초전형 센서의 특성 평가 방법에는 여러 가지 방법들이 존재하며, 이에 대한 표준화된 특성 평가방법의 개발이 필요로 한다. 측정 평가의 방법이나 조건 등에 따라서 평가 결과가 크게 변할 수 있는 사항들이며, 따라서 국내 뿐 아니라 대외적으로 다른 나라의 제품들과 신뢰성을 가지고 경쟁을 하기 위해서는 평가항목이나 평가방법의 표준화가 절실하게 요구된다. 초전형 적외선 센서를 평가하는 항목에는 기본적으로 입력에 대한 출력신호의 크기를 평가하는 감도(responsivity), 잡음과 관련되어 센서가 검출할 수 있는 최소의 신호를 나타내는 NEP(Noise Equivalent Power)와 이것을 센서의 감지 면적으로 정규화 시킨 검출능(detectivity), 응답 속도를 나타내는 시정수(time constant)가 있으며 이러한 항목들이 표준화의 대상이 된다. 본 실험에서는 기존의 상용화된 센서들을 가지고 초전형 적외선 센서의 특성을 측정 하였다. 특성을 측정할 때 다른 요인들 보다 노이즈로 인한 영향이 상당히 크므로 측정시 노이즈 발생 문제를 해결하는 방법으로 본 논문에서는 센서 측정에 사용되는 증폭 회로에서 노이즈를 해결하려고 하였다. 우리는 증폭 회로구성에서 노이즈를 제거하기 위해서 신호입력단과 전압 압력에 잡음제거 필터로 R, C를 사용하였다. 회로설계로 제작된 증폭회로와 측정 장치를 가지고 측정을 한 결과 센서의 감도는 $3.0mV_{p-p}$, 응답시간은 20ms정도의 값으로 가장 일반적인(typical) 값을 보인다.
수질모니터링은 수자원 보존과 공중 보건에 있어 매우 중요하다. 기후변화로 인한 이상강우와 산업화 등의 이유로 비점오염물질 및 오염원 배출량이 증가하여 하천과 호소에 영양염류가 증가하게 된다. 영얌염류의 증가로 하천에 부영양화 상태가 지속된다면 녹조발생 등으로 인해 생태계에 부정적 영향을 초래하게 된다. 또한 부영양화는 원수의 유기물량 증가로 인해 처리비용 증가, 이취미 문제 등 인간에게도 직접적인 문제를 유발한다. 특히 우리나라의 경우 하천 취수율이 높은 국가이며, 낙동강 중상류 지역에는 산업시설이 과도하게 밀집되어 있어 하천에 오염물질 유입이 되어 부영양화가 된다면 심각한 문제를 유발하게 된다. TN은 부영양화의 중요한 지표다. 우리나라의 TN 측정은 시료 채수 후 실험실에서 수질오염공정 시험기준에 따라 진행이 된다. 실험실 분석은 TN 농도를 분석하는 일반적인 방법이며, 정확한 검출 및 정량화를 목표로 한다. 하지만 이러한 방식은 정교한 장비를 갖춘 전문 실험실 및 전문 인력을 필요로 한다. 환경부에서 주요 하천에 수질측정망을 설치하여 수질현황에 대한 종합적인 조사를 통해 수질변화 추세를 파악하는 것이 가능하지만, 실시간 TN 농도를 감지하는데 매우 제한적이다. 현재 조사방식은 TN 농도 증가로 인한 문제에 대해 초기대응을 하기에는 한계가 있다. 최근 센서의 발전으로 다양한 항목을 신속하고 지속적으로 모니터링 할 수 있게 되었다. TN에 대한 직접적인 센서 모니터링은 불가능 하지만 여러 측정 항목이 TN과 상관관계가 있는 것이 여러 연구에서 입증되었다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 오염도가 높은 낙동강을 대상으로 TN 예측에 대한 기초 연구를 진행하였다. 