본 데이터 논문에서는 관측기반 농경지 토양수분 추정 기술 개발을 위해 서산과 태안에 2019년 5월에 구축한 테스트 베드에서 2019년 한해동안 얻어진 자료들을 공유하고자 한다. 본 데이터는 기상청에서 운영 중인 자동농업기상관측망 중에 하나인 서산 관측소 주변 밭과 인근 태안의 밭에 구축한 테스트 베드에서 얻어진 다양한 생태수문기상학적인 변수들(토양수분, 증발산, 강수, 복사, 기온, 습도, 식생지수 등)을 포함한다. 해당 데이터의 주목할 만한 사항은 (1) 토양수분관측을 Frequency Domain Reflectometry 및 Time Domain Reflectometry 센서를 이용한 지점관측 뿐만 아니라 COSMIC-ray 중성자 센서로 넓은 공간대표성을 지닌 면적관측을 동시에 수행하여 토양수분의 공간 스케일링 기술 개발 및 평가에 활용될 수 있다는 점, (2) Smart Surface Sensing System을 이용해 작물생육을 함께 감시함으로써 어떻게 토양수분과 작물생육이 상호작용하는지에 대한 이해를 증진시키는데 활용될 수 있다는 점, (3) 에디 공분산 시스템을 이용해 증발산을 함께 실측함으로써 지면 물수지 전반에 대한 평가가 가능하다는 점이다.
디젤로 오염된 토양에서 토양증기추출(soil vapor extraction)과 생물학적통풍(bioventing)을 혼합한 파일럿 테스트를 실시하여 기술의 적용 가능성과 운전조건을 파악하였다. 본 연구에서는 오염된 지역의 복원율을 평가하는 중요한 인자인 공기투과도(air permeability)와 가스상 물질의 농도변화를 구하였다. 실험결과 공기투과도는 1985~1194 darcy로서 토양증기추출의 적용에 적합한 것으로 나타났다. 생물학적통퐁 실험에서는 실험결과 $3.5m^3/hr$의 유량으로 공기를 주입했을 때 미생물 활성도에 따른 생분해율이 가장 높았으며, 연구결과 이 지역과 같이 디젤로 오염된 지역에서 혼합형 시스템을 적용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
경수 용기재배는 뿌리분의 손상 없이 식재를 할 수 있어 이식 후 활착이 용이하고, 식재시기의 계절적 제약을 적게 받아 부적기 이식 시 하자를 현저히 줄일 수 있다. 용기재배 시 용기 내 토양온도는 토양의 물리화학반응과 식물의 생육 및 물과 양분의 흡수에 영향을 주는 중요한 토양환경요소의 하나이다. 목본성 식물 용기재배의 경우 제한된 근권부의 토양이 외부기온에 의해 불안정할 수 밖에 없다. 재배용기의 유형에 따른 지온의 변화를 측정한 결과 지중재배형의 용기가 단열성능이 큰 것으로 나타났다. 지상재배 방식의 용기 중에서는 Bag in Pot-루트 스커트 형의 용기가 단열성능이 큰 것으로 나타났으며, 이는 지중재배방식의 용기와 유사한 용기 내 지온 안정화 정도를 보이는 것으로 나타났다. 향후 후속 연구에서는 본 연구를 토대로 디자인 개발된 용기의 시제품을 제작하여 테스트하고, 재배농가에 적용가능성을 검토하고자 한다.
본 연구에서는 Sentinel-1A/B C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 활용해 금강 유역 상류 40×50 km2 면적에 대한 토양수분을 산정하였다. 10 m 공간 해상도의 Sentinel-1A/B SAR 영상은 8일 간격으로 2015년부터 2019년까지 5년 동안 구축하였고, SNAP(SentiNel Application Platform)을 통해 기하 보정, 방사 보정 및 잡음(Noise) 보정을 수행하고 VV 및 VH 편파 후방산란계수로 변환하였다. ANN 모형 검증자료로 TDR(Time Domain Reflectometry)로 측정된 9개 지점의 실측 토양수분 자료를 구축하였으며, 수문학적 개념인 선행강우를 고려하기 위해 동지점에 대한 강수량 자료를 구축하였다. ANN은 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모델링하고, 전체 기간 및 계절별로 나누어 모의하였으며, 전체 자료의 60%와 40%를 각각 훈련 및 테스트 데이터로 사용하였다. 산정된 토양수분은 상관계수(Correlation Coefficient, R)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.
본 연구는 자외선-형광분석법을 이용한 유류저장시설의 모니터링 시스템의 현장 적용성에 관한 기초 실험으로서, 선행연구에서 사용하였던 샘플들의 실제 오염상황을 충분히 반영하지 못하는 한계점을 보완하였다. 선행연구에서 보다 측정의 신뢰도를 높이기 위하여 오염이 발생하여 이동하고 감지되어지는 실제 상황을 고려한 형광 측정 실험을 수행하였다. 또한 자연환경의 영향을 보기 위하여 수분 함량에 따른 형광의 세기를 비교한 결과 수분에는 큰 영향을 받지 않고, 측정시의 토양의 상태에 좌우된다고 사료된다. 마지막으로 안정적인 오염도 측정값을 얻기 위하여 시스템에 이용할 대표성을 갖는 표준 토양을 결정하기 위한 실험을 수행하였다. 이를 위해 모래와 칼슘-벤토나이트(Ca-bentonite), 연마용 모래를 실험했으며, 이외에도 여러 가지 단일물질들을 테스트하였으나 모래를 제외한 다른 물질들은 시스템에 적용하기엔 한계점이 있었다 그러나 모래는 자체 형광이 낮아 형광 측정에 영향을 적게 미치며, 누구나 쉽게 구할 수 있는 장점과 더불어 오염도에 따른 형광이 비교적 안정적이어서 시스템의 감지부에 넣어줄 표준 토양으로 이용하기에 적합하다고 사료된다.
