우리나라의 산림은 지형적으로 복잡한 특성을 가지고 있기 때문에 효율적인 산림관리를 위해서는 산림지역에 특화된 기상관측이 중요하다. 특히, 최근 기후변화에 따른 건조와 집중호우 등 이상기상 현상으로 산림재해가 발생할 수 있기 때문에, 이를 효과적으로 예방하고 관리하기 위한 대책 마련이 필요하다. 이를 위해 산림청에서는 산악지역에 대한 기상 자료를 수집하기 위해 2012년부터 산악기상관측망 구축을 시작했고, 현재 464개소의 산악기상관측망을 운영하고 있다. 산악기상관측망에서는 기온, 상대습도, 풍향과 풍속, 강수량, 지면온도, 대기압 등 7개 기상요소를 관측한다. 기상 자료는 1분 간격의 실시간 자료를 수집하며, 자료의 신뢰도 확보를 위한 품질관리 시스템을 운영하고 있다. 산악기상관측 자료의 품질관리는 물리한계검사, 단계검사, 내적 일치성검사, 지속성검사, 기후범위검사, 중앙값 필터검사 등 6가지 품질검사를 수행한다. 고품질 산악기상정보는 공동활용을 위해 산악기상정보시스템과 공공데이터 포털을 통해 자료를 공개하고 있다. 산악지역에 특화된 산악기상정보는 산림관리 및 산림재해 방지뿐만 아니라 국민 생활안전과 산림휴양⋅레저 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 한국 산림생태계의 주요 우점종인 소나무와 졸참나무의 수분 이용 전략을 비교·분석하기 위해, 2019년 3월부터 12월까지 경기도 포천시에서 시행되었다. 소나무(n=6)와 졸참나무(n=3)의 수액속밀도와 환경 변수인 대기 온도, 상대습도, 강수량, 순복사량, 토양수분을 측정하여 계절변화 및 환경 변수에 따른 수액 이동 특성을 분석하였다. 그 결과, 수종의 최대 수액속밀도는 생장 기간(5-10월)에 졸참나무가 소나무보다 2배 가까이 높았으며, 졸참나무는 9월에 소나무는 8월에 가장 높았다. 수액속밀도에 영향을 주는 주요한 환경 변수들은 포화수증기압차와 순복사량이었으며, 대기 온도는 영향을 주지 못했다. 이력현상 분석에서 소나무는 건조해짐에 따라 기공을 닫고 졸참나무는 여전히 기공을 열어두는 전략을 사용하는 것을 발견하였다. 수관전도도 역시 최대 수액속밀도와 비슷한 경향을 보이며, 졸참나무의 수관전도도가 소나무의 수관전도도보다 약 2배 정도 더 높았다. 본 연구에서는 두 수종의 수분 이용 전략을 비교 분석하였고, 더 명확한 기작의 이해를 위해 생리적 특성뿐만 아니라 형태적 특성에 관한 연구도 병행되어야 할 것이다.
선박용 엔진에서 배출되는 배기가스에는 다량의 수분과 미세먼지를 포함하고 있다. 미세먼지에는 여과성 미세먼지와 배기 배출 후 액상으로 변화하는 응축성 미세먼지가 포함되어 있으며 배출 전에 걸러지는 고체상 미세먼지보다 응축성 미세먼지가 더 많은 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 배기가스의 배기열과 수분을 회수하고 응축성 미세먼지를 제거하기 위한 실험장치를 실험실 내의 가스보일러 배기가스를 이용하여 테스트 하였다. 배기가스는 1차적으로 냉각방식으로 수분과 응축성 미세먼지가 제거되고 2차적으로 흡수제 방식에 의해 추가적으로 수분이 제거되었다. 상대습도 측정에 의한 배기가스 수분 제거율을 계산하면 1단계 배기냉각 방식으로 73%, 2단계 흡수제 방식으로 90% 제거되는 것으로 측정되었다. 이 과정에서 응축성 미세먼지는 80~90% 제거되는 것으로 측정되었다. 개발 시스템에 의해 회수된 열은 공정열로 활용할 수 있으며, 회수된 물은 수처리 과정을 통해 공정수로 활용할 수 있다. 또한 현재 관리 규제가 되고 있지 않지만 미세먼지의 주요 원인인 응축성 미세먼지를 효과적으로 제거할 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라의 수질오염총량관리제도는 수계 내 모든 유역을 관리대상으로 동일 기준유량 조건에 동일한 대상물질로 관리하고 있지만, 본류는 지류의 영향을 받고 있으며 지류는 사람이 거주하는 지역 인근에 있어 본류 수질에 직접적인 영향을 미치고 있다. 