• 생태와환경
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• 제52권1호
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• pp.13-20
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• 2019

인간의 산업활동 증가로 인해 발생하는 크롬과 구리 중금속은 강우와 폐수를 통해 환경으로 유입되어 서식 생물에 유해한 영향을 준다. 본 연구에서는 하천 수생태계 오염 지표 생물인 Chironomus plumosus를 대상으로 크롬과 구리 노출에 따른 생존율, 성장률, 우화율, 성비 등의 생물학적 반응과 하순기절 기형의 형태적 영향을 관찰하였다. C. plumosus의 생존율은 크롬과 구리 노출 시간-농도의존적인 감소를 나타냈다. 성장률은 크롬 노출 후 4일째 감소하였고 구리 노출 시에는 상대적으로 고농도인 $1000mg\;L^{-1}$에서 모든 노출 시간에 감소함을 확인하였다. 또한 $1000mg\;L^{-1}$ 구리 노출에서 대조군에 비해 우화율이 급격히 감소함을 관찰하였다. 크롬 노출 시 성비는 상대적 저농도에서(10과 $50mg\;L^{-1}$) 대조군과 달리 암컷의 비율이 증가했지만 구리 노출 시에는 상대적으로 고농도인 $1000mg\;L^{-1}$에서 수컷의 비율이 눈에 띄게 증가하는 성비불균형을 확인하였다. 나아가 C. plumosus 하순기절 형태적 기형은 크롬과 구리 노출에 따라 노출군에서 발생함을 관찰하였다. 이러한 결과는 크롬과 구리의 수생태계 유입이 서식하는 저서무척추동물인 C. plumosus의 생물학적, 형태적 유해 스트레스를 제공하며 C. plumosus가 크롬과 구리 같은 중금속 독성평가에 민감하게 반응하는 지표종임을 제시한다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권2호
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• pp.112-119
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• 2021

국립공원공단에서는 공원 자연 생태계의 효율적 보전·관리를 위해 2012년부터 생태계 건강성 평가를 실시하였다. 그러나 자연공원법 개정, 정책 변화, 관리 지표 부재에 따라 지표 개선의 필요성을 인식하였다. 특히 기존지표에서는 해양생태계평가 지표 부재, 정책변화와 시대적 요구를 반영하지 못하는 어려움이 있었다. 또한 기존 평가시스템은 멸종위기종, 생태계교란종, 종다양도, 수질 (BOD, DO), 서식지파편화 지표 등으로 생물종 중심의 비중이 높았다. 평가결과는 5등급 체계로 구성되어 각 지표에 대한 즉각적인 변화를 분석하기 어려웠다. 따라서, 평가시스템 개선을 통해 BPI와 서식지복원지표를 추가하였다. 종다양도는 4개 분류군을 대상으로만 평가하였으나, 10개 분류군으로 전체 공원을 평가하였다. 평가 등급은 5개 상태, 5 등급에서 5개 상태, 10 등급으로 세분화하여 픽토그램으로 제시하였다. 평가결과 개선 전과 전체적으로 유사한 경향성을 보였고, 3단계에서 5단계로 확대 되었다. 그러나 월악산국립공원은 개선 전 평가 결과보다 낮고, 주왕산국립공원은 높게 평가되었다. 본 연구는 생태계 건강성 평가 시스템 개선을 통해 국립공원 생태계의 과학적·체계적 관리에 기여하고자 한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제26권4호
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• pp.528-536
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• 2012