과거 측정된 자료를 활용하여 센서로 측정 가능한 항목을 통해 TN 예측을 진행하며, 실제 활용을 위해 회귀식을 도출하고자 한다. 최근 환경부에서 실시간 수질 현황 및 오염도를 파악하기 위해 자동측정망 지점을 늘리는 추세인데, 본 연구의 결과를 활용한다면 실시간 TN 예측에 대한 기초자료 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 다양한 인간의 활동으로 인해 공공수역에 영양물질이 유입됨에 따라 발생하는 부영양화를 초기에 대응하기 위해 T-P (Total Phosphorus) 예측을 진행하였다. 기존의 T-P 모니터링 시스템은 인력 및 시간이 많이 소요되는 단점이 존재해 직독식 센서를 활용한 측정이 국내외를 막론하고 많이 시도되고 있는 추세이다. 따라서 직독식 센서를 통해 얻을 수 있는 수질항목을 활용하여 T-P 예측을 진행하였으며, 두 단계로 나누어 진행하였다. T-P 예측에 있어 Turbidity (Tur)의 중요성에 대해 살펴보았으며, 자동수질분석기 분석항목을 추가한 분석을 통해 직독식 센서 측정 항목만으로 T-P 예측이 가능한지 살펴보았다. 본 연구의 연구 대상 지점인 낙동강 유역 내 T-P 현황을 살펴본 결과, T-P 농도가 상류 지역 대비 중·하류 지역에 높게 나타났다. Pearson 상관분석을 통해 지점별로 T-P와 상관성이 높은 수질항목을 파악하였으며, 이를 활용하여 다중선형회귀분석을 진행하여 T-P를 예측하였다. Tur의 유무에 따른 분석을 진행하였으며, 자동수질분석기 분석항목이 포함된 분석을 통해 직독식 센서 측정 항목과의 성능을 비교하였다. 결과적으로 Tur 활용의 중요성을 확인하였으며, 이는 부영양화 개선 대책 수립을 위한 보조 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 공기의 쾌적을 나타내는 항온, 항습의 개념인 공기의 측정 지수를 사람이 체감할 수 있는 단일 항목인 쾌적도라는 항목으로 나타낼 수 있는가를 측정하고 측정지수를 통해 실제 수치로써 쾌적도를 나타내어 보았다. 이는 이제 공기의 습도와 온도를 통해 구체적이지 못한 수치로써 만 나타내어 보이지 않고 함께 작용하는 두 가지 기능을 한가지인 쾌적도라는 지수를 실제 탄생시키고 이를 측정해 보일 수 있는 요소를 퍼지 측도라는 개념을 통해 실현하여 보았다.
본 논문에서는 스마트 콘택트 렌즈를 이용한 건강 관리 어플리케이션을 제안한다. 기존에 연구되고 있던 스마트 콘택트 렌즈에 있는 센서들을 통해서 렌즈 사용자의 생체 데이터를 수집하고 수집한 데이터를 수치화 하여 당뇨병, 녹내장, 간략한 스트레스 지수 까지 시각화 하여 보다 편하게 자가 진단하고 예방하는데 그 목적이 있다. 렌즈의 구성으로는 생체 데이터를 수집하는 센서는 포도당 농도 측정 센서, 안압 측정 센서, 코르티솔 호르몬 측정 센서가 있고, 어플과 연동하기 위한 통신 센서가 포함 된다. 이후 수집된 데이터를 수치화 한 후 어플 화면에 시각화하여 사용자가 각 항목을 확인하는데 있어서 편리 할 수 있다. 많은 사용자들의 데이터가 모이면 이를 빅데이터로 구성한 뒤 건강관련 부서와 연동하여 기존에 의사들이 더 정확한 진단을 할 수 있도록 지원한다. 또한 사용자들은 어플을 사용하면서 예방하는데 큰 목적을 둔다.
