• 사료
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• s.16
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• pp.2-4
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• 2005

농림부 국립수의과학검역원은 최근 고병원성 조류인플루엔자가 태국 ․ 베트남 등 동남아국가에 이어 러시아 ㆍ 카자흐스탄 ㆍ 몽골 등 우리나라 주변국에서 잇따라 발생하고 있고, 특히 러시아(시베리아 등), 만주 등지에서 조류인플루엔자 주요 전파 요인이 되는 북방철새(가창오리, 청둥오리, 기러기 등)의 국내 도래시기(10월말)가 다가오고 있어 철새 등에 의한 고병원성 조류인플루엔자의 국내 유입이 매우 우려됨에 따라 이를 사전에 차단하고자 10월 14일부로 조류인플루엔자 예보를 발령했다

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.47 no.3
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• pp.104-106
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• 2015

지난 1월 6일 농림축산검역본부 동물위생연구부 조류질병과 정석찬 과장이 부임했다. 정석찬 신임 조류질병과장은 그간 세균질병과장을 지내면서 브루셀라병과 결핵병 등 인수공통전염병 방역기술 개발과 근절기반을 구축해 국가위상을 제공했하는데 큰 역할을 했다. AI 발생으로 어려운 시기에 조류질병과장으로 부임한 정석찬 과장을 만나 조류질병과의 금년 사업계획과 업무 추진방향은 물론 AI현황 및 정부의 대처상황 등 인터뷰한 내용을 정리했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.110-110
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• 2021

사회적, 환경적으로 크고 작은 문제를 일으키는 녹조현상은 수생태계에서 1차 생산자로 없어서는 안 될 조류의 과대 성장으로 인해 주로 나타난다. 담수조류는 크게 녹조류, 남조류, 규조류 3종으로 나누어지며, 특히 남조류는 계절별 천이에 따른 발생 시 과대 성장하는 특성으로 인해 녹조현상에 가장 큰 원인이 된다. 이러한 녹조현상의 원인에 따라 환경부에서는 발령기준 항목을 chl-a와 남조류 세포수에서 2016년 이후 남조류 세포수 만으로 발령기준 항목을 개정하였다. 따라서, 녹조현상에 대한 신속한 대처를 위해서는 남조류에 대한 분포에 대해 파악하는 것이 가장 우선시 되며 이를 위해 신속한 모니터링을 필요로 한다. 하지만 현재 조류 모니터링을 위해서는 직접 채수를 통한 검경 또는 Lisst, YSI와 같은 직접 계측 센서를 활용하여 모니터링을 진행을 하고 있으며 이러한 점, 선 단위의 측정은 전반적인 조류 분포 및 현황에 대하여 파악과 신속한 모니터링에 한계가 있다. 이러한 한계에 대안으로 위성영상, 다중분광 및 초분광 영상을 활용한 면단 위의 원격 모니터링을 통해 신속하고 하천 내 전반적인 조류 농도 분석을 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV를 활용한 초분광센서를 이용하여 하천과 일정한 반사율을 가지는 반사천을 촬영하고 취득한 초분광영상 보정 및 분석을 진행하였다. 최적 밴드 비를 산정하고 YSI를 통한 Chl-a 결과를 이용하여 분광 특성별 맵핑을 통한 공간적 분포의 조류 농도를 산정하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.246-247
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• 2011

배전계통에서 고장발생시 오조작으로 인해 손실이 발생한다. 따라서 신속하고 정확하게 고장을 복구하고 복구한 후 배전계통의 손실을 최소화하고 안전한 운영과 미래 계획을 위해서는 3상 조류계산을 기반한 고장복구 해석과 최적연계를 해석을 수행하는 것이 필요하다. 고장에는 기본적으로 단일 고장발생이 있지만, 다중고장발생도 존재하기에 본문에서는 3상 조류계산을 통해 다중고장 발생 시 고장복구해석과 복구 후 최적연계를 통한 부하균등화를 연구해 보았다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.201-201
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• 2016

• Proceedings of the Zoological Society Korea Conference
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• 2000.10a
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• pp.144.2-145
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• 2000

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.52 no.7
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• pp.160-162
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• 2020

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.44 no.10
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• pp.112-115
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• 2012

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.2 no.3
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• pp.224-236
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• 2015

We conducted the algicidal activity screening tests using 10 L microcosm to investigate the possibility of the field application of naphthoquinone derivative Nq 4-6 compound as an algicide. We determined its application range to assess its algicidal effects on the phytoplankton and to evaluate the response of the planktonic community and the water environment to this chemical. From results of the microcosm experiments, Nq 4-6 compound showed high algicidal activity on the centric diatoms such as Stephanodiscus hantzschii and Cyclotella meneghiniana, but it had no effect on other phytoplankton. The abundance of S. hantzschii continuously increased in the control, but its cell density decreased 1 day after the Nq 4-6 treatment. In particular, Nq 4-6 showed algicidal activity of 94.4% against S. hantzschii 7 days after the treatment. The dominance index of phytoplankton community was lower in the treatment than in the control. The diversity index, richness index and evenness index of phytoplankton community was higher in the treatment. Environmental factors and biological factors did not show specific changes after the Nq 4-6 compound treatment. Therefore, the results of this study demonstrates that Nq 4-6 is an effective agent for the control of S. hantzschii blooms, and that the microcosm tests play a crucial role when assessing field application.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1167-1181
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• 2021

In relation to the algae bloom, four types of blue-green algae that emit toxic substances are designated and managed as harmful Cyanobacteria, and prediction information using a physical model is being also published. However, as algae are living organisms, it is difficult to predict according to physical dynamics, and not easy to consider the effects of numerous factors such as weather, hydraulic, hydrology, and water quality. Therefore, a lot of researches on algal bloom prediction using machine learning have been recently conducted. In this study, the characteristic importance of water quality factors affecting the occurrence of Cyanobacteria harmful algal blooms (CyanoHABs) were analyzed using the random forest (RF) model for Bohyeonsan Dam and Yeongcheon Dam located in Yeongcheon-si, Gyeongsangbuk-do and also predicted the occurrence of harmful blue-green algae using the machine learning and deep learning models and evaluated their accuracy. The water temperature and total nitrogen (T-N) were found to be high in common, and the occurrence prediction of CyanoHABs using artificial neural network (ANN) also predicted the actual values closely, confirming that it can be used for the reservoirs that require the prediction of harmful cyanobacteria for algal management in the future.