본 연구에서는 2001년부터 2005년까지의 최근 5년간의 대구시 보건환경연구원의 대기질 자동측정망 자료와 대구기상대의 기상자료를 이용하여 통계적 방법을 이용하여 대구시 주거지역의 오존농도를 평가하였다. 분석기간은 2001년부터 2005년까지 고농도 오존일이 가장 많이 발생한 5, 6월을 대상으로 하여, 오존농도와 대기오염물질 및 기상요소와의 상관관계분석과 교차상관관계 분석을 실시하였다. 대구지역의 오존농도는 측정지점별로 약간의 차이는 있지만, 기온 및 일사량이 증가하는 하절기에 증가하고, 동절기에 감소하는 전형적인 패턴을 보여주었다. 분석기간 중 오존최고농도는 상관관계분석 결과 고농도 오존에 영향을 주는 인자로 대기오염물질로는 $NO_2$, NO 그리고 기상요소로는 온도, 상대습도, 일사량으로 나타났다. 교차상관관계분석 결과 NO2, NO, 온도와 상대습도는 0시간 차이에서 가장 높은 상관계수를 나타내었으며, 일사량의 경우 오존농도가 최고치를 나타낼 때보다 -2시간 차이에서 가장 높은 상관계수를 나타내었다.
본 연구는 낙동강의 4대강 살리기 사업에 의한 수질 변화를 예측하기 위하여 미국환경부에서 사용하는 3차원 수리동역학 모델 EFDC와 수질모델 WASP7을 연계 하는 방법을 택하였다. 수질모의결과, 사업에 의하여 전반적으로 BOD5 농도는 다소 감소하고 TN과 TP 농도는 거의 유사한 수준을 나타내었다. BOD5 농도의 감소는 체류시간이 증가함에 따라 유기물의 산화 또는 분해에 제공되는 시간이 증가되어 나타난 영향으로 분석된다. TN과 TP는 침강 또는 식물의 흡수 등에 의해 수체에서 제거되나 사업에 의해 크게 영향을 받지 않은 것으로 분석되었다. Chl-a 농도는 금호강이 유입되기 전 상류에서는 사업에 의해 심각한 수준으로 증가하는 것으로 분석되었으나, 금호강 유입 이후 이러한 증가 경향은 상당 부분 둔화되는 것으로 나타났으며 낙동강 하구언부근에서는 사업으로 인하여 Chl-a 농도가 감소되는 것으로 나타났다. Chl-a 농도의 변화는 TN 및 TP 농도가 사업에 의해 전반적으로 크게 차이가 나지 않음에 따라 영양염류의 농도변화에 의한 영향은 크게 작용하지 않은 것으로 판단되며, 보 건설에 의한 체류시간의 증가와 준설 또는 수심의 증가에 따른 광량의 감소가 복합적으로 작용한 결과에 의한 것으로 분석된다.
본 기고에서는 농도분석에 사용되는 많은 측정장비 중에서 여러가지의 가스성분을 한번에 측정할 수 있고, 다른 전용가스분석기에 비하여 경제적인 가스크로마토그라프를 소개하고, 특히 탄화수소(hydrocarbon)계열의 연료를 사용하는 열기관의 배기가스분석에 국한하여, 적용예와 문제점을 검토하여 가장 최적의 가스크로마토그라프 운용조건을 찾는데 도움이 되고자 한다.
최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.
