• 생태와환경
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• 제56권1호
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• pp.1-13
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• 2023

북한강 수역에서 가장 많이 검출되는 Microcystin (MC)을 대상으로 하여 MC 생합성 유전자(mcyA gene), 남조류 세포밀도, MC 농도 사이의 관계를 분석하여 RNA-MC 환산식을 도출하고 남조류 세포 내 존재하는 MC 농도를 예측하였다. 북한강 수역에서 mcyA 유전자는 묵현천 합류 이후 북한강 하류 지점에서 주로 발견되었으며 평균적으로 다른 지점보다 높은 copy number가 발견되었다. 북한강 상류 의암호 수역의 경우, 공지천 지점에서 mcyA 유전자 copy number가 증가하였으며 9월 이후 북한강 수역 전체에서 mcyA 유전자 copy number는 감소하였다. mcyA gene expression은 상류와 하류 수역의 시·공간적 차이가 존재하였으며 여름철 짧은 시기에 집중적으로 발현하였다. mcyA gene expression 양은 MC 농도와 상관성이 매우 높을 뿐만 아니라 MC을 생합성하는 것으로 알려진 Microcystis aeruginosa와 Dolichospermum circinale의 세포밀도와도 통계적으로 유의한 상관성이 존재하였다. RNA-MC 관계를 기반으로 도출된 6개의 환산식은 통계적 유의성을 보이며(p<0.05) 0.9 이상의 높은 상관계수(r)를 나타냈다. eRNA에 존재하는 MC 생합성 유전자 발현량은 수중의 남조독소 물질 합성을 판단하고 유전자의 활성 정도를 빠르게 정량하여 MC 발생 조기경보에 충분히 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 생태와환경
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• 제56권3호
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• pp.250-258
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• 2023

담수해파리는 담수에서만 발견되는 해파리로써 다양성은 낮지만 전 세계적으로 보고 되고있다. 하지만 이들의 생태 및 발생 원인에 대해서는 정확하게 밝혀진 바가 없다. 따라서 모니터링을 통해 유생에서 폴립(polyp)단계를 통해 성장하는 담수해파리의 분포를 파악하는 것은 이들의 생태를 이해하는 데 중요하다. 본 연구는 미호강 수계 생물막(biofilm)의 환경유전자(eDNA)를 이용하여 담수해파리의 COI 유전자를 탐색하고 환경유전자를 이용한 담수해파리 탐색 가능성을 확인하고자 하였다. 미호강 수계 내 12개 지점 중 8개 지점에서 담수해파리 유전자가 확인되었으며, 대부분 상류에 저수지가 위치한 특성을 보였다. 이들 유전자는 대표적인 담수해파리로 알려진 소워비꽃모자해파리(Craspedacusta sowerbii)의 유전자로 확인되었으며 미호강 조사 지점에서 발견된 C. sowerbii는 이탈리아에서 발견된 종과 같은 계통이었다. 결과적으로 생물막의 환경유전자를 이용한 담수해파리 유전자 탐색방법은 담수해파리 출현 가능성이 높은 지역을 선택적으로 빠르게 선별(screening)할 수 있으며 이는 국내 담수해파리의 분포와 발생기작을 이해하는 데 중요한 단서를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제54권5호
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• pp.581-594
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• 2021