본 연구에서는 2007년 7월부터 2010년 7월까지 4년 동안 강원도 삼척시에서 산불 유형(비산불조사구: 산불피해를 입지 않은 지역, 수관화: 산불에 의해 교목의 수관까지 전소한 지역, 지표화: 산불에 의해 교목의 수관 하층만 전소한 지역)과 산불 후 식생의 재생정도(산불피해 후 식피의 재생정도가 1/3이하인 지역: 1, 산불피해 후 식피의 재생정도가 1/3 ~ 2/3인 지역: 2, 산불피해 후 식피의 재생정도가 2/3이상인 지역: 3)에 따른 현존생물량과 순생산량을 비교하였다. 비산불조사구(Un), 수관화 발생 조사구(C-1, C-3), 지표화 발생 조사구(G-2)에서 4년간 평균 현존생물량은 각각 $181.20{\pm}5.39$, $62.04{\pm}4.38$, $131.09{\pm}14.83$, $63.39{\pm}2.72ton{\cdot}ha^{-1}$로 나타났다. 비산불조사구, 수관화 발생 조사구(C-1, C-3), 지표화 발생 조사구(G-2)에서 4년간 평균 순생산량은 각각 $4.17{\pm}0.56$, $3.27{\pm}1.56$, $11.51{\pm}0.53$, $2.10{\pm}0.31ton{\cdot}ha^{-1}{\cdot}yr^{-1}$로 나타났다. 각 조사구의 공통수종인 신갈나무의 DH_{10}$(지상으로부터 10cm 높이에서의 직경, mm)의 생장률을 비교하여 보면 수관화 발생 조사구(C-1)에서 $1.21{\pm}0.55mm{\cdot}yr^{-1}$로 가장 높았으며 수관화 발생조사구(C-3), 지표화 발생 조사구(G-2), 비산불조사구(Un)의 순으로 나타났다. 수고생장률로 비교하였을 때 수관화 발생 조사구(C-3)에서 $15.43{\pm}4.57cm{\cdot}yr^{-1}$로 가장 높았으며 수관화 발생 조사구(C-1), 지표화 발생 조사구(G-2), 비산불조사구(Un)의 순으로 나타났다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제33권1호
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• pp.31-37
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• 2018

본 연구는 시설엽채류에서 재배농법별 미생물학적 안전성을 평가하기 위해서 깻잎과 상추를 대상으로 수행하였다. 유기농 및 관행 농가로부터 생산 및 수확 단계에서 식물체, 수확장갑, 수확비구니, 토양피복재 등으로부터 총 2,304개의 시료를 채취하여 Total aerobic bacteria, Coliforms, E.coli, Environmental Listeria, Yeast & mold 등의 위생지표세균과 Staphylococcus aureus, Bacillus cereus, Salmonella spp., Clostridium spp., L. monocytogenes등의 병원성미생물을 분석하였다. 시설엽채류의 생산과정에서는 재배농법에 상관없이 위행지표세균은 검출되지 않거나 $3.4\;Log\;CFU/100cm^2$ 이하로 검출되었다. 유기농법으로 생산되는 깻잎과 상추에서 B. cereus와 S. aureus가 0.22~1.55 Log CFU/g로 조사되었고, 관행농법에서는 S. aureus는 검출되지 않았으며 B. cereus는 0.42~2.19 Log CFU/g으로 조사되었으나 통계적 유의차는 없었다. 수확도구 및 멀칭필름에서도 재배농법과는 관계없이 위생지표세균과 유해균의 오염도는 낮았으며 차이는 없었다. 그러나 수확도구에서의 미생물 오염도가 높아질수록 식물체 표면의 미생물 오염도도 높아지는 정의 상관관계($R^2=0.4526$)가 있었다. 또한 유기농 시설엽채류 생산시 토양 피복시 위생지표세균과 병원성미생물이 검출되지 않거나 피복을 하지 않은 경우에 비하여 낮은 경향을 나타내었다. 본 연구결과, 시설엽채류 생산시 재배농법의 차이보다는 토양피복 및 수확과정의 미생물적 위생관리가 더욱 필요함을 알 수 있었다.