저농도, 고농도의 BOD, COD, TN, TP 항목에 대해 13개 기관을 대상으로 정도관리를 실시하였다. 정도관리 평가값은 6회에 걸쳐 주기적으로 반복측정한 평균치로 정하였으며, 이 값은 실제 조제한 값으로부터 오차율이 5%이내였으며, 표준편차도 0.44 (BOD, 저농도), 2.15 (BOD, 고농도), 0.12 (COD 저농도), 1.63 (COD 고농도), 0.35 (TN 저농도), 1.99 (TN 고농도), 0.05 (TP, 저농도), 0.14 (TP, 고농도)으로 정밀도가 아주 우수한 것으로 나타났다. 6회에 걸쳐 주기적으로 반복측정하여 허용상하한값과 경고상하한값을 구하여 정도관리차트를 얻었으며, 이 차트에 따라 평가한 결과 BOD 저농도의 경우 3개 기관이 5.30, 9.70, 5.30 mg/L로 허용상하한값을 벗어났으며, 고농도는 5개 기관이 허용상하한값을 벗어나 BOD 측정분석의 신뢰도가 다소 좋지 않은 것으로 나타났다. COD 저농도의 경우 4개 실험실, 고농도는 2개 기관이 41.00, 30.60 mg/L로 허용상하한값을 벗어났으며, 그외의 11개 기관은 신뢰할 수 있는 측정분석 결과를 산출하였다. TN 저농도의 경우 1개 기관만이 0.70 mg/L로 허용 하한값을 벗어났지 그외의 11개 기관은 거의 평가값에 가까운 우수한 측정분석 결과를 산출하였으며, 고농도는 거의 대부분인 11개 기관이 허용상하한값의 범위를 벗어나 측정분석 결과에 대한 신뢰도 향상에 보다 더 중점을 두어야 할 것으로 나타났다. TP 저농도의 경우 4개 기관이 1.14, 0.45, 0.64, 1.49 mg/L로 허용 상하한값을 벗어났으며, 고농도는 7개 기관이 허용 상하한값을 벗어나 TP 측정 분석의 신뢰도가 다소 좋지 않은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 호흡 연동 장치와 EBT로부터 획득한 폐실질 영상에 대하여 동적 윤곽선 모델 방법과 영역 성장법을 이용하여 폐실질 영역을 검출하였다. 그런 다음 , 검출된 폐실질 영역내에서의 각종 정량적 요소들을 도출하여 농도 분포 곡선에대한 분석을 하였다. 동적 윤곽선 모델방법에서 페실질 영역의 낮은 휘도 준위와 폐의 윤곽선 벡터 방향을 고려한 에너지 함수를 제안하였다. 그리고 폐실질 영역 성장법에서는 폐실질 영역내의 분포한 공기 성분에 대한 화소를 확장시켜 효과적으로 폐실질 영역을 검출하였다. 추출된 폐실질 영역내의 빈도 분포 곡선을 분석하여 정상군과 비교한 결과 만성 폐쇄성 폐질환자에서는 정상인에 비하여 평균 농도,최대 빈도 농도, 최대 상승 기울기 농도가 낮았으며, 농도 분포곡선은 더 낮은 쪽으로 이동하였음을 알 수 있었다. 또한, 특발성 폐섬유증 환자에서는 평균 농도, 최대 빈도 농도, 최대 상승 기울기 농도가 모두 증가되었고 농도 분포 곡선은 더 높은쪽으로 이동하였다. 폐실질 영역을 추출하여 히스토그램 분포에 대한 정량적 분석을 함으로써 정상인으로부터 만성 폐쇄성 질환자의 폐섬유증 환자를 구분할 수 있었다.
반응물과 생성물이 자외선 및 가시광선 영역에서 빛을 흡수하는 경우 시료의 농도 및 화학반응의 특성을 평가하는데 자외선가시광선분광법을 사용할 수 있다. 하지만 고농도와 높은 반응 온도 조건에서는 자외선가시광선분광법을 사용하는데 한계가 존재한다. 색을 가지고 있는 시료의 촉매 반응을 색상 분석으로 농도 및 조성을 외부에서 수집한 이미지를 분석하여 자외선가시광선분광법에서 동일한 결과를 얻을 수 있다. Resazurin은 촉매 및 환원제에 의해 resorufin으로 환원되며 농도에 따라 적색변광이 일어나며 카메라를 통해 수집하여 분석할 수 있다. 색상 분석을 위한 색공간은 CIE L*a*b*를 사용하였고 소프트웨어를 통해 각각의 색상좌표 값을 추출하고 각 시료의 농도를 분석하였다. 시료의 농도와 촉매 반응에 대해 색공간을 이용한 분석법과 자외선가시광선분광법의 결과와 비교하여 제시된 방법의 유효성을 확인할 수 있다. 더욱이 색상 분석을 통한 농도 분석에서는 자외선가시광선분광법과 다르게 흡수파장이 중복이 있는 경우에도 디콘볼루션 없이 독립적으로 두 물질의 농도 측정이 가능하다.