2020년에 국내 골재 총 채취량은 약 1억3,150만 m³ 이며, 이 중 모래는 약 4,386만 m³(33.3%), 자갈은 약 8,749만 m³(66.7%) 채취되었으며, 허가채취는 약 5,858만 m³(45%), 신고채취는 약 7,277만 m³(55%)이다. 골재원별로 보면 하천골재 약 50만 m³, 육상골재 약 380만 m³, 산림골재 약 4,680만m³, 바다골재 약 740만m³, 선별파쇄 약 6,827만m³, 선별세척 약 331만m³, 그리고 기타신고골재가 약 110만m³로 선별파쇄골재와 산림골재가 전체 채취량의 약 88% 차지하고 있다. 경기도가 광역시도에서는 골재를 가장 많이 채취하였으며, 그 다음으로 경상남도, 충청북도, 강원도 충청남도, 인천광역시의 순이다. 2020년에는 231개 시군구의 약 67%인 153개 시군구에서 골재를 채취하였으며, 38개 시군구에서 100만 m³ 이상의 골재를 채취하였으며, 채취량은 전국 채취량의 65%인 약 8,567만 m³이다. 2020년도에는 약 1040여개소의 채취장이 운영되었으나 실제 골재를 채취한 채취장은 약 889개 채취장으로 선별파쇄장이 약 415개소로 가장 많으며, 산림골재, 육상골재장은 200개소 내외이다. 100만 m³ 이상을 채취한 채취장은 14개 채취장이며, 1만 m³ 이하의 소규모 채취장도 약 126개소이다. 약 420여개의 허가채취장에서 허가기간은 최장 32년에서 최소 2개월이며, 허가 잔여기간을 보면 2021년 이후 채취가능한 채취장이 약 55% 이며, 2020년 수준의 허가 골재채취물량을 유지하기 위해서는 최소한 200여개 이상의 채취장에 대해 허가연장, 신규허가가 필요할 것이다.

• 생태와환경
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• 제54권3호
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• pp.199-208
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• 2021

메타바코딩을 이용한 환경 DNA 분석은 검출 감도가 높아 어류의 생물다양성 평가 및 멸종위기종의 검출에 유용한 기술이다. 이번 연구는 메타바코딩을 이용해 우리나라 담수어류를 대상으로 높은 검출 효율을 보일 수 있는 적합한 분석방법을 확인하기 위해 4가지 분석조건별, 즉 필터(cellulose nitrate filter, glass fiber filter), 추출 키트(DNeasy^® Blood & Tissue Kit, DNeasy^® PowerWater Kit), 프라이머 조합(12S rDNA, 16S rDNA) 그리고 PCR 방법(conventional PCR, touchdown PCR)로 나타나는 Operational Taxonomic Units(OTUs) 수와 종 조성을 비교하였다. Glass fiber filter와 DNeasy^® Tissue & Blood Kit를 이용해 추출한 시료는 12S rDNA와 16S rDNA 프라이머 조합에서 담수어류 OTUs가 가장 많이 검출되었다. 모든 분석조건 중 프라이머 조합에서만 조기어강(Class Actinopterygii) 평균 OTUs 수에서 통계적으로 유의한 차이를 보였고(Non-parametric Wilcoxon Signed Ranks Test, p=0.005), 담수어류 평균 OTUs 수는 유의하지 않았다. 종 조성 비교 결과 역시 프라이머 조합에서 유의한 차이를 보였고(PERMANOVA, Pseudo-F=6.9489, p=0.006), 나머지 분석조건에서는 유의한 차이를 보이지 않았다. NMDS 분석 결과 종 조성은 유사도 65% 기준에서 프라이머 조합에 따라 묶였고, 16S rDNA 프라이머 세트는 주로 멸종위기종인 모래주사(Microphysogobio koreensis), 꼬치동자개(Pseudogobio brevicorpus)가 기여하였고, 12S rDNA 프라이머 세트는 주로 일반종인 피라미(Zacco platypus), 꺽지(Coreoperca herzi) 등이 기여한 것으로 나타났다. 본 연구는 국내 하천에서 채취한 시료에 대한 메타바코딩을 이용한 종 다양성 분석의 기초정보를 제공한다.

• 자원환경지질
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• 제56권6호
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• pp.871-885
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• 2023