• 환경생물
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• 제36권2호
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• pp.131-139
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• 2018

기후 변화로 인한 수온의 상승은 어류 서식지에 영향을 미친다. 수온의 변화는 어류 생리 거의 모든 부분에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 기후 변화에 따른 수온의 상승은 산소 용해도의 감소 및 산소 운반 헤모글로빈의 결합 능력의 감소로 인해 저산소증을 초래할 수 있다. 본 연구는 대서양 연어(Salmo salar) 치어 성장의 최적수온($15^{\circ}C$)보다 고수온($20^{\circ}C$)에 사육 시, 대서양 연어 치어의 건강상태를 평가하기 위해 수행되었다. 평가 방법은 NGS RNAseq 분석방법을 이용하여 생체지표유전자를 개발하고, RT-qPCR 분석을 이용하여 생체지표유전자의 발현양상을 조사하는 것이다. 개발한 생체지표유전자로는 interferon alpha-inducible protein 27-like protein 2A transcript variant X3, protein L-Myc-1b-like, placenta growth factor-like transcript variant X1, fibroblast growth factor receptor-like 1 transcript variant X1, transferrin, intelectin, thioredoxin-like, c-type lectin lectoxin-Thr1-like, ladderlectin-like 및 calponin-1 등이다. 선택된 생체지표 유전자는 NGS RNAseq 분석을 통해 수온변화에 민감하게 발현한 유전자들이며, RT-qPCR 분석을 통한 이들 유전자의 발현 양상은 NGS RNAseq 분석을 통한 발현 양상과 매우 유사하게 나타났다.

• 생물환경조절학회지
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• 제25권3호
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• pp.146-152
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• 2016

온실에서 재배되는 어윈 망고는 그 수관이 복잡하여 생육을 정확하게 진단할 수 있는 생육 지표 결정이 어렵다. 엽면적, 엽생체중과 엽건물중은 생육을 진단할 수 있는 지표이며, 이를 비파괴적으로 추정할 수 있는 모델 확립이 필요하다. 본 연구의 목표는 어윈 망고 (Mangifera indica L. cv. Irwin)의 엽장, 엽폭, 엽병장, SPAD 값 등의 비 파괴적 생육지표를 이용하여 엽면적, 엽생체중과 엽건물중을 추정하는 모델을 확립하는 것이다. 6년생 어윈 망고의 성엽에 대하여 엽장, 엽폭, 엽병장과 SPAD 값을 측정하였으며, 이에 따른 엽면적, 엽생체중과 엽건물중을 측정하였다. 기존에 사용되는 모델식 중에서 14종의 모델을 선정하였으며, 회귀분석을 통해 각 모델의 계수를 추정하였다. 이중에서 높은 $R^2$과 낮은 평균제곱근오차 값을 보이는 세 모델식에 대하여 검증한 결과, $R^2$ 값은 각각 0.967과 0.743, 0.567로 나타나 신뢰성이 있다고 판단되었다. 이러한 방법은 작물의 생육 지표로 편리하게 추정하는데 도움을 줄 수 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제25권5호
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• pp.673-684
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• 2011

전라남도 신안군은 전국에서 가장 많은 총 1004개의 도서가 위치하고 있다. 이처럼 국내 대부분 섬들은 일정한 지역에 밀집이 되어있으나 각각의 섬들은 육지 또는 타도와 격리되어 있기 때문에 생물상의 조사는 생물지리학적으로 매우 중요하다. 특히 섬 생태계에서 곤충류의 종다양성은 조류를 포함한 상위포식자의 생태계 먹이 안정성에 매우 중요한 역할을 한다고 볼 수 있다. 본 연구는 전라남도 신안군 도초면 일대 28개 무인도서의 곤충상을 확인하여 무인도서의 보존 및 관리방안 설정에 따른 기초자료를 제공하고자 한다. 조사된 28개 무인도서의 곤충류 출현 양상은 총 12목 60과 122종 921개체가 조사되었으며 가도에서 9목 22과 32종으로 가장 높게 나타났다. 특정 곤충종의 출현 현황은 국내 미기록 1종, 남방계 특성종 3종, 해안사구 지표종 1종, 기후변화 지표종 1종이 조사되었다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제31권3호
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• pp.200-208
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• 2013