생활수준이 향상되고, 환경오염이 가속되면서 환경에 대한 관심이 더욱 증대되고 있다. 수질센서의 경우, 그 측정 항목이 매우 다양하고, 높은 정밀도를 요하고 있을 뿐만 아니라 지속적인 실시간 모니터링을 요구하고 있어, 기술적으로 해결해야 할 문제가 많이 남아 있다. 또한, 현재 약 15% 정도로 매우 낮은 국산화율을 보이고 있어, 대부분의 주요 센서들이 수입에 의존하고 있는 실정이다. 수질을 측정하기 위한 센서는 크게 두 가지 형태로 나누어 질 수 있는데, 하나는 flow injection analysis (FIA) 방식이며, 다른 하나는 Probe 방식의 센서이다. 본 발표에서는 수질 센서에 대한 최근 국내 기술 동향과, 수질 모니터링을 위한 Lab-on-a-chip 형 암모니아 분석 칩, Probe 형 중금속 센서 연구 개발 결과를 요약하고자 한다. 암모니아 분석 칩은 마이크로 유체 소자 내에서 Berthelot reaction을 유도하고, 흡광법에 의하여 물 속에 존재하는 암모니아를 간접적으로 측정하는 방법이다. 또한, 중금속 센서로 일반적인 working electrode 소재로 사용되는 독성이 있는 Hg 보다 친환경적인 개발된 bismuth-modified carbon nanotube와 같은 Bi계 복합소재를 적용하여 물 속에 존재하는 저 농도의 Pb, Cd, Zn을 측정 분석할 수 있었다. 본 연구를 통해 개발된 분석칩과 중금속 센서를 이용하여 하천에서 샘플링된 물에서의 암모니아 및 중금속 농도를 각각 분석할 수 있었다.
생태학 분야에서는 생물의 분포, 변동, 서식환경요인의 변화, 등의 여러 종류의 데이터들이 수집되고 있는데 데이터의 형태가 다양하여 데이터의 관리와 활용형태도 다양하게 나타나고 있다. 근래에 들어 각 종 측정기기들이 개발되면서 생태조사 분야에서도 데이터의 양이 급증하는 시점에 있다. 수생태계 분야에서도 전통적인 생물상조사의 데이터는 크게 증가하지 않고 있지만 자동측정센서가 개발된 항목의 경우에는 데이터가 급증하는 단계에 있다. 수생태계에서 흔히 조사되는 플랑크톤의 군집구조 자료를 보면 하나의 조사대상 시료에서 출현하는 종의 수가 50 종정도에 이르며 각 개체의 종을 육안으로 확인하고 있으므로 종조성조사는 아직 자동화가 어렵다. 그러므로 플랑크톤 자료의 특성은 조사의 시료수(case)는 적고 측정항목(변수 variable)이 많은 특성을 가진다. 반면에 센서가 개발된 수질과 관련된 항목들은 자동측정설비가 확대되고 있어 변수는 적지만 장기간의 time series 들이 수집되고 있다. 녹조현상이 관심을 끌면서 여러 곳에 식물플랑크톤의 양을 측정하는 chlorophyll 센서가 설치되고 있는 것이 대표적인 사례이다. 그 외에 정량화되지 못하는 정성적 자료들도 수집되고 있으며 자료수집방법의 표준화도 미흡한 예가 많이 있고, 자료의 형태가 다양하여 데이터의 관리와 활용을 어렵게 한다. 환경부는 전국의 주요 하천 지점에서 정기적으로 수질을 측정하여 공개하고 있으며, 일부 지점에는 자동수질측정시설을 설치하여 측정의 빈도를 높이고 있다. 하천이나 호수에서 센서를 이용한 고빈도 모니터링은 그 동안 인지하지 못하였던 단기적 생태계 변화에 대해 새로운 정보를 제공하여 연구의 장르를 넓혀 가고 있다. 