위원소간의 clumping 세기를 정량적으로 계산하고, 온도 변화에 따른 clumping 세기 변화 패턴을 분석하였다. 최적화된 분자구조의 평형 결합길이(bond length)와 결합각(bond angle)은 분자의 질량수와 무관하며, 각각 0.9631-0.9633 Å과 104.59-104.62°로 일정하였다. H₂O 분자의 3개의 진동 모드의 진동수는 동위원소 질량수가 증가함에 따라 감소하였으며, 산소보다 수소 동위원소의 변화에 더 큰 영향을 받는다. 진동수를 바탕으로 계산된 동위원소 치환반응의 평형상수 또한 수소 동위원소 질량수에 따라 더 큰 변화 양상을 보인다. 무거운 동위원소 조합의 clumping 반응의 평형상수는 로그값에서 강한 선형 상관관계를 지시한다. 세 동위원소 조합의 상대적인 clumping 강도는 HD¹⁸O에 대하여 각각 1.86배(HT¹⁸O), 1.16배(HT¹⁷O), 0.703배(HD¹⁷O)로 나타났다. Clumping의 세기인 Δ₂₁ 값은 온도의 증가에 따라 감소하며 이차 상관관계를 보인다. 이는 Δ₂₁이 온도 환경 지시자로서 이용될 가능성이 있음을 지시한다. 본 계산 결과는 ¹⁷O와 삼중수소를 포함한 clumped 동위원소 분배의 경향을 최초로 정립한 연구이다. 향후, 자연계에서 산소-수소 동위원소 조성의 기원을 보다 정량적으로 이해하기 위하여 비조화적(anharmonicity) 진동이 고려된 동위원소 분배계수의 계산 또한 필요하다. 상기한 연구 결과는 H₂O 분자의 다양한 지표환경에서의 clumped 동위원소의 측정과 이를 기반으로 한 지질환경 변화 기작을 설명하는 데 사용될 것으로 기대한다.