본 연구는 사전 예방적 국립공원 관리정책 도입과 과학적인 근거중심의 공원관리를 위해 탐방로 중심의 세부지표를 추출하여, 국립공원 주요 탐방구간별 스트레스 지수개발과 지수를 활용한 단계별 공원관리 정책 수단을 마련하고자 수행되었다. 탐방구간별 스트레스 지수의 개발을 위하여 국립공원 탐방로 총 144개 구간의 자료를 이용하였으며, 국립공원 스트레스 지수 개발을 위하여 델파이 설문 조사와 요인분석을 실시한 다음, 공원 탐방로별 스트레스지표 요인들의 표준화 점수를 이용한 스트레스 지수를 산출하였다. 그 결과 8개(탐방객 수, 단체 탐방객 수, 정상탐방객 수, 탐방로 훼손정도, 탐방로 훼손정도, 샛길 총 연장, 쓰레기 발생량, 생물종 다양도 등)의 스트레스 지표가 선정되었으며, 스트레스 지수 산정을 위한 요인은 탐방량, 탐방영향, 탐방로 훼손, 생물종 다양도 등 4개로 추출되었다. 요인별 가중치 산정은 2차 델파이 조사에서 평가한 지표별 중요도 값을 기준으로 산정하였으며, 5점 척도 평균값을 요인별 순 가중치로 산정하였다. 다음으로 앞서 산출된 표준화점수에 따른 누적확률을 5등급화(20점 미만: 5등급 매우 건전, 20~40점 미만: 4등급 건전, 40~60점 미만: 3등급 보통, 60~80점 미만: 2등급 심각, 80점 이상: 1등급 매우 심각) 하였다. 구간별 스트레스 지수 산정 결과, 지수값이 80점 이상인 1등급 구간은 6개 공원(지리산, 북한산, 덕유산, 내장산, 설악산, 주왕산) 20개 구간으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.546-550
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• 2017