2022년에는 약 1억 2,874만 m³ 의 골재가 채취되었다. 이 중 모래는 약 4,427만 m³, 자갈은 약 8,447만 m³ 이다. 허가채취는 약 5,334만 m³, 신고채취는 약 7,540만 m³ 이다. 골재원별로는 선별파쇄에서 가장 많은 7,067만 m³가 채취되었으며, 그 다음으로 산림골재 4,214만 m³, 바다골재 797만 m³, 선별세척 403만 m³, 육상골재 286만 m³, 기타골재 70만 m³, 하천골재 37만 m³ 순으로 선별파쇄와 산림골재의 채취량이 전국 채취량의 약 87.6%에 달한다. 시도별로는 경기도가 가장 골재를 많이 채취하였으며, 그 다음으로 경상남도, 충청남도, 인천광역시, 전라남도의 순이다. 2022년에는 231개 시군구의 약 64%인 147개 시군구에서 골재를 채취하였다. 100만 m³ 이상의 골재를 채취한 시군구는 44개이며, 이들 시군구에서는 전국 채취량의 72%인 약 9,269만 m³ 를 채취하였다. 2022년도에는 약 960개소 정도의 채취장이 운영되었으나 실제 골재를 채취한 채취장은 약 800개소이다. 이중 허가채취장은 350개소, 신고채취장은 450개소이다. 선별파쇄가 약 407개소로 가장 많으며, 산림골재는 187개소, 육상골재는 123개소 내외이다. 100만m³ 이상의 골재를 채취한 채취장은 14개소이며, 1만m³ 미만의 소규모 채취장도 약 105개소이다. 약 350여개의 허가채취장에서 허가기간은 최장 34.8년에서 최소 0.1년이며, 허가기간이 10년 이상인 채취장은 103개소이다. 2022년 이후에도 채취 가능한 채취장은 258개이지만 5년 내로 320여개 이상의 채취장이 개발종료되어 28개의 채취장만이 5년 이상 채취가 가능하다.

• 생태와환경
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• 제57권1호
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• pp.39-50
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• 2024

중상류 유수 하천의 경우, 빠른 유속의 특징을 가지기 때문에 서식지 내 어류의 섭식활동은 저서에서 집중적으로 일어나고 이에 따라 어류 종간 자원 경쟁이 발생하는데 이와 같은 생물 간 상호작용은 경쟁적 열위에 해당하는 종의 배제라는 결과를 유도한다. 따라서 멸종위기종인 여울마자의 개체수 감소 현상의 이해를 위해서는 서식지 특이적인 생물학적 요인에 의한 영향을 고려할 필요가 있다. 본 연구는 여울마자 및 여울마자와 생태적으로 유사한 종인 돌마자가 공통으로 출현하는 지점을 대상으로 먹이망 구성생물들을 채집하였고 안정동위원소를 기반으로 하여 서식지 내 어류들의 섭식특성 및 경쟁 정도를 정량적으로 분석하였다. 대상 종들의 영양 단계의 경우, 여울마자와 돌마자 각각 2.6, 2.4가 분석되어 잡식성향의 영양단계를 보였으나 타 어류에 비해 상대적으로 초식성향이 강한 것으로 나타났다. 안정동위원소 믹싱모델 분석 결과, 모든 어류가 부착성 유기물 기원의 먹이원에 대한 의존도가 높았고 생태지위면적의 경우 돌마자는 가장 넓은 생태지위면적을 보이는 동시에 타 어류 종의 생태지위면적에 중첩되는 정도가 가장 높게 나타났다. 반면, 여울마자는 조사지점에서 생태지위면적이 매우 좁은 것으로 분석되었다. 또한 돌마자, 참중고기와 비대칭적인 생태지위면적의 중첩 정도를 보여 해당 종들에 의해 섭식활동이 제한되는 것으로 분석되었다. 본 연구는 여울마자의 제한적인 분포를 결정하는 주요 요인들 중 생물학적 요인에 초점을 두어 평가한 것으로 향후 본 연구의 결과를 활용하여 서식지의 이화학적 요인과의 복합적인 분석이 수행된다면 여울마자의 개체수 감소에 대한 유추가 가능할 것으로 예상되며 여울마자의 보존 및 복원관리 방안 수립의 중요자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.405-419
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• 2022