도시하천에서 산소를 측정한 사례를 보면 강우 시에 일시적으로 산소가 고갈되는 현상이 관찰되며, 부영양한 호수와 하천에서는 주야간 산소의 급격한 변동이 생태계 스트레스 요인으로 작용하고 있음을 알 수 있었다. 식물플랑크톤 센서의 연구에 의해 단기적인 변동이 크게 나타나고 있음이 새로이 밝혀지기도 하였다. 데이터의 수집과 활용도를 높이려는 노력도 이루어지고 있다. 과거에는 개인단위로 이루어지던 연구가 이제는 데이터를 수집하고 공유하는 플랫폼이 만들어 지면서 공동연구가 확대되고 있고, 국제적으로 지역을 초월하는 공동연구도 가능하게 되었다. 국제호수관측망학회(Global Lake Ecological Observatory Network, GLEON)이 그 사례이며 세계 여러 나라의 학자들이 참여하여 국제적으로 데이터를 공유하고 공동연구를 촉진하는 역할을 하고 있다. 생태계데이터의 증가는 생태학자들의 연구역량을 초과하는 데이터의 관리와 활용의 능력을 요구할 것이며 환경 생태 IT 분야의 융합연구의 필요성이 크게 대두되고 있다. 그간 데이터베이스의 구축에는 일부 성과가 있었으나 아직 수집된 데이터의 활용도를 높이고 타분야와의 협력연구 시너지를 확대하려는 노력은 부족하다. 이제는 데이터의 수집과 저장뿐 아니라 데이터의 활용도를 높일 수 있도록 학제적 협력연구를 촉진하는 off-line 모임도 확대할 때이다.
일반적으로 하천의 수질은 산업화, 인구증가 등으로 인해 여러 종류의 오염물질이 유입되어 악화된다. 수질 악화의 대표적인 현상은 부영양화이며 이를 일으키는 주요 원인 물질은 통상 영양염류라고 말하는 질소와 인으로 알려져 있다. T-N이 다량 수계로 유입되면 식물성 플랑크톤 등이 대량 번식하여 녹조 현상등 수질 악화를 발생시켜 관리가 필요하다. 현재 많은 수자원 관리 부서에서 모니터링 포인트를 설정하여 수질 변화를 관찰하고 있다. 기존의 T-N 분석방법은 (1) 자외선 흡광광도법 (2) 카드뮴 환원법 (3) 환원증류-킬달법등이 있다. 그러나 이러한 방법들은 실험실 기반의 정량적 분석으로 시간과 비용이 크게 소요되어 발생하는 문제에 대해 초기대응을 하기 힘들다. 따라서 T-N을 효과적으로 측정할 수 있는 방법이 필요하다. 국내에서는 수질자료를 통한 연관된 수질 인자를 찾아내어 머신러닝 알고리즘을 활용해 Chl-a 농도를 추정한 연구사례가 있다. 국외에서는 TN과 센서 측정 지표 간의 물리적, 화학적 관계를 기반으로 센서 감지의 적시성과 지능형 알고리즘의 정확도를 결합하여 실시간 총질소(TN) 측정 방법 연구 사례가 있다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 활용하여 국내에 적합한 T-N 예측 모델을 만들고자한다. 본 연구에서는 센서기반으로 측정가능한 수질항목들과 T-N의 상관성 분석을 통해 주요 수질인자를 도출하였다. 도출된 인자와 Python 기반의 머신러닝을 활용하여 T-N을 추정하였다. 그 후, T-N 추정값과 실측값을 비교하여 머신러닝 성능을 평가하고 실제 적용 가능성에 대해서 검증하였다. 본 연구는 기존 T-N 측정에 소모되는 시간과 비용의 감소에 기여하고 이를 통해 앞으로 더 정확한 수질 예측이 가능해질 것으로 기대된다.