하천의 수리 및 하도의 특성으로 대표되는 물리적 환경(하도 및 수리 특성)은 생태계 기반으로서 수질특성과 더불어 생물에 미치는 영향이 아주 크다. 따라서 하천의 물리적 환경을 진단하고 평가하는 경우에는 상 중 하류의 위치에 따른 하도의 지형학적 특성과 하천의 규모 및 유량의 크기 등에 따라 하천의 유형을 분류하고 그 유형별 특성에 따라 하천환경의 평가시스템을 구축할 필요가 있다. 1980년 후반 이후에는 세계 각국에서 환경보전, 하천복원 및 하천관리 등 종합적인 하천공학적 관점에서 적용할 수 있는 하천분류체계가 제시되었으며 1990년대 이후 선진국들은 정성적 또는 정량적인 하천의 서식환경 평가시스템을 구축하여 적용하고 있으며 대표적으로 정량적 평가시스템을 운영하는 국가는 독일과 미국이고, 정성적 평가시스템을 운영하는 국가는 영국이며, 호주는 영국과 미국의 평가시스템을 통합한 시스템을 운영하고 있다. 한편, 국내에서는 하천환경에서 생태계 기반인 하천의 물리적 특성(구조)에 대한 평가 및 진단 절차도 없이 시행되고 있는 사례가 대부분이다. 또한 지금까지는 하천의 자연도 평가 연구 등에서 선진국들의 하천환경평가시스템을 여과 없이 적용함으로써 국내의 하천특성을 제대로 반영하지 못하는 문제점을 노출하고 있다. 따라서 국내 하천의 물리환경 평가시스템에서는 생물 서식의 기반이 되는 하천의 하도지형 특성 및 수리특성을 반영할 수 있어야 한다. 하천평가에 앞서 하천유형 분류에 따른 하도특성은 하상경사에 따라서 급경사 하천(high-gradient stream), 중경사 하천(mid-gradient stream), 완경사 하천(low-gradient stream)으로 구분하였으며 하천의 물리환경 평가시스템의 평가영역 및 평가지표는 정량적 평가시스템을 운영하는 독일(LAWA, 2004)과 미국(EPA, 2004)의 연구결과를 참고하여 공통지표를 추출하고, 우리나라의 하천이용 및 정비현황을 반영하여 하천유형을 3가지로 분류하고 각 하천유형에 대하여 3개 영역 10개 평가지표를 5개 등급으로 구분하여 평가시스템을 구축하였다. 하천에 대한 하천 지형특성과 현황을 조사할 항목은 수리 및 하도영역의 6개 항목, 하안영역의 2개 항목, 하천교란 영역 2개 항목으로 3개 영역으로 구분해서 평가하고 그 점수에 따라 1등급은 매우좋음(1등급)상태의 $20>{\sim}18{\geq}$점, 좋음(2등급)상태의 $18>{\sim}14{\geq}$점, 보통(3등급)상태의 $14>{\sim}8{\geq}$점, 나쁨(4등급)상태의 $8>{\sim}14{\geq}$점, 매우나쁨(5등급)상태의 4>점으로 등급을 산정하였다. 매우 좋음의 1등급은 참조하천이며 좋음~매우나쁨의 2등급~5등급은 비교하천으로 구분하였으며 보통보다 높은 경우는 자연하천, 낮은 경우는 인공하천으로 나누어 서식처 기반에 따라 평가체계를 구축하였다. 한국형 하천환경 물리평가 체계가 확실히 구축되기 위해서는 각자의 평가 등급이 적절하게 평가 되는지를 검증해야 하기 때문에, 본 연구에서는 하천유형별 자연하천과 인공하천을 비교 분석하였고 평가 영역별 평가지표를 기준으로 상관분석을 통한 상관성을 분석하고 더 나아가 가중치의 적절성 및 각각의 등급에 미치는 영향을 검토하고자 한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.270-278
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• 2022

본 연구는 무대재배 복숭아 '미황'을 대상으로 성숙기간 중 RGB 영상을 취득한 후 다양한 품질 지표를 측정하고 이를 딥러닝 기술에 적용하여 복숭아 과실 숙도 분류의 가능성을 탐색하고자 실시하였다. 취득 영상 730개의 데이터를 training과 validation에 사용하였고, 170개는 최종테스트 이미지로 사용하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용한 성숙도 자동 분류를 위하여 조사된 품질 지표 중 경도, Hue 값, a^*값을 최종 선발하여 이미지를 수동으로 미성숙(immature), 성숙(mature), 과숙(over mature)으로 분류하였다. 이미지 자동 분류는 CNN(Convolutional Neural Networks, 컨볼루션 신경망) 모델 중에서 이미지 분류 및 탐지에서 우수한 성능을 보이고 있는 VGG16, GoogLeNet의 InceptionV3 두종류의 모델을 사용하여 복숭아 품질 지표 값의 분류 이미지별 성능을 측정하였다. 딥러닝을 통한 성숙도 이미지 분석 결과, VGG16과 InceptionV3 모델에서 Hue_left 특성이 각각 87.1%, 83.6%의 성능(F1 기준)을 나타냈고, 그에 비해 Firmness 특성이 각각 72.2%, 76.9%를 나타냈고, Loss율이 각각 54.3%, 62.1%로 Firmness를 기준으로 한 성숙도 분류는 적용성이 낮음을 확인하였다. 추후에 더 많은 종류의 이미지와 다양한 품질 지표를 가지고 학습이 진행된다면 이전 연구보다 향상된 정확도와 세밀한 성숙도 판별이 가능할 것으로 판단되었다.