홍수피해를 최소화하기 위한 수공구조물의 적정 규모 결정을 위해 사용되는 홍수빈도분석에는 통계적 분석절차에 따른 불확실성이 포함된다. 따라서 불확실성이 포함된 범주 내에서 가장 적절한 설계홍수량(design flood)을 결정하는 과정은 수공구조물의 최종단계에서 중요하게 다루어져야 하는 부분이나 이를 제시한 연구는 많지 않다. 비용-편익 분석기법을 홍수빈도분석 절차에 도입하여 구성되는 총 기대비용함수(total expected cost function)는 설계홍수량 중 최적설계홍수량(optimal design flood)을 결정하기 위한 새로운 접근방식이다. 이 절차는 UNCODE (UNcertainty COmpliant DEsign)로 명명되어 사용된 바 있으나, 국내에서는 아직 적용 결과가 소개되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 UNCODE의 수학적 구성 절차를 소개함과 함께 북한강수계에 위치한 수력발전댐(화천댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐)의 연최대유입량을 사용하여 최적설계홍수량을 산정하고 이 결과를 기존 홍수빈도분석 결과와 비교하였다. 불확실성이 고려된 총 기대비용함수로부터 확률분포함수들(Gumbel 및 GEV)의 모수를 추출하는 과정에서 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하여 불확실성의 범위를 추정하였으며, 비용-편익 분석기법에 사용되는 비용 및 피해함수는 수학적 구성의 편의성을 위하여 1차 선형함수로 가정되었다. 4개의 발전용댐, 2개의 확률분포 및 2개의 재현기간에 대하여 최적설계홍수량의 중앙값이 기존 홍수빈도분석 절차에 의해 산정된 설계홍수량보다 일정 정도 큰 값으로 산정됨을 알 수 있었다. 향후에는 본 연구에서 적용된 절차를 간단한 수식형태로 함수화하여 발전용댐 운영의 실무업무나 하천기본계획의 수립 등에 있어 비용-편익분석 기법의 적용성을 높이기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권11호
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• pp.245-250
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• 2017

돌발홍수는 강우유출수가 하천으로 모여드는 유역이 좁은 지역에 집중호우로 인해 유입되는 물의 양이 급증하여 나타난다. 돌발홍수는 유속이 빠르고 홍수를 대비할 수 있는 시간이 부족하므로 인명과 재산상의 피해를 발생시킨다. 본 연구에서는 돌발홍수를 예보를 위한 빅데이터 분석방법을 수행하였다. 연구 자료는 2009년에서 2012년까지 국민안전처 국가재난정보센터에 보고된 38건의 홍수 피해 자료와 지표수문모형(TOPLATS)에 의해 생성된 수문기상정보인 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량이다. 돌발홍수 발생 선행 6시간의 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량 데이터를 요인분석을 통해 토양수분 상태, 장기요인에 의한 강우량과 지표유출량, 단기요인에 의한 강우량과 지표유출량으로 축소하였다. 빅데이터 분석 방법으로는 유형분석인 의사결정나무, 랜덤포레스트, 나이브베이즈, 서포트벡터머신, 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 돌발홍수 사고발생 자료가 38건으로 한정되어 있기 때문에 예측성능 정확도 판단이 중요하다. 예측성능 정확도 평가방법으로 kappa계수, TP Rate, FP Rate, F-Measure를 이용하였다. 이 외에 돌발홍수 발생 선행 시점별 재현성 평가와 과거 4년간 돌발홍수 경보 횟수를 통해 최적 유형분석 방법을 제시하였다. 연구결과 로지스틱회귀모형과 랜덤포레스트가 돌발홍수 예보를 위한 예측 성능이 가장 좋았다. 사고발생 자료가 2009년부터 2012년까지 38건으로 한정되어 있어 분석을 위한 훈련자료와 검증자료 구축에 한계가 있었다. 장기간의 자료가 수집된다면 더욱 정확한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.509-509
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• 2015

