중간류 유출, 지표표화지역, 흙수분저류량들의 동적 반응을 Richards 방정식을 이용한 수치실험을 통하여 유도하였다. 그리고 수치실험에서 경사면 모양, 토양종류, 경계조건 등을 변화시켜서 지표포화지역-중간류유출 동적 관계 및 지표포화지역-흙수분저류량 동적 관계를 결정하였다. 모의결과에 의하면, 지표포화지역-중간류유출 동적 관계 및 지표포화지역-흙수분 저류량 동적 관계는 각 관계들의 정상류 관계에 의해 근사적으로 설명될 수 있다. 그리고 강우양상이 단순한 펄스입력일지라도 중간류유출 및 지표포화지역의 동적 반응은 중복첨두치에 의해 특징지어지며, 중복첨두치의 발생에 대한 물리적 메케니즘은 "variable source area"의 개념을 이용하여 설명하였다.용하여 설명하였다.
사일리지의 사양가치에 가장 크게 영향을 미치는 요인은 사초의 종류에 기인되는 화학조성분이며 사일리지를 적기에 제조하므로 단위면적당 최고의 양분수량을 거둘 수 있다. 유기산의 생성량이 많고 낙산이나 암모니아태질소의 함량이 많으면 사일리지의 품질이 떨어지고 섭취량이 감소되므로 사일리지 품질 증진을 위한 연구방향은 발효를 감소시키고 단백질의 분해를 막는 것이다. 사일리지의 발효에 영향을 미치는 중요한 요인으로는 사초의 화학조성분인 수분, 수용성탄수화물 등과 제조기술에 크게 좌우되는 공기(산소)혼입량이다. 재료의 수분함량은 사일리지 발효품질에 큰 영향을 미치며 수분이 많은 재료는 적당히 예건되면 젖산발효는 덜 제한되는 반면 불필요한 발효가 줄어들고 낙산발효를 억제할 수 있어 품질이 향상되고 기호성이 증진된다. 또한 사초를 알맞은 길이로 절단하므로 답압이 잘되어 공기 배출이 양호해 혐기상태의 유지가 가능하게 되고 사일리지의 취급또한 편리해 진다. 사일리지 첨가제는 재료를 적절히 예건하지 못할 때 필요하고 또한 특별한 조건하에서는 권장되고 있다. 이와같이 사일리지 발효에 도움을 준다는 가능성에도 불구하고 첨가제의 잇점은 양질 사일리지 제조를 위한 제반 처리를 대신할 수 없다. 양건 건초제조에 소요되는 기간은 기후에 크게 영향을 받게 된다. 건초제조 과정 중 포장에서 생기는 건물손실은 외기에 오랫동안 노출되면 잎이나 연한 줄기 부분이 부서지고 카로틴이 파괴된다. 또한 말리는 과정에 비를 맞힐 경우 양분이 용해되어 소화되기 쉬운 영양소와 건물 손실이 증가되며 섬유소함량이 증가되어 소화율과 섭취량이 감소된다. 그러므로 일기 예보에 따라 좋은 날씨가 $3\sim4$일 계속되는 시기를 택하여 적기 수확하고, 줄기의 압쇄(condition), 건조시 풀의 두께를 얇게, 뒤집기, 적절한 수분함량일 때 거둬들이는 조치가 필요하다.
본 연구는 한강유역($2,6018km^2$)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 지표수와 지하수의 상호작용에 의한 물수지 분석을 수행하고, 수량측면의 유역 건전성을 평가하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 한강유역을 표준유역 단위로 구분하고, 기상자료, 하천유량, 다목적댐(소양강댐, 충주댐, 횡성댐) 운영자료, 다기능보(강천보, 여주보, 이포보) 운영자료, 증발산량, 토양수분 자료를 수집하였다. SWAT 모형의 신뢰성 있는 유출량 보정을 위해 한강유역 내 위치하는 다목적댐 및 다기능보의 실측 방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였고, 실측 지하수위, 증발산, 토양수분 자료를 이용하여 모형의 보정(2005~2009)과 검증(2010~2014)을 실시하였다. 그 결과 토양수분으로부터 증발산이 발생하고 유출 및 지하수까지 영향을 미치는 물수지 현상을 잘 재현하고 있음을 알 수 있었다. 이후 유역의 수량측면의 건전성 평가를 위한 수문요소로 하천 유출량, 증발산량, 침투, 침루, 기저유출, 토양수분, 지하수 함양량 등을 도출하고 유역의 물순환을 해석하여 유역의 건전성을 평가하였다.