토양수분은 생태수문학에서 식생과의 상호작용의 중요한 인자이자, 대기와의 상호작용으로 인한 총체적인 물 순환에 밀접한 관련이 있다. 수문학적으로는 증발, 침투, 지하수 함량, 토양 침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이고, 특히 시 공간적 분포특성은 강수 사상 후 토양으로의 침투 및 토양수분의 재분포, 증발산과 불포화대에서의 오염물의 이송을 예측하는데 매우 중요하다. 또한, '07년 하천법 개정으로 증발산량 및 토양수분량이 신규 수문조사 항목으로 추가되어, 토양수분 측정에 대한 필요성이 높아졌다. 따라서, 2008년 5월, K-water연구원에서는 현재 시험유역으로 운영하고 있는 용담시험유역에 토양수분관측망(6개 관측소)을 구축하였다. 토양수분계는 토양수분을 결정하는 가장 중요한 인자인 강우자료의 획득이 이루어지는 지점에 설치하여 정확도와 신뢰도를 높일 수 있도록 용담시험 유역 내 6개 우량관측소에 설치하였다. 하지만 장비의 노후화에 따른 자료 취득의 어려움으로 인하여 2013년 4월, 토양수분계를 전면 교체하였다. 토양수분계는 기존의 FDR 방식에서 EC 농도에 대한 영향이 가장 적고, 플럭스 타워에 위치한 토양수분계 센서와 동일한 TDR 방식의 센서로 장비를 전면 교체하였다. 센서 설치 장소 변경에 따른 TDR 센서의 검증과 그리고 흙의 종류, 입도, 다짐도, 온도 등에 의한 오차가 발생 여부를 판단하기 위하여 이에 대한 보정을 실시하였다. 원지반 시료채취를 통하여 토양수분량을 측정하였고, TDR 센서에 의해 측정된 토양수분량과 채취된 시료에서 측정된 토양수분량의 결과를 비교하였고, 각 지점별 토양구성비와 전기전도도 조건을 고려하여 각 토층별 계수적용을 달리하여 센서 보정을 실시하였다. 그 결과 기존 센서 제조사에서 제안한 방정식을 그대로 사용하는 것 보다는 센서 검증을 통하여 얻은 계수보정에 의한 토양수분 변환식을 사용하는 것이 정확한 현장 자료를 확보할 수 있고, 신뢰도 높은 자료를 얻을 수 있다고 판단된다.
하천에서의 화학사고는 자연적 및 인위적인 원인으로 인해 발생할 수 있으며, 대량의 화학물질이 하천으로 유입되는 것을 말한다. 이러한 화학사고는 수환경의 변화를 야기해 생태계나 인간에게 악영향을 초래하여 심각한 문제가 발생 될 수 있다. 하천으로 유입된 화학물질의 정량적 평가에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있지만, 화학사고 초기 대응을 위한 하천에서의 화학물질 감지에 대한 연구는 미비한 실정이다. 한국 하천의 주요 지점에는 pH 및 EC 등을 실시간으로 측정하는 자동측정망을 운영하고 있기 때문에 이러한 측정항목들을 활용하여 화학물질을 감지하거나 식별 가능성에 대한 평가 연구는 하천 화학사고 대응을 위한 중요한 기초자료로 활용될 수 있다. 또한 분석된 결과를 바탕으로 미지의 화학물질을 다른 용매에 적용 시켰을 때 변화되는 pH 및 EC 결과와 통계적 수치비교를 통해 미지의 화학물질 식별 가능성을 평가하였다. 이를 통해 본 연구에서 선정한 pH 및 EC 항목이 화학물질 감지 및 식별을 위한 대체지표로써의 활용 가능성을 실험적 연구를 통해 평가하고자 하였다. 본 연구의 결과는 현장에서 쉽고, 신속하게 화학물질 감지 및 식별을 위한 정보를 제공할 수 있다는데 의미가 있으며, 화학사고의 신속한 대응을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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