최근 기후변화로 인한 기상이변이 빈번히 발생하면서 그로 인한 피해도 점점 증가하고 있다. 이를 최소화하기 위해서는 기후변화가 강수에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하며, 특히 강수의 기후변화를 고려한 장기적인 변동에 대한 예측이 매우 중요하다. 그 중, 기후변화로 인한 강수현상의 변화를 분석하기 위한 방법 중 하나로 강수 현상이 주변 기후 요소의 분포에 영향을 받는다는 가정 하에 기상인자를 통하여 강수를 예측하는 방법이 있다. 우리나라에 영향을 미치는 주변 기상인자들과 강수 간의 상관관계를 분석하여 상관관계가 높게 나타나는 기상인자를 통해 우리나라 강수량을 예측하면 장기적인 관점에서 강수 예측의 정확도를 높일 수 있다. 하지만 상관관계 분석에 있어서 강수 원 자료 와 기상인자간의 상관관계를 비교할 경우 원 자료가 가지는 큰 변동성으로 인해 정확한 상관관계 분석이 이루어지지 않을 가능성이 크다. 따라서 강수자료를 분해하여 분해된 요소별로 상관관계를 분석하여 분석의 정확도를 높일 필요가 있다. 다양한 자료 분해 방법중 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 사용할 경우 자료의 분해에 있어서 주기성, 경향성에 따라 분해가 가능하며, 비정상성을 가지고 있는 시계열에 대해 효과적으로 분해가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 30년 이상의 자료기간을 가지는 지점의 강수량 자료를 바탕으로 경험적 모드분해법을 이용하여 강수자료를 분해하고, 이를 다양한 기상인자와의 상관관계를 분석함으로써, 우리나라 강수량 변동과 연관이 있는 기상인자들을 선별하였다. 선별된 기상인지를 바탕으로 다중회귀분석을 수행하여 기상인자를 독립변수로 하는 강수 예측식을 구축하여 우리나라 강수의 예측 가능성을 살펴보고자 한다.
기후 시스템의 다양한 상호작용으로 인해 나타나는 대표적 현상인 강우는 수문학적 분석 과정의 필수적인 요소이며 장기 강우를 예측하는 것은 효율적인 수자원 관리에 중요한 기반이 되고 있다. 이러한 강우는 장기적으로 지구의 대기-해양 순환 패턴의 영향을 받으며, 특히 엘니뇨와 라니냐와 같은 기상 이변이 발생할 경우 대규모 순환에 변화가 일어나게 되어 강우에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지구의 순환 패턴 특성을 수치화한 전지구적 기상인자 중에서 우리나라 장기 강우를 예측하기 위한 기상인자를 선정하고 시계열 모형 구축을 통하여 예측력을 평가하였다. 이를 위해 강우에 내재된 다양한 대기-해양 순환 패턴으로부터 나타나는 주기적 요소를 추출하기 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 사용하여 강우를 분해한 후, 각 분해된 강우자료와 전지구적 기상인자와의 상관성 분석을 통해 높은 상관성을 가진 기상인자를 선별하고 단계식 변수선택법으로부터 유의미한 기상인자를 최종적으로 선정하였다. 그 결과, 우리나라 기상청 60개 지점의 월별 강우자료 중 전반적으로 영향을 미치는 기상인자를 선정할 수 있었으며, 선정된 기상인 자로 구축된 시계열 모형을 통해 우리나라 장기 강우를 예측하였다.
SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용한 수문 환경인자 예측에 있어서 적절한 소유역의 분할은 그 결과에 매우 중요한 영향을 미친다. 소유역의 크기, 규모 및 분할개수에 따라 유역모델링 과정과 그 결과에 큰 영향을 미치기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 SWAT 모형의 거동 특성과 유역수준별 소유역 분할에 대한 기준을 제시할 목적으로 낙동강의 제1지류이자 국제수문개발계획(International Hydrologic Project, IHP)의 국내 대표유역 중 하나인 위천 유역을 대상으로 하여 각 유역별 소유역 분할 수에 따른 연평균 유출, 유사량 및 환경인자의 변화를 검토하였다. 여기서, SWAT 모형의 적용을 위하여 DEM, 토지이용도/토지피복도, 토양도 등의 GIS 자료와 강우량 및 기상자료를 이용하였다. 이로부터 본 논문은 위천 유역에 대한 적정 소유역 분할 기준을 제시하였으며, 이를 바탕으로 모형 구축시간 및 모의시간 단축할 수 있어 모형의 적용 효율을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
한탄바이러스가 혈소판활성인자 활성에 영향을 미치는지 알아보기 위하여 간접적으로 혈소판활성인자 수용체의 발현과 분해효소의 활성을 측정하였다. 혈관내피세포에서 혈소판활성인자 수용체의 유전자를 역전사 중합효소연쇄반응으로, 단백질은 western blot으로 측정하였다. 또한 세포표면에 발현된 혈소판활성인자 수용체의 양은 FACS로 분석하였다. 한탄바이러스에 감염된 혈관내피세포에서 혈소판활성인자 수용체의 유전자, 단백질, 세포 표면의 발현 모두 바이러스에 감염되지 않은 대조 세포보다 감염 후 2, 3일째 증가 하였다. 혈액 내 혈소판활성인자 분해효소의 활성을 비교한 결과 신증후출혈열 환자에서 정상인에 비하여 2.5배 낮았다. 그리고 신증후출혈열 환자가 회복됨에 따라 혈소판활성인자의 활성이 다시 정상 수준으로 회복되는 것으로 나타났다. 따라서 한탄바이러스에 의해 증가된 혈소판활성인자 수용체의 발현이 혈소판활성인자와 혈관내피세포와 반응성을 증가시키고, 신증후출혈열 환자 혈액에서 감소된 혈소판활성인자 분해효소가 혈소판활성인자의 분해를 지연 시켜 작용시간을 증가 시킴으로써 과다한 혈소판활성인자의 생물학적 작용이 신증후출혈열의 병리현상을 초래할 것으로 사료된다.
가수분해된 네 개의 반응성 염료를 이용하여 견, 양모 나일론 섬유를 염색할 때 영향을 미치는 여러 인자들에 대하여 연구하였다 염의 투입을 가수분해 전과 후로 달리하였을 때 염색된 직물의 K/S 값에 미치는 영향은 염료와 직물의 종류에 따라 각기 달랐으며 염의 영향은 염료의 분자 크기가 클 때 더 크게 나타났다. 이는 염 노동의 증가시 염욕 안에서의염료 용해도가 염료 분자가 클 때 더많은 영향을 받기 때문인 것으로 생각된다. 욕비 증가시에는 염색된 직물의 K/S값은 초기에 감소를 보이다가 높은 욕비에서 K/S값이 증가되었는데 이는 염의 농도의 감소로 인한 영향으로 사료된다. 가수분해된 반응성 염료로 염색된 직물의 수세 견뢰도는 염료의 분자 크기에 의해 영향을 받았으며 직물의 마찰 땀 견괴도는 Gray scale에서 3보다 높았다 본 연구의 결과는 면섬유 염색에 사용한 가수분해된 반응성 염료를 이용하여 견, 양모, 또는 나일론섬유의 염색에 재 사용할 수 있는 가능성을 제시하여 준다.
매립은 폐기물의 최종처분방법으로 광범위하게 이용되며, 매립된 폐기물은 미생물의 활동에 의해 분해된다. 미생물에 의한 생분해는 수분함량, 산화환원전위, pH, Alkalinity, 황산염, 영양물질과 미량원소, 방해인자, 미량이온, 온도와 같은 여러 인자에 의해 영향을 받는다. 특히, 수분은 미생물의 활성에 주요한 인자이다. 본 연구에서는 수분이 고형폐기물(MSW)의 분해에 미치는 영향을 조사하여 분석하였다. 이를 위해 총 8기의 모의매립조에 고형폐기물을 충전하였고, 수분함량을 20, 30, 40, 50% 4개로 하여 운전하였다. 그 결과 수분함량이 높을수록 $CO_2$의 농도가 높았고, 매립가스 또한 많이 발생 하였다. 이는 수분함량이 높을수록 미생물 분해가 효과적임을 의미한다.