토양수분함량의 차이가 쥐오줌풀의 지하부생육 및 뿌리의 엑스함량에 미치는 영향을 조사하기 위하여 광룽쥐오줌풀 (Valeriana jauriei var. dasycarpa HARA)을 사용하여 토양수분을 최대용수량의 30, 45, 55, 70, 70 및 90%로 조절하여 pot시험으로 수행하였던 바 얻어진 결과는 다음과 같다. 1. 엽장 및 엽폭은 토양수분함량이 증가 할수록 미미한 증가를 보였으나 엽병장 및 근장은 80%까지 토양수분함량이 증가할수록 직선적인 증가를 보였다. 2. 토양수분함량과 근수량 및 근의 엑스함량간에는 고도의 정의 상관이 인정되었다. 3. 쥐오줌풀의 생육의 최적수분함량은 최대용 수량의 $80{\sim}90%$ 였다.
본 연구는 2004년 9월에서 10월까지 경기도 광릉시험림내 국립산림과학원 산림수문 유역시험지인 전나무 인공림에서 수목의 증산에 의해 나타나는 수액이동량과 토양수분장력 및 토양함수율의 변화를 조사하고, 이들 간의 상호작용을 밝히기 위하여 수행되었다. 대상지인 전나무림은 1976년 조림지로서 1996년 2월부터 7월까지 1차 간벌과 가지치기를 실시하였으며 2004년 4월에 2차 간벌과 가지치기를 실시하였다. 수액이동량은 수액유속계로 측정하였으며, 토양수분장력은 사면부와 계류부에 텐시오미터를 설치하여 조사하였다. 토양함수량은 사면부에 10, 30, 50 cm 깊이로 TDR을 매설하여 관측하였으며, 각 조사항목들은 30분단위로 측정하여 데이터로거에 저장하였다. 조사기간 동안 일일 평균수액이동량은 10.16l이고, 최대는 15.09l, 최소는 0.01l였다. 시간별로는 9시부터 수액이동량이 증가하기 시작하여 13시에 최대치인 30분당 0.74l에 달하였으며, 15시까지 그 값이 유지된 후 급감하기 시작하여 19시를 지나면서 0으로 수렴하였고 야간에는 수액이동이 거의 없었다. 강우시에는 주간에도 수액이동량이 거의 없는 것으로 나타났다. 토양수분장력은 사면에서 평균 $-141.3cmH_2O$, $-52.9cmH_2O$, $-134.2cmH_2O$로 낮았으며, 계류부 사이의 완경사지에서 평균$-6.1cmH_2O$, $-18.0cmH_2O$ and $-3.7cmH_2O$로 높게 나타났다. 특히 토양수분에 대한 강우의 영향이 감소된 후 사면의 토양수분장력은 수목의 증산에 따라 일주기성을 나타내어 수액이동량이 증가하면 토양수분장력이 낮아지고 수액이동량이 감소하면 토양수분장력이 높아지는 경향을 보였으나, 계류부에서는 수액이동량의 영향을 파악할 수 없었다. 토양함수율은 강수 종료 후 지속적으로 감소하였으며, 사면부의 토양수분장력과 같이 증산에 따른 일주기성을 나타내어 주간에는 토양함수율이 감소하였고 수액의 이동이 거의 없는 야간에는 함수율이 유지되거나 또는 소폭 상승하는 경향이 나타났다. 이상의 결과로 수액이동량의 변화에 따른 토양수분의 변화는 사면부와 계류부에서 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.
쌀보리(무안보리, 송학, 새쌀보리 및 늘쌀보리)를 입자 크기별로 분류하고 $40^{\circ}C$에서의 수분 흡수 특성을 비교하였다. 쌀보리의 주를 이루는 입자는 7mesh이었고 다음이 10mesh로서 이들 입자는 무안보리는 86% 나머지는 $91{\sim}94%$를 차지하였다. 입자의 길이, 폭, 부피, 표면적 및 무게는 입자크기가 작아질수록 작아졌으나 길이와 폭의 비는 반대로 증가하였다. 쌀보리의 침지 중 수분 증가량은 입자가 작아질수록 증가하였다. 쌀보리의 주를 이루는 7mesh입자의 경우 수분증가량은 늘쌀보리, 송학, 새쌀보리, 무안보리의 순서이었으며 시료 모두 침지시간 35시간에 평형 수분함량에 도달하였다. 쌀보리의 확산계수는 입자가 작아질수록 증가하였으나 6 및 7mesh입자는 서로 비슷한 값을 보였다. 쌀보리의 침지 중 부피증가량은 수분증가량과 직선적인 관계를 보였다.