고농도의 오존은 인간이나 동물의 건강뿐이 아닌 식물 및 토양등에도 중요한 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 따라서 날로 그 관심도가 증대되고 있다. 오존의 효율적 제어를 위해서는 오존 생성 메카니즘을 면밀히 분석하여 어떠한 물질 혹은 물질의 비율이 고농도 오존 발생과 연관성이 있는지에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 광화학 반응모델에서 초기농도 등에 따른 민감도 분석결과를 바탕으로 고농도 오존에 영향을 주는 지표를 살펴보고, 오존농도의 효율적 제어를 위한 기초자료로 활용하고자 한다. (중략)
하천 및 하천시설물 관리 등을 위해서는 유역에서 하천으로 유출되는 유사량 파악이 필요하다. 현재 유사량측정은 하천에서 여러 개(3~7개)의 측선에서 부유사채취기를 이용하여 측정하여 농도를 분석하여 유사량을 산정하게 된다. 본 연구는 유량측정 기법 중 최근 자동유량측정기술에 활용하는 지표유속법(index velocity method)을 부유사량 측정에 적용하고 검토하였다. 지표법(index method) 적용 방법은 여러 개의 측선에서 측정된 부유사농도와 평균농도와의 관계를 분석하고, 평균농도와 가장 상관성이 높은 측선의 부유사농도를 지표 부유사농도로 설정하여 지표부유사 농도와 평균부유사농도와의 관계식을 개발하여 부유사량 산정에 활용하였다. 대상하천은 주천강에 위치한 영월군(주천교) 지점을 선정하였으며, 2020년 주요 홍수사상에서 27개의 부유사 측정성과를 확보하였다. 부유사 측정을 위하여 5개의 측선에서 부유사를 측정하였고, 부유사농도 규모는 2.20~373.20mg/ℓ이다. 평균부유사농도와 가장 상관성(상관계수 0.9988)이 높은 4번 측선의 부유사농도를 지표부유사농도로 설정하고 평균부유사농도와 지표부유사농도의 관계식을 개발하였다. 그 결과 지표관계식의 결정계수(R2)는 0.9977로 매우 높게 산정되었으며, 실측 평균부유사농도와 계산 평균부유사농도의 편차율은 평균 26.71%(0.60~103.26%)로 분석되었다. 편차율은 상대적으로 부유사농도가 낮은 성과에서 높았으며, 부유사농도가 10mg/ℓ 이상에서는 편차율이 14.81%로 1/2 가까이 줄어들었다. 즉 유량이 적은 경우 흐름 및 부유사가 하천의 일부구간으로 불규칙하게 편중되거나 흐름 전체적으로 확산되지 않아 편차율이 높게 산정되는 것으로 판단된다. 이러한 결과를 볼 때 홍수시 부유사농도의 지표법을 이용한 부유사량 산정이 가능 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 산림유역과 농지와 임야가 혼합된 유역에서 발생하는 강우유출수의 유량가중평균농도를 분석하기 위해 강원도 춘천시에 위치한 강원학교 학술림, 유포리 및 월곡리 소하천을 대상으로 유량 수질 자료를 수집하여 분석하였으며, 유역별로 각각 21개의 유량가중평균농도를 산정하였다. 유역별 21개 강우사상에 대한 수질항목별 평균 유량가중평균농도 농도는 유포리(AW1) > 월곡리(AW2) > 학술림(FW) 순서로 농업유역의 유량가중평균농도가 산림유역에 비해 높은 것으로 나타났다. 연구유역의 유출량에 영향을 미치는 인자로는 강우량과 유역면적의 상관도가 높게 나타났으며, 강우량에는 강우강도가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 대부분의 수질항목간의 상관도가 있는 것으로 나타났으나, 유기물 함량을 측정하는 COD의 경우 물속의 영양물질 양을 측정하는 T-N 및 T-P와 관계가 없는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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