본 연구는 한강유역 (35,770 km2)을 대상으로 RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation)과 WATEM/SEDEM (The Water and Tillage Erosion Model and Sediment Delivery Model)의 유사이동식을 활용하여 인간활동과 기후변화로 인한 유사량을 평가하였다. 대상유역에 영향을 주는 16곳의 기상관측소에서 제공하는 분 단위 누적강수량 (2000-2019), 농촌진흥청 토양도, 국토지리정보원 DEM (Digital Elevation Model), 환경공간정보서비스 (EGIS) 2020년 세분류 토지이용도를 활용하여 RUSLE과 WATEM/SEDEM 유사이동식에 필요한 강우침식인자(R), 토양침식인자 (K), 지형인자 (L·S), 식생피복인자 (C), 그리고 보전관리인자 (P)를 구축하였으며, SWAT (Soil and Water Assessment Tool)으로 모의한 표준유역 단위 연도별(2000-2019) 유사량 결과를 기준으로 WATEM/SEDEM 유사량 계수 (KTC)를 검·보정하였다. 토양침식 산정 입력자료 중 강우량으로 산정하는 강우침식인자는 기후변화를 보여주는 인자, 토지피복에 따라 다른 식생피복인자와 보전관리인자는 인간활동을 나타내는 인자로 설정하였다. 강우침식인자는 2010년대 평균값을 활용하여 현재의 유사량을 평가하였으며, 분 단위 자료가 없는 과거의 경우 직접적인 계산에 어려움이 있어, 연평균 강수량과의 관계로 추정한 1980년대 평균값을 활용하여 기후변화로 인한 영향을 평가하였다. 식생피복인자와 보전관리인자는 1980년대 토지이용도를 활용하여 산정한 결과로 인간활동에 의한 유사량 평가에 사용되었다. 대상유역의 유사량은 RUSLE 모형의 토양침식량과 WATEM/SEDEM 유사이동량을 mass balance로 분석하며, 다른 인자들은 고정한 상태로 과거 강우침식인자, 식생피복인자와 보전관리인자를 적용하여 인간활동과 기후변화로 인한 유사량 변화를 분석하고자 한다.
본 연구는 가솔린 휘발가스를 퇴비 바이오필터로 처리시 공정조절 인자인 체류시간과 충전깊이의 영향을 살펴보고 공정개선방안을 제시하고자 실시하였다. 체류시간을 4, 10, 그리고 20분으로 변화하여 실시한 결과 TPH의 효율적 제거를 위해서는 10분이상의 EBRT가 요구되었으며 $40g/m^3$(충전물질)/hr 미만의 부하로 운전하는 것이 효과적이었다. BTEX는 체류시간 4분에서는 부하량이 약 $1.5g/m^3$(충전물질)/hr 이상으로 증가하자 더 이상 제거 능력이 증가하지 않았으며, 체류시간 10분에서는 약 $5.3g/m^3$(충전물질)/hr의 부하량에서 $4.5g/m^3$(충전물질)/hr 이상이 제거되었다. 이로써 안정적인 제거를 위해서는 BTEX도 10분 이상의 체류시간이 필요하였다. 충전깊이는 25, 50, 75, 그리고 100cm로 하였다. TPH 제거량을 증가시키기 위해서는 단순히 충전깊이를 증가시키는 것보다 가스체류시간 및 유입부하량 등 다른 공정인자들을 제어하는 것이 더욱 효과적이었다. BTEX의 경우에는 다른 공정인자의 조절도 중요하지만 충전깊이를 1m 정도로 하면 다른 공정인자의 조절에 큰 어려움 없이도 제거효율을 향상시킬 수 있을 것이다.
방사성 물질로 오염된 유기성 고체폐기물의 분해를 위한 전기화학적 매개산화 공정을 개발할 목적으로 대상 폐기물로 셀룰로오스, latex 고무 및 플라스틱 물질에 대한 분해연구를 수행하였다. 매개체로써 Ag(II)를 사용하는 전기화학적 매개산화 공정에서 제어 가능한 인자인 전류밀도, 양극전해질의 농도 및 온도 등이 유기성 고체기물의 분해거동에 미치는 영향을 고찰하였다. 본 실험에서 사용한 유기성 고체폐기물은 전기화학적으로 생성되는 Ag(II)에 의해서 완전히 이산화탄소로 분해 되었으며, 한계전류밀도 이하에서 셀룰로오스 물질에 대해서는 80 %, latex 고무에 대해서는 76 %, 그리고 폴리프로필렌 물질에 대해서는 85 % 이상의 비교적 만족스러운 전류효율을 얻을 수 있었다. 질산의 농도 변화는 셀룰로오스 및 폴리프로필렌 물질의 분해에는 별 영향을 미치지 않았으나, latex 고무에 대해서는 비교적 큰 영향을 주었다. 또한 온도의 변화는 셀룰로오스 물질의 분해에는 거의 영향을 미치지 않았으나, latex 고무 및 폴리프로필렌 물질의 분해에는 비교적 큰 영향을 주었지만 전류효율 측면에서 85$^{\circ}C$ 이하에서 조업하면 충분함을 알 수 있었다. 결론적으로, Ag(II)에 의한 전기화학적 매개산화 공정은 혼성폐기물 중의 유기물을 저온에서 안전하게 분해 시킬 수 있으며, 소각 공정을 대체할 수 있는 한가지 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R2)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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