$eta$선투과율을 이용하여 식물잎의 수분함량을 측정하기 위하여 1/5000a 와그너 폿트에 생육시킨 벼와 콩및을 대상으로, 정상적으로 생육한 개체만을 선별하였다. $^{99}$Tc(100 $\mu$ci)과 G-M detector사이를 10cm로 두고 그 사이에 잎을 놓아 잎을 통과한 $eta$선량(I)과 잎을 제외시켰을 때의 $eta$선량(Io)을 각각 측정하여 $eta$선투과율(I/Io)를 구하였고, 잎의 생체중과 건물중, 비엽면적을 측정하여 잎의 함수량과 $\beta$선 투과율(I/Io)과의 관계를 구하였다. 1. 잎 절단후 시간이 경과함에 따라 $eta$선투과율(I/Io)은 증가하는 경향이었으며, 토양수분결핍후 수분공급에 의해 $eta$선투과율(I/Io)은 감소하는 경향이었다. 2. 잎의 함수량과 $eta$선투과율(I/Io)과의 직선회귀관계식은 고도의 유의성이 인정되어, 잎의 함수량이 감소할수록 $eta$선투과율(I/Io)은 증가하였다. 3. 잎의 함수량을 종속변수로, 비엽면적(SLA)과 $eta$선투과율(I/Io)을 각각 독립변수로하여 다중회귀를 분석한 결과, 편회귀계수가 SLA는 벼 0.007, 콩 0.004이었고, I/Io는 벼 -0.863, 콩 -0.904로 수분함량에는 $eta$선투과율(I/Io)의 영향이 지배적이어서, $\beta$선투과율(I/Io)에 의한 식물잎의 수분함량이 측정이 가능하였다.
커피의 저장 중 흡착에 가장 많은 영향을 미치는 인자로는 수분활성 및 온도이다. 따라서 커피의 제조공정 중 추출시 건조방법의 차이에 따른 세 종류의 제품에 대한 흡착 특성을 조사하고 수분활성, 온도 및 시간의 변화에 따른 흡착량을 측정하여 조건변수의 변화에 따른 흡착량의 변화를 예측할 수 있는 예측모델식을 수립하였다. 흡착거동은 전형적인 Sigmoid 형태를 나타냈으며 평형수분함량과 단분자층 수분함량은 동결 건조제품이 가장 높게 나타났으며 이는 건조방법에 의해 생성된 다공성구조에 기인된 것으로 사료된다. 기 발표된 여러 형태의 등온흡착곡선 모델식에 적용시켜 본 결과 Halsey 모델식의 상관계수 r값이 $0.98{\sim}0.99$로 가장 적합하였다. 또한 예측모델식은 SPSS COMPUTER PROGRAM을 이용하여 가장 오차가 적은 범위에서 수분활성, 온도 및 시간의 변화에 따른 흡착량의 변화를 예측할 수 있는 최종적인 모델식을 수립하였다.
Chitosan을 이용하여 필름을 제조하여 chitosan의 탈아세틸화도와 분자량, chitosan의 농도, pH등에 따른 chitosan 필름의 인장강도, 인장율 및 수분 투과도 등을 조사한 결과는 다음과 같다. Chitosan 조제조건으로는 $47\%$ NaOH로 $130^{\circ}C$에서 3시간이상 처리시켰을 때 탈아세틸화도의 변화는 적은데 비해 분자량의 감소는 크게 나타나 상업적으로 이용시 3시간 이하로 처리하는 것이 바람직하였다. Chitosan의 탈아세틸화도, 분자량, pH, 농도에 따른 필름의 인장강도, 인장율 및 수분 투과도의 결과는 탈아세틸화도가 높아짐에 따라 인장강도, 인장율, 수분 투과도 등은 감소하였으며, 분자량이 적어짐에 따라 인장강도, 인장율, 수분 투과도등은 감소하는 것으로 조사되었다. pH가 높아짐에 따라 인장강도와 수분 투과도는 감소하였으나 인장율에 있어서는 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 chitosan 농도가 높아짐에 따라 인장율과 수분 투과도는 감소하였으나 인장강도는 증가하는 것으로 조사되었다.
북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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