물 수요관리측면에 대한 정책을 수립하기 위해서는 현재 또는 장래에 대한 용수수급의 정확한 이해를 필요로 한다. 이를 위해서는 용수 수요량 및 공급량뿐만 아니라 여러 산정요소를 필요로 하는데, 그 중 회귀수량은 물이 이용되고 다시 하천으로 회귀되어 이용될 가능성이 있는 수량으로 정의되며, 용수수급 및 용수절약 측면에서 회귀 수량은 중요한 요소라 할 수 있다. 회귀수량 조사는 유역조사 사업 이래, 10년간 생?공용수를 중심으로 미시적, 거시적으로 조사를 시행하였으나, 측정 자료의 신뢰도, 조사방법 및 지점선정 등의 문제로 인하여 조사 성과의 활용성이 매우 낮은 실정이다. 수자원장기종합계획등에서는 수자원관련 계획 수립시 생?공용수의 회귀율을 65 %로 적용하고 있으나, 이는 1970년대 말의 사회적 여건 및 경제적 상황이 반연된 결과로 현재 상황에 적용되기 곤란하다. 따라서, 현재 실정에 맞는 회귀율 산정은 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 기존 생활용수 회귀수량 산정 연구 한계를 보완하고 유역조사 시행을 위한 개선된 회귀수량을 산정하고자 한다. 본 연구는 서울시 중랑물재생센터 처리구역을 기반으로 중랑천유역을 시험유역으로 선정하였다. 기존 회귀수량 산정방법을 개선하기 위해 시험유역 회귀수량 산정을 위한 가용 자료 분석 및 용수흐름 네트워크 공간분석을 추가로 진행하였다. 가용자료로 시험 유역내 상수공급자료(정수장 공급량, 상수계통도, 유수 및 누수율), 하수처리자료(하수처리구역도, 하수처리계통도, 유입량 및 방류량) 및 기상자료(기상청 지점 및 AWS 강우자료)를 구축하였고 각각의 상수계통도 및 하수처리계통도로부터 용수 흐름 네트워크망을 구축하였다. 상수공급자료로부터 상수계통도 공급지역을 구분하여 월별 유수율에 따른 월별 실 공급량을 산정하였다. 하수처리자료로부터 시험유역에서의 월별하수처리 유입량 및 방류량을 산정하였다. 최종적으로 회귀율(하수처리 방류량/실 공급량)을 산정한 결과 연평균 회귀율은 각각 93.97 %(2011년), 95.02%(2012년)로 과잉 추정 되었으며 7 ~ 9월의 회귀율은 110 ~ 120 %로 유입량을 초과하였다. 이는, 하수처리로 유입되는 유입량의 하수관거는 합류식으로 구축되어 7 ~ 9월에 많은 양의 강우량이 우수관을 통해 하수처리장으로 이송되어 생활용수 이외에 자연적인 공급량으로 인한 것으로 분석되었다. 따라서, 월별 회귀율 산정을 위해서는 불투수층에서의 면적강우량(mm)을 유입량(m3/s)으로 환산된 값을 고려하여 회귀율을 재산정하였다. 그 결과 연평균 회귀율은 각각 78.27 %(2011년), 77.58 %(2012년)로 나타났다.각각의 월별 회귀율도 매우 유사하게 나타났으며 과거 관용적으로 사용된 65 % 회귀율보다 약 12 ~ 13%로 증가하였으며 이는, 하수처리시설 구축 및 처리효율의 증가와 상수처리시설의 관로시설의 개량으로 인한 유수율 및 누수율 감소로 회귀율이 증가한 것으로 판단된다.

• 생태와환경
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• 제54권3호
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• pp.170-189
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• 2021

환경유전자(eDNA)는 다양한 환경(수중, 토양, 대기)에 존재하는 생물체로부터 유래된 유전물질을 의미한다. eDNA는 높은 민감도, 짧은 조사시간 등 많은 장점들이 존재하며 이로 인해 생물 모니터링 및 유해생물과 멸종위기 생물을 탐색하는 분야에 다양하게 활용되고 있다. 이러한 eDNA를 채집하기 위해서는 대상생물 및 대상유전자뿐만 아니라 현장 여과방법 및 eDNA 보존방법과 같이 매우 다양한 항목들을 고려해야 한다. 특히 환경에서 eDNA를 채집하는 방법은 eDNA 농도와 직결되는 항목으로서 적절한 채집방법을 사용하여 eDNA를 채집할 때 정확한 분석결과를 얻을 수 있다. 또한 현장에서 채집한 eDNA를 보존하고 추출하는 과정에서도 정확한 방법을 사용하였을 때 현장에 분포하는 eDNA의 농도를 정확하게 파악할 수 있다. 특히 eDNA 연구를 시작하는 연구자들에게 eDNA 분야는 초기 진입 장벽이 매우 높은 기술로서 이를 위한 기초 자료가 매우 절실하다. 본 연구에서는 본 연구는 eDNA가 수생태계를 연구하기 위한 도구로서 보다 널리 이용되며, eDNA를 이용하기 시작하는 연구자들에게 도움을 주고자 수생태계에서 eDNA를 채집하고 및 운반하는 방법과 실험실에서 eDNA를 추출하는 방법을 소개하고, 보다 간편하고 효율적인 eDNA 채집 도구와 방법을 제시하였다.