본 연구는 지점별 연평균 강우침식인자 값을 2018년 호우사상을 포함한 최신자료로 업데이트하기 위한 것이다. 이를 위하여 기상자료개방포털의 QC 테스트를 통과한 강수량 자료를 2018년 자료까지 수집하여 입력데이터로 활용하였다. 본 연구에서는 국립농업과학원에서 개발한 강우인자 계산기를 이용하여 지점별 연평균 강우침식인자 값을 재산정한 뒤, 기존 연구의 결과값과의 차이점을 비교 분석하였다. 산정된 지점별 강우침식인자 값을 바탕으로 강우침식인자의 공간분포 지도인 등강우침식도를 작성하였으며, 기존에 학계에 보고된 선행연구 결과의 등강우침식도와 비교하여, 강우침식인자의 지역별 분포의 최근 변화 양상을 분석하여 제시하였다.
본 연구에서는 식품과 화장품 재료로 다양하게 이용되는 천연다당류의 특성인 분자구조, 분자량, 점성, 친수성, 팽윤 및 습윤/보습 등을 이용하여 $PM_{10}$에 대한 먼지 억제제를 제조하였고 Lab과 Field Test를 통하여 다양한 먼지 제어 효과를 확인하였으며 대조군인 물에 의한 단순 살수와 합성 PVA보다 우수한 결과를 도출하였다. 또한, 수분 증발 비교, 배추씨 발아와 배추 생장 비교실험(Pot Test), 물고기와 수생식물에 대한 영향 및 허브 식물 성장에 대한 영향 등의 토양 및 수질 시험 등을 통하여 토양과 수질에서의 안전성 등을 연구하여 Polysaccharides를 이용한 $PM_{10}$ 먼지 억제제의 이용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 유류로 오염된 토양에서 증식배양을 통해 등유 분해 균주 32개체를 순수 분리하였다. 분리한 개체에 대하여 스크린테스트를 통해 고효율 제거 균주를 선별하였으며, 그 결과 Kl4가 kerosene 1,000 mg/L에서 6일간 가장 높은 제거율을 보였다. Kl4는 형태학적, 생리생화학적 테스트, 16S rDNA 및 지방산 분석을 통하여 Pseudomonas aeruginosa로 동정되었다. 위 균주를 사용하여 다양한 생장조건에서의 등유제거를 측정한 결과, 최적분해조건으로 초기 접종 균농도 1.0 g/L (w/v), 등유 1,000 mg/L, 온도 $30^{\circ}C$, pH 7의 조건이 선정되었다. 이 조건으로 K14에 대한 회분식 실험을 실시하였으며, 위 균주는72시간 동안 등유 1,000 mg/L를 78.3% 이상 제거하였다. 또한, 기질농도에 변화를 주어 실험한 결과 저농도의 등유 200 mg/L에 대하여 48시간 동안 95.8%, 고농도의 등유 5,000 mg/L에서 48시간 동안 42% 이상의 제거능을 보여주었다. 위 결과로 보아, K14에 의한 등유의 생물학적 처리는 유류에 오염된 지하수 및 토양에 적용하였을 시, 뛰어난 제거 효능을 보일 것으로 사료된다.
본 연구 (II)에서는 앞선 연구 (I)에서 개발된 지표 및 지표하 유출해석 모듈의 적용성과 수치해석적인 안정성에 대한 분석하였다. 개발 모듈의 유출해석에서 기존 강우-유출해석 모형에 비해 특징적인 침투해석에 관한 모의를 위해 침투해석 방식이 서로 다른 FFC2Q 모형과 $Vflo^{TM}$을 비교대상으로 선정하여 동일한 투수층 유역에 적용하여 모의 결과를 비교분석해 보았으며, 강우의 크기와 토양의 유효토심 및 강우발생시점부터 강우종료 후 경과시간에 대한 모의조건을 설정하여 개발모듈의 적용성과 해석결과의 안정성을 검토해 보았다. 이상의 테스트에서 본 연구의 개발 모듈은 침투과정을 물리적으로 나타내는 전형적인 형태를 잘 나타내었으며, 토양조건 별 포화시점도 상이하였고, 수두가 증가되는 기울기도 다르게 구현함으로써 토양별 특성치를 비교적 잘 보여주었다. 또한, 강우강도가 유출에 미치는 영향과 시간분포에 대한 모의결과도 잘 반영하였으며, 마지막으로 타 모형과의 비교결과에서도 강우-유출해석에 대한 정확도가 높게 평가될 만한 결과를 도출하였다.
기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R2)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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