이는 지류의 시급한 개선이 필요한 오염물질의 실질적인 관리가 어려워 이를 개선하기 위해 오염도가 높은 지류의 총량관리를 위한 지류총량제도의 추가 도입이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 지류총량제 시행에 따른 효과를 예측하기 위해 팔당수계 유역을 소유역 단위로 분할하고 HSPF 모형을 적용하여 팔당수계 소유역 지류에서의 수질 변화 양상이 본류에 미치는 영향을 분석하였다. 연구대상지역은 팔당수계 중권역 유역(남한강 하류 유역, 경안천 유역, 북한강 하류 유역)으로 구분하고 유역 유출 및 수질 모델링은 지류하천을 포함하는 57개 소유역을 대상으로 수행하였다. 입력자료는 공간자료(표고, 경사, 토지이용, 토양도 등)와 기상자료(춘천, 양평, 이천, 수원관측소)는 2008년~2018년의 강수량, 최고기온, 최저기온, 평균풍속, 평균습도 등의 시단위 자료를 사용하였다. 모의결과, BOD는 남한강 하류유역의 주요 지천 유역인 복하천, 양화천, 청미천 및 흑천 유역에서 0.54~0.56mg/L의 범위로 주변 유역보다 높게 나타났으며, 경안천 유역은 경안천 유역의 중·하류 유역에서 2.63~4.22mg/L의 범위로 높게 나타났고, 북한강 유역은 조종천 하류 및 북한강 상류 유역에서 1.36~3.31mg/L의 범위로 주변 유역보다 높게 나타났다. T-P는 남한강 하류 유역은 주요 지천 유역인 복하천, 양화천, 청미천 유역에서 0.07~0.19mg/L의 범위로 주변 유역보다 높게 나타났고, 남한강 하류 유역의 중간 지점 유역인 한강(E1, E2, E4, E6)에서 높게 나타났다. 경안천 유역은 중·하류 유역의 좌안측 유역인 경안(A4, A3, B2, B1, F9)에서 0.1~0.14mg/L의 범위로 높게 나타났으며, 북한강 유역은 전체 유역에서 0.06mg/L 이하로 남한강 하류 및 경안천 유역보다 전반적으로 낮게 나타났다. 이와 같이 지류총량관리에 HSPF 모형의 적용은 가능하였으나 HSPF 모형을 이용한 소유역 단위의 유량 및 수질 예측을 위해서는 기존의 유량 및 수질 관측망을 소유역 단위로 좀 더 정밀하게 계획하는 것이 필요하다고 판단된다.
최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.
줄눈 콘크리트포장의 줄눈폭의 크기는 인접한 슬래브의 온습도 변화에 따른 체적변형에 기인하여 발생하고 인접 슬래브 간 하중 전달율에 영향을 미치며 줄눈채움재의 설계를 위한 중요한 인자이다. 슬래브의 온도가 하강하거나 습도가 감소하면 줄눈폭은 증가며 일반적으로 최대 줄눈폭은 AASHTO Guide에서 제안된 식을 사용하여 예측하고 있다. 동일한 포장 구역 내에서도 각각의 줄눈별로 발생되는 줄눈폭의 크기가 상당한 차이를 보이고 있는 반면, AASHTO 줄눈폭 예측식은 동일 포장 구역 내에서는 각 줄눈들에서 동일한 줄눈폭이 발생한다는 가정을 갖고 개발되었다. 이러한 가정은 AASHTO 줄눈폭 예측식이 임의 포장구역 내에서의 줄눈폭의 평균값에 대한 예측만을 가능하게 하여 상당부분의 줄눈에 대해서는 과소평가를 초래한다는 단점을 갖게 한다. 이로인해 최대 줄눈폭이 과소평가된 줄눈에서는 줄눈채움재가 조기파손하고, 하중 전달율이 불량하여 단차가 발생할 소지가 높고, 수분의 하부침투 및 세골제등이 줄눈폭 사이에 침입하여 스폴링을 유발할 가능성이 높아진다. 이러한 파손들은 포장 설계시 고려되지 않기 때문에 계획된 포장 수명이 도달하기 전에 포장공용성이 저하되게 한다는 문제점이 있다. 본 연구에선 다양한 줄눈콘크리트포장의 줄눈폭 모니터링 데이터를 포함하고 있는 LTPP SMP Data를 이용하여 임의 포장 내에서의 최대 줄눈폭의 크기가 어떤 분포양상을 나타내는지 고찰하고 줄눈폭이 과소평가되는 비율을 포장설계자가 선택할 수 있도록 하는 확률론적 줄눈폭 예측 모델을 개발하였다.
이번 연구에 사용된 쥐노래미는 2020년 3월부터 2021년 2월까지 매월 인천 연안에서 통발과 개량안강망에 의해 어획되어 위판된 376개체를 이용하였으며, 전장(TL: Total length, 0.1 cm)과 체중(BW: Body weight, 0.1 g)을 측정한 뒤, 위를 적출한 후 현미경을 이용하여 위내용물을 가능한 종 수준까지 분석하고, 분류된 먹이생물들은 계수하고 무게를 측정하였다. 위내용물 분석 결과는 상대중요도지수비를 이용하였으며, 시기별 및 크기군에 따른 먹이조성 변화를 알아보았다. 쥐노래미의 가장 중요한 먹이생물은 복족류(Gastropoda)였으며, 그 다음으로 중요한 먹이생물은 어류(Teleostei)였다. 그 밖에 단각류(Amphipoda), 집게류(Anomura), 이매패류(Bivalvia) 등이 출현하였으나, 0.9% 이하의 상대중요도지수비를 보여 그 값은 매우 낮았다. 시기별 위 내용물 조성을 분석한 결과, 춘계는 두족류, 하계는 갯지렁이류, 추계는 어류, 동계는 복족류가 중요한 먹이생물로 나타났다. 크기군별 위내용물 조성을 알아본 결과, <25.0 cm, 25.0~30.0 cm 크기군에서는 어류가 우점한 먹이생물이었고, 30.0~35.0 cm, ≥35.0 cm 크기군에서는 복족류가 중요한 먹이생물로 나타났다. 쥐노래미는 어류를 주로 섭식하며 큰 크기군으로 갈수록 어류의 비율은 감소하고 복족류의 비율이 점차 증가하는 양상을 보였지만, 크기군별 쥐노래미의 개체당 평균 먹이생물 개체수와 습중량은 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다.
이번 연구에 사용된 민달고기는 2021년 2월, 5월, 8월, 11월에 제주 근해를 포함한 남해 근해 20개 해구에서 저층 트롤을 이용하여 채집되었다. 전장범위는 10.1~50.2 cm로 나타났으며, 공복률은 45.8%였다. 민달고기의 주 먹이생물은 어류였고, 어류 중에서도 갈치, 전갱이, 깃비늘치 등을 섭식하였다. 어류 다음으로 중요한 먹이생물은 난바다곤쟁이류였다. 민달고기의 크기군별 먹이생물 조성 변화를 알아본 결과, <20.0 cm 크기군에서는 전갱이가 우점한 먹이생물이었다. 또한 20.0~25.0 cm 크기군에서는 갈치가, ≥25.0 cm 크기군에서는 깃비늘치가 우점한 먹이생물이었다. 민달고기의 크기군별 개체당 평균 먹이생물 습중량(mW/ST)은 증가하는 경향을 보였다.
Kim, Byeong-Chan;Kim, Hye-Jin;Kim, Ji-Eun;Park, Eun-Ju;Noh, Ji-Sun;Kang, Hyun-Jung;Shin, Seung-Ho;Jo, Wan-Kuen
청정기술
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제19권2호
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pp.105-112
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2013
폴리아닐린 기반 이산화티타늄 복합체(폴리아닐린-이산화티타늄 복합체)를 다른 소성온도 조건에서 제조하여 일반 공기질 수준의 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌에 대한 제어 적용성 연구를 수행하였다. 모든 조사대상 오염물질에 대하여 폴리아닐린-이산화티타늄 복합체의 제어효율은 제조 시 적용된 소성온도 변화에도 아무런 경향을 나타내지 않았다. 대신에, 소성온도를 $350^{\circ}C$에서 $450^{\circ}C$로 증가시켰을 때 3시간의 광촉매 공정 동안에 폴리아닐린-이산화티타늄 복합체의 제어효율은 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌에 대하여 61%에서 72%로, 21%에서 39%로 각각 증가하였다. 그러나, 소성온도를 $450^{\circ}C$에서 $550^{\circ}C$와 $650^{\circ}C$로 더 증가시켰을 경우에는 폴리아닐린-이산화티타늄 복합체에 의한 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌의 제어효율이 점진적으로 감소하였다. 이러한 결과는 폴리아닐린-이산화티타늄 복합체 내 아나타제 결정상의 생성량과 입자의 비표면적 변화 때문으로 판단되었고, 이러한 특성 변화는 X-선 회절과 주사전자현미경 분석결과를 통하여 확인하였다. 가장 낮은 주입농도(0.1 ppm) 조건에서 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌의 평균 제어효율은 각각 72%와 39%이었고, 반면에 가장 높은 주입농도(1.0 ppm) 조건에서는 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌의 평균 제어효율은 각각 52%와 18%로 나타났다. 공급 유량을 0.1 L $min^{-1}$에서 1.0 L $min^{-1}$로 증가시켰을 때 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌의 평균 제어효율이 각각 약 100%에서 47% 그리고 약 100%에서 18%로 감소하였다. 또한, 상대 습도를 20%에서 95%로 증가시켰을 때 트리클로로에틸렌과 테트라클로로에틸렌의 평균 제어효율이 각각 약 100%에서 23% 그리고 약 100%에서 8%로 대폭 감소하였다. 본 연구결과를 종합해볼 때, 작동조건을 최적화할 경우 폴리아닐린-이산화티타늄 복합체가 일반 공기질 농도 수준의 염소계 화합물질 제어를 위해서 효율적으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다.
표고 재배방법이 원목재배에서 톱밥재배로 전환되어가고 있는 추세이다. 하지만 재배적기인 봄가을의 버섯생산은 톱밥재배는 경쟁력이 매우 취약한 상태이다. 이를 개선하기 위하여 연중재배 방안의 개발이 절실하며, 균상재배에 대한 필요성이 높아진 상태이다. 농가 재배사의 위치별 온도변화와 시설 및 장비에 대한 조사와 재배온도별 버섯발생 및 자실체의 형태적 특성을 조사하였다. 그 결과, 재배사 내의 온도는 외부 온도가 $34^{\circ}C$일 때에 내부온도는 $30{\sim}31^{\circ}C$이었으며, 상하단의 온도 편차는 $1^{\circ}C$이내였고, 밤의 온도는 외부온도가 $22{\sim}21^{\circ}C$ 일 때에 내부는 $22{\sim}23^{\circ}C$ 수준으로 $1^{\circ}C$ 높았다. 전체적으로 보면 $24^{\circ}C$미만은 버섯 발생 및 생육이 가능한 온도대의 시간은 22:30부터 아침 7:30분까지이며, 습도는 온도와는 반대로 낮에는 55~65% 내외이나 밤에는 85~95%내외를 유지하였다. 재배사 시설들은 냉동기, 물콘, 3중막 표고재배사, 미스트 및 포그노즐 등이었으며, 재배자들은 낮은 온도를 유지하기 위하여 많은 노력을 하고 있었다. 봉지배배에서 혹서기에 재배가능한 온도를 확인하기 위하여 $14^{\circ}C$부터 $29^{\circ}C$ 까지 $3^{\circ}C$ 간격으로 항온상태에서 버섯재배사에서 재배한 결과 $23^{\circ}C$까지는 버섯이 발이 또는 생산되었으나 $26^{\circ}C$부터는 버섯생산이 불가능하였다. 버섯품질을 결정하는 버섯 색깔과 형태적 특성변화에서 명도값은 온도가 증가하면서 증가하였고, 대의 채도(a, b)값은 서서히 감소하였으며, 갓에서는 채도(b)값은 온도에 따른 큰 변화가 없었으나, 채도 (a)값은 감소하였다. 형태적 특징 중에서 갓크기는 1차 수확에서는 온도 증가에 따라 서서히 감소하였으나 2차 수확에서는 증가하였다. 대길이는 재배온도가 높아지면 대길이가 길어지며, 갓두께는 1차 수확에서는 서서히 감소하지만 2차 수확은 1차보다 빠르게 증가하였다. 위의 내용을 종합해보면 표고톱밥 재배사내에 상하단의 온도편차가 $1^{\circ}C$ 이내로 균상재배가 가능하며, 버섯 발생유도기간에 온도는 $23^{\circ}C$ 이